CLAUDIO ROSSETTI PAPERS TEACHING CLAUDIO ROSSETTI LINKS CONTACTS
Claudio Rossetti Claudio Rossetti Claudio Rossetti CV

Assistant Professor of Econometrics at the University of Naples Federico II.

PhD in Econometrics and Empirical Economics from Tor Vergata University.
International PhD Program in Health Economics and Policy from the University of Lausanne.
Master (MSc) in Economics from Tor Vergata University.

Main research interests: Microeconometric theory and applications, Health Economics and Economics of Education, Quantitative Marketing and Experimental Economics.

PAPERS

  1. "Teacher motivation and student learning", with Gianna Barbieri and Paolo Sestito, Journal of Economic Policy, 33:1 (2017), 59-72.
  2. "In-Work Benefits for Married Couples: An Ex-Ante Evaluation of EITC and WTC Policies in Italy", with Giuseppe De Luca and Daniela Vuri, IZA Journal of Labor Policy, 3:23 (2014).
  3. "The heterogeneous thresholds ordered response model: Identification and inference", with Franco Peracchi, Journal of the Royal Statistical Society: Series A (Statistics in Society), 176:2 (2013), 1-20.
  4. "Heterogeneity in health responses and anchoring vignettes", with Franco Peracchi, Empirical Economics, 42:2 (2012), 513-538.
  5. "The determinants of teacher mobility: Evidence using Italian teachers' transfer applications", with Gianna Barbieri and Paolo Sestito, Economics of Education Review, 30:6 (2011), 1430-1444.
  6. "Drug compliance, co-payment and health outcomes: Evidence from a panel of Italian patients", with Vincenzo Atella, Franco Peracchi, and Domenico De Palo, Health Economics, 15:9 (2006), 875-892.
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BOOK CHAPTERS

  1. "Mobilità geografica e professionale dei docenti italiani", with Gianna Barbieri and Piero Esposito, in G. De Simone et al. (eds.), Rapporto sulla scuola in Italia 2009, Editori Laterza, Rome, 2009.
  2. "Sampling design and weighting strategies in the second wave of SHARE", with Giuseppe De Luca, in Axel Börsch-Supan et al. (eds.), First Results from the Survey of Health, Ageing and Retirement in Europe (2004-2007) — Starting the Longitudinal Dimension, 333-338, MEA, Mannheim, 2008.

CONFERENCE PROCEEDINGS

  1. "Il secondo programma di auto-valutazione dei CLM 2007-2008. Il progetto, il questionario e le prime riflessioni", with Andrea Lenzi, Sabrina Luccarini, and Roberto Dandi, in Luigi Frati et al. (eds.), Quaderni delle Conferenze Permanenti delle Facoltà di Medicina e Chirurgia, UNIVPM, Ancona, 40-41 (2007), 1732-1736.
  2. "Health and Income Inequalities in Europe: evidence from microlevel longitudinal data", Applied Health Economics and Health Policy, Vol. 3, Number I (Supplement), 2004.

DISCUSSION PAPERS

  1. "Teacher Mobility and Student Learning", with Gianna Barbieri and Paolo Sestito, INVALSI Working Paper, No.18/2013, January 2013.
  2. "In-Work Benefits for Married Couples: An Ex-Ante Evaluation of EITC and WTC Policies in Italy", with Giuseppe De Luca and Daniela Vuri, IZA Discussion Paper, No. 6739, July 2012.
  3. "The determinants of teacher mobility. Evidence from a panel of Italian teachers", with Gianna Barbieri and Paolo Sestito, Temi di Discussione, No. 761, Bank of Italy, June 2010.
  4. "Gender and regional differences in self-rated health in Europe", with Franco Peracchi, CEIS Research Papers, Vol. 7, Issue 2, No. 142, February 2009.

WORKING PAPERS

  1. "Actual and Desired Teacher Mobility and Student Achievement", with Paolo Sestito, June 2017.
  2. "A dynamic factor model of health and medical treatment", with Franco Peracchi, May 2017.
  3. "Unobserved heterogeneity in structural behavioral models using experimental data", with Giovanni Ponti, April 2017.
  4. "Quality Assurance in Higher Education. Promoting self-evaluation of Italian Medical Schools",October 2008.
  5. "Ordered probit models with anchoring vignettes", July 2008.
  6. "Medical drug consumption and compliance to prescribed regimen", July 2008.

TEACHING

University of Naples Federico II

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Learning goals

Introduction to empirical research in economics. Specifically, the aim of the course is to let students learn how to conduct independently, and how to evaluate critically, empirical studies in economics. At the end of the course students will know how to use the main regression methods in empirical research to analyze economic and financial phenomena. Students will also learn how to use statistical and econometric software.

