Facoltà di Economia

Lucia LeonelliProf.ssa Lucia Leonelli
Preside della Facoltà

La Facoltà di Economia dell'Università degli Studi di Roma "Tor Vergata" è un centro di formazione e di ricerca di eccellenza, riconosciuto a livello nazionale ed internazionale, ed è costituito da due dipartimenti: Economia e Finanza e Management e Diritto.

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La Facoltà di Economia è costituita dai dipartimenti:

Dipartimento di Economia e Finanza

Prof. Alberto Iozzi
Direttore

Dipartimento di Management e Diritto

Prof.ssa Martina Conticelli
Direttore

Iscrizioni e Trasferimenti

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Il tuo futuro comicia da qui!

Terza Missione

La Facoltà di Economia, da sempre impegnata a favore della crescita del tessuto socioeconomico italiano e nella cooperazione internazionale, declina la sua Terza missione impegnandosi in una ricerca di eccellenza utile a fini produttivi, capace di contribuire all’avanzamento della conoscenza, dei saperi culturali, scientifici e tecnologici atti a migliorare il benessere della società, attraverso una formazione di qualità, la creazione di partnership istituzionali e progetti con le imprese e per il territorio, il supporto della proprietà intellettuale e dell’imprenditorialità, il placement dei propri laureati, la promozione di iniziative volte a garantire sviluppo sostenibile, innovazione sociale, civic engagement e resilienza.

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Syllabus

Aggiornato A.A. 2017-2018

Aggiornato A.A. 2017-2018

This course is designed for the students of the Bachelor of Science in Business and Economics.
The aim of this course is to provide an introduction to the practice of econometrics. While both theoretical and practical aspects will be covered, emphasis will be on intuitive understanding.
Theoretical methodologies will be presented followed by an extensive application in R (https://www.r-project.org/) and other econometric softwares.

Syllabus


Review of Descriptive statistics
Data types, exploratory analysis (graphics and summary statistics) for univariate and multivariate data.

Review of probability
Main definitions (random variable, cdf and pdf), expected value and moments, notable distributions (Normal, standard normal, chi-square, F, T), convergences (in probability, in distribution and almost surely), Weak Law of Large Number, Central Limit Theorem.

Review of Statistical inference
Point estimate, hypothesis testing, confidence interval.

Bivariate linear regression
Coefficients estimate and interpretation (quantitative and binary independent variable), model evaluation, hypothesis testing, homoskedastic and heteroskedastic errors.

Omitted variable bias and Multivariate Linear Regression
Coefficient estimates and interpretation (quantitative, binary and categorical independent variable), measure of _t, hypothesis testing (simple hypothesis test on a single coefficient and joint hypothesis tests on multiple coefficients).

Non Linear regression
Why non linear relation?, nonlinear functions of one variable: log-linear, linear-log and log-log models.

Policy evaluation
Instrumental variables, estimation of casual effects.

Time series – Univariate
Stationarity and stationarized process, autocovariance and autocorrelation functions, autoregressive and moving average models (AR(p), MA(q) and ARMA(p,q)), Wald decomposition theorem, estimate (Yule Walker equations, maximum likelihood and OLS), lag length selection, forecast, impulse response functions.

Reference Materials

_ Main: Stock, James H. and Mark W. Watson, Introduction to Econometrics, Addison Wesley. Roughly, chapter from 1 to 9, 14, 16.
_ Alternative: JeffreyWooldridge, Introductory Econometrics – A  modern approach, SouthWestern. Roughly chapter from 1 to 12, 18.