Microeconometrics
A.A. 2022/2023
Obiettivi formativi
The course is designed to introduce students to the most common econometric methods in the literature to deal with causal inference. Methods will be analysed in detail, but focus will be on the intuition behind the method. The course will cover regression models, matching, instrumental variable models, along with regression discontinuity, difference in difference and panel data models. Applications will be considered throughout with the use of statistical software Stata.
Risultati apprendimento attesi
At the end of the course students will be able to formulate research questions that deal with causal effects. Students will be able to select and apply the most appropriate method to identify parameters of interest. They will also be able to appreciate pros and cons of each method in different contexts.
Periodo: Primo trimestre
Modalità di valutazione: Esame
Giudizio di valutazione: voto verbalizzato in trentesimi
Corso singolo
Questo insegnamento non può essere seguito come corso singolo. Puoi trovare gli insegnamenti disponibili consultando il catalogo corsi singoli.
Programma e organizzazione didattica
Edizione unica
Responsabile
Periodo
Primo trimestre
La didattica è sia in presenza che online. Il link alle lezioni online su Teams si trova sulla piattaforma Ariel.
Prerequisiti
Corso base di Statistica, con elementi di statistica inferenziale. Nozioni di analisi matematica e calcolo matriciale.
Metodi didattici
Lezioni ed esercitazioni in aula
Modalità di verifica dell’apprendimento e criteri di valutazione
Esame scritto
SECS-P/01 - ECONOMIA POLITICA - CFU: 3
SECS-P/05 - ECONOMETRIA - CFU: 3
SECS-P/05 - ECONOMETRIA - CFU: 3
Lezioni: 40 ore
Docente:
De Nadai Michele
Siti didattici
Docente/i