Aggiornato A.A. 2019-2020
PROGRAMMA DEL CORSO
Il corso è articolato in una introduzione, una parte relativa all'analisi di regressione ed una incentrata sullo studio delle serie storiche economiche.
Introduzione: Introduzione e richiami
Domande economiche e dati economici
Richiami di probabilità
Richiami di statistica
Parte I: Elementi dell'Analisi di Regressione
Regressione lineare con un singolo regressore
Inferenza per la regressione con un singolo regressore
Regressione lineare con regressori multipli
Inferenza per la regressione lineare con regressori multipli
Parte II: Regressioni per serie temporali di tipo economico
Introduzione a regressioni temporali e previsioni
Ulteriori sviluppi nelle regressioni temporali
MATERIALE DIDATTICO
Libro di testo: "Introduzione all'econometria", ad opera di Stock, J.H., e Watson, M., edito da Pearson
Altri materiali di studio:
- Companion website del libro di testo:
http://wps.aw.com/aw_stock_ie_3/178/45691/11696965.cw/index.html
- Materiali addizionali forniti dal docente durante lo svolgimento del corso
METODI DI INSEGNAMENTO
Il Corso prevede lezioni frontali di natura teorica ed esercitazioni da svolgersi con l'ausilio del software Matlab. In biblioteca sono disponibili alcuni testi introduttivi all'utilizzo del software.
OBIETTIVI SECONDO I DESCRITTORI DI DUBLINO
Conoscenze e capacità di comprensione (knowledge and understanding)
Dopo aver richiamato le nozioni di base di Statistica (statistica descrittiva, variabili aleatorie e distribuzioni), il corso presenta il modello di regressione lineare 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 econometrici.
Utilizzazione delle conoscenze e capacità di comprensione
Il corso fornisce gli strumenti teorici e pratici per condurre l'analisi statistica di base di dati economici, sia sezionali che serie storiche. In particolare, il software Matlab consente di gestire dataset di natura diversa (dati sezionali, serie storiche e dati panel) e di stimare vari modelli econometrici.
Prof.ssa Lucia Leonelli
