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Econometria Avanzata
Università degli Studi di Roma - La Sapienza scienze attuariali e finanziarie Curriculum scienze attuariali 2018
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Econometria Avanzata copre teorie dello stimatore dei minimi quadrati, previsione, minimi quadrati generalizzati e nonlineari, variabili strumentali, stima di massima verosimiglianza, metodi dei momenti, applicazioni ai tassi di interesse, test basati su ML, serie storiche lineari, filtri di Kalman, stimazione nonparametrica, modelli multivariati, serie storiche nonlineari, teoria dei valori estremi, e modelli per variabili qualitative e limitate. Metodi di simulazione completano il corso.
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- Teoria dello stimatore dei minimi quadrati: parte prima (formulazione matriciale, inferenza, tests per ipotesi lineari, proprieta' asintotiche di OLS)
- Teoria dello stimatore dei minimi quadrati: parte seconda (previsione, minimo quadrato generalizzato, nonlineare, variabili strumentali)
- Applicazioni: stima dei minimi quadrati per modelli tassi interesse, stimatore di massima verosimiglianza e metodo dei momenti
- Test basati su ML (LR, Wald, LM, test non-nested)
- Serie storiche lineari (stazionarietà, ARMA, selezione del modello, previsione)
- Filtro di Kalman (rappresentazione stato-spazio, previsionsi, stima MLE)
- Stima nonparametrica (densità e regressione nonparametrica)
- Modelli multivariati lineari (VAR, ECM, integrazione, co-integrazione, lunga memoria)
- Applicazioni: test di efficienza dei mercati, previsioni rendimenti finanziari
- Serie storiche nonlineari (ARCH, SV, estensioni multivariate)
- Teoria dei valori estremi e teorema per distribuzioni stabili (code, quantili, distribuzioni Pareto generalizzate, stimatore Jill)
- Modelli per variabili qualitative e limitate (lineare di probabilità, probit, logit, troncate e censorate)
- Metodi di simulazione (generazione numeri pseudo-causali, riduzione varianza, superficie risposta, Jackknife, bootstrap)
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