Facoltà di Economia

Lucia LeonelliProf.ssa Lucia Leonelli
Preside della Facoltà

La Facoltà di Economia dell'Università degli Studi di Roma "Tor Vergata" è un centro di formazione e di ricerca di eccellenza, riconosciuto a livello nazionale ed internazionale, ed è costituito da due dipartimenti: Economia e Finanza e Management e Diritto.

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La Facoltà di Economia è costituita dai dipartimenti:

Dipartimento di Economia e Finanza

Prof. Alberto Iozzi
Direttore

Dipartimento di Management e Diritto

Prof.ssa Martina Conticelli
Direttore

Iscrizioni e Trasferimenti

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Terza Missione

La Facoltà di Economia, da sempre impegnata a favore della crescita del tessuto socioeconomico italiano e nella cooperazione internazionale, declina la sua Terza missione impegnandosi in una ricerca di eccellenza utile a fini produttivi, capace di contribuire all’avanzamento della conoscenza, dei saperi culturali, scientifici e tecnologici atti a migliorare il benessere della società, attraverso una formazione di qualità, la creazione di partnership istituzionali e progetti con le imprese e per il territorio, il supporto della proprietà intellettuale e dell’imprenditorialità, il placement dei propri laureati, la promozione di iniziative volte a garantire sviluppo sostenibile, innovazione sociale, civic engagement e resilienza.

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Syllabus

EN IT

Obiettivi Formativi

OBIETTIVI FORMATIVI: Il corso di Econometria si propone di fornire agli studenti una solida preparazione teorica e pratica per l’analisi quantitativa dei fenomeni economici. Il programma si concentra in particolare sul modello di regressione lineare, sull’inferenza statistica robusta, sull’analisi dei principali problemi di specificazione (come eteroschedasticità ed endogeneità) e sull’impiego di tecniche avanzate, tra cui gli stimatori a variabili strumentali e il metodo dei momenti generalizzati. Un’attenzione particolare è dedicata all’applicazione empirica dei metodi trattati, attraverso l’utilizzo del software statistico Stata per l’analisi di dati economici reali e simulati. Il corso contribuisce a costruire le basi per il proseguimento degli studi nell’area quantitativa del Corso di Laurea in Economia e supporta gli studenti nello sviluppo di un approccio empirico e critico all’interpretazione dei problemi economici.

CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE: Comprendere i fondamenti dell’econometria, in particolare il modello di regressione lineare e le sue proprietà (metodo dei minimi quadrati, inferenza, diagnostica del modello). Conoscere le problematiche più comuni nella modellazione empirica (es. eteroschedasticità, endogeneità) e le soluzioni econometriche appropriate (es. GLS, IV, GMM). Comprendere i limiti e le ipotesi sottostanti alle diverse tecniche trattate.

CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE: Stimare e interpretare modelli di regressione in ambiente Stata, identificando la tecnica più adatta al problema empirico. Condurre test di ipotesi, valutare la bontà di adattamento del modello e applicare procedure robuste o correttive dove necessario.

AUTONOMIA DI GIUDIZIO: Saper scegliere in autonomia il metodo di stima più appropriato all’obiettivo dell’analisi. Valutare criticamente la validità dei risultati empirici ottenuti, considerando eventuali violazioni delle ipotesi alla base degli stimatori utilizzati e, quando necessario, proporre soluzioni basate su strumenti appropriati.

ABILITÀ COMUNICATIVE: Presentare in modo chiaro e rigoroso i risultati di un’analisi econometrica, sia oralmente sia per iscritto. Redigere report con tabelle prodotte in Stata, illustrando sinteticamente le principali implicazioni economiche dei risultati.

CAPACITÀ DI APPRENDIMENTO: Sviluppare un metodo di studio autonomo per approfondire temi di econometria più avanzati (es. dati panel, modelli non lineari, inferenza causale). Riconoscere l’importanza della padronanza degli strumenti econometrici per la lettura critica della letteratura empirica e per eventuali studi successivi (es. tesi, dottorato, ricerca applicata).

Prerequisiti

Conoscenza acquisita precedentemente dagli insegnamenti di Matematica (8011190) e Statistica (8010848). È richiesta una conoscenza di base del software statistico Stata.

Programma

- Introduzione (lezioni dalla 1 alla 3)
Modellazione econometrica e struttura dei dati economici
Minimi quadrati ordinari e modello di regressione lineare semplice

- Analisi di regressione multipla (lezioni dalla 4 alla 12)
Stima, interpretazione e aspetti algebrici dei minimi quadrati
Proprietà statistiche dei minimi quadrati (campioni finiti).
Informazioni qualitative
Il modello lineare gaussiano e l'inferenza statistica esatta
Proprietà asintotiche e inferenza approssimata
Inferenza robusta
Test di eteroschedasticità e minimi quadrati generalizzati

- Endogeneità e approccio delle variabili strumentali (lezioni dalla 13 alla 18)

Ipotesi principali
Stimatore IV e lo stimatore di Wald
Metodo dei momenti generalizzati e minimi quadrati a due stadi
Test di endogeneità, rilevanza degli strumenti e sovraidentificazione delle restrizioni

Testi Adottati

Il testo adottato è Wooldridge J.M., (2016), Introductory Econometrics: A Modern Approach, 6th ed., Cengage Learning.

