Università Roma Tre

RICHIAMI DI INFERENZA: VARIABILI CASUALI, TEST DELLE IPOTESI.
IL MODELLO DI REGRESSIONE LINEARE MULTIPLA. INTERPRETAZIONE E CONFRONTO DI MODELLI DI REGRESSIONE. ETEROSCHEDASTICITÀ E AUTOCORRELAZIONE. ENDOGENITÀ E VARIABILI STRUMENTALI.
MODELLI A EQUAZIONI SIMULTANEE.
MODELLI CON VARIABILI DIPENDENTI LIMITATE. MODELLI DI SCELTA BINARIA: MODELLI PROBIT E LOGIT. MODELLI A RISPOSTA MULTIPLA: MODELLI PROBIT E LOGIT ORDINATI, MODELLO LOGIT MULTINOMIALE. MODELLI PER DATI DI CONTEGGIO. MODELLI TOBIT.
SISTEMI AD EQUAZIONI APPARENTEMENTE INDIPENDENTI (SUR): METODI DI STIMA E TEST.
MODELLI PER DATI PANEL. IL MODELLO LINEARE STATICO: MODELLI A EFFETTI FISSI; MODELLI A EFFETTI CASUALI. STIMATORI WITHIN E BETWEEN. TEST DI ETEROSCHEDASTICITÀ ED AUTOCORRELAZIONE. MODELLI DINAMICI PER DATI PANEL: LO STIMATORE ARELLANO-BOND.
MODELLI CON VARIABILI RITARDATE: MODELLI DI REGRESSIONE DINAMICA, MODELLI A RITARDI DISTRIBUITI.

Per il programma del corso gli studenti possono consultare i seguenti testi (i primi tre possono considerarsi alternativi tra loro)
1) Introduzione all'Econometria, J. H. Stock, M. W. Watson, Ed. Pearson
2) Econometrica, J. Johnston, Ed. Franco Angeli
3) Econometria, M. Verbeek, Ed. Zanichelli
4) Lectures on advanced econometrics, L. Pieraccini, Ed. Aracne
5) Introduction to Time Series Analysis and Forecasting, D. C. Montgomery, C. L. Jennings, M. Kulahci, Ed. Wiley

Alcuni degli argomenti trattati nel corso possono torvarsi anche in
Introductory Econometrics for Finance, C. Brooks, Cambridge University Press

Per i richiami introduttivi di inferenza statistica e algebra delle matrici gli studenti possono consultare:
Fondamenti di Inferenza Statistica, L. Pieraccini, Ed. Giappichelli
Matrix Differential Calculus in Statistics and Econometrics, J. R. Magnus, H. Neudecker, Ed. Wiley Series in Probability and Statistics

Per il corso di laboratorio con R, gli studenti possono consultare uno dei seguenti testi
Introductory Statistics with R, P. Dalgaard, Ed. Springer
An Introduction to Applied Multivariate Analysis with R, B. Everitt, T. Hothorn, Ed. Springer