intanto grazie
questo è il corso di econometria, sto studiando il libro di Marno Verbeek ma lavoro e non sono potuto andare alle esercitazioni. l'esame consta di una discussione di un modello econometrico a scelta + domande teoriche.
dove trovare dei modelli già impostati e magari spiegati oltre che dalle formule a parole?
Presentazione del corso e aspetti organizzativi
Cos’è un modello econometrico uniequazionale
Come si costruisce un modello econometrico uni equazionale
Linearità e non linearità, variabili endogene ed esogene, variabili osservabili e non osservabili, presenza di parametri ignoti
13/11/2008
2
Introduzione al modello di regressione lineare
I minimi quadrati ordinari come strumento algebrico di determinazione dei parametri ignoti
13/11/2008
3
Affidabilità dei valori stimati
Distribuzione degli stimatori
Proprietà dello stimatore OLS in campioni finiti
14/11/2008
Es1
Introduzione al software EViews
Applicazione all’esempio del prezzo del petrolio e del tasso di cambio
19/11/2008
4
Proprietà asintotiche dello stimatore OLS
Verifica d’ipotesi: test sui vincoli lineari
Multicollinearità
20/11/2008
5
Cenni ai test diagnostici per l’errata specificazione
Test per l’autocorrelazione e per l’eteroschedasticità
Test di normalità
20/11/2008
6
Modelli per serie storiche univariate
Modelli statici e dinamici
Processo stocastici, momenti, funzione di covarianza e di correlazione
Stazionarietà forte e stazionarietà in covarianza
26/11/2008
7
Modelli per serie storiche univariate
Processi stocastici MA(q) e AR(p)
Condizione di invertibilità e stazionarietà
Processi ARMA(p,q) - cenni
27/11/2008
Es2
Lettura dei test per la significatività dei parametri
27/11/2008
Es3
Lettura dei test diagnostici (sui residui)
28/11/2008
8
specificazione dei modelli econometrici
• errori di specificazione nei modelli lineari: inclusione di variabili irrilevanti, esclusione di variabili rilevanti
selezione dei regressori
• strategie di specificazione a confronto: dal modello generale al modello ridotto; da un modello semplice ad un modello più generale
• motivazioni per la scelta della strategia dal generale al particolare
03/12/2008
9
strategie di specificazione e selezione dei repressori
• legami tra l’indice R2 aggiustato di Theil e la statistica F di Fisher
• la selezione dei regressori in base al criterio R2 aggiustato di Theil
• la selezione dei regressori in base ai criteri di informazione
• criterio AIC di Akaike e BIC di Schwarz
• legami tra i criteri AIC, BIC e la statistica F di Fisher
• esemplificazione di selezione dei regressori con dati simulati
04/12/2008
10
processi stocastici non stazionari
• processi stazionari e processi con radice unitaria o integrati
• il processo random walk, importanza di questo processo nell'interpretazione dei dati dei mercati finanziari
• media, funzione di covarianza e autocorrelazione
• il test ADF per la verifica di presenza di radici unitarie in una serie temporale
04/12/2008
Es4
• Esercizi sulla parte teorica svolta
• Applicazione strategie di specificazione dal generale al particolare
05/12/2008
11
modelli dinamici nel caso di non stazionarietà (1)
• analisi dinamica del modello ADL: moltiplicatori dinamici e relazione di lungo periodo
• richiamo della parametrizzazione ECM
10/12/2008
12
modelli dinamici nel caso di non stazionarietà (2)
• introduzione ai problemi inferenziali nel caso di variabili con radici unitarie: statistiche non standard per i test e regressione spuria
11/12/2008
13
modello ECM nel caso di serie non stazionarie
• metodo a due passi di Engle – Granger
• test di cointegrazione (stazionarietà dei residui della regressione statica)
• esempi di stima del metodo a due passi Engle - Granger con Eviews
• limiti dell’approccio Engle – Granger (in termini di possibile distorsione della stima dei coefficienti di lungo periodo) e accenno all’approccio multivariato
11/12/2008
14
• criteri asintotici
• richiami: convergenza in probabilità; correttezza asintotica; consistenza; convergenza in distribuzione
• legge debole dei grandi numeri
• teoremi ergodici: di Khinchine, di Tchebytcheff, di Markov
12/12/2008
Es5
• Esercizi sulla parte teorica svolta
• Applicazioni del test ADF su serie storiche integrate
17/12/2008
15
modelli statistici bayesiani
• funzione di densità di probabilità campionaria, a priori, a posteriori e previsiva
• costruzione della distribuzione congiunta nello spazio campionario e spazio dei parametri
• esemplificazione di convergenza parametrica nella sperimentazione partendo da a priori diverse
17/12/2008
16
princìpi statistici rilevanti
• cenni alla teoria delle decisioni
• funzione di perdita
• non unicità della strategia rispetto allo spazio campionario e rispetto allo spazio parametrico
• concetto di rischio
17/12/2008
Es6
• Esercizi sulla specificazione di modelli ECM
18/12/2008
17
identificazione
• la funzione di informazione di Fisher
• funzione di informazione di Kullback – Leibler
• informazione e identificazione: legame tra funzione di informazione di Fisher e funzione di informazione di Kullback – Leibler
• identificazione in senso debole e forte, globale e locale esempio di identificazione globale per il modello di regressione
07/01/2009
18
analisi multivariata delle serie temporali
• momenti di un processo stocastico multivariato
• funzione di covarianza e di correlazione
• stazionarietà e non stazionarietà nei processi stocastici multivariati
• i processi ARMA multivariati
• la funzione di covarianza per gli ARMA multivariati
• processi non stazionari: cenni e rimando alle esercitazioni
• condizionamento e valore atteso condizionale: proprietà ed esempi
08/01/2009
19
modelli statistici ed econometrici
• differenza tra modelli statistici ed econometrici
• la simultaneità: parametri d'interesse e parametri di disturbo
• la forma strutturale, ridotta e finale
• identificazione nei modelli a equazioni simultanee
08/01/2009
20
simultaneità: metodi di stima dei parametri strutturali (1)
• metodi ad informazione limitata
• metodi ad informazione completa
09/01/2009
21
esogenità e sistemi di equazioni incompleti
