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Wooldridge (2020) Introductory Econometrics: A Modern Approach. CENGAGE Learning, 7th Edition. Stock - Watson (2020) Introduzione all'Econometria. Quinta Edizione. Pearson Italia. Ulteriore materiali didattici - slides, problem sets e relative soluzioni, traduzione Italiana di alcuni capitoli del testo di riferimento – sono 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 più variabili, in particolare per ciò che attiene alla stima degli effetti causali, quindi all’analisi inferenziale distinguendo tra popolazione e campione. Lo studente deve altresì 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) AUTONOMIA DI GIUDIZIO
Lo studente acquisisce la capacità di:
- raccogliere i dati economici su cui elaborare un'analisi econometrica
- interpretare i risultati dell'analisi
-elaborare, sulla base dei risultati ottenuti, giudizi autonomi, inclusa la riflessione su temi sociali, scientifici o etici ad essi connessi
4) 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 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, distribuzioni di probabilità, inferenza). 

Le lezioni teoriche vengono arricchite da esercitazioni pratiche settimanali. Per facilitare l'apprendimento e l'auto-valutazione, ogni settimana viene assegnato un problem set da svolgere in classe. La frequenza delle lezioni è vivamente consigliata, pur restando facoltativa. L'esame e' uguale per tutti (frequentanti e non). I materiali didattici sono messi a disposizione degli studenti sulla piattaforma di e-learning FAD/MOODLE. 

La verifica della preparazione degli studenti avviene attraverso un esame scritto composto da domande aperte, con quesiti a risposta libera. I punti (30 in totale) sono assegnati a ciascun quesito in funzione della sua importanza ed estensione e preannunciati in sede d'esame. La durata dell'esame è di 1 ora. Gli argomenti oggetto d'esame sono quelli trattati durante il corso e presenti nel programma. 

 

Il corso prevede 72 ore di didattica frontale. Un modulo di 8 ore viene dedicato a un laboratorio di introduzione al software gratuito GRETL.