Lo studente viene introdotto alla costruzione di modelli per fenomeni economici per i quali la conoscenza teorica non esiste o risulta insufficiente. 1. Serie storiche economiche e loro modellizzazione econometrica. 2. Decomposizione delle serie storiche e stima delle componenti. 3. Serie storiche stazionarie ed ergodiche: analisi statistica. 4. Cenni sui modelli lineari (ARMA) di analisi delle serie storiche. 5. Cenni sulla stima di modelli ARMA: metodo dei minimi quadrati. 6. Previsione con modelli ARMA: esempi applicativi. 7. Previsioni dei minimi quadrati: approccio geometrico e applicazioni economiche. 8. Analisi di regressione: modelli di regressione lineare semplice e multipla; stimatori OLS dei coefficienti e loro proprietà; errori di specificazione; alcune applicazioni economiche significative.Si considera la costruzione di modelli per fenomeni economici per i quali esiste una conoscenza teorica sufficiente a indirizzare la scelta dei modelli. 1. Complementi di analisi di regressione lineare. 2. Introduzione ai modelli economici ed econometrici ad equazioni simultanee, statici e dinamici. 3. Forme strutturale, ridotta e finale dei modelli e loro utilizzazioni. 4. Analisi del modello reddito-spesa (o del moltiplicatore), del modello di P.A.Samuelson (o dell''interazione moltiplicatore-acceleratore), del modello della ragnatela (equilibrio prezzo-quantità in un mercato), del modello IS-LM e derivati. 5. Primi elementi di stima dei modelli econometrici: metodo dei minimi quadrati ordinari (OLS), metodo dei minimi quadrati indiretti (ILS), metodo dei minimi quadrati a due stadi (2SLS).Lo studente viene introdotto alla costruzione di modelli per fenomeni economici per i quali la conoscenza teorica non esiste o risulta insufficiente. 1. Serie storiche economiche e loro modellizzazione econometrica. 2. Decomposizione delle serie storiche e stima delle componenti. 3. Serie storiche stazionarie ed ergodiche: analisi statistica. 4. Cenni sui modelli lineari (ARMA) di analisi delle serie storiche. 5. Cenni sulla stima di modelli ARMA: metodo dei minimi quadrati. 6. Previsione con modelli ARMA: esempi applicativi. 7. Previsioni dei minimi quadrati: approccio geometrico e applicazioni economiche. 8. Analisi di regressione: modelli di regressione lineare semplice e multipla; stimatori OLS dei coefficienti e loro proprietà; errori di specificazione; alcune applicazioni economiche significative. Si considera poi la costruzione di modelli per fenomeni economici per i quali esiste una conoscenza teorica sufficiente a indirizzare la scelta dei modelli. 9. Complementi di analisi di regressione lineare. 10. Introduzione ai modelli economici ed econometrici ad equazioni simultanee, statici e dinamici. 11. Forme strutturale, ridotta e finale dei modelli e loro utilizzazioni. 12. Analisi del modello reddito-spesa (o del moltiplicatore), del modello di P.A.Samuelson (o dell''interazione moltiplicatore-acceleratore), del modello della ragnatela (equilibrio prezzo-quantità in un mercato), del modello IS-LM e derivati. 13. Primi elementi di stima dei modelli econometrici: metodo dei minimi quadrati ordinari (OLS), metodo dei minimi quadrati indiretti (ILS), metodo dei minimi quadrati a due stadi (2SLS).