Camilla MASTROMARCO

Camilla MASTROMARCO

Professore II Fascia (Associato)

Settore Scientifico Disciplinare SECS-P/05: ECONOMETRIA.

Dipartimento di Scienze dell'Economia

Centro Ecotekne Pal. C - S.P. 6, Lecce - Monteroni - LECCE (LE)

Segreteria, Piano terra

Telefono +39 0832 29 8779 - Fax +39 0832 29 8757

Associato in Econometria SEC-P05

Area di competenza:

ECONOMETRIA 

SETTORE DISCIPLINARE: SEC-P05

Orario di ricevimento

GIOVEDI' DALLE ORE 16 ALLE ORE 18

 

OFFICE HOURS: THURSDAY FROM 4.PM TO 6 PM

Recapiti aggiuntivi

SITO WEB PERSONALE: www.camillamastromarco.it

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Curriculum Vitae

Born in Bari, she was awarded a Laurea in Economia e Commercio and specialised in Applied Econometrics (Master Coripe, Torino, 1994; Master in Economics, Essex, 1995; MSc in Economics, Scottish Doctoral Programme, 1997) and was awarded the titles of Dottore di Ricerca in University of Bari (1999) and a PhD, Scottish Doctoral Programme, 2005, in University of Glasgow (U.K.). During 2003 and 2004 she is Marie Curie Fellow in Ludwig Maximilian University of Munich (Germany) and start to collaborate with Zurich University (Switzerland). From 2009 she is visiting professor at “Institut de Statistique, Universite Catholique de Louvain (UCL)” (Belgium).

Since January 2004, she is back in Italy, working at the University of Lecce, from 2004-2008 with a four-years contract funded by MIUR (Italian Ministry of University and Research, “Rientro dei cervelli” programme). In 2008 she won the public contest as Ricercatore Universitarioand in 2012 as Associate Professor in Econometrics. In March 2017 she passed National Scientific Qualification (Abilitazione Scientifica Nazionale, ASN) as full professor in Econometrics.

In Lecce, she teaches introductory and advanced Econometrics, and organizes the annual “Summer School in Computational Econometrics - Programming in MatLab and Python”. Local organiser for the courses in Econometrics organized by the CIDE (Centro Interuniversitario di Econometria) from 2005-2009. She has published in several international scientific journals, among which: Journal of Applied Econometrics, Regional Studies, Economic Modelling, Journal of Productivity Analysis, Computational Statistics and Data Analysis, Review of International Economics, Applied Economics, Bulletin of Economic Research, World Development, World Economy, Structural Change and Economic Dynamics, Empirical Economics..

Her research interests are applied parametric and nonparametric econometrics, Bayesian econometrics, efficiency and productivity analysis using parametric and nonparametric frontier methodology, business cycles and growth, and sport economics.

She is referee for the several scientific journals as:  Journal of Econometrics, Journal of Applied Econometrics, Annals of Operations Research, European Journal of Operational Research, Operations Research, Omega, World Development, Review of Urban & Regional Development Studies, The International Journal of Management Science, Economic Letters, Economic Modelling, Structural Change and Economic Dynamics, Computational Statistics and Data Analysis, Journal of Productivity Analysis, Small Business Economics: An Entrepreneurship Journal, Journal of Industrial Economics.

Since July 2018 she is associate editor of Empirical Economics journal.
 

 

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Didattica

A.A. 2020/2021

ECONOMETRIA CORSO AVANZATO

Corso di laurea Economia finanza e assicurazioni

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Lingua ITALIANO

Crediti 12.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 96.0

Anno accademico di erogazione 2020/2021

Per immatricolati nel 2019/2020

Anno di corso 2

Struttura DIPARTIMENTO DI SCIENZE DELL'ECONOMIA

Percorso CURRICULUM ECONOMICO

Sede Lecce

PRINCIPI DI ECONOMETRIA

Corso di laurea MANAGEMENT DIGITALE

Tipo corso di studio Laurea

Lingua ITALIANO

Crediti 8.0

Docente titolare Pierluigi TOMA

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 48.0

  Ore del docente CAMILLA MASTROMARCO in copresenza: 10.0

Anno accademico di erogazione 2020/2021

Per immatricolati nel 2019/2020

Anno di corso 2

Struttura DIPARTIMENTO DI SCIENZE DELL'ECONOMIA

Percorso GENERALE

Sede Lecce

A.A. 2019/2020

ECONOMETRIA

Corso di laurea ECONOMIA E FINANZA

Tipo corso di studio Laurea

Lingua ITALIANO

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 48.0

Anno accademico di erogazione 2019/2020

Per immatricolati nel 2017/2018

Anno di corso 3

Struttura DIPARTIMENTO DI SCIENZE DELL'ECONOMIA

Percorso FINANZIARIO

Sede Lecce

ECONOMETRIA

Corso di laurea ECONOMIA E FINANZA

Tipo corso di studio Laurea

Lingua ITALIANO

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 48.0

Anno accademico di erogazione 2019/2020

Per immatricolati nel 2017/2018

Anno di corso 3

Struttura DIPARTIMENTO DI SCIENZE DELL'ECONOMIA

Percorso ECONOMIA DELL'INNOVAZIONE

Sede Lecce

ECONOMETRIA CORSO AVANZATO

Corso di laurea Economia finanza e assicurazioni

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Lingua ITALIANO

Crediti 12.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 96.0

Anno accademico di erogazione 2019/2020

Per immatricolati nel 2018/2019

Anno di corso 2

Struttura DIPARTIMENTO DI SCIENZE DELL'ECONOMIA

Percorso CURRICULUM ECONOMICO

Sede Lecce

PRINCIPI DI ECONOMETRIA

Corso di laurea MANAGEMENT DIGITALE

Tipo corso di studio Laurea

Lingua ITALIANO

Crediti 8.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 48.0

Anno accademico di erogazione 2019/2020

Per immatricolati nel 2018/2019

Anno di corso 2

Struttura DIPARTIMENTO DI SCIENZE DELL'ECONOMIA

Percorso GENERALE

Sede Lecce

A.A. 2018/2019

ECONOMETRIA

Corso di laurea ECONOMIA E FINANZA

Tipo corso di studio Laurea

Lingua ITALIANO

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 48.0

Anno accademico di erogazione 2018/2019

Per immatricolati nel 2016/2017

Anno di corso 3

Struttura DIPARTIMENTO DI SCIENZE DELL'ECONOMIA

Percorso ECONOMIA DELL'INNOVAZIONE

Sede Lecce

ECONOMETRIA

Corso di laurea ECONOMIA E FINANZA

Tipo corso di studio Laurea

Lingua ITALIANO

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 48.0

Anno accademico di erogazione 2018/2019

Per immatricolati nel 2016/2017

Anno di corso 3

Struttura DIPARTIMENTO DI SCIENZE DELL'ECONOMIA

Percorso FINANZIARIO

Sede Lecce

ECONOMETRIA CORSO AVANZATO (MODULO I)

Corso di laurea Economia finanza e assicurazioni

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Lingua ITALIANO

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 48.0

Anno accademico di erogazione 2018/2019

Per immatricolati nel 2017/2018

Anno di corso 2

Struttura DIPARTIMENTO DI SCIENZE DELL'ECONOMIA

Percorso CURRICULUM ECONOMICO

ECONOMETRIA CORSO AVANZATO (MODULO II)

Corso di laurea Economia finanza e assicurazioni

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Lingua ITALIANO

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 48.0

Anno accademico di erogazione 2018/2019

Per immatricolati nel 2017/2018

Anno di corso 2

Struttura DIPARTIMENTO DI SCIENZE DELL'ECONOMIA

Percorso CURRICULUM ECONOMICO

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ECONOMETRIA CORSO AVANZATO

Corso di laurea Economia finanza e assicurazioni

Settore Scientifico Disciplinare SECS-P/05

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Crediti 12.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 96.0

Per immatricolati nel 2019/2020

Anno accademico di erogazione 2020/2021

Anno di corso 2

Semestre Annualità Singola (dal 14/09/2020 al 25/05/2021)

Lingua ITALIANO

Percorso CURRICULUM ECONOMICO (A13)

Sede Lecce

Sono richieste conoscenze di matematica - in particolare algebra matriciale -, statistica inferenziale e di econometria di base.

Il corso di Econometria Avanzato è dedicato a introdurre le metodologie parametriche e non parametriche avanzate per l'analisi quantitativa di modelli finanziari, microeconomici e macroeconomici. In particolare verranno trattati i modelli di analisi multivariata e la teoria asintotica degli stessi, i modelli panel, i modelli della frontiera di efficienza e le serie storiche. 

ll corso intende fornire allo studente metodi avanzati di analisi empirica per la trattazione quantitativa dei modelli della teoria finanziaria ed economica, con particolare enfasi allo studio della funzione di produzione, della produttività e all'efficienza produttiva.

Lezioni frontali e al computer con l'utilizzo di software econometrici.

Frequentanti: consegna di tre tesine su analisi econometriche utilizzando modelli di dati panel, serie storiche e frontiere di efficienza.

"Lo studente, disabile e/o con DSA, che intende usufruire di un intervento individualizzato per lo

svolgimento della prova d’esame deve contattare l'ufficio Integrazione Disabili dell'Università del

Salento all'indirizzo paola.martino@unisalento.it"

Tutto il materiale didattico,completo di dispense, esercitazioni, è disponibile nel sito web personale: www.camillamastromarco.it

  • Modello di regressione multivariato classico.
  • I modelli di serie storica univariata.
  • Integrazione e cointegrazione delle serie storiche.
  • I modelli di serie storica multivariata VAR (vector autoregressive model)
  • I modelli di dati panel con effetti fissi.
  • I modelli di dati panel con effetti casuali.
  • I modelli dinamici di dati panel.
  • Innovazione tecnologica, efficienza e crescita economica.
  • Introduzione ai modelli di frontiera di efficienza.
  • I modelli Growth Accounting e frontiere stocastiche di efficienza.
  • Approccio non parametrico e parametrico della stima della frontiera di efficienza.
  • Lo stimatore non parametrico Data Development Analysis (DEA) per la stima della frontiera di efficienza.
  • Lo stimatore non parametrico Free Disposal Hull (FDH) per la stima della frontiera di efficienza.
  • Approfondimenti computazionali sullo stimatore DEA e FDH.
  • L’analisi bootstrapping per la stima consistente dei modelli di efficienza e degli intervalli di confidenza proposta da Simar e Wilson (1998, 2000).
  • L’analisi a due stadi per l’analisi delle determinanti dell’efficienza (Simar e Wilson 2007).