Assessment Method

  • Home assignment, 30% of final grade
  • Written exam, 70% of final grade

Course Contents

  • Introduction
  • Review of probability and statistics
  • Linear regression model with one regressor
  • Linear regression model with one regressor: hypothesis testing and confidence intervals
  • Linear regression model with multiple regressors
  • Linear regression model with multiple regressors: hypothesis testing and confidence intervals
  • Regression with instrumental variables
  • Regression with binary response variable

Course materials

Reference Books

  • Wooldridge J.M, Introductory Econometrics. A Modern Approach. 5th Edition, Cengage Learning, 2013.
  • Stock J.H. and M.W. Watson, Introduction to Econometrics. 3rd Edition, Pearson Series in Economics.
  • Further readings about empirical applications in economics will be assigned during classes.

Software

Stata. Suggested readings:
  • Hamilton L.C., Statistics with Stata (Updated for Version 10), Brooks/Cole, 2009.
  • A. C. Acock. A Gentle Introduction to Stata. Fourth Edition, Stata Press, 2014.

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Exams

  • 13/06/2017 - ore 12:00, aula D10
  • 04/07/2017 - ore 12:00, aula D10
  • 12/09/2017 - ore 12:00, aula D10

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LUISS Guido Carli

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Obiettivi formativi

Il corso di Web Analytics e Marketing affronta con metodo rigoroso le tematiche inerenti il fare marketing nel contesto digitale e sociale nel quale individui, imprese e organizzazioni sono inevitabilmente immersi. Il corso ha l'obiettivo di fornire agli studenti le conoscenze essenziali sui modelli, processi, strumenti e tecniche che accompagnano le analisi, le decisioni e la gestione operativa del marketing nel mondo di Internet e dei social media. Oltre a fornire tali strumenti concettuali, il corso si propone di fornire agli studenti gli strumenti quantitativi fondamentali per l'analisi e misurazione delle azioni di web e social media marketing, tramite approfondimenti statistici sulle metriche maggiormente utilizzate per identificare le azioni di web e social media marketing che possono considerarsi di successo.

Prerequisiti

Non è obbligatoria alcuna conoscenza preliminare specifica. La familiarità con i concetti di base del marketing, dell'economia e della statistica è consigliata.

Verifica dell'apprendimento

  • Esercitazioni di Web analytics (gruppi): 40%
  • Project work (gruppi): 20%
  • Esame scritto finale (individuale): 40%

Materiale didattico

Web Analytics: Class notes and Practice

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Contatti

Ricevimento studenti

Si prega di richiedere un appuntamento tramite email al docente o ai collaboratori del corso.

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Obiettivi formativi

L'obiettivo del corso è dotare gli studenti dei metodi statistici di base per la raccolta e l'analisi di dati univariati e bivariati. Lo studio della Statistica descrittiva fornisce gli strumenti per un'analisi esplorativa dei dati. Lo studio della Teoria della Probabilità fornisce i modelli dei fenomeni soggetti a condizioni di incertezza. Lo studio dell'Inferenza statistica fornisce strumenti di analisi di dati relativi a fenomeni soggetti a condizioni di incertezza.

Verifica dell'apprendimento

L'esame consiste in una prova scritta, costituita da domande a risposta multipla e da quesiti di natura sia teorica che pratica; di norma con 3 ore di tempo a disposizione durante la quale non è consentita la consultazione di libri o appunti.

E' prevista durante il corso l'assegnazione di 2 problemi inerenti gli argomenti trattati applicati a dati reali (da risolvere in gruppi di al massimo tre studenti) e da riconsegnare al docente, con svolgimento mediante EXCEL. Ciascun problema risolto prevede l'assegnazione di un punteggio da 0 a 1. Il voto finale è ottenuto sommando all'esito della prova scritta la somma dei voti nelle 2 prove (0, 1, 2 punti), limitatamente alla prima prova sostenuta - con qualsiasi esito - in uno degli appelli della prima sessione.

Outline del corso

Lezioni

Caratteri statistici e distribuzioni di frequenza. Rappresentazioni grafiche. Indici di posizione. Indici di variabilità. Esperimento casuale ed eventi. Impostazione assiomatica e teoremi della probabilità. Probabilità condizionata. Eventi indipendenti. Variabili casuali univariate e bivariate discrete e continue. Modelli per variabili casuali. Il teorema del limite centrale. Introduzione al campionamento. Stima puntuale. Stima per intervallo. Test delle ipotesi. Correlazione e modello di regressione lineare semplice.

Esercitazioni

Gli studenti vengono sollecitati ad applicare le nozioni teoriche al fine di risolvere problemi empirici di natura economica e aziendale anche utilizzando programmi di calcolo statistico.

Materiale didattico

Testi di riferimento

A.C. MONTI (2008), Introduzione alla Statistica, ESI.

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Problem sets

Contatti

Ricevimento studenti

Si prega di richiedere un appuntamento tramite email al docente o ai collaboratori del corso.

