La tesi di economia può prendere due strade molto diverse, e la prima decisione è capire quale stai percorrendo: una tesi empirica, che mette alla prova un’ipotesi con i dati, o una tesi teorica/compilativa, che ricostruisce un dibattito. Le due richiedono competenze diverse, e ti affianchiamo in entrambe — ma la maggior parte dei blocchi nasce nella tesi empirica.
I dati: dove trovarli e come citarli
In economia non esistono “i dati su internet”: esistono fonti ufficiali, ed è da lì che si attinge. Le principali, per tipo di ricerca:
- ISTAT — dati macroeconomici, demografici e sociali italiani;
- Eurostat — dati comparabili a livello europeo;
- Banca d’Italia e BCE — variabili monetarie, finanziarie e creditizie;
- OECD e World Bank — confronti internazionali e indicatori di sviluppo;
- AIDA / Orbis — bilanci e dati di impresa, indispensabili per le tesi di economia aziendale.
Ogni fonte ha le sue unità di misura, le sue serie e i suoi vincoli temporali. Ti aiutiamo a scegliere quella giusta, a costruire un dataset coerente e a citare la provenienza dei dati: una tesi empirica seria deve permettere a chiunque di ritrovare gli stessi numeri.
Consulenza sul modello: scegliere lo strumento adatto alla domanda
L’errore tipico è partire dal software invece che dalla domanda. Il modello si sceglie in base alla natura dei dati e all’ipotesi:
- regressione OLS per relazioni tra variabili su dati cross-section;
- modelli su dati panel (effetti fissi o casuali) quando hai unità osservate nel tempo;
- modelli per serie storiche (ARIMA, VAR) quando il tempo è la dimensione centrale;
- regressione logistica quando la variabile dipendente è binaria.
Lavoriamo con i software standard della disciplina — Stata, R, Gretl (gratuito, molto usato nelle tesi triennali) ed EViews — e ti seguiamo dalla stima del modello alla lettura dei risultati.
Leggere l’output senza farsi ingannare
Una tabella di regressione è piena di numeri che dicono poco se non si sa cosa guardare. Ti spieghiamo, riga per riga, come interpretare coefficienti (segno e dimensione dell’effetto), p-value e significatività, R² e bontà di adattamento, errori standard. E soprattutto ti guidiamo sui test diagnostici che spesso fanno la differenza in discussione: eteroschedasticità (test di Breusch-Pagan, White), multicollinearità (VIF), autocorrelazione (Durbin-Watson). Un modello presentato senza diagnostica è un modello che il relatore può smontare.
Correlazione non è causalità
È la trappola concettuale più frequente. Una regressione mostra associazioni tra variabili; affermare che X causa Y richiede ben altro. Ti aiutiamo a essere onesto con i tuoi risultati: a riconoscere i problemi di endogeneità, a usare dove serve variabili strumentali o effetti fissi per attenuarli, e a formulare conclusioni proporzionate a ciò che il modello può davvero dimostrare. Questa cautela, paradossalmente, è ciò che rende una tesi più forte.
E se la tesi è teorica?
Per le tesi compilative il valore non sta nei dati ma nell’argomentazione: ricostruire un dibattito (per esempio le diverse risposte delle scuole di pensiero a una crisi), confrontare modelli teorici, mettere in fila la letteratura più autorevole. Ti supportiamo sulla struttura, sulla selezione delle fonti e sulla capacità di tenere insieme un discorso che progredisce invece di accumulare riassunti.
In entrambi i casi il lavoro resta tuo: tu poni la domanda economica e ne trai le conclusioni, noi ti diamo il metodo e gli strumenti per arrivarci con rigore.
