Syllabus
Docente
- Prof. Giuseppe Ragusa
- Sapienza, Università di Roma
- Dipartimento di Economia e Diritto
- Prof. Giuseppe Ragusa
- giuseppe.ragusa@uniroma1.it
- Ricevimento
Dettagli del corso
- Martedì (Ma) e Mercoledì (Me)
- 18 febbraio, 2025 - 31 maggio 2025
- (Ma) 14:00–16:00 (Me) 16:00-18:00
- Aula 10
Descrizione del corso
Econometria (1018133) offre agli studenti un’introduzione pratica all’econometria, strumento fondamentale per comprendere e analizzare l’economia da un punto di vista empirico. Attraverso un approccio equilibrato tra teoria e pratica, gli studenti esploreranno i concetti fondamentali e gli strumenti empirici necessari per comprendere le sfide relative all’impiego di tecniche quantitative in microeconomia, macroeconomia e finanza.
L’enfasi è sulla comprensione intuitiva e non sulle formalità matematiche questo corso ti fornirà le competenze necessarie per affrontare sfide analitiche complesse con sicurezza e competenza.
Obiettivi del corso
Alla conclusione del corso, gli studenti saranno in grado di condurre analisi empiriche in modo indipendente e interpretarne i risultati, valutando attentamente l’adeguatezza delle assunzioni necessarie per garantire la corretta interpretazione dei risultati.
In particolare, gli studenti saranno in grado di:
- Comprendere la logica e la filosofia dei modelli econometrici presentati, valutando la loro capacità di cogliere relazioni causali o di fornire predizioni di qualità.
- Valutare criticamente le assunzioni fondamentali sottostanti ai modelli econometrici, analizzandone l’impatto sulla validità dei risultati.
- Utilizzare rigorose misure statistiche per valutare la qualità delle predizioni generate dai modelli econometrici.
- Applicare efficacemente il software R per manipolare dati, produrre visualizzazioni informative e stimare i parametri dei modelli econometrici utilizzando dati reali, sviluppando così competenze pratiche nel campo dell’analisi dei dati e della modellistica economica.
Libro di testo
Il libro di testo utilizzato in questo corso è:
Stock, J. H. e Watson, M.W: Introduzione all’econometria, Pearson Italia, 2020. ISBN: 8891906190.
Durante il corso, gli studenti avranno accesso a slides didattiche che forniranno una guida dettagliata attraverso i concetti e gli argomenti trattati. Queste risorse supplementari saranno fondamentali per consolidare la comprensione dei materiali di studio e facilitare il processo di apprendimento.
Software
Orari di ricevimento
Gli orari di ricevimento sono:
| Giorno | Orario |
|---|---|
| Martedì | 16:00-17:00 |
| Venerdì | 10:00-12:00 |
E’ obbligatorio prenotare un appuntamento a questo link.
Modalità di valutazione
L’esame di Econometria si compone di una prova scritta e una prova orale, entrambe obbligatorie.
La prova scritta valuterà la capacità degli studenti di comprendere e interpretare le stime dei modelli econometrici introdotti durante il corso e di applicarli in contesti specifici.
La prova orale è volta ad accertare in maniera più articolata le conoscenza acquisite nel corso.
L’ammissione alla prova orale è consentita agli studenti che abbiano superato con sufficienza la prova scritta.
Programma per gli Studenti dell’Ordinamento Attuale (6 cfu)
Parte I: Elementi Fondamentali
Capitolo 1. Domande economiche e dati economici: Introduzione ai quesiti economici, effetti causali, esperimenti ideali e tipologie di dati (sezionali, serie temporali, panel).
Capitolo 2. Richiami di probabilità: Variabili casuali, distribuzioni, valore atteso, varianza, covarianza e principali distribuzioni campionarie
Capitolo 3. Richiami di statistica: Stima, verifica di ipotesi, intervalli di confidenza per medie di popolazioni e confronto tra medie.
Parte II: Analisi di Regressione
Capitolo 4. Regressione lineare con un singolo regressore: Il modello OLS, assunzioni dei minimi quadrati, distribuzione campionaria, verifica di ipotesi e intervalli di confidenza.
Capitolo 5. Regressione lineare con regressori multipli: Distorsione da variabile omessa, modello di regressione multipla, collinearità, verifica di ipotesi congiunte (statistica F) e misure di bontà dell’adattamento (\(R^2\) e \(R^2\) corretto).
Capitolo 6. Funzioni di regressione non lineari: Modellazione di relazioni non lineari tramite polinomi, logaritmi e interazioni tra variabili.
Capitolo 7. Valutazione di studi basati sulla regressione multipla: Validità interna ed esterna, minacce comuni (variabili omesse, errori di misurazione, causalità simultanea).
Parte III: Ulteriori Sviluppi dell’Analisi di Regressione
Capitolo 8. Regressione con dati panel: Utilizzo di dati panel per controllare fattori non osservati tramite modelli a effetti fissi ed effetti temporali.
Capitolo 9. Regressione con variabile dipendente binaria: Modello lineare di probabilità e introduzione ai modelli Probit e Logit.
Capitolo 10. Regressione con variabili strumentali (IV): Logica della stima IV, lo stimatore dei minimi quadrati a due stadi (TSLS) e le condizioni di validità degli strumenti (rilevanza ed esogeneità).
Programma per Studenti con Esame da 9 CFU
Gli studenti che devono sostenere l’esame da 9 crediti, sono tenuti a portare tutto il programma sopra elencato, con l’aggiunta dei seguenti capitoli relativi alle serie temporali:
Parte IV: Regressioni per Serie Temporali di Tipo Economico
Capitolo 12. Introduzione a regressioni temporali e previsioni: Modelli autoregressivi (AR), stazionarietà, trend, rotture strutturali e criteri di informazione per la scelta della lunghezza dei ritardi.
Capitolo 13. Stima degli effetti causali dinamici: Modelli a ritardi distribuiti (ADL), esogeneità e stima con errori autocorrelati (errori standard HAC).