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Econometria

Semester 2 · 27278 · Corso di laurea in Economia, Politica ed Etica · 7CFU · IT


Il corso approfondisce diversi aspetti dell’analisi econometrica con l’obiettivo di fornire strumenti analitici utili allo studio e all’interpretazione di fenomeni complessi nelle scienze economiche e sociali.
Il programma è articolato nei seguenti moduli:
(1) algebra matriciale;
(2) il modello di regressione lineare e sue principali estensioni;
(3) i modelli ARCH e GARCH per l’analisi della volatilità;
(4) analisi dei dati panel;
(5) il modello Logit.
Ciascun argomento viene trattato in maniera rigorosa sotto il profilo teorico e accompagnato da esempi applicativi. L’attività didattica comprende lo svolgimento assistito di esercizi, mirati a favorire una comprensione approfondita dei contenuti, e l’elaborazione di analisi empiriche su dati reali tramite il software statistico R

Dozenc: Aldo Paolillo, Gery Andres Diaz Rubio, Francesco Ravazzolo, Sara Casagrande

Ores de ensegnament: 42 (4 Prof Ravazzolo, 24 Dr. Diaz Rubio, 14 Dr. Casagrande)
Ores de laboratore: 21 (Dr. Paolillo)
Oblianza de frecuenza: La partecipazione è consigliata, ma non obbligatoria

Argomenc dl curs
Fondamenti di algebra delle matrici per l’econometria Modelli di regressione lineare: regressore singolo e regressori multipli Inferenza statistica nella regressione lineare: test di ipotesi e intervalli di confidenza Il metodo della massima verosimiglianza Estensioni della regressione lineare: autocorrelazione ed eteroschedasticità Modelli di volatilità: ARCH e GARCH Modelli di regressione per dati panel Modello Logit

Cursc propedeutics
Corso di probabilità e statistica fortemente consigliato

Modalité de ensegnament
Lezioni frontali, laboratori pratici, progetto di gruppo

Obietifs formatifs
ILO (Intended Learning Outcomes) ILO 1 Conoscenza e comprensione ILO 1.1 stima e interpretazione di modelli econometrici per l’analisi empirica dei problemi precedenti; ILO 1.2 capacità di modellare fenomeni sociali ed economici; ILO 1.3 capacità di dare un'interpretazione economica ai risultati dei diversi modelli matematico-statistici applicati all'economia; ILO 1.4 conoscenza di base della gestione dei dati e della programmazione informatica per l'analisi statistica ed econometrica di dati socioeconomici; ILO 1.5 conoscenza del vocabolario tecnico degli insegnamenti di quest'area di apprendimento. ILO 2 Capacità di applicare conoscenza e comprensione: ILO 2.1 abilità di interagire con utenti di madrelingua in maniera fluente e spontanea su argomenti di carattere economico; ILO 2.2 capacità di analizzare autonomamente dati e di rilevare e spiegare relazioni tra fenomeni reali; ILO 2.3 capacità di costruire e verificare semplici modelli statistici ed econometrici; ILO 2.4 capacità di utilizzare i metodi quantitativi per risolvere problemi dell'economia; ILO 2.5 capacità di leggere, scrivere e comunicare nel linguaggio tecnico dei metodi quantitativi nelle tre lingue ufficiali d'insegnamento ILO 3 Autonomia di giudizio ILO 3.1 Acquisizione della capacità di giudizio e degli strumenti metodologici utili per l'analisi critica dei dati, delle fonti, dei presupposti e delle implicazioni della pratica scientifica, del contesto politico, etico e giuridico entro il quale si iscrivono e con il quale interagiscono i fenomeni economici ILO 4 Abilità comunicative ILO 4.1 Padronanza (orale e scritta) delle lingue italiana, tedesca e inglese, ivi compresa la traduzione tra queste lingue. Competenza interculturale. Pregnanza concettuale, capacità di sintesi ed espressione scritta, in particolare per quanto riguarda l'elaborazione di documenti scientifici o con base scientifica ILO 5 Capacità di apprendimento ILO 5.1 Promozione del pensiero critico e delle capacità analitiche che consentano di focalizzare problemi complessi nella loro dinamica di lungo periodo e nella varietà delle loro implicazioni anche etiche

Sort de ejam
(60% del voto finale della materia): Esame finale scritto ILO valutati: 1, 2, 3, 5 (40% del voto finale della materia): Progetto di gruppo: analisi di un data-set reale tramite il software R ILO valutati: 1, 2, 3, 4, 5

Criters de valutazion
Esame finale scritto: 60% Progetto: 40% Gli studenti devono superare l'esame finale (ossia rispondere correttamente ad almeno il 60% delle domande nell'esame) per ottenere un voto positivo nel corso

Bibliografia obligatora

Jim H. Stock and Mark W. Watson, Introduction to Econometrics, Pearson International 3d Edition.




Obietifs per n svilup sostenibel
Chesta ativité didatica deida da arjunje chisc obietifs per n svilup sostenibel



Domanda d'informaziun