CLEF/M

Lingua Insegnamento:

Inglese
Testi di riferimento:

Green, W. H. (2003). Econometric analysis. Prentice Hall
Wooldridge, J. M. (2013). Introductory Econometrics: a modern approach. South-Western.
Wei, W. (2006). Time series analysis. Pearson.
Obiettivi formativi:

Il corso mira a fornire agli studenti un percorso di apprendimento delle metodologie per le analisi quantitative in diversi contesti economici e aziendali. Gli obiettivi formativi possono essere associati ai seguenti risultati di apprendimento attesi.
Per quanto riguarda la conoscenza e la capacità di comprensione, il corso intende fornire le basi metodologiche e applicative degli strumenti statistici classici utilizzati nelle analisi economiche. Inoltre, l’insegnamento si concentra su tre aspetti principali: la previsione dei fenomeni economici, la valutazione dell’efficienza delle unità economiche e la valutazione dell’efficacia delle politiche pubbliche attraverso un approccio basato sul trattamento. Particolare attenzione sarà inoltre dedicata all’utilizzo del software statistico open source R.
Per quanto riguarda la capacità di applicare conoscenza e comprensione, al termine del corso lo studente sarà in grado di analizzare criticamente dati economici, anche attraverso lo svolgimento di casi di studio con il supporto del software statistico R. Le competenze acquisite gli consentiranno di interpretare in modo critico le dinamiche economiche e i cicli economici, applicando strumenti quantitativi adeguati e traendo conclusioni fondate sull’analisi empirica dei dati.
Prerequisiti:

Basi di inferenza.
Metodi didattici:

Lezioni frontali ed esercitazioni in R su dati economici.
Modalità di verifica dell'apprendimento:

Per quanto riguarda la conoscenza e la capacità di comprensione, la verifica dei risultati di apprendimento avverrà attraverso una prova scritta e una prova orale. L’esame scritto riguarderà l’intero programma, con particolare attenzione all’utilizzo del software R. Gli studenti dovranno inoltre predisporre e discutere alcune analisi statistiche realizzate con R su casi di studio reali, utilizzando dati provenienti da Eurostat, ISTAT e ARDECO. Tali elaborati dovranno essere inviati al docente almeno una settimana prima della data dell’esame. La valutazione finale sarà espressa in trentesimi.
Per quanto riguarda la capacità di applicare conoscenza e comprensione, durante l’esame e lo sviluppo delle attività applicative sarà verificata la capacità degli studenti di utilizzare i modelli di data science e gli strumenti quantitativi appresi per affrontare situazioni concrete di analisi. In particolare, sarà valutata la loro abilità nell’interpretare i dati, applicare metodologie appropriate ai diversi contesti economici e aziendali e formulare valutazioni fondate su evidenze empiriche.
Sostenibilità:
Obiettivi Agenda 2030 per lo sviluppo sostenibile:

Questo insegnamento concorre alla realizzazione degli obiettivi ONU dell'Agenda 2030 per lo Sviluppo Sostenibile
Altre Informazioni:

Orario di ricevimento dalle 11 alle 13.

Tre moduli:

- Analisi delle serie storiche e previsione per indicatori economici;
- Regressione lineare e analisi dell'efficienza;
- Analisi delle politiche.

Tre moduli:

- Analisi delle serie storiche e previsione per indicatori economici;

Box and Jenkins appraoch to time series; ARMA models; Post diagnostic; ARIMA and non-stationarity; forecasting; applicazioni in R.

- Regressione lineare e analisi dell'efficienza;
Regressione semplice e multipla; stimatori OLS e teorema di Gauss Markov; Analisi dell'efficienza tecnica; Cobb-douglas e translog; SFA half-normal.
- Analisi delle politiche.
Randomized trial; Metafora della terapia; Average Treatment Effect; Ignorability of the treatment; conditional ignorability;