Diventa un esperto di Econometria grazie a TECH, la migliore università online al mondo secondo Forbes” 

 La Econometria es una herramienta L'Econometria è uno strumento prezioso che consente di applicare la teoria economica e la statistica a problemi relativi a vari settori come quello dell'ingegneria. Questa disciplina può aiutare gli ingegneri a valutare i progetti e a prendere decisioni informate sulla pianificazione e la gestione delle risorse, nonché nella ricerca e nello sviluppo di nuovi prodotti e servizi.  

Per questo motivo, TECH ha progettato un Corso universitario in Econometria con il quale mira a fornire agli studenti le competenze necessarie a svolgere il loro lavoro di specialisti con la massima efficienza e qualità possibili. In questo programma saranno quindi affrontati aspetti come i Modelli di Regressione Quantistica, la Regressione Lineare, la Gestione di R, la Modellizzazione Economica o la Multicollinearità e gli Errori di Misura. 

Tutto questo, attraverso una comoda modalità 100% online che permette allo studente di organizzare i suoi orari e i suoi studi, conciliandoli con i suoi altri impegni e interessi quotidiani. Inoltre, questa qualifica possiede i materiali teorici e pratici più completi del