Programma

Ripasso di stima puntuale, stima intervallare, verifica di ipotesi e regressione semplice.
La natura dei dati econometrici ed economici; approfondimenti sul modello di regressione semplice; introduzione al modello di regressione multiplo.
Inferenza sul modello di regressione multiplo; l’assunzione di normalità; test di ipotesi su un singolo parametro; calcolo ed interpretazione del p-value; intervalli di confidenza.
Minimi quadrati asintotici ed approfondimenti sul modello multiplo; modelli con interazioni; bontà di adattamento ed R quadro aggiustato.
Modello multiplo con informazioni qualitative; variabili dummy; modelli ristretti e non ristretti; cenni sull’eteroschedasticità.
Dati panel semplici; difference in difference; dati panel in due periodi; stimatori per dati panel; gruppi di controllo.
Metodi di dati panel avanzati; effetti fissi; stimatore degli effetti fissi; effetti casuali; stimatori degli effetti casuali.
Introduzione all’analisi delle serie storiche; stazionarietà.
Regressione con serie storiche: modelli a ritardi distribuiti.
Autocorrelazione, correlogramma e modelli autoregressivi.
Regressione con errori correlati serialmente.

Testi Adottati

J. Wooldridge, Introductory Econometrics: A Modern Approach, Cengage International Edition, 8th Edition (2025). Chapters: 1-14.

Modalità Frequenza

Fortemente consigliata

Modalità Valutazione

L’esame sarà composto da una parte scritta con alcune domande a risposta chiusa e alcune domande a risposta aperta (di cui una riguardante un output di R), e da una discussione orale su quanto svolto nella parte scritta.

Programma

Ripasso di stima puntuale, stima intervallare, verifica di ipotesi e regressione semplice.
La natura dei dati econometrici ed economici; approfondimenti sul modello di regressione semplice; introduzione al modello di regressione multiplo.
Inferenza sul modello di regressione multiplo; l’assunzione di normalità; test di ipotesi su un singolo parametro; calcolo ed interpretazione del p-value; intervalli di confidenza.
Minimi quadrati asintotici ed approfondimenti sul modello multiplo; modelli con interazioni; bontà di adattamento ed R quadro aggiustato.
Modello multiplo con informazioni qualitative; variabili dummy; modelli ristretti e non ristretti; cenni sull’eteroschedasticità.
Dati panel semplici; difference in difference; dati panel in due periodi; stimatori per dati panel; gruppi di controllo.
Metodi di dati panel avanzati; effetti fissi; stimatore degli effetti fissi; effetti casuali; stimatori degli effetti casuali.
Introduzione all’analisi delle serie storiche; stazionarietà.
Regressione con serie storiche: modelli a ritardi distribuiti.
Autocorrelazione, correlogramma e modelli autoregressivi.
Regressione con errori correlati serialmente.

Testi Adottati

J. Wooldridge, Introductory Econometrics: A Modern Approach, Cengage International Edition, 8th Edition (2025). Chapters: 1-14.

Modalità Frequenza

Fortemente consigliata

Modalità Valutazione

L’esame sarà composto da una parte scritta con alcune domande a risposta chiusa e alcune domande a risposta aperta (di cui una riguardante un output di R), e da una discussione orale su quanto svolto nella parte scritta.

Programma

Ripasso di stima puntuale, stima intervallare, verifica di ipotesi e regressione semplice.
La natura dei dati econometrici ed economici; approfondimenti sul modello di regressione semplice; introduzione al modello di regressione multiplo.
Inferenza sul modello di regressione multiplo; l’assunzione di normalità; test di ipotesi su un singolo parametro; calcolo ed interpretazione del p-value; intervalli di confidenza.
Minimi quadrati asintotici ed approfondimenti sul modello multiplo; modelli con interazioni; bontà di adattamento ed R quadro aggiustato.
Modello multiplo con informazioni qualitative; variabili dummy; modelli ristretti e non ristretti; cenni sull’eteroschedasticità.
Dati panel semplici; difference in difference; dati panel in due periodi; stimatori per dati panel; gruppi di controllo.
Metodi di dati panel avanzati; effetti fissi; stimatore degli effetti fissi; effetti casuali; stimatori degli effetti casuali.
Introduzione all’analisi delle serie storiche; stazionarietà.
Regressione con serie storiche: modelli a ritardi distribuiti.
Autocorrelazione, correlogramma e modelli autoregressivi.
Regressione con errori correlati serialmente.