Per alcuni argomenti, Wooldridge (2016) sarà integrato da articoli selezionati che saranno resi disponibili nella sezione materiali del sito web del corso e da alcuni capitoli tratti da:

Greene W.H., Econometric Analysis, 8th ed., Pearson.

Bibliografia

Per un approfondimento possono essere consultati:

Peracchi F. (2001), Econometrics, Wiley, Chichester (UK).
Wooldridge J.M., (2010), Econometric Analysis of Cross-Section and Panel Data, 2nd ed., MIT Press, Cambridge (MA).
Davidson R. and MacKinnon J.G., Econometric Theory and Methods, New York, Oxford University Press, 2004.

Modalità di svolgimento

L'attività didattica, in coerenza con gli obiettivi formativi del corso, adotta un approccio teorico-pratico che integra lezioni frontali, esercitazioni empiriche guidate con l'uso del software Stata, e momenti di discussione collettiva di risultati e problematiche legate all'analisi economica quantitativa. Il corso prevede un totale di 48 ore di didattica, secondo il calendario pubblicato prima dell'inizio del semestre sul sito web del corso.
Le lezioni frontali sono dedicate all'introduzione e alla spiegazione dei fondamenti teorici e metodologici dell'econometria, con particolare riferimento alla regressione lineare, all'inferenza statistica e all'identificazione di problemi empirici come l'eteroschedasticità o l'endogeneità. Tali concetti vengono costantemente collegati alla pratica applicativa tramite esempi empirici, simulazioni e interpretazione di output di Stata, con l'obiettivo di rafforzare la capacità degli studenti di applicare strumenti analitici alla soluzione di problemi reali.
Durante le lezioni e le esercitazioni, gli studenti sono attivamente incoraggiati a porre domande, esprimere dubbi, sviluppare osservazioni critiche, motivando le proprie argomentazioni con gli strumenti concettuali e tecnici appresi. Questo approccio interattivo consente di sviluppare competenze trasversali, quali la capacità di ragionamento critico, il problem solving quantitativo, l'interpretazione strutturata di evidenza empirica, e il supporto alle decisioni.
Considerata la natura fortemente applicata e interattiva del corso, la frequenza è vivamente raccomandata.

Regolamento Esame

L'esame finale consiste in una prova scritta della durata di un'ora e mezza, articolata in tre esercizi. La prova mira a verificare la padronanza degli argomenti trattati durante il corso, sia dal punto di vista teorico che pratico.
Due esercizi avranno un'impostazione più teorica, richiedendo ad esempio la discussione e la dimostrazione di risultati e/o teoremi trattati durante il corso, nonché l'analisi delle ipotesi e delle proprietà statistiche alla base degli stimatori studiati. Il terzo esercizio avrà un'impostazione più applicata e richiederà l'interpretazione di output prodotti tramite il software Stata, con riferimento a stime ed elaborazioni econometriche.
Per superare l'esame, lo studente dovrà ottenere un punteggio minimo di 18 in almeno due esercizi. Il voto finale sarà comunque calcolato come media aritmetica dei tre punteggi ottenuti.
Ciascun esercizio potrà essere valutato con un punteggio compreso tra 0 e 33: ciò consentirà di raggiungere un voto finale pari a 30 anche senza ottenere il massimo punteggio in tutti gli esercizi.
Gli studenti devono prenotarsi all'esame attraverso il portale: https://delphi.uniroma2.it. Chi non supera o decide di ritirarsi dalla prova potrà ripeterla nella stessa sessione d'esami.

Criteri per la formulazione del giudizio espresso in trentesimi

Non idoneo: gravi lacune e/o imprecisioni nella conoscenza dei concetti econometrici di base (es. specificazione del modello, ipotesi per la stima); scarsa comprensione dei metodi di stima e inferenza; limitate capacità di interpretare i risultati empirici; argomentazioni generiche e prive di rigore.

18-20: conoscenza appena sufficiente dei principali argomenti trattati; comprensione debole dei presupposti metodologici; capacità di analisi e sintesi basilari, ma con incertezze; autonomia di giudizio sufficiente.

21-23: conoscenza operativa dei metodi di stima trattati; capacità di applicare e discutere modelli econometrici semplici; analisi corretta e argomentazioni logicamente coerenti, anche se non particolarmente approfondite.

24-26: buona padronanza dei contenuti teorici e applicativi; capacità di effettuare interpretazioni statisticamente corrette e coerenti; argomentazioni espresse con rigore metodologico.

27-29: conoscenza completa e sicura degli strumenti econometrici trattati nel corso, inclusi casi avanzati (es. minimi quadrati generalizzati, metodo dei momenti generalizzati, inferenza robusta); ottima capacità di analisi critica, sintesi e autonomia nella valutazione dei risultati empirici.

30-30L (con lode): eccellente padronanza dei metodi econometrici trattati, anche in contesti complessi; spiccate capacità analitiche e argomentative; originalità nell’approccio ai problemi; elevata autonomia di giudizio e capacità di collegare teoria ed evidenza empirica.