EMPIRICAL ECONOMICS

Obiettivi formativi

Learning goals The primary learning goal of this course is that of exposing students to the body of econometric techniques that are customised to economics applications. The aim of the course is to review this body of techniques, to demonstrate their use in hands-on style, drawing on as wide a range of example as possible, and to interpret each set of results in ways that are most useful to read and represent economic phenomena. Knowledge and understanding. The course is supposed to broaden students' knowledge of the various econometric techniques that appear in the economics literature, their properties and the way these are applied to data in order to verify economic theory. Applying knowledge and understanding. Upon successful completion of the course, students will be able to carry out a wide range of tasks in empirical economics, such as recognising the most suitable approaches to analyse the data at hand in order to capture and model its regularities, and intelligibly convey its messages to both economists and broader audiences. Making judgements. The course develops in a way to spurs students on researching empirical evidence of competing economic theories by respecting the nature of convenient data. Communication skills. Through study and hands-on sessions, students will acquire the terminology characterising the discipline, which they are required to use in both written and oral dissemination. Learning skills. Students who complete the course successfully will be acquainted with a method of analysis enabling them to endeavour the main economic issues from an empirical point of view.

Canale 1
ANNA CONTE Scheda docente

Programmi - Frequenza - Esami

Programma
Il corso è incentrato sull’analisi di casi di studio reali che affrontano temi economici e sociali rilevanti, come la discriminazione nella concessione dei mutui, le determinanti del reddito individuale, il consumo di sigarette e le spese per beni durevoli. Ogni caso rappresenta l’occasione per applicare le tecniche econometriche più appropriate (come i modelli per variabili binarie e ordinate, l’analisi di dati troncati e censurati e i metodi Monte Carlo) che vengono utilizzate come strumenti per l’analisi e l’interpretazione dei dati.
Prerequisiti
Per affrontare i contenuti dell’insegnamento è utile possedere le nozioni di base di Microeconomia.
Testi di riferimento
Train, K., 2009, Discrete Choice Methods with Simulation, Cambridge University Press Verbeek, M., 2017, A Guide to Modern Econometrics, 5th Edition, Hoboken, NJ: John Wiley and Sons Lecture notes and exercises are made available by the instructor via the moodle website. This is also valid for non-attendees.
Modalità insegnamento
Le lezioni sono in presenza ed in condivisione remota. Le lezioni frontali combinano la presentazione di aspetti teorici, l'analisi e la discussione dell'evidenza empirica ed esercizi su dati reali o simulati.
Frequenza
La frequenza del corso è fortemente consigliata. In caso di impossibilità a seguire le lezioni, si consiglia di contattare il docente.
Modalità di esame
Lo studente deve analizzare un data set, utilizzando le tecniche discusse durante il corso, discuterne i risultati. L'esame si prefigge di valutare l'abilità dello studente nell'affrontare problemi empirici di natura economica, come il riconoscere gli approcci più appropriati per analizzare i dati disponibili in modo da catturarne le regolarità, e comunicarne i messaggi in maniera intelligibile.
Bibliografia
Mark N. Harris, Xueyan Zhao, A zero-inflated ordered probit model, with an application to modelling tobacco consumption, Journal of Econometrics, Volume 141, Issue 2, 2007, Pages 1073-1099. Hausman, Jerry and Wise, David. (2012). The Evaluation of Results from Truncated Samples: The New Jersey Income Maintenance Experiment. NBER Book Chapters. 5.
Modalità di erogazione
Le lezioni sono in presenza. Le lezioni frontali combinano la presentazione di aspetti teorici, l'analisi e la discussione dell'evidenza empirica ed esercizi su dati reali o simulati.
  • Codice insegnamento10612167
  • Anno accademico2025/2026
  • CorsoStatistical Methods and Applications - Metodi statistici e applicazioni
  • CurriculumQuantitative economics (percorso valido anche ai fini del conseguimento del doppio titolo italo-francese)
  • Anno1º anno
  • Semestre2º semestre
  • SSDSECS-P/01
  • CFU9