Badi H. Baltagi, (2013), Econometric Analysis of Panel Data, 5th Edition.

Coelli, T. J., Rao, D.S.P., O'Donnell, C.J. and G. E. Battese (2005), An Introduction to Efficiency and Productivity Analysis (second edition), Springer.

Daraio, C. and Simar, L. (2007), Advanced Robust and Nonparametric Methods in Efficiency Analysis. Methodology and Applications, Springer Verlag.

Hamilton, J. (1994), Time Series Analysis, Princeton University Press.

Hsiao, Cheng, (2015), Analysis of Panel Data, Cambridge University Press, 3rd Edition.

Kumbhakar, S. and Lovell, C. (2000), Stochastic Frontier Analysis, Cambridge University Press, Cambridge.

Lutkepohl, H.: 2005, New Introduction to Multiple Time Series Analysis, Springer, Berlin, Heidelberg, New York, Tokio.

Mastromarco, C.: 2009, Stochastic Frontier Models, Department of Economics and Quantitative Methods.

Simar, L. and Wilson, P. W., 1998. Sensitivity analysis of efficiency scores: how to bootstrap in nonparametric frontier models, Management Science 44, 49-61.

Simar, L. and Wilson, P. W., 2000. A general methodology for bootstrapping in non-parametric frontier models, Journal of Applied Statistics, 27, 779-802.

Simar, L. and Wilson, P. W., 2007. Estimation and inference in two-stage, semi-parametric models of production process, Journal of Econometrics, 136, 31-64.

Verbeek, M. (2004), Econometria, Zanichelli.

Woitek, U.: 2009, Structural Vectorautoregressive Models, University of Zurich.

- Dispense delle lezioni.

ECONOMETRIA CORSO AVANZATO (SECS-P/05)
PRINCIPI DI ECONOMETRIA

Corso di laurea MANAGEMENT DIGITALE

Settore Scientifico Disciplinare SECS-P/05

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 8.0

Docente titolare Pierluigi TOMA

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 48.0

  Ore del docente CAMILLA MASTROMARCO in copresenza: 10.0

Per immatricolati nel 2019/2020

Anno accademico di erogazione 2020/2021

Anno di corso 2

Semestre Secondo Semestre (dal 24/02/2021 al 31/05/2021)

Lingua ITALIANO

Percorso GENERALE (000)

Sede Lecce

Pur trattandosi di un corso introduttivo all'Econometria, sono richieste delle conoscenze di base in statistica inferenziale e matematica.

L'econometria è una scienza che coniuga teoria economica e tecniche statistiche al fine di analizzare dati del mondo reale. Essa risponde all'esigenza di trovare una risposta quantitativa ad una varietà di domande economiche come la determinazione della relazione esistente tra diverse variabili o la possibilità di prevedere il loro andamento temporale. Durante il corso verranno approfondite le principali tecniche econometriche utilizzate nelle applicazioni economiche e finanziarie, affiancando alla teoria l'analisi empirica dei dati.

RISULTATI DI APPRENDIMENTO SPECIFICI

Acquisire le conoscenze di base relative all’approccio econometrico e ai fondamenti metodologici della disciplina al fine di comprendere e analizzare i principali modelli econometrici.
Acquisire la conoscenza delle tecniche quantitative di base al fine di comprendere le modalità con le quali realizzare e interpretare modelli econometrici.
Attraverso le nozioni acquisite lo studente sarà pertanto in grado di analizzare e interpretare specifici fenomeni micro e macro economici con applicazioni quantitative. In particolare lo studente sarà in grado di elaborare un report che, partendo da assunzioni relative alla teoria economica, dimostri o confuti le assunzioni attraverso strumenti quantitativi. Altresì lo studente acquisirà la capacità di utilizzare un software econometrico per analisi quantitative.
Al termine del percorso di studio lo studente avrà acquisito la capacità di effettuare una autonoma ricerca di dati economici e sociali ed una analisi ed interpretazione critica degli stessi. Inoltre, sarà in grado di elaborare autonomamente giudizi sul valore di strumenti quantitativi ed econometrici anche complessi.
Lo studente sarà infine in grado di illustrare le conoscenze acquisite con linguaggio tecnico e adeguato alle diverse tipologie di destinatari (esperti del settore o meno), realizzando altresì efficaci presentazioni (anche mediante collaborazione di gruppo) e sostenendo contraddittori sugli argomenti inerenti il corso.

L’insegnamento prevede lezioni frontali in aula su tutti gli argomenti contenuti nel programma. Prevede altresì esercitazioni, integrate con le lezioni, che si svolgono in aula sulla progettazione e realizzazione di un lavoro empirico.

Circa metà delle ore di didattica erogate saranno incentrate sull’econometria computazionale e quindi su lezioni laboratoriali, con l’ausilio di software econometrici open source come GRetl e R.

Frequentanti: prova scritta e consegna di un lavoro empirico originale (tesina), da discutere durante la prova orale. Non frequentanti: prova orale.

La modalità d'esame potrà variare a seguito delle misure di distanziamento sociale legate all'emergenza Covid-19.

Lo studente, disabile e/o con DSA, che intende usufruire di un intervento individualizzato per lo svolgimento della prova d’esame deve contattare l'ufficio Integrazione Disabili dell'Università del Salento all'indirizzo paola.martino@unisalento.it

In qualunque momento, può essere richiesto il ricevimento su appuntamento, scrivendo all'indirizzo pierluigi.toma@unisalento.it 

  1. Introduzione di alcuni concetti di probabilità e inferenza statistica.
  2. Il Modello Lineare di Regressione Semplice.
  3. Il Modello Lineare Classico di Regressione Multipla.
  4. Funzioni di regressione non lineari.
  5. Valutazione degli studi di regressione.

Testi base:

 

  • Testo di riferimento principale(a cui si riferiscono i capitoli sopra citati):

    - J. H. Stock e M. W. Watson, a cura di F. Peracchi, (2005), Introduzione all’Econometria, Milano, Pearson. (Testo molto semplice e discorsivo da affiancare alle dispense del docente);

    - Dispense del docente su tutti gli argomenti trattati saranno disponibili nel sito web.

    Altri testi consigliati:

    - M. Verbeek, (2006), Econometria, Zanichelli. (Testo molto completo con un livello medio di difficoltà e approfondimento);

    - G. Koop, (2008), Introduction to Econometrics, John Wiley & Sons. (Testo semplice e completo, in inglese);

    - G. G. Judge, R. C. Hill, W. E. Griffiths, H. Lütkepohl, Tsoung-Chao Lee, (1988), Introduction to the Theory and Practice of Econometrics, Wiley. (Testo semplice e completo, in inglese);

    - G. S. Maddala, (2001) Introduction to Econometrics, 3rd Edition, Wiley. (Testo semplice e completo, in inglese);

    - D. N. Gujarati, (1995), Basic Econometrics McGraw Hill. (Testo di complessità media, completo nella trattazione degli argomenti, in inglese);

 

Testi avanzati:

  • G. Amisano, (2004), Elementi di Econometria. Un’introduzione ai concetti e alle tecniche di base, Mondadori Università.
  • W. H. Greene, (2003), Econometric Analysis, Macmillan, New York, 5th edition. (cap. 1, 2, 3, 4, 6, 7, 11, 12, 13, 16, 18. Un elenco dettagliato dei paragrafi rilevanti sarà fornito durante il corso).
  • N. Cappuccio, R. Orsi, Econometria (nuova edizione), Il Mulino.
  • J. M. Wooldridge, Introductory Econometrics: A Modern Approach, Second Edition (2002), South-Western College Publishing.
  • J. Johnston, (1994), Econometrica, Franco Angeli.
  • H. Lütkepohl e M. Krätzig, (2006), Applied Time Series Econometrics, Cambridge University Press.
PRINCIPI DI ECONOMETRIA (SECS-P/05)
ECONOMETRIA

Corso di laurea ECONOMIA E FINANZA

Settore Scientifico Disciplinare SECS-P/05

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 48.0

Per immatricolati nel 2017/2018

Anno accademico di erogazione 2019/2020

Anno di corso 3

Semestre Secondo Semestre (dal 24/02/2020 al 31/05/2020)

Lingua ITALIANO

Percorso FINANZIARIO (A81)

Sede Lecce

Sebbene si tratti di un corso introduttivo all’analisi econometrica, sono richieste conoscenze di base in matematica e statistica inferenziale.

L'econometria è lo studio delle applicazioni dei metodi statistici all'analisi dei fenomeni economici. La natura dei fenomeni economici rende improbabile che le assunzioni sottostanti ai metodi statistici vengano rispettate. Cosa distingue l'econometria dalla statistica è lo studio dei problemi che derivano dalla violazione delle assunzioni statistiche. Il corso tratta le principali tecniche di analisi econometrica utilizzate nelle applicazioni economiche e finanziarie.

Il corso intende fornire allo studente una gamma articolata di metodi econometrici per assisterlo nell'attività di verifica empirica di tematiche economiche e finanziarie e nella trattazione di dati quantitativi con l’utilizzo di tecniche di elaborazione elettronica. Per questo motivo, il corso ha un contenuto fortemente applicato, con richiami alla teoria economica, finanziaria e alle sue applicazioni, e prevede un'attività parallela di esercitazione su computer, fondata sull’utilizzo del laboratorio informatico della Facoltà e di alcuni programmi applicativi disponibili in tale sede. Tutti gli argomenti affrontati saranno oggetto di esercitazione al computer.

Lezioni frontali e al computer con l'utilizzo di software econometrici. 

Frequentanti: prova scritta e consegna di tesina (discussa durante la prova orale). Non frequentanti: prova orale.