Testi Adottati

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Modalità Frequenza

Fortemente consigliata

Modalità Valutazione

L’esame sarà composto da una parte scritta con alcune domande a risposta chiusa e alcune domande a risposta aperta (di cui una riguardante un output di R), e da una discussione orale su quanto svolto nella parte scritta.

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Ripasso di stima puntuale, stima intervallare, verifica di ipotesi e regressione semplice.
La natura dei dati econometrici ed economici; approfondimenti sul modello di regressione semplice; introduzione al modello di regressione multiplo.
Inferenza sul modello di regressione multiplo; l’assunzione di normalità; test di ipotesi su un singolo parametro; calcolo ed interpretazione del p-value; intervalli di confidenza.
Minimi quadrati asintotici ed approfondimenti sul modello multiplo; modelli con interazioni; bontà di adattamento ed R quadro aggiustato.
Modello multiplo con informazioni qualitative; variabili dummy; modelli ristretti e non ristretti; cenni sull’eteroschedasticità.
Dati panel semplici; difference in difference; dati panel in due periodi; stimatori per dati panel; gruppi di controllo.
Metodi di dati panel avanzati; effetti fissi; stimatore degli effetti fissi; effetti casuali; stimatori degli effetti casuali.
Introduzione all’analisi delle serie storiche; stazionarietà.
Regressione con serie storiche: modelli a ritardi distribuiti.
Autocorrelazione, correlogramma e modelli autoregressivi.
Regressione con errori correlati serialmente.

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Fortemente consigliata

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L’esame sarà composto da una parte scritta con alcune domande a risposta chiusa e alcune domande a risposta aperta (di cui una riguardante un output di R), e da una discussione orale su quanto svolto nella parte scritta.

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La natura dei dati econometrici ed economici; approfondimenti sul modello di regressione semplice; introduzione al modello di regressione multiplo.
Inferenza sul modello di regressione multiplo; l’assunzione di normalità; test di ipotesi su un singolo parametro; calcolo ed interpretazione del p-value; intervalli di confidenza.
Minimi quadrati asintotici ed approfondimenti sul modello multiplo; modelli con interazioni; bontà di adattamento ed R quadro aggiustato.
Modello multiplo con informazioni qualitative; variabili dummy; modelli ristretti e non ristretti; cenni sull’eteroschedasticità.
Dati panel semplici; difference in difference; dati panel in due periodi; stimatori per dati panel; gruppi di controllo.
Metodi di dati panel avanzati; effetti fissi; stimatore degli effetti fissi; effetti casuali; stimatori degli effetti casuali.
Introduzione all’analisi delle serie storiche; stazionarietà.
Regressione con serie storiche: modelli a ritardi distribuiti.
Autocorrelazione, correlogramma e modelli autoregressivi.
Regressione con errori correlati serialmente.

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J. Wooldridge, Introductory Econometrics: A Modern Approach, Cengage International Edition, 8th Edition (2025). Chapters: 1-14.

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Fortemente consigliata

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L’esame sarà composto da una parte scritta con alcune domande a risposta chiusa e alcune domande a risposta aperta (di cui una riguardante un output di R), e da una discussione orale su quanto svolto nella parte scritta.

