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  1. Insegnamenti

507897 - APPLIED ECONOMETRICS LAB

insegnamento
ID:
507897
Durata (ore):
22
CFU:
3
SSD:
ECONOMETRIA
Anno:
2025
  • Dati Generali
  • Syllabus
  • Corsi
  • Persone

Dati Generali

Periodo di attività

Primo Semestre (22/09/2025 - 19/12/2025)

Syllabus

Obiettivi Formativi

Il corso si propone di fornire agli studenti le competenze di base per l’analisi dei dati applicata all’econometria, con un focus sull’utilizzo del software R.
Al termine del corso, lo studente sarà in grado di:
costruire e gestire database a partire da fonti eterogenee;
pulire, riorganizzare e integrare i dati in funzione dell’analisi econometrica;
applicare tecniche di analisi esplorativa dei dati;
predisporre i dati per la stima di modelli econometrici.


Metodi didattici

Il corso è prevalentemente pratico e si svolgerà in un laboratorio informatico.

Verifica Apprendimento

Esame pratico

Testi

Main references:
- Lecture slides available on Kiro
Additional material.
These contents do not perfectly match the course's topics, so remember to take as a “reference” the topic discussed together:
https://modern-rstats.eu/ Chapters: 1-6
https://nkaza.github.io/intro2Rbook/index.html Chapters: 1-5
https://cbdm-01.zdv.uni-mainz.de/~stalbrec/RcourseData/htmls/R_Tuto_ggplot_extra.nb.html
https://rafalab.dfci.harvard.edu/dsbook/tidyverse.html Chapters 4, 5.1, 8, 9, 10, 18 [Note that this reference uses the new syntax for pipes, so \verb+|>+ instead of \verb+%>%+. They are equivalent.]
https://www.econometrics-with-r.org/ Sections: 4.1, 4.2, 6.2, 6.3, 8, 10.3, 10.4
https://www.zeileis.org/teaching/AER/ Section: “Linear Regression”


Contenuti

Il corso è strutturato in due parti.
La prima parte – Data Manipulation – include:
le basi di R: installazione, pacchetti, scalari, vettori, matrici, data frame, operazioni di base, cicli
introduzione al tidyverse: tibbles, pipe, funzioni per la manipolazione dei dati (mutate, group_by, ecc.)
manipolazione avanzata dei dati: join (inner, left, right, full), ristrutturazione dei dati (pivot_longer, pivot_wider), applicazione di funzioni su più colonne
visualizzazione dei dati con ggplot2: grafici di base, personalizzazione, temi
lavoro con dati spaziali: shapefile, operazioni semplici sulle geometrie
creazione di tabelle di qualità per la pubblicazione: gt, tbl_summary, tbl_regression
La seconda parte – Applied Econometrics – è dedicata all'utilizzo di appropriate tecniche econometriche per analizzare i dataset costruiti nella prima parte. Gli studenti impareranno a implementare in R i principali metodi di microeconometria e a interpretarne i risultati in un contesto applicato.


Lingua Insegnamento


INGLESE

Corsi

Corsi

ECONOMICS, DEVELOPMENT AND INNOVATION 
Laurea Magistrale
2 anni
No Results Found

Persone

Persone

MAZZARELLA GIANLUCA
Settore ECON-01/A - Economia politica
AREA MIN. 13 - Scienze economiche e statistiche
Gruppo 13/ECON-01 - ECONOMIA POLITICA
Ricercatore
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