CODICE CORSO: I-EF14 LINGUA:

Microeconometria in Stata – Corso Avanzato

Il corso approfondisce, sia dal punto di vista teorico, sia da quello applicato, le seguenti metodologie: stimatori IV e GMM utilizzando il nuovo comando di Stata gmm; modelli panel non-lineari; stima degli effetti marginali nei modelli non-lineari (anche multivariati) utilizzando il nuovo comando margin; metodi numerici (integrazione multivariata,  Bootstrap e Monte Carlo).

Le lezioni saranno di tipo interattivo ed avranno contenuto prevalentemente applicato. I partecipanti sperimenteranno di volta in volta le tecniche apprese attraverso numerose applicazioni empiriche su dati reali svolte dalle proprie postazioni di calcolo sotto la guida del docente.

 

MATERIALI: I materiali del corso includono i lucidi con la parte teorica, i do-file e le banche dati per l’implementazione di tutte le applicazioni empiriche. Questo consentirà ad ogni partecipante di esercitarsi sui contenuti del corso, eseguendo autonomamente i file distribuiti.

Il corso è di grande interesse per analisti e ricercatori che lavorano con i micro dati e hanno bisogno di implementare metodi di recente sviluppo in Stata.

E’ preferibile avere conoscenze base di Stata, econometria e panel data lineari (prerequisiti che si possono acquisire con i corsi introduttivi ai dati panel e alla Microeconometria).

SESSIONE I

Modelli lineari con variabili strumentali

Stimatori IV: IV, 2SLS, 3SLS, GMM

Validità e rilevanza degli strumenti

Stimatori robusti (per eteroschedasticità e autocorrelazione) degli standard error

Test di validità degli strumenti

Problemi d’inferenza nel caso di “weak instruments

Test per “weak instruments

Applicazioni in Stata con i comandi -ivregress-, -xtivreg-, -reg3.

 

SESSIONE II

Stimatori GMM

Il Metodo dei momenti per la stima di modelli esattamente identificati

Il Metodo generalizzato dei momenti

Scelta della matrice dei pesi GMM

Stimatori GMM one-step, two-step e iterati

Stima robusta degli standard error

Test di validità delle restrizioni di sovra-identificazione

Applicazioni in Stata con il comando –gmm-: modelli uni-equazionali, sistemi di equazione, modelli panel dinamici.

 

SESSIONE III

Modelli panel non-lineari

Modelli logit e probit con effetti fissi e random

Modelli tobit con effetti fissi e random

Modelli dinamici a variabile dipendente discreta

Modelli con variabili esplicative binarie endogene

Applicazioni in Stata con i comandi -xtprobit-, -xtlogit-, -xttobit-

 

SESSIONE IV

Stima degli effetti marginali

Stima e interpretazione degli effetti marginali nei modelli probit, logit e tobit

Stima e interpretazione degli effetti marginali nei modelli a risposta multipla (mlogit-, –oprobit– e –ologit-)

Effetti marginali stimati in un punto

Effetti marginali medi (average partial effects, APE)

APE con eterogeneità individuale latente

Applicazioni in Stata con il comando –margins

 

SESSIONE V

Metodi numerici per modelli cross-section e panel

Stima di modelli non-lineari multivariati con i comandi –mvprobit– e –cmp– e la funzione mata ghk().

Esperimenti Monte Carlo per modelli panel dinamici

Il corso approfondisce, sia dal punto di vista teorico, sia da quello applicato, le seguenti metodologie: stimatori IV e GMM.