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Ripasso di stima puntuale, stima intervallare, verifica di ipotesi e regressione semplice.
La natura dei dati econometrici ed economici; approfondimenti sul modello di regressione semplice; introduzione al modello di regressione multiplo.
Inferenza sul modello di regressione multiplo; l’assunzione di normalità; test di ipotesi su un singolo parametro; calcolo ed interpretazione del p-value; intervalli di confidenza.
Minimi quadrati asintotici ed approfondimenti sul modello multiplo; modelli con interazioni; bontà di adattamento ed R quadro aggiustato.
Modello multiplo con informazioni qualitative; variabili dummy; modelli ristretti e non ristretti; cenni sull’eteroschedasticità.
Dati panel semplici; difference in difference; dati panel in due periodi; stimatori per dati panel; gruppi di controllo.
Metodi di dati panel avanzati; effetti fissi; stimatore degli effetti fissi; effetti casuali; stimatori degli effetti casuali.
Introduzione all’analisi delle serie storiche; stazionarietà.
Regressione con serie storiche: modelli a ritardi distribuiti.
Autocorrelazione, correlogramma e modelli autoregressivi.
Regressione con errori correlati serialmente.

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J. Wooldridge, Introductory Econometrics: A Modern Approach, Cengage International Edition, 8th Edition (2025). Chapters: 1-14.

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Fortemente consigliata

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L’esame sarà composto da una parte scritta con alcune domande a risposta chiusa e alcune domande a risposta aperta (di cui una riguardante un output di R), e da una discussione orale su quanto svolto nella parte scritta.

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Ripasso di stima puntuale, stima intervallare, verifica di ipotesi e regressione semplice.
La natura dei dati econometrici ed economici; approfondimenti sul modello di regressione semplice; introduzione al modello di regressione multiplo.
Inferenza sul modello di regressione multiplo; l’assunzione di normalità; test di ipotesi su un singolo parametro; calcolo ed interpretazione del p-value; intervalli di confidenza.
Minimi quadrati asintotici ed approfondimenti sul modello multiplo; modelli con interazioni; bontà di adattamento ed R quadro aggiustato.
Modello multiplo con informazioni qualitative; variabili dummy; modelli ristretti e non ristretti; cenni sull’eteroschedasticità.
Dati panel semplici; difference in difference; dati panel in due periodi; stimatori per dati panel; gruppi di controllo.
Metodi di dati panel avanzati; effetti fissi; stimatore degli effetti fissi; effetti casuali; stimatori degli effetti casuali.
Introduzione all’analisi delle serie storiche; stazionarietà.
Regressione con serie storiche: modelli a ritardi distribuiti.
Autocorrelazione, correlogramma e modelli autoregressivi.
Regressione con errori correlati serialmente.

Testi Adottati

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Modalità Frequenza

Fortemente consigliata

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L’esame sarà composto da una parte scritta con alcune domande a risposta chiusa e alcune domande a risposta aperta (di cui una riguardante un output di R), e da una discussione orale su quanto svolto nella parte scritta.

Programma

Ripasso di stima puntuale, stima intervallare, verifica di ipotesi e regressione semplice.
La natura dei dati econometrici ed economici; approfondimenti sul modello di regressione semplice; introduzione al modello di regressione multiplo.
Inferenza sul modello di regressione multiplo; l’assunzione di normalità; test di ipotesi su un singolo parametro; calcolo ed interpretazione del p-value; intervalli di confidenza.
Minimi quadrati asintotici ed approfondimenti sul modello multiplo; modelli con interazioni; bontà di adattamento ed R quadro aggiustato.
Modello multiplo con informazioni qualitative; variabili dummy; modelli ristretti e non ristretti; cenni sull’eteroschedasticità.
Dati panel semplici; difference in difference; dati panel in due periodi; stimatori per dati panel; gruppi di controllo.
Metodi di dati panel avanzati; effetti fissi; stimatore degli effetti fissi; effetti casuali; stimatori degli effetti casuali.
Introduzione all’analisi delle serie storiche; stazionarietà.
Regressione con serie storiche: modelli a ritardi distribuiti.
Autocorrelazione, correlogramma e modelli autoregressivi.
Regressione con errori correlati serialmente.

Testi Adottati

J. Wooldridge, Introductory Econometrics: A Modern Approach, Cengage International Edition, 8th Edition (2025). Chapters: 1-14.

Modalità Frequenza

Fortemente consigliata

Modalità Valutazione

L’esame sarà composto da una parte scritta con alcune domande a risposta chiusa e alcune domande a risposta aperta (di cui una riguardante un output di R), e da una discussione orale su quanto svolto nella parte scritta.