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Metodi quantitativi per l'economia

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Quantitative methods

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Anno accademico 2023/2024

Codice dell'attività didattica
ECM0016
Docenti
Alessandra Canepa (Titolare del corso)
Federico Nervi (Esercitatore)
Corso di studi
Laurea in Economia e Statistica per le Organizzazioni - a Torino [0402L31]
Anno
2° anno
Periodo didattico
Secondo semestre
Tipologia
Caratterizzante
Crediti/Valenza
12
SSD dell'attività didattica
SECS-P/05 - econometria
Modalità di erogazione
Tradizionale
Lingua di insegnamento
Inglese
Modalità di frequenza
Fortemente consigliata/Recommended
Tipologia d'esame
Scritto
Prerequisiti

Analisi delle probanilita'(EC007), Matematica per le scienze sociali (ECM 0006), Teoria Statistica delle decisioni (ECM0013)

See each single learning module

Propedeutico a
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Sommario insegnamento

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Obiettivi formativi

Il corso introduce   modelli di regressione lineare e non lineare usati in applicazioni empiriche di analisi economiche. Il corso prevede numerose applicazioni pratiche usando il software statistico R con diversi dati. Il corso ha un forte contenuto quantitativo a richiede una base di matematica  e inferenza statistica.   

This course introduces students to linear regression and nonlinear models used in empirical economic analysis.  Students will model simple applications using R statistical software on a variety of datasets. The course is quantitatively rigorous and requires knowledge of mathematics and statistics. 

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Risultati dell'apprendimento attesi


Ci si attende che lo studente sia in grado di quantificare variazioni economiche nel tempo e nello spazio; prevedere valori economici; comprendere la relazione tra teoria economica e analisi empirica; analizzare i dati attraverso usando diversi modelli econometrici. Per maggiori dettagli si vedano i singoli insegmanenti modulari.


The student should be able to determine economic changes over time and over space, predict economic values, understand about the relationship between economic theory and empirical analysis and several types of econometric models. See individual module for more details.

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Modalità di insegnamento

 Le lezioni si terranno in forma mista oppure a distanza a seconda della evoluzione della crisi sanitaria . Maggiori informazioni saranno disponibili prima dell'inizio del corso. 

Classes will be either online or in classroom according to the evolution of the health crisis. More information will be given closer to the time.  

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Modalità di verifica dell'apprendimento

L'apprendimento verrà verificato con una prova scritta contenente domande sulla teoria illustrata nel corso e applicazioni pratiche della parte teorica. 

The assessment will be by written examination.  Material under assessment will be related to theoretical and applied material learned during the course.

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Attività di supporto

Entrambi i moduli prevedono lo svolgimento di attività di laboratorio. 

Both learning modules include Lab activities.

 

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Programma

Programma del corso

1) MODELLO DI REGRESSINE LINEARE SEMPLICE .  2) STIMA INTERVALLARE E VERIFICA DELLE IPOTESI. 3)PREVISIONE, ADATTAMENTO Al DATI  E PROBLEMI DI SPECIFICAZIONE, IL  MODELLO  DI REGRESSIONE MULTIPLA, 4) VARIABILI INDICATRICI, 5) Approfondimenti test di specificazione del modello, 6) Modelli con variabili discrete, 7)  ETEROSCHEDASTICITA, 8) INTRODUZIONE ALL' ANALISI DI SERIE STORICHE, 9) Modelli di regressione non lineari, 10) Introduzione a modelli con variabile dipendente discreta. 

Applicazioni con il software R saranno svolte durante il corso. Applicazioni pratiche di con R costituiscono una sostanziale parte del corso. 

 

The course syllabus includes:  1) Simple Linear Regression Model, 2) Interval Estimation and Hypothesis Testing, 3) Prediction, Goodness-of-Fit, and Modeling Issues, 4) The Multiple Regression Model, 5) Further Inference in the Multiple Regression Model, 6) Using Indicator Variables , 7) Heteroskedasticity, 8)Regression with Time-Series Data: Stationary Variables, 9) Nonlinear regression models.10) Introduction to Limited dependent variable models.

During the course there will be applications of theoretical material using the software R. Applied examples in R constitutes an important part of the course. 

Testi consigliati e bibliografia

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R. Carter Hill, William E. Griffiths, Guay C. Lim: Principi di Econometria, IV Edizione

Materiale fornito dal docente

 

R. Carter Hill, William E. Griffiths, Guay C. Lim, Principle of Econometrics

Material supplied by the lecturer

 



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Note

Si noti che i due modulsono parte dell'insegnamento "Metodi Quantitativi per l'Economia" ed sono ad essi vincolati. Pertanto: (i) non possono essere considerati  insegnamenti autonomi; (ii) i moduli fanno acquisire 12 cfu in SECS-S/03 solo se si supera l'esame completo di "Metodi Quantitativi per l'Economia"; (iii) non ha votazione autonoma, ma fa media con il voto del modulo di "Economia Quantitativa".

 

 

 

 

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Altre informazioni

http://www.didattica-est.unito.it/do/home.pl/View?doc=home_appelli.html
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Ultimo aggiornamento: 19/02/2024 15:26
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