37304 - MODELLI ECONOMETRICI

Anno Accademico 2018/2019

  • Docente: Sergio Pastorello
  • Crediti formativi: 6
  • SSD: SECS-P/05
  • Lingua di insegnamento: Italiano
  • Modalità didattica: Convenzionale - Lezioni in presenza
  • Campus: Bologna
  • Corso: Laurea in Management e marketing (cod. 8406)

Conoscenze e abilità da conseguire

Al termine del corso, lo studente acquisce i principali concetti relativi agli strumenti econometrici per l'analisi quantitativa di problemi legati al marketing aziendale e alla finanza d'impresa. In particolare, lo studente è in grado di utilizzare le tecniche inferenziali di regressione lineare e di massima verosimiglianza, di sviluppare applicazioni di queste tecniche nell'ambito dell'analisi di variabili dipendenti continue e qualitative, di utilizzare il pacchetto econometrico GRETL.

Contenuti

1. Introduzione all'econometria
2. Richiami di probabilità e statistica
3. Il modello di regressione lineare semplice
3.1 Stima dei minimi quadrati
3.2 Stima intervallare e verifica d'ipotesi
3.3 Previsione, adattamento ai dati e problemi di specificazione
4. Il modello di regressione lineare multipla
4.1 Modelli non lineari nelle variabili
4.2 Collinearità
4.3 Variabili indicatrici
4.4 Il modello di probabilità lineare
5. Eteroschedasticità
6. Autocorrelazione

7. Endogenità e variabili strumentali

Testi/Bibliografia

R. C. Hill, W. E. Griffiths e G. C. Lim, "Principi di econometria", Zanichelli 2013

Metodi didattici

Ogni argomento verrà inizialmente introdotto da un punto di vista teorico, e successivamente illustrato con più applicazioni empiriche basate su dati tratti dal libro di testo. Particolare attenzione verrà dedicata all'interpretazione economica dei risultati.

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

L'esame consiste di una prova scritta di un'ora divisa in due parti. La prima ha contenuto teorico, e si basa su 5 domande a risposta multipla (2 punti ciascuna); la seconda è di carattere applicato, e richiede al candidato di rispondere a 11 domande (2 punti ciascuna) svolgendo al computer alcune operazioni analoghe a quelle viste in aula. Il voto finale è pari alla somma dei punteggi conseguiti nelle due parti.
Durante l'esame è proibito consultare appunti, lucidi, testi, calcolatrici tascabili o qualsiasi altro dispositivo elettronico. L'obiettivo dell'esame è quello di verificare che lo studente abbia acquisito la conoscenza necessaria per specificare, stimare e sottoporre a test correttamente i modelli discussi durante le lezioni e che sia in grado di interpretare adeguatamente i risultati forniti da queste procedure.

Lo studente può rifiutare una volta il voto dell’esame. Per farlo, deve formulare la richiesta via mail al docente entro la data di verbalizzazione. Il docente invia una risposta di conferma dell’avvenuta ricezione entro la stessa data.

Il rifiuto si riferisce alla votazione dell’intero esame, ottenuto dalla media dei voti conseguiti nelle due prove parziali. In caso di rifiuto del voto dovrà essere risostenuto l’intero esame (prova totale comprendente entrambe le prove parziali). L’unico voto che può essere rifiutato senza alcuna comunicazione da parte dello studente è quello del primo parziale: in questo caso lo studente può decidere di sostenere il solo secondo parziale o l’intero esame (perdendo l’eventuale votazione sufficiente conseguita nella prima prova parziale).

Lo studente che ha sostenuto il primo esame parziale può sostenere il secondo esame parziale nella prima data di prova totale alla fine del corso integrato o in quella immediatamente successiva. Lo studente ha una sola possibilità per sostenere la seconda parte; se fallisce o rifiuta il voto dovrà risostenere l’intero esame perdendo l’eventuale votazione sufficiente conseguita nella prima prova parziale.

Strumenti a supporto della didattica

Ogni argomento del corso verrà introdotto dal punto di vista teorico e immediatamente illustrato con più esempi numerici basati sull'uso del software Stata.

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Sergio Pastorello