SciPol - METODI QUANTITATIVI PER LE SCIENZE SOCIALI | Il Portale della Facoltà di Scienze Politiche - Università degli Studi di Torino
 
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 Insegnamenti » METODI QUANTITATIVI PER LE SCIENZE SOCIALI

Anno Accademico
2012-2013
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Docente/i Settore Semestre Inizio - Fine CFU Sede
 DAL FORNO ARIANNA SECS-S/01 I Semestre 01/10/12 - 19/12/12 12 TORINO
Giorno di Lezione Orario Aula Note
Lunedì  08:00 - 10:00  Aula CLE B2 FILIPPO BARBANO (122 posti) - [D2-P0-210]   
Martedì  08:00 - 10:00  Aula CLE B2 FILIPPO BARBANO (122 posti) - [D2-P0-210]   
Mercoledì  08:00 - 10:00  Aula CLE B2 FILIPPO BARBANO (122 posti) - [D2-P0-210]   
Avvisi e Comunicazioni
Il ricevimento studenti si svolgera' in modo regolare per tutto il periodo del corso ogni venerdi' dalle 16.00 alle 17.30 presso la Palazzina Einaudi, ex-Italgas. 
 
[ Programma d'Esame ] Informazioni Aggiuntive Elenco Corsi di Laurea  Storico Anni Accademici  


Ultima data aggiornamento: 16/12/2011

Obiettivi

Obiettivo generale/Main goal

Fornire gli strumenti quantitativi necessari a capire gli articoli economici, pubblicati su riviste internazionali, che saranno oggetto di analisi nei successivi corsi previsti dalla laurea magistrale in sviluppo, ambiente e cooperazione. Per questo motivo i testi di riferimento saranno in inglese. Il corso consisterà di due parti (6+6 CFU): la prima parte fornirà i necessari strumenti di Matematica, la seconda i necessari strumenti di Econometria.

To provide quantitative tools to understand papers published on economic journals which will be reading material of the Laurea Magistrale in Development, Environment and Cooperation. The textbook are in English. The lectures course consists of math and econometrics.

Obiettivi specifici/Specific goals

1. Conoscere i concetti di derivata di una funzione, le derivate parziali, l'ottimizzazione e l'ottimizzazione vincolata con il metodo di Lagrange.

Derivatives of a function, partial derivatives, optimization and constrained optimization with Lagrangean method.

2. Capire che cosa è un "modello econometrico". Interpretare una semplice relazione tra una variabile "spiegata" (dipendente) e una o più variabili "che spiegano" (indipendenti).
To understand an econometric model. To interpret a relationship between an explained variable (dependent) and one or more explaining variables (independent).

3. Utilizzare al meglio dati economici che si rendano disponibili, e stimare una regressione, comprendendone il significato e sapendone valutare la "credibilità" sotto il profilo statistico.
To be able to use available economic data to run a regression, understanding what it is.

 

Risultati dell'apprendimento
Essere in grado di leggere e capire articoli di economia pubblicati sulle maggiori riviste internazionali. Questo implica apprendere gli strumenti base di matematica e di econometria utilizzati nelle scienze economiche, come dal programma del corso.
La verifica dei risultati attesi si svolge in due modi: a) durante il corso con lo svolgimento di esercizi e problemi, che devono essere consegnati al docente e fanno parte integrante della valutazione finale; b) con la verifica finale (esame) che consiste in una parte di matematica e una parte di econometria. L'esame serve a verificare la capacita' delle studentesse e studenti di applicare gli strumenti appresi e pertanto consiste di esercizi e problemi da risolvere.
 

Programma
Functions and Economic Relationships.
Differential calculus
Optimisation of single and multiple variable functions
Optimisation and Multivariate calculus
Constrained optimisation
Introduction to statistical Inference
Linear regression: Ordinary least square with one regressor. Confidence intervals. R squared
Multiple linear regression; Multicollinearity.
Tests of hypothesis for single or grouped coefficients; the use of dummy variables.
 

Testi Consigliati
Testi di riferimento principali

Chiang A. C., Fundamental Methods of Mathematical Economics, McGraw-Hill International Edition.

Stock J.H. , Watson M.W. Introduction to Econometrics, Pearson Education (disponibile la versione italiana)
 

Modalità Didattiche
Lectures outline:

Week 1: Introduction to the course. Functions and Economic Relationships. Basic Differential calculus
Linear, quadratic, polynomial, exponential, logarithmic, inverse, and homogeneous functions. Economic examples. Definition of derivative. Rules of differentiation.
Week 2: Differential calculus
Differentiability and continuity. Economic applications. Elasticities. Second and higher order derivatives. Concave and convex functions.
Week 3: Optimisation of single and multiple variable functions
Maxima and minima. First- and second-order conditions. Examples and applications. Functions of several variables: Partial derivatives. Second partial derivatives.
Week 4: Optimisation and Multivariate calculus
Total differential and total derivatives. Optimisation of functions of several variables: Maxima and minima. First- and second-order conditions.

Week 5: Constrained optimisation

The substitution method and the Lagrange Multiplier method. Interpretation of Lagrange multipliers. Summary and revision of the first part of the course

Week 6: Introduction to statistical Inference
Basic concepts of statistical inference; Sampling distributions, random variables

Week 7: Linear regression
Ordinary least square with one regressor. Confidence intervals. R squared

Week 8: Multiple linear regression
Multiple linear regression and multicollinearity.

Week 9: Tests of hypothesis
Test of Hypothesis for single or grouped coefficients; the use of dummy variables.

Week 10: Revision
Revisions and examples for the second part of the course.


 

Modalità di Esame
L'esame e' esclusivamente scritto e consiste di esercizi e problemi d risolvere.
It is a written exam only with math and econometrics exercises.

 

Note
Gli studenti e le studentesse che reputano di non avere basi di matematica o statistica sufficienti devono ripassare (prima di iniziare a studiare per l'esame o di frequentare) un testo di matematica delle scuole superiori e il testo di statistica del corso triennale.
 

 
 
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