·  Prima serie di esercizi                                                            · 

·  Seconda serie di esercizi                                                            · 

ACADEMIC YEAR 2006-2007

 

Courses I am responsible of this year:

1.    Statistica Economica (CLEAM)

2.    Statistica (CLEAI)

3.   Analisi Statistico Economica Territoriale (CLEAM/S)

 

Prima serie di esercizi:

 

1.    STATISTICA (CLEAI) 6 cfu e STATISTICA ECONOMICA (CLEAM) 8 cfu

 

Obiettivi del corso

Il corso mira a fornire agli studenti le metodologie statistiche fondamentali per il trattamento di problematiche economiche, aziendali e finanziarie, sia in ambito descrittivo che in quello inferenziale.

Contenuto del corso

Concetti introduttivi: Universo e campione. Tipologie di dati e scale di misura. Simbologia.

Statistica descrittiva: Statistica descrittiva univariata. Sintesi tabellari, grafiche ed analitiche. Statistica descrittiva bivariata. Rappresentazioni tabellari e grafiche. Correlazione. Interpolazione e regressione.

Calcolo delle probabilità e teoria delle variabili casuali: Definizioni di probabilità. Gli assiomi del calcolo delle probabilità. Variabili casuali discrete e continue, valori attesi e momenti. Alcune variabili casuali univariate discrete. Variabili casuali doppie. Indipendenza stocastica. Covarianza e correlazione. Distribuzione normale bidimensionale. Variabili casuali a più dimensioni.

Inferenza statistica: Popolazione e campione. Il concetto di inferenza parametrica. Statistiche campionarie. Errori standard. Distribuzione campionaria della media, della proporzione e dei coefficienti di regressione. Stimatori puntuali: proprietà. Metodi di stima puntuale. Introduzione agli intervalli di confidenza ed alla teoria dei test statistici.

Riferimenti bibliografici principali

TestI di riferimento:

Piccolo, D. (2004) Statistica per le decisioni: la conoscenza umana sostenuta dall’evidenza empirica, Collana "Manuali", Il Mulino, Bologna. Euro 33,00.
 

Testi per approfondimenti (CLEAM):

Per la parte A) e B)

Pace L. e Salvan A. (1996) Introduzione alla statistica, Cedam, Padova

Per la parte C) e D)

Mood, A.M., Graybill, F.A. e Boes, D.C. (1997) Introduzione alla statistica, McGraw-Hill, Italia, Milano.

Metodo di insegnamento

Lezioni frontali. Esercitazioni.

Metodo di valutazione ed esami

Prova scritta d’esonero in corso d’anno (4 aprile 2007). Esame finale.

2. ANALISI STATISTICO-ECONOMICA TERRITORIALE

 

Numero di crediti

6

Obiettivi del corso

Il corso mira a fornire agli studenti le metodologie statistiche fondamentali per l’analisi dei dati spaziali con particolare riferimento ai dati ambientali. PRE-REQUISITI: Un corso base di statistica descrittiva ed inferenziale. Un corso di econometria (modello lineare). Nozioni di calcolo delle probabilità e processi aleatori. Statistica e contabilità per l’ambiente.

Contenuto del corso

Introduzione al corso

Il livello micro ed il livello meso. Localizzazione ed interazione spaziale. Tipologie e fonti di dati spaziali in statistica economica. Gli operatori economici ed il loro comportamento. spaziale.

PARTE I: Approfondimenti di Statistica inferenziale      

Vari approcci alla statistica inferenziale. Modello statistico inferenziale. Identificabilità; definizione di problemi regolari. Verosimiglianza; quantità di  verosimiglianza; principi di verosimiglianza (forte e debole). Principio della sufficienza, della completezza della ancillarità. Efficienza degli stimatori MV; distribuzione asintotica degli stimatori MV. Stimatori bayesiani. Pseudo-verosimiglianza. Tre test basati sulla verosimiglianza e loro distribuzione asintotica.

PARTE II: Il livello micro-economico

La localizzazione spaziale di agenti economici  1) Metodi di analisi della localizzazione semplice. 2) Metodi di analisi della localizzazione congiunta

Interazione spaziale tra agenti economici Le due accezioni del termine interazione. 1) Interazione come flusso di beni ed individui.. 2) Interazione tra comportamenti individuali nello spazio, L’interazione spaziale e la prima legge della geografia, L’indice I di Moran e l’indice di correlazione spaziale R di Whittle, La statistica-test di Moran.

PARTE III: Il livello meso-economico

Dal micro al meso. L’errore ecologico e la seconda legge della geografia. Il concetto di regione.

Localizzazione spaziale all’interno di regioni 1) Localizzazione semplice. Analisi classica della localizzazione: Teorie della localizzazione. Dalla teoria alle misure della localizzazione; Localizzazione e specializzazione.. La nuova geografia economica. Analisi della concentrazione e della convergenza regionale. 2) La localizzazione congiunta.

