Buona conoscenza della teoria della probabilità, della statistica inferenziale e dell'algebra lineare. Si tenga conto delle propedeuticità obbligatorie (consultare il sito https://lt-eco.unibg.it/it/node/119).
Propedeuticità obbligatoria: Statistica I
Lo scopo principale del corso e’ quello di illustrare il ruolo dell'econometria nella verifica empirica dei modelli economici teorici. Attraverso un corretto impiego delle tecniche della inferenza statistica è possibile stimare i parametri teoricamente rilevanti, verificare le ipotesi della teoria, ed eventualmente utilizzare i modelli per fare previsione e simulazione degli effetti di politiche economiche. Verra’ introdotto il metodo dei minimi quadrati ordinari (con discussione delle ipotesi classiche), il metodo di stima della massima verosimiglianza e dei relativi test statistici. Durante il corso verranno discussi diversi casi empirici (funzioni di consumo, di domanda di lavoro, di domanda di moneta,.) e diverse lezioni saranno dedicate all’introduzione e all'uso del pacchetto econometrico Stata, allo scopo di illustrare empiricamente l'importanza delle problematiche metodologiche trattate nel corso.
1. Richiami di Probabilità e Statistica.
Regressione Lineare
2. Regressione lineare con un singolo regressore
3. Regressione con un singolo regressore: verifica di ipotesi e intervalli di confidenza
4. Regressione lineare con regressori multipli
5. Regressione con variabili strumentali
6. Regressione con serie temporali: introduzione ai modelli Autoregressivi e a Media Mobile
7. Ulteriori sviluppi nella regressione con serie temporali: VAR, VECM.
8. Regressione con dati panel
Lezioni frontale con introduzione all'uso di STATA e R
Prova finale (risposta multipla, risposte brevi, prove o esempi numerici)
Good knowledge of probability theory, inferential statistics and linear algebra.
Compulsory prerequisites required (Propedeuticità) are published on the web site: https://lt-eco.unibg.it/it/node/119.
Compolsory: Statistics I
The course provides a detailed introduction of the multiple linear regression model and an extended presentation of the econometric techniques to model the main characteristics of economic and financial time series. We start with an extensive introduction of regression analysis and introduce the OLS and ML estimation methods. During the course we will analyse different empirical topics (e.g. consumption function, labor demand, and money demand) and several classes will be devoted to the introduction of the statistical software Stata. This will be functional to illustrate empirically the relevance of the methodological issues faced during the course.
1. Review of Probability and Statistics
2. Linear Regression with One Regressor
3. Regression with a Single Regressor: Hypothesis Tests and Confidence Intervals
4. Linear Regression with Multiple Regressors
5. Instrumental Variables Regression
6 Regression with time series: introduction to Autoregressive and Moving Average Models
7. Further Developments with time series regression: VAR and VECM.
8. Regression with Panel Data
Frontal lectures with introduction to use of STATA and R.
Final exam (multiple choices, short answers, proofs or numerical calculations)