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

Univariate and multiple regression.
Properties of OLS.
Hypothesis testing in regression models.
Endogeneity and Instrumental Variables Estimator.
Heteroskedasticity and GLS Estimator.
Maximum Likelihood.
Introduction to stationary time series models.
Forecasting.

Riferimenti bibliografici:

- Hansen, B. E. (2019), Econometrics, Princeton University Press.

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

scritto

The examination consists of 100% final written exam. A passing grade is considered to be a pass mark if the exam score is greater than or equal to 18.
The exam consists of theoretical questions, such as demonstrating certain properties of the estimators studied in the course as well as practical empirical questions that examine the students' understanding of econometric procedures and their ability to interpret regression results.

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.

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.

Questo insegnamento tratta argomenti connessi alla macroarea "Povertà e disuguaglianze" e concorre alla realizzazione dei relativi obiettivi ONU dell'Agenda 2030 per lo Sviluppo Sostenibile