"Lo studente, disabile e/o con DSA, che intende usufruire di un intervento individualizzato per lo

svolgimento della prova d’esame deve contattare l'ufficio Integrazione Disabili dell'Università del

Salento all'indirizzo paola.martino@unisalento.it"

Tutto il materiale didattico, completo di lezioni, esercitazioni e prove di esame, è disponibile nel sito personale www.camillamastromarco.it

  1. Richiami di alcuni concetti di probabilità e inferenza statistica.
  2. Il Modello Lineare Classico di Regressione.
  3. Regressione Multipla.
  4. Funzioni di regressione non lineari.
  5. Valutazione degli studi di regressione.
  6. Regressione con dati panel.
  7. Regressione con variabile dipendente binaria.
  8. Il metodo di stima delle variabili strumentali: motivazione, proprietà degli stimatori, test di Sargan e test di Hausman.
  9. Serie Storiche. Processi stocastici: definizione e proprietà. Stazionarietà. I processi autoregressivi (AR) e a media mobile (MA).

Testi base:

 

  • Testo di riferimento principale(a cui si riferiscono i capitoli sopra citati):

    - J. H. Stock e M. W. Watson, a cura di F. Peracchi, (2005), Introduzione all’Econometria, Milano, Pearson. (Testo molto semplice e discorsivo da affiancare alle dispense del docente);

    - Dispense del docente su tutti gli argomenti trattati saranno disponibili nel sito web.

    Altri testi consigliati:

    - M. Verbeek, (2006), Econometria, Zanichelli. (Testo molto completo con un livello medio di difficoltà e approfondimento);

    - G. Koop, (2008), Introduction to Econometrics, John Wiley & Sons. (Testo semplice e completo, in inglese);

    - G. G. Judge, R. C. Hill, W. E. Griffiths, H. Lütkepohl, Tsoung-Chao Lee, (1988), Introduction to the Theory and Practice of Econometrics, Wiley. (Testo semplice e completo, in inglese);

    - G. S. Maddala, (2001) Introduction to Econometrics, 3rd Edition, Wiley. (Testo semplice e completo, in inglese);

    - D. N. Gujarati, (1995), Basic Econometrics McGraw Hill. (Testo di complessità media, completo nella trattazione degli argomenti, in inglese);

 

Testi avanzati:

  • G. Amisano, (2004), Elementi di Econometria. Un’introduzione ai concetti e alle tecniche di base, Mondadori Università.
  • W. H. Greene, (2003), Econometric Analysis, Macmillan, New York, 5th edition. (cap. 1, 2, 3, 4, 6, 7, 11, 12, 13, 16, 18. Un elenco dettagliato dei paragrafi rilevanti sarà fornito durante il corso).
  • N. Cappuccio, R. Orsi, Econometria (nuova edizione), Il Mulino.
  • J. M. Wooldridge, Introductory Econometrics: A Modern Approach, Second Edition (2002), South-Western College Publishing.
  • J. Johnston, (1994), Econometrica, Franco Angeli.
  • H. Lütkepohl e M. Krätzig, (2006), Applied Time Series Econometrics, Cambridge University Press.
  • Note: Dispense del docente su tutti gli argomenti trattati saranno disponibili nel sito web.
ECONOMETRIA (SECS-P/05)
ECONOMETRIA

Corso di laurea ECONOMIA E FINANZA

Settore Scientifico Disciplinare SECS-P/05

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 48.0

Per immatricolati nel 2017/2018

Anno accademico di erogazione 2019/2020

Anno di corso 3

Semestre Secondo Semestre (dal 24/02/2020 al 31/05/2020)

Lingua ITALIANO

Percorso ECONOMIA DELL'INNOVAZIONE (A80)

Sede Lecce

Sebbene si tratti di un corso introduttivo all’analisi econometrica, sono richieste conoscenze di base in matematica e statistica inferenziale.

L'econometria è lo studio delle applicazioni dei metodi statistici all'analisi dei fenomeni economici. La natura dei fenomeni economici rende improbabile che le assunzioni sottostanti ai metodi statistici vengano rispettate. Cosa distingue l'econometria dalla statistica è lo studio dei problemi che derivano dalla violazione delle assunzioni statistiche. Il corso tratta le principali tecniche di analisi econometrica utilizzate nelle applicazioni economiche e finanziarie.

Il corso intende fornire allo studente una gamma articolata di metodi econometrici per assisterlo nell'attività di verifica empirica di tematiche economiche e finanziarie e nella trattazione di dati quantitativi con l’utilizzo di tecniche di elaborazione elettronica. Per questo motivo, il corso ha un contenuto fortemente applicato, con richiami alla teoria economica, finanziaria e alle sue applicazioni, e prevede un'attività parallela di esercitazione su computer, fondata sull’utilizzo del laboratorio informatico della Facoltà e di alcuni programmi applicativi disponibili in tale sede. Tutti gli argomenti affrontati saranno oggetto di esercitazione al computer.

Lezioni frontali e al computer con l'utilizzo di software econometrici. 

Frequentanti: prova intermedia scritta e consegna di tesina. Non frequentanti: prova scritta.

"Lo studente, disabile e/o con DSA, che intende usufruire di un intervento individualizzato per lo

svolgimento della prova d’esame deve contattare l'ufficio Integrazione Disabili dell'Università del

Salento all'indirizzo paola.martino@unisalento.it"

Tutto il materiale didattico, completo di lezioni, esercitazioni e prove di esame, è disponibile nel sito personale www.camillamastromarco.it

  1. Richiami di alcuni concetti di probabilità e inferenza statistica.
  2. Il Modello Lineare Classico di Regressione.
  3. Regressione Multipla.
  4. Funzioni di regressione non lineari.
  5. Valutazione degli studi di regressione.
  6. Regressione con dati panel.
  7. Regressione con variabile dipendente binaria.
  8. Il metodo di stima delle variabili strumentali: motivazione, proprietà degli stimatori, test di Sargan e test di Hausman.
  9. Serie Storiche. Processi stocastici: definizione e proprietà. Stazionarietà. I processi autoregressivi (AR) e a media mobile (MA).

Testi base:

 

  • Testo di riferimento principale(a cui si riferiscono i capitoli sopra citati):

    - J. H. Stock e M. W. Watson, a cura di F. Peracchi, (2005), Introduzione all’Econometria, Milano, Pearson. (Testo molto semplice e discorsivo da affiancare alle dispense del docente);

    - Dispense del docente su tutti gli argomenti trattati saranno disponibili nel sito web.

    Altri testi consigliati:

    - M. Verbeek, (2006), Econometria, Zanichelli. (Testo molto completo con un livello medio di difficoltà e approfondimento);

    - G. Koop, (2008), Introduction to Econometrics, John Wiley & Sons. (Testo semplice e completo, in inglese);

    - G. G. Judge, R. C. Hill, W. E. Griffiths, H. Lütkepohl, Tsoung-Chao Lee, (1988), Introduction to the Theory and Practice of Econometrics, Wiley. (Testo semplice e completo, in inglese);

    - G. S. Maddala, (2001) Introduction to Econometrics, 3rd Edition, Wiley. (Testo semplice e completo, in inglese);

    - D. N. Gujarati, (1995), Basic Econometrics McGraw Hill. (Testo di complessità media, completo nella trattazione degli argomenti, in inglese);

 

Testi avanzati:

  • G. Amisano, (2004), Elementi di Econometria. Un’introduzione ai concetti e alle tecniche di base, Mondadori Università.
  • W. H. Greene, (2003), Econometric Analysis, Macmillan, New York, 5th edition. (cap. 1, 2, 3, 4, 6, 7, 11, 12, 13, 16, 18. Un elenco dettagliato dei paragrafi rilevanti sarà fornito durante il corso).
  • N. Cappuccio, R. Orsi, Econometria (nuova edizione), Il Mulino.
  • J. M. Wooldridge, Introductory Econometrics: A Modern Approach, Second Edition (2002), South-Western College Publishing.
  • J. Johnston, (1994), Econometrica, Franco Angeli.
  • H. Lütkepohl e M. Krätzig, (2006), Applied Time Series Econometrics, Cambridge University Press.
  • Note: Dispense del docente su tutti gli argomenti trattati saranno disponibili nel sito web.
ECONOMETRIA (SECS-P/05)
ECONOMETRIA CORSO AVANZATO

Corso di laurea Economia finanza e assicurazioni

Settore Scientifico Disciplinare SECS-P/05

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Crediti 12.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 96.0

Per immatricolati nel 2018/2019

Anno accademico di erogazione 2019/2020

Anno di corso 2

Semestre Annualità Singola (dal 16/09/2019 al 31/05/2020)

Lingua ITALIANO

Percorso CURRICULUM ECONOMICO (A13)

Sede Lecce

Sono richieste conoscenze di matematica - in particolare algebra matriciale -, statistica inferenziale e di econometria di base.

Il corso di Econometria Avanzato è dedicato a introdurre le metodologie parametriche e non parametriche avanzate per l'analisi quantitativa di modelli finanziari, microeconomici e macroeconomici. In particolare verranno trattati i modelli di analisi multivariata e la teoria asintotica degli stessi, i modelli panel, i modelli della frontiera di efficienza e le serie storiche. 

ll corso intende fornire allo studente metodi avanzati di analisi empirica per la trattazione quantitativa dei modelli della teoria finanziaria ed economica, con particolare enfasi allo studio della funzione di produzione, della produttività e all'efficienza produttiva.

Lezioni frontali e al computer con l'utilizzo di software econometrici.

Frequentanti: consegna di tre tesine su analisi econometriche utilizzando modelli di dati panel, serie storiche e frontiere di efficienza.

"Lo studente, disabile e/o con DSA, che intende usufruire di un intervento individualizzato per lo

svolgimento della prova d’esame deve contattare l'ufficio Integrazione Disabili dell'Università del

Salento all'indirizzo paola.martino@unisalento.it"

Tutto il materiale didattico,completo di dispense, esercitazioni, è disponibile nel sito web personale: www.camillamastromarco.it

  • Modello di regressione multivariato classico.
  • I modelli di serie storica univariata.
  • Integrazione e cointegrazione delle serie storiche.
  • I modelli di serie storica multivariata VAR (vector autoregressive model)
  • I modelli di dati panel con effetti fissi.
  • I modelli di dati panel con effetti casuali.
  • I modelli dinamici di dati panel.
  • Innovazione tecnologica, efficienza e crescita economica.
  • Introduzione ai modelli di frontiera di efficienza.
  • I modelli Growth Accounting e frontiere stocastiche di efficienza.
  • Approccio non parametrico e parametrico della stima della frontiera di efficienza.
  • Lo stimatore non parametrico Data Development Analysis (DEA) per la stima della frontiera di efficienza.
  • Lo stimatore non parametrico Free Disposal Hull (FDH) per la stima della frontiera di efficienza.
  • Approfondimenti computazionali sullo stimatore DEA e FDH.
  • L’analisi bootstrapping per la stima consistente dei modelli di efficienza e degli intervalli di confidenza proposta da Simar e Wilson (1998, 2000).
  • L’analisi a due stadi per l’analisi delle determinanti dell’efficienza (Simar e Wilson 2007).