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Obiettivi formativi

  • Conoscenza dei principali metodi di analisi dei fenomeni economici, analisi e previsione delle serie storiche economiche e finanziarie.
  • Utilizzo di software statistico-econometrici.

Verifica dell'apprendimento

  • Problem sets.
  • Esame scritto.

Outline del corso

  • Modello di regressione lineare.
  • Modelli lineari per dati panel.
  • Modelli per equazioni simultanee.
  • Introduzione ai modelli per serie storiche.

Materiale didattico

Testi di riferimento

  • Wooldridge J.M, Introductory econometrics: a modern approach, London: South Western Cengage Learning, 2009.
  • R.S. Tsay, Analysis of Financial Time Series, 3rd Ed, Wiley, 2010. (Ch. 1, Ch. 2.1 - 2.6, Ch. 3.1 - 3.5)
  • Altri utili riferimenti bibliografici:
    • Stock, J.H. & Watson, M.W., Intoduzione all'Econometria, 3/ed. it a cura di F. Peracchi, Pearson, Milano, 2012.
  • Durante le lezioni possono essere indicate ulteriori letture per alcuni argomenti.

Software

Stata. Suggested readings:
  • Hamilton L.C., Statistics with Stata (Updated for Version 10), Brooks/Cole, 2009.
  • A. C. Acock. A Gentle Introduction to Stata. Fourth Edition, Stata Press, 2014.

Contatti

Ricevimento studenti

Si prega di richiedere un appuntamento tramite email al docente o ai collaboratori del corso.

News:

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Obiettivi formativi

Conoscenza dei principali strumenti statistici di natura multivariata per l'analisi del comportamento del consumatore.

Verifica dell'apprendimento

Esame scritto.

Outline del corso

  • Metodi statistici per il posizionamento: Analisi in Componenti Principali.
  • Inferenza statistica per l'analisi del consumatore.
  • Modelli statistici per l'analisi del consumatore.

Materiale didattico

Testi di riferimento

  • Analisi dei dati e data mining per le decisioni aziendali, S. Zani, A. Cerioli, Giuffré Editore, 2007.
  • Statistica, D. M. Levine, T. C. Krehbiel, M. L. Berenson, 2 ed. italiana a cura di Raffaella Piccarreta, Milano: Apogeo, 2006.
  • Durante le lezioni possono essere indicate ulteriori letture per alcuni argomenti.

Contatti

Ricevimento studenti

Si prega di richiedere un appuntamento tramite email al docente o ai collaboratori del corso.

Master in Corporate Finance - LUISS Business School

News:

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Course description and objectives

This course aims at introducing students to the basic concepts and tools of statistics and enable them to relate these concepts and tools to real life problems.

Prerequisite

Basic knowledge of
  • mathematics and
  • statistics.

Assessment method

Written test.

Course outline

  • Descriptive statistics: tables, graphs, summary statistics, and dependence analysis.
  • Probability calculus and probability distributions.
  • Statistical inference: point estimation, confidence intervals and hypothesis testing.
  • The linear regression model.

Materiale didattico

Textbooks

  • A. Agresti and C. Franklin. Statistics: The Art and Science of Learning from Data. Third Edition, Pearson Education, Inc., 2013.

Software

Stata. Suggested readings:
  • Hamilton L.C., Statistics with Stata (Updated for Version 10), Brooks/Cole, 2009.
  • A. C. Acock. A Gentle Introduction to Stata. Fourth Edition, Stata Press, 2014.

Contacts

Office hours

Office hours by email appointment

Master in European Economic Governance

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Course description and objectives

This course aims at introducing students to the use of statistical software for

  • basic data analysis, and
  • application of statistical techniques for organization, visualization, synthesis and interpretation of data.

Prerequisite

Basic knowledge of

  • mathematics and
  • statistics.

Software

The statistical package Stata will be used throughout the course.

Assessment method

Computer-aided written exam.

Course outline

  • Introduction and quick tour of Stata. Organizing and visualizing data: data types.
  • Inputting data.
  • Variables and observations. Basic data manipulation.
  • Organizing and visualizing data. Tables and graphics for one variable.
  • Numerical descriptive measures for one variable. Basic sample statistics.
  • The association between two categorical variables. Contingency tables and basic sample statistics.
  • The association between two quantitative variables. Graphics and basic sample statistics.
  • The association between two quantitative variables. Regression.

Materiale didattico

Textbooks

  • A. Agresti and C. Franklin. Statistics: The Art and Science of Learning from Data. Third Edition, Pearson Education, Inc., 2013.

Software

Stata. Suggested readings:
  • Hamilton L.C., Statistics with Stata (Updated for Version 10), Brooks/Cole, 2009.
  • A. C. Acock. A Gentle Introduction to Stata. Fourth Edition, Stata Press, 2014.

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Office hours

Office hours by email appointment

Villa Appia, un posto meraviglioso in cui organizzare eventi.

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Claudio Rossetti, PhD

Assistant Professor of Econometrics

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