e c o n o m e t r i a

corso di laurea specialistica
universita' degli studi di Salerno, anno accademico 2012/2013

e s a m i

Chi dove come cosa quando perche'.

• Appunti.
  Gli appunti usati nel corso saranno disponibili alla CUSL verso la fine del corso.
• 10 crediti.
  Gli studenti della laurea specialistica saranno valutati sull'intero programma dettagliato nel paragrafo "lezioni".
• 6 crediti.
  Gli studenti della laurea triennale saranno valutati sul programma dettagliato nel paragrafo "lezioni" fino alla lezione che verra' comunicata in seguito.
• Modalita'.
  L'esame sara' unico e alla fine del corso. Purtroppo non e' possibile effettuare prove intermedie. L'esame sara' tenuto in forma scritta.
• Date 2013.
  12 giugno
  26 giugno
  17 luglio
  19 settembre
  e poi tante altre occasioni in futuro.
• E soprattutto...
  Buon lavoro.

l e z i o n i

Argomenti delle lezioni svolte

• 28 may 2013. Stima degli effetti causali dinamici: modello, errori standard HAC, esogeneita' stretta. Par. 15.1, 15.2, 15.3, 15.4, 15.6, 15.7. Slide lezioni [P D F].
• 28 may 2013. Introduzione a regressioni temporali e previsioni: scelta del modello e problema delle radici unitarie. Par. 14.5, 14.6. Slide lezioni [P D F].
• 27 may 2013. Introduzione a regressioni temporali e previsioni: modelli, correlazione seriale, autoregressioni e modello ADL. Par. 14.1, 14.2, 14.3, 14.4. Slide lezioni [P D F].
• 23 may 2013. Esperimenti e quasi esperimenti: esercitazione informatica. Slide esercizi [P D F], file Excel con dati grezzi [X L S]
• 23 may 2013. Esperimenti e quasi esperimenti: quasi esperimenti e potenziali problemi, popolazioni eterogenee, progetto STAR. Par. 13.4, 13.5, 13.6, 13.7. Slide applicazione: [P D F]
• 21 may 2013. Esperimenti e quasi esperimenti: stimatore diff-in-diff, quasi esperimenti. Par. 13.3, 13.5, App. 13.2.
• 20 may 2013. Esperimenti e quasi esperimenti: esperimenti ideali, problemi potenziali, stimatore delle differenze, indipendenza in media condizionata. Par. 13.1, 13.2, 13.3, App. 13.3.
• 15 may 2013. Variabili strumentali: applicazione informatica. Slide esercizi [P D F]
• 14 may 2013. Variabili strumentali: verifica della validita' degli strumenti, applicazione, test di endogenita' di Hausman e ricerca di strumenti validi. Par 12.3, 12.4, 12.5. Pagina sul test di Durbin-Wu-Hausman: [P D F], slide applicazione: [P D F].
• 13 may 2013. Variabile dipendente binaria: esercitazione informatica.
• 08 may 2013. Variabile dipendente binaria: applicazione ed esercitazione informatica. Par 11.4. Slide applicazione: [P D F], slide esercizi [P D F], file dei comandi [I N P].
• 07 may 2013. Variabili strumentali: modello generale IV e verifica della validita' degli strumenti. Par 12.2, 12.3.
• 06 may 2013. Variabili strumentali: un solo regressore ed uno strumento. Par 12.1.
• 30 apr 2013. Variabile dipendente binaria: modelli LPM, Probit, Logit, specificazione e stima. Par 11.1, 11.2. 11.3, App. 11.2.
• 29 apr 2013. Dati panel: applicazione empirica ed esercitazione informatica. Slide esercizi [P D F].
• 24 apr 2013. Dati panel: applicazione empirica ed esercitazione informatica. Slide applicazione: [P D F], slide esercizi [P D F].
• 23 apr 2013. Dati panel: errori standard HAC clustered, effetti temporali, effetti casuali: Par: 10.4, App. 10.2. Estratto
• 22 apr 2013. Dati panel: introduzione, modello prima e dopo, modello con effetti fissi. Par 10.1, 10.2. 10.3, 10.5.
• 10 apr 2013. Regressione multipla: esercitazione informatica.
• 09 apr 2013. Regressione multipla: esercitazione informatica. Testo degli esercizi: [P D F]. Soluzione esercizi E4.1, E5.1, E7.1: file dei comandi [I N P], file di output [T X T]
• 08 apr 2013. Regressione multipla: esercitazione informatica. Es. E4.4, E6.3, E7.4. File log della sessione: [I N P]
• 27 mar 2013. Valutazione di studi basati sulla regressione multipla: previsione e problemi con gli errori standard. Par 9.3, Angrist-Pischke, Mostly Harmless Econometrics, paragrafo 8.1 e 8.2. Slides: [P D F]
• 26 mar 2013. Valutazione di studi basati sulla regressione multipla: minacce alla validita' interna . Par 9.2.
• 25 mar 2013. Valutazione di studi basati sulla regressione multipla: validita' interna ed esterna, minacce alla validita' interna . Par 9.1, 9.2.
• 13 mar 2013. Funzioni di regressione non lineari: polinomi, logaritmi e interazioni. Par 8.1, 8.2, 8.3.
• 12 mar 2013. Regressione multipla: errori standard robusti, bonta' della stima, GLS. Par. 18.3, 7.2, 7.3, 6.4, 7.5.
• 11 mar 2013. Regressione multipla: test delle ipotesi e intervalli di confidenza. Par. 7.1, 7.2, 18.3.
• 06 mar 2013. Regressione multipla: derivazione stimatore OLS, proprieta' asintotiche e stima della varianza asintotica. Par. 6.6, 6.6, 18.1, 18.2.
• 05 mar 2013. Regressione con un regressore: teoremi sui residui ed esercizi. Regressione multipla: variabili omesse, specificazione, rappresentazione matriciale, ipotesi. Appendice 4.3, paragrafi 6.1, 6.2, 6.3, 6.5, 18.1.
• 04 mar 2013. Regressione con un regressore: intervalli di confidenza, variabili dummy, R2 e SER. Par. 5.2, 5.3 e 4.3.
• 27 feb 2013. Regressione con un regressore: ipotesi, distribuzione degli stimatori e test. Par. 4.4, 4.5 e 5.1.
• 26 feb 2013. Regressione con un regressore: specificazione e stima. Paragrafi 4.1-4.2 e appendice 4.2.

