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Econ 120C: Econometrics

Summer 2022

1.  Teaching Team

Instructor:  Professor Yixiao Sun, [email protected]

Teaching Assistant:  Chen Lin, [email protected]

Reader:  Linchen Zhang, [email protected]

 

2.  Organization           Delivery and class time

● I plan to deliver the lectures in-person.   However, the university gives each instructor permission to teach half of the classes remotely.

● The lecture meeting time and place:  2:00pm-3:20pm, PETER 103 Monday to Thursday.

● In-person lectures will be pod-casted. The EdTech (https://edtech.ucsd.edu/) controls when each podcast will be posted on Canvas (under ìMedia Galleryî).

● The discussion sessions will be delivered live, remotely via Zoom.

● The discussion meeting time: 1:00pm-2:50pm on Fridays

● Please log onto canvas.ucsd.edu to get Zoom links (under ìZoom LTI PROî) for discussion sessions.

● Discussion sessions will be recorded and made available on Canvas under ìMedia Gallery.î

 

O¢ ce hours

We will hold our o¢ ce hours via Zoom. Zoom links will be posted on Canvas (under ìZoom LTI PROî)

Yixiao Sunís o¢ ce hours: 4:30 pm ñ5:30 pm on Tuesday and Thursday.


Communications

1. We are available for questions during our o¢ ce hours and discussion sessions.

2. You can post your questions to the discussion board on Canvas. We will check the discussion board regularly and answer your questions there. Please use the discussion board rather than emailing us unless you need to discuss a private matter.

3. When you have to email us regarding a private matter, please include ECON120C in the subject line (this is a good practice for any course), and we will try to respond to your email before any other emails.

4. As your instructor and teaching assistant, we do not have any control over enrollment, waiting list, and any other administrative issues.  These matters are handled by the departmentís undergraduate advising o¢ ce.

 

3.  Course Description

This course covers contemporary causal inference methods in observational studies. In a complex system, economic and beyond, causal inference aims at determining the causes and e§ects of the actions being studied ó for example, the e§ect of in- creasing the minimum wage on employment, the impact of increasing the education level on earnings, the e§ect of more (or less) aggressive police responses on reducing domestic violence, and the ináuence of introducing higher property-right protection on economic growth.  The course introduces students to the concepts and methods that are commonly used by economists and other practitioners to identify and es- timate the causal e§ects of an action or policy.   The main topics are correlation vs causality, panel data methods, instrumental variable regression, experiments and quasi-experiment, di§erence-in-di§erences, and regression discontinuity.  The course will enable students to provide insightful and enlightening answers to many interest- ing questions of causation. It will also equip students with the knowledge to estimate the fundamental relationships in economics such as the demand and supply.   The course is particularly recommended for students who plan to pursue a quantitative career in business analytics, policy evaluation, etc.

Throughout, we will focus on both understanding and doing. The understanding part will come from lectures and discussion sessions. The doing part will come from problem solving and extensive statistical software use.  This course requires serious commitment.  Econometrics is best learned by doing, and you will be asked to do a fair amount of hands-on work.

 

Prerequisites

ECON120C is the sequel to ECON120B. You are expected to have a thorough grasp of the material covered in ECON120B, namely, the linear regression model. In addition, you are expected to be familiar with basic statistics and probability, and to have some working knowledge of calculus. You are also expected to know some Stata.


Textbook

The required textbook for this class is Introduction to Econometrics, by James Stock and Mark Watson. The book will be available as an eBook through Canvas.

The eBook is provided by the UC San Diego Bookstore through Canvas and are free for the Örst week of classes.  After the Örst week, your student account will be charged a special reduced price unless you opt out. If you decide to opt out you must complete the process by August 6th, 2022, 11:59PM PDT, and you will be responsible for sourcing the materials elsewhere.

Note that the lectures will cover many additional materials not found in the textbook.

Econometrics Video Handbook

The course will follow the Econometrics Video Handbook (EVH) fairly closely. The EVH is available through Canvas. For some topics, you may be asked to watch videos in the EVH. I will post on Canvas which video(s) to watch. The EVH is the product of the departmentís most recent e§ort in modernizing econometric training at UCSD.

 

Main Topics (subject to change)

Part I. Review of Econ120A/120B.

Part II. Causality and Causal Models;  Threat to the validity of OLS for causal inference

Part III. Panel Data Models

Part IV. IV and 2SLS

Part V. Experiments and Quasi-experiments: DID and RDD

 

4.  Software

You will have to use the statistical software package Stata to solve some assignment problems.  Download and license information is available on Canvas.  Please do not distribute the license information outside of UCSD. It is against the law.

5. Assessment

Assignments (15%)

There will be four assignments, each of which will carry a weight of 3.75% toward the Önal class grade.  For each assignment, (a random) half of the questions will be graded based on completeness, and the other half will be graded based on correctness. Completeness grading will use three scales. A score of 50% will be given to a question that is clearly incomplete, but has made a start towards answering some part of the


question.  A score of 75% will be given to a question that is largely complete, but does not answer every part in full. A score of 100% will be given to a question that is clearly well-done, and answers all parts of the question.

The assignments will involve both theoretical and empirical work.  If you have any question on the problem sets, please ask us during our o¢ ce hours.  Our o¢ ce hours are for you.

