ECONOMETRICS

Questo corso è una delle attività didattiche principali del programma di dottorato in "Economia" e del corso "Economics, Finance and Sustainability - QEM". In linea con gli obiettivi educativi del corso, questa attività mira a presentare i principali strumenti matematici e statistici necessari per l'analisi dei fenomeni economici; particolare attenzione sarà dedicata all'uso del linguaggio formale e al rigore metodologico. Più specificamente, il corso mira a completare la preparazione degli studenti in Econometria, permettendo loro di affrontare modelli e metodi econometrici avanzati. Inoltre, fornirà agli studenti i principali metodi econometrici, con speciale riferimento alla derivazione analitica degli stimatori e alle procedure di inferenza.

Conoscenze e competenze:

- Solida conoscenza delle basi teoriche dei metodi econometrici
- Specificazione e derivazione formale di modelli econometrici basati su modelli economici
- Indagare, comprendere e interpretare fenomeni economici e finanziari, mediante strumenti econometrici aggiornati

Applicazione delle conoscenze e delle competenze acquisite:

- Capacità di sfruttare strumenti analitici aggiornati e derivazioni formali per ottenere informazioni su relazioni economiche rilevanti
- Interpretazione e gestione delle dinamiche economiche, attraverso l'uso di strumenti analitici avanzati

Capacità di giudizio e interpretazione:

- Valutare punti di forza e debolezza delle metodologie analizzate e della loro applicazione empirica
- Essere in grado di interpretare criticamente i risultati delle analisi empiriche

Matematica:
- Algebra Lineare
- Analisi matematica

Statistica:
- Variabili casuali
- Stima puntuale ed intervallare
- Sistemi di Ipotesi
- Minimi quadrati e modelli lineari

Primo modulo
A. Il modello di regressione classico

A.1 Il modello di regressione lineare
A.2 Le ipotesi necessarie in campioni finiti
A.3 Proprietà degli stimatori OLS (in campioni finiti)
A.4 Il teorema di Frisch-Waugh-Lowell
A.5 Sistemi d'ipotesi nell'ambito del modello di regressione
A.6 Teoria asintotica
A.7 Il metodo GLS
A.8 A primer on bootstrap

Secondo modulo
B. Econometria delle serie storiche

B.1 Definizioni di processi stocastici
B.2 Teoria asintotica
B.3 Processi ARMA stazionari
B.4 Processi vettoriali stazionari
B.5 Processi non stationari
B.6 Cointegrazione
B.7 Modelli state-space

ModuloA
F. Hayashi, Econometrics, Princeton University Press, 2000.

Modulo B
J.D. Hamilton, Time Series Analysis, Princeton University Press, 1994.

Materiale aggiuntivo
- Lucidi e letture aggiuntive sono disponibili nella pagina Moodle del corso

L'esame è scritto e valutato in 30-esimi

Gli esercizi e homework assegnati durante il corso sono intesi a verificare i progressi nell'attività di apprendimento e la capacità di approfondire autonomamente i temi del corso. Non vengono valutati con un voto.

Valutazione complessiva del corso

L'esame è considerato superato con il raggiungimento di 18 punti totali su 30.

scritto e orale

Il corso e' organizzato in due moduli. L'esame risulta superato se la media di entrambi i moduli è superiore o uguale al 18

L'esame consiste in un numero di domande principalmente teoriche, ad esempio chiedendo di dimostrare alcuni risultati teorici o la definizione di opportune strategie statistiche atte a valutare alcuni problemi economici.
Ad ogni risposta viene assegnato un punteggio (da 0 a 10 punti, dipende dal numero di domande nell'esame). La valutazione viene completata analizzando l'elaborato nel suo complesso.

Lezioni frontali ed homework. Gli studenti saranno incoraggiati a risolvere e consegnare alcuni compiti durante il corso e a lavorare in gruppo