Interazione spaziale tra regioni 1) Interazione come flussi tra regioni. Le tavole input-output regionali. I modelli gravitazionali vincolati (cenni). 2) Interazione di comportamenti tra gruppi di agenti economici. Il concetto di campo aleatorio. Restrizioni sull’eterogeneita’ e sulla dipendenza di campi aleatori. Alcuni processi spaziali. Analisi della correlazione spaziale tra regioni.

PARTE IV: Modelli lineari con dati spaziali

Introduzione: I dati statistico-economici distribuiti nello spazio e la modellistica econometrica.

Campi aleatori e modelli spaziali. I processi markoviani in due dimensioni. Alcuni teoremi limite per campi aleatori. La funzione di verosimiglianza di campioni spaziali. Alcune derivazioni della verosimiglianza per campi aleatori, Stime di massima verosimiglianza, Test basati sulla verosimiglianza.

Il modello di regressione lineare con dati spaziali. Specificazione del modello di regressione lineare. 1) La rimozione delle ipotesi sul modello di campionamento (L’approccio basato sulla rispecificazione, L’approccio basato sulla autocorrelazione, Test di ipotesi sul modello di campionamento, Test basati sulla rispecificazione, Test basati sulla autocorrelazione, Stima nel caso di modello di campionamento non indipendente, Stime di massima verosimiglianza, Stime dei Minimi Quadrati Generalizzati).

2) Rimozione delle ipotesi sul modello probabilistico (L’eteroschedasticita’ spaziale, Test di eteroschedasticita’ spaziale, L’nvarianza spaziale dei parametri).

 

Riferimenti bibliografici principali

Parte I:

Azzalini, A. (1988) Inferenza statistica,  Springer-Verlag Italia.

Parte II:

Arbia ed Espa (1996) Statistica economica territoriale, CEDAM, Padova.

Diggle, P.J. (1983) Statistical analysis of spatial point patterns, Academic Press, New York.

Parte III:

Arbia, G. (1989). Spatial data configuration in statistical analysis of regional economic and related problems, Kluwer Academic Publisher, Dordrecht.

Barro, R. J. and Sala-i-Martin, X. (1992) Economic growth, McGraw Hill

Haining, R. P. (1990) Spatial data analysis in the social and environmental sciences, Cambridge University Press, Cambridge.

Krugman, P. (1991a). Geography and trade, MIT press, Cambridge, Mass. Traduzione italiana. Geografia e sviluppo economico, Grazanti.

Parte IV:

Anselin L. (1988) Spatial econometrics, Kluwer Academic Publishers.

Anselin L. and Bera, A. K. (1998) Spatial dependence in linear regression models with an introduction to spatial econometrics, in Ullah, A. and Giles, D. E. A. (eds.) Handbook of applied economic statistics, Marcel Deker, New York.237-290.

Arbia, G. (1996) Appunti di econometria spaziale, Quaderni del dipartimento di Metodi Quantitativi e Teoria Economica, Chieti

Metodo di insegnamento

Lezioni frontali. Esercitazioni.

Metodo di valutazione ed esami

Prove scritte d’esonero in corso d’anno. Esame finale. A titolo esemplificativo si riporta l’esame del 5 dicembre 2000 (prima parte del corso)

 

 

Ricevimento studenti: GIOVEDì 12-13.30. Per concordare orari differenti tel. 085 453 7533, oppure email: arbia@unich.it

 

__________________________

__

______________

 

 

 

 

 

 

Past year courses:

 

CORSI DI

STATISTICA ECONOMICA (CLEAM)

(Laurea triennale)

STATISTICA ECONOMICA (SEGI) (CLAT)

(laurea triennale)

STATISTICA ECONOMICA

(lauree quadriennali)

 

ECONOMETRIA AMBIENTALE

(CLEAM)

 

ECONOMETRIA

(CLEP)

 

esercizi svolti di statistica inferenziale    

 

 

(Prof. Giuseppe Arbia)

 

CALENDARIO DELLE LEZIONI A. A. 02-03

 

I MODULO: Parte comune a tutti

(2 CFU pari a 16 ore di lezione frontale più 4 di esercitazioni)

 

Settimana

Argomenti trattati

24-28 Settembre

Introduzione alla statistica. Statistica descrittiva e statistica inferenziale

1 –5 Ottobre

Statistica descrittiva: parametri di posizione e variabilità.

8 – 13 ottobre

Statistica descrittiva bivariata: correlazione e regressione:.

 

II MODULO: Parte per il solo SEGI

(3 CFU pari a 24 ore di lezione frontale più 6 di esercitazioni)

                                                date da definirsi

Settimana

Argomenti trattati

 

Probabilità

 

Inferenza statistica

 

Inferenza statistica

 

Statistiche economiche e statistiche giudiziarie

 

Riepilogo esercitazioni

 

III MODULO: Parte per tutti i corsi escluso CLAT e SEGI

(6 CFU pari a 48 ore di lezione frontale più 12 di esercitazioni)

Settimana

Argomenti trattati

15 – 20 Ottobre

Richiami di variabili aleatorie; Nozione di modello di probabilita’; alcune

distribuzioni univariate; vettori aleatori;

22 – 27 Ottobre

Richiami di variabili aleatorie bivariate discrete e continue.