Badi H. Baltagi, (2013), Econometric Analysis of Panel Data, 5th Edition.

Coelli, T. J., Rao, D.S.P., O'Donnell, C.J. and G. E. Battese (2005), An Introduction to Efficiency and Productivity Analysis (second edition), Springer.

Daraio, C. and Simar, L. (2007), Advanced Robust and Nonparametric Methods in Efficiency Analysis. Methodology and Applications, Springer Verlag.

Hamilton, J. (1994), Time Series Analysis, Princeton University Press.

Hsiao, Cheng, (2015), Analysis of Panel Data, Cambridge University Press, 3rd Edition.

Kumbhakar, S. and Lovell, C. (2000), Stochastic Frontier Analysis, Cambridge University Press, Cambridge.

Lutkepohl, H.: 2005, New Introduction to Multiple Time Series Analysis, Springer, Berlin, Heidelberg, New York, Tokio.

Mastromarco, C.: 2009, Stochastic Frontier Models, Department of Economics and Quantitative Methods.

Simar, L. and Wilson, P. W., 1998. Sensitivity analysis of efficiency scores: how to bootstrap in nonparametric frontier models, Management Science 44, 49-61.

Simar, L. and Wilson, P. W., 2000. A general methodology for bootstrapping in non-parametric frontier models, Journal of Applied Statistics, 27, 779-802.

Simar, L. and Wilson, P. W., 2007. Estimation and inference in two-stage, semi-parametric models of production process, Journal of Econometrics, 136, 31-64.

Verbeek, M. (2004), Econometria, Zanichelli.

Woitek, U.: 2009, Structural Vectorautoregressive Models, University of Zurich.

- Dispense delle lezioni.

ECONOMETRIA CORSO AVANZATO (SECS-P/05)
PRINCIPI DI ECONOMETRIA

Corso di laurea MANAGEMENT DIGITALE

Settore Scientifico Disciplinare SECS-P/05

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 8.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 48.0

Per immatricolati nel 2018/2019

Anno accademico di erogazione 2019/2020

Anno di corso 2

Semestre Secondo Semestre (dal 24/02/2020 al 31/05/2020)

Lingua ITALIANO

Percorso GENERALE (000)

Sede Lecce

Sebbene trattasi di un corso introduttivo all’analisi econometrica, sono richieste conoscenze di base in matematica.

L'econometria è lo studio delle applicazioni dei metodi statistici all'analisi di modelli economici, aziendali, finanziari ecc. La natura dei fenomeni rende improbabile che le assunzioni sottostanti ai metodi statistici vengano rispettate. Cosa distingue l'econometria dalla statistica è lo studio dei problemi che derivano dalla violazione delle assunzioni statistiche. Il corso tratta le principali tecniche di analisi econometrica utilizzate nelle applicazioni economiche- aziendali e finanziarie.

Il corso intende fornire allo studente un’introduzione ai metodi econometrici per assisterlo nell'attività di verifica empirica di tematiche economiche, finanziarie e aziendali e nella trattazione di dati quantitativi con l’utilizzo di tecniche di elaborazione elettronica. Per questo motivo, il corso ha un contenuto fortemente applicato e prevede un'attività parallela di esercitazione al computer con l’utilizzo di alcuni programmi applicativi di analisi econometrica open-source. Tutti gli argomenti affrontati saranno oggetto di esercitazione al computer.

Lezioni frontali e al computer con l'utilizzo di software econometrici. 

La modalità di erogazione della didattica potrà variare a seguito delle misure di distanziamento sociale legate all'emergenza Covid-19.

Frequentanti: prova scritta e consegna di tesina (da discutere durante la prova orale). Non frequentanti: prova orale.

La modalità d'esame potrà variare a seguito delle misure di distanziamento sociale legate all'emergenza Covid-19".

"Lo studente, disabile e/o con DSA, che intende usufruire di un intervento individualizzato per lo

svolgimento della prova d’esame deve contattare l'ufficio Integrazione Disabili dell'Università del

Salento all'indirizzo paola.martino@unisalento.it"

Tutto il materiale didattico, completo di lezioni, esercitazioni e prove di esame, è disponibile nel sito personale www.camillamastromarco.it

  1. Introduzione di alcuni concetti di probabilità e inferenza statistica.
  2. Il Modello Lineare di Regressione Semplice.
  3. Il Modello Lineare Classico di Regressione Multipla.
  4. Funzioni di regressione non lineari.
  5. Valutazione degli studi di regressione.

Testi base:

 

  • Testo di riferimento principale(a cui si riferiscono i capitoli sopra citati):

    - J. H. Stock e M. W. Watson, a cura di F. Peracchi, (2005), Introduzione all’Econometria, Milano, Pearson. (Testo molto semplice e discorsivo da affiancare alle dispense del docente);

    - Dispense del docente su tutti gli argomenti trattati saranno disponibili nel sito web.

    Altri testi consigliati:

    - M. Verbeek, (2006), Econometria, Zanichelli. (Testo molto completo con un livello medio di difficoltà e approfondimento);

    - G. Koop, (2008), Introduction to Econometrics, John Wiley & Sons. (Testo semplice e completo, in inglese);

    - G. G. Judge, R. C. Hill, W. E. Griffiths, H. Lütkepohl, Tsoung-Chao Lee, (1988), Introduction to the Theory and Practice of Econometrics, Wiley. (Testo semplice e completo, in inglese);

    - G. S. Maddala, (2001) Introduction to Econometrics, 3rd Edition, Wiley. (Testo semplice e completo, in inglese);

    - D. N. Gujarati, (1995), Basic Econometrics McGraw Hill. (Testo di complessità media, completo nella trattazione degli argomenti, in inglese);

 

Testi avanzati:

  • G. Amisano, (2004), Elementi di Econometria. Un’introduzione ai concetti e alle tecniche di base, Mondadori Università.
  • W. H. Greene, (2003), Econometric Analysis, Macmillan, New York, 5th edition. (cap. 1, 2, 3, 4, 6, 7, 11, 12, 13, 16, 18. Un elenco dettagliato dei paragrafi rilevanti sarà fornito durante il corso).
  • N. Cappuccio, R. Orsi, Econometria (nuova edizione), Il Mulino.
  • J. M. Wooldridge, Introductory Econometrics: A Modern Approach, Second Edition (2002), South-Western College Publishing.
  • J. Johnston, (1994), Econometrica, Franco Angeli.
  • H. Lütkepohl e M. Krätzig, (2006), Applied Time Series Econometrics, Cambridge University Press.
  • Note: Dispense del docente su tutti gli argomenti trattati saranno disponibili nel sito web.
PRINCIPI DI ECONOMETRIA (SECS-P/05)
ECONOMETRIA

Corso di laurea ECONOMIA E FINANZA

Settore Scientifico Disciplinare SECS-P/05

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 48.0

Per immatricolati nel 2016/2017

Anno accademico di erogazione 2018/2019

Anno di corso 3

Semestre Secondo Semestre (dal 23/02/2019 al 31/05/2019)

Lingua ITALIANO

Percorso ECONOMIA DELL'INNOVAZIONE (A80)

Sede Lecce

Sebbene si tratti di un corso introduttivo all’analisi econometrica, sono richieste conoscenze di base in matematica e statistica inferenziale.

L'econometria è lo studio delle applicazioni dei metodi statistici all'analisi dei fenomeni economici. La natura dei fenomeni economici rende improbabile che le assunzioni sottostanti ai metodi statistici vengano rispettate. Cosa distingue l'econometria dalla statistica è lo studio dei problemi che derivano dalla violazione delle assunzioni statistiche. Il corso tratta le principali tecniche di analisi econometrica utilizzate nelle applicazioni economiche e finanziarie.

Il corso intende fornire allo studente una gamma articolata di metodi econometrici per assisterlo nell'attività di verifica empirica di tematiche economiche e finanziarie e nella trattazione di dati quantitativi con l’utilizzo di tecniche di elaborazione elettronica. Per questo motivo, il corso ha un contenuto fortemente applicato, con richiami alla teoria economica, finanziaria e alle sue applicazioni, e prevede un'attività parallela di esercitazione su computer, fondata sull’utilizzo del laboratorio informatico della Facoltà e di alcuni programmi applicativi disponibili in tale sede. Tutti gli argomenti affrontati saranno oggetto di esercitazione al computer.

Lezioni frontali e al computer con l'utilizzo di software econometrici. 

Frequentanti: prova intermedia scritta e consegna di tesina. Non frequentanti: prova scritta.

"Lo studente, disabile e/o con DSA, che intende usufruire di un intervento individualizzato per lo

svolgimento della prova d’esame deve contattare l'ufficio Integrazione Disabili dell'Università del

Salento all'indirizzo paola.martino@unisalento.it"

Tutto il materiale didattico, completo di lezioni, esercitazioni e prove di esame, è disponibile nel sito personale www.camillamastromarco.it

  1. Richiami di alcuni concetti di probabilità e inferenza statistica.
  2. Il Modello Lineare Classico di Regressione.
  3. Regressione Multipla.
  4. Funzioni di regressione non lineari.
  5. Valutazione degli studi di regressione.
  6. Regressione con dati panel.
  7. Regressione con variabile dipendente binaria.
  8. Il metodo di stima delle variabili strumentali: motivazione, proprietà degli stimatori, test di Sargan e test di Hausman.
  9. Serie Storiche. Processi stocastici: definizione e proprietà. Stazionarietà. I processi autoregressivi (AR) e a media mobile (MA).

Testi base:

 

  • Testo di riferimento principale(a cui si riferiscono i capitoli sopra citati):

    - J. H. Stock e M. W. Watson, a cura di F. Peracchi, (2005), Introduzione all’Econometria, Milano, Pearson. (Testo molto semplice e discorsivo da affiancare alle dispense del docente);

    - Dispense del docente su tutti gli argomenti trattati saranno disponibili nel sito web.

