Prefazione

La natura dell'econometria
* La costruzione di modelli econometrici
* Un modello del reddito nazionale
* Questioni irrisolte
* Il ruolo dell'econometria
* Forma strutturale e forma ridotta
* Moltiplicatori e proprietà dinamiche

Il modello lineare bivariato
* La specificazione lineare
* Stimatori dei minimi quadrati
* Il coefficiente di correlazione
* Proprietà degli stimatori dei minimi quadrati
* Inferenza nel modello dei minimi quadrati
* Analisi della varianza in ambito di regressione
* Previsione nel modello dei minimi quadrati Esercizi

L'estensione del modello lineare bivariato
* Osservazioni ripetute e un test di linearità
* Relazioni non lineari
* Trasformazioni di variabili
* Regressione trivariata Esercizi

Elementi di algebra matriciale
* Operazioni su matrici e vettori
* Il prodotto matriciale
* Prodotto scalare o prodotto interno
* Somma di matrici
* Uguaglianza di matrici
* Ulteriori osservazioni sulle matrici
* Matrici a blocchi
* Riassunto delle operazioni su matrici
* Formulazione matriciale del problema dei minimi quadrati
* Differenziazione matriciale
* Interpretazione geometrica dei minimi quadrati
* Estensione a tre e più dimensioni
* Riassunto della geometria dei vettori
* Soluzione di un sistema di equazioni
* Rango di una matrice
* Matrici inverse
* Proprietà dei determinanti
* Proprietà delle matrici inverse
* Regola di Cramer
* Il problema di autovalori
* Proprietà degli autovalori e degli autovettori di una
* matrice reale simmetrica di ordine n
* Forme quadratiche e matrici positive definite
* Definizioni
* Problemi di massimo e minimo
* Ottimi vincolati
* Esercizi

Il modello lineare a k variabili
* Risultati statistici preliminari
* Distribuzioni di forme quadratiche
* Indipendenza delle forme quadratiche
* Indipendenza di una forma quadratica e di una funzione lineare
* Le ipotesi del modello lineare
* Stima mediante il metodo dei minimi quadrati ordinari
* modello con variabili scarto
* Stima di • Ø
* Inferenza nel modello dei minimi quadrati
* Insiemi di ipotesi lineari
* Ipotesi relative ad un solo coefficiente
* Ipotesi relative alla significatività dell'intera regressione
* Ipotesi relative a un sottoinsieme di coefficienti
* Intervalli di confidenza
* Previsioni nel caso di variabili X stocastiche
* Esercizi

Ulteriori aspetti del modello lineare a k variabili
* Stime soggette a vincoli lineari
* Test di cambiamento strutturale
* Variabili di comodo o variabili dummy
* Due o più insiemi di variabili di comodo
* Interazione
* Destagionalizzazione
* Stima delle relazioni econometriche
* Multicollinearità
* Multicollinearità esatta e funzioni stimabili
* Quasi multicollinearità
* Errori di specificazione Esercizi

Stimatori di massima verosimiglianza e loro proprietà asintotiche
* Struttura del capitolo
* Alcuni richiami sulla teoria asintotica
* Convergenza in probabilità
* Convergenza in distribuzione
* Stimatori di massima verosimiglianza
* Proprietà degli stimatori di massima verosimiglianza
* Alcuni risultati asintotici per il modello lineare con k variabili esplicative
* Innovazioni non normali
* Matrice X stocastica
* Esercizi

Minimi quadrati generalizzati
* Cause di errori non sferici
* Proprietà degli stimatori OLS in caso di errori non sferici
* Lo stimatore dei minimi quadrati generalizzati
* Eteroschedasticità
* Test per l'eteroschedasticità
* Stima in condizione di eteroschedasticità
* Autocorrelazione
* Definizioni
* Le cause dell'autocorrelazione degli errori
* Conseguenze dell'autocorrelazione per gli OLS
* Test di autocorrelazione
* Stima con errori autocorrelati
* Stima di massima verosimiglianza
* Previsioni in presenza di errori autocorrelati
* Insiemi di equazioni
* Applicazione dello stimatore GLS
* Test per vincoli lineari
* Esercizi

Variabili ritardate
* Fonti di relazioni dinamiche
* Lo schema di Koyck
* Aspettative adattive
* Aggiustamento parziale
* La combinazione di aspettative adattive ed aggiustamento parziale
* Metodi di stima
* Ritardi di Almon
* Stima diretta della struttura di Koyck
* Stima con una variabile dipendente ritardata
* Variabili dipendenti ritardate e disturbi i.i.d.
* Variabili dipendenti ritardate e disturbi autocorrelati
* Variabili strumentali
* Stima di massima verosimiglianza
* Disturbi MA(I)
* Metodi dell'analisi delle serie storiche
* Stazionarietà
* Esercizi

Un insieme di ulteriori questioni
* Residui ricorsivi
* Funzioni spline
* L'analisi congiunta di dati temporali e sezionali
* Modelli a parametri variabili
* Regimi alternati
* Parametri a variazione continua
* Variabili dipendenti qualitative
* Una singola variabile dicotomica
* Errori nelle variabili
* Stimatori delle variabili strumentali
* Esercizi

Sistemi di equazioni simultanee
* Alcuni sistemi simultanei esemplificativi
* Stima con le variabili strumentali
* Stima con il metodo dei minimi quadrati indiretti
* Stima con il metodo dei minimi quadrati a due stadi
* Il problema dell'identificazione
* Vincoli sui coefficienti strutturali
* Trattamento delle identità
* Vincoli lineari non omogenei
* Vincoli tra equazioni
* Vincoli sulla matrice di varianza
* Stima di modelli ad equazioni simultanee
* Sistemi ricorsivi
* Minimi quadrati indiretti
* Minimi quadrati a due stadi
* Interpretazione dei minimi quadrati a due stadi come stimatori di variabili strumentali
* Stimatori di massima verosimiglianza a informazione limitata
* Minimi quadrati a tre stadi e massima verosimiglianza a informazione completa
* Massima verosimiglianza a informazione completa
* Esercizi

L'econometria nella pratica: problemi e prospettive
* Le origini e gli obiettivi di un progetto econometrico di ricerca
* Dati e specificazione del modello
* Data mining e ricerca della specificazione
* Criteri per la scelta di un modello
* Il test Cairncross
* L'impostazione bayesiana

APPENDICI

Appendice matematica e statistica
* Funzioni e derivate
* Funzioni esponenziali e logaritmiche
* Operazioni relative al segno di sommatoria
* Variabili aleatorie e distribuzioni di probabilità
* La distribuzione di probabilità normale
* Moltiplicatori di Lagrange e ottimi vincolati
* Relazioni fra le distribuzioni normali, • Ø , t, ed F
* Valori attesi in distribuzioni bivariate
* Densità di probabilità di variabili aleatorie ottenute per trasformazione
* Componenti principali

Tavole statistiche
* Aee di una distribuzione normale standard
* Distribuzione t di Student
* Dstribuzione X2
* Distribuzione F
* Statistica di Durbin-Watson (tavole di Savin-White)
* Statistica di Wallis per autocorrelazioni del quarto ordine
* Rapporto di von Neumann modificato
* Valori significativi per c• , nel test cusum dei quadrati

Contributi:

Collana: Economia - Textbook

Argomenti: Teoria economica

Livello: Textbook, strumenti didattici