Introduzione
Eduardo Rossi2
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Università di Pavia (Italy)
Marzo 2014
Rossi
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Econometria - 2014
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Introduzione
Econometria significa misurazione economica.
Lo scopo dell’econometria è molto più ampio.
Definizione di Goldberger: L’econometria può essere definita come la
scienza sociale nella quale gli strumenti dell’economia teorica della
matematica e dell’inferenza statistica sono applicati all’analisi dei
fenomeni economici.
I metodi econometrici sono rilevanti in ogni campo dell’analisi economica
applicata.
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L’econometria entra in gioco quando:
quando abbiamo una teoria economica di cui vogliamo vagliarne la
consistenza con i dati;
quando vogliamo dare una valutazione quantitativa delle efficacia delle
manovre di politica economica;
quando vogliamo quantificare una certa relazione che ha una qualche
rilevanza per le decisioni di impresa.
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Il compito principale dell’econometria è quantificare queste relazioni sulla base
dei dati disponibili, usando tecniche statistiche.
Un’analisi empirica usa i dati per sottoporre a verifica (test) una teoria o
per per stimare una relazione.
Nel sottoporre a verifica empirica una teoria è necessario disporre di un
modello economico formale.
Gli economisti formulano modelli che descrivono le relazioni fra diverse
variabili, per esempio la relazione tra salari e stipendi percepiti e il livello
di scolarità, il genere, la razza, la regione geografica, ecc.
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L’econometria analizza i dati economici.
I dati economici non hanno un’origine sperimentale.
Dati non sperimentali (dati osservazionali) non sono accumulati
attraverso esperimenti controllati sugli individui, le imprese, o segmenti
del sistema economico.
I dati sperimentali sono prodotti e raccolti in laboratorio. Sono tipici
delle scienze naturali (biologia, fisica, chimica, ecc.)
Sono molto difficili da ottenere nell’ambito delle scienze sociali.
Gli economisti non possono ripetere un esperimento, cambiando il valore di
una certa variabile, per valutarne l’effetto, controllando tutte le altre.
Possiamo esaminare le variazione nei guadagni, osservabili in un insieme
eterogeneo di lavoratori adulti, differenti per livelli di istruzione, capacità
personali, livelli di esperienze lavorative, genere e gruppo etnico di
appartenenza.
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Esperimento controllato casualizzato
Effetto dell’uso del fertilizzante.
Pomodori sono piantati in vari appezzamenti
Ogni appezzamento di terreno è curato in modo identico, con l’eccezione
di alcuni ricevono un determinato ammontare di fertilizzante.
La scelta del terreno da fertilizzare è condotta in modo casuale
(attraverso un PC)
La differenza tra la produzione media degli appezzamenti trattati e quelli
non trattati determina l’effetto del trattamento con fertilizzante.
Controllato perchè c’è sia un gruppo di controllo che non riceve il
fertilizzante sia un gruppo di trattamento che riceve il fertilizzante.
Casualizzato perchè il trattamento è assegnato casualmente.
Effetto causale
L’effetto sul risultato di una data azione o trattamento, cosı̀ come misurato in
un esperimento controllato casualizzato.
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Breve panoramica del corso
L’analisi statistica di dati economici (e correlati)
L’economia suggerisce importanti relazioni, spesso con implicazioni
politiche, ma praticamente mai fornisce dimensioni quantitative di effetti
causali.
Qual è l’effetto quantitativo della riduzione delle dimensioni delle classi sui
risultati degli studenti?
In che modo un anno in più di istruzione può influire sul reddito?
Qual è l’elasticità al prezzo delle sigarette?
Qual è l’effetto sulla crescita del prodotto interno lordo di un aumento di 1
punto percentuale nei tassi di interesse stabilito dalla Fed?
Qual è l’effetto sui prezzi delle case dei miglioramenti di tipo ambientale?
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Questo corso tratta dell’uso dei dati per misurare effetti
causali
Idealmente vorremmo un esperimento
Quale sarebbe un esperimento per stimare l’effetto della dimensione delle
classi sui punteggi nei test standardizzati?
Ma quasi sempre abbiamo a disposizione soltanto dati osservazionali (non
sperimentali).
rendimenti dell’istruzione
prezzi delle sigarette
politica monetaria
La maggior parte del corso affronta le difficoltà che derivano dall’uso di
dati non sperimentali per stimare effetti causali
effetti perturbativi (fattori omessi)
causalità simultanea
“la correlazione non implica causalità”
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In questo corso:
apprenderete metodi per stimare effetti causali usando dati non
sperimentali;
apprenderete l’uso di alcuni strumenti che possono essere impiegati per
altri scopi, per esempio la previsione utilizzando serie di dati temporali;
vi focalizzerete sulle applicazioni – si ricorre alla teoria solo ove necessario
per comprendere i motivi alla base dei metodi;
imparerete a valutare l’analisi di regressione effettuata da altri – questo
significa che sarete in grado di leggere e comprendere articoli economici di
carattere empirico in altri corsi di tipo economico;
farete un po’ di esperienza pratica con l’analisi di regressione nelle serie di
esercizi.
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Dati
Tre tipi di dati
Serie storiche. Dati per una singola unità (impresa, stato, variabile
aggregata, ecc.) raccolti in diversi periodi temporali.
Cross-section. Dati per differenti entità registrati in un singolo periodo.
Panel (dati longitudinali). Ogni unità (individui, imprese, famiglie, ecc.)
sono osservate in due o più istanti di tempo.
Si suppone che le osservazioni siano generate da un esperimento casuale.
La nozione di esperimento in questo caso è piuttosto imprecisa e si riferisce
alla semplice raccolta dei dati.
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