Sono richieste conoscenze di matematica - in particolare algebra matriciale -, statistica inferenziale e di econometria di base.

Il corso di Econometria Avanzato è dedicato a introdurre le metodologie parametriche e non parametriche avanzate per l'analisi quantitativa di modelli finanziari, microeconomici e macroeconomici. In particolare verranno trattati i modelli di analisi multivariata e la teoria asintotica degli stessi, i modelli panel, i modelli della frontiera di efficienza e le serie storiche. 

ll corso intende fornire allo studente metodi avanzati di analisi empirica per la trattazione quantitativa dei modelli della teoria finanziaria ed economica, con particolare enfasi allo studio della funzione di produzione, della produttività e all'efficienza produttiva.

Lezioni frontali e al computer con l'utilizzo di software econometrici.

Tesina e prove d'esame

• Modello di regressione multivariato classico.
• I modelli di dati panel con effetti fissi.
• I modelli di dati panel con effetti casuali.
• I modelli dinamici di dati panel.
•  modelli di serie storica univariata.
• Integrazione e cointegrazione delle serie storiche.
• I modelli di serie storica multivariata VAR (vector autoregressive model)
• Innovazione tecnologica, efficienza e crescita economica.
• Introduzione ai modelli di frontiera di efficienza.
• I modelli Growth Accounting e frontiere stocastiche di efficienza.
• Approccio non parametrico e parametrico della stima della frontiera di efficienza.
• Lo stimatore non parametrico Data Development Analysis (DEA) per la stima della frontiera di efficienza.
• Lo stimatore non parametrico Free Disposal Hull (FDH) per la stima della frontiera di efficienza.
• Approfondimenti computazionali sullo stimatore DEA e FDH.
• L’analisi bootstrapping per la stima consistente dei modelli di efficienza e degli intervalli di confidenza proposta da Simar e Wilson (1998, 2000).
• L’analisi a due stadi per l’analisi delle determinanti dell’efficienza (Simar e Wilson 2007).

Greene, W. H. (2000). Econometric analysis 7th edition. International edition, New Jersey: Prentice Hall, 201-215.

Badi H. Baltagi, (2013), Econometric Analysis of Panel Data, 5th Edition.

Coelli, T. J., Rao, D.S.P., O'Donnell, C.J. and G. E. Battese (2005), An Introduction to Efficiency and Productivity Analysis (second edition), Springer.

Daraio, C. and Simar, L. (2007), Advanced Robust and Nonparametric Methods in Efficiency Analysis. Methodology and Applications, Springer Verlag.

Hamilton, J. (1994), Time Series Analysis, Princeton University Press.

Hsiao, Cheng, (2015), Analysis of Panel Data, Cambridge University Press, 3rd Edition.

Kumbhakar, S. and Lovell, C. (2000), Stochastic Frontier Analysis, Cambridge University Press, Cambridge.

Lutkepohl, H.: 2005, New Introduction to Multiple Time Series Analysis, Springer, Berlin, Heidelberg, New York, Tokio.

Mastromarco, C.: 2009, Stochastic Frontier Models, Department of Economics and Quantitative Methods.

Simar, L. and Wilson, P. W., 1998. Sensitivity analysis of efficiency scores: how to bootstrap in nonparametric frontier models, Management Science 44, 49-61.

Simar, L. and Wilson, P. W., 2000. A general methodology for bootstrapping in non-parametric frontier models, Journal of Applied Statistics, 27, 779-802.

Simar, L. and Wilson, P. W., 2007. Estimation and inference in two-stage, semi-parametric models of production process, Journal of Econometrics, 136, 31-64.

Verbeek, M. (2004), Econometria, Zanichelli.

Woitek, U.: 2009, Structural Vectorautoregressive Models, University of Zurich.

- Dispense delle lezioni.

Seppure sia un corso introduttivo all’analisi econometrica, sono richieste conoscenza di base in statistica con elementi di statistica inferenziale e nozioni di base di analisi matematica e calcolo matriciale.

