Econometria per l'analisi territoriale
- A.A. 2023/2024
- CFU 9
- Ore 60
- Classe di laurea L-33
Elementi di Analisi dei Dati e di Statistica Descrittiva: (i) Distribuzioni Statistiche; (ii) Rappresentazioni Grafiche; (iii) Valori Medi; (iv) Indici di Posizione; (v) Indici di Variabilità; (vi) Analisi della Dipendenza; (vii) Probabilità.
Il corso intende fornire le basi dell'Econometria sufficienti ad evidenziare le potenzialità applicative in ambito economico-sociale e territoriale. Durante il corso, gli studenti saranno sollecitati, mediante l'utilizzo di appropriati software, ad applicare le nozioni teoriche/analitiche e metodologiche al fine di risolvere problemi empirici nell'analisi di dati macro, micro, temporali e spaziali.
1. Richiami di Probabilità: (i) variabili casuali e distribuzioni di probabilità; (ii) momenti di una distribuzione; (iii) campionamento casuale, inferenza, e distribuzione della media campionaria; (iv) Legge dei Grandi Numeri (LGN) e Teorema del Limite Centrale (TLC). 2. Regressione Lineare Semplice: (i) modello di regressione; (ii) stima dei parametri di regressione; (iii) misure di bontà dell'adattamento; (iv) test d'ipotesi e stima d'intervallo; (v) massima verosimiglianza. 3. Richiami di Algebra Lineare. 4. Regressione Lineare Multipla: (i) modello di regressione; (ii) proprietà asintotiche; (iii) distorsioni e stimatori; (iv) diagnostica test; (v) verifica di ipotesi congiunte. 5. Modelli di Regressione non Lineari: (i) funzioni logaritmiche; (iii) interazioni tra variabili casuali; (iv) interazioni tra variabili casuali e dicotomiche; (v) distorsioni e stimatori. 6. Serie Storiche Univariate Lineari: (i) regressioni temporali (assunzioni e dimostrazioni); (ii) modelli autoregressivi; (iii) modelli di media mobile; (iv) analisi di 'forecasting'. 7. Analisi di Dati Spaziali: (i) autocorrelazione spaziale; (ii) modello autoregressivo spaziale; (iii) modelli spaziali alternativi.
(A) Bivand, Roger S. and Pebesma, Edzer and Gomez-Rubio, Virgilio; Applied Spatial Data Analysis with R; Springer, USA; 2013; Pagine/Capitoli: capp. 1,2,3,4,5,9,10 ISBN 978-1461476177
(A) Stock, James H. and Watson, Mark W.; Introduzione all'econometria; Pearson, Milano; 2020; Pagine/Capitoli: capp. 1,2,3,4,5,6,7,8,9,14,15,16 ISBN 978-8891906199
(C) Wooldrige, Jeffrey M.; Introductory Econometrics: A Modern Approach; South-Western, USA; 2019; Pagine/Capitoli: capp.1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12 ISBN 978-1337558860
(C) Piccolo, Domenico; Statistica; Il Mulino, Bologna; 1998; Pagine/Capitoli: capp. 12-14 ISBN 978-8815139023
Altre informazioni / materiali aggiuntivi
Il docente mette a disposizione degli studenti le slide utilizzate per la spiegazione degli argomenti teorici e per le applicazioni pratiche.
- Lezioni teoriche/metodologiche. Esercizi empirici di natura economica. Studio di casi su dati reali mediante l'utilizzo del software RStudio.
La modalità di valutazione (in trentesimi) consiste in una prova scritta in cui gli studenti dovranno svolgere due domande teoriche e due pratiche, riguardanti lo svolgimento di esercizi e l'interpretazione di grafici e output di stima. I punti sono assegnati a ciascun quesito in funzione della sua importanza ed estensione e sono riportati nel testo in sede d'esame.
Criteri di valutazione:
- conoscenza e capacità di comprensione degli argomenti trattati nel corso (50%)
- capacità di applicare gli strumenti adeguati e completezza delle risoluzioni presentate (50%).
Non è prevista una prova intermedia.
Durante il corso è previsto lo svolgimento di un 'Project Work' in gruppi su dati economico-ambientali mediante il software utilizzato a lezione. I gruppi devono essere composti da un minimo di 2 ad un massimo di 4 studenti. Il 'Project Work' è obbligatorio e comporta un punteggio aggiuntivo fino a 3 punti (massimo) sul voto conseguito nella prova scritta.
Il voto finale dell'esame è ottenuto sommando all'esito della prova scritta il voto ottenuto nel Project Work (da 0 a 3 punti), limitatamente alla prova sostenuta - con qualsiasi esito - in uno degli appelli della prima sessione d'esame. In caso di ritiro alla prova scritta, il punteggio del 'Project Work' sarà mantenuto, ma sempre entro la prima sessione d'esame.
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