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INDUSTRIAL ECONOMICS
CATERINA GIANNETTI
Academic year2019/20
CourseMANAGEMENT AND CONTROL OF LOGISTIC PROCESSES
Code533PP
Credits9
PeriodSemester 2
LanguageItalian

ModulesAreaTypeHoursTeacher(s)
ECONOMIA INDUSTRIALESECS-P/06LEZIONI63
ALGA FOSCHI unimap
CATERINA GIANNETTI unimap
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Obiettivi di apprendimento
Conoscenze

Il corso di Economia Industriale (Applicata) analizza una serie di

modelli econometrici congiuntamente ad una serie di applicazioni

empiriche per studiare le caratteristiche principali e il grado di competizione

di diversi industrie. In particolare, analizzeremo le determinanti

del comportamento delle imprese, i problemi di stima dell’elasticità della

domanda (e dell’offerta), nonché il grado di concorrenza di un settore.

Oltre allo studio teorico, particolare rilevanza verrà attribuita alla realizzazione

pratica di analisi di settore.

Modalità di verifica delle conoscenze

Lavoro empirico singolo o di gruppo (facoltativo) (30% del voto finale)

 

Capacità

Conoscenze basilari di statistica ed econometria: lo studente sarà in grado di interpretare i risultati dell'analisi di regressione, individuando eventuali problemi di validità delle stime

Conoscenze basilari di economia industriale: lo studente sarà in grado di applicare alcuni concetti fondamentali di economia industriale (ad es. concorrenza) a dati concerti

Conoscenze basilari di R: lo studente sarà in grado di utilizzare il pacchetto statistico R per effettuare in autonomia alcune analisi

Realizzazione di un'analisi di settore

 

In particulare, gli obiettivi del corso saranno i seguenti:

1 definire una serie di modelli econometrici centrali nelle applicazioni

moderne di Economia Industriale Applicata: ad esempio IV;

2 acquisire esperienza pratica e abilità nel condurre ricerche

empiriche: dedicheremo una parte sostanziale del corso per apprendere

l’utilizzo del pacchetto statitistico R;

3 sviluppo della piena autonomia dello studente nella relazzazione

di un’analisi empirica (anche attraverso simulazioni).

Modalità di verifica delle capacità

Gli studenti potranno svolgere un piccolo lavoro di analisi del settore  al fine di apprendere l'utilizzo del pacchetto statistico R e identificare gli elementi rilevanti nell'analisi del settore.

 

Comportamenti

Gli studenti acquisiranno abilità utili per realizzare con accuratezza analisi del settore, identificando in autonomia i problemi principali che potrebbero incontrare nella conduzione delle stesse

Modalità di verifica dei comportamenti

Lavoro di gruppo

Svolgementi di esercitazioni (e possibilmente corso dedicato a R)

Prerequisiti (conoscenze iniziali)

Conoscenze basilari di statistica/econometria e di economia industriale

Corequisiti

E' consigliato il corso di statistica

Prerequisiti per studi successivi

No

Indicazioni metodologiche

E' vivamente consigliato scaricare il materiale di supporto  fornito dal docente per R per poter praticare in autonomia l'utilizzo del pacchetto R

Programma (contenuti dell'insegnamento)

1. Modello di regressione lineare (semplice e multipla): ripasso

2. Inferenza statistica: Verifica ipotesi e prevision  (ripasso)

3. Endogeneità e identificazione

4. Modello a Variabili Strumentali

5. Corso Intensivo Pacchetto R

6. Definizione di mercato e potere

di mercato

7. Identificazione del mercato rilevante

8. Stima dell’elasticità della domanda

 

Bibliografia e materiale didattico

Materiali e Testi di riferimento:

Slides e dispense fornite dai docenti

Davis, Peter, and Eliana Garcés. Quantitative techniques for competition

and antitrust analysis. Princeton University Press, 2009.

J. Wooldridge, Introductory Econometrics. A Modern Approach.

Materiale per R:

http://www.urfie.net/read.html

Materiale fornito dai docenti.

Indicazioni per non frequentanti

Gli studenti non frequentanti dovranno cercare in autonomia di progredire il più possibile con l'utilizzo del pacchetto statistico R.

In ogni caso, dovranno essere in grado di interpretare i principali risultati delle stime.

Modalità d'esame

Esame scritto 

Stage e tirocini

Non previsti

Updated: 13/03/2020 16:08