Crediti: Vecchio ordinamento: Econometria I: 5 Econometria II: 4 Nuovo ordinamento: 6 / 9 (cfr. indirizzo scelto)

Transcript

1 ECONOMETRIA Prof. Giovanni Urga Crediti: Vecchio ordinamento: Econometria I: 5 Econometria II: 4 Nuovo ordinamento: 6 / 9 (cfr. indirizzo scelto) VECCHIO ORDINAMENTO Lo studente che non sceglie di passare al nuovo ordinamento tenga presente che i moduli I e II/a corrisponde ad Econometria I (5 cfu) mentre Econometria II (4 cfu) comprende i moduli II/b-II/f piu il modulo III/a NUOVO ORDINAMENTO (6/9 crediti) Lo studente deve frequentare i moduli I - II - III del programma del corso di seguito riportato. I MODULO (3 cfu) Prerequisiti consigliati in aggiunta a quelli obbligatori: aver sostenuto l'esame di Statistica II. Finalita del corso (I modulo) Lo scopo principale del corso e quello di illustrare il ruolo dell'econometria nella verifica empirica dei modelli economici teorici. Attraverso un corretto impiego delle tecniche della inferenza statistica è possibile stimare i parametri teoricamente rilevanti, verificare le ipotesi della teoria, ed eventualmente utilizzare i modelli a fine di previsione e simulazione degli effetti delle politiche economiche. Durante il corso verranno discussi diversi casi empirici (funzioni di consumo, di domanda di lavoro, di domanda di moneta, ) e diverse lezioni saranno dedicate all introduzione e all'uso del pacchetto econometrico PcGive, allo scopo di illustrare empiricamente l'importanza delle problematiche metodologiche trattate nel corso. Programma del corso (I modulo) a) Richiami di algebra delle matrici e di statistica. b) La teoria economica e modelli econometrici. c) Il modello lineare - Modello di regressione lineare classico - Ipotesi classiche sul modello lineare - Minimi quadrati ordinari (MQO) - Proprietà statistiche dello stimatore dei MQO. - Valutazione del fit della regressione. - Prova delle ipotesi e intervalli di confidenza. 1

2 - Minimi quadrati vincolati e test di validità dei vincoli. - Minimi quadrati generalizzati. - Verifica della presenza di errori eteroschedastici e di autocorrelazione e procedure di correzione. d) Ulteriori approfondimenti: - Cenni su problemi circa la forma funzionale delle specificazioni strutturali. - Utilizzo delle variabili di comodo. Outliers e stagionalità. - Conseguenze di errori di misurazione sulla variabile dipendente, sulle variabili indipendenti e su tutte e due. - Errori di specificazione: (1) effetti dell'omissione di variabili rilevanti; (2) effetti dell'inclusione di variabili irrilevanti. - Tecnica di stima a variabili strumentali. Bibliografia. Doornik, J.A. e Hendry, D.F GiveWin. An Interface to Empirical Modelling. London: Timberlake Consultants Press. Doornik, J.A. e Hendry, D.F Empirical Econometric Modelling using PcGive. Volume I. London: Timberlake Consultants Press. Urga,G., "Theory and Practice of Econometric Modelling using PcGive10", in Journal of Economic Surveys, n.15, pp Altre utili indicazioni bibliografiche di approfondimento sono: Johnston, J.,1993. Econometrica, 3ª Edizione, Franco Angeli. (traduzione della 2ª edizione originale, 1984). Maddala, G.S., Introduction to Econometrics, 3 Edizione, Wiley & Sons. Pyndyck,R.S. e Rubinfeld, D.L., Econometrics Models and Economic Forecasts, New York, McGraw-Hill. Avvertenze: II MODULO (3 cfu) Prerequisiti consigliati in aggiunta a quelli obbligatori: Statistica II. Il I modulo del corso di Econometria e obbligatoria. Finalità del corso (II modulo) La seconda parte del corso contiene l introduzione del metodo di stima della massima verosimiglianza e dei relativi test statistici ad essa associata. Saranno poi introdotti i 2

