Course Syllabus
Obiettivi formativi
Il corso intende fornire allo studente una gamma articolata di metodi econometrici per assisterlo nell’attività di verifica empirica di tematiche e nel trattamento di dati quantitativi con l’utilizzo del linguaggio di programmazione in R. Per questo motivo il corso ha un contenuto sia teorico che applicato, con richiami alla teoria macroeconomica, finanziaria e alle sue applicazioni. Tutti gli argomenti trattati saranno oggetto di esercitazione al computer.
Contenuti sintetici
Il corso è dedicato a introdurre le principali tecniche di analisi econometrica utilizzate nelle applicazioni economiche. Verranno forniti gli strumenti econometrici di base relativi alla specificazione e stima della funzione di regressione, nonché alla verifica delle ipotesi. Allo studio degli strumenti teorici fa quindi seguito il loro utilizzo per la verifica dei modelli di base dell’economia.
Programma esteso
Modello Classico di Regressione Lineare Multipla
Teorema di Gauss-Markov
OLS (Ordinary Least Squared)
Bontà di adattamento
Proprietà degli stimatori
Inferenza e Previsione
GLS (Generalized Least Squared)
Variabili Dummy
Dati Panel
Dati Panel: Effetti fissi
Dati Panel: Effetti Aleatori
Metodi didattici
Classi standard e sessioni pratiche utilizzando R.
Modalità di verifica dell'apprendimento
Prova finale in lingua inglese e breve elaborato di ricerca con presentazione
Testi di riferimento
Stock, J. H., & Watson, M. W. (2020). Introduction to econometrics 4th ed.
Verbeeck M. (2012) A Guide to Modern Econometrics, 4th edition, John Wiley.
Greene, W. (2008). Econometric Analysis, 7th ed. Prentice Hall. New York, 7.
Lingua di insegnamento
Inglese
Sustainable Development Goals
Learning objectives
The course aims to provide the student with a range of econometric methods to assist him in the empirical verification of economic issues and in the treatment of quantitative data with the use of the programming language in R. For this reason, the course has both theoretical and applied content. All the topics covered will be the subject of computer exercises.
Contents
The course is dedicated to introducing the main econometric analysis techniques used in economic applications. Basic econometric tools will be provided relating to the specification and estimation of the regression function, as well as the testing of hypotheses. The study of the theoretical tools is then followed by their use for the verification of basic models of the economy.
Detailed program
Classical Multiple Linear Regression Model
Gauss-Markov theorem
OLS (Ordinary Least Squared)
Goodness of fit
Properties of estimators
Inference and Forecast
GLS (Generalized Least Squared)
Dummy variables
Panel data
Panel data: Fixed effects
Panel data: Random Effects
Teaching methods
Standard classes and hands-on sessions using R.
Assessment methods
Final exam in English made and short research paper with presentation
Textbooks and Reading Materials
Stock, J. H., & Watson, M. W. (2020). Introduction to econometrics 4th ed.
Verbeeck M. (2012) A Guide to Modern Econometrics, 4th edition, John Wiley.
Greene, W. (2008). Econometric Analysis, 7th ed. Prentice Hall. New York, 7.
Teaching language
English
Sustainable Development Goals
Staff
-
Andrea Ugolini
