Microeconometrics
A.A. 2024/2025
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: Secondo trimestre
Modalità di valutazione: Esame
Giudizio di valutazione: voto verbalizzato in trentesimi
Corso singolo
Questo insegnamento può essere seguito come corso singolo.
Programma e organizzazione didattica
Edizione unica
Responsabile
Periodo
Secondo trimestre
Programma
1. Domande economiche e il problema dell'inferenza causale
2. Modello di regressione semplice: proprietà e assunzioni dello stimatore dei Minimi Quadrati Ordinari (MQO)
3. Modello di regressione multipla: stima e inferenza
4. Modelli a variabile dipendente limitata: nozioni di base dei modelli Logit e Probit; modello di probabilità lineare
5. Stima con variabili strumentali e stimatore dei Minimi Quadrati a Due Stadi (TSLS)
6. Argomenti avanzati sulle variabili strumentali: test di specificazione e LATE (Local Average Treatment Effect)
7. Introduzione ai dati panel: modelli ad effetti fissi e ad effetti casuali
2. Modello di regressione semplice: proprietà e assunzioni dello stimatore dei Minimi Quadrati Ordinari (MQO)
3. Modello di regressione multipla: stima e inferenza
4. Modelli a variabile dipendente limitata: nozioni di base dei modelli Logit e Probit; modello di probabilità lineare
5. Stima con variabili strumentali e stimatore dei Minimi Quadrati a Due Stadi (TSLS)
6. Argomenti avanzati sulle variabili strumentali: test di specificazione e LATE (Local Average Treatment Effect)
7. Introduzione ai dati panel: modelli ad effetti fissi e ad effetti casuali
Prerequisiti
Corso base di Statistica, con elementi di inferenza statistica. Nozioni base di analisi matematica e algebra matriciale.
Metodi didattici
Lezioni frontali ed esempi pratici in classe utilizzando il software statistico R.
Materiale di riferimento
Wooldridge J. "Introductory Econometrics"
Angrist J., Pischke J.S. "Mostly Harmless Econometrics"
Stock J., Watson M. "Introduction to Econometrics"
Angrist J., Pischke J.S. "Mostly Harmless Econometrics"
Stock J., Watson M. "Introduction to Econometrics"
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
Docente/i