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Insegnamento a.a. 2014-2015

20203 - ANALISI ECONOMETRICA / ECONOMETRICS


DES-ESS
Dipartimento di Economia / Department of Economics


Per la lingua del corso verificare le informazioni sulle classi/
For the instruction language of the course see class group/s below

Vai alle classi/Go to class group/s: 20 - 21

DES-ESS (8 cfu - II sem. - OB  |  SECS-P/05)
Docente responsabile dell'insegnamento/Course Director:
MASSIMILIANO MARCELLINO

Classi: 20 (II sem.)
Docenti responsabili delle classi:
Classe 20: MASSIMILIANO MARCELLINO

Classe/i impartita/e in lingua italiana

Obiettivi formativi del corso

Il corso intende offrire agli studenti un'introduzione ad un'ampia gamma di strumenti e modelli econometrici, coprendo la teoria di base insieme ad alcuni tra i risultati più recenti ed importanti,  concentrandosi nella seconda parte su metodi previsivi per variabili macroeconomiche e finanziarie.  Tutte le tecniche sono illustrate attraverso applicazioni empiriche in Stata con dati reali e simulati.


Programma sintetico del corso
  • Proprietà per campioni finiti dello stimatore OLS nel modello classico di regressione lineare.
  • Proprietà asintotiche di stimatori e tests in modelli con regressori non strettamente esogeni.
  • Eteroschedaticità e autocorrelazione.
  • Modelli per dati panel.
  • Modelli univariati e multivariati per serie storiche.
  • Modelli non-lineari e con parametri time-varying.
  • Valutazione, confronto e combinazione di previsioni.

Descrizione dettagliata delle modalità d'esame

Esame scritto.


Testi d'esame
  • W.H. GREENE, Econometric Analysis, Prentice Hall, 2007, 6th edition.
  • J.D. HAMILTON, Time Series Analysis, Princeton University Press

Prerequisiti

Conoscenze base di analisi matematica, teoria della probabilità e algebra lineare.

Modificato il 03/07/2014 11:28

Classes: 21 (II sem.)
Instructors:
Class 21: MASSIMILIANO MARCELLINO

Class group/s taught in English

Course Objectives

The course offers an introduction to a variety of econometric methods and models, focusing on the basic theory and some more advanced results. In the second part, there is a focus on ecnometric methods for macroeconomic and financial variables. The course is completed by a set of applications based on simulated and actual data, implemented using STATA and Eviews.


Course Content Summary
  • Finite simple properties of the OSL estimator in the classical regression model.
  • Asymptotic properties of estimators and tests in the presence of possible endogeneity.
  • Error heteroskedasticity and serial correlation.
  • Panel data models.
  • Univariate and multivariate time series models.
  • Model with time-varying parameters.
  • Forecast evaluation, comparison and combination.

 


Detailed Description of Assessment Methods

Written exam


Textbooks
  • W.H. GREENE, Econometric Analysis, Prentice Hall, 2007, 6th edition.
  • J.D. HAMILTON, Time Series Analysis, Princeton University Press.

Prerequisites
Basic calculus, probability theory and linear algebra
Last change 25/03/2014 15:30