CORSO DI STUDIO: Corso di Laurea Triennale in Economia e Commercio                                             a.a. 2015/2016

Denominazione insegnamento

Econometria
Econometrics

Lingua dell’insegnamento: Italiano

Crediti e ore di lezione: 9 CFU 72-80 ore di lezione

Moduli: NO

Settore/i scientifico disciplinare: SECS-P/05

Docente: Laura Rizzi
Indirizzo email: laura.rizzi@uniud.it
Pagina web personale: http://people.uniud.it/page/laura.rizzi

Prerequisiti e propedeuticità

Il corso si svolge nel primo semestre del terzo anno di laurea triennale in Economia e Commercio. Anche se non sono previste propedeuticità specifiche in piano studi, alcuni prerequisiti sono richiesti e necessari per la comprensione degli argomenti trattati.
In particolare viene richiesto agli studenti di avere competenza degli argomenti affrontati negli insegnamenti di statistica dei primi due anni del corso di laurea e di essere a conoscenza delle nozioni di base di algebra matriciale. In particolare una buona conoscenza dei contenuti trattati nell’insegnamento di Statistica 2 sono un valido sostegno per frequentare con maggior successo.

Conoscenze e abilità da acquisire

L’insegnamento si pone l’obiettivo di approfondire le metodologie di base dell’analisi econometrica, ovvero gli strumenti utili all’analisi di basi di dati sia micro sia macro senza particolari elementi di complessità.

Capacità relative alle discipline

Il corso viene dedicato all’approfondimento degli strumenti e dei modelli per l’analisi dei dati cross-section e in serie temporali relativi ad analisi di fenomeni economici e sociali aventi dimensione micro o macro. Partendo dalla considerazione di esempi empirici in ambito economico e sociale, vengono approfondite le metodologie relative ai modelli lineari e ai modelli per serie temporali.
Al termine del corso lo studente dovrà essere in grado di:
• Conoscere gli aspetti di base del modello lineare e dei relativi criteri di stima;
• Applicare, stimare e valutare i modelli stimati;
• Individuare violazioni alle assunzioni classiche, applicare i test di valutazione del modello e adottare criteri di stima idonei;
• Conoscere le peculiarità e gli strumenti di base per l’analisi dei dati in serie temporali;
• Stimare e valutare le stime di modelli dinamici per le serie temporali;

Capacità trasversali/soft skills:
• gli argomenti trattati durante il corso saranno di supporto all'attività di analisi dei dati e dei fenomeni che lo studente svolgerà nel prosieguo dei proprio curriculum studiorum e in ambito lavorativo;
• lo studente dovrebbe essere in grado di applicare e stimare i modelli lineari di regressione nell’ambito dei diversi contesti di analisi empirica;
• nello svolgere i laboratori informatici lo studente acquisisce le competenze relative all’uso dei software per le stime dei modelli approfonditi nel corso;
• il corso infine funge da introduzione ad un tipo di approccio utile anche nell'ambito degli altri insegnamenti durante i quali sarà certamente più facile comprendere le implicazioni di una corretta analisi dei fenomeni quantitativi.

Programma e contenuti dell'insegnamento

Dopo aver brevemente introdotto il percorso di approfondimento adottato, il corso si concentrerà sui seguenti ambiti:
1. Introduzione al modello lineare bivariato e multivariato
2. Stima dei minimi quadrati
3. Inferenza sul modello lineare, test e diagnostica del modello
4. Analisi dei residui e variabili categoriche
5. Violazione delle assunzioni classiche e criteri di stima alternativi
6. Introduzione all’analisi delle serie temporali
7. Modelli dinamici (AR, MA e ARMA)
8. Approccio Box Jenkins per l’analisi delle serie temporali

Attività di apprendimento e metodi didattici previsti

I lucidi delle lezioni frontali (resi disponibili durante il semestre) coprono l'intero programma dell’insegnamento e sono predisposti in lingua inglese. Essi rappresentano la parte principale del materiale che verrà messo a disposizione dello studente.
Oltre ai lucidi delle lezioni gli studenti potranno fare riferimento ad altro materiale distribuito, relativo ad applicazioni di modelli lineari, a esercizi tutorial e domande per esercitarsi nella preparazione dell’esame. Alle lezioni frontali teoriche saranno affiancate alcune esercitazioni svolte sia su data-set di carattere didattico che su dati realistici. In generale il materiale distribuito o indicato agli studenti è in lingua inglese, tranne alcuni libri elencati nel materiale didattico che sono in italiano.

