11398 - MODELLI STATISTICI DI COMPORTAMENTO ECONOMICO

Conoscenze e abilità da conseguire

Al termine del corso lo studente ha una conoscenza approfondita dei problemi e delle strategie di stima di modelli statistici di comportamento di agenti micro-economici sulla base di dati individuali, soprattutto per quanto concerne le relazioni tra processo generatore dei dati e metodi di stima, nei campi fenomenici che attengono ai consumi, alla produzione e ai processi di durata temporale. In particolare, lo studente è in grado di: - padroneggiare le tecniche di stima lineari e di massima verosimiglianza da dati individuali sezionali - specificare, stimare e discutere i risultati di modelli con dati di panel - specificare stimare e analizzare modelli di durata

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 svoltiindividualmente 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 diun 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 e valutazione 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 individualmentein 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 valutazionesarà 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 dateindicata 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