Answers to assignments are to be submitted via Canvas. You can scan your answer into a pdf using a free app on your smart phone.  DO NOT email any assignment (we will ignore the assignment sent to our email accounts).

Assignments are due at 11:59 pm on the Örst four Sundays of SSII. LATE answers  will  not  be  accepted!   The lowest assignment score will be dropped. If you are happy with the Örst three scores, you do not need to submit the last assignment. The average of the highest three scores will be counted toward your Önal grade. The tradeo§ for this beneÖt is that we will be strict about not accepting late assignments. Please DO not request an extension for ANY reason.  Such a request will be ignored automatically.  Requesting for an exception is not fair to other students and imposes extra burdens on the teaching team.

For each assignment, a solution will be posted on Canvas after its due date. The solution will be posted together with the assignment. Some assignment problems will appear in the exams.

If you have any questions about assignment grading,  please email our reader Linchen Zhang, [email protected] who will grade all assignments.

 

Midterm Exam (35%) and Final Exam (50%)

There will be one midterm exam and one Önal exam.

Midterm Exam Time: August 17, 2022, during the lecture time.

Final Exam Time: September 3, 2022; 3:00pm-5:59pm

● Both exams will be delivered via Canvas.  Please make sure you have a good and stable internet connection.

● Both exams will be closed-book.   No calculator is needed or allowed.   You are not supposed to get assistance from others or post your question on the Internet during an exam.   You are not allowed to use any search engine or online translator. You can have ONE page (double-sided, no larger than 8.5in by 11in) of note. It must be hand-written; photo reducing and pasting are not permitted. The one-page policy applies to both the midterm exam and the Önal exam.

● There will be no make-up exam. If you miss the midterm for a veriÖable medical reason, I will use your Önal exam score for the missing midterm. Failure to notify me promptly that you must miss the midterm will result in a zero grade. I will not excuse any other absences, as the exam time is given well in advance. Please do not request an exception.   Such a request will be ignored automatically. Unexcused absences will result in a zero.


● There will be no alternative exam time for either the midterm exam or the Önal exam.  Please do not request a di§erent exam time for any personal reason (e.g., a ceremony of any type, organization activity of any type, family reunion, ...) unless it is related to an unexpected health issue. In such a case, a doctorís certiÖcate is required. Please make sure that the doctorís name, phone number, and email address are legible. We may contact the doctor to conÖrm the health issue.

● We will use Zoom to proctor the exams. You are required to show your student ID to your camera at the beginning of the exam.  You are required to submit your Zoom meeting ID in advance and record your video with both audio and video on.  Please share your computer screen  (only one monitor is allowed). Make sure that your desktop, your face, and your hands will appear in the Zoom recording.  Submit your Zoom recording by embedding the video into a video submitting assignment on Canvas.  Failure to submit the Zoom meeting ID for the exam session or provide a proper recording will result in a zero grade for the exam.    Please read the exam proctoring protocol on the class page carefully.

 

Grading

All three parts (the assignments, the midterm exam, and the Önal exam) are needed to pass the class. If there is a zero in any of the three parts, you will get an ìF.îFor example, if you turn in none of the assignments, you will receive an ìFîregardless of your exam scores.

Conditional on a non-zero score on each of the three parts, the course grade will be assigned as follows.

First, the weighted average of numerical scores will be obtained.  Suppose your scores on the assignment are 100, 100, 100, and 75.  Your midterm and Önal exam scores are 80 and 85, respectively. Then the weighted average is

100 × 3.75% + 100 × 3.75% + 100 × 3.75% + 100 × 3.75% +80 × 35%

+85 × 50%

=   85.50.

The weights on the assignments, the midterm, and the Önal exam cannot be changed.

Second, if the class average of the weighted average is below 70 points, points will be added to all scores to bring the average score to 70 points.   The possible adjustment is based on the weighted score only. No adjustment will be made for either exam.

Finally, letter grades will be assigned using the following scale:

 

 95 A+

[80,85) B+

[65, 70) C+

[45, 50) D

[90,95) A

[75,80) B

[60, 65) C

< 45 F

[85,90) A-

[70,75) B-

[50,60) C-

 

 

Note that the scale is exact.  For example, if your score is 90.50, you will get an A; If your score is 89.9, you will get an A-. Please do not email me for a grade change because you are only 0.1 away from the next grade.

Note:  We  will  follow  the  above  grading  criteria  as  much  as  possible but the instructor may have to make a change upon a request from the department, the university, or for other unforeseeable reasons.

We can help with any questions you may have before the Önal exam during the whole summer session.  However, no opportunity for extra credits will be provided after the Önal exam. Please do not ask if there is anything else you can do to improve your grade after the Önal exam. You should ask yourself and us this question before

the Önal exam.  All issues should be sorted out as soon as they arise ó do not wait until after the Önal exam.

6.  Other Policies

If you have a documented disability, please email me your documentation as soon as possible so that I can make suitable accommodations for you. If you believe that you have a disability and need some special accommodations, please register with the

O¢ ce for Students with Disabilities.

Students who violate UCSDís academic integrity policy will earn a failing grade for the course.  In addition, the Council of Deans of Student A§airs will impose a disciplinary penalty.