Modalità di verifica dell'apprendimento

L’esame per i frequentanti consiste in test intermedi e verifica scritta finale a fine corso.
• possono accedere ai test intermedi solo gli studenti frequentanti;
• gli studenti che hanno sostenuto e superato i test intermedi accedono ad una verifica scritta finale ridotta (obbligatoria);
• la verifica scritta finale a fine corso in forma ridotta prevede domande teoriche e quesiti relativi alla valutazione di modelli stimati;
• gli studenti posso richiedere un esame orale (facoltativo) per integrare il voto finale.
L’esame per i non frequentanti consiste in:
• esame scritto a fine corso composto in forma non ridotta, con domande sia teoriche sia di valutazione di esiti di stima di modelli e una parte aggiuntiva con domande teoriche (obbligatorio).
• gli studenti posso richiedere un esame orale (facoltativo) per integrare il voto finale

La valutazione finale è data dalla media ponderata delle valutazioni ottenute nei test e nell’esame scritto a fine corso. Sia l'esame scritto sia i test intermedi puntano a valutare le conoscenze teoriche e valutative acquisite dagli studenti. L'eventuale esame orale è pensato come integrazione del voto medio ottenuto e può essere sostenuto da tutti gli studenti. Per l'assegnazione dell’eventuale lode oltre alla mera conoscenza della materia verrà valutata anche la padronanza di linguaggio e la capacità di rielaborazione degli argomenti trattati.

Testi / Bibliografia

Testi suggeriti:
• J.H. Stock and M.W. Watson, Introduzione all'Econometria, edizione italiana a cura di Franco Peracchi, Pearson Prentice Hall, 2005.
• Marno Verbeek, (2006). Econometria. Zanichelli;
• Johnston J. and DiNardo J.,(1997). Econometric Methods, fourth edition. McGraw Hill;
• Carter Hill R., Griffiths W.E., Lim G.C., Principi di econometria. Zanichelli, 2013.

Strumenti a supporto della didattica

I lucidi del corso (teoria ed esercitazioni) in lingua inglese e l’altro messo a disposizione può essere scaricato dal sito d’Ateneo del “Materiale Didattico”.

Tesi di laurea

Sebbene il presente insegnamento sia prevalentemente di supporto agli altri insegnamenti del corso di laurea triennale in Economia e Commercio è possibile svolgere tesi nell'ambito specifico degli argomenti trattati.
Coerentemente con il contenuto del corso è possibile sviluppare delle tesi di carattere prevalentemente applicativo (mancano infatti gli approfondimenti necessari allo sviluppo/studio di argomenti statistici teorici più avanzati).
È bene ricordare che essendo l'insegnamento di carattere econometrico anche le tesi dovranno concentrarsi sugli aspetti di misurazione e analisi dei fenomeni studiati.

Note

Il presente insegnamento ha lo scopo di preparare lo studente ad affrontare problemi pratici di misurazione dei fenomeni economici e sociali. È pertanto possibile considerare tale preparazione come propedeutica allo svolgimento delle attività pratiche proposte nell'ambito degli altri insegnamenti del corso di studio.

Nell’ambito del presente insegnamento non sussiste differenza tra il programma proposto agli studenti frequentanti e ai non frequentanti. Ciononostante gli studenti non frequentanti non possono prendere parte ai test intermedi e quindi il loro voto sarà basato semplicemente sulla valutazione dell’esame scritto integrato di una parte e dell’eventuale orale integrativo.