29084 - MODELLI DI COMPORTAMENTO ECONOMICO E ANALISI TERRITORIALE

Scheda insegnamento

Anno Accademico 2017/2018

Conoscenze e abilità da conseguire

Al termine del corso lo studente conosce le principali misure di concentrazione spaziale dei fenomeni economici e dei principali problemi e strategie di stima di modelli statistici in caso di violazione delle ipotesi standard, con particolare riferimento ai problemi di eteroschedasticità e correlazione spaziale. In particolare, lo studente è in grado di: specificare, stimare e discutere i risultati di modelli con variabili dipendenti troncate, censurate e con bias da selezione; specificare, stimare e discutere i risultati di modelli da dati di panel; specificare, stimare e discutere i risultati di modelli caratterizzati da autocorrelazione spaziale.

Programma/Contenuti

1) Richiami di concetti fondamentali e definizioni:

  • Teorie economiche, modelli e misure; modelli macro e modelli micro economici.
  • I concetti di Utilità, razionalità, razionalità limitata; scelte e decisioni in condizioni di incertezza e informazione limitata.
  • Recenti sviluppi in tema di rappresentazione del comportamento individuale, l'approccio cognitivo e l'economia sperimentale (cenni).

 2) Richiami alle principali tecniche di stima di modelli statistici:

  • Il processo generatore dei dati.
  • Le assunzioni del modello lineare
  • Procedure di stima in caso di violazione delle ipotesi fondamentali; Minimi quadrati generalizzati, stima della matrice di covarianza.

 3) Stima di modelli da dati panel

  • Definizione e organizzazione dei dati panel
  • Modelli ad effetti fissi individuali e temporali, tecniche di stima between, within e LSDV
  • Modelli a componenti di varianza, stime random effects, GLS e FGLS
  • Diagnostica delle stime da dati panel, fitting e previsione

4) stima per variabili troncate o censurate

  • M odelli di scelta discreta (binaria e multipla), stime di probabilità da variabili dipendenti discrete, non linearità: modelli Probit e Logit.
  • Teoria delle distribuzioni troncate e censurate. Momenti e Inverse Mill's ratio
  • Stimatori Tobit e double hurdle.
  • Stima di modelli con processi di selezione non ignorabile: modelli alla Heckmann e Amemya.

 

5) Modelli di durata

  • Definizione dei fenomeni di permanenza in uno stato nel tempo, tempo assoluto e relativo, organizzazione dei dati di durata
  • La censura nei dati e nei modelli di durata
  • Modelli non parametrici: Tavole di sopravvivenza e di mortalità, funzione di sopravvivenza e hazard function nel discreto
  • Modelli parametrici: funzione di sopravvivenza e hazard function nel continuo, principali distribuzioni per le durate. Esponenziale, Weibull, log-logistica
  • Modelli semi-parametrici: definzione di baseline e di rischio incrementale, modelli alla Cox
  • Modelli a rischi competitivi

Testi/Bibliografia

W.H. GREENE, Econometric Analysis, Mac Millan, London, Third Edition, 1997

Capp.: 6, 8, 9, 11, 12, 14, 19, 20.

Metodi didattici

  • Lezioni frontali
  • Durante il corso verranno sviluppati studi di caso guidati, finalizzati a stendere brevi relazioni sui temi trattati
  • Gli studi di caso verranno poi svolti individualmente e le relazioni verranno consegnate e corrette dal docente e formeranno parte della valutazione finale
  • Gli studi di caso sono articolati come segue:

    • La definizione di un tema di analisi tra quelli presenti nel programma del corso
    • Stima di modelli tra quelli trattati nel corso mediante algoritmi implementati dallo studente in Excell
    • rappresentazioni grafiche ed analisi statistiche finalizzate alla presentazione dei risultati delle stime
    • Stesura di una relazione che descrive il percorso seguito e i principali risultati ottenuti

Modalità di verifica dell'apprendimento

La prova d'esame mira a verificare il raggiungimento dei seguenti obiettivi didattici:

  • conoscenza approfondita degli effetti del processo generatore dei dati sulle tecniche di stima
  • capacità di individuare i modelli corretti da utilizzare nei diversi casi
  • capacità di implementare algoritmi di stima per i diversi modelli studiati
  • capacità di stendere report scritti sulle fonti di informazione, sulle elaborazioni effettuati e sui risultati ottenuti

La valutazione e quindi la prova d'esame è articolata in:

  • 2 relazioni individuali di studio di caso (secondo le modalità indicate nel punto "Metodi")
  • 1 prova scritta con domande a risposta multipla

Relazioni

  • Le relazioni dovranno essere svolte individualmente in forma scritta su un tema concordato col docente. l'assegnazione dei temi avverrà 15 giorni prima della fine del primo ciclo di lezioni (per la prima relazione) e 15 giorni prima della fine del secondo ciclo (seconda relazione)
  • Le relazioni dovranno essere inviate per mail al docente e verranno valutate entro 10 giorni dalla data di ricevimento. La valutazione sarà espressa in trentesimi e comunicata via mail. Le valutazioni delle 2 relazioni concorreranno alla formulazione del punteggio finale per il 70% (35%+35%)

Prova scritta

  • La prova scritta verterà su tutti gli argomenti affrontati nel corso, in particolare sul grado di assimilazione di alcuni strumenti teorici e sulla capacità di leggere indicatori statistici e stime di modelli. Tale prova sarà costituita da 15 domande con 4 possibili risposte e verrà valutata in trentesimi attribuendo 2 punti a ciascuna risposta esatta) , concorrendo alla formulazione del punteggio finale per il 30%
  • Sul sito del docente (www2.stat.unibo.it/drudi/) sono disponibili testi di prova che consentono l'inserimento delle risposte e la correzione automatica e immediata.

Calendario di massima

  • La prova scritta verrà effettuata alla fine del corso, mentre le 2 relazioni dovranno essere consegnate almeno 10 giorni prima della data di sostenimento della prova scritta. Orientativamente la prima relazione potrebbe essere predisposta dopo la fine del primo ciclo di lezioni.
  • La verbalizzazione della valutazione conseguita avviene nelle date indicata in Almaesami. Di norma sono previsti 3 appelli nella sessione estiva, 1 in quella autunnale e 3 nella sessione straordinaria invernale
  • E' possibile prendere visione del compito e chiedere chiarimenti in occasione della data di verbalizzazione immediatamente successiva all'appello in cui si è sostenuto l'esame.
  • La verbalizzazione può avvenire in assenza dello studente.
  • Gli studenti laureandi che superano l'esame e necessitano di verbalizzare il voto in anticipo rispetto alla data prevista, sono invitati a comunicarlo al docente mediante un messaggio di posta elettronica da inviare subito dopo aver sostenuto la prova.

 Le date d'esame saranno pubblicate su almaesami.unibo.it

Strumenti a supporto della didattica

In aula:

  • PC con videoproiettore e accesso a Internet

Nel sito docente (www2.stat.unibo.it/drudi/)::

  • File di slides scaricabili e consultabili on-line
  • Materiale didattico scaricabile e consultabile on-line
  • Link a banche dati statistiche
  • Esercizi interattivi disponibili on-line con correzione interattiva immediata
  • Fac simili e testi di esercizi in Excell

Link ad altre eventuali informazioni

http://www2.stat.unibo.it/drudi/

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Ignazio Drudi