    Altri testi consigliati:

    - M. Verbeek, (2006), Econometria, Zanichelli. (Testo molto completo con un livello medio di difficoltà e approfondimento);

    - G. Koop, (2008), Introduction to Econometrics, John Wiley & Sons. (Testo semplice e completo, in inglese);

    - G. G. Judge, R. C. Hill, W. E. Griffiths, H. Lütkepohl, Tsoung-Chao Lee, (1988), Introduction to the Theory and Practice of Econometrics, Wiley. (Testo semplice e completo, in inglese);

    - G. S. Maddala, (2001) Introduction to Econometrics, 3rd Edition, Wiley. (Testo semplice e completo, in inglese);

    - D. N. Gujarati, (1995), Basic Econometrics McGraw Hill. (Testo di complessità media, completo nella trattazione degli argomenti, in inglese);

 

Testi avanzati:

  • G. Amisano, (2004), Elementi di Econometria. Un’introduzione ai concetti e alle tecniche di base, Mondadori Università.
  • W. H. Greene, (2003), Econometric Analysis, Macmillan, New York, 5th edition. (cap. 1, 2, 3, 4, 6, 7, 11, 12, 13, 16, 18. Un elenco dettagliato dei paragrafi rilevanti sarà fornito durante il corso).
  • N. Cappuccio, R. Orsi, Econometria (nuova edizione), Il Mulino.
  • J. M. Wooldridge, Introductory Econometrics: A Modern Approach, Second Edition (2002), South-Western College Publishing.
  • J. Johnston, (1994), Econometrica, Franco Angeli.
  • H. Lütkepohl e M. Krätzig, (2006), Applied Time Series Econometrics, Cambridge University Press.
  • Note: Dispense del docente su tutti gli argomenti trattati saranno disponibili nel sito web.
ECONOMETRIA (SECS-P/05)
ECONOMETRIA

Corso di laurea ECONOMIA E FINANZA

Settore Scientifico Disciplinare SECS-P/05

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 48.0

Per immatricolati nel 2016/2017

Anno accademico di erogazione 2018/2019

Anno di corso 3

Semestre Secondo Semestre (dal 23/02/2019 al 31/05/2019)

Lingua ITALIANO

Percorso FINANZIARIO (A81)

Sede Lecce

Sebbene si tratti di un corso introduttivo all’analisi econometrica, sono richieste conoscenze di base in matematica e statistica inferenziale.

L'econometria è lo studio delle applicazioni dei metodi statistici all'analisi dei fenomeni economici. La natura dei fenomeni economici rende improbabile che le assunzioni sottostanti ai metodi statistici vengano rispettate. Cosa distingue l'econometria dalla statistica è lo studio dei problemi che derivano dalla violazione delle assunzioni statistiche. Il corso tratta le principali tecniche di analisi econometrica utilizzate nelle applicazioni economiche e finanziarie.

Il corso intende fornire allo studente una gamma articolata di metodi econometrici per assisterlo nell'attività di verifica empirica di tematiche economiche e finanziarie e nella trattazione di dati quantitativi con l’utilizzo di tecniche di elaborazione elettronica. Per questo motivo, il corso ha un contenuto fortemente applicato, con richiami alla teoria economica, finanziaria e alle sue applicazioni, e prevede un'attività parallela di esercitazione su computer, fondata sull’utilizzo del laboratorio informatico della Facoltà e di alcuni programmi applicativi disponibili in tale sede. Tutti gli argomenti affrontati saranno oggetto di esercitazione al computer.

Lezioni frontali e al computer con l'utilizzo di software econometrici. 

Frequentanti: prova intermedia scritta e consegna di tesina. Non frequentanti: prova scritta.

"Lo studente, disabile e/o con DSA, che intende usufruire di un intervento individualizzato per lo

svolgimento della prova d’esame deve contattare l'ufficio Integrazione Disabili dell'Università del

Salento all'indirizzo paola.martino@unisalento.it"

Tutto il materiale didattico, completo di lezioni, esercitazioni e prove di esame, è disponibile nel sito personale www.camillamastromarco.it

  1. Richiami di alcuni concetti di probabilità e inferenza statistica.
  2. Il Modello Lineare Classico di Regressione.
  3. Regressione Multipla.
  4. Funzioni di regressione non lineari.
  5. Valutazione degli studi di regressione.
  6. Regressione con dati panel.
  7. Regressione con variabile dipendente binaria.
  8. Il metodo di stima delle variabili strumentali: motivazione, proprietà degli stimatori, test di Sargan e test di Hausman.
  9. Serie Storiche. Processi stocastici: definizione e proprietà. Stazionarietà. I processi autoregressivi (AR) e a media mobile (MA).

Testi base:

 

  • Testo di riferimento principale(a cui si riferiscono i capitoli sopra citati):

    - J. H. Stock e M. W. Watson, a cura di F. Peracchi, (2005), Introduzione all’Econometria, Milano, Pearson. (Testo molto semplice e discorsivo da affiancare alle dispense del docente);

    - Dispense del docente su tutti gli argomenti trattati saranno disponibili nel sito web.

    Altri testi consigliati:

    - M. Verbeek, (2006), Econometria, Zanichelli. (Testo molto completo con un livello medio di difficoltà e approfondimento);

    - G. Koop, (2008), Introduction to Econometrics, John Wiley & Sons. (Testo semplice e completo, in inglese);

    - G. G. Judge, R. C. Hill, W. E. Griffiths, H. Lütkepohl, Tsoung-Chao Lee, (1988), Introduction to the Theory and Practice of Econometrics, Wiley. (Testo semplice e completo, in inglese);

    - G. S. Maddala, (2001) Introduction to Econometrics, 3rd Edition, Wiley. (Testo semplice e completo, in inglese);

    - D. N. Gujarati, (1995), Basic Econometrics McGraw Hill. (Testo di complessità media, completo nella trattazione degli argomenti, in inglese);

 

Testi avanzati:

  • G. Amisano, (2004), Elementi di Econometria. Un’introduzione ai concetti e alle tecniche di base, Mondadori Università.
  • W. H. Greene, (2003), Econometric Analysis, Macmillan, New York, 5th edition. (cap. 1, 2, 3, 4, 6, 7, 11, 12, 13, 16, 18. Un elenco dettagliato dei paragrafi rilevanti sarà fornito durante il corso).
  • N. Cappuccio, R. Orsi, Econometria (nuova edizione), Il Mulino.
  • J. M. Wooldridge, Introductory Econometrics: A Modern Approach, Second Edition (2002), South-Western College Publishing.
  • J. Johnston, (1994), Econometrica, Franco Angeli.
  • H. Lütkepohl e M. Krätzig, (2006), Applied Time Series Econometrics, Cambridge University Press.
  • Note: Dispense del docente su tutti gli argomenti trattati saranno disponibili nel sito web.
ECONOMETRIA (SECS-P/05)
ECONOMETRIA CORSO AVANZATO (MODULO I)

Corso di laurea Economia finanza e assicurazioni

Settore Scientifico Disciplinare SECS-P/05

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 48.0

Per immatricolati nel 2017/2018

Anno accademico di erogazione 2018/2019

Anno di corso 2

Semestre Primo Semestre (dal 18/09/2018 al 31/12/2018)

Lingua ITALIANO

Percorso CURRICULUM ECONOMICO (A13)

Sono richieste conoscenze di matematica - in particolare algebra matriciale -, statistica inferenziale e di econometria di base.

Il corso di Econometria Avanzato è dedicato a introdurre le metodologie parametriche e non parametriche per l'analisi quantitativa di modelli finanziari, microeconomici e macroeconomici. In particolare verranno trattati i modelli di analisi multivariata e la teoria asintotica degli stessi, i modelli panel, i modelli della frontiera di efficienza e le serie storiche. 

ll corso intende fornire allo studente metodi avanzati di analisi empirica per la trattazione quantitativa dei modelli della teoria finanziaria ed economica, con particolare enfasi allo studio della funzione di produzione, della produttività e all'efficienza produttiva.

Lezioni frontali e al computer con l'utilizzo di software econometrici.

Frequentanti: consegna di tre tesine su analisi econometriche utilizzando modelli di dati panel, serie storiche e frontiere di efficienza.

"Lo studente, disabile e/o con DSA, che intende usufruire di un intervento individualizzato per lo

svolgimento della prova d’esame deve contattare l'ufficio Integrazione Disabili dell'Università del

Salento all'indirizzo paola.martino@unisalento.it"

Tutto il materiale didattico,completo di dispense, esercitazioni, è disponibile nel sito web personale: www.camillamastromarco.it

  • Modello di regressione multivariato classico.
  • I modelli di serie storica univariata.
  • Integrazione e cointegrazione delle serie storiche.
  • I modelli di serie storica multivariata VAR (vector autoregressive model)

Badi H. Baltagi, (2013), Econometric Analysis of Panel Data, 5th Edition.

Coelli, T. J., Rao, D.S.P., O'Donnell, C.J. and G. E. Battese (2005), An Introduction to Efficiency and Productivity Analysis (second edition), Springer.

Daraio, C. and Simar, L. (2007), Advanced Robust and Nonparametric Methods in Efficiency Analysis. Methodology and Applications, Springer Verlag.

Hamilton, J. (1994), Time Series Analysis, Princeton University Press.

Hsiao, Cheng, (2015), Analysis of Panel Data, Cambridge University Press, 3rd Edition.

Kumbhakar, S. and Lovell, C. (2000), Stochastic Frontier Analysis, Cambridge University Press, Cambridge.

Lutkepohl, H.: 2005, New Introduction to Multiple Time Series Analysis, Springer, Berlin, Heidelberg, New York, Tokio.

Mastromarco, C.: 2009, Stochastic Frontier Models, Department of Economics and Quantitative Methods.

Simar, L. and Wilson, P. W., 1998. Sensitivity analysis of efficiency scores: how to bootstrap in nonparametric frontier models, Management Science 44, 49-61.

Simar, L. and Wilson, P. W., 2000. A general methodology for bootstrapping in non-parametric frontier models, Journal of Applied Statistics, 27, 779-802.

Simar, L. and Wilson, P. W., 2007. Estimation and inference in two-stage, semi-parametric models of production process, Journal of Econometrics, 136, 31-64.

