- Oggetto:
- Oggetto:
Econometrics
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Econometrics
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Anno accademico 2021/2022
- Codice dell'attività didattica
- ECM0265B
- Docenti
- Michele Belloni (Titolare del corso)
Claudio Mattalia (Titolare del corso) - Insegnamento integrato
- Metodi quantitativi per l'economia (ECM0265)
- Corso di studi
- Laurea magistrale in Economia dell'Ambiente, della Cultura e del Territorio - a Torino [0403M21]
- Anno
- 1° anno
- Periodo didattico
- Secondo semestre
- Tipologia
- Caratterizzante
- Crediti/Valenza
- 6
- SSD dell'attività didattica
- SECS-S/01 - statistica
- Modalità di erogazione
- Mista
- Lingua di insegnamento
- Inglese
- Modalità di frequenza
- Consigliata/Recommended
- Tipologia d'esame
- Scritto
- 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
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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). E' anche possibile seguire le lezioni in diretta streaming su Webex. Per ulteriori informazioni si rimanda al campo "note" al fondo di questa pagina.
Le lezioni saranno videoregistrate e il video sarà messo a disposizione su Moodle.
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). It is also possible to follow the lectures in streaming on the webex platform. Please refer to the "Note" field for further information.
Lectures are video recorded and the video will be made available on Moodle.
Attending the course is not compulsory (but highly recommended).
Tutorials on R and practical exercises lectures (see below "Attività di supporto") are strongly recommended.
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Modalità di verifica dell'apprendimento
La modalità di verifica dell'apprendimento è strutturata come quella del primo modulo del corso.
The final examination is structured as for the first module of the course.
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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.
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.
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Programma
Algebra lineare (8 ore)
- Vettori e relative operazioni.
- Matrici e relative operazioni.
- Determinante, rango, inversa di una matrice.
- Autovalori e autovettori.
- Spazi e sottospazi vettoriali.
Introduzione all’econometria (10 ore)
- Risoluzione dei minimi quadrati ordinari (con uso di derivate e in forma matriciale).
- Applicazione al caso di una variabile esplicativa e al caso multivariato.
- Condizioni per l’ottimo: numero di incognite e dimensione del campione.
- Condizioni per l’ottimo: rango e perfetta collinearità, applicazione alle variabili categoriche e alle dummy.
- Condizioni per l’ottimo: il problema della multicollinearità, effetto sulle stime e sugli standard error.
- Proprietà algebriche dei minimi quadrati.
- Data scaling e impatto sulle stime dei minimi quadrati.
- Stima di massima verosimiglianza dei modelli Logit e Probit: cenni ai metodi di ottimizzazione.
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 (8 hours)
- Vectors and their operations.
- Matrices and their operations.
- Determinant, rank, inverse of a matrix.
- Eigenvalues and eigenvectors.
- Vector spaces and subspaces.
Introduction to econometrics (10 hours)
- Solution of ordinary least squares (with use of derivatives and in matrix form).
- Application to the case of one explaining variable and to the multivariate case.
- Optimality conditions: number of unknowns and dimension of the sample.
- Optimality conditions: rank and perfect collinearity, application to categorical variables and to dummy variables.
- Optimality conditions: the problem of multicollinearity, effect on estimations and on standard errors.
- Algebraic properties of least squares.
- Data scaling and impact on least squares estimates.
- Maximum likelihood estimate of Logit and Probit modles: notions of optimization methods.
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.
Testi consigliati e bibliografia
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WOOLDRIDGE J., Introductory econometrics: a modern approach, 7th edition, Cengage, 2020.
WOOLDRIDGE J., Introductory econometrics: a modern approach, 7th edition, Cengage, 2020.
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Note
Le lezioni sono erogate in presenza, utilizzando le aule fino alla loro capienza massima. E' anche possibile seguire le lezioni in diretta streaming (negli orari di lezione già calendarizzati) collegandosi alla pagina Webex:
https://unito.webex.com/meet/michele.belloni
per quanto riguarda la parte di Econometria, e alla pagina Webex:
https://unito.webex.com/meet/claudio.mattalia
per quanto riguarda la parte di Matematica.
L'accesso degli studenti alle lezioni in presenza può avvenire esclusivamente attraverso il possesso del green pass e la prenotazione obbligatoria del posto in aula tramite il software Student booking. In aula è obbligatorio l’utilizzo di mascherina.
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