Studiare

In questa sezione è possibile reperire le informazioni riguardanti l'organizzazione pratica del corso, lo svolgimento delle attività didattiche, le opportunità formative e i contatti utili durante tutto il percorso di studi, fino al conseguimento del titolo finale.

Piano Didattico

Queste informazioni sono destinate esclusivamente agli studenti e alle studentesse già iscritti a questo corso.
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Laurea magistrale in International Economics and Business - Immatricolazione dal 2025/2026

Il piano didattico è l'elenco degli insegnamenti e delle altre attività formative che devono essere sostenute nel corso della propria carriera universitaria.
Selezionare il piano didattico in base all'anno accademico di iscrizione.

2° Anno  Attivato nell'A.A. 2023/2024

InsegnamentiCreditiTAFSSD
One module between the following
Stage
3
F
-
Final exam
12
E
-
Attivato nell'A.A. 2023/2024
InsegnamentiCreditiTAFSSD
One module between the following
Stage
3
F
-
Final exam
12
E
-
Insegnamenti Crediti TAF SSD
Tra gli anni: 1°- 2°
Further language skills
3
F
-

Legenda | Tipo Attività Formativa (TAF)

TAF (Tipologia Attività Formativa) Tutti gli insegnamenti e le attività sono classificate in diversi tipi di attività formativa, indicati da una lettera.




S Stage e tirocini presso imprese, enti pubblici o privati, ordini professionali

Codice insegnamento

4S008983

Docente

Coordinatore

Crediti

9

Lingua di erogazione

Inglese en

Settore Scientifico Disciplinare (SSD)

SECS-P/05 - ECONOMETRIA

Periodo

Primo semestre (lauree magistrali) dal 3 ott 2022 al 23 dic 2022.

Obiettivi di apprendimento

L’analisi econometrica comprende l’applicazione di tecniche di statistica a dati economici e finanziari. Negli ultimi decenni, dati di varia natura e pertinenti a diversi contesti sono diventati disponibili in misura sempre crescente, e pertanto un’appropriata conoscenza delle tecniche di econometria ha un’importanza cruciale al fine di condurre analisi socio-economiche ed aziendali. Durante questo corso gli studenti apprenderanno i metodi principali per dati cross-section, serie storiche e dati panel, al fine di condurre analisi dei dati economici e di dati d’impresa. Dopo aver presentato le basi teoriche di ogni metodo, gli studenti avranno la possibilità di applicare le varie tecniche di stima e test di ipotesi in vari contesti di interesse empirico. I fini principali di questo insegnamento sono fornire un background solido in econometria, stimolare le applicazioni di tali tecniche in contesti di interesse e analizzare in maniera critica e puntuale studi empirici in ambito economico, aziendale e finanziario.

Prerequisiti e nozioni di base

Sono richieste conoscenze di base di calcolo infinitesimale. Il materiale trattato nel corso poggia su conoscenze di base di statistica e di teoria della probabilità.

Programma

Questo corso si compone di una parte di teoria e una parte pratica dove gli studenti potranno utilizzare gli strumenti teorici discussi in varie applicazioni pratiche. Per una parte delle applicazioni sarà utilizzato il programma R.

Le linee generali del programma del corso sono le seguenti.

Regressione lineare semplice: assunzioni del modello, metodo dei minimi quadrati e le sue proprietà statistiche.
Regressione lineare multipla: assunzioni del modello, interpretazione dei coefficienti, problemi di collinearità.
Test di ipotesi: test t, test F e le loro distribuzioni.
Variabili binarie: definizione, interpretazione ed esempi.
Eteroschedasticità: definizione, conseguenze, errori robusti e test.
La costruzione di un modello: variabili omesse, variabili irrilevanti, non-linearità.
Endogeneità e variabili strumentali: definizione, metodo di stima delle variabili strumentali, errori di misura, test per endogeneità.
Sistemi di equazioni simultanee: problema di identificazione e stima dei coefficienti.
Variabili dipendenti binarie: modelli lineari, probit e logit.
Serie storiche: assunzioni dei modelli statici e dinamici.
Autocorrelazione: definizione, conseguenze, errori robusti e test.
Discussione sulla stazionarietà: conseguenze della mancanza di stazionarietà e test per radici unitarie.
Analisi di dati longitudinali: definizione e metodi di stima.

Bibliografia

Visualizza la bibliografia con Leganto, strumento che il Sistema Bibliotecario mette a disposizione per recuperare i testi in programma d'esame in modo semplice e innovativo.

Modalità didattiche

Lezioni frontali. Il corso prevede l'uso del software R per svolgere esempi e analisi empiriche di base.

Modalità di verifica dell'apprendimento

L'esame si terrà in modalità scritta. Gli studenti dovranno rispondere ad una serie di domande ed esercizi sul programma. Gli studenti dovranno anche consegnare un piccolo progetto empirico da svolgere in gruppi, con modalità che saranno discusse ad inizio corso. Il voto finale si compone di una media ponderata della valutazione in trentesimi conseguita nell'esame scritto (75%) e nel lavoro di gruppo (25%).

Le/gli studentesse/studenti con disabilità o disturbi specifici di apprendimento (DSA), che intendano richiedere l'adattamento della prova d'esame, devono seguire le indicazioni riportate QUI

Criteri di valutazione

Per conseguire il massimo dei voti gli studenti dovranno dar prova di rigore metodologico, di aver compreso i vari problemi posti dalle regressioni e di saper applicare le tecniche necessarie per risolverli.

Criteri di composizione del voto finale

Il voto finale si compone di una media ponderata della valutazione in trentesimi conseguita nell'esame scritto (75%) e nel lavoro di gruppo (25%).

Lingua dell'esame

Inglese