21210457 - Metodi statistici per l'econometria e la finanza

L’obiettivo di introdurre alle principali tecniche dell’econometria, il cui uso è ormai divenuto pratica corrente nel lavoro empirico in molti ambiti dell’analisi economica, finanziaria e aziendale. l’attenzione è focalizzata sull’intuizione che sta alla base dei diversi approcci e sulla loro rilevanza pratica. nel corso vengono introdotti e discussi esempi e applicazioni empiriche tratte da ambiti di analisi come l’economia del lavoro, la finanza, l’economia internazionale, l’economia ambientale, la macroeconomia, il management. l’utilizzo delle diverse procedure viene illustrato attraverso esempi di natura pratica basati sull’uso di dati tratti da casi reali, con l’impiego di un idoneo software (e-views, r).

Curriculum

scheda docente | materiale didattico

Programma

Richiami di inferenza e algebra lineare. Modello di regressione lineare classico: ipotesi di base del modello, stima dei minimi quadrati, stima di massima verosimiglianza, test sui parametri del modello, linearità, eteroschedasticità, autocorrelazione, multicollinearità, regressori endogeni e stimatori alle variabili strumentali, previsione lineare, errori di specificazione, stabilità della funzione di regressione.
Modelli per dati panel ad effetti fissi e casuali. Analisi delle serie storiche: aspetti descrittivi, modelli AR, MA, ARMA, modelli a ritardi distribuiti.




Testi Adottati

Introduzione all’econometria
James H. Stock - Mark W. Watson
Ed. Pearson

Econometria
Marno Verbeek
Ed. Zanichelli

Note del docente



Modalità Erogazione

Lezioni frontali in aula

Modalità Valutazione

Colloquio orale sugli argomenti del corso

scheda docente | materiale didattico

Programma

Richiami di inferenza e algebra lineare. Modello di regressione lineare classico: ipotesi di base del modello, stima dei minimi quadrati, stima di massima verosimiglianza, test sui parametri del modello, linearità, eteroschedasticità, autocorrelazione, multicollinearità, regressori endogeni e stimatori alle variabili strumentali, previsione lineare, errori di specificazione, stabilità della funzione di regressione.
Modelli per dati panel ad effetti fissi e casuali. Analisi delle serie storiche: aspetti descrittivi, modelli AR, MA, ARMA, modelli a ritardi distribuiti.




Testi Adottati

Introduzione all’econometria
James H. Stock - Mark W. Watson
Ed. Pearson

Econometria
Marno Verbeek
Ed. Zanichelli

Note del docente



Modalità Erogazione

Lezioni frontali in aula

Modalità Valutazione

Colloquio orale sugli argomenti del corso

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Programma

Richiami di inferenza e algebra lineare. Modello di regressione lineare classico: ipotesi di base del modello, stima dei minimi quadrati, stima di massima verosimiglianza, test sui parametri del modello, linearità, eteroschedasticità, autocorrelazione, multicollinearità, regressori endogeni e stimatori alle variabili strumentali, previsione lineare, errori di specificazione, stabilità della funzione di regressione.
Modelli per dati panel ad effetti fissi e casuali. Analisi delle serie storiche: aspetti descrittivi, modelli AR, MA, ARMA, modelli a ritardi distribuiti.




Testi Adottati

Introduzione all’econometria
James H. Stock - Mark W. Watson
Ed. Pearson

Econometria
Marno Verbeek
Ed. Zanichelli

Note del docente



Modalità Erogazione

Lezioni frontali in aula

Modalità Valutazione

Colloquio orale sugli argomenti del corso