Course Syllabus
Obiettivi formativi
L’obiettivo dell’econometria è costituito dall’analisi quantitativa dei fenomeni economici.
Tale analisi si avvale di modelli fondati sulla teoria economica, stimati con appropriate metodologie statistiche e applicati a serie di dati economici.
Il corso si propone di fornire agli studenti: 1) gli strumenti statistico-econometrici necessari per la specificazione, la stima e la selezione di modelli che descrivono le relazioni economiche tramite serie storiche e dati longitudinali; 2) le conoscenze di base del software econometrico Stata necessarie per realizzare applicazioni a problemi e dati reali.
Contenuti sintetici
1.Introduzione e definizioni
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Il modello di regressione lineare classico
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Il modello lineare generalizzato
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Test diagnostici
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Modelli a equazioni simultanee
Programma esteso
a. Economia e statistica nei modelli econometrici
b. Richiami sul modello di regressione lineare classico: lo stimatore OLS
c. Eteroschedasticità e autocorrelazione: lo stimatore GLS
d. Test diagnostici
e. Il modello lineare con informazioni estranee al campione: lo stimatore RLS
f. Il modello lineare con regressori stocastici: lo stimatore IV
g. Il problema della specificazione dei modelli
h. Modelli a equazioni simultanee: identificazione e stima
Prerequisiti
Questa attività formativa non prevede alcuna propedeuticità. Tuttavia risulta necessaria una conoscenza di base di statistica e microeconomia.
Metodi didattici
Tutte le lezioni sono svolte in presenza in modalità erogativa. In particolare, 9 lezioni da 2 ore svolte in modalità erogativa in presenza e 8 lezioni da 3 ore svolte in modalità erogativa in presenza. Alcune lezioni prevedono che gli studenti utilizzino il proprio pc e il software econometrico/statistico Stata.
Modalità di verifica dell'apprendimento
L’esame finale, unico, consiste in una prova scritta, con domande aperte, problemi ed esercizi, a libri chiusi. L'esame valuta le competenze teoriche (tecniche econometriche trattate a lezione) ed empiriche (interpretazione critica dell'output di modelli econometrici con cui è possibile tradurre i principali problemi di interesse per l'economista applicato) acquisite durante il corso.
Testi di riferimento
• A. Gardini, G. Cavaliere, M. Costa, L. Fanelli, P. Paruolo, Econometria, Franco Angeli, 2000
• J. Johnston, Econometrica, Franco Angeli, 3a edizione, 1993
• G. Koop, Logica Statistica dei Dati Economici, Utet, 2001
• M. Manera, Introduzione all’Econometria, Carocci, di prossima pubblicazione
• F. Peracchi, Econometria, McGraw Hill, 1995
• J.H..Stock, M.W. Watson, Introduzione all’Econometria, Pearson-Prentice Hall, 2005
Per alcune parti del corso verrà indicato materiale aggiuntivo.
Periodo di erogazione dell'insegnamento
Secondo semestre.
Lingua di insegnamento
Italiano.
Sustainable Development Goals
Learning objectives
Econometrics deals with the quantitative analysis of relevant economic phenomena.
This analysis is based on models which are grounded on economic theory, estimated with appropriate statistical techniques and applied to economic data.
This course provides students with: 1) statistical tools needed to specify, estimate and select models which describe the economic relationships among time series and cross-sectional variables; 2) basic knowledge of the econometric software Stata, which is applied to real and simulated data.
Contents
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Introduction and definitions
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The classical linear regression model
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The generalized linear regression model
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Diagnostic tests
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Simultaneous equations models
Detailed program
a. Economics and statistics in econometric modelling
b. The classical linear regression model in brief: the OLS estimator
c. Heteroskedasticity and error autocorrelation: the GLS estimator
d. Diagnostic tests
e. The linear regression model with extra-sample information: the RLS estimator
f. The linear regression model with stochastic regressors: the IV estimator
g. Model specification
h. Simultaneous equations models: identification and estimation
Prerequisites
No formal propedeuticity is required. However, basic knowledge of statistics and microeconomics is necessary.
Teaching methods
All lectures are held in presence, with standard teaching modalities. In particular, 9 lectures of 2 hours held in presence with standard teaching modalities and 8 lecture of 3 hours held in presence with standard teaching modalities. In some lectures student are asked to use their own pc's and the econometric/statistical software Stata.
Assessment methods
The final exam, which is unique, is written and closed-book, with open questions, problems and exercises. The exam aims at evaluating both the theoretical (main econometric techniques discussed during the lectures) and empirical (critical interpretation of the output from the econometric models translating the main economic problems of interest for the applied economist) skills gained during the course.
Textbooks and Reading Materials
• A. Gardini, G. Cavaliere, M. Costa, L. Fanelli, P. Paruolo, Econometria, Franco Angeli, 2000
• J. Johnston, Econometrica, Franco Angeli, 3rd edition, 1993
• G. Koop, Logica Statistica dei Dati Economici, Utet, 2001
• M. Manera, Introduzione all’Econometria, Carocci, forthcoming
• F. Peracchi, Econometria, McGraw Hill, 1995
• J.H..Stock, M.W. Watson, Introduzione all’Econometria, Pearson-Prentice Hall, 2005
For specific parts of the programme, additional material will be indicated and made available.
Semester
Second semester.
Teaching language
Italian.
Sustainable Development Goals
Staff
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Matteo Manera