29 Ottobre – 2 Nov

Inferenza. Definizione di statistiche. Distribuzione campionaria delle statistiche (media campionaria, varianza campionaria e proporzione campionaria)

5–9 Novembre

Stimatori. Proprieta’ degli stimatori: Correttezza, Efficienza, MSE.

Proprieta’ asintotiche degli stimatori.

12-16 Novembre

Metodi di stima puntuale: Metodo dei momenti e massima verosimiglianza.

 

12-19 Novembre

Metodi di stima puntuale: metodo dei minimi quadrati.

 

19–23 Novembre

Stima per intervalli e test di ipotesi

 

26–30 Novembre

Test basati sulla verosimiglianza.

 

3 –7 Dicembre

Modello lineare

 

10 – 14 Dicembre

Esame finale

 

Esercitazioni : Le esercitazioni pratiche si svolgeranno a partire dal 20 Ottobre secondo modalità ed in orari da definirsi..

 

Per CLEAM:

Mood-Graybill-Boes, Introduzione alla statistica, McGraw-Hill, 1988.

 

Per SEGI – CLAT e lauree quadriennali

WONNACOTT – WONNACOTT, Introduzione alla statistica, Franco Angeli.

 

Orario             LUNEDI’                    14-16               Aula 4

                        MARTEDI’                8 –10              Aula 12

                        MERCOLEDI’          10 - 12             Aula 12

 

Prima lezione: 25 settembre aula 12.Il corso è sospeso nei giorni 1 e 2 ottobre.

_________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________

CALENDARIO DELLE LEZIONI A. A. 01-02

CORSI DI

ED ECONOMETRIA AMBIENTALE (Environmetrics)

(Laurea triennale in “Economia Ambientale”)

ECONOMETRIA (Econometrics)

(laurea quadriennale in “Economia Politica” e laurea triennale in “Economia ed Informatica” ed “Economia e Finanza”)

(PROF. Giuseppe Arbia)

 

 

I MODULO: Parte comune a tutti

(5 CFU pari a 40 ore di lezionefrontale più 10 di esercitazioni e laboratorio)

 

Settimana

Argomenti trattati

24-28 Settembre

Richiami di variabili aleatorie; Nozione di modello di probabilita’; alcune

distribuzioni univariate; vettori aleatori;

1 –5 Ottobre

Richiami di variabili aleatorie bivariate discrete e continue.

8 – 13 ottobre

Richiami di inferenza: Problema dell’inferenza. Definizione di statistiche.

Distribuzione campionaria delle statistiche (media campionaria, varianza campionaria

 e proporzione campionaria)

15 – 20 Ottobre

Stimatori. Proprieta’ degli stimatori: Correttezza, Efficienza, MSE.

Proprieta’ asintotiche degli stimatori.

22 – 27 Ottobre

Metodi di stima puntuale: Metodo dei momenti e massima verosimiglianza.

29 Ottobre – 2 Nov

Metodi di stima puntuale: metodo dei minimi quadrati.

5–9 Novembre

Stima per intervalli e test di ipotesi

12-16 Novembre

Esame I modulo.

 

Esercitazioni e laboratorio di econometria ambientale (per i soli studenti di economia ambientale)

Le esercitazioni pratiche al computer si svolgeranno a partire dal 10 Ottobre  in Aula Informatizzata (piano –2) in orari da fissare.

 

II MODULO: Parte per il corso di Economia Politica (Vecchio Ordinamento) e per i Corsi di Economia ed

Informatica ed Economia e Finanza (30 ore di lezione)

12-19 Novembre

Test basati sulla verosimiglianza.

19–23 Novembre

Modello lineare

26–30 Novembre

Discussione delle assunzioni  del modello base I

3 –7 Dicembre

Discussione delle assunzioni  del modello base II

10 – 14 Dicembre

Test di specificazione; predizione. Analisi dei residui.

17 –21 Dicembre

Esame II modulo

 

Riferimenti bibliografici:

Mood-Graybill-Boes, Introduzione alla statistica, McGraw-Hill, 1988. (Tranne il cap.11).

Peracchi, F., Econometria, Mc Graw-Hill, 1995 (capitoli 4-9).

 

Per approfondimenti

Green W. H., Econometric analysis, Prentice-Hall, 1997.

Berndt E., The practice of Econometrics, classic and contemporary, Addison Wesley, 1991.

 

Orario             LUNEDI’        10-12               Aula 12

                        GIOVEDI’      10 –12             Aula 12

                        VENERDI’     10 - 12             Aula 12

 

Tesi di laurea: Le tesi di laurea presso la cattedra di econometria sono di due tipi: a) tesi di econometria teorica; b) tesi di econometria applicata riguardanti in prevalenza le applicazioni all’econometria di dati regionali ed ambientali l’econometria finanziaria. Gli studenti interessati sono invitati a contattare il titolare.

 

Pagine web: Sono disponibili gli esercizi di Econometria risolti degli anni passati, scaricabili dal sito web http://www.sci.unich.it/~arbia/eco_www