Il Corso costituisce un'introduzione ai problemi che si presentano quando si combinano i modelli di comportamento descritti dalla teoria economica, cioè i modelli economici, con le osservazioni statistiche sulle variabili incluse in quei modelli allo scopo di ottenere relazioni quantitative utilizzabili in analisi economiche strutturali, analisi di politica economica e a fini previsionali.
Costituiscono obiettivi formativi:
-Conoscenza e capacità di comprensione: acquisizione delle basi teoriche e applicate dell'econometria.
- Applicazione pratica delle conoscenze acquisite: capacità di utilizzare il pacchetto econometrico GRETL per caricare i dati, effettuare le stime dei modelli e l'inferenza sui parametri, nonchè la predizione del fenomeno tramite tali modelli.
-Autonomia di giudizio: al termine del corso gli studenti saranno in grado di valutare in modo autonomo i risultati dell’analisi di regressione.
-Abilità comunicative: alla fine del corso gli studenti sapranno esprimersi in modo appropriato sul tema dell’analisi di regressione e della stima degli effetti causali, con proprietà di linguaggio e sicurezza di esposizione.
-Capacità di apprendere: lo studente dovrà essere in grado di affrontare i problemi più complessi che verranno presentati nei successivi insegnamenti di economia applicata ed econometria.

Come indicato nel piano di studi, per poter sostenere l'esame è necessario prima aver superato con successo gli esami di Microeconomia, Macroeconomia, Matematica generale, Matematica per l'economia e Statistica.

Introduzione all'Econometria; Tipi di dati e di modelli econometrici; Ripasso dei concetti chiave di probabilità e statistica; Il metodo dei minimi quadrati ordinari come metodo algebrico di approssimazione lineare. La funzione di regressione e le sue proprietà. Il modello di regressione lineare con regressori stocastici. Proprietà dello stimatore OLS nel modello di regressione lineare multipla; Inferenza sui parametri del modello con uso di errori standard robusti: test t ed F e intervalli di confidenza; Distorsione dello stimatore OLS per omissione di variabili rilevanti correlate coi regressori; Funzioni di regressione non lineari; La causalità simultanea come fonte di distorsione e inconsistenza dello stimatore OLS. Tale programma è contenuto in parte nei capitoli qui sotto riportati del libro di testo adottato (Stock e Watson, 2020). Per completare il programma svolto, verranno forniti agli studenti su Moodle 2.0 appunti a cura del docente sulla funzione di regressione e le sue proprietà e altro materiale. I capitoli del libro di testo su cui si basa l'esame sono i seguenti: -cap. 1, 2, 3, 4, 18 (paragrafo 18.2 su definizione di consistenza e Appendice 18.1), 5, 6, 7, 8, 9 (escluso pagg. 250-253 errori di misura e distorsione da errori nelle variabili, dati mancanti e selezione campionaria).

- J. H. Stock e M. W. Watson, Introduzione all'Econometria, quinta ed., 2020, Pearson Italia o in alternativa se già posseduto - J. H. Stock e M. W. Watson, Introduzione all'Econometria, quarta ed., 2016, Pearson Italia. Per completare il programma svolto, verranno forniti agli studenti su Moodle 2.0 appunti a cura del docente sulla funzione di regressione e le sue proprietà e altro materiale.

Oltre alle lezioni teoriche è previsto un ciclo di esercitazioni al computer in GRETL aventi per oggetto l'analisi di dati economici e la stima, l'inferenza e la predizione/previsione con modelli econometrici.

Eventuali cambiamenti alle modalità qui descritte, che si rendessero necessari per garantire l'applicazione dei protocolli di sicurezza legati all'emergenza COVID19, saranno comunicati nel sito web di Dipartimento, del Corso di Studio e dell'insegnamento.

Durante il corso gli studenti sono tenuti a preparare alcune tesine scritte/compiti per casa che verranno discussi e corretti in aula. Tali attivita' sono parte integrante del programma d'esame, anche se ad esse non è attribuito un punteggio specifico che concorrerà a determinare il voto finale all’esame. Ciononostante, come indicato sotto, una domanda d’esame riguarderà tali attività. La verifica dell’apprendimento avverrà mediante una prova orale, articolata in forma di colloquio, che prevedrà almeno tre domande su argomenti e concetti illustrati a lezione e sulle applicazioni in GRETL presentate in classe/svolte dagli studenti a casa e discusse in aula. Una domanda dell’esame orale avrà per oggetto la verifica della conoscenza di GRETL per effettuare la stima, l'inferenza e la predizione con i modelli di regressione. Le domande hanno ugual peso e vengono valutate in trentesimi.

Questo insegnamento approfondisce argomenti strettamente connessi a uno o più obiettivi dell’Agenda 2030 per lo Sviluppo Sostenibile delle Nazioni Unite