00038L - ECONOMETRIA

insegnamento
ID:
00038L
Durata (ore):
72
CFU:
9
SSD:
ECONOMETRIA
Sede:
PESCARA
Url:
ECONOMIA E INFORMATICA PER L'IMPRESA/CORSO GENERICO Anno: 3
ECONOMIA E COMMERCIO /ECONOMIA E FINANZA Anno: 3
Anno:
2024

Dati Generali

Periodo di attività

Secondo Semestre (11/02/2025 - 18/05/2025)

Syllabus

Obiettivi Formativi

L'insegnamento di Econometria ha lo scopo di contribuire al processo
formativo dello studente fornendo strumenti indispensabili per
comprendere ed analizzare dati economici. A sua volta, l’analisi e la
comprensione dei suddetti dati permetterà allo studente di prendere
decisioni razionali su una moltitudine di problemi economici a vari livelli.
Il corso intende fornire le conoscenze metodologiche e applicative di base
dell’econometria utilizzando esempi collegati a problemi reali. Gli esempi
saranno svolti sul pacchetto statistico R.
Al termine del corso lo studente sarà in grado di applicare le conoscenze
acquisite per risolvere complessi problemi economici.

Prerequisiti

Un corso di statistica inferenziale e rudimenti di probabilità.

Metodi didattici

Lezioni, esercitazioni periodiche anche con l’ausilio del software R

Verifica Apprendimento

La verifica dei risultati di apprendimento sarà effettuata tramite un
esame scritto e orale. L’esame scritto riguarda tutto il programma svolto
e consiste di una parte di domande teoriche e una parte da svolgere sul
software R.

Testi

Appunti del corso.
Wooldridge, J. (2013) Introductory Econometrics, a Modern Approach,
Cengage
Kleiber C. Zeileis A. (2008) Applied Econometrics with R, Springer, UseR!
series
Kelejian H. Piras G. (2017) Spatial Econometrics, Elsevier
Materiale addizionale segnalato durante il corso per approfondire alcuni
argomenti.

Contenuti

1. La natura dell’ Econometria e tipologie di dati economici
2. Il Modello di Regressione Semplice e metodi di stima: OLS, MM, ML 3. Il
Modello di Regressione Multipla:
Inferenza Statistica e Test di Ipotesi
4. Forma Funzionale del Modello di Regressione.
5. Regressione con Variabili Dummy
6. Correlazione cross-section e introduzione ai modelli spaziali
7. Introduzione ai dati panel
8. Introduzione all’utilizzo di R e elementi base di programmazione

Lingua Insegnamento

Italiano

Altre informazioni

e-mail: gianfranco.piras@unich.it
Per il ricevimento lo studente deve contattare il docente al precedente
indirizzo email.

Corsi

Corsi (2)

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