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Jeff M. Wooldridge (2010) Introductory Econometrics: A Modern Approach. South-Western College Publishing, 5th Edition.

Ulteriore materiali didattici - slides, problem sets e relative soluzioni, traduzione Italiana di alcuni capitoli del testo di riferimento – saranno messi a disposizione degli studenti attraverso la piattaforma di e-learning FAD/MOODLE. 

L'obiettivo del corso di econometria è di fornire agli studenti gli strumenti per l'analisi di questioni di interesse economico attraverso l'analisi di dati. A tal fine un'ampia parte del corso viene dedicata allo studio del modello di regressione lineare e delle sue applicazioni.

RISULTATI DI APPRENDIMENTO ATTESI
1) Conoscenza e capacità di comprensione.
Lo studente deve dimostrare di conoscere gli strumenti di base per un’analisi econometrica relativa alla relazione tra due o piu variabili, in particolare per ciò che attiene alla stima degli effetti causali, quindi all’analisi inferenziale distinguendo tra popolazione e campione. Lo studente deve altresi dimostrare di conoscere i principali metodi alternativi utilizzabili per la stima delle relazioni di interesse.
2) Conoscenza e capacità di comprensione applicate.
Lo studente dovrà essere in grado di formulare un progetto di analisi econometrica in tutte le sue fasi: scelta del modello per la verifica della relazione di interesse;
scelta dei dati; discussione della validità interna ed esterna dell’analisi realizzata; utilizzo dei risultati per formulare giudizi o proposte relativamente al problema investigato.
3) Eventuali ulteriori risultati di apprendimento attesi, relativamente a:
a) Abilita comunicative: Lo studente deve saper spiegare a persone non esperte, le nozioni di base dell’econometria e i risultati e le implicazioni di una analisi econometrica.
b) Capacità di apprendimento: Lo studente deve essere in grado di accedere alle principali banche dati che sono disponibili sul web e di utilizzarle per sviluppare un’analisi empirica. 

Non sono previste propedeuticità. E' tuttavia consigliato che lo studente abbia acquisito alcune conoscenze di base nell'ambito della matematica (funzioni, derivate) e della statistica (variabili causali, distribuzoni di probabilità, inferenza). 

Le lezioni teoriche vengono arricchite da esercitazioni pratiche. Per facilitare l'apprendimento e l'auto-valutazione, problem sets vengono assegnati periodicamente e successivamente corretti in classe. Ai fini del superamento dell'esame la frequenza delle lezioni è vivamente consigliata, pur
rimanendo facoltativa. La prova finale sarà uguale per frequentanti e non. Tutti i materiali didattici verrano messi a disposizione sia degli studenti frequentanti che dei non frequentanti attraverso la piattaforma di e-learning FAD/MOODLE. 

La verifica della preparazione degli studenti avverrà con esame scritto composto da domande aperte, con questiti a risposta libera. I punti totali (30) saranno suddivisi sulla base delle domande presenti nella prova per importanza ed estensione e preannunciati in sede d'esame. La durata della prova scritta è di 2 ore. Gli argomenti oggetto d'esame rifletteranno quelli trattati durante l'insegnamento e presenti nel programma. 

 

Il corso prevede 80 ore di didattica frontale. Alcune di queste ore saranno dedicate a un laboratorio di introduzione al software STATA qualora almeno 10 studenti ne facessero richiesta. Le conoscenze acquisite nel laboratorio non sarebbero tuttavia oggetto d'esame.