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Modelli lineari

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Dati insegnamento


Lingua Insegnamento:
Italiano
 
Testi di riferimento:
Dougherty C., Introduction to Econometrics (3rd Edition), 2016.
Johnston J, Econometrica, Franco Angeli, 3ª Edizione, 2001.
Stock, J.H. M.W. Watson: Intoduzione all'Econometria, ed. it a cura di F. Peracchi, Pearson, Milano, 2005
 
Obiettivi formativi:
L'obiettivo principale del corso è quello di ottenere una comprensione di base dei modelli statistici. Lo scopo è di motivare gli studenti a studiare le relazioni causali tra i fenomeni economici usando un modello di regressione lineare. La stima di tali avverrà in modo critico. le violazioni delle assunzioni del modello di regressione verranno studiati.
L'interpretazione economica dei parametri stimati del modello di regressione e le loro significatività è un obiettivo del corso. Alla fine del corso, gli studenti dovrebbero avere le competenze per condurre un'analisi econometrica di base.
RISULTATI DI APPRENDIMENTO ATTESI:
Ci si attende che lo studente:
- assimili i concetti fondamentali per la costruzione di un modello economico;
- acquisisca gli strumenti fondamentali di natura statistica per analizzare i fenomeni economici;
- comprenda alcuni aspetti teorici e sappia esporli;
- sia in grado svolgere alcune dimostrazioni matematiche.

La formazione del corso di Studi in Economia e Commercio sarà quindi completata e arricchita dalle seguenti competenze:
1. Conoscenza e capacità di comprensione
Conoscenza dei concetti teorici di base della statistica e della terminologia di riferimento
2. Conoscenza e capacità di comprensione applicate
Capacità di applicare principi di ragionamento statistico nell’interpretazione di fenomeni economici
3. Autonomia di giudizio
Apprendimento delle nozioni logiche e statistiche indispensabili per lavorare autonomamente nella ricerca, selezione ed elaborazione dei dati economici e nell'utilizzo di fonti statistiche ufficiali.
4. Abilità comunicative
Apprendimento della terminologia e delle tecniche statistiche, indispensabili per comunicare o discutere in modo appropriato risultati delle analisi condotte o di report economici
 
Prerequisiti:
Elementi di statistica
 
Metodi didattici:
L’Insegnamento è strutturato in 48 ore di didattica frontale, suddivise in lezioni da 2 ore in base al calendario accademico. La didattica frontale si costituisce di lezioni teoriche ed esercitazioni.
Sono previsti seminari tenuti da esperti economici sugli argomenti trattati. Durante l’insegnamento sono proposte agli studenti alcune verifiche dell’apprendimento da svolgersi in aula ed in modo collettivo che propongono quesiti volti a verificare la comprensione degli argomenti trattati.
La frequenza è facoltativa ma consigliata, e la prova finale sarà uguale per frequentanti e non.
Le lezioni sono in italiano. Per alcuni argomenti è previsto l'insegnamento di metodi di calcolo al computer (con foglio elettronico e cenni al software STATA).
 
Modalità di verifica dell'apprendimento:
L'esame e' in forma scritta e verifica l'apprendimento degli argomenti in programma a livello teorico e applicativo. La prova è divisa in due parti/esercizi: una parte è orientata all'accertamento della comprensione dei concetti teorici mentre l'altra alle competenze acquisite nel trattamento di dati e risoluzione di problemi statistici. La votazione va da 0 a 30/30, ottenuta come somma dei punteggi conseguiti nelle due parti/esercizi.
 
Altre Informazioni:
Il docente riceve gli studenti il
Giovedì 14-16
 

Il corso si articola nel seguente modo:
- Il problema teorico dell'approssimazione di una relazione tra variabili economiche
- introduzione al modello di regressione semplice
- criterio e stimatori dei minimi quadrati
- proprietà statistiche degli stimatori
- stima per intervalli
- verifica di ipotesi lineari sui parametri del modello
- risultati asintotici sul modello lineare
- eteroschedasticità e minimi quadrati generalizzati
- test di corretta specificazione
- modelli non lineari,
- variabili strumentali
- modelli per dati panel.
Ogni argomento è trattato prima in forma teorica e poi illustrato tramite applicazioni empiriche.


1) Richiami di statistica
2) Il modello di regressione lineare semplice
3) Il modello di regressione lineare multiplo
4) Il modello di regressione non lineare nelle varaibili
5) Variabili dummy
6) Problemi di specificazione
7) eteroschedasticità
8) Regressori stocastici e errori di misurazione
9) Equazioni simultanee
10) Introduzione ai modelli logit
11) Introduzione ai modelli panel