Verbeek, M. (2004), Econometria, Zanichelli.

Woitek, U.: 2009, Structural Vectorautoregressive Models, University of Zurich.

- Dispense delle lezioni.

ECONOMETRIA CORSO AVANZATO (MODULO I) (SECS-P/05)
ECONOMETRIA CORSO AVANZATO (MODULO II)

Corso di laurea Economia finanza e assicurazioni

Settore Scientifico Disciplinare SECS-P/05

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 48.0

Per immatricolati nel 2017/2018

Anno accademico di erogazione 2018/2019

Anno di corso 2

Semestre Secondo Semestre (dal 26/02/2019 al 25/05/2019)

Lingua ITALIANO

Percorso CURRICULUM ECONOMICO (A13)

Sono richieste conoscenze di matematica - in particolare algebra matriciale -, statistica inferenziale e di econometria di base.

Il corso di Econometria Avanzato è dedicato a introdurre le metodologie parametriche e non parametriche per l'analisi quantitativa di modelli finanziari, microeconomici e macroeconomici. In particolare verranno trattati i modelli di analisi multivariata e la teoria asintotica degli stessi, i modelli panel, i modelli della frontiera di efficienza e le serie storiche. 

ll corso intende fornire allo studente metodi avanzati di analisi empirica per la trattazione quantitativa dei modelli della teoria finanziaria ed economica, con particolare enfasi allo studio della funzione di produzione, della produttività e all'efficienza produttiva.

Lezioni frontali e al computer con l'utilizzo di software econometrici.

Frequentanti: consegna di tre tesine su analisi econometriche utilizzando modelli di dati panel, serie storiche e frontiere di efficienza. Non frequentanti: prova scritta.

"Lo studente, disabile e/o con DSA, che intende usufruire di un intervento individualizzato per lo

svolgimento della prova d’esame deve contattare l'ufficio Integrazione Disabili dell'Università del

Salento all'indirizzo paola.martino@unisalento.it"

Tutto il materiale didattico,completo di dispense, esercitazioni, è disponibile nel sito web personale: www.camillamastromarco.it

  • I modelli di dati panel con effetti fissi.
  • I modelli di dati panel con effetti casuali.
  • I modelli dinamici di dati panel.
  • Innovazione tecnologica, efficienza e crescita economica.
  • Introduzione ai modelli di frontiera di efficienza.
  • I modelli Growth Accounting e frontiere stocastiche di efficienza.
  • Approccio non parametrico e parametrico della stima della frontiera di efficienza.
  • Lo stimatore non parametrico Data Development Analysis (DEA) per la stima della frontiera di efficienza.
  • Lo stimatore non parametrico Free Disposal Hull (FDH) per la stima della frontiera di efficienza.
  • Approfondimenti computazionali sullo stimatore DEA e FDH.
  • L’analisi bootstrapping per la stima consistente dei modelli di efficienza e degli intervalli di confidenza proposta da Simar e Wilson (1998, 2000).
  • L’analisi a due stadi per l’analisi delle determinanti dell’efficienza (Simar e Wilson 2007).

Badi H. Baltagi, (2013), Econometric Analysis of Panel Data, 5th Edition.

Coelli, T. J., Rao, D.S.P., O'Donnell, C.J. and G. E. Battese (2005), An Introduction to Efficiency and Productivity Analysis (second edition), Springer.

Daraio, C. and Simar, L. (2007), Advanced Robust and Nonparametric Methods in Efficiency Analysis. Methodology and Applications, Springer Verlag.

Hamilton, J. (1994), Time Series Analysis, Princeton University Press.

Hsiao, Cheng, (2015), Analysis of Panel Data, Cambridge University Press, 3rd Edition.

Kumbhakar, S. and Lovell, C. (2000), Stochastic Frontier Analysis, Cambridge University Press, Cambridge.

Lutkepohl, H.: 2005, New Introduction to Multiple Time Series Analysis, Springer, Berlin, Heidelberg, New York, Tokio.

Mastromarco, C.: 2009, Stochastic Frontier Models, Department of Economics and Quantitative Methods.

Simar, L. and Wilson, P. W., 1998. Sensitivity analysis of efficiency scores: how to bootstrap in nonparametric frontier models, Management Science 44, 49-61.

Simar, L. and Wilson, P. W., 2000. A general methodology for bootstrapping in non-parametric frontier models, Journal of Applied Statistics, 27, 779-802.

Simar, L. and Wilson, P. W., 2007. Estimation and inference in two-stage, semi-parametric models of production process, Journal of Econometrics, 136, 31-64.

Verbeek, M. (2004), Econometria, Zanichelli.

Woitek, U.: 2009, Structural Vectorautoregressive Models, University of Zurich.

- Dispense delle lezioni.

ECONOMETRIA CORSO AVANZATO (MODULO II) (SECS-P/05)
ECONOMETRIA

Corso di laurea ECONOMIA E FINANZA

Settore Scientifico Disciplinare SECS-P/05

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 48.0

Per immatricolati nel 2015/2016

Anno accademico di erogazione 2017/2018

Anno di corso 3

Semestre Secondo Semestre (dal 23/02/2018 al 31/05/2018)

Lingua ITALIANO

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

Sede Lecce

Sebbene si tratti di un corso introduttivo all’analisi econometrica, sono richieste conoscenze di base in matematica e statistica inferenziale.

L'econometria è lo studio delle applicazioni dei metodi statistici all'analisi dei fenomeni economici. La natura dei fenomeni economici rende improbabile che le assunzioni sottostanti ai metodi statistici vengano rispettate. Cosa distingue l'econometria dalla statistica è lo studio dei problemi che derivano dalla violazione delle assunzioni statistiche. Il corso tratta le principali tecniche di analisi econometrica utilizzate nelle applicazioni economiche e finanziarie.

Il corso intende fornire allo studente una gamma articolata di metodi econometrici per assisterlo nell'attività di verifica empirica di tematiche economiche e finanziarie e nella trattazione di dati quantitativi con l’utilizzo di tecniche di elaborazione elettronica. Per questo motivo, il corso ha un contenuto fortemente applicato, con richiami alla teoria economica, finanziaria e alle sue applicazioni, e prevede un'attività parallela di esercitazione su computer, fondata sull’utilizzo del laboratorio informatico della Facoltà e di alcuni programmi applicativi disponibili in tale sede. Tutti gli argomenti affrontati saranno oggetto di esercitazione al computer.

Lezioni frontali e al computer con l'utilizzo di software econometrici. 

Frequentanti: prova intermedia scritta e consegna di tesina. Non frequentanti: prova scritta.

Tutto il materiale didattico, completo di lezioni, esercitazioni e prove di esame, è disponibile nel sito personale www.camillamastromarco.it

  1. Introduzione: il significato dei modelli economici ed econometrici. Il ruolo dell’econometria nell’ambito delle scienze economiche.
  2. Richiami di alcuni concetti di inferenza statistica.
  3. Il modello lineare classico: ipotesi, il metodo di stima dei minimi quadrati ordinari, proprietà statistiche degli stimatori dei minimi quadrati ordinari, il metodo della massima verosimiglianza.
  4. Inferenza nel modello lineare classico: verifica d’ipotesi lineari, test t e F, i minimi quadrati vincolati.
  5. Cenni di teoria delle distribuzioni limite.
  6. Proprietà in grandi campioni dello stimatore dei minimi quadrati ordinari, dello stimatore di massima verosimiglianza e dei test statistici connessi.
  7. Il modello lineare dinamico.
  8. La diagnostica nel modello lineare: test di stabilità strutturale, test di corretta specificazione della media, test d’autocorrelazione, test d’eteroschedasticità.
  9. Il metodo di stima delle variabili strumentali: motivazione, proprietà degli stimatori, test di Sargan e test di Hausman.
  10. Il modello lineare generalizzato: lo stimatore dei minimi quadrati generalizzati e sue proprietà.
  11. I modelli panel ad effetti fissi e causali (cenni).
  12. Serie Temporali. Processi stocastici: definizione e proprietà. Stazionarietà. I processi autoregressivi (AR) e a media mobile (MA).

Testi base:

 

  • J. H. Stock e M. W. Watson, a cura di F. Peracchi, (2005), Introduzione all’Econometria, Milano, Pearson. (Testo molto semplice e discorsivo da affiancare alle dispense del docente);
  • M. Verbeek, (2006), Econometria, Zanichelli. (Testo molto completo con un livello medio di difficoltà e approfondimento);
  • G. Koop, (2008), Introduction to Econometrics, John Wiley & Sons. (Testo semplice e completo, in inglese);
  • G. G. Judge, R. C. Hill, W. E. Griffiths, H. Lütkepohl, Tsoung-Chao Lee, (1988), Introduction to the Theory and Practice of Econometrics, Wiley. (Testo semplice e completo, in inglese);
  • G. S. Maddala, (2001) Introduction to Econometrics, 3rd Edition, Wiley. (Testo semplice e completo, in inglese);
  • D. N. Gujarati, (1995), Basic Econometrics McGraw Hill. (Testo di complessità media, completo nella trattazione degli argomenti, in inglese);

 

Testi avanzati:

  • G. Amisano, (2004), Elementi di Econometria. Un’introduzione ai concetti e alle tecniche di base, Mondadori Università.
  • W. H. Greene, (2003), Econometric Analysis, Macmillan, New York, 5th edition. (cap. 1, 2, 3, 4, 6, 7, 11, 12, 13, 16, 18. Un elenco dettagliato dei paragrafi rilevanti sarà fornito durante il corso).
  • N. Cappuccio, R. Orsi, Econometria (nuova edizione), Il Mulino.
  • J. M. Wooldridge, Introductory Econometrics: A Modern Approach, Second Edition (2002), South-Western College Publishing.
  • J. Johnston, (1994), Econometrica, Franco Angeli.
  • H. Lütkepohl e M. Krätzig, (2006), Applied Time Series Econometrics, Cambridge University Press.
  • Note: Dispense del docente su tutti gli argomenti trattati saranno disponibili nel sito web.
ECONOMETRIA (SECS-P/05)
ECONOMETRIA CORSO AVANZATO (MODULO I)

Corso di laurea Economia finanza e assicurazioni

Settore Scientifico Disciplinare SECS-P/05

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 48.0

Per immatricolati nel 2016/2017

Anno accademico di erogazione 2017/2018

Anno di corso 2

Semestre Primo Semestre (dal 18/09/2017 al 31/12/2017)

Lingua

Percorso CURRICULUM ECONOMICO (A13)

Sono richieste conoscenze di matematica - in particolare algebra matriciale -, statistica inferenziale e di econometria di base.