L'econometria è una branca dell'economia che integra: teoria economica, statistica e matematica, che consente di convalidare empiricamente teorie economiche, confrontare empiricamente diverse teorie sullo stesso fenomeno e prevedere i valori di determinate variabili economiche oltre la dimensione temporale del campione. In questa misura l'econometria diventa uno strumento fondamentale per il futuro professionista. In questo corso vengono trattare le principali tecniche di analisi econometrica utilizzate nelle applicazioni economiche e finanziarie.

Il corso intende fornire allo studente una gamma articolata di metodi econometrici per assisterlo nell'attività di verifica empirica di tematiche economiche e finanziarie e nella trattazione di dati quantitativi con l’utilizzo di tecniche di elaborazione elettronica. Per questo motivo, il corso ha un contenuto fortemente applicato, con richiami alla teoria economica, finanziaria e alle sue applicazioni, e prevede un'attività parallela di esercitazione su computer, fondata sull’utilizzo del laboratorio informatico della Facoltà e di alcuni programmi applicativi disponibili in tale sede. Tutti gli argomenti affrontati saranno oggetto di esercitazione al computer.

Lezioni ed esercitazioni in aula, possibilmente utilizzando un software econometrico. Dovuto alla attuale situazione. La metodologia didattica potrà variare a seguito delle misure di distanziamento sociale legate all'emergenza epidemiologica da Covid-19.

Una prova scritta con risoluzione di problemi teorici e pratici simili a quelli indicati alla fine dei capitoli del libro. Inoltre, sarà richiesta la consegna di una tesina alla fine del corso, la quale sarà discussa alla prova orale.

1. Richiami di alcuni concetti di probabilità e inferenza statistica.

2. Il Modello Lineare Classico di Regressione.

3. Regressione Multipla.

4. Funzioni di regressione non lineari.

5. Valutazione degli studi di regressione.

6. Regressione con dati panel.

7. Regressione con variabile dipendente binaria.

8. Il metodo di stima delle variabili strumentali: motivazione, proprietà degli stimatori, test di Sargan e test di Hausman.

9. Serie Storiche. Processi stocastici: definizione e proprietà. Stazionarietà. I processi autoregressivi (AR) e a media mobile (MA).

• Testo di riferimento principale (a cui si riferiscono i capitoli sopra citati):

- J. H. Stock e M. W. Watson, a cura di F. Peracchi, (2005), Introduzione all’Econometria, Milano, Pearson. (Testo molto semplice e discorsivo da affiancare alle dispense del docente);

- Dispense del docente su tutti gli argomenti trattati saranno disponibili nel sito web.

Altri testi consigliati:

- M. Verbeek, (2006), Econometria, Zanichelli. (Testo molto completo con un livello medio di difficoltà e approfondimento);

- G. Koop, (2008), Introduction to Econometrics, John Wiley & Sons. (Testo semplice e completo, in inglese);

- G. G. Judge, R. C. Hill, W. E. Griffiths, H. Lütkepohl, Tsoung-Chao Lee, (1988), Introduction to the Theory and Practice of Econometrics, Wiley. (Testo semplice e completo, in inglese);

- G. S. Maddala, (2001) Introduction to Econometrics, 3rd Edition, Wiley. (Testo semplice e completo, in inglese);

- D. N. Gujarati, (1995), Basic Econometrics McGraw Hill. (Testo di complessità media, completo nella trattazione degli argomenti, in inglese);

Testi avanzati:

• G. Amisano, (2004), Elementi di Econometria. Un’introduzione ai concetti e alle tecniche di base, Mondadori Università.

• W. H. Greene, (2003), Econometric Analysis, Macmillan, New York, 5th edition..

• N. Cappuccio, R. Orsi, Econometria (nuova edizione), Il Mulino.

• J. M. Wooldridge, Introductory Econometrics: A Modern Approach, Second Edition (2002), South-Western College Publishing.

• J. Johnston, (1994), Econometrica, Franco Angeli.

• H. Lütkepohl e M. Krätzig, (2006), Applied Time Series Econometrics, Cambridge University Press.

Seppure sia un corso introduttivo all’analisi econometrica, sono richieste conoscenza di base in statistica con elementi di statistica inferenziale e nozioni di base di analisi matematica e calcolo matriciale.

