Corso di Laurea Magistrale in Scienze dell`Amministrazione
annuncio pubblicitario
Corso di Laurea Magistrale in Scienze dell’Amministrazione Registro elettronico delle lezioni anno accademico 2011-12 – primo semestre Corso di Econometria Data Argomenti trattati Esercizi dal testo Introduzione all’Econometria (StockWatson) e materiale consegnato in aula 3/10/2011 Introduzione al corso: cos’è l’”econometria”; modelli economici e modelli econometrici; tipi di dati economici. -- 4/10/2011 Teoria della probabilità: ripasso dei concetti fondamentali. Variabili casuali continue e discrete; distribuzione di probabilità; funzione di densità; distribuzione di -probabilità cumulata; valore atteso e varianza di una variabile casuale; esempi. 5/10/2011 Distribuzioni di probabilità congiunta; distribuzione di probabilità marginale; distribuzione di probabilità condizionata; valore atteso condizionato; varianza 2.2, 2.3, 2.6, 2.7, 2.8, 2.9 condizionata; indipendenza tra variabili casuali; esempi. Covarianza e correlazione; regole per il calcolo di varianza e covarianza; esempi. 10/10/2011 Distribuzioni normale, standardizzazione di variabili che si distribuiscono normalmente; esempi numerici e utilizzo della tavola della distribuzione normale standard. Introduzione generale alle proprietà degli stimatori: correttezza, efficienza, consistenza. Campionamento casuale e stima della media di una popolazione; proprietà dello stimatore della media;distribuzione della media campionaria. 11/10/2011 Consistenza e legge dei grandi numeri; teorema limite centrale e distribuzione asintoticamente normale per la media campionaria. Test dell’ipotesi: ipotesi nulla, ipotesi alternativa, errore di tipo I e errore di tipo II, livello di significatività, potenza del test. Formula del test per ipotesi nulle riguardanti la media della popolazione e sua distribuzione. Regola di decisione del test. 12/10/2011 Esempi su test delle ipotesi riguardanti la media della popolazione. Regola di decisione del test basata sul pvalore. 17/10/2011 Intervalli di confidenza: calcolo e interpretazione. Introduzione al modello di regressione lineare semplice; dal modello economico al modello econometrico; il termine d'errore e le sue caratteristiche; il metodo di stima dei "minimi quadrati ordinari"; derivazione degli stimatori. 18/10/2011 Misure di bontà dell’adattamento; R2 e errore standard della regressione; le assunzioni del metodo dei minimi quadrati ordinari. 2.10 3.1, 3.3, 3.7, 3.8, 3.13 Corso di Laurea Magistrale in Scienze dell’Amministrazione Registro elettronico delle lezioni anno accademico 2011-12 – primo semestre Esercizi dal testo Introduzione all’Econometria (StockWatson) e materiale consegnato in aula Data Argomenti trattati 19/10/2011 Proprietà della non distorsione degli stimatori dei minimi quadrati ordinari con dimostrazione. Distribuzione campionaria degli stimatori dei minimi quadrati ordinari 24/10/2011 Ripasso e correzione degli esercizi del capitolo 3. 25/10/2011 Interpretazione dei risultati del modello di regressione lineare semplice. 26/10/2011 Verifica delle ipotesi e intervalli di fiducia per i coefficienti del modello di regressione lineare semplice; modello di regressione con variabile esplicativa dicotomica. 2/11/2011 Omoschedasticità e eteroschedasticità; il teorema di Gauss-Markov e gli stimatori BLUE. 7/11/2011 Introduzione al modello di regressione multipla; dimostrazione della distorsione degli stimatori in caso di omissione di variabile rilevante e correlata con le variabili esplicative incluse nel modello. 8/11/2011 Interpretazione dei coefficienti in un modello di regressione lineare multipla, derivazione degli stimatori dei minimi quadrati ordinari per un modello a k variabili esplicative; standard error della regressione, R2 e R2 aggiustato. Test delle ipotesi e intervalli di fiducia per un singolo coefficiente in un modello di regressione multipla. 