ECONOMETRIA APPLICATA

Anno accademico 2018/2019 - 1° anno
Docente: Roberto Cellini
Crediti: 9
SSD: SECS-P/05 - ECONOMETRIA
Organizzazione didattica: 225 ore d'impegno totale, 225 di studio individuale
Semestre:
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Obiettivi formativi

  1.  

  2. Conoscenza e capacità di comprensione (knowledge and understanding): Conoscenza e capacità di comprensione dei principi di stima econometrica; Conoscenza degli stimatori e delle loro proprietà; Conoscenza dei metodi per la verifica delle ipotesi.
  3. Capacità di applicare conoscenza e comprensione (applying knowledge and understanding): Le conoscenze dovranno essere applicate all’analisi di regressione multipla. Lo studente dovrà essere in grado di interpretare correttamente i risultati di un'analisi di regressione presentata in lavori di ricerca scientifica, nonché di svolgere egli stesso -in autonomia- analisi di regressione, per la elaborazione e validazione di un modello econometrico.
  4. Autonomia di giudizio (making judgements): Lo studente dovrà essere in grado di capire significato, ruolo e limiti di un modello econometrico, nonché significato, ruolo e limiti di esercizi di stima econometrica a supporto di modelli economici.
  5. Abilità comunicative (communication skills): Lo studente dovrà essere in grado di illustrare, sia a interlocutori “specializzati”, sia a interlocutori “non addetti ai lavori” il senso delle stime econometriche, sia quando esse sono presentate a corredo di una ricerca svolta da altri, sia quando egli ne è l'Autore.
  6. Capacità di apprendimento (learning skills): Comprensione piena del ruolo dei modelli econometrici e delle proprietà dei diversi stimatori, e delle ipotesi che ne stanno alla base: comprensione dei riferimenti teorici appropriati quando si svolge un esercizio di stima econometrica.

Modalità di svolgimento dell'insegnamento

Lezioni frontali (con utilizzo di lavagna, slide e proiezioni di output da software econometrici) - 70%. Esercitazioni guidate dal docente, con l'utilizzo di software econometrico (gli studenti potranno utilizzare un proprio pc portatile o i computer delle aule attrezzate) - 30%.


Prerequisiti richiesti

La conoscenza del contenuto degli insegnamenti di Statistica e Statistica economica o affini è un pre-requisito di fatto.


Frequenza lezioni

Obbligatoria.


Contenuti del corso

(1) Introduzione e ruolo dell'econometria nel carattere scientifico dell'economia; (2) Il modello di regressione lineare semplice; (3) Principi di stima intervallare e test su ipotesi; (4) Regressione multipla e stimatore OLS; (5) endogenità dei regressori e stimatori IV; (6) Stimatori GLS; (7) Variabili temporali stazionarie (modelli ARMA) e non stazionarie (ARIMA); (8) Specificazioni dinamiche; (9) Modelli VAR, VECM; (10) Modelli con variabili dipendenti qualitative e limitate, (11) Cenni alle stime su dati finanziari ad alta frequenza. APPLICAZIONI - Costruzione e validazione di un modello econometrico: (a) Svolgimento di esercizi empirici proposti dai testi di riferimento e dal docente; (b) lettura critica delle parti di stima econometrica contenute in articoli scientifici pubblicati sulle principali riviste scientifiche in ambito economico; (c) elaborazione e stima di un modello econometrico da parte di ciascuno studente.


Testi di riferimento

1. Il testo di riferimento e': R. C. HILL - W. E. GRIFFITHS - G.C. LIM, Principi di econometria, Zanichelli, Bologna, 2013 (ad esclusione del Cap. 15) ; in alternativa, si può fare riferimento a: J.H. Stock – M. W. Watson “Introduzione all’Econometria”, Pearson – Prentice Hall, Milano (ad esclusione Cap. 10).

2. "Guida all'uso di Gretl (in italiano)" - documento liberamente scaricabile da Internet.



Programmazione del corso

 ArgomentiRiferimenti testi
1Scientificità dell'economia e ruolo della econometriaLibro Testo: cap. 1 + articolo reso disponibile docente  
2Econometria come processo stocastico vettorialeLibro Testo: cap. 1  
3Richiami di statistica inferenzialeLibro Testo: cap. P 
4La retta dei minimi quadrati (statistica descrittiva)Libro Testo: cap. 2 
5Regressione multiplaLibro Testo: cap. 5 
6Stima intervallareLibro Testo: cap. 3 
7Proprietà stima OLSLibro Testo: cap. 4 
8Teoria dei test, verifica delle ipotesi Libro Testo: cap. 6 
9Problemi di specificazione della regressioneLibro Testo: cap. 7 (dal 7.3) 
10Endogeneità deri regressoriLibro Testo: cap. 10 
11Stime con residui eteroschedastici e residui autocorrelatiLibro testo: capp. 8 e 9 
12Serie storiche: dati stazionari e non stazionariLibro Testo: capp. 12 e 13 (e slides) 
13Stime con dati temporali non stazionariLibro Testo: capp. 12 e 13 
14Modelli VARLibro Testo: cap. 13 
15Modelli GARCHLibro Testo: cap. 14 (par. 4) 
16Variazioni strutturali modellateLibro Testo: cap. 7 (7.1 e 7.2) 
17Modelli di scelta qualitativaLibro Testo: cap. 16 

Verifica dell'apprendimento

Modalità di verifica dell'apprendimento

La prova d'esame tende ad accertare il raggiungimento degli obiettivi formativi e si svolge attraverso:

- prova scritta obbligatoria (sugli aspetti teorici ed eventuali esercizi numerici) e successiva prova orale obbligatoria avente ad oggetto la presentazione e discussione di un lavoro individuale di stima econometrica.

Nella prova scritta, lo studente deve rispondere a due domande poste.

Il lavoro individuale di stima econometrica va consegnato al docente contestualmente allo svolgimento della prova scritta; il contenuto può consistere nella stima econometrica di un modello, concordato col docente, oppure, nello svolgimento di tre "Esercizi empirici" proposti dai libri di testo indicati e scelti dallo studente in tre Capitoli differenti dello stesso libro (fra quelli non svolti a lezione). Chi opta per i tre esercizi empirici, li può consegnare anche durante lo svolgimento delle lezioni.


Esempi di domande e/o esercizi frequenti

Le domande assegnate nei compiti d’esame sono esattamente del tipo di quelle proposte alla fine di ogni Capitolo del libro di testo. I testi d'esame assegnati saranno resi disponibili, dopo lo svolgimento delle prove, nella pagina Didattica del sito internet www.robertocellini.it , nonchè sulla pagina della piattaforma STUDIUM.

 

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