CLEC

Lingua Insegnamento:

Italiano
Testi di riferimento:

Appunti del corso.
Wooldridge, J. (2013) Introductory Econometrics, a Modern Approach, Cengage
Kleiber C. Zeileis A. (2008) Applied Econometrics with R, Springer, UseR! series
Kelejian H. Piras G. (2017) Spatial Econometrics, Elsevier
Materiale addizionale segnalato durante il corso per approfondire alcuni argomenti.
Obiettivi formativi:

L'insegnamento di Econometria ha lo scopo di contribuire al processo formativo dello studente fornendo strumenti indispensabili per comprendere ed analizzare dati economici. A sua volta, l’analisi e la comprensione dei suddetti dati permetterà allo studente di prendere decisioni razionali su una moltitudine di problemi economici a vari livelli. Il corso intende fornire le conoscenze metodologiche e applicative di base dell’econometria utilizzando esempi collegati a problemi reali. Gli esempi saranno svolti sul pacchetto statistico R.
Al termine del corso lo studente sarà in grado di applicare le conoscenze acquisite per risolvere complessi problemi economici.
Prerequisiti:

Un corso di statistica di base e rudimenti di probabilità.
Metodi didattici:

Lezioni, esercitazioni periodiche anche con l’ausilio del software R.
Modalità di verifica dell'apprendimento:

La verifica dei risultati di apprendimento sarà effettuata tramite un esame scritto e orale. L’esame scritto riguarda tutto il programma svolto e consiste di una parte di domande teoriche e una parte da svolgere sul software R.
Sostenibilità:
Altre Informazioni:

e-mail: gianfranco.piras@unich.it
Per il ricevimento lo studente deve contattare il docente al precedente indirizzo email.

1. La natura dell’ Econometria e tipologie di dati economici
2. Il Modello di Regressione Semplice e metodi di stima: OLS, MM, ML 3. Il Modello di Regressione Multipla:
Inferenza Statistica e Test di Ipotesi
4. Forma Funzionale del Modello di Regressione.
5. Regressione con Variabili Dummy
6. Correlazione cross-section e introduzione ai modelli spaziali
7. Introduzione ai dati panel
8. Introduzione all’utilizzo di R e elementi base di programmazione.

1. Che cosa è l’Econometria e fasi di una analisi empirica.
2. Struttura dei dati economici: cross section, serie storiche e dati longitudinali
3. Definizione e derivazione del modello lineare semplice:
- Proprietà del metodo dei minimi quadrati (OLS).
- Unità di misura e forma funzionale.
- Valore atteso e varianza dello stimatore OLS.
4. Definizione e derivazione del modello lineare multiplo:
- Meccanismo e interpretazione dei coefficienti
- Confronto tra il modello semplice e quello multiplo.
- Valore atteso e varianza dello stimatore OLS.
- Il teorema di Gauss-Markov e l’ efficienza dello stiamatore OLS.
5. Inferenza del modello di regressione lineare
- Test di ipotesi su un singolo coefficiente
- Test di ipotesi su una combinazione lineare dei coefficienti
- Test F
6. Ulteriori argomenti del modello di regressione multipla
- Effetto di scaling dei dati
- Forma funzionale: uso dei logaritmi forme quadratiche modelli con interazioni di variabili