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Obiettivi Formativi
OBIETTIVI FORMATIVI: Gli studenti apprenderanno conoscenze teoriche e capacità avanzate di analisi econometrica dei fenomeni economici nel tempo.
CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE: Gli studenti saranno capaci di sviluppare tutte le fasi del processo empirico volta all’'analisi e alla previsione delle serie storiche economiche.
CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE: Gli studenti saranno in grado di capire e utilizzare i principali modelli dinamici usati nella ricerca empirica in campo economico.
AUTONOMIA DI GIUDIZIO: Gli studenti impareranno a valutare le implicazioni dei risultati statistici per il problema economico in esame.
ABILITÀ COMUNICATIVE: Gli studenti saranno in grado di comunicare efficacemente i risultati delle analisi empiriche basate su dati in serie storiche.
CAPACITÀ DI APPRENDIMENTO: Gli studenti saranno stimolati a sviluppare le loro abilità mediante la lettura di articoli scientifici e l'uso di database specializzati.
AUTONOMIA DI GIUDIZIO: Gli studenti acquisiranno la capacità di esprimere giudizi sulle implicazioni dei risultati statistici per la questione economica in oggetto.
ABILITÀ COMUNICATIVE: Gli studenti saranno in grado di presentare e comunicare efficacemente i risultati delle analisi empiriche su dati di serie temporali.
CAPACITÀ DI APPRENDIMENTO: Gli studenti avranno la capacità di sviluppare e accrescere le proprie competenze attraverso la consultazione della letteratura scientifica pubblicata e l'utilizzo di banche dati e altre informazioni.
Learning Objectives
LEARNING OUTCOMES: Students are expected to gain theoretical knowledge and advanced skills on the econometric analysis of economic phenomena over time.
KNOWLEDGE AND UNDERSTANDING: Students will be able to autonomously develop all the phases of an empirical project aiming at analyzing and forecasting economic time series.
APPLYING KNOWLEDGE AND UNDERSTANDING: Students will be able to understand an apply the main dynamic models that are used in empirical economic analyses.
MAKING JUDGEMENTS: Students will gain the ability to make judgments about implications of the statistical results for the economic issue at hand.
COMMUNICATION SKILLS: Students will be able to present and communicate effectively the results of the empirical analyses on time series data.
LEARNING SKILLS: Students will have the ability to develop and increase their skills through the consultation of the published scientific literature and the use of databases and other information.
Prerequisiti
Matematica
Statistica
Econometria
Prerequisites
Mathematics
Statistics
Econometrics
Programma
Lo scopo del corso e' di fornire una buona conoscenza dei metodi statistici di base per studiare serie storiche economiche e finanziarie.
Serie storiche univariate
Serie storiche stazionarie e nonstazionarie
Inferenza statistica
Radici unitarie in economia e finanza
Serie storiche multivariate
Stazionarieta' e ergodicita'
Rappresentazione di Wold multivariata
Modelli VAR
Previsioni
Cointegrazione
Libro di testo:
Hamilton, J.D. (1994) "Time Series Analysis", Princeton University Press
Program
This course aims at providing a sound knowledge of the basic statistical tools for modelling economic and financial time series.
Univariate Time Series
Stationary time series: Basic concepts. Stationarity, Total and partial autocorrelation, Ergodicity, Linear stationary processes, ARMA models, Outliers, Forecasting.
Nonstationary time series: ARIMA models, The Beveridge-Nelson Trend-Cycle decomposition, Seasonality,
Statistical inference: Estimation, Identification, Diagnostic checking.
Unit roots in economic and financial time series: Deterministic trends vs. random walks, Unit-roots tests, Impulse response function and measures of persistence
Multivariate Time Series
Stationary and Ergodic Multivariate Time Series
Multivariate Wold Representation
Vector Auto-Regressive (VAR) Models
Identification and Estimation of VAR models
Forecasting
Structural VAR Models
Impulse Response Functions
Forecast Error Variance Decompositions
Shocks Identification Using the Choleski Factorization
The Cointegrated VAR
Maximum Likelihood Inference on the Cointegrated VAR
The Common Trends Representation.
Textbook:
Hamilton, J.D. (1994) "Time Series Analysis", Princeton University Press
Testi Adottati
Il libro di testo suggerito è: Hamilton, J.D. (1994) "Time Series Analysis", Princeton University Press. Inoltre saranno distribuiti appunti e slides che saranno il principale materiale di riferimento.
Books
The suggested textbookis: Hamilton, J.D. (1994) "Time Series Analysis", Princeton University Press. Further, lecture notes and slides will be distributed and they will constitute the main reference.
Bibliografia
Hamilton, J.D. (1994) "Time Series Analysis", Princeton University Press.
Bibliography
Hamilton, J.D. (1994) "Time Series Analysis", Princeton University Press.
Modalità di svolgimento
Lezioni e compiti da svolgere a casa.
Teaching methods
Lesson in class and homework.
Regolamento Esame
La valutazione dello studente prevede una prova ……scritta in cui vengono proposti……… esercizi sulla teoria e domande di comprensione sugli argomenti del corso. Il voto medio degli esercizi a casa conta per il 20% del voto finale.
Lo studente dovrà dimostrare di aver acquisito la conoscenza teorica e le capacità avanzate di analisi econometrica dei fenomeni economici nel tempo.
Gli studenti che si ritirano dall'esame o che non passano l'esame, possono ripetere l'esame nella stessa sessione.
Exam Rules
The evalaution consists of a written exam that involves theoretical exercises and questions about the topics of the course. The average mark of the homework (if taken) will be weighted for 20% of the overall mark.
The student should demonstrate to have learned the theory and the advanced skills required for the econometric analysis of empirical phenomenons over time.
Students who withdraw or fail an exam, can re-take the exam in the same session.
Modalità di frequenza
Benché la frequenza non sia ufficialmente obbligatoria, è considerata di primaria importanza per la piena comprensione della materia.
Attendance Rules
Although class attendance is not formally compulsory, it is considered of primary importance for a sound understanding of the subject.
Prof.ssa Lucia Leonelli
