Syllabus del corso
Obiettivi formativi
Il corso fornisce alcuni strumenti statistici ed econometrici per la costruzione di scenari socio-economici e la valutazione dei servizi.
CONOSCENZA E COMPRENSIONE:
Al termine del corso, i partecipanti dovrebbero essere in grado di:
- riconoscere e comprendere le domande conoscitive che portano alla costruzione degli scenari socio-economici. Particolare attenzione sarà posta nella comprensione delle domande di ricerca e delle domande di valutazione.
- riconoscere e comprendere quale metodologia statistica o econometrica sia la più adatta per rispondere correttamente alla domanda conoscitiva posta con i dati disponibili.
- comprendere le differenze tra i vari metodi statistici ed econometrici.
- riconoscere e comprendere se la metodologia è applicata correttamente ai dati disponibili.
- interpretare e comprendere i risultati ottenuti, anche in un ottica critica.
CAPACITA' DI APPLICARE
Al termine del corso, i partecipanti dovrebbero essere in grado di:
- definire e formulare le domande conoscitive che portano alla costruzione degli scenari socio-economici. Particolare attenzione sarà posta nella formulazione corretta delle domande di ricerca e delle domande di valutazione.
- ideare una strategia empirica per rispondere alla domanda conoscitiva con i dati disponibili.
- applicare con competenza i metodi statistici e econometrici di base.
- utilizzare il software statistico più adatto ad analizzare i dati, anche con il supporto dell'AI generativa.
- presentare e commentare i risultati dell'analisi in modo chiaro, anche con il supporto dell'AI generativa.
- sviluppare capacità critiche rispetto ai risultati prodotti da altri.
Contenuti sintetici
Il corso affronterà i seguenti argomenti:
- Ripasso degli strumenti statistici elementari.
- Introduzione alla tecniche di regressione lineare e con dipendente binaria.
- Introduzione all'econometria dei dati panel.
Programma esteso
Il corso affronterà i seguenti argomenti:
- Ripasso degli strumenti statistici elementari.
- raccolta e organizzazione delle informazioni, archivi e tabulazioni;
- trattamento dei dati individuali: statistiche descrittive univariate (media, mediana quantili e deviazione standard) e relazioni tra i caratteri (indipendenza, associazione e correlazione);
- il confronto tra due medie
- la rappresentazione delle relazioni statistiche, anche con il supporto della IA generativa
- Introduzione alla tecniche di regressione.
- La regressione lineare con un regressore
- La regressione lineare con più di un regressore
- La regressione con variabile dipendente binaria
- La regressione con dati panel
Prerequisiti
La partecipazione al corso richiede conoscenze statistiche di base e conoscenze minime di metodologia di ricerca quantitativa.
Metodi didattici
Metodi didattici:
- Lezioni frontali in modalità erogativa corrispondenti al 50% del corso (24 ore)
- Lezioni interattive corrispondenti al 50% del corso (24 ore)
- Assignments individuali e di gruppo
Modalità di verifica dell'apprendimento
Valutazione continua durante il corso su assignement e test di autovalutazione per verificare l'apprendimento durante il corso dei principali argomenti trattati. Esame scritto finale per verificare le competenze acquisite.
Testi di riferimento
James H. Stock - Mark W. Watson *"Introduzione all’econometria" *5/Ed. •Pearson Ed.
Online video tutorials on Stata.
Una lista di letture e del materiale oggetto di studio sarà messa a disposizione degli studenti sul sito dell'insegnamento sulla piattaforma elearning.
Sustainable Development Goals
Learning objectives
The course provides students with a core set of statistical and econometric tools for social science applied research.
At the end of the course, participants should be able to understand critical points of scientific empirical articles and start performing their own analysis using the tools illustrated. The emphasis will be on the practical implementation of each approach.
KNOWLEDGE AND UNDERSTANDING
- Capacity to define a relevant research question.
- Capacity to derive a relevant statistical or econometric model.
- Capacity to understand the difference between different econometric methods.
- Capacity to apply those tools to economic data.
- Capacity to interpret the results and express a critical view on them.
APPLYING KNOWLEDGE AND UNDERSTANDING
At the end of the course student will be able to...
- Formulate a relevant research question.
- Devise a strategy to investigate this question with data.
- Apply the relevant method to answer a particular question.
- Master basic econometric and data handling commands in excel and stata, also with the help of Generative AI.
- Present the research output in a clear way, also with the help of Generative AI.
- Offer critical views on research produced by others.
Contents
Topics to be covered:
-
Simple statistical tools
-
Introduction to simple linear regression.
-Introduction to panel data analysis .
Detailed program
Topics:
1) Statistical tools:
- collection and organization of information, archives, and tabulations;
- processing of individual data: univariate and bivariate descriptive statistics;
- the representation of statistical relationships, also with the support of generative AI
2) Econometric tools:
- Linear regression with one regressor .
- Linear regression with multiple regressors.
- Regression with binary dependent variable
- Regression with panel data
Prerequisites
Participation to the course requires basic background in statistics.
Teaching methods
- Face-to-face lectures: 50% of the course, 24 hours
- Exercises in lab (exercises, database, software etc.): 50% of the course, 24 hours
- Group and individual assignments
Assessment methods
Students will be graded based on the performance during the course (assignments and mini-tests) and at the final written exam.
Textbooks and Reading Materials
James H. Stock - Mark W. Watson *"Introduzione all’econometria" *5/Ed. •Pearson Ed.
Online video tutorials on Stata (many are available on YouTube).
A detailed reading list will be posted on the course web site
