ECONOMETRIA

Il corso approfondisce alcuni aspetti dei metodi econometrici con riferimento ai modelli di regressione univariati e multivariati sia utilizzando dati di tipo cross section che di serie storica. In particolare, verranno introdotti il concetto di esogenità, stazionarietà e di cointegrazione, che sono concetti chiave in ambito economico/econometrico. Si propone quindi di preparare lo studente a utilizzare strumenti econometrici essenziali per la misurazione, l'interpretazione e la previsione dei fenomeni economici e finanziari. Il corso è volto alla pratica econometrica.

Conoscenze e capacità di comprensione
La frequenza e la partecipazione attiva alle lezioni frontali, alle esercitazioni, alle attività di tutorato e lo studio individuale consentiranno allo studente di acquisire le seguenti conoscenze e capacità di comprensione:
- conoscere i fondamenti teorici dei modelli e metodi econometrici
- comprendere la specificazione, l'inferenza e la previsione con modelli di regressione
- analizzare, comprendere ed interpretare i fenomeni economici e finanziari attraverso strimenti econometrici

Capacità di applicare conoscenza e comprensione
Attraverso il confronto con i docenti, gli esercitatori, i tutor e gli altri studenti e attraverso lo studio personale lo studente acquisisce la capacità di utilizzare nel modo più proficuo le conoscenze teoriche e di base al fine di:
- abilità di utilizzare strumenti analitici classici e moderni e la derivazione analitica formale per comprendere le relazioni economiche rilevanti
- trattare dati macroeconomici e finanziari per la specificazione, stima e previsione con modelli di regressione
- analizzare aspetti attuali dell'economia reale e finanziaria

Capacità di giudizio, abilità comunicative, capacità di apprendimento
Per quanto concerne l'autonomia di giudizio, le abilità comunicative e le capacità di apprendimento, sempre attraverso l'approfondimento personale e in gruppo dei concetti visti in aula, lo studente sarà in grado di:
- interpretare e gestire le dinamiche dell'economia, attraverso l'utilizzo di strumenti analitici avanzati
- l'interpretazione dei risultati prodotti da un software econometrico
- valutare i punti deboli e di forza dei metodi di analisi e della loro applicazione
- essere in grado di leggere in modo critico i risultati di un'analisi empirica

Elementi di inferenza statistica: stima, verifica delle ipotesi (valori critici e p-value) ed intervalli di confidenza (almeno per la media campionaria)

1. Introduzione al modello di regressione lineare
1.1. Introduzione
1.2. Modello di regressione semplice
1.3. Modello di regressione multivariato
1.4. Esempi

2. Proprietà asintotiche degli stimatori
2.1. Proprietà asintotiche stimatore OLS
2.2. Inferenza
2.3. Esempi

3. Processi stocastici univariati stazionari
3.1. Il modello di regressione con serie storiche stazionarie
3.2. I modelli AR, MA ed ARMA
3.3 Esempi

4. Processi stocastici non stazionari
4.1. Processi con radice unitaria e regressione spuria
4.2. Processi trend stazionari (TS) e stazionari in differenze (DS)
4.3. Introduzione al concetto di cointegrazione
4.4. Esempi

Testi di riferimento per il programma svolto:

- R. C. Hill, W. E. Griffiths G. C. Lim (2013), Principi di Econometria, Ed. Zanichelli

Opzionale (testi piu' avanzati):
- Hamilton J.(1995), Time Series Econometrics
- Wooldridge J. Introductory Econometrics: A Modern Approach 7th, ed. Cengage Learning

L'esame è scritto, dalla durata di circa 90 minuti. Gli esercizi verteranno su argomenti discussi in classe, sia teorici che empirici.

Lezioni in aula, esercitazioni, tutorship per la costruzione di modelli econometrici su dati economici e/o finanziari utilizzando un software econometrico

Italiano

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scritto e orale