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Docente
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FACCHETTI ELISA
(programma)
Modello di regressione lineare: regressioni bivariate e multivariate
Bias da variabile omessa, interpretazione dei coefficienti dopo l'esclusione
Eteroschedasticità e autocorrelazione
Test di ipotesi
Modello ad effetti fissi
Inferenza causale e framework degli esiti potenziali
Tecniche di inferenza causale: Esperimenti controllati randomizzati (RCT),
Difference-in-differences (DiD), variabile strumentale (IV), Regression Discontinuity Design
(RDD)
 Il materiale del modulo (slide, dataset, esercizi) sarà caricato sulla pagina web del corso.
Non seguiremo da vicino nessun libro di testo in particolare, ma i seguenti libri sono vivamente consigliati poiché forniscono una esposizione introduttiva degli argomenti che tratteremo:
- Angrist, J. D., & Pischke, J. S. (2009). Mostly harmless econometrics: An empiricist's companion. Princeton University Press.
- Cunningham, S. (2021) Causal Inference: The Mixtape, Yale University Press. The entire book is available online at https://mixtape.scunning.com/index.html.
- Wooldridge, J. (2019) Introductory Econometrics A Modern Approach, 7th ed. South-Western College Publishing.
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