Nel corso vengono introdotti alcuni dei principali strumenti statistici per l’analisi di dati economici e finanziari. Oltre al modello di regressione multipla ed ai modelli per dati panel, vengono trattati i modelli utilizzabili per descrivere, interpretare e prevedere la dinamica temporale di fenomeni disponibili sotto forma di serie storica, come i principali indicatori macroeconomici, i prezzi di attività, i rendimenti da loro derivabili e le volatilità ad essi associate. L'impostazione è prevalentemente applicata, con lo scopo di introdurre lo studente all’utilizzo dei metodi, piuttosto che agli aspetti formali. Durante le lezioni le diverse metodologie vengono applicate a dati reali con l’impiego del software R.
Curriculum
scheda docente
materiale didattico
Econometric Analysis of Panel Data, B. H. Baltagi, Wiley
Time Series Analysis, J. D. Hamilton, Princeton University Press
New Introduction to Multiple Time Series Analysis, H. Lütkepohl, Springer
Programma
Richiami dei concetti statistici di base finalizzati all’analisi dei dati finanziari (variabili casuali, distribuzioni campionarie, verifica di ipotesi), richiami di metodi per l’analisi esplorativa dei dati. Regressione multipla: stima dei coefficienti, ANOVA, selezione di modelli, verifica delle assunzioni e loro rimozione. Modelli per dati panel. Modelli a ritardi distribuiti. Processi stocastici e modelli per le serie storiche (MA, AR, ARMA e ARIMA): definizione, stima e previsione. Cenni ai modelli per serie storiche multiple (VAR)Testi Adottati
Intoductory Econometrics for Finance, C. Brooks, Cambridge University PressEconometric Analysis of Panel Data, B. H. Baltagi, Wiley
Time Series Analysis, J. D. Hamilton, Princeton University Press
New Introduction to Multiple Time Series Analysis, H. Lütkepohl, Springer
Modalità Erogazione
Lezioni teoriche e applicazioni a casi reali in aula con il docente.Modalità Valutazione
Colloquio orale sugli argomenti del programma
scheda docente
materiale didattico
Econometric Analysis of Panel Data, B. H. Baltagi, Wiley
Time Series Analysis, J. D. Hamilton, Princeton University Press
New Introduction to Multiple Time Series Analysis, H. Lütkepohl, Springer
Mutuazione: 21201732 METODI STATISTICI PER LA FINANZA in Finanza e impresa LM-16 N0 NACCARATO ALESSIA
Programma
Richiami dei concetti statistici di base finalizzati all’analisi dei dati finanziari (variabili casuali, distribuzioni campionarie, verifica di ipotesi), richiami di metodi per l’analisi esplorativa dei dati. Regressione multipla: stima dei coefficienti, ANOVA, selezione di modelli, verifica delle assunzioni e loro rimozione. Modelli per dati panel. Modelli a ritardi distribuiti. Processi stocastici e modelli per le serie storiche (MA, AR, ARMA e ARIMA): definizione, stima e previsione. Cenni ai modelli per serie storiche multiple (VAR)Testi Adottati
Intoductory Econometrics for Finance, C. Brooks, Cambridge University PressEconometric Analysis of Panel Data, B. H. Baltagi, Wiley
Time Series Analysis, J. D. Hamilton, Princeton University Press
New Introduction to Multiple Time Series Analysis, H. Lütkepohl, Springer
Modalità Erogazione
Lezioni teoriche e applicazioni a casi reali in aula con il docente.Modalità Valutazione
Colloquio orale sugli argomenti del programma
scheda docente
materiale didattico
Econometric Analysis of Panel Data, B. H. Baltagi, Wiley
Time Series Analysis, J. D. Hamilton, Princeton University Press
New Introduction to Multiple Time Series Analysis, H. Lütkepohl, Springer
Mutuazione: 21201732 METODI STATISTICI PER LA FINANZA in Finanza e impresa LM-16 N0 NACCARATO ALESSIA
Programma
Richiami dei concetti statistici di base finalizzati all’analisi dei dati finanziari (variabili casuali, distribuzioni campionarie, verifica di ipotesi), richiami di metodi per l’analisi esplorativa dei dati. Regressione multipla: stima dei coefficienti, ANOVA, selezione di modelli, verifica delle assunzioni e loro rimozione. Modelli per dati panel. Modelli a ritardi distribuiti. Processi stocastici e modelli per le serie storiche (MA, AR, ARMA e ARIMA): definizione, stima e previsione. Cenni ai modelli per serie storiche multiple (VAR)Testi Adottati
Intoductory Econometrics for Finance, C. Brooks, Cambridge University PressEconometric Analysis of Panel Data, B. H. Baltagi, Wiley
Time Series Analysis, J. D. Hamilton, Princeton University Press
New Introduction to Multiple Time Series Analysis, H. Lütkepohl, Springer
Modalità Erogazione
Lezioni teoriche e applicazioni a casi reali in aula con il docente.Modalità Valutazione
Colloquio orale sugli argomenti del programma
scheda docente
materiale didattico
Econometric Analysis of Panel Data, B. H. Baltagi, Wiley
Time Series Analysis, J. D. Hamilton, Princeton University Press
New Introduction to Multiple Time Series Analysis, H. Lütkepohl, Springer
Mutuazione: 21201732 METODI STATISTICI PER LA FINANZA in Finanza e impresa LM-16 N0 NACCARATO ALESSIA
Programma
Richiami dei concetti statistici di base finalizzati all’analisi dei dati finanziari (variabili casuali, distribuzioni campionarie, verifica di ipotesi), richiami di metodi per l’analisi esplorativa dei dati. Regressione multipla: stima dei coefficienti, ANOVA, selezione di modelli, verifica delle assunzioni e loro rimozione. Modelli per dati panel. Modelli a ritardi distribuiti. Processi stocastici e modelli per le serie storiche (MA, AR, ARMA e ARIMA): definizione, stima e previsione. Cenni ai modelli per serie storiche multiple (VAR)Testi Adottati
Intoductory Econometrics for Finance, C. Brooks, Cambridge University PressEconometric Analysis of Panel Data, B. H. Baltagi, Wiley
Time Series Analysis, J. D. Hamilton, Princeton University Press
New Introduction to Multiple Time Series Analysis, H. Lütkepohl, Springer
Modalità Erogazione
Lezioni teoriche e applicazioni a casi reali in aula con il docente.Modalità Valutazione
Colloquio orale sugli argomenti del programma