Programma del corso

Facoltà Sc. Banc. Fin. e Ass.
Econometria
Econometria
a.a. 2014 - 2015
Andrea Monticini
Didattica:
Il corso è articolato in lezioni teoriche (56 ore) integrate da un ciclo organico di esercitazioni (20 ore).
Lezioni teoriche:
• Martedì 13.30 - 14.30 aula SA.324
• Mercoledì 12.30 - 14.30 aula G.004 (Viora)
• Venerdì 13.30 - 15.30 aula G.006 (Vito)
Per le esercitazioni, svolte in aula pc, occorre iscriversi su Blackboard entro e non oltre
Sabato 27 Settembre 2014, per permettere di allocare i pc in modo ottimale. Lunedì 29
Settembre saranno resi noti i gruppi ed i relativi orari delle esercitazioni.
Contenuto del corso
• Nozioni preliminari di statistica: variabili casuali, distribuzione di probabilità
normale, Student, Chi-quadro, test di ipotesi: test a due code e test ad una coda,
distorsione di uno stimatore. Modelli con regressori fissi, modelli con regressori
stocastici e campionamento casuale, modelli per serie storiche, introduzione alla
teoria asintotica: convergenza di variabili casuali in probabilità, convergenza in
media quadratica, consistenza di uno stimatore, legge dei grandi numeri e teorema
del limite centrale.
Working example: Una giornata nera a Wall Street
• Modelli di regressione univariata: derivazione dello stimatore metodo dei momenti, derivazione stimatore OLS, distribuzione campionaria degli stimatori, intervalli di confidenza delle stima OLS, proprietà asintotiche stimatore OLS, t-test.
Derivazione dello stimatore di massima-verosimiglianza e sue proprietà. Test per
la forma funzionale.
Working example: Verifica del modello capital asset pricing model
• Modelli di regressione multivariata: derivazione dello stimatore metodo dei momenti, derivazione stimatore OLS, distribuzione campionaria degli stimatori, proprietà asintotiche stimatore OLS, F-Test. Derivazione R2 . Dimostrazione del teorema di Gauss-Markov. Predizione con il modello stimato. Test per la stabilità del
modello. Problemi con il modello di regressione: omissione di variabili rilevanti,
inclusione di variabili irrilevanti. Stima di massimaverosimiglianza, proprietà asintotiche stimatore ML. Test asintotici: Lagrange Multiplier test, Likelihood ratio
test, Wald test, rappresentazione del modello di regressione multivariata mediante
le matrici.
Working example: Le determinanti dei prezzi delle abitazioni
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• Violazione delle ipotesi dei modelli di regressione: eteroschedasticità, test per
eteroschedasticità, stimatore GLS, standard error robusti, WLS e FGLS.
• Violazione delle ipotesi dei modelli di regressione: autocorrelazione, test per autocorrelazione, disturbi autoregressivi, disturbi a media mobile, Autocorrelazione e
modelli con lagged dependent variable. Stimatore Cochrane-Orcutt. Stimatore di
varianza e covarianza consistente per la presenza di autocorrelazione ed eteroschedasticità (HAC).
Working example: Impatto delle informazioni sui prezzi azionari
• Utilizzo delle variabili dummies nelle regressioni: variabili dummies come regressori, linear probability model, probit, logit.
Working example: Le determinanti dell’ammissione ai corsi graduate
• modelli ad equazioni simultanee, identificazione del modello: regola di ordine e
regola di rango, inconsistenza dello stimatore OLS modelli ad informazione limitata: stimatore 2SLS e variabili strumentali
Working example: Stima dell’elasticità della domanda di pesce
• Criteri per selezionare i modelli: AIC, BIC, HQ.
• Introduzione ai modelli per l’analisi delle serie storiche processi stocastici stazionarietà dei processi stocastici processi white noise, autoregressivi, a media mobile,
arma funzione di autocorrelazione e correlogramma tecnica Box-Jenkins processi
non stazionari: random walk, random walk con drift, processi con trend deterministico. Test di Dickey-Fuller per radici unitarie
Working example: Come prevedere il numero di auto vendute in Italia
Bibliografia
Non c’è un libro di testo. Il docente metterà a disposizione nella pagina web del corso il
materiale necessario per la comprensione degli argomenti trattati a lezione. Tuttavia testi
utili per approfondire sono
• Econometric Theory and Methods, R. Davidson e J. MacKinnon, Oxford University
Press, 2004.
• Introduction to Econometrics, G. S. Maddala e K. Lahiri, Wiley, 4th Edition
• Introduction to Econometrics, J. H. Stock e M. Watson, Pearson, 3rd Edition1 ;
• Econometric Methods, J. Johnston e J. DiNardo, McGraw-Hill, 1997, 4th Edition;
• A Guide to Modern Econometrics, Marno Verbeek, Wiley, 3rd Edition;
1 Esiste
versione in italiano
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Metodo di valutazione
Il voto finale è basato su un esame scritto. L’esame scritto sarà composto da domande
sulla parte teorica (50%) e sulla parte empirica (pc) (50%).
N.B. Per gli studenti frequentanti sarà predisposto un assignment da consegnare entro e non oltre il 19 Dicembre 2014 tramite blackboard. In questo caso, il voto finale
sarà determinato dalla media dei voti riportati nella parte teorica, pratica e dal voto
dell’assignment.
Orario e luogo di ricevimento
Il ricevimento studenti è il Venerdì alle 15:30 presso ufficio 213, Via Necchi 5.
Web page
La pagina web del corso è http://monticini.eu/teaching/econ/
Andrea Monticini
September 14, 2014
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