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Memo: gli esercizi qui sotto devono essere spediti via email al docente indicato di volta in volta entro un termine tassativo, oltre il quale lo studente è automaticamente considerato ritirato.
| Valutazione delle prove in % del risultato finale: | |
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Econometria
Avanzata
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| esercizio
intermedio n.1 (scritto 1 ora il 3 Novembre, domande a
risposta libera) |
15
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| esercizio
intermedio n.2 (esercizio con Stata, laboratorio, fine
Novembre) |
25
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| esercizio
intermedio n.3 e discussione finale (uso di Stata, a
casa, fine Gennaio) |
60
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| totale: |
100
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Preliminari:
Ricordate che la frequenza alle lezioni è condizione affinché
i corsi di econometria diventino veramente utili. Anche se
questo è un parere rigorosamente personale, ritengo che
(essendo opzionale) il corso debba essere scelto solo da
studenti che si possono impegnare in una assidua e partecipata
frequenza.
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Lezioni
1-3, lucidi
pdf
Argomenti trattati:
Previsione, pianificazione e decisioni economiche. Metodi di
previsione: qualitativi (giudizi, oracoli e survey) e
quantitativi (puri statistici e statistici+teoria economica;
oppure univariati e multivariati). Modelli ARIMA lineari e non
lineari (TAR, MTAR e LSTAR). Estensione ai momenti secondi
(ARCH/GARCH). Indicatori (anticipatori, coincidenti e lagging);
come usare le query di Google per fare un nowcast
macroeconomico.
Lezioni 4 e 5, lucidi pdf
Argomenti trattati: Esempio di previsione per il
policymaker: la previsione per l'inflazione nell'area dell'euro.
Problematiche connesse alla misura dell'abilità previsiva di un
modello quantitativo e alla costruzione di indicatori sintetici
di abilità previsiva (ME, MAE, MSE, RMSE). La verifica
out-of-sample dell'abilità previsiva del modello con tecniche
ricorsive e rolling.
Lezioni 6-11, lucidi
pdf
Argomenti trattati: Scomposizione dell'errore di
previsione. Il trade-off fra modelli semplici e complicati (cioè
con pochi/molti parametri). Previsione in presenza di rotture
strutturali (slittamento dei parametri). Modelli econometrici e
insieme informativo usato per la previsione. Disaggregazione
temporale e funzionale. Previsione aggregata e disaggregata
(bottom-up)I principali antogonisti del modello ARIMA: il
modello bridge (BM) e il modello a fattori (FM). Il problema
dell'aggiornamento dei dati e il nowcasting. Le
revisioni dei dati e l'approccio real-time. Il confronto
dell'abilità previsiva di diversi modelli (Fair-Shiller) e
metodi di previsione (Giacomini-White). Rassegna dei principali argomenti presentati
alla luce di (miei) lavori in letteratura empirica.
Lezioni 12-14, lucidi
pdf
Argomenti trattati: Studio
dei diversi modi un cui l'analisi empirica di sistemi si
articola nel trade-off "fitting dell'informazione
statistica" versus "grado di coerenza con la teoria
economica". Agli estremi della forbice, i modelli VAR
massimizzano il fitting con poca teoria economica, mentre i
DSGE trascurano quasi completamente il fitting ma la loro
struttura è fortemente ancorata alla teoria economica. Le
previsioni con sistemi di modelli strutturali: dal VARX* al
GVAR.
A
partire dalla lezione di Lunedi' 7 Novembre, il materiale
per frequentanti è qui