79062 - ECONOMETRICS

Anno Accademico 2021/2022

  • Docente: Andrea Carriero
  • Crediti formativi: 6
  • SSD: SECS-P/05
  • Lingua di insegnamento: Inglese
  • Modalità didattica: Convenzionale - Lezioni in presenza
  • Campus: Bologna
  • Corso: Laurea Magistrale in Statistical sciences (cod. 9222)

    Valido anche per Laurea in Scienze statistiche (cod. 8873)

Conoscenze e abilità da conseguire

By the end of the course the student should have acquired the basics of econometric modelling. In particular the student should be able: - to specify and estimate linear, single-equation econometric models and to face the endogenous regressors issue; - to perform a specification analysis of the model

Contenuti

  1. Il modello lineare classico. Derivazione dello stimatore dei minimi quadrati ordinari (OLS). Decomposizione della varianza. Indicatore R-quadro.
  2. Proprieta' dello stimatore dei minimi quadrati. Teorema di Gauss-Markov.
  3. Regressioni partizionate, variabili omesse e variabili ridondanti. Trade-off distorsione-varianza. Teorema di Frisch-Waugh.
  4. Inferenza. Test di ipotesi semplici e composte. Minimi quadrati ristretti (RLS).
  5. Eteroschedasticita' e autocorrelazione. Modello lineare generalizzato. Stimatori dei minimi quadrati generalizzati. (GLS e FGLS). Stimatori HAC. 
  6. Regressori stocastici. Endogeneita'. Proprieta' asintotiche dello stimatore OLS.
  7. Stimatore delle variabili strumentali (IV). Stimatore delle variabili strumentali generalizzato (GIVE). Stimatore dei minimi quadrati a due stadi (TSLS).
  8. Stima di massima verosimiglianza (ML).
  9. Analisi Bayesian del modello lineare. 

Testi/Bibliografia

Greene “Econometrics Analysis”, Pearson –qualunque edizione

Hansen “Econometrics” – manoscritto –qualunque edizione

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

Esame scritto a libro chiuso. L'esame verte sul materiale discusso a lezione. 

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Andrea Carriero