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Parte I: Inferenza statistica e modello di regressione lineare multipla (Testo di riferimento Stock e Watson, Introduzione all’econometria, Pearson 2012)
1.1 Concetto di stima e di verifica d’ipotesi, errore di I e II tipo, pvalue e livello di confidenza
1.2 Modello di regressione lineare semplice e multipla, stimatore dei minimi quadrati, correttezza, consistenza e distribuzione normale asintotica
1.3 Stima della matrice di varianza degli stimatori OLS in presenza di eteroschedasticità
1.4 Verifica di ipotesi tramite statistiche t ed F (con costruzione analitica delle statistiche)
Parte II: Modelli di regressione lineare multipla per serie storiche (Testo di riferimento Stock e Watson, Introduzione all’econometria, Pearson 2012)
2.1 Modelli a ritardi distribuiti (DL), Autoregressivi misti (ADL), cenni di VAR e cointegrazione
2.2 Trend e stazionarietà, test di radici unitaria e di rotture strutturali
2.3 Moltiplicatori di impatto, dinamici e cumulati
2.4 Stima della matrice di varianza in presenza di autocorrelazione ed eteroschedasticità degli errori
2.5 Stima per GLS di modelli con errori autocorrelati (Cochrane – Orcutt)
Parte III: Temi di econometria dei mercati finanziari (Testo di riferimento Pastorello, Rischio e rendimento, il Mulino, 2001)
3.1 Test per efficienza in MV dei portafogli
3.2 Analisi empirica del CAPM in cross section e serie storiche
3.3 Analisi empirica del APT in cross section e serie storiche
3.4 Event study
3.5 Analisi di performance