- Oggetto:
- Oggetto:
Econometrics (non attivo per l'a.a. 2023/24)
- Oggetto:
Econometrics
- Oggetto:
Anno accademico 2023/2024
- Codice attività didattica
- ECM0265B
- Corso di studio
- Laurea magistrale in Economia dell'Ambiente, della Cultura e del Territorio - a Torino [0403M21]
- Anno
- 1° anno
- Periodo
- Secondo semestre
- Tipologia
- Caratterizzante
- Crediti/Valenza
- 6
- SSD attività didattica
- SECS-S/01 - statistica
- Erogazione
- Mista
- Lingua
- Inglese
- Frequenza
- Consigliata/Recommended
- Tipologia esame
- Scritto
- Tipologia unità didattica
- modulo
- Insegnamento integrato
- Metodi quantitativi per l'economia (non attivo per l'a.a. 2023/2024) (ECM0265)
- Prerequisiti
-
E' richiesta la conoscenza degli argomenti di un corso di base di Matematica Generale e di uno di Statistica.
The knowledge of the topics of a basic course of General Mathematics and of a basic course of Statistics is required. - Oggetto:
Sommario insegnamento
- Oggetto:
Obiettivi formativi
L'obiettivo dell'insegnamento è quello di fornire gli strumenti quantitativi utilizzati comunemente nella letteratura economica, necessari per affrontare gli insegnamenti successivi previsti dalla Laurea Magistrale in Economia dell'Ambiente, della Cultura e del Territorio. Questo modulo fornisce i necessari strumenti di Econometria.
The objective of the course is to provide the quantitative tools commonly used in the economic literature, necessary to face the subsequent courses of the Laurea Magistrale in Environmental, Culture and Territory Economics. This module provides the necessary tools of Econometrics.
- Oggetto:
Risultati dell'apprendimento attesi
Lo studente dovrà acquisire la conoscenza degli strumenti tradizionali dell'analisi matematica e dell'econometria e la capacità di utilizzare tali tecniche per la costruzione di modelli quantitativi utilizzati nella soluzione dei problemi riguardanti le scienze economiche. La formazione all'interno della Laurea Magistrale in Economia dell'Ambiente, della Cultura e del Territorio sarà quindi completata e arricchita dalle seguenti competenze:
Conoscenza e capacità di comprensione
Al termine dell'insegnamento lo studente sarà in grado di:
- Comprendere i principali concetti dell'algebra lineare e del calcolo differenziale per funzioni di più variabili
- Comprendere i problemi di ottimizzazione statica (sia nel caso libero sia in quello vincolato) presenti nella teoria economica
- Comprendere la logica e i concetti fondanti dell'econometria
Conoscenza e capacità di comprensione applicate
Al termine dell'insegnamento lo studente sarà in grado di:
- Applicare le conoscenze relative alle tecniche di ottimizzazione statica per la soluzione di problemi di carattere economico
- Applicare le conoscenze di base relative all'econometria per l'analisi di fenomeni economici
Autonomia di giudizio
Al termine dell'insegnamento lo studente sarà in grado di:
- Interpretare le soluzioni di problemi di ottimizzazione statica (libera e vincolata)
- Valutare quali tecniche econometriche sono appropriate nello studio dei fenomeni economici
Abilità comunicative
Al termine dell'insegnamento lo studente sarà in grado di:
- Utilizzare il linguaggio tecnico dell'ottimizzazione comunemente applicata in campo economico
- Utilizzare il linguaggio tecnico dell'econometria comunemente applicata in campo economico
Capacità di apprendere
Al termine dell'insegnamento lo studente sarà in grado di:
- Formulare e risolvere problemi di ottimizzazione statica in ambito economico
- Utilizzare i concetti cardine relativi all'econometria per interpretare i fenomeni economici
The student is expected to acquire the knowledge of the traditional instruments of mathematical analysis and of econometrics and the ability of using such techniques for the construction of quantitative models used in the solution of economic problems. The preparation of the student in the context of the Laurea Magistrale in Environmental, Culture and Territory Economics will therefore be completed and enriched by the following competencies:
Knowledge and understanding
At the end of the course the student will be able to:
- Understand the main concepts of linear algebra and of differential calculus for functions of several variables
- Understand the problems of static optimization (both in the unconstrained case and in the constrained case) used in economic theory
- Understand the logic underlying econometric theory
Applying knowledge and understanding
At the end of the course the student will be able to:
- Apply the knowledge relative to the techniques of static optimization for the solution of economic problems
- Use knowledge on econometrics to analyze economic phenomena
Making judgements
At the end of the course the student will be able to:
- Interpret the solutions of problems of static optimization (unconstrained and constrained)
- Ascertain which econometric techniques are appropriate in the study of economic phenomena
Communication skills
At the end of the course the student will be able to:
- Use the technical language of optimization commonly applied in the field of economic theory
- Use the technical language of econometrics commonly applied in the field of economic theory
Learning skills
At the end of the course the student will be able to:
- Elaborate and solve problems of static optimization in the economic context
- Use the knowledge on the foundations of econometrics to interpret economic phenomena
- Oggetto:
Programma
Algebra lineare (12 ore)
- Vettori e relative operazioni.
