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MODELLI ECONOMETRICI (128EC)

A.A. 2019 / 2020

Periodo 
Primo semestre
Crediti 
9
Durata 
60
Tipo attività formativa 
Caratterizzante
Percorso 
[PDS0-2016 - Ord. 2016] comune
Mutuazione 
Mutuato: EC71 - 128EC - MODELLI ECONOMETRICI
Syllabus 
Lingua insegnamento 

Italiano

Obiettivi formativi 

Costituiscono obiettivi formativi:
-Conoscenza e capacità di comprensione (acquisizione degli strumenti e modelli econometrici più frequentemente usati nell'analisi economica. Analizzare criticamente i risultati ottenuti con tali modelli).
- Applicazione pratica delle conoscenze acquisite (capacità di utilizzare in modo autonomo il pacchetto econometrico GRETL e di presentare un rapporto scritto contenente una descrizione dettagliata delle analisi fatte e dei più rilevanti risultati ottenuti).

Prerequisiti 

Conoscenza degli argomenti contenuti nei corsi di matematica, statistica e di introduzione all'econometria di una tipica laurea triennale economica (ad. es. quella offerta dal DEAMS)

Contenuti 

Il corso ha una durata complessiva di 75 ore. Le prime 60 ore del corso vengono seguite anche dagli studenti della laurea magistrale economica. Contenuto delle prime 60 ore di corso:
Richiami sulla funzione di regressione e sue proprietà.
Il modello di regressione lineare multipla con uso della notazione matriciale.
Richiami sulle proprietà dello stimatore OLS dei parametri del modello di
regressione lineare multipla ed inferenza robusta all’eteroschedasticità.
Test di corretta specificazione del modello di regressione multipla: test di normalità dei residui, test di White, test RESET di Ramsey, test di Chow.
Esercitazioni al computer in GRETL.
Simultanea causalità e il problema dei regressori endogeni: il metodo delle variabili strumentali.
Modelli econometrici per serie temporali: modelli statici e modelli dinamici.
Proprietà dello stimatore OLS dei parametri del modello di regressione lineare
statico ed inferenza robusta all’eteroschedasticità e alla correlazione seriale dei
residui. Test di correlazione seriale dei residui: test di Bartlett, di Ljung-Box e di Breusch-Godfrey.
Il modello AR(1) ed il modello di regressione lineare dinamico: modelli AR, ADL e DL.
Proprietà dello stimatore OLS dei parametri del modello di regressione lineare
dinamico.
Test di corretta specificazione del modello: oltre ai test visti in precedenza, il test QLR per break endogeno. Criteri informativi per la scelta dei
ritardi.
I modelli ARMA(p,q) e l'approccio Box -Jenkins.
Cenni sui processi non stazionari: il modello di passeggiata aleatoria (random walk). La previsione statica e dinamica nei modelli per serie temporali. Uso delle pseudo-previsioni.
Esercitazioni al computer.
Modelli econometrici multivariati per serie storiche economiche stazionarie.
Il modello di regressione lineare dinamico multivariato. Lo stimatore SUR.
Il modello autoregressivo vettoriale (VAR): specificazione, stima, test di corretta
specificazione del modello ed inferenza sui parametri; test di causalità di Granger
nei modelli VAR stazionari.
Le previsioni multiperiodali.
Funzione di risposta all’impulso (innovation accounting)
Cenni sui VAR strutturali.
Esercitazioni al computer.

Per gli studenti del Corso di laurea magistrale statistico è prevista inoltre una parte aggiuntiva di 15 ore su:
Modelli per dati panel.
Vantaggi e potenziali problemi nell'uso di dati panel;
Modelli lineari statici per dati panel: effetti fissi ed effetti casuali ed altre forme di eterogeneita`;
Lo stimatore Fixed effects (within group) e lo stimatore random effects;
Regressori strettamente esogeni, debolmente esogeni ed endogeni; richiami sulla regressione con variabili strumentali.
Il metodo dei momenti ed il metodo dei momenti generalizzato (GMM);
Proprieta` asintotiche dello stimatore GMM; Test sulle restrizioni di sovraidentificazione; Applicazione ai modelli dinamici per dati panel; Trasformazione alle differenze prime del modello e stimatore GMM di Arellano e Bond.
Esercitazioni al computer.

Metodi didattici 

Oltre alle lezioni teoriche è previsto un ciclo di esercitazioni al computer
in GRETL aventi per oggetto l'analisi di dati economici nella forma di dati sezionali, serie temporali e dati longitudinali (dati panel) e la stima, l'inferenza e la predizione/previsione con i modelli econometrici introdotti nel corso.
Inoltre durante il corso sarà richiesto lo svolgimento di alcune tesine/compiti per casa da consegnare in moodle 2.0.

Modalità di verifica dell'apprendimento 

Durante il corso, al fine di verificare l'apprendimento degli studenti, verranno assegnati dei compiti per casa.
L'esame finale è orale ed è basato sul contenuto delle lezioni teoriche ed applicate, nonchè sui compiti per casa e sulla conoscenza di GRETL.

Testi di riferimento 

- J. H. Stock e M. W. Watson, Introduzione all'Econometria, quarta ed., 2016
Pearson Italia-Milano, Torino.
-A. Gardini, G. Cavaliere, M. Costa, L. Fanelli e P. Paruolo, Econometria (due
volumi). Franco Angeli, 2000.
-Marno Veerbek, Econometria, Zanichelli, 2006;
-appunti ed altro materiale in Moodle 2.0.

Altro testo utile:
-Nunzio Cappuccio e Renzo Orsi, Econometria, il Mulino, Bologna, seconda
edizione, 2005.


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