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  1. Economics
  2. Master Degree
  3. Scienze Statistiche ed Economiche [F8206B - F8204B]
  4. Courses
  5. A.A. 2021-2022
  6. 1st year
  1. Microeconometrics
  2. Summary
Unità didattica Course full name
Microeconometrics
Course ID number
2122-1-F8204B001-F8204B002M
Course summary SYLLABUS

Blocks

Back to Analysis of Economic Time Series and Longitudinal Data M

Course Syllabus

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Obiettivi formativi

Il corso si propone di fornire allo studente strumenti avanzati, di natura teorica e applicata, riguardanti i modelli per dati panel, i modelli per variabili dipendenti qualitative,  “censurate” o “troncate”, i modelli per dati count e i modelli di durata.

Al termine del corso, lo studente sarà in grado di applicare quanto appreso a casi reali, avendo sviluppato un’adeguata capacità critica per quanto riguarda la scelta degli strumenti e l’interpretazione dei risultati.


Contenuti sintetici

·      Introduzione, motivazione e definizioni

·     Modelli per serie storiche pooled

·     Modelli per dati longitudinali

·     Dati panel e modelli two-way

·     Dati panel e modelli dinamici

·     Modelli per variabili dipendenti qualitative: scelte binarie

·     Modelli per variabili dipendenti qualitative: scelte multiple

·     Modelli per variabili limitate: censura e troncamento

·     Modelli per dati count

·     Modelli per dati di durata



Programma esteso

·     Richiami sugli stimatori di base (OLS, GLS, IV)

·     Eteroschedasticità cross-sezionale e autocorrelazione

·     Effetti fissi (stimatore OLS con variabili dummy, trasformazione within)

·     Effetti casuali, non correlati con i regressori (stimatore GLS, trasformazione between)

·     Effetti casuali, correlati con i regressori (stimatore IV)

·     Modelli panel two-way: effetti fissi e casuali

·     Modelli panel dinamici: differenze prime e stimatori IV e GMM

·     Modelli per variabili dipendenti qualitative: scelte binarie (Logit e Probit)

·     Modelli per variabili dipendenti qualitative: scelte multiple (Multinomial e Conditional Logit, Nested Logit)

·     Modelli per variabili limitate: censura e troncamento (Tobit)

·     Modelli per dati count (Poisson e Binomiale negativa)

·     Modelli di durata


Prerequisiti

Nessuno. Tuttavia sono date per acquisite le nozioni di base di econometria, microeconomia e macroeconomia.

Metodi didattici

Lezioni frontali (in aula e in laboratorio informatico).

Nel periodo di emergenza Covid-19 le lezioni si svolgeranno in da remoto asincrono con eventi in videoconferenza sincrona.


Modalità di verifica dell'apprendimento

L’esame finale, unico, consiste in una parte scritta e in una parte orale.

Nel periodo di emergenza Covid-19 gli esami orali saranno solo telematici. Verranno svolti utilizzando la piattaforma WebEx e nella pagina e-learning dell'insegnamento verrà riportato un link pubblico per l'accesso all'esame di possibili spettatori virtuali.


Testi di riferimento

·     W. Greene, Econometric Analysis, Prentice Hall International, 4a edizione, 2002

·     G.S. Maddala, Limited-Dependent and Qualitative Variables in Econometrics, Cambridge University Press, 1983

·     M. Manera, M. Galeotti, Microeconometria, Metodi e Applicazioni, Carocci, 2005

·     J.M. Wooldridge, Econometric Analysis of Cross Sections and Panel Data, The MIT Press, 2002


Periodo di erogazione dell’insegnamento

Secondo semestre.

Lingua di insegnamento

Italiano.

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Learning objectives

This course aims at providing students with advanced instruments, both theoretical and empirical, to estimate models for panel data (static and dynamic), models for qualitative response variables, models for limited dependent (i.e. censored and truncated) variables, models for count data and duration models.

At the end of the course students will be able to apply the techniques illustrated during lectures and classes to real situations, since they have developed adequate critical skills to choose the appropriate tools of investigation and to interpret the empirical findings.

Contents

·     Introduction, motivation and definitions

·     Models for pooled time series

·     Models for longitudinal data

·     Panel data and two-way models

·     Dynamic panel data models

·     Models for qualitative dependent variables: binary choices

·     Models for qualitative dependent variables: multiple choices

·     Models for limited dependent variables: censoring and truncation

·     Count data models

·    Duration models


Detailed program

·     Summary of introdutory estimation techniques (OLS, GLS, IV)

·     Cross-sectional heteroskedasticity and autocorrelation

·     Fixed effetcs (OLS estimator with dummy variables, within transformation)

·     Random effects, uncorrelated with the regressors (GLS estimator, between transformation)

·     Random effects, correlated with some regressors (IV estimator)

·     Two-way panel data models: fixed and random effects

·     Dynamic panel data models: first differences, IV and GMM estimators

·     Models for qualitative dependent variables: binary choices (Logit and Probit)

·     Models for qualitative dependent variables: multiple choices (Multinomial and Conditional Logit, Nested Logit)

·     Models for limited dependent variables: censoring and truncation (Tobit)

·     Count data models (Poisson and Negative Binomial)

·     Duration models


Prerequisites

None. Nevertheless, introductory notions of econometrics, micro economics and macroeconomics are taken for granted.

Teaching methods

Front-lectures (both in standard lecture rooms and in computer labs).

In the Covid-19 emergency period, lectures will be carried on by means of pre-recorded videos and live events in videoconference.


Assessment methods

The final exam, which is unique, consists of a written part and an oral part.

In the Covid-19 emergency period, oral exams will only be in videoconference. Oral exams will be carried on using the WebEx platform and in the e-learning page of the course a public link for external access to each exam session will be available.


Textbooks and Reading Materials

·     W. Greene, Econometric Analysis, Prentice Hall International, 4th  edition, 2002

·     G.S. Maddala, Limited-Dependent and Qualitative Variables in Econometrics, Cambridge University Press, 1983

·     M. Manera, M. Galeotti, Microeconometria, Metodi e Applicazioni, Carocci, 2005

 ·    J.M. Wooldridge, Econometric Analysis of Cross Sections and Panel Data, The MIT Press, 2002

Semester

Second semester.

Teaching language

Italian.

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Key information

Field of research
SECS-P/05
ECTS
6
Term
Second semester
Activity type
Mandatory
Course Length (Hours)
42
Language
Italian

Staff

    Teacher

  • MM
    Matteo Manera

Enrolment methods

Manual enrolments
Self enrolment (Student)

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