Introduzione - Università degli studi di Pavia
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Introduzione Eduardo Rossi2 2 Università di Pavia (Italy) Marzo 2014 Rossi Introduzione Econometria - 2014 1 / 11 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. Rossi Introduzione Econometria - 2014 2 / 11 Introduzione 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. Rossi Introduzione Econometria - 2014 3 / 11 Introduzione 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. Rossi Introduzione Econometria - 2014 4 / 11 Introduzione 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. Rossi Introduzione Econometria - 2014 5 / 11 Introduzione 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. Rossi Introduzione Econometria - 2014 6 / 11 Introduzione 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? Rossi Introduzione Econometria - 2014 7 / 11 Introduzione 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” Rossi Introduzione Econometria - 2014 8 / 11 Introduzione 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. Rossi Introduzione Econometria - 2014 9 / 11 Introduzione 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. Rossi Introduzione Econometria - 2014 10 / 11