9/11/2011 Assunzioni dei minimi quadrati ordinari per la regressione multipla e proprietà della distribuzione degli stimatori dei minimi quadrati; multicollinearità perfetta e imperfetta; “trappola” delle variabili dummy. 17/11/2011 Prova di valutazione intermedia 23/11/2011 Correzione e discussione della prova di valutazione intermedia 12/12/2011 Verifica di ipotesi su due o più coefficienti; test F sotto l’assunzione di errori eteroschedastici e sotto l’assunzione di errori omoschedastici; modello ristretto e modello non ristretto; esempi numerici. 13/12/2011 Discussione su specificazione di modelli alternativi e interpretazione dell’R2 e dell’R2 aggiustato. Modelli di 7.1-7.3, 7.5, 7.7, 7.8a, regressione non lineare nelle variabili; forme polinomiali e 7.8b interpretazione dei coefficienti; esempi numerici. 4.1, 4.3, 4.5, 4.8 5.1, 5.2, 5.4, 5.7, 5.11 6.1-6.5 Corso di Laurea Magistrale in Scienze dell’Amministrazione Registro elettronico delle lezioni anno accademico 2011-12 – primo semestre Data Argomenti trattati Esercizi dal testo Introduzione all’Econometria (StockWatson) e materiale consegnato in aula 14/12/2011 Modelli non lineari con trasformazione logaritmica delle variabili e interpretazione dei coefficienti; modelli con termini di interazione tra le variabili indipendenti e interpretazione dei coefficienti. 8.2, 8.3b, 8.4, 8.7 20/12/2011 Valutazione delle analisi di regressione basati sulla regressione multipla: validità interna ed esterna dei modelli stimati. Minacce alla validità interna: omissione di variabili rilevanti, forma funzionale non corretta, errori nelle variabili esplicative, selezione campionaria, simultaneità. 21/12/2011 Dimostrazione della distorsione degli stimatori dei minimi quadrati ordinari quando le variabili esplicative sono misurate con errore. Importanza del contesto per stabilire la validità esterna di un modello empirico. 09/01/2012 Introduzione ai modelli di regressione con variabile dipendente binaria; il modello di probabilità lineare; modello probit e modello logit; calcolo delle probabilità stimate; interpretazione dei modelli stimati e calcolo degli effetti sulla probabilità stimata dovuti a variazioni nelle variabili esplicative. 10/01/2012 Stima dei minimi quadrati non lineari e stima di massima verosimiglianza; commento dei risultati empirici relativi ai modelli utilizzati per stimare la probabilità di ottenere un mutuo (dati Boston HMDA). 11/01/2012 Eteroschedasticità degli errori nei modelli di probabilità. Misure della bontà di accostamento: percentuale dei valori correttamente stimati, pseudo R2. Metodo di stima delle variabili strumentali (IV) con un solo regressore endogeno e un solo strumento; proprietà di esogeneità e rilevanza dello strumento; la regressione a due stadi. 16/01/2012-1 Dimostrazione della non distorsione dello stimatore IV per β1 nel modello yi=β0+β1xi+ui; distribuzione campionaria dello stimatore IV; stima e identificazione di un sistema di equazioni simultanee per la quantità e il prezzo di un bene. 11.1, 11.6, 11.7 Corso di Laurea Magistrale in Scienze dell’Amministrazione Registro elettronico delle lezioni anno accademico 2011-12 – primo semestre Esercizi dal testo Introduzione all’Econometria (StockWatson) e materiale consegnato in aula Data Argomenti trattati 16/01/2012-2 Il modello generale di regressione con variabili strumentali: presenza di più variabili endogene, più variabili esogene e più strumenti; condizioni di identificazione perfetta, sottoidentificazione, sovraidentificazione dei coefficienti di regressione IV; le assunzioni della regressione IV. Verifica della validità degli 12.1, 12.5, 12.6, 12.7, 12.9, 12.10 strumenti: test F del primo stadio per verificare la rilevanza (o la debolezza) delle variabili strumentali e test J per verificarne l’esogeneità; conseguenze sullo stimatore IV in presenza di strumenti deboli e/o endogeni. Test di Hausman per verificare l’endogeneità delle variabili esplicative di un modello di regressione.
