Insegnamento ECONOMETRICS
- Corso
- Finanza e metodi quantitativi per l'economia
- Codice insegnamento
- A003080
- Curriculum
- Data science for finance and insurance
- Docente
- Carlo Andrea Bollino
- Docenti
-
- Carlo Andrea Bollino
- Ore
- 42 ore - Carlo Andrea Bollino
- CFU
- 6
- Regolamento
- Coorte 2023
- Erogato
- 2023/24
- Attività
- Caratterizzante
- Ambito
- Economico
- Settore
- SECS-P/05
- Tipo insegnamento
- Obbligatorio (Required)
- Tipo attività
- Attività formativa monodisciplinare
- Lingua insegnamento
INGLESE- Contenuti
Il corso di Econometria fornisce gli strumenti analitici ei metodi fondamentali per lo studio delle relazioni economiche e per la quantificazione dei parametri strutturali. Lo studente acquisisce autonome capacità di stima e modellazione delle quantità e delle relazioni della teoria economica.- Testi di riferimento
J.H. Stock M.W. Watson, Introduction to econometrics, Pearson, 2012- Obiettivi formativi
Offrire agli studenti gli strumenti pratici con il quale elaborare analisi empiriche dei vari modelli econometrici- Prerequisiti
Statistica- Metodi didattici
Le lezioni teoriche presentano i metodi di stima e le lezioni pratiche mostrano allo studente l'utilizzo del software R, le principali funzioni e codici usati nelle analisi empiriche.- Altre informazioni
"Per informazioni sui servizi di supporto agli studenti con disabilità e/o DSA, è possibile consultare la pagina http://www.unipg.it/disabilita-e-dsa".- Modalità di verifica dell'apprendimento
A livello facoltativo è previsto lo svolgimento di una tesina in cui gli studenti analizzeranno tramite R dati empirici proposti dal docente
Gli studenti e le studentesse con disabilità e/o con DSA sono invitati/e a visitare la pagina dedicata agli strumenti e alle misure previste e a concordare preventivamente quanto necessario con il/la docente (https://www.unipg.it/disabilita-e-dsa)".- Programma esteso
1) Installazione di R e Rstudio
2) Concetti Base di Programmazione
3) Le library in R
4) Prima lezione pratica
5) Visualizzazione dei dati
6) Modifica dei Datasets
7) Modelli di Regressione lineare
8) Test di Ipotesi- Obiettivi Agenda 2030 per lo sviluppo sostenibile
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