Il corso di Econometria Avanzato è dedicato a introdurre le metodologie parametriche e non parametriche per l'analisi quantitativa di modelli finanziari, microeconomici e macroeconomici. In particolare verranno trattati i modelli di analisi multivariata e la teoria asintotica degli stessi, i modelli panel, i modelli della frontiera di efficienza e le serie storiche. 

ll corso intende fornire allo studente metodi avanzati di analisi empirica per la trattazione quantitativa dei modelli della teoria finanziaria ed economica, con particolare enfasi allo studio della funzione di produzione, della produttività e all'efficienza produttiva.

Lezioni frontali e al computer con l'utilizzo di software econometrici.

Frequentanti: consegna di tre tesine su analisi econometriche utilizzando modelli di dati panel, serie storiche e frontiere di efficienza.

Tutto il materiale didattico,completo di dispense, esercitazioni, è disponibile nel sito web personale: www.camillamastromarco.it

  • Modello di regressione multivariato classico.
  • I modelli di dati panel con effetti fissi.
  • I modelli di dati panel con effetti casuali.
  • I modelli dinamici di dati panel.
  • I modelli di serie storica univariata.
  • Integrazione e cointegrazione delle serie storiche.
  • I modelli di serie storica multivariata VAR (vector autoregressive model)

Badi H. Baltagi, (2013), Econometric Analysis of Panel Data, 5th Edition.

Coelli, T. J., Rao, D.S.P., O'Donnell, C.J. and G. E. Battese (2005), An Introduction to Efficiency and Productivity Analysis (second edition), Springer.

Daraio, C. and Simar, L. (2007), Advanced Robust and Nonparametric Methods in Efficiency Analysis. Methodology and Applications, Springer Verlag.

Hamilton, J. (1994), Time Series Analysis, Princeton University Press.

Hsiao, Cheng, (2015), Analysis of Panel Data, Cambridge University Press, 3rd Edition.

Kumbhakar, S. and Lovell, C. (2000), Stochastic Frontier Analysis, Cambridge University Press, Cambridge.

Lutkepohl, H.: 2005, New Introduction to Multiple Time Series Analysis, Springer, Berlin, Heidelberg, New York, Tokio.

Mastromarco, C.: 2009, Stochastic Frontier Models, Department of Economics and Quantitative Methods.

Simar, L. and Wilson, P. W., 1998. Sensitivity analysis of efficiency scores: how to bootstrap in nonparametric frontier models, Management Science 44, 49-61.

Simar, L. and Wilson, P. W., 2000. A general methodology for bootstrapping in non-parametric frontier models, Journal of Applied Statistics, 27, 779-802.

Simar, L. and Wilson, P. W., 2007. Estimation and inference in two-stage, semi-parametric models of production process, Journal of Econometrics, 136, 31-64.

Verbeek, M. (2004), Econometria, Zanichelli.

Woitek, U.: 2009, Structural Vectorautoregressive Models, University of Zurich.

- Dispense delle lezioni.

ECONOMETRIA CORSO AVANZATO (MODULO I) (SECS-P/05)
ECONOMETRIA CORSO AVANZATO (MODULO II)

Corso di laurea Economia finanza e assicurazioni

Settore Scientifico Disciplinare SECS-P/05

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 48.0

Per immatricolati nel 2016/2017

Anno accademico di erogazione 2017/2018

Anno di corso 2

Semestre Secondo Semestre (dal 26/02/2018 al 25/05/2018)

Lingua

Percorso CURRICULUM ECONOMICO (A13)

Sono richieste conoscenze di matematica - in particolare algebra matriciale -, statistica inferenziale e di econometria di base.

Il corso di Econometria Avanzato è dedicato a introdurre le metodologie parametriche e non parametriche per l'analisi quantitativa di modelli finanziari, microeconomici e macroeconomici. In particolare verranno trattati i modelli di analisi multivariata e la teoria asintotica degli stessi, i modelli panel, i modelli della frontiera di efficienza e le serie storiche. 

ll corso intende fornire allo studente metodi avanzati di analisi empirica per la trattazione quantitativa dei modelli della teoria finanziaria ed economica, con particolare enfasi allo studio della funzione di produzione, della produttività e all'efficienza produttiva.

Lezioni frontali e al computer con l'utilizzo di software econometrici.

Frequentanti: consegna di tre tesine su analisi econometriche utilizzando modelli di dati panel, serie storiche e frontiere di efficienza.

Tutto il materiale didattico,completo di dispense, esercitazioni, è disponibile nel sito web personale: www.camillamastromarco.it

  • Innovazione tecnologica, efficienza e crescita economica.
  • Introduzione ai modelli di frontiera di efficienza.
  • I modelli Growth Accounting e frontiere stocastiche di efficienza.
  • Approccio non parametrico e parametrico della stima della frontiera di efficienza.
  • Lo stimatore non parametrico Data Development Analysis (DEA) per la stima della frontiera di efficienza.
  • Lo stimatore non parametrico Free Disposal Hull (FDH) per la stima della frontiera di efficienza.
  • Approfondimenti computazionali sullo stimatore DEA e FDH.
  • L’analisi bootstrapping per la stima consistente dei modelli di efficienza e degli intervalli di confidenza proposta da Simar e Wilson (1998, 2000).
  • L’analisi a due stadi per l’analisi delle determinanti dell’efficienza (Simar e Wilson 2007).

Badi H. Baltagi, (2013), Econometric Analysis of Panel Data, 5th Edition.

Coelli, T. J., Rao, D.S.P., O'Donnell, C.J. and G. E. Battese (2005), An Introduction to Efficiency and Productivity Analysis (second edition), Springer.

Daraio, C. and Simar, L. (2007), Advanced Robust and Nonparametric Methods in Efficiency Analysis. Methodology and Applications, Springer Verlag.

Hamilton, J. (1994), Time Series Analysis, Princeton University Press.

Hsiao, Cheng, (2015), Analysis of Panel Data, Cambridge University Press, 3rd Edition.

Kumbhakar, S. and Lovell, C. (2000), Stochastic Frontier Analysis, Cambridge University Press, Cambridge.

Lutkepohl, H.: 2005, New Introduction to Multiple Time Series Analysis, Springer, Berlin, Heidelberg, New York, Tokio.

Mastromarco, C.: 2009, Stochastic Frontier Models, Department of Economics and Quantitative Methods.

Simar, L. and Wilson, P. W., 1998. Sensitivity analysis of efficiency scores: how to bootstrap in nonparametric frontier models, Management Science 44, 49-61.

Simar, L. and Wilson, P. W., 2000. A general methodology for bootstrapping in non-parametric frontier models, Journal of Applied Statistics, 27, 779-802.

Simar, L. and Wilson, P. W., 2007. Estimation and inference in two-stage, semi-parametric models of production process, Journal of Econometrics, 136, 31-64.

Verbeek, M. (2004), Econometria, Zanichelli.

Woitek, U.: 2009, Structural Vectorautoregressive Models, University of Zurich.

- Dispense delle lezioni.

ECONOMETRIA CORSO AVANZATO (MODULO II) (SECS-P/05)
ECONOMETRIA

Corso di laurea ECONOMIA E FINANZA

Settore Scientifico Disciplinare SECS-P/05

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 0.0

Per immatricolati nel 2014/2015

Anno accademico di erogazione 2016/2017

Anno di corso 3

Semestre Secondo Semestre (dal 23/02/2017 al 31/05/2017)

Lingua

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

Sede Lecce - Università degli Studi

ECONOMETRIA (SECS-P/05)
ECONOMIA POLITICA CORSO AVANZATO II - MODULO II

Corso di laurea Economia finanza e assicurazioni

Settore Scientifico Disciplinare SECS-P/01

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 48.0

Per immatricolati nel 2015/2016

Anno accademico di erogazione 2016/2017

Anno di corso 2

Semestre Secondo Semestre (dal 27/02/2017 al 31/05/2017)

Lingua

Percorso CURRICULUM ECONOMICO (A13)

ECONOMIA POLITICA CORSO AVANZATO II - MODULO II (SECS-P/01)
ECONOMETRIA

Corso di laurea ECONOMIA E FINANZA

Settore Scientifico Disciplinare SECS-P/05

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 0.0

Per immatricolati nel 2013/2014

Anno accademico di erogazione 2015/2016

Anno di corso 3

Semestre Secondo Semestre (dal 23/02/2016 al 31/05/2016)

Lingua

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

Sede Lecce - Università degli Studi

ECONOMETRIA (SECS-P/05)
ECONOMIA POLITICA CORSO AVANZATO II - MODULO II

Corso di laurea Economia finanza e assicurazioni

Settore Scientifico Disciplinare SECS-P/01

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 0.0

Per immatricolati nel 2014/2015

Anno accademico di erogazione 2015/2016

Anno di corso 2

Semestre Secondo Semestre (dal 23/02/2016 al 31/05/2016)

Lingua

Percorso CURRICULUM ECONOMICO (A13)

ECONOMIA POLITICA CORSO AVANZATO II - MODULO II (SECS-P/01)
ECONOMIA POLITICA CORSO AVANZATO II - MODULO II

Corso di laurea Economia finanza e assicurazioni

Settore Scientifico Disciplinare SECS-P/01

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore totali di attività frontale: 0.0

Per immatricolati nel 2013/2014

Anno accademico di erogazione 2014/2015

Anno di corso 2

Semestre Secondo Semestre (dal 23/02/2015 al 31/05/2015)

Lingua

Percorso CURRICULUM ECONOMICO (A13)

ECONOMIA POLITICA CORSO AVANZATO II - MODULO II (SECS-P/01)

Pubblicazioni

 

Journal Articles

Articoli in rivista

     C. MASTROMARCO, LENKA STASTNA AND JANA VOTAPKOVA (2019)“Efficiency of hospitals in the Czech Republic : Conditional efficiency approach”, Journal of Productivity Analysis, forthcoming 2019. (DOI: 10.1007/s11123-019-00543-y).

