Presentazione

Organizzazione della Didattica

DM270
SCIENZE STATISTICHE ORD. 2014


9

Corsi comuni

 

Frontali Esercizi Laboratorio Studio Individuale
ORE: 42 0 22 69

Periodo

AnnoPeriodo
II anno1 semestre

Frequenza

Facoltativa

Erogazione

Convenzionale

Lingua

Italiano

Calendario Attività Didattiche

InizioFine
01/10/201620/01/2017

Tipologia

TipologiaAmbitoSSDCFU
caratterizzanteStatistico applicatoSECS-S/039


Responsabile Insegnamento

ResponsabileSSDStruttura
Prof. CAPORIN MASSIMILIANOSECS-S/03Dipartimento di Scienze Statistiche

Altri Docenti

Non previsti.

Attività di Supporto alla Didattica

Non previste.

Bollettino

Quelli previsti dall’ordinamento del corso di laurea.

Lo scopo del corso è di fornire allo studente la preparazione necessaria per costruire ed impiegare modelli statistici, prevalentemente dinamici, in presenza di dati di natura economica. La presentazione e lo studio delle caratteristiche principali delle varie classi di modelli saranno costantemente accompagnati da applicazioni su dati economici reali condotte tramite l’impiego di software adeguato.

Lezioni frontali con esercizi eventualmente da completare al di fuori dell'orario di lezione; esercitazioni pratiche con software opportuno in aula informatica (ASID).

Introduzione: classificazione e caratteristiche dei dati economici; principali classi di modelli utili per la modellazione di relazioni economiche. Modelli ad equazioni simultanee: forma strutturale, forma ridotta, identificazione e stima (cenni). Modelli per dati di panel: specificazione e stima di modelli con componente d’errore a una e due vie, modelli dinamici per dati di panel. Modelli per serie storiche multivariate: modelli VAR, VARMA, VARMAX, modelli non stazionari, specificazione, stima e loro impiego. Modelli state-space: esempi, specificazione, stima e loro impiego. Introduzione alla quantile regression per le applicazioni economiche.

Le modalità d'esame saranno specificate nella prima settimana di lezione.

La valutazione mira a stabilire se e in quale misura lo studente è in grado di costruire modelli adeguati per dati economici e la sua capacità di applicare correttamente tali modelli in situazioni reali.

Koenker R:., Quantile Regression. : Cambridge University Press, 2005 Greene W. H., Econometric Analysis (7th edition). : Prentice Hall, 2012 Tsay R. S., Multivariate Time Series Analysis With R and Financial Applications. : Wiley, 2014 Petris G., Petrone S., Campagnoli P., Dynamic Linear Models with R. : Springer, 2009 Baltagi, B. H., Econometric Analysis of Panel Data (4th edition). : Wiley, 2008 Durbin J. and Koopman S.J., Time Series Analysis by State Space Methods (2nd edition). : Oxford University Press, 2012

Testi principali di riferimento, testi ed articoli di consultazione. Materiale didattico integrativo reso disponibile durante il corso.