- Matrici e relative operazioni.
- Determinante, rango, inversa di una matrice.
- Autovalori e autovettori.
Introduzione all’econometria (6 ore)
- Metodo dei minimi quadrati: interpretazione in termini di algebra lineare e soluzione
- Metodo dei minimi quadrati: interpretazione statistica e soluzione (con uso di derivate e in forma matriciale)
- Applicazione al caso di una variabile esplicativa e al caso multivariato
- Proprietà (algebriche, statistiche, asintotiche) dei minimi quadrati
- Metodo dei minimi quadrati e proiezioni
Econometria (36 ore)
- La natura dell'econometria e i dati economici.
- Il modello di regressione semplice.
- Analisi di regressione multipla: stima.
- Analisi di regressione multipla: inferenza.
- Analisi di regressione multipla: minimi quadrati ordinari asintotici.
- Analisi di regressione multipla: altri argomenti.
- Analisi di regressione multipla con informazioni qualitative.
- Eteroschedasticità.
- Nozioni di base dei modelli di serie storiche.
- Modelli a variabile dipendente limitata e modelli di Poisson.
Linear algebra (12 hours)
- Vectors and their operations.
- Matrices and their operations.
- Determinant, rank, inverse of a matrix.
- Eigenvalues and eigenvectors.
Introduction to econometrics (6 hours)
- Ordinary least squares method: interpretation in terms of linear algebra and solution
- Ordinary least squares method: statistic interpretation and solution (with use of derivatives and in matrix form)
- Application to the case of one explicative variable and to the multivariate case
- Algebraic, statistical, asymptotic properties of ordinary least squares
- Ordinary least squares method and projections
Econometrics (36 hours)
- The nature of econometrics and economic data.
- The simple regression model.
- Multiple regression analysis: Estimation.
- Multiple regression analysis: Inference.
- Multiple regression analysis: OLS Asymptotics.
- Multiple regression analysis: Further Issues.
- Multiple regression analysis with qualitative info.
- Heteroskedasticity.
- Basic knowledge of time series models.
- Limited Dependent Variable models and Poisson.
- Oggetto:
Modalità di insegnamento
L'insegnamento è costituito da 54 ore di lezioni frontali. Di queste, 18 ore saranno dedicate all'algebra lineare e alla introduzione dell'econometria (Prof. Mattalia) e 36 ore saranno dedicate all'econometria (Prof. Belloni).
La frequenza al corso non è obbligatoria, ma fortemente consigliata.
Le attvità di supporto al corso (sotto riportate) sono altamente consigliate.
The course is formed by 54 hours of frontal lessons. 18 hours are dedicated to linear algebra and introduction to econometrics (Prof. Mattalia) and 36 hours are dedicated to econometrics (Prof. Belloni).
Attending the course is not compulsory (but highly recommended).
Tutorials on R and practical exercises lectures (see below "Attività di supporto") are strongly recommended.
