UNIVPM: Guida insegnamenti

Guida degli insegnamenti

Syllabus

INDICEINDEX

Linee guida compilazione SyllabusSyllabus Guidelines (in italian)

Partially translatedTradotto parzialmente

[W000401] - LABORATORY (IEB)LABORATORY (IEB)
Riccardo LUCCHETTI
Lingua di erogazione: INGLESELessons taught in: ENGLISH
Laurea Magistrale - [EM07] INTERNATIONAL ECONOMICS AND COMMERCE (Curriculum: INTERNATIONAL ECONOMICS AND BUSINESS) Master Degree (2 years) - [EM07] INTERNATIONAL ECONOMICS AND COMMERCE (Curriculum: INTERNATIONAL ECONOMICS AND BUSINESS)
Dipartimento: [040002] Dipartimento Scienze Economiche e SocialiDepartment: [040002] Dipartimento Scienze Economiche e Sociali
Anno di corsoDegree programme year : 2 - Secondo Semestre
Anno offertaAcademic year: 2018-2019
Anno regolamentoAnno regolamento: 2017-2018
Obbligatorio
Crediti: 3
Ore di lezioneTeaching hours: 22
TipologiaType: F - Altro
Settore disciplinareAcademic discipline: NN - Indefinito/Interdisciplinare

LINGUA INSEGNAMENTO LANGUAGE

Inglese

English

PREREQUISITI PREREQUISITES

Statistica di base. Familiarità col software econometrico gretl.

Basic statistics. Being at ease with the gretl econometrics software.

MODALITÀ DI SVOLGIMENTO DEL CORSO DEVELOPMENT OF THE COURSE

Il corso consiste prevalentemente in didattica frontale classica. Verranno però anche svolte delle esercitazioni con l’uso di software econometrico (Gretl).

The course is mostly based on classic-style lectures. However, there will be several practice sessions with econometric software (Gretl).

RISULTATI DI APPRENDIMENTO ATTESI LEARNING OUTCOMES

Conoscenze e comprensione.

Analisi descrittiva di serie storiche.

Capacità di applicare conoscenze e comprensione.

Gli studenti verranno guidati nel trattamento di dati in serie storiche e nella loro interpretazione.

Competenze trasversali.

Le modalità di insegnamento fanno sì che gli studenti acquisiscano anche nozioni base di programmazione.

Knowledge and Understanding.

Descriptive analysis of time series data.

Capacity to apply Knowledge and Understanding.

Students will be taught how to manupulate time-series data and read the corresponding statistics.

Transversal Skills.

As a side benefit of the course format, students will be also exposed to the basic ideas and concepts of computer programming.

PROGRAMMA PROGRAM

* analisi descrittiva* analisi strutturale e filtro di Kalman* analisi fattoriale

* descriptive analysis* structural analysis and Kalman filtering* factor analysis

MODALITÀ DI SVOLGIMENTO DELL'ESAME DEVELOPMENT OF THE EXAMINATION

Modalità di valutazione dell'apprendimento.

Gli studenti dovranno fare una presentazione a fine corso su dati forniti dal docente.

Criteri di valutazione dell'apprendimento.

Qualità della presentazione.

Criteri di misurazione dell'apprendimento.

Qualità della presentazione.

Criteri di attribuzione del voto finale.

Qualità della presentazione.

Learning Evaluation Methods.

Students will be required to give a presentation on datasets supplied by the instructor.

Learning Evaluation Criteria.

Quality of the presentation.

Learning Measurement Criteria.

Quality of the presentation.

Final Mark Allocation Criteria.

Quality of the presentation.

TESTI CONSIGLIATI RECOMMENDED READING

Nessuno

None

Scheda insegnamento erogato nell’A.A. 2018-2019
Le informazioni contenute nella presente scheda assumono carattere definitivo solo a partire dall'A.A. di effettiva erogazione dell'insegnamento. Academic year 2018-2019