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ECONOMETRIA
(Dott. Claudio Morana)


Crediti formativi (6 CFU)

Obiettivi formativi
Il corso ha lo scopo di introdurre ai concetti fondamentali dell'econometria classica e della moderna econometria dinamica. Lo studio degli aspetti teorici avverrà in stretta connessione con la sperimentazione su calcolatore in modo da rendere gli studenti in grado di utilizzare con profitto gli strumenti acquisiti. Le applicazioni verranno condotte utilizzando il programma PcGive 10 e riguarderanno sia l’analisi dei mercati finanziari cha alcuni temi di macroeconomia. Ai fini dell’esame, gli studenti potranno scegliere tra lo sviluppo autonomo di un piccolo progetto di ricerca o lo svolgimento di alcuni esercizi su calcolatore.

1) Introduzione e richiami di statistica:
- variabili casuali univariate
- variabili casuali bivariate, distribuzione marginale e condizionale, momenti, previsione semplice e condizionale
- variabili casuali di uso frequente: Normale, chi-quadro, t, F,
- leggi di convergenza
- stimatori e loro proprietà

2) Il modello lineare classico
- il modello di regressione lineare classico:
- il modello bivariato e trivariato
- il modello multivariato in forma matriciale
- lo stimatore a minimi quadrati ordinari
- lo stimatore di massima verosimiglianza

3) Generalizzazioni del modello lineare classico:
- regressori stocastici
- lo stimatore a variabili strumentali
- autocorrelazione ed eteroschedasticità
- lo stimatore a minimi quadrati generalizzato
- multicollinearità
- errori di specificazione
- il metodo generalizzato dei momenti
- modelli lineari dinamici:
- il modello autoregressivo a ritardi distribuiti ed il modello con
correzione dell’errore
- non stazionarietà e cointegrazione

4) Test per la specificazione e la validazione dei modelli:
- test statistici e prova delle ipotesi (richiami)
- test per la verifica delle restrizioni:
- test t, test F, test di Wald, test del moltiplicatore di Lagrange, test del rapporto di verosimiglianza
- test di Hausman
- test di corretta specificazione:
- test di autocorrelazione, eteroschedasticità, normalità, stabilità strutturale, forma funzionale, esogeneità
- test di inviluppo
- test di causalità
- test di stazionarietà e cointegrazione

5) I modelli a più equazioni:
- il problema dell’identificazione
- lo stimatore a minimi quadrati a due stadi
- lo stimatore a minimi quadrati a tre stadi
- lo stimatore di massima verosimiglianza ad informazione completa

6) Modelli ARIMA

7) Modelli autoregressivi vettoriali
- identificazione e analisi di risposta all’impulso
- modelli autoregressivi vettoriali cointegrati
- test di cointegrazione e stimatore di Johansen

8) Modelli ARCH e GARCH

Libri di testo
Libri di testo:
I riferimenti verranno dati all’inizio del corso.


Università degli Studi del Piemonte Orientale
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