- Oggetto:
Modalità di verifica dell'apprendimento
La modalità di verifica dell'apprendimento consiste in una prova svolta al Personal Computer utilizzando la piattaforma Moodle e Word. La prova è strutturata in due Sezioni:- La Sezione 1 consiste di 15 domande a risposta multipla e dura 30 minuti. 5 domande riguardano la parte svolta dal Prof. Mattalia (in italiano) e 10 domande quella svolta dal Prof. Belloni (in inglese). Ogni domanda ha 4 altenative di cui solo 1 è corretta. Ogni domanda vale 1 punto, senza penalizzazione. Il testo d’esame di ogni candidato è diverso, ma equivalente in termini di difficoltà.
- La Sezione 2, di durata complessiva pari a 1 ora e 30 minuti, consiste in 3 esercizi il cui testo (in Italiano) sarà reso disponibile su Moodle, in particolare 1 esercizio (parte del Prof. Mattalia) di carattere computazionale, e 2 esercizi (parte Prof. Belloni) di carattere computazionale e di carattere interpretativo di output di regressioni. Ciascun esercizio di questa sezione attribuisce un max di 6 punti.
Il voto corrisponde alla somma dei punti totalizzati nelle 2 Sezioni. E’ possibile accedere alla Sezione 2 solo nel caso in cui nella Sezione 1 sia stata raggiunta la soglia minima del 60% di risposte corrette (pari a 9 risposte corrette su 15).
Non vi è differenza nelle prove di esame tra studenti frequentanti e studenti non frequentanti.The final examination consists in a pc-based test using Moodle platform and a word processor. The exam is divided into two Sections:
- Section 1 consists of 15 multiple-choice questions and lasts 30 minutes. 5 questions concern the part of Prof. Mattalia (in italian) and 10 questions concern the part of Prof. Belloni (in english). Each question has 4 alternatives, of which only 1 is correct. Each question has a value of 1 point, without penalization. The text of the exam is different for each candidate, but equivalent in terms of difficulty.
- Section 2, which lasts 1 hour and 30 minutes, consists in 3 exercises whose text (in italian) will be available on Moodle, in particular 1 exercise (part of Prof. Mattalia) of computational nature, and 2 exercises (part of Prof. Belloni) of computational and interpretative nature of regressions output. Each exercise of this section has a maximum value of 6 points.
The grade is the sum of the grades obtained in the 2 Sections. It is possible to access to Section 2 only if in Section 1 you have at least 60% of correct answers (corresponding to 9 correct answers out of 15).
There isn’t any difference in the exams between students that attend and students that do not attend the lectures.
- Oggetto:
Attività di supporto
Ogni settimana una sessione di 2 ore di esercitazioni (per ciascuna parte che compone ciascuno dei 2 moduli) è dedicata alla soluzione di esercizi che mettono in pratica i concetti teorici illustrati durante il corso.
Il modulo di matematica e econometria sarà preceduto da una sessione di esercitazioni volte a fornire le basi per l'utilizzo del software statistico R.
NB: Esercitazioni di "R" (fortemente consigliate): https://www.didattica-est.
unito.it/do/avvisi.pl/Show?_ id=eqd0 Esercitazioni di "econometria con R" (fortemente consigliate): https://www.didattica-est.
unito.it/do/avvisi.pl/Show?_ id=h39b Each week a 2-hour session (for each of the parts that form each of the 2 modules) is devoted to the solution of exercises that apply in practice the theoretical concepts presented in the course.
The math and econometrics module will be preceded by a crash course on the statistical software R.
Testi consigliati e bibliografia
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WOOLDRIDGE J., Introductory econometrics: a modern approach, 7th edition, Cengage, 2020.
Dispense a cura del docente.
WOOLDRIDGE J., Introductory econometrics: a modern approach, 7th edition, Cengage, 2020.
Lecture notes of the teacher.
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Note
Le lezioni sono erogate in presenza.
Al fine di organizzare al meglio il corso, siete pregati di iscriversi a questo insegnamento (pulsante "Registrati a questo insegnamento"). Sarà inoltre a breve aperta una pagina moodle del corso (troverete il link qui sotto) alla quale dovrete registrarvi per avere accesso a informazioni dettagliate e materiale didattico.
Lessons are given face to face.
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