Dottorato in Business and Management

Panel data models in STATA

Panel data models in STATA

Anno accademico 2023/2024

Sommario insegnamento

• Obiettivi formativi
• Programma
• Modalità di insegnamento
• Modalità di verifica dell'apprendimento
• Strumenti didattici
• Scheda del corso

Obiettivi formativi

Gli studenti che supereranno con successo il corso saranno in grado di:

• Identificare le principali cause di endogeneità nei parametri stimati tramite un modello di regressione;
• Discutere le possibili conseguenze dell’utilizzo di variabili endogene all’interno di un modello di regressione;
• Capire in quali circostanze sia appropriato l’utilizzo di variabili strumentali per eliminare o limitare le possibili distorsioni causate dell’endogeneità;
• Capire in quali circostanze sia appropriato utilizzare un modello di Difference in Difference;
• Capire in quali circostanze sia possibile utilizzare una discontinuità nei dati per identificare un legame causale tra due variabili.

Programma

Il corso sarà sviluppato in 5 lezioni da 7 ore per un totale di 35 ore. 

Lezione 1:

 Le assunzioni del modello OLS e Il problema dell’endogeneità;

1. Il problema delle variabili omesse;
2. Il problema della simultaneità;
3. Il problema dell’errore di misurazione.

Lezione 2:

 Causalità e analisi controfattuale;

1. La soluzione delle variabili strumentali;
2. I modelli panel ad effetti fissi;
3. I modelli panel ad effetti casuali.

Lezione 3:

 Possibili soluzione al problema dell’analisi controfattuale: il Difference in Difference;

1. Il modello di Difference in Difference con un unico trattamento;
2. Il problema del trend parallelo.

Lezione 4:

1. Il modello Difference in Difference con diversi trattamenti in diverse date;
2. Problemi di stima;
3. Soluzioni ai problemi di stima con diversi trattamenti in diverse date.

Lezione 5:

1. La soluzione al problema dell’analisi controfattuale tramite l’utilizzo di discontinuità nei dati;
2. Test di appropriatezza della metodologia;
3. L’analisi grafica della discontinuità nei dati;
4. L’analisi numerica della discontinuità nei dati.

Modalità di insegnamento

Il corso sarà sviluppato in 5 lezioni da 7 ore per un totale di 35 ore. Ogni lezione prevederà una prima parte teorica e una seconda parte applicativa. La prima parte di 4 ore si svolgerà durante la mattina. La seconda parte, applicativa della durata di 3 ore si svolgerà nel pomeriggio e prevederà l’utilizzo del software Stata.

Modalità di verifica dell'apprendimento

La verifica dell’apprendimento prevederà lo sviluppo di un progetto di ricerca che gli studenti saranno tenuti a presentare a fine corso. Il progetto dovrà prevedere l’utilizzo delle tecniche discusse in aula e sarà valutato secondo criteri precedentemente discussi

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