Appunti di Econometria

Name: Appunti di Econometria
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Author: christian28101996

Revisionato il 28/06/2026

di christian28101996

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1. Il modello di regressione lineare con un regressore2. Il modello di regressione lineare con regressori multipli. Test delle ipotesi e intervalli di confidenza3. Introduzione al software …

Esame Econometria

Facoltà Economia

Dal corso del Prof. Scoppa Vincenzo

Università Università della Calabria

A.A. 2020-2021

130 pagine

Appunto

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Estratto del documento

Econometria

Che cos'è l'econometria?

La nostra conoscenza è limitata. L'econometria è un metodo rigoroso che permette di fare analisi per fornire queste risposte. L'econometria serve per:

Stimare relazioni economiche;
Fare valutazioni di politiche/strategie pubbliche o aziendali;
Fare previsioni.

Il modello di regressione multipla

Il modello di regressione multipla è lo strumento principale dell'econometria in quanto permette di stimare l'effetto di una variabile su un outcome (risultato) tenendo costanti tutte le altre possibili variabili:

Permette di dare una risposta quantitativa;
Dà una misura dell'affidabilità di tali risposte.

Relazione causale e correlazione

Una distinzione importante è la distinzione tra relazione causale e correlazione. Una relazione è causale se è causata da qualche altra variabile (se X causa la variabile Y). Si tratta di correlazione, invece, se due variabili si muovono insieme. Un'altra distinzione importante è quella tra dati sperimentali e dati non sperimentali.

Dati sperimentali

Dati sperimentali → vengono fuori dagli esperimenti controllati randomizzati. Uso di un esperimento per stimare effetti causali di un intervento/politica su un outcome. Fare un esperimento randomizzato significa prendere un certo campione della popolazione, dividerlo in modo casuale in due gruppi: un gruppo di controllo e un gruppo di trattamento. Questi due gruppi hanno le stesse caratteristiche poiché i soggetti sono stati assegnati in modo random (assegnazione casuale). Posso trattare il gruppo di trattamento (somministrare il farmaco) e posso vedere dopo un certo periodo se quel farmaco ha avuto effetti confrontando gli outcome. L'unica differenza è dovuta al trattamento. Però, fare esperimenti è costoso, richiede molto tempo, a volte sono contrari all'etica, a volte sono impossibili da realizzare. Tutti questi casi mi portano a utilizzare dati non sperimentali (dati osservazionali).

Dati non sperimentali

Dati sezionali → cross section: un certo numero di unità osservate in un unico periodo di tempo (N unità osservate in T);
Serie temporali → t=1,2,T → come cambia la stessa unità nel corso del tempo;
Dati panel o longitudinali → osservo diverse unità per diversi periodi di tempo. I panel sono una combinazione di cross-section e serie temporali;
Dati pooled → cross section ripetute (2019-2020) → un campione di soggetti intervistati nel 2019 e un campione di soggetti intervistati nel 2020 rappresentano cross section ripetute. Rispetto ai dati panel gli individui cambiano di anno in anno.

Se aumento di 1 la dimensione della classe il punteggio al test diminuisce di 2.28.

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