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.
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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
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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
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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.
