Applied Econometrics, Academic Year 2012-2013


Docente: Lucio Picci


Facoltà di Scienze Politiche "Roberto Ruffilli" (Forlì), Università degli Studi di Bologna



Descrizione e obiettivi formativi

Il corso fornisce un'introduzione ai metodi statistici per le scienze sociali. I temi trattati includono la teoria della stima e dell'inferenza con il modello di regressione lineare multipla, la stima con variabili strumentali, e l'analisi di modelli di tipo 'panel'. Il corso ha un carattere applicativo. Le applicazioni pratiche, per le quali si utilizza il software Stata, riguardano alcuni temi di interesse per l'economia e le scienze politiche. Si assume che lo studente già conosca i temi trattati in un corso introduttivo di statistica di livello universitario, e in particolare che abbia familiarità con i concetti principali della teoria della probabilità, della stima e della verifica di ipotesi. Al termine del corso, lo studente, utilizzando il software Stata, è in grado di utilizzare i metodi insegnati in modo autonomo, interpretando correttamente i risultati delle sue analisi.

Esercitazioni con Stata

Le esercitazioni con il programma Stata avranno luogo presso il Labic il giovedì dalle 14 alle 16, a partire da giovedì 13 ottobre. Nel laboratorio sono disponibili alcuni computer abilitati all'utilizzo del software e a disposizione degli studenti per le loro esercitazioni autonome.


Bibliografia

Il libro di testo del corso è: Stock, James e Mark W. Watson. 2009. Introduzione all'econometria. II edizione. Pearson. (d'ora in poi indicato con [SW] )
Utilizzeremo inoltre il seguente testo: Ray C. Fair. 2002. Predicting Presidential Elections and Other Things. Stanford University Press (file PDF del libro). Una copia è inoltre disponibile presso la bibliotecha centralizzata.
I concetti di statistica di base sono trattati in qualunque libro di testo introduttivo, e tra questi in Pacini, B. e Picci, L. 2001. Introduzione alla Statistica, Clueb (d'ora in poi: [PP]). Alcune copie di questo libro sono disponibili presso la biblioteca centralizzata.


Programma

  • Introduzione e conoscenze propedeutiche (Settimana 1 e 2)
    Introduzione del corso e panoramica dei temi trattati.
    Sulla storia del pensiero econometrico, si legga Le verità sfuggenti dell'econometria, Lucio Picci, 2000.
    Verifica della conoscenza dei seguenti temi, come solitamente trattati in un corso di introduzione alla statistica: statistica descrittiva; la probabilità; variabili casuali e distribuzioni di probabilità; l'analisi campionaria; la stima; la verifica di ipotesi. [SW] cap. 2, 3. [PP]: Capitolo 1. Tutto ; Capitolo 2. Tutto, escluso 2.10 ; Capitolo 3. 3.1, 3.2, 3.4 ; Capitolo 4. "La probabilità" .Tutto, con l'esclusione di 4.9 (Teorema di Bayes) ; Capitolo 5. Variabili casuali e distribuzioni di probabilità. Tutto con esclusione di: 5.6 (distribuzione binomiale), 5.7 (distribuzione ipergeometrica) ; Capitolo 6. L'analisi campionaria. Tutto con esclusione di: 6.6 (la distribuzione campionaria di una frequenza relativa) ; Capitolo 7. Tutto con l'esclusione di 7.6 (la stima per intervallo della frequenza relativa) ; Capitolo 8. Tutto con l'esclusione di 8.4 (verifica di ipotesi per una freq. relativa) e 8.6 (altri casi)
    Esercitazione n. 1: l'analisi esplorativa dei dati.

  • Il modello di regressione lineare con un singolo regressore (Settimana 3)
    Stima dei coefficienti e verifica di ipotesi. [SW] Cap 4 e 5, tutte le sezioni.
    Esercitazione n. 2: Il modello di regressione lineare con un singolo regressore.

  • Il modello di regressione lineare multivariato (Settimana 4)
    ll modello di regressione lineare multivariato. [SW] capitolo 6, 9, (e, come eventuale approfondimento non obbligatorio, 17 e 18.1, 18.2, 18.4 e 18.5).
    Esercitazione n. 3: il modello di regressione multivariato, parte I.

  • La verifica di ipotesi nel modello di regressione lineare. (Settimana 5)
    Test t e test F. [SW] capitolo 7 (e, come eventuale approfondimento non obbligatorio, 18.3)
    Esercitazione n. 4: il modello di regressione multivariato, parte II.

  • L'analisi del modello di regressione e l'eteroschedasticità (Settimana 6)
    Il problema dell'eteroschedasticità, la sua individuazione, la stima robusta degli errori standard. [SW] capitolo 7, (e, come eventuale approfondimento non obbligatorio, 18.6).
    Analisi del modello di regressione: [SW] Capitolo 9 (tutto)
    Esercitazione n. 6: Eteroschedasticità e stima GLS.

  • Modelli per dati panel(Settimana 7)
    Modelli per dati panel.
    Modello "pooled" e con effetti fissi. [SW] capitolo 10 (tutto).
    Esercitazione n. 7.: Modelli per dati panel.

  • La stima con variabili strumentali (Settimana 8)
    La stima con variabili strumentali e 2SLS.
    [SW] capitolo 12 (tutto) (e, come eventuale approfondimento non obbligatorio, 18.7)
    Esercitazione n. 8: La stima con variabili strumentali.

  • La stima di modelli con variabile dipendente discreta (Settimana 9)
    [SW] capitolo 11 (tutto).
    Esercitazione n. 9: La stima di modelli con variabile dipendente discreta.

  • Modelli per dati di tipo serie storica. Verifica dei concetti e analisi dei lavori realizzati dagli studenti(Settimana 10)
    [SW] Capitolo 14 (dalla sezione 1 alla sezione 5 inclusa; Leggere la sezione 6).
    Esercitazione n. 10: Riepilogo.

Modalità di esame

E' prevista una prova intermedia scritta sui temi trattati sino alla quinta settimana inclusa, e una prova finale sui temi trattati dalla sesta settimana sino alla conclusione del corso. Lo studente inoltre dovrà autonomamente risolvere un esercizio di analisi dei dati intermedio e uno finale utilizzando il sofware Stata. Le istruzioni sono disponibili in questa pagina.

Altre informazioni

Orario di ricevimento studenti (vedi in fondo alla pagina) di Lucio Picci


Comunicazione con gli studenti

Il docente comunica con gli studenti anche per mezzo della mailing list Metodi quantitativi (Googlegroups). Gli studenti non iscritti sono invitati a contattare il docente.

Lucio Picci, gennaio 2013