A - Teorie della crescita Economica INTRODUZIONE IL MODELLO NEOCLASSICO DI CRESCITA CON RISPARMIO ESOGENO Prima di Solow: Il modello di Harrod-Domar (cenni); Il modello di Solow; Il progresso tecnico nel modello di Solow; Il modello di Solow aumentato del capitale umano; Contabilita` della crescita CONVERGENZA NEI LIVELLI DI PRODUTTIVITA`? La convergenza condizionale nel modello neoclassico; Catching up tecnologico e convergenza; Cambiamento strutturale e convergenza. CRESCITA ENDOGENA CON TASSO DI RISPARMIO ESOGENO Rendimenti non decrescenti del capitale fisico: il modello AK.; Crescita endogena con convergenza: il modello di Jones e Manuelli; Capitale umano e Progresso Tecnico: il modello di Nelson e Phelps; TASSO DI RISPARMIO ENDOGENO Il modello di Ramsey-Cass- Koopmans CRESCITA ENDOGENA CON TASSO DI RISPARMIO ENDOGENO Accumulazione di capitale fisico e crescita; Accumulazione di capitale umano e crescita. PROGRESSO TECNICO ENDOGENO Modelli schumpeteriani di crescita B - Strumenti econometrici Dai modelli di regressione per dati sezionali ai modelli di regressione per serie temporali. Il metodo dei minimi quadrati ed il principio di ortogonalita` (richiami); Il modello di regressione lineare classico (richiami); Il modello di regressione lineare con unita` campionarie indipendenti (richiami); Bonta` del modello ed inferenza sui parametri: test per la verifica di restrizioni lineari sui parametri (richiami); Restrizioni in forma implicita ed esplicita; il metodo dei minimi quadrati ristretti; La regressione partizionata ed il teorema di Frish-Waugh-Lovell; Omissione di variabili rilevanti ed inclusione di variabili irrilevanti; Il metodo delta per il calcolo degli s.e. di trasformazioni non lineari degli stimatori di massima verosimiglianza; Stimatori con s.e. robusti rispetto all''eteroschedasticita`; Il modello AR(1) ed il modello dinamico di regressione lineare; il processo differenza di martingala; il processo delle innovazioni Modelli per dati panel Classificazione dei dati e dei modelli panel; Vantaggi e potenziali problemi nell''uso di dati panel; Modelli lineari statici per dati panel: effetti fissi ed effetti casuali ed altre forme di eterogeneita`; Lo stimatore Pooled OLS e lo stimatore LSDV Lo stimatore Fixed effects (within group); Lo stimatore between group; Lo stimatore Pooled OLS per effetti individuali casuali; Lo stimatore GLS; lo stimatore random effects; Il test di Hausman; il modello di Mundlak. Il metodo dei momenti ed il metodo dei momenti generalizzato (GMM); Esempi di stimatori GMM: stimatore OLS, 2SLS con esatta e sovraidentificazione; Proprieta` asintotiche dello stimatore GMM; Il modello di Hausman e Taylor. Modelli dinamici per dati panel; Trasformazione alle differenze prime del modello e stimatore GMM di Arellano e Bond.