Salta al contenuto principale
CODICE 24615
ANNO ACCADEMICO 2018/2019
CFU
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

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.