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INTRODUCTION TO ECONOMETRICS
ANGELA PARENTI
Academic year2023/24
CourseECONOMICS AND COMMERCE
Code223PP
Credits9
PeriodSemester 2
LanguageItalian

ModulesAreaTypeHoursTeacher(s)
INTRODUZIONE ALL'ECONOMETRIASECS-P/05LEZIONI63
ANGELA PARENTI unimap
Obiettivi di apprendimento
Learning outcomes
Conoscenze

L’obiettivo di Introduzione all’Econometria è quello di fornire un introduzione all’econometria
mediante un approccio prevalentemente applicato. Sebbene siano trattati sia gli aspetti
teorici che quelli pratici, l’accento è posto sulla comprensione intuitiva dei concetti chiave
delle tecniche econometriche illustrati con applicazioni empiriche aventi ad oggetto
questioni economiche rilevanti nel dibattito di policy.

Knowledge

The aim of this course is to introduce students to econometrics using an applied approach. Both theretical and empirical aspects will be covered. Particular attention will be devoted to the understanding of economic policy issues through empirical applications.

 

Modalità di verifica delle conoscenze

Per l'accertamento delle conoscenze saranno svolte delle prove in itinere.

Assessment criteria of knowledge

Ongoing assessment to monitor academic progress will be carried out.

Capacità

Al termine del corso lo studente dovrà essere in grado di svolgere autonomamente un’analisi
empirica, interpretare i risultati delle proprie analisi cosí come quelle di altri. Inoltre,
dovrà essere in grado di valutare l’adeguatezza delle ipotesi alla base di tali interpretazioni.

Skills

By the end of the course students will be able to use econometric tools to conduct empirical investigations for policy analysis.

Modalità di verifica delle capacità

Circa un terzo delle lezioni saranno dedicate alle applicazioni empiriche degli strumenti econometrici e richiederanno l’utilizzo di un software statistico. In questo corso useremo R.

R è un software libero (viene distribuito con la licenza GNU GPL) ed è disponibile per i più importanti sistemi operativi (Unix, GNU/Linux, macOS, Microsoft Windows).
Agli studenti non è richiesto di avere alcuna conoscenza di R.

Assessment criteria of skills

Almost one third of the lectures will be devoted to empirical applications using the statistical software R.

R is an open source software (distributed by GNU GPL) and available on the most important operative system (Unix, GNU/Linux, macOS, Microsoft Windows).

Students are not required to have any knowledge of R.

 

Comportamenti

Saranno acquisite opportune accuratezza e precisione nello svolgere attività di raccolta di dati e nell'analisi econometrica

Behaviors

Students will acquire accuracy and precision when collecting data and carrying out econometric analysis

Modalità di verifica dei comportamenti

Durante le sessioni di laboratorio saranno valutati il grado di accuratezza e precisione delle attività svolte.

Assessment criteria of behaviors

During the lab sessions, the accuracy and precision of the activities carried out will be evaluated.

Prerequisiti (conoscenze iniziali)

E' rischiesta una conoscenza base delle nozioni di statistica.

Prerequisites

Basic knowledge of statistics is required.

Indicazioni metodologiche

Lezioni frontali ed esercitazioni in laboratorio.

Teaching methods

Lectures and lab sessions.

Programma (contenuti dell'insegnamento)

1. Richiami di probabilità e statistica
2. Regressione lineare con un singolo regressore
3. Regressione con un singolo regressore: verifica di ipotesi e intervalli di confidenza
4. Regressione lineare con regressori multipli
5. Verifica di ipotesi e intervalli di confidenza nella regressione multipli
6. Funzioni di regressioni non lineari
7. Valutazione di studi basati sulla regressione multipla
8. Regressione con variabile dipendente binaria
9. Regressione con variabili strumentali
10. Regressione con dati panel

Syllabus

1. Simple regression model
2. Simple regression model: hypothesis testing and confidence interval
3. Multiple regression model
4. Multiple regression model: hypothesis testing and confidence interval
5. Non linear regression
6. Topics on multiple regression
7. Binary dependent variable
8. Instrumental variable estimation
9. Panel data

Bibliografia e materiale didattico

Stock, J. H. e Watson, M.W: Introduzione all’econometria, Pearson Italia, 2020.

Bibliography

Stock, J. H. e Watson, M.W: Introduzione all’econometria, Pearson Italia, 2020.

Modalità d'esame

Queste tre componenti costituiranno il voto finale:

1) Homework 

2) Esami scritto

3) Esame orale (verifica della prova scritta)
 

 

Assessment methods

The final grade will depend on:

1) Homework assignments

2) Written exam

3) Oral examination

 

All these three components will be factored into in determining your final grade.

Altri riferimenti web

https://teams.microsoft.com/l/team/19%3a4oYDUUtBYy5hk-tZJhmZA-aok8qiIusWqo8K_jpGOBk1%40thread.tacv2/conversations?groupId=2c4b0001-e8e8-45b8-bbec-23337eaf3839&tenantId=c7456b31-a220-47f5-be52-473828670aa1

Additional web pages

https://teams.microsoft.com/l/team/19%3a4oYDUUtBYy5hk-tZJhmZA-aok8qiIusWqo8K_jpGOBk1%40thread.tacv2/conversations?groupId=2c4b0001-e8e8-45b8-bbec-23337eaf3839&tenantId=c7456b31-a220-47f5-be52-473828670aa1

Note

Orario lezioni
Lunedì: 14:00-15:30
Giovedì: 14:00-15:30
Venerdì: 12:15-13:45

Ricevimento:                                                                                                                                      Lun: 12:00-13:00  

Notes

Lectures times and locations:
Monday::14:00-15:30
Thursday: 14:00-15:30
Friday: 12:15-13:45

Office hours:                                                                                                                                      Mon: 12:00-13:00  

Updated: 19/02/2024 10:39