Course 2008-2009 a.y.

6089 - ECONOMETRIA [ECONOMETRICS]


CLES - CLEAM - CLEF - BIEM

Department of Economics

Course taught in Italian

Go to class group/s: 10 - 11 - 31
CLES (6 credits - I sem. - CC)
Course Director:
TOMMASO NANNICINI

Classi: 10 (I sem.) - 11 (I sem.)
Docenti responsabili delle classi:
Classe 10: TOMMASO NANNICINI, Classe 11: MARIA LUISA MANCUSI


Obiettivi formativi del corso

Il corso si propone di introdurre lo studente alla comprensione e all'impiego dei metodi quantitativi in economia. Nel corso vengono trattati il modello lineare e le sue generalizzazioni; la teoria della stima e quella dei test; le tecniche di specificazione econometrica e i problemi di selezione del modello, in ambito sia statico che dinamico. Tali tecniche sono illustrate sia dal punto di vista teorico, sia attraverso esempi di applicazioni empiriche macroeconomiche e microeconomiche. 


Programma sintetico del corso

Il problema generale dell'approssimazione di una relazione tra variabili economiche, introduzione al modello di regressione nel caso univariato, il modello lineare generale, ipotesi deboli e forti, criterio e stimatori dei minimi quadrati, proprieta' statistiche degli stimatori, caratterizzazioni alternative degli stimatori (ortogonalita', BLUE), stima per intervalli, prova di ipotesi lineari sui parametri del modello, come interpretare i risultati di una applicazione del modello lineare, risultati asintotici sul modello lineare, prova delle ipotesi non lineari sui parametri del modello, eteroschedasticita' e minimi quadrati generalizzati, test di corretta specificazione, modelli non lineari, modelli dinamici, modelli per dati panel. Ogni argomento e' trattato prima in forma teorica e poi illustrato tramite applicazioni empiriche di carattere sia macroeconomico sia microeconomico. 


Descrizione dettagliata delle modalità d'esame

Esame in forma scritta.


Testi d'esame

  • M. MARCELLINO, Introduzione all'econometria applicata, Egea, 2006.
Exam textbooks & Online Articles (check availability at the Library)

Prerequisiti

È fortemente consigliato avere conoscenze approfondite di matematica e statistica.
Modificato il 21/07/2008 17:57
CLEAM (6 credits - I sem. - AI) - CLEF (6 credits - I sem. - AI) - BIEM (6 credits - I sem. - AI)
Course Director:
TOMMASO NANNICINI

Classi: 31 (I sem.)
Docenti responsabili delle classi:
Classe 31: DA DEFINIRE


Obiettivi formativi del corso

Il corso si propone di introdurre lo studente alla comprensione e all'impiego dei metodi quantitativi in economia.  Nel corso vengono trattati il modello lineare e le sue generalizzazioni; la teoria della stima e quella dei test; le tecniche di specificazione econometrica e i problemi di selezione del modello, in ambito sia statico che dinamico. Tali tecniche sono illustrate sia dal punto di vista teorico, sia attraverso esempi di applicazioni empiriche macroeconomiche e microeconomiche. 


Programma sintetico del corso

Il problema generale dell'approssimazione di una relazione tra variabili economiche, introduzione al modello di regressione nel caso univariato, il modello lineare generale, ipotesi deboli e forti, criterio e stimatori dei minimi quadrati, proprieta' statistiche degli stimatori, caratterizzazioni alternative degli stimatori (ortogonalita', BLUE), stima per intervalli, prova di ipotesi lineari sui parametri del modello, come interpretare i risultati di una applicazione del modello lineare, risultati asintotici sul modello lineare, prova delle ipotesi non lineari sui parametri del modello, eteroschedasticita' e minimi quadrati generalizzati, test di corretta specificazione, modelli non lineari, modelli dinamici, modelli per dati panel. Ogni argomento e' trattato prima in forma teorica e poi illustrato tramite applicazioni empiriche di carattere sia macroeconomico sia microeconomico. 


Descrizione dettagliata delle modalità d'esame

Esame in forma scritta.


Testi d'esame

  • M. MARCELLINO, Introduzione all'econometria applicata, Egea, 2006.
Exam textbooks & Online Articles (check availability at the Library)

Prerequisiti

È fortemente consigliato avere conoscenze approfondite di matematica e statistica.
Modificato il 21/07/2008 18:04