Introduzione. L’econometria per l’impresa.
1. Piccola storia della probabilità.
2. L’econometria nella professione economica. I metodi quantitativi per l’impresa.
3. Tipi di dati e di modelli econometrici.
4. Campioni causali e caratteristiche delle serie economiche.
Tema 1. Il modello di regressione lineare
1.1. L’ipotesi alla base del modello.
1.2. La stima dei coefficienti col metodo dei minimi quadrati
1.2.1. Le stime dei minimi quadrati
1.2.2. Le proprietà degli stimatori
1.2.3. I residui di stima
1.3. L’indice di determinazione lineare
1.4. Stime di massima verosimiglianza
1.4.1. Gli stimatori di massima verosimiglianza
1.4.2. Le proprietà dello stimatore della varianza
1.5. Il teorema di Gauss-Markov
1.6. Le stime per intervallo
1.7. La verifica delle ipotesi

Tema 2. Elementi di algebra matriciale.
Tema 3. Il modello lineare di k variabile

3.1. L’ipotesi alla base del modello.
3.2. Stimatori minimi quadrati
3.3. Il modello in forma di deviazioni
3.4. Stima di σ2
3.5. Inferenza sul modello MQ
3.6. Stime soggette a vincoli lineari
3.7. Test di cambiamento strutturale
3.8. Variabili di comodo o variabili dummy
3.9. Multicollinearità
3.10. Errori di specificazione
Tema 4. Minimi quadrati generalizzati
4.1. Introduzione.
4.2. Causi di errori non sferici.
4.3. Proprietà degli stimatori OLS in caso di errori non sferici.
4.4. Lo stimatore dei minimi quadrati generalizzati.
4.5. Eteroschedasticità.
4.6. Autocorrelazione.
Tema 5. Endogeneità.
5.1 Causi della endogeneità.
5.2 Stima con variabile istrumentali.
5.3 Test di endogeneità.