Di cosa si tratta: Introduzione all'econometria e ai dati economici, analisi di regressione semplice e multipla, informazioni qualitative e stima con variabili strumentali. Seguono panel data, regression discontinuity design, difference-in-differences e valutazione dei trattamenti, come metodi alternativi per studiare relazioni causali sui dati economici. L'impostazione unisce teoria econometrica e applicazione ai dati.
Di cosa si tratta: Introduzione all'econometria e ai dati economici, analisi di regressione semplice e multipla, informazioni qualitative e stima con variabili strumentali. Seguono panel data, regression discontinuity design, difference-in-differences e valutazione dei trattamenti, come metodi alternativi per studiare relazioni causali sui dati economici. L'impostazione unisce teoria econometrica e applicazione ai dati.
Che cosa si intende per economia basata sui dati e quali fonti informative utilizza?
Come si stimano gli effetti causali di una politica con dati osservazionali?
Quali sono i vantaggi dell'uso di grandi dataset nell'analisi economica?
Come si costruisce un modello econometrico per la domanda a partire da dati di vendita?
Che cosa si intende per esperimento naturale e come si sfrutta nell'analisi economica?
Come si valuta la validità di un'analisi econometrica con test diagnostici?
Quali metodi si usano per stimare l'elasticità di un prezzo con dati di panel?
Come si modellano le decisioni dei consumatori con dati di transazione?
Che cosa si intende per variabile strumentale e quando è valida?
Come si gestisce il problema dell'endogeneità in un modello economico?
Quali sono le caratteristiche delle serie storiche economiche e come si analizzano?
Come si utilizzano i dati digitali per misurare l'attività economica in tempo reale?
Che cosa si intende per differenza nelle differenze e in quali contesti si applica?
Come si interpretano i coefficienti di un modello di regressione in ambito economico?
Quali rischi comporta l'uso di dati non rappresentativi nelle analisi economiche?
Come si combinano dati di fonti diverse per ottenere stime più affidabili?
Che cosa si intende per previsione economica e come si valuta la sua accuratezza?
Quali questioni etiche si pongono nell'uso dei dati personali in economia?
Come si costruisce un indicatore economico a partire da dati grezzi?
Quali strumenti si usano per la visualizzazione dei risultati di un'analisi economica?
Domande di esercitazione costruite sul programma ufficiale, non fornite dal docente.
Prof. Riccardo Marzano: Data Driven Economics
6,4difficoltà
Sapienza · Facoltà: Ingegneria dell'informazione, informatica e statistica · Data Science (LM-Data)
Di cosa si tratta: Introduzione all'econometria e ai dati economici, analisi di regressione semplice e multipla, informazioni qualitative e stima con variabili strumentali. Seguono panel data, regression discontinuity design, difference-in-differences e valutazione dei trattamenti, come metodi alternativi per studiare relazioni causali sui dati economici. L'impostazione unisce teoria econometrica e applicazione ai dati.
Che cosa si intende per economia basata sui dati e quali fonti informative utilizza?
Come si stimano gli effetti causali di una politica con dati osservazionali?
Quali sono i vantaggi dell'uso di grandi dataset nell'analisi economica?
Come si costruisce un modello econometrico per la domanda a partire da dati di vendita?
Che cosa si intende per esperimento naturale e come si sfrutta nell'analisi economica?
Come si valuta la validità di un'analisi econometrica con test diagnostici?
Quali metodi si usano per stimare l'elasticità di un prezzo con dati di panel?
Come si modellano le decisioni dei consumatori con dati di transazione?
Che cosa si intende per variabile strumentale e quando è valida?
Come si gestisce il problema dell'endogeneità in un modello economico?
Quali sono le caratteristiche delle serie storiche economiche e come si analizzano?
Come si utilizzano i dati digitali per misurare l'attività economica in tempo reale?
Che cosa si intende per differenza nelle differenze e in quali contesti si applica?
Come si interpretano i coefficienti di un modello di regressione in ambito economico?
Quali rischi comporta l'uso di dati non rappresentativi nelle analisi economiche?
Come si combinano dati di fonti diverse per ottenere stime più affidabili?
Che cosa si intende per previsione economica e come si valuta la sua accuratezza?
Quali questioni etiche si pongono nell'uso dei dati personali in economia?
Come si costruisce un indicatore economico a partire da dati grezzi?
Quali strumenti si usano per la visualizzazione dei risultati di un'analisi economica?
Domande di esercitazione costruite sul programma ufficiale, non fornite dal docente.
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Domande frequenti Libri, programma ed esami del prof. Riccardo Marzano a Sapienza
Che libro usa il prof. Riccardo Marzano per Data Driven Economics a Sapienza?
Per Data Driven Economics (Canale unico) indica come obbligatorio: Joshua – Jörn-Steffen Pischke.
Quanto è impegnativo Data Driven Economics?
6 CFU, difficoltà stimata 6.4 su 10 rispetto agli esami della stessa area.
Che libro usa il prof. Riccardo Marzano per Data Driven Economics a Sapienza?
Per Data Driven Economics (Canale unico) indica come obbligatorio: Joshua – Jörn-Steffen Pischke.
Quanto è impegnativo Data Driven Economics?
6 CFU, difficoltà stimata 6.4 su 10 rispetto agli esami della stessa area.
Che libro usa il prof. Riccardo Marzano per Data Driven Economics a Sapienza?
Per Data Driven Economics (Canale unico) indica come obbligatorio: Joshua – Jörn-Steffen Pischke.
Quanto è impegnativo Data Driven Economics?
6 CFU, difficoltà stimata 6.4 su 10 rispetto agli esami della stessa area.
Dove trovo la scheda ufficiale di un esame?
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