Offerta Didattica
ECONOMIA, BANCA E FINANZA
ECONOMETRIA
Classe di corso: L-33 - Scienze economiche
AA: 2022/2023
Sedi: MESSINA
SSD | TAF | tipologia | frequenza | moduli |
---|---|---|---|---|
SECS-P/05 | Caratterizzante | Libera | Libera | No |
CFU | CFU LEZ | CFU LAB | CFU ESE | ORE | ORE LEZ | ORE LAB | ORE ESE |
---|---|---|---|---|---|---|---|
6 | 6 | 0 | 0 | 36 | 36 | 0 | 0 |
LegendaCFU: n. crediti dell’insegnamento CFU LEZ: n. cfu di lezione in aula CFU LAB: n. cfu di laboratorio CFU ESE: n. cfu di esercitazione FREQUENZA:Libera/Obbligatoria MODULI:SI - L'insegnamento prevede la suddivisione in moduli, NO - non sono previsti moduli ORE: n. ore programmate ORE LEZ: n. ore programmate di lezione in aula ORE LAB: n. ore programmate di laboratorio ORE ESE: n. ore programmate di esercitazione SSD:sigla del settore scientifico disciplinare dell’insegnamento TAF:sigla della tipologia di attività formativa TIPOLOGIA:LEZ - lezioni frontali, ESE - esercitazioni, LAB - laboratorio
Obiettivi Formativi
L’obiettivo del corso è fornire agli studenti una gamma di diverse tecniche econometriche, che costituiscono parte essenziale di ogni analisi empirica rigorosa. Il corso focalizzerà sulle applicazioni rese possibili da ogni metodologia introdotta, piuttosto che finalizzare l’analisi esclusivamente alla metodologia. In particolare, la gran parte del corso sarà basata sull’analisi del modello di regressione lineare e le relative assunzioni sottostanti. Si approfondirà la stima dei parametri con il metodo dei minimi quadrati, e si studieranno le conseguenze sugli stimatori della violazione empirica di ciascuna delle assunzioni relative al modello lineare.Learning Goals
The aim of the course is to provide students with a range of different econometric techniques, which are an essential part of any rigorous empirical analysis. The course will focus on the applications made possible by each methodology introduced, rather than finalizing the analysis exclusively to the methodology. In particular, most of the course will be based on the analysis of the linear regression model and its underlying assumptions. The estimation of parameters with the least squares method will be deepened, and the consequences on the estimators of the empirical violation of each of the assumptions relating to the linear model will be studied.Metodi didattici
Teaching Methods
Prerequisiti
Conoscenza di concetti base di statistica, probabilità e matematica.Prerequisites
Knowledge of basic concepts of statistics, probability and mathematicsVerifiche dell'apprendimento
Assessment
Programma del Corso
Course Syllabus
Testi di riferimento:
Esami: Elenco degli appelli
Elenco delle unità didattiche costituenti l'insegnamento
Docente: WALTER DISTASO
Orario di Ricevimento - WALTER DISTASO
Dato non disponibile