    C. MASTROMARCO, JEAN-PIERRE HUIBAN, ANTONIO MUSOLESI AND MICHEL SIMIONI (2018) “Reconciling the Porter hypothesis with the traditional paradigm about envi- ronmental regulation : a nonparametric approach”, Journal of Productivity Analysis, 50, 85-100, 2018. (DOI :10.1007/s11123-018-0536-8).

 
   C. MASTROMARCO, S. GHOSH (2017).  
“International Trade, Immigration And Human Capital : A Bayesian Efficiency Analysis Of The 50 U.S. States”, Regional Studies, forthcoming. (DOI : 10.1080/00343404.2017.1361020).

    C. MASTROMARCO, L. SIMAR (2017) “Global Dependence and Productivity : A Robust Nonparametric World Frontier Analysis”, Economic Modelling, forthcoming. (DOI:10.1016/j.econmod.2017.09.015).

   C. MASTROMARCO, L. SERLENGA, Y. SHIN (2016) “Modelling Technical Efficiency in Cross Sectionally Dependent Stochastic Frontier Panels”, Journal of Applied Econometrics, 31, 281-297. (DOI : 10.1002/jae.2439).

   C. MASTROMARCO, L. SIMAR (2015) “Effect of FDI and Time on Catching-up : New Insights from a Conditional Nonparametric Frontier Analysis” Journal of Applied Econometrics, 30, 826-847, 2015. (DOI : 10.1002/jae.2382).

   F. RUSSO, C. MASTROMARCO, L. SERLENGA, Y. SHIN  (2014) “Poverty, inequality and growth in Albania. Empirical evidence, 2002-2005”, Economics of Transition, 22(4), 635-682. (DOI : 10.1111/ecot.12048).

    C. MASTROMARCO, L. SERLENGA, Y. SHIN (2013). Globalisation and technological convergence in the EU. JOURNAL OF PRODUCTIVITY ANALYSIS, vol. 40, p. 15-29, ISSN: 0895-562X, doi: 10.1007/s11123-012-0308-9.

   C. MASTROMARCO, S. GHOSH (2013). Cross-border Economic Activities, Human Capital and Efficiency: A Stochastic Frontier Analysis for OECD Countries. WORLD ECONOMY, vol. 36, p. 761-785, ISSN: 0378-5920, doi: 10.1111/twec.12010   


   C. MASTROMARCO, L. SERLENGA, Y. SHIN (2012). Is Globalization Driving Efficiency? A Threshold Stochastic Frontier Panel Data Modelling Approach.. REVIEW OF INTERNATIONAL ECONOMICS, vol. 20, p. 563-579, ISSN: 0965-7576, doi: 10.1111/j.467-9396.2012.01039.x       


   
C. MASTROMARCO, A. ZAGO (2012). On modeling the determinants of TFP growth. STRUCTURAL CHANGE AND ECONOMIC DYNAMICS, vol. 24, p. 373-382, ISSN: 0954-349X, doi: 10.1016/j.strueco.2012.04.001

   
F. AIELLO, C. MASTROMARCO, A. ZAGO (2011). Be Productive or Face Decline. On the Sources and Determinants of Output Growth in Italian Manufacturing Firms. EMPIRICAL ECONOMICS, vol. 41, p. 787-815, ISSN: 0377-7332

   
C. MASTROMARCO, SUCHARITA G (2009). Foreign Capital, Human Capital and Efficiency: A Stochastic Frontier Analysis for Developing Countries. WORLD DEVELOPMENT, vol. 2, p. 489-502, ISSN: 0305-750X, doi: 10.1016/j.worlddev.2008.05.009

   
C. MASTROMARCO, M. RUNKEL (2009). Rule Changes and Competitive Balance in Formula One Motor Racing. APPLIED ECONOMICS, vol. 41, p. 3003-3014, ISSN: 0003-6846, doi: 10.1080/00036840701349182

C. MASTROMARCO (2008). Foreign Capital and Efficiency in Developing Countries. BULLETIN OF ECONOMIC RESEARCH, vol. 60, p. 351-374, ISSN: 0307-3378.

C. MASTROMARCO, WOITEK U (2007). Regional Business Cycles in Italy. COMPUTATIONAL STATISTICS & DATA ANALYSIS, vol. 52, p. 907-918, ISSN: 0167-9473

C. MASTROMARCO, WOITEK U (2006). Public Infrastructure Investment and Efficiency in Italian Regions. JOURNAL OF PRODUCTIVITY ANALYSIS, vol. 24, p. 57-65, ISSN: 0895-562X .

 

Book Chapters

Contributi in volume (Capitoli o Saggi)

C. MASTROMARCO, L. SIMAR, P. WILSON “Intermediate methodology : Statistical analysis of deterministic benchmar- king Inference in nonparametric frontier models”  in AA. VV, editors William Greene and Thijs ten Raa, Handbook of Economic Performance Analysis. Palgrave Macmillan, forthcoming.

FERRI G., LI-GANG LIU, MASTROMARCO C, SERLENGA, L. (2019)Can the Belt and Road Initiative Promote the Catching-up of China’s West and South-West ?” (with Giovanni Ferri, Liu Li-Gang and Laura Serlenga) in AA. VV., How China’s Silk Road Initiative is Changing the Global Economic Landscape, Routledge, 2019. [ ISBN 978-1-138-31745-1]

KAPETANIOS G., MASTROMARCO C., SERLENGA L., SHIN Y. (2017), “Multi-dimensional Panel Data Modelling in the Presence of Cross Sectional Dependence ”, in AA. VV, editor Laszlo Matyas, The Econometrics of Multi- dimensional Panels, pp. 291-322, Springer, 2017. [ ISBN 978-3-319-60782-5] [DOI : 10.1007/978 − 3 − 319 − 60783 − 210]

MASTROMARCO C., SERLENGA L., SHIN Y. “Multilateral Resistance and the Euro Effects on Trade Flows ”, in AA. VV., Spatial Econometric Interaction Modelling. Series : Advances in Spatial Science, pp. 253-278, Springer, 2016. [ ISBN 978-3-319-30194-5]

FERRI G., LI-GANG LIU, MASTROMARCO C. (2012). Technical Efficiency and Governance: The Case of China. In: Giorgio Gomel, Ignazio Musu, Beniamino Quintieri. The Chinese Economy. Recent Trends and Policy Issues. p. 55-79, LONDON: Springer, ISBN: 9783642286377, doi: 10.1007/978-3-642-28638-4.

MASTROMARCO C. (2009). Sources and Determinants of Total Factor Productivity Growth in Albania and other Transition Economies. In: R. Capolupo, S. Cani, G. Ferri. Towards European Integration: Cooperation and Development Across the Adriatic Basin. p. 79-95, Bari:Grafiche Vito Radio Editore, ISBN: 9788888793269.

AIELLO F., MASTROMARCO C., ZAGO A.(2008). Il ruolo delle infrastrutture e del sistema bancario sulla produttività delle imprese manifatturiere. In: CELLA G., ZAGO A.: Competitività ed efficienza dell'economia italiana: fattori sistemici e valutazioni quantitative. p. 113-145, BOLOGNA: Il Mulino, ISBN: 9788815121219.

MASTROMARCO C., SERLENGA L., PERAGINE V. (2009). Dalla Metrica dei consumi alle capabilities : un’analisi multidimensionale della povertà in Puglia. In: AA. VV., Primo Rapporto sulla povert`a e l’esclusione sociale in Puglia, ed. (F. Chiarello and V. Peragine).

MASTROMARCO C., PERAGINE V. (2009). Per una prima analisi delle politiche : spesa sociale e indicatori di disagio in provincia di Bari. In: AA. VV., Povertà e politiche di inclusione sociale in provincia di Bari, Meridia.

 

Article under Revision

Articoli in fase di revisione

C. MASTROMARCO, L. SIMAR, “The Endogenous Effect of Human Capital on World Technology Frontier”, Working Paper Institut de Statistique, Université Catholique de Louvain (UCL)(November 2018).

Working papers

“How to Estimate Conditional Frontiers” (with L ́eopold Simar and Ingrid Van Keilegom), mimeo Institut de Statistique, Universit ́e Catholique de Louvain (UCL)(September 2019).

 “Determinants of Success at the Ancient Olympic Games” (with Flavia Frisone and Ulrich Woitek), mimeo, Department of Economics, University of Salento and University of Zurich (July 2019).

"Efficiency in Italian Wine Production" (with Pier Paolo Miglietta and Pierluigi Toma9, mimeo, Department of Economics, University of Salento and University of Zurich (July 2019).

“Does Corporate Taxation Affect Leverage in the Short Run? Evidence from a Quasi-Natural Experiment.” (with Giampaolo Arachi, Valeria Bucci, Alberto Zanardi), mimeo, Department of Economics, University of Salento, (November 2017).

“Human and Public Capital Spatial Interaction : A Stochastic Efficiency Model” (with Ulrich Woitek), mimeo, Department of Economics, University of Salento and University of Zurich (November 2017).

"A New Measure of the Output Gap for the EU Countries : A State Space Approach to Productivity and Efficiency Measurement” (with Ulrich Woi-tek), mimeo, Department of Economics, University of Salento and University of Zurich (January 2017).

"Human and Public Capital Spatial Interaction : A Stochastic Efficiency Model” (with Ulrich Woitek), mimeo, Department of Economics, University of Salento and University of Zurich (November 2017).

"A Stochastic Frontier Model with Time-Varying Vectorautoregressive Inef- ficiency” (with Ulrich Woitek), mimeo, Department of Economics, University of Salento and University of Zurich (November 2017).

 

Human Capital and Firms' Dynamics: Some Evidence for Britain and Italy (with Vania Sena), mimeo Department of Economics, Unviersity of Salento and Aston Business Scholl, Aston University, Birmingham July 2010). 

 

  

 

 

Temi di ricerca

I suoi interessi di ricerca sono in Econometria Applicata, in particolare  i modelli panel e le serie storiche, l'analisi Bayesiana, l'econometria non parametrica.

Oggetto dei suoi studi sono: l’analisi dell’efficienza e della produttività con l’utilizzo della metodologia della frontiera stocastica, i cicli economici e la crescita con l’utilizzo dell’analisi spettrale e l’economia dello sport.