Guida degli insegnamenti
Syllabus
Partially translatedTradotto parzialmente
Riccardo LUCCHETTI
Lingua di erogazione: ITALIANOLessons taught in: ITALIAN
Laurea Magistrale - [EM01] SCIENZE ECONOMICHE E FINANZIARIE (Curriculum: ANALISTA FINANZIARIO) Master Degree (2 years) - [EM01] SCIENZE ECONOMICHE E FINANZIARIE (Curriculum: ANALISTA FINANZIARIO)
Dipartimento: [040002] Dipartimento Scienze Economiche e SocialiDepartment: [040002] Dipartimento Scienze Economiche e Sociali
Anno di corsoDegree programme year : 2 - Secondo Semestre
Anno offertaAcademic year: 2024-2025
Anno regolamentoAnno regolamento: 2023-2024
Opzionale
Crediti: 6
Ore di lezioneTeaching hours: 44
TipologiaType: D - A scelta dello studente
Settore disciplinareAcademic discipline: SECS-P/05 - ECONOMETRIA
ITALIANO
Italian
Conoscenza (anche sommaria) dei seguenti concetti:
(a) algebra delle matrici: spazi vettoriali, somma, prodotto e trasposizione di matrici, concetto di rango e di dipendenza lineare;
(b) concetti di analisi matematica: limiti, derivate, massimi e minimi;
(c) probabilità e inferenza statistica: variabili casuali, stimatori, verifica di ipotesi.
(d) elementi base sulla regressione lineare.
Il corso prevede comunque una parte iniziale in cui questi argomenti sono brevemente richiamati, ma si dà per scontato che allo studente basti un ripasso e non uno studio ex novo.
Summary knowledge of the following concepts:
(a) matrix algebra: vector spaces, sum, product and transposition of matrices, concept of rank and linear dependence;
(b) concepts of mathematical analysis: limits, derivatives, maxima and minima;
(c) probability and statistical inference: random variables, estimators, hypothesis testing;
(d) basic elements of linear regression.
The course includes an initial part in which these topics are briefly recalled, but it is assumed that the student will only need a review and not to learn them from scratch.
Il corso si articola in 22 lezioni. Durante il corso verranno effettuate esercitazioni pratiche effettuate attraverso l'uso del programma Gretl, liberamente disponibile all'indirizzo http://gretl.sourceforge.net. Gli studenti sono perciò invitati a procurarsi un computer portatile su cui installare il programma e portarlo a lezione per le esercitazioni.
The course comprises 22 lessons. Practice sessions will be carried out using the gretl econometric program, freely downloadable at http://gretl.sourceforge.net. Students are therefore invited to get a laptop on which to install the program and bring it to class for exercises.
Al termine del corso gli studenti saranno in grado di comprendere l’approccio econometrico all’analisi dei dati nei suoi aspetti inferenziali e interpretativi.
Capacità di applicare conoscenze e comprensione.
Al termine del corso gli studenti saranno in grado di stimare, validare e interpretare modelli di regressione lineare con particolare conoscenza delle problematiche inerenti l’applicazione di tali metodi e l’interpretazione dei risultati nei dataset tipicamente usati nella finanza applicata, quali quelli in serie storiche e di tipo panel.
Competenze trasversali.
Il corso comprende una ricca parte applicativa nella quale gli studenti avranno modo di scrivere programmi software di medio-alta complessità utilizzando un linguaggio specifico per l’econometria (hansl).
Knowledge and Understanding.
At the end of the course students will be able to understand the econometric approach to data analysis in its inferential and interpretative aspects.
Capacity to apply Knowledge and Understanding.
At the end of the course students will be able to estimate, validate and interpret linear regression models; special emphasis will be given to the application of these methods and the interpretation of their results on datasets typically used in applied finance, such as time series and panel datasets.
Transversal Skills.
The course includes an extensive part where students will be asked to write medium-high complexity software programs using a specific programming language for econometrics (hansl).
1. Modello OLS: interpretazioni descrittiva ed inferenziale.
2. Interpretazione dei coefficienti nel modello lineare.
3. Criteri di selezione di modelli lineari: metodi classici e criteri di informazione.
4. Inferenza robusta: eteroschedasticità (test e stima).
5. Modelli lineari dinamici; modelli ADL ed ECM, moltiplicatori, test.
6. Endogeneità: fonti, stima a variabili strumentali, test di Hausman e test di Sargan. Cenni al problema degli strumenti deboli.
