CODICE 24615 ANNO ACCADEMICO 2018/2019 CFU 6 cfu anno 3 ECONOMIA E COMMERCIO 8699 (L-33) - GENOVA 6 cfu anno ECONOMIA E ISTITUZIONI FINANZIARIE 8700 (LM-56) - GENOVA SETTORE SCIENTIFICO DISCIPLINARE SECS-P/05 SEDE GENOVA PERIODO 2° Semestre PROPEDEUTICITA Propedeuticità in ingresso Per sostenere l'esame di questo insegnamento è necessario aver sostenuto i seguenti esami: ECONOMIA E COMMERCIO 8699 (coorte 2016/2017) MICROECONOMIA 41126 2016 MACROECONOMIA 55648 2016 STATISTICA 1 60083 2016 Propedeuticità in uscita Questo insegnamento è propedeutico per gli insegnamenti: ECONOMIA E COMMERCIO 8699 (coorte 2016/2017) INTRODUZIONE A STATA 91350 MATERIALE DIDATTICO AULAWEB OBIETTIVI E CONTENUTI OBIETTIVI FORMATIVI Il corso è volto a fornire agli studenti gli strumenti di base dell’analisi econometrica. Partendo da una rigorosa analisi teorica del modello di regressione lineare, introduce i principali stimatori e ne analizza le proprietà in “finite sample” e “asymptotics” sotto le ipotesi di Gauss-Markov. Il modello e la sua analisi vengono poi estesi a analisi di regressione multipla e i risultati in questo contesto vengono dimostrati utilizzando l’algebra lineare. Il corso sviluppa poi un’approfondita analisi dei principali test delle ipotesi basandosi sulla teoria della distribuzione e del loro utilizzo nella modellizzazione econometrica, in particolare delineandone la relazione con le domande di ricerca. Considera infine i casi di errata specificazione del modello e di fallimento delle ipotesi classiche ,ne analizza le conseguenze sugli stimatori e sviluppa strategie di stima alternative,verificandone la validita’. PROGRAMMA/CONTENUTO Parte I: CONCETTI BASE DI PROBABILITA’E INFERENZA STATISTICA: variabili aleatorie univariate e multivariate, funzioni di distribuzione e densità di variabili aleatorie univariate e multivariate, momenti di variabili aleatorie univariate e multivariate, teoria della distribuzione, momenti campionari, stimatori come variabili aleatorie, proprietà degli stimatori in “finite sample”, consistenza degli stimatori, test delle ipotesi. INTRODUZIONE AI MODELLI ECONOMETRICI: variabile dipendente come variabile aleatoria e suoi momenti di interesse. modelli parametrici e non parametrici. modelli di regressione lineare e non lineare modelli di” quantile regression” “conditional heteroskedasticity models” TIPI DI DATI: dati “cross section” dati” time series” dati panel e loro vantaggi Parte II: MODELLO DI REGRESSIONE LINEARE SEMPLICE Scopo del modello Ipotesi di Gauss –Markov con regressori non stocastici Ipotesi di Gauss- Markov con regressori stocastici Stimatore OLS, stimatore MLE, stimatore GMM: definizione e derivazione. Aspetti algebrici degli stimatori. Proprietà degli stimatori in “finite sample” Teorema di Gauss-Markov. Proprietà asintotiche degli stimatori: teorema di Slutzky, LLN, condizioni necessarie e sufficienti per la consistenza. Test delle ipotesi per il modello di regressione lineare semplice R quadro e R quadro adjusted, altri criteri di “goodness of fit” del modello. Parte III: MODELLO DI REGRESSIONE LINEARE MULTIPLO Scopo del modello Ipotesi di Gauss-Markov con regressori stocastici e non stocastici in forma compatta. Identificazione del modello e condizioni di esclusione di multicollinearita’ perfetta. Stima del modello tramite OLS e MLE. Aspetti algebrici degli stimatori. Proprietà degli stimatori in “finite sample” Teorema di Gauss-Markov. Proprietà asintotiche degli stimatori: teorema di Slutzky, LLN, condizioni necessarie e sufficienti per la consistenza,teorema del limite centrale. Parte IV: TEST DELLE IPOTESI NEL MODELLO DI REGRESSIONE LINEARE MULTIPLO. Parte V:PROBLEMI DI ERRONEA SPECIFICAZIONE DEL MODELLO PARTE VI: FALLIMENTO DELLE IPOTESI DI GAUSS-MARKOV DOCENTI E COMMISSIONI GABRIELE DEANA Ricevimento: Martedì 18-19 Commissione d'esame MAURIZIO CONTI (Presidente) ANNA BOTTASSO MALVINA MARCHESE GABRIELE DEANA (Presidente) ANNA BOTTASSO LEZIONI INIZIO LEZIONI 2° semestre 6 marzo 2019 - 31 maggio 2019 Orari delle lezioni ECONOMETRIA ESAMI MODALITA' D'ESAME Scritto, Orale Calendario appelli Data appello Orario Luogo Tipologia Note 16/01/2019 10:00 GENOVA Orale 16/01/2019 10:00 GENOVA Scritto 04/02/2019 14:00 GENOVA Orale 04/02/2019 14:00 GENOVA Scritto 10/06/2019 10:30 GENOVA Orale 10/06/2019 10:30 GENOVA Scritto 25/06/2019 10:30 GENOVA Orale 25/06/2019 10:30 GENOVA Scritto 08/07/2019 10:30 GENOVA Orale 08/07/2019 10:30 GENOVA Scritto 03/09/2019 10:30 GENOVA Orale 03/09/2019 10:30 GENOVA Scritto ALTRE INFORMAZIONI Eventuali propedeuticità e/o prerequisiti consigliati Matematica generale, prerequisito obbligatorio. Statistica I, prerequisito obbligatorio. Si raccomanda fortemente agli studenti di ripassare l’algebra lineare, la teorie dell’integrazione, e la teoria della probabilità oggetto dei corsi sopraelencati. Gli studenti sono invitati a colmare eventuali lacune con l’ausilio del materiale di ripasso extra di algebra lineare e statistica disponibile prima dell’inizio delle lezioni su Aulaweb sul sito di Econometria I.E’ di importanza fondamentale la capacita di risolvere integrali definiti per parti o sostituzione. Inoltre è di fondamentale importanza la conoscenza delle seguenti operazioni di algebra lineare: inner product ,outer product, moltiplicazioni e somme tra matrici, calcolo del determinate di matrici quadrate (fino a 3 per 3),calcolo dell’inversa di una matrice quadrata, operazione di trasposta di una matrice.