Insegnamento BUSINESS AND ECONOMIC STATISTICS
- Corso
- Finanza e metodi quantitativi per l'economia
- Codice insegnamento
- A000206
- Sede
- PERUGIA
- Curriculum
- Statistical data science for finance and economics
- Docente
- David Aristei
- Docenti
-
- David Aristei
- Ore
- 42 ore - David Aristei
- CFU
- 6
- Regolamento
- Coorte 2023
- Erogato
- 2024/25
- Attività
- Caratterizzante
- Ambito
- Matematico, statistico, informatico
- Settore
- SECS-S/03
- Tipo insegnamento
- Opzionale (Optional)
- Tipo attività
- Attività formativa monodisciplinare
- Lingua insegnamento
- Inglese
- Contenuti
- Il corso è strutturato in quattro argomenti principali:
1) Modelli con variabili dipendenti binarie¿
2) Modelli con variabili dipendenti qualitative
3) Modelli con variabili dipendenti limitate
4) Modelli per dati longitudinali - Testi di riferimento
- Testo di riferimento:
Verbeek, M., A guide to Modern Econometrics, Fourth Edition, Wiley, 2012.
Testi di approfondimento e consultazione:
- Greene, W., Econometric Analysis, 7th Ed., Prentice Hall, 2012.
- Wooldridge, J.M., Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data, 2nd Ed. Mit Press, 2010.
- Cameron, A.C. e Trivedi, P.K., Microeconometrics: Methods and Applications, Cambridge Press, 2005.
Durante lo svolgimento del corso, saranno messe a disposizione le slide delle lezioni e il materiale delle esercitazioni in laboratorio.
Tutto il materiale sarà reso disponibile tramite la piattaforma e-learning di Ateneo UniStudium - Obiettivi formativi
- Il corso intende fornire agli studenti alcuni strumenti di analisi statistico-econometrica per l’analisi dei dati economici micro-aggregati.
In particolare, l’obiettivo del corso è quello di introdurre i principali modelli per l'analisi micro-econometrica dei dati cross-section e per l'analisi dei dati longitudinali.
I modelli saranno presentati sia dal punto di vista metodologico che applicato, permettendo agli studenti di per poter svolgere e comprendere le analisi empiriche. A tale fine, il corso prevede delle sessioni di laboratorio in cui gli studenti saranno introdotti all'utilizzo del software econometrico Stata e in cui saranno presentate delle applicazioni relative ai metodi trattati nelle lezione. - Prerequisiti
- Al fine di comprendere e saper affrontare i principali argomenti del corso, lo studente deve possedere conoscenze di base sui principali metodi di statistica inferenziale e sul modello di regressione lineare multipla.
Lo studente dovrebbe aver acquisito tali conoscenze durante il primo anno del percorso di studi di laurea magistrale. - Metodi didattici
- Lezioni frontali in aula ed esercitazioni in laboratorio.
- Altre informazioni
- Modalità di verifica dell'apprendimento
- L'esame prevede una una prova scritta finalizzata a verificare il livello di conoscenza dei contenuti teorici e metodologici e la capacità di comunicazione dello studente con proprietà di linguaggio.
- Programma esteso
- 1) Modelli con variabili dipendenti binarie¿
Il modello di probabilità lineare
Il modello logit e il modello probit
Test di specificazione per modelli di scelta binaria.
Endogeneità nei modelli di scelta binaria
2) Modelli con variabili dipendenti qualitative
Modelli di risposta ordinata: i modelli logit e probit ordinati
Modelli multinomiali: il modello logit multinomiale
3) Modelli con variabili dipendenti limitate
Variabili dipendenti troncate e censurate
Il modello Tobit standard
Estensioni del modello Tobit: il modello Tobit II
La distorsione da selezione campionaria
4) Modelli lineari per dati longitudinali
Il modello lineare statico
Modelli a effetti fissi e a effetti casuali.
Effetti fissi o casuali?
Misure di adattamento ai dati - Obiettivi Agenda 2030 per lo sviluppo sostenibile
- 4, 8, 9, 12