ECONOMETRICS

Il corso rientra tra gli insegnamenti caratterizzanti del percorso Finance del Corso di Laurea Magistrale in Economics and Finance. Il corso si propone di fornire agli studenti le conoscenze e le competenze necessarie per analizzare e misurare fenomeni economico/finanziari riguardanti in particolare i mercati finanziari e le istituzioni finanziarie attraverso l'utilizzo di metodi statistici ed econometrici avanzati. Il corso mira a presentare i principali metodi econometrici per modelli di regressione multipla, con particolare riferimento ai metodi per l'analisi delle serie storiche e alla loro applicazione nel mondo della finanza.

Conoscenza e comprensione:
- saper specificare un modello econometrico partendo da un modello economico/finanziario
- conoscenza delle ipotesi alla base di ciascun modello econometrico e padronanza degli strumenti analitici utili per affrontare analisi quantitative
- comprensione dei fenomeni economico/finanziari che riguardano i mercati finanziari e le istituzioni finanziarie a livello nazionale e internazionale attraverso i più recenti modelli dell'economia della finanza e dell'econometria;

Capacità di applicare conoscenza e comprensione:
- interpretazione e gestione delle dinamiche della moderna finanza negli scenari macrofinanziari e rispetto ai modelli decisionali caratteristici dei mercati finanziari, attraverso l'utilizzo di strumenti analitici avanzati appresi durante il corso
- capacità di disegnare strategie utili a misurare e quantificare fenomeni e relazioni tra variabili finanziarie e macroeconomiche
- capacità di risolvere con strumenti analitici e attraverso analisi empiriche quesiti di particolare interesse nell'econometria della finanza

Capacità di giudizio:
- valutazione di vantaggi e i limiti delle metodologie apprese e della loro applicazione a tematiche di interesse
- capacità di interpretare criticamente i risultati emersi nelle analisi empiriche

Strumenti matematici:
algebra lineare
calcolo differenziale
integrali

Strumenti statistici:
variabili aleatorie e distribuzioni di probabilità
stima puntuale e di intervalli
inferenza
metodo dei minimi quadrati ordinari e modelli lineari

Part 1:
Univariate and multiple regression.
Hypothesis testing in regression models.

Part 2:
Estimation and inference for stationary time series models.
Forecasting.
Non-stationarity, spurious regression, and co-integration.

Riferimenti bibliografici:

- Stock, J. H., and M. W. Watson (2019), Introduction to Econometrics, 4th edition, Pearson.
- Ghysels, E., and M. Marcellino (2018), Applied economic forecasting using time series methods, Oxford University Press.
- Enders, W. (2015), Applied Econometric Time Series, 4th edition, Wiley.
- Neusser, K. (2016), Time Series Econometrics, Springer.

Esame scritto in cui si richiede allo studente di discutere i risultati di stima e di risolvere analiticamente problemi econometrici di livello avanzato.

Lezioni, esercitazioni,studio individuale e applicazioni empiriche su dati finanziari tramite l'utilizzio di software econometrici. Gli studenti sono incoraggiati a svolgere homework proposti di settimana in settimana.

Inglese

Accessibilità, Disabilità e Inclusione
Accomodamenti e Servizi di Supporto per studenti con disabilità o con disturbi specifici dell’apprendimento

Ca' Foscari applica la Legge Italiana (Legge 17/1999; Legge 170/2010) per i servizi di supporto e di accomodamento disponibili agli studenti con disabilità o con disturbi specifici dell’apprendimento. Se hai una disabilità motoria, visiva, dell’udito o altre disabilità (Legge 17/1999) o un disturbo specifico dell’apprendimento (Legge 170/2010) e richiedi supporto (assistenza in aula, ausili tecnologici per lo svolgimento di esami o esami individualizzati, materiale in formato accessibile, recupero appunti, tutorato specialistico a supporto dello studio, interpreti o altro) contatta l’ufficio Disabilità e DSA: disabilita@unive.it.

scritto e orale