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Econometrics (2009-2010)
Academic Year of the Course:
2009-2010
Course:
EC006
Econometrics
Teaching staff:
Gaetano Carmeci
Course Outlines:
This is an introductory course in Econometrics focusing on the problems of specification, estimation, inference and forecasting in models for economic data in the form of cross section and time series. It concentrates on single-equation regression models, simultaneous-equation models and time-series models. The estimation techniques used are OLS, ILS and 2SLS methods.
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Prerequisiti sono le nozioni apprese nei corsi istituzionali di Microeconomia, Macroeconomia, Matematica e Statistica.
Il corso di Econometria è, a sua volta, sostanzialmente propedeutico per i corsi economici applicativi del secondo biennio e per il corso di Politica economica.
Contents:
Introduzione all'Econometria
Tipi di dati e di modelli econometrici
Il metodo dei minimi quadrati ordinari come metodo algebrico di approssimazione lineare.
La funzione di regressione e il modello di regressione lineare con regressori stocastici
Proprietà dello stimatore OLS nel modello di regressione lineare multipla
Inferenza sui parametri del modello con uso di errori standard robusti
Distorsione dello stimatore OLS per omissione di variabili rilevanti correlate coi regressori
Cenni su funzioni di regressione non lineari
Richiami sui modelli di regressione lineare multipla
Valutazione di studi basati sulla regressione multipla: validità interna ed esterna ai fini della stima degli effetti causali e per la previsione
La regressione con variabili strumentali
Serie storiche economiche e loro modellazione econometrica
Introduzione ai processi stocastici stazionari in senso lato
Il processo di rumore bianco (w.n.)
Il modello MA(1).
Il modello AR(1).
Cenni sui processi non stazionari: il modello di passeggiata aleatoria
Cenni sui modelli ARMA(p,q) e sull'approccio Box - Jenkins
Previsione con modelli ARMA (cenni).
Il modello di regressione lineare dinamico
Stima degli effetti causali dinamici
Introduzione all'Econometria
Tipi di dati e di modelli econometrici
Il metodo dei minimi quadrati ordinari come metodo algebrico di approssimazione lineare.
La funzione di regressione e il modello di regressione lineare con regressori stocastici
Proprietà dello stimatore OLS nel modello di regressione lineare multipla
Inferenza sui parametri del modello con uso di errori standard robusti
Distorsione dello stimatore OLS per omissione di variabili rilevanti correlate coi regressori
Cenni su funzioni di regressione non lineari
Richiami sui modelli di regressione lineare multipla
Valutazione di studi basati sulla regressione multipla: validità interna ed esterna ai fini della stima degli effetti causali e per la previsione
La regressione con variabili strumentali
Serie storiche economiche e loro modellazione econometrica
Introduzione ai processi stocastici stazionari in senso lato
Il processo di rumore bianco (w.n.)
Il modello MA(1).
Il modello AR(1).
Cenni sui processi non stazionari: il modello di passeggiata aleatoria
Cenni sui modelli ARMA(p,q) e sull'approccio Box - Jenkins
Previsione con modelli ARMA (cenni).
Il modello di regressione lineare dinamico
Stima degli effetti causali dinamici
Tale programma è contenuto nei capitoli qui sotto riportati del libro di testo adottato (Stock e Watson, 2009, seconda edizione). In dettaglio:
-cap. 1, 4, 5, 6, 7, 8 (cenni), 9, 12, 14 (escl. test di radice unitaria e break strutturale endogeno), 15 (solo 15.1, 15.2, 15.3 e cenni su 15.4).
Recommended Texts:
J. H. Stock e M. W. Watson (2009) Introduction to Econometrics, second ed., Pearson Addison Wesley.R.S.Pindyck-D.L.Rubinfeld: Econometrics models and economic forecast McGraw-Hill (III ed.)M. Verbeek : A Guide to Modern Econometrics (Second edition)
John Wiley § Sons Ltd.
Last update: 12-11-2013 - 16:28