{"id":815,"date":"2016-02-23T15:40:31","date_gmt":"2016-02-23T14:40:31","guid":{"rendered":"http:\/\/docenti-deps.unisi.it\/silviatiezzi\/?page_id=815"},"modified":"2021-09-20T16:40:20","modified_gmt":"2021-09-20T14:40:20","slug":"econometria-ambiente","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/docenti-deps.unisi.it\/silviatiezzi\/econometria-ambiente\/","title":{"rendered":"Econometria per l’ambiente"},"content":{"rendered":"
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Obiettivi del corso<\/h3>\n

L’obiettivo del corso \u00e8 di fornire agli studenti una conoscenza di base dei principali metodi quantitativi da utilizzare per impostare e sviluppare una analisi empirica con particolare riferimento a problemi di economia ambientale. A tale scopo il corso, dopo alcuni richiami di probabilit\u00e0 e statistica, introdurr\u00e0 il metodo di regressione multivariato, illustrer\u00e0 situazioni nelle quali le ipotesi di tale modello sono violate, e mostrer\u00e0 i principali metodi econometrici che possono essere utilizzati per analizzare fenomeni quali, per esempio, la Curva di Kuznets Ambientale; la stima della disponibilit\u00e0 a pagare per un nuovo servizio di gestione dei rifiuti; la stima dell\u2019elasticit\u00e0 al prezzo della domanda di benzina per valutare l\u2019efficacia di una carbon tax; lo studio delle esternalit\u00e0 del fumo; lo studio dei fattori che causano nel lungo periodo un aumento della temperatura globale (Global Warming). Al termine del corso gli studenti dovrebbero essere in grado di: impostare, sviluppare e interpretare un loro progetto empirico di base; organizzare un loro dataset; leggere e intepretare un output di regressione; individuare il metodo piu\u2019 appropriato a testare le ipotesi suggerite dalla teoria o a rispondere alla domanda di ricerca a cui sono interessati.<\/p>\n<\/div>\n

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Prerequisiti<\/h3>\n

E\u2019auspicabile che gli studenti abbiano gi\u00e0 frequentato un corso di statistica o che abbiano gi\u00e0 familiarit\u00e0 con i concetti base di probabilit\u00e0 (valore atteso, variabile casuale, distribuzione di probabilit\u00e0), di inferenza statistica, e con gli strumenti base di analisi matematica (pendenze e derivate, elasticit\u00e0, integrale definito). Verranno comunque indicati e resi disponibili materiali di studio per richiamare questi concetti.<\/p>\n<\/div>\n

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Contenuti<\/h3>\n

Domande economiche e dati economici
\nRichiami di probabilit\u00e0 e di statistica
\nRegressione lineare con un singolo regressore
\nRegressione lineare con regressori multipli
\nFunzioni di regressione non lineari
\nRegressione con dati panel
\nRegressione con variabile dipendente binaria
\nRegressione con variabili strumentali
\nPrevisioni con molti regressori e grandi dati<\/p>\n<\/div>\n

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Metodi Didattici<\/h3>\n

Il corso comprender\u00e0 lezioni frontali, esercizi per casa ed alcune esercitazioni in laboratorio.<\/p>\n<\/div>\n

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Verifica dell’apprendimento<\/h3>\n

Verranno effettuate due prove scritte (il cui esito determiner\u00e0 il 70% del voto finale) ed inoltre verranno distribuiti, durante il corso, degli esercizi e domande, Homeworks, da svolgere a casa (il cui esito determiner\u00e0 il rimanente 30% del voto finale).<\/p>\n<\/div>\n

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Testi<\/h3>\n

J.H. Stock and M. Watson (2021) “Introduzione all’Econometria”, quinta edizione, Pearson Italia.<\/p>\n

Materiale Didattico<\/h3>\n<\/div>\n

Il materiale didattico ed il programma saranno scaricabili al seguente URL:<\/p>\n

http:\/\/elearning.unisi.it\/moodle<\/a><\/p>\n

qui saranno disponibili, oltre al programma del corso, esercizi da svolgere, esempi di prove d\u2019esame ed altri materiali e altre informazioni relative al corso.<\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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