3 modelli delle serie storiche e la metodologia VAR, varie metodologie econometriche con particolare attenzione alla metodologia econometrica cosiddetta dal generale-alparticolare. Verranno infine presentati i vari test per verificare la stazionarieta o meno delle serie storiche, e la cointegrazione tra serie storiche. Durante il corso verranno discussi alcuni casi empirici utilizzando il pacchetto econometrico PcGive. Programma del corso (II modulo) a) Stimatori di massima verosimiglianza e loro proprietà. Tre procedure di test asintoticamente equivalenti: 1. test di rapporto delle verosimiglianze (RV). 2. test di Wald (W). 3. test del moltiplicatore di Lagrange (ML). 2 Test ML sotto forma di TR. b) Modelli delle serie storiche: modelli AR, MA, ARMA, ARIMA, ARFIMA,VAR. c) Breve introduzione alle diverse metodologie econometriche e alle attuali controversie in econometria. d) Specificazioni dinamiche alternative per modelli lineari e test per la specificazione e la validazione dei modelli: 1. metodologia dal generale al particolare e criteri su cui basare l'accettazione di un modello. 2. test di specificazione e test per l'analisi della corretta specificazione. 3. esogenità e causalità in econometria. e) Unificazione tra econometria delle serie storiche ed econometria strutturale: 1. non stazionarietà e test per radici unitarie; 2. cointegrazione: univariata e multivariata (metodo di Johansen) e meccanismo a correzione dell'errore. f) Breve introduzione alle tecniche di stima di sistemi di equazioni simultanee. Bibliografia Doornik, J.A. e Hendry, D.F Modelling Dynamic Systems using PcGive. Volume II. London: Timberlake Consultants Press. Altre utili indicazioni bibliografiche di approfondimento sono: (si veda il I modulo). 3

4 Avvertenze: III MODULO (3 cfu) Prerequisiti consigliati in aggiunta a quelli obbligatori: Statistica II. Il I e II modulo di Econometria sono obbligatori. Finalità del corso (III modulo) Lo scopo principale di questa ultima parte del corso è quello di presentare l econometria utilizzata per analizzare serie storiche finanziarie e alcuni aspetti importanti della microeconometria. L'approccio econometrico strutturale sarà integrato con l'analisi delle serie storiche al fine di stimare modelli univariati e multivariati delle serie storiche finanziarie. Di seguito si presentano varie tecniche econometriche adatte ad analizzare modelli con variabili dipendenti limitate e modelli di dati di panel, sia nel caso in cui il numro di T(=osservazioni temporali) sia piccolo che quello in cui T e sufficientemente grande. Programma del corso (III modulo) III/a ) ECONOMETRIA FINANZIARIA 1) Introduzione alle serie storiche finanziarie. 2) Caratteristiche dei rendimenti finanziari. - Costruzione delle serie storiche finanziarie. - Studio dei prezzi. - Rendimenti medi e premi di rischio. - Deviazioni standard. - Effetto calendario. - Asimmetrie, curtosi, plausibili distribuzioni, autocorrelazioni, strutture non lineari. 3) Modellizzazione della volatilità dei prezzi azionari: modelli ARCH, GARCH, (G)ARCH-M, EGARCH.. 4) Previsioni delle deviazioni standard e accuratezza delle stime delle autocorrelazioni. 5) Verifica dell'ipotesi di "random walk" e previsioni dei trend nei prezzi. 6) Evidenza contro l'efficienza dei mercati finanziari. 7) Esercizi empirici utilizzando PcGive: volatilita dei rendimenti azionari, struttura dei tassi di interesse, modelli dei tassi di cambio, modelli di asset pricing. III/b) MICROECONOMETRIA 4

5 1) Modelli logit, probit e tobit. 2) L econometria dei dati cross-sezionali e dei dati di panel. - Modelli statici con regressori strettamente esogeni - Effetti fissi vs effetti casuali, test di Hausman, trasformazioni in termini di deviazioni ortogonali - Modelli dinamici: stimatori di Anderson-Hsiao, Arellano-Bond e altri recentemente sviuluppati - Test di radici unitarie e cointegrazione in dati di panel in cui il numero delle osservazioni temporali e sufficientemente elevato. 3) Esercizi empirici utilizzando PcGive: domanda di lavoro e decisioni di investmenti. Bibliografia Cramer, J.S The LOGIT Model: An Introduction for Economists, 2 nd Edition. London: Timberlake Consultants Press. Doornik, J.A. e Hendry, D.F Econometric Modelling using PcGive. Volume III. London: Timberlake Consultants Press. Urga G., A Practitioner s Guide to Stationary and Non-Stationary Panel Data with Applications, manoscritto, IRMI, City University Business School. Altre utili indicazioni bibliografiche di approfondimento sono: J.Y. Cambell, A.W. Lo, e MacKinlay A.C., 1997.The Econometrics of Financial Markets, Princeton University Press. Mills, T., The Econometric Modelling of Financial Time Series, Cambridge University Press. Taylor, S., Modelling Financial Time Series, J. Wiley & Sons. Avvertenze 5