7. Introduzione ai modelli lineari per dati panel
1. OLS model: descriptive and inferential interpretations.
2. Interpretation of coefficients in the linear model.
3. Selection criteria for linear models: classical methods and information criteria.
4. Robust inference: heteroskedasticity (test and estimation).
5. Dynamic linear models; ADL and ECM models, multipliers, tests.
6. Endogeneity: sources, instrumental variable estimation, Hausman test and Sargan test. Hints at the problem of weak instruments.
7. Introduction to linear models for panel data.
L'esame consiste in una prova scritta. Esso consiste di
(a) un test di 5 quesiti VERO/FALSO/INCERTO (VFI) con la possibilità di motivare la risposta.
(b) Un esercizio a carattere teorico.
(c) Un esercizio di interpretazione di un modello empirico proposto dal docente o, in alternativa, un esercizio al computer utilizzando un dataset assegnato dal docente.
Per gli di studenti con disabilità/invalidità o disturbo specifico di apprendimento (DSA), che abbiano fatto debita richiesta di supporto per affrontare lo specifico esame di profitto all’Info Point Disabilità/DSA dell’Ateneo, le modalità di esame saranno adattate alla luce di quanto previsto dalle linee guida di Ateneo (https://www.univpm.it/Entra/Accoglienza_diversamente_abili)
Criteri di valutazione dell'apprendimento.
Nel corso dell'esame scritto gli studenti dovranno dimostrare di avere acquisito una solida conoscenza delle principali questioni dell’econometria, sia nell’aspetto pratico che in quello teorico.
Tramite il corretto svolgimento degli esercizi, gli studenti dovranno dimostrare di conoscere come gli strumenti di analisi trovino applicazione per la risoluzione di problematiche applicate a casi specifici. Essi dovranno invece dimostrare di saper rielaborare concetti teorici generali nei quesiti VFI.
Criteri di misurazione dell'apprendimento.
Il voto finale verrà espresso in trentesimi. Lo studente supererà l'esame se otterrà almeno 18. È prevista l’assegnazione del massimo dei voti con lode (30 e lode).
Criteri di attribuzione del voto finale.
Il punteggio finale è dato dalla somma dei singoli esercizi, che assegna per ognuno un punteggio massimo di 10, più un bonus fisso di 3 punti. Se il punteggio finale supera i 30 punti verrà assegnato automaticamente il “30 e lode”.
Learning Evaluation Methods.
The final test is a written test: it includes
(a) a 5-question test TRUE/FALSE/CANT’S SAY (TFC), with the possibility of providing a motivation for the answer.
(b) A theory exercise.
(c) Interpretation of the results of an empirical model. Alternatively, a student may be asked to do a computer exercise, based on data assigned by the teacher.
For students with disabilities or Specific Learning Disability (SLD) who have contacted the University Disability/SLD Info Point to request support for the specific curricular exam, please note that the way the exam is taken can be adapted in accordance with the University Guidelines (https://www.univpm.it/Entra/Accoglienza_diversamente_abili)
Learning Evaluation Criteria.
The final test is meant to ascertain the student’s knowledge of the principles of econometrics, their theoretical underpinnings and their practical implications.
By correctly solving the exercises, students are expected to show their proficiency in applying econometric concepts and tools to real-life cases. Their ability to handle more general theory concepts will be measured by the TFC multiple choice questions.
Learning Measurement Criteria.
The final score is between 0 and 30. To pass the test, the minimum is 18/30. Possibly, a mention could be awarded to exceptionally good tests (30 e lode).
Final Mark Allocation Criteria.
The final score is given by the sum of individual exercises, which awars a maximum score of 10 for each one, plus a 3-point fixed bonus. “30 e lode” will be automatically awarded if the final score exceeds 30 points.
Lucchetti (2024) "Basic Econometrics", liberamente scarivbile al link http://www2.econ.univpm.it/servizi/hpp/lucchetti/didattica/basic.pdf.
Lucchetti (2024) "Basic Econometrics", freely available at http://www2.econ.univpm.it/servizi/hpp/lucchetti/didattica/basic.pdf.
Le informazioni contenute nella presente scheda assumono carattere definitivo solo a partire dall'A.A. di effettiva erogazione dell'insegnamento. Academic year 2024-2025
Università Politecnica delle Marche
P.zza Roma 22, 60121 Ancona
Tel (+39) 071.220.1, Fax (+39) 071.220.2324
P.I. 00382520427