Assessment- Individual Final Project

Foundations of Statistics and Econometrics, MANM467

Semester 1, 2021-22

Essential Information:

     Students    need    to    prepare    the    final    project    individually    and    submit    it before Wednesday 5th January 2022, 4:00 pm via Surrey Learn.

     The project consists of applying econometric analyses based on a real-world dataset using statistical software (Stata). The expected level of econometric analyses will be based on the lectures and lab sessions.

Dataset and Project description:

     In week 7, students will be given a longitudinal dataset, the details of the required analyses of the project, along with a guideline for writing up the project report and a sample report.

     The  dataset  and  the  analyses  descriptions  will  be  available  from  SurreyLearn, Assessment Information folder.

     Stata software is available on All FASS labs and ALL central labs computers. It is also    accessible    from    students’    computers    via     Surrey    virtual    desktop (https://desktops.surrey.ac.uk/).

Content and Structure:

The  final  project  consists  of applying  econometric  analyses  on  the  given panel  dataset. During the lab sessions, students will be given short exercises to practice with an airport dataset in order to become familiar with the expected level of analyses of the final project. Overall, the required analyses are as below. Please note the models’ exact specifications, along with the data set, will be given in week 7.

Introduction

     Pre-inspect the data

     Generate  needed  variables  from  the  original  variables,  or  apply  transformations required (e.g., log transformation) to build your main variables for the regression models and briefly explain the finals variables.

Correlation Matrix and Descriptive Statistics

     Provide the correlation matrix and descriptive statistics of the variables.

     Apply a statistical test to see if there is any difference between some subsamples regarding a few variables and interpret the results.

Exploratory Analyses

     Inspect the data graphically, such as checking the normality, detecting the possibility of outlier observations, and plot scatter plots to pre-check the relation between the dependent and independent variables.

Regression Analyses

     Run an OLS linear regression (baseline model) for the dependent and independent variables (including the control variables) and interpret the results in detail. Students need to clearly explain the statistical significance of the independent variables’ impact and discuss the magnitude of their impact on the dependent variable (i.e., statistical significance and the effect size).

     Run a modified version ofthe baseline model as required and discuss the new results.

     Build a regression model to compare the effect of the given independent variable across different subsamples.

Robustness Analyses

     Apply  some  diagnostic  analysis  on  the  model  (e.g.,  testing  for  the  potential multicollinearity  and  serial  correlation  issues, potential  endogeneity  in the model, quadratic relationship, etc.) and apply appropriate remedies wherever asked.

Format

     The project file should be in Microsoft word format in Times New Roman 12 point font double spaced for submission. The project’s length should be no more than 3500 words (excluding tables, graphs, and appendix).

     The report’s quality (i.e., clarity, rigour, and depth) is more important than the length.

     All  tables  and  figures  should  be  numbered  and  titled  (with  captions  whenever additional explanation is required).

     Graphs should be visually informative and precise (e.g., colours, legend, axis scale, etc.).

     Tables should be exported from statistical software to a proper and readable Word format.  The  label  of the  variables  in  tables  (and  graphs)  should  be  clear  and informative.

     The programming codes used for preparing the tables, graphs, and regressions should be provided in a clear and readable format in the appendix.