QUANTITATIVE METHODS III
Syllabus
Aggiornato A.A. 2022-2023
Il modello di regressione lineare con uno (revisione) o più regressori
Assunzioni del modello lineare e relativa Diagnostica
Inferenza
Valutazione di studi basati sulla regressione
Regressioni per serie storiche e previsioni
Effetti causali dinamici
LIBRO DI TESTO: Introduzione all'Econometria, James H. Stock e Mark W. Watson (5a ed.).
OBIETTIVI FORMATIVI:
Il corso fornisce le basi dell'analisi statistica ed econometrica di dati sezionali e serie storiche, evidenziandone le potenzialità̀ applicative in ambito economico e finanziario.
Si presenta il modello di regressione lineare, nella sua versione semplice e con più regressori, e lo stimatore dei Minimi Quadrati Ordinari, con relative assunzioni e proprietà. Con riferimento alle serie storiche, il corso introduce le nozione di autocorrelazione, di non-stazionarietà e di eteroschedasticità, analizzandone le conseguenze in termini di stima di modelli di regressione e illustrando le strategie necessarie per tenerne conto nelle analisi di regressione.
Durante il corso, gli studenti e le studentesse saranno sollecitatie, mediante esercitazioni e l'utilizzo di appropriati software, ad applicare le nozioni teoriche e metodologiche al fine di risolvere problemi empirici nell'analisi di dati reali di natura macro e micro economica.
Il corso sviluppa le competenze digitali relative allo standard europeo DIGCOMP 2.1 (Area di competenze 1: Alfabetizzazione su informazioni e dati; Area di competenze 2: Comunicazione e collaborazione; Area di competenze 3: Creazione di contenuti digitali)
CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE:
Conoscenza dei tipi di dati e delle relative tecniche di analisi univariate, mediante regressione lineare semplice, regressione lineare multipla, introduzione alle serie storiche.
CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE:
Capacità di selezionare i più opportuni modelli di analisi dei dati e della relazione tra variabili in ambito economico, finanziario ed aziendale, a seconda del tipo di dato e della domanda di ricerca che si pone.
AUTONOMIA DI GIUDIZIO:
Saper valutare quali sono le fonti migliori dei dati, laddove disponibili, e saper organizzare una raccolta dati attendibile in caso contrario. Elaborazione ed interpretazione critica dei dati di natura quantitativa e qualitativa, relativi a fenomeni economici, finanziari ed aziendali. Analisi e valutazione di documenti della statistica ufficiale nazionale e internazionale, di articoli scientifici contenenti informazione statistica, di casi di studio.
ABILITÀ COMUNICATIVE:
Capacità di individuare e presentare in modo comprensibile ed efficace il metodo empirico utilizzato per la risoluzione di problemi/casi di studio di natura economica, finanziaria e/o aziendale nonchè i relativi risultati ottenuti dall'analisi dei dati, anche mediante rappresentazioni grafiche e tabellari.
CAPACITÀ DI APPRENDIMENTO:
Capacità di apprendere autonomamente tecniche di analisi dei dati anche più avanzate e sofisticate, eventualmente necessarie in attività professionali o studi successivi, utilizzando gli strumenti appresi durante il corso.