ECTS - University of Pisa
L'obiettivo del corso è quello di fornire agli studenti i principi fondamentali dell'econometria teorica e gli strumenti computazionali utilizzati nell'analisi empirica moderna con particolare enfasi alla stima delle relazioni causali tra le variabili economiche.
The course aims at discussing the theory behind classical econometrics and its applications in modern empirical microeconomic analyses. The emphasis is mainly on the estimation of causal relations between economic variables.
Per l'accertamento delle conoscenze, oltre all'esame finale, saranno svolte delle prove in itinere.
Ongoing assessment to monitor academic progress will be carried out.
Alla fine del corso gli studenti e le studentesse avranno una comprensione critica delle idee alla base della teoria econometrica e saranno in grado di applicare queste idee al mondo reale. Gli studenti e le studentesse inoltre acquisiranno familiarità con il software statistico R e saranno in grado di utilizzarlo per svolgere in modo autonomo un'analisi empirica su dati reali.
By the end of the course, students will have a good understanding of the core idea of econometric theory, and they will be able to apply these ideas to real-world cases. To this end, empirical sessions will use the software R, one of the most used languages used by practitioners and researchers with the aim to allow students to become skilled users and carry out their own empirical analysis.
Alcune lezioni saranno dedicate alle applicazioni empiriche per le quali sarà usato il software statistico R. Durante queste sessioni, saranno presentati molti esempi al fine di far comprendere agli studenti e alle studentesse la giusta specificazione econometrica da utlizzare e la corretta interpretazione dei risultati empirici.
About a third of the lectures will be devoted to empirical applications. During them the software R will be employed, one of the most used languages used by practitioners and researchers. The practical sessions' goal is to make students appreciate and critically evaluate the applied relevance of the topics covered during the theoretical lectures. The empirical applications are from the literature and are interesting from a policy perspective.
Frequenza
La frequenza alle lezioni è consigliata, così come una preparazione per una piena partecipazione alla lezione. Gli studenti che hanno problemi possono fare domande durante la lezione o durante l'orario di ricevimento.
Imbrogli o altre forme di disonestà
Non ci saranno tolleranze nei confronti di qualsiasi tipo di imbroglio. Gli studenti che saranno trovati a copiare non supereranno l'esame e il loro comportamento sarà riportato agli uffici competenti.
Attendance
It is expected that all students attend the lectures, be up to date with their readings, and be prepared to participate fully in class. If you have problems mastering the material covered in class, please ask questions in class or during office hours.
Cheating and other forms of dishonesty
I have no tolerance for cheating. I regard academic dishonesty as a very serious offense. Students caught cheating during exams will fail the class and will be reported to the appropriate officer of the college.
Durante le lezioni la partecipazione attiva degli studenti sarà valutata, così come la correttezza del loro comportamento nello svolgimento degli esami.
During lectures the active participation of students will be evaluated, as well as their honesty during the exams.
Per poter seguire le lezioni teoriche, è richiesta familiarità con i concetti base della probabilità, della statistica e dell'algebra lineare. Il corso include comunque un ripasso dei concetti fondamentali di statistica e probabilità necessari per lo studio della materia. Coloro che non hanno familiarità con questi strumenti dovrebbero riverderli in dettaglio per loro conto. La conoscenza del software R è utile ma non necessaria.
Importante: A chi non avesso mai seguito corsi di introduzione all'econometria è fortemente consigliato di colmare le proprie lacune utilizzando un testo non avanzato, come ad esempio:
Wooldridge, Jeffrey M. Introductory econometrics: A modern approach. Nelson Education, 2016.
Students need to be familiar with basic concepts in probability and statistics, as well as linear algebra. The course includes a brief statistics and probability refresher. However, students lacking familiarity with this material should review it. Previous knowledge of the programming language R is useful but not required.
Important: We suggest students who have not taken an introductory econometric course to fill the gap in their preparation by using undergraduate material. A good reference for this purpose is: Wooldridge, J.M. Introductory econometrics: A modern approach. Nelson Education, 2016.
Lezioni frontali.
Lectures, including R sessions.
1. Teoria asintotica
2. Il modello di regressione e lo stimatore dei minimi quadrati ordinari
3. Il metodo delle variabili strumentali
4. Modelli per variabile dipendente binaria
5. Modelli per dati panel (longitudinali)
1. Basic Asymptotic Theory
2. Single equation Linear Model and Ordinary Least Squares Estimation
3. Instrumental Variables of Single Equation Models
4. Binary Response Models
5. Basic Linear Unobserved Panel Data Models
Principale libro di testo:
Per R:
Main reference:
A useful resource for the software R is:
All homework assignments contain a mixture of empirical and theoretical exercises covering the material discussed during lectures. Homework assignments are made available to students periodically (they will be posted on Moodle). There would be four HW, two before the midterm and two after the midterm.
La valutazione sarà effettuata sulla base degli homework, la prova "midterm" e l'esame finale.
Queste tre componenti costituiranno il voto finale.
Consultare il canale di Teams per informazioni dettagliate sulle modalita' di esame.
Per gli studenti e le studentesse che non hanno consegnato gli homework, la valutazione si baserà esclusivamente sulla prova finale.
The final grade for this class will be calculated as follow:
1) Homework assignments
2) Midterm exam (written)
2) Final exam (written)
The final grade will depend on the midterm, the final, and the homework assignments. Students have some flexibility in choosing the aggregation of these three different scores into a final grade.
Students have two options:
* Standard option
Take a comprehensive final written examination on the date of the regular ``appelli''.
On the first appello right after the end of the course, the course grade will be given by the maximum between the grade on the final and the average of the final itself and the homework assignments. The homework assignments will count if and only if the student received at least 18/30 on each.
On subsequent dates, the course grade will be solely based on the comprehensive written final.
* Midterm option
Students take two written examinations: a midterm exam on April, and a final exam on the date of the first ``appello'' right after the end of lectures.
The final grade is in this case given by the weighted average of the grades on the two written exams and the homework assignments. The weights are given by:
Homework assignments 30%
Midterm 30%
Final written exam 40%
Important:
Le lezioni si svolgeranno presso gli edifici del S.Anna. Maggiori dettagli saranno resi disponibili sul sito web dell'orario del corso (https://mse.ec.unipi.it/courses/first-year/) e sul canale Teams/Moodle dedicato.
The classes will be held at S.Anna. Additional details will be provided on the course on the web site of the course (https://mse.ec.unipi.it/courses/first-year/) and on the Teams/Moodle channel.
