Informazioni sull’Esame

Date dell’Esame

L’esame si terrà nelle seguenti date:

• 20 Giugno 2024 (Primo appello)
• 10 Luglio 2024 (Secondo appello)

Struttura dell’Esame

L’esame sarà composto da due prove:

1. Prova scritta su piattaforma Moodle.

   Una simulazione della prova scritta è disponibile sulla piattaforma Moodle. Altre domande (non in formato moodle ma utili per eserciatarsi sono disponili qua)

2. Prova orale

Per poter accedere alla prova orale, è necessario ottenere almeno 18/30 nella prova scritta. Il voto finale sarà determinato dalla combinazione dei risultati delle due prove.

Programma d’Esame

Il programma d’esame per il corso 2023/2024 copre i seguenti argomenti (corrispondenti ai primi 10 capitoli del libro di testo):

Introduzione all’Econometria

• Introduzione e richiami (Capitolo 1)
  • Domande economiche e dati economici
  • Effetti causali ed esperimenti ideali
  • Tipi e fonti dei dati economici

Richiami di Probabilità

• Richiami di probabilità (Capitolo 2)
  • Variabili casuali e distribuzioni di probabilità
  • Valore atteso, media e varianza
  • Variabili casuali doppie e distribuzioni congiunte
  • Distribuzioni normale, chi-quadrato, F e t di Student
  • Campionamento casuale e distribuzione della media campionaria

Richiami di Statistica

• Richiami di statistica (Capitolo 3)
  • Stima della media di una popolazione
  • Verifica di ipotesi circa la media della popolazione
  • Intervalli di confidenza
  • Confronto tra medie di popolazioni diverse
  • Diagrammi a nuvola di punti, covarianza e correlazione campionaria

Regressione Lineare Semplice

• Elementi fondamentali della regressione (Capitolo 4)
  • Il modello di regressione lineare
  • Stima dei coefficienti del modello di regressione lineare
  • Le assunzioni dei minimi quadrati ordinari (OLS)
  • Distribuzione campionaria degli stimatori OLS
  • Verifica di ipotesi e intervalli di confidenza per un singolo coefficiente di regressione

Regressione Lineare Multipla

• Regressione lineare con regressori multipli (Capitolo 5)
  • Distorsione da variabile omessa
  • Il modello di regressione multipla
  • Stima e assunzioni dei minimi quadrati
  • Distribuzione campionaria degli stimatori OLS nella regressione multipla
  • Verifica di ipotesi e intervalli di confidenza per più coefficienti
  • Statistiche di regressione e altre misure di bontà di adattamento

Regressioni Non Lineari

• Funzioni di regressione non lineari (Capitolo 6)
  • Modellare funzioni di regressione non lineari
  • Funzioni non lineari di una singola variabile indipendente
  • Interazioni tra variabili indipendenti

Valutazione di Studi Basati sulla Regressione

• Valutazione di studi basati sulla regressione multipla (Capitolo 7)
  • Validità interna ed esterna
  • Minacce alla validità interna ed esterna

Regressione con Dati Panel

• Regressione con dati panel (Capitolo 8)
  • Introduzione ai dati panel
  • Modelli di regressione con effetti fissi e temporali

Regressione con Variabile Dipendente Binaria

• Regressione con variabile dipendente binaria (Capitolo 9)
  • Modello lineare di probabilità
  • Regressioni probit e logit
  • Stima e inferenza nei modelli logit e probit

Regressione con Variabili Strumentali

• Regressione con variabili strumentali (Capitolo 10)
  • Il modello IV e le sue ipotesi
  • Lo stimatore dei minimi quadrati a due stadi (TSLS)
  • Validità degli strumenti
  • Test di esogeneità
  • Strumenti deboli

Warning

Per gli studenti degli anni precedenti (corso da 9 crediti), il programma include i seguenti argomenti:

Regressioni per Serie Temporali di Tipo Economico

• Introduzione a regressioni temporali e previsioni (Capitolo 12)
  • L’uso dei modelli di regressione per la previsione
  • Introduzione alle serie temporali e alla correlazione seriale
  • Autoregressioni e modelli autoregressivi misti
  • Scelta della lunghezza dei ritardi utilizzando i criteri d’informazione
  • Non stazionarietà: trend e rotture strutturali

Stima degli Effetti Causali Dinamici

• Stima degli effetti causali dinamici (Capitolo 13)
  • Effetti causali e dati temporali
  • Stima degli effetti causali dinamici con regressori esogeni e strettamente esogeni
  • Errori standard consistenti in presenza di autocorrelazione ed eteroschedasticità

Ulteriori Sviluppi nelle Regressioni Temporali

• Ulteriori sviluppi nelle regressioni temporali (Capitolo 14)
  • Autoregressioni vettoriali (VAR)
  • Previsioni multiperiodali
  • Cointegrazione
  • Eteroschedasticità condizionata