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).