m a t e r i a l e

Materiale didattico.

• Durante il corso, useremo in buona misura questo testo: James Stock, Mark Watson, Introduction to econometrics, Addison-Wesley Series in Economics. Esiste anche una versione tradotta in italiano, ma il mio consiglio e' di fare uno sforzo e leggerlo in inglese!
• Il software che piu' avanti nel corso utilizzeremo per fare stime econometriche si chiama Gretl, e' un software open source e potete scaricarlo e installarlo gia' da ora sul vostro computer. Gretl funziona su Windows, su Linux e su Mac, quindi non avete scuse ;-). Per accedere alla pagina italiana di Gretl, potete cliccare qui. [H T M L]

p r o g r a m m a

Programma del corso (in corsivo gli argomenti che vedremo soltanto se ci sara' tempo)

• Regressione lineare con un singolo regressore.
• Regressione lineare con regressori multipli.
• Funzioni di regressione non lineari.
• Valutazione degli studi basati su regressione multipla.
• Regressione con dati panel.
• Regressione con variabile dipendente binaria.
• Regressione con variabili strumentali.
• Esperimenti e quasi-esperimenti.
• Introduzione a regressioni con dati temporali e alla previsione.
• Stima degli effetti causali dinamici.
• Temi avanzati nell'analisi dei dati temporali.

i n f o r m a z i o n i

Alcune informazioni sul corso

• L'orario di ricevimento e' fissato al lunedi', 16-18 al terzo piano, stecca 4. Se non potro' fare ricevimento lo comunichero' qui e cerchero' di fissare subito una finestra oraria alternativa.