ECONOMETRICS-PRACTICE

Il corso Econometrics rientra tra gli insegnamenti caratterizzanti del percorso Finance del Corso di Laurea Magistrale in Economics and Finance. Il corso si propone di fornire agli studenti le conoscenze e le competenze necessarie per analizzare e misurare fenomeni economico/finanziari riguardanti in particolare i mercati finanziari e le istituzioni finanziarie attraverso l'utilizzo di metodi statistici ed econometrici avanzati. Il corso mira a presentare i principali metodi econometrici per modelli di regressione multipla, con particolare riferimento ai metodi per l'analisi delle serie storiche e alla loro applicazione nel mondo della finanza.

Le esercitazioni hanno l'obiettivo di consolidare l'apprendimento di metodi statistici ed econometrici attraverso lezioni pratiche, svolgimento di esercizi teorici ed empirici con applicazioni su software statistici.

Conoscenza e comprensione:
- saper specificare un modello econometrico partendo da un modello economico/finanziario
- conoscenza delle ipotesi alla base di ciascun modello econometrico e padronanza degli strumenti analitici utili per affrontare analisi quantitative
- comprensione dei fenomeni economico/finanziari che riguardano i mercati finanziari e le istituzioni finanziarie a livello nazionale e internazionale attraverso i più recenti modelli dell'economia della finanza e dell'econometria;

Capacità di applicare conoscenza e comprensione:
- interpretazione e gestione delle dinamiche della moderna finanza negli scenari macrofinanziari e rispetto ai modelli decisionali caratteristici dei mercati finanziari, attraverso l'utilizzo di strumenti analitici avanzati appresi durante il corso
- capacità di disegnare strategie utili a misurare e quantificare fenomeni e relazioni tra variabili finanziarie e macroeconomiche
- capacità di risolvere con strumenti analitici e attraverso analisi empiriche quesiti di particolare interesse nell'econometria della finanza

Capacità di giudizio:
- valutazione di vantaggi e i limiti delle metodologie apprese e della loro applicazione a tematiche di interesse
- capacità di interpretare criticamente i risultati emersi nelle analisi empiriche

Strumenti matematici:
algebra lineare
calcolo differenziale
integrali

Strumenti statistici:
variabili aleatorie e distribuzioni di probabilità
stima puntuale e di intervalli
inferenza
metodo dei minimi quadrati ordinari e modelli lineari

PART 1: REGRESSION ANALYSIS

1. The Multiple Linear Regression Model
- Matrix formulation of the k-Variable Model; The algebra of least squares; Partial correlation coefficients; Geometry of least squares; Inference in the k-variable equation; Prediction

2. Some Tests of the k-Variable Linear Equation for Specification Error
- Specification error; Model evaluation and diagnostic tests; Tests of parameter constancy; Tests of structural change; Dummy variables

3. Maximum Likelihood (ML), Generalized Least Squares (GLS), and Instrumental Variable (IV) Estimators
- Maximum Likelihood estimators; ML estimation of the linear model; Likelihood ratio, Wald and Lagrange Multiplier Tests; Generalized Least Squares; Instrumental Variable estimators

4. Heteroscedasticity and Autocorrelation
- Properties of OLS estimators; Tests for heteroskedasticity and autocorrelation; Estimation under heteroskedasticity and with autocorrelated disturbances

PART 2: REGRESSION ANALYSIS WITH TIME SERIES DATA

5. Stationary univariate time series
- Univariate stochastic processes; ARMA models; autocorrelation and autocovariance functions; Wold's decomposition and invertible processes; Box-Jenkins selection

6. Modeling volatility
- ARCH and GARCH processes

7. Non-stationary univariate stochastic processes
- Models with trend; deterministic and stochastic trends; trend stationary and difference stationary series; integrated processes; unit root and stationarity tests
References:

8. Multivariate time series models with stationary regressors
- Autoregressive Distributed Lag (ADL) model; impact and long-run multipliers; impulse response function; Error correction model; Partial adjustment model

9. Multivariate time series models with integrated variables
- Linear combinations of integrated variables; spurios regressions; cointegration and ECM, testing for cointegration: Engle and Granger methodology

10. Multiple Equation Models
- Vector Autoregressions (VARs); Estimation of VARs; Vector Error Correction Models; Cointegration in VAR models; Johansen Methodology

PART 3: ADVANCED TOPICS

11. Panel data models
- Fixed and random effects models, correlated random effects, dynamic panel data models

12. Limited dependent variable models
- Linear probability model, Logit and Probit models, MLEs for binary choice model

Riferimenti bibliografici principali:

- Johnston, J. and J. Dinardo (1997), Econometric Methods, 4th edition, McGraw-Hill, New York.

- Ghysels, E. and M. Marcellino (2018), Applied economic forecasting using time series methods, Oxford University Press.- Enders, W. (2015), Applied Econometric Time Series, 4th edition, Wiley.
- Enders, W. (2015), Applied Econometric Time Series, 4th edition, Wiley.
- Verbeek, M. (2017), A guide to modern econometrics, 5th Edition, Wiley.

Bibliografia aggiuntiva:

- Le slide delle lezioni saranno rese disponibili sulla piattaforma Moodle durante il corso.

- Vogelvang B. (2005), Econometrics - Theory and Applications with EViews, FT Prentice Hall.
- Marcellino M. (2016), Applied Econometrics: An Introduction, EGEA.

Le esercitazioni non prevedono verifica dell'apprendimento ma hanno lo scopo di preparare adeguatamente gli studenti per il sostenimento dell'esame di Econometrics.

Esercitazioni e sessioni pratiche in cui è previsto anche l'utilizzo di software econometrici.

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scritto e orale