L'econometria è una branca dell'economia che integra: teoria economica, statistica e matematica, che consente di convalidare empiricamente teorie economiche, confrontare empiricamente diverse teorie sullo stesso fenomeno e prevedere i valori di determinate variabili economiche oltre la dimensione temporale del campione. In questa misura l'econometria diventa uno strumento fondamentale per il futuro professionista. In questo corso vengono trattare le principali tecniche di analisi econometrica utilizzate nelle applicazioni economiche e finanziarie.

Il corso intende fornire allo studente una gamma articolata di metodi econometrici per assisterlo nell'attività di verifica empirica di tematiche economiche e finanziarie e nella trattazione di dati quantitativi con l’utilizzo di tecniche di elaborazione elettronica. Per questo motivo, il corso ha un contenuto fortemente applicato, con richiami alla teoria economica, finanziaria e alle sue applicazioni, e prevede un'attività parallela di esercitazione su computer, fondata sull’utilizzo del laboratorio informatico della Facoltà e di alcuni programmi applicativi disponibili in tale sede. Tutti gli argomenti affrontati saranno oggetto di esercitazione al computer.

Lezioni ed esercitazioni in aula, possibilmente utilizzando un software econometrico. Dovuto alla attuale situazione. La metodologia didattica potrà variare a seguito delle misure di distanziamento sociale legate all'emergenza epidemiologica da Covid-19.

Una prova scritta con risoluzione di problemi teorici e pratici simili a quelli indicati alla fine dei capitoli del libro. Inoltre, sarà richiesta la consegna di una tesina alla fine del corso, la quale sarà discussa alla prova orale.

1. Richiami di alcuni concetti di probabilità e inferenza statistica.

2. Il Modello Lineare Classico di Regressione.

3. Regressione Multipla.

4. Funzioni di regressione non lineari.

5. Valutazione degli studi di regressione.

6. Regressione con dati panel.

7. Regressione con variabile dipendente binaria.

8. Il metodo di stima delle variabili strumentali: motivazione, proprietà degli stimatori, test di Sargan e test di Hausman.

9. Serie Storiche. Processi stocastici: definizione e proprietà. Stazionarietà. I processi autoregressivi (AR) e a media mobile (MA).

• Testo di riferimento principale (a cui si riferiscono i capitoli sopra citati):

- J. H. Stock e M. W. Watson, a cura di F. Peracchi, (2005), Introduzione all’Econometria, Milano, Pearson. (Testo molto semplice e discorsivo da affiancare alle dispense del docente);

- Dispense del docente su tutti gli argomenti trattati saranno disponibili nel sito web.

Altri testi consigliati:

- M. Verbeek, (2006), Econometria, Zanichelli. (Testo molto completo con un livello medio di difficoltà e approfondimento);

- G. Koop, (2008), Introduction to Econometrics, John Wiley & Sons. (Testo semplice e completo, in inglese);

- G. G. Judge, R. C. Hill, W. E. Griffiths, H. Lütkepohl, Tsoung-Chao Lee, (1988), Introduction to the Theory and Practice of Econometrics, Wiley. (Testo semplice e completo, in inglese);

- G. S. Maddala, (2001) Introduction to Econometrics, 3rd Edition, Wiley. (Testo semplice e completo, in inglese);

- D. N. Gujarati, (1995), Basic Econometrics McGraw Hill. (Testo di complessità media, completo nella trattazione degli argomenti, in inglese);

Testi avanzati:

• G. Amisano, (2004), Elementi di Econometria. Un’introduzione ai concetti e alle tecniche di base, Mondadori Università.

• W. H. Greene, (2003), Econometric Analysis, Macmillan, New York, 5th edition..

• N. Cappuccio, R. Orsi, Econometria (nuova edizione), Il Mulino.

• J. M. Wooldridge, Introductory Econometrics: A Modern Approach, Second Edition (2002), South-Western College Publishing.

• J. Johnston, (1994), Econometrica, Franco Angeli.

• H. Lütkepohl e M. Krätzig, (2006), Applied Time Series Econometrics, Cambridge University Press.