Argomenti dell'insegnamento
1. Il modello di regressione lineare • Regressione lineare semplice/multipla • Stima ed inferenza sui parametri di regressione • Bontà di adattamento e multicollinearità • Analisi dei residui e diagnostica 2. Modelli ARIMA • modello AR • modello MA • modello ARMA • Previsione 3. Modelli GARCH • analisi della volatilità • Test per effetti ARCH • modelli ARCH/GARCH

Modalità di insegnamento
Lezioni frontali ed esercitazioni

Obiettivi formativi
ILO (Intended Learning Outcomes) ILO 1 Conoscenza e comprensione ILO 1.1 conoscenza degli strumenti matematici di livello base ed intermedio per la comprensione e l'analisi dei meccanismi economici attraverso modelli teorici ed applicazioni empiriche ILO 1.2 conoscenza degli strumenti per l'analisi statica, dinamica, e quella comparativa per l'analisi dei dati su individui, imprese ed economie ILO 1.3 conoscenza e comprensione della statistica descrittiva, dei fondamenti della teoria della probabilità e dei metodi a campione, delle distribuzioni standard e della loro applicazione all'analisi economica nonché della regressione lineare e non lineare ILO 2 Capacità di applicare conoscenza e comprensione ILO 2.1 saper analizzare dati economici usando metodi della statica descrittiva, parametrica e non parametrica nonché regressione lineare e non lineare e interpretare i risultati ILO 2.2 saper stabilire l'impostazione e lo svolgimento di un progetto empirico con l'utilizzo di un software econometrico e di base dati finanziari o economici ILO 2.3 saper utilizzare gli strumenti informatici per le analisi delle economie ILO 3 Autonomia di giudizio ILO 3.1 scegliere i più appropriati metodi di analisi sia quantitativi che qualitativi ILO 3.2 trovare le informazioni necessarie in banche dati, fonti giuridiche e letteratura scientifica ILO 3.3 utilizzare il ragionamento logico per combinare informazione e metodi analitici, anche tramite moderni pacchetti software, per arrivare ad una soluzione ILO 4 Capacità di apprendimento ILO 4.1 reperire informazioni da banche dati, letteratura scientifica, leggi e normativa come richiesto nella vita professionale ILO 4.2 analizzare, elaborare criticamente ed integrare dati, informazioni ed esperienze future, anche tramite software avanzati

Obiettivi formativi e risultati di apprendimento (ulteriori info.)
Conoscenza e comprensione: • Conoscenza avanzata e comprensione dei metodi econometrici correlati ai tipi comuni di dati finanziari e aziendali. Applicazione della conoscenza e comprensione: • Capacità di applicare metodi econometrici a veri tipi di dati finanziari utilizzando software specifici. • Capacità di interpretare i risultati delle analisi nel contesto di problemi finanziari e aziendali comuni. Formulazione di giudizi: • Capacità di pensare in modo critico e prendere decisioni efficaci basate su analisi econometriche appropriate. Abilità comunicative: • Capacità di comunicare efficacemente i risultati delle analisi econometriche, anche ad un pubblico non specializzato.

Modalità d'esame
(60% del voto finale della materia): Esame finale scritto (40% del voto finale della materia): Progetto di gruppo: analisi di un data-set reale tramite il software R ILO valutati da 1 a 4

Criteri di valutazione
Esame finale scritto: 60% Progetto: 40% Gli studenti devono superare l'esame finale (ossia rispondere correttamente ad almeno il 60% delle domande nell'esame) per ottenere un voto positivo nel corso.

Bibliografia obbligatoria

Jim H. Stock and Mark W. Watson, Introduction to

Econometrics, Pearson International 4th Edition.

Bibliografia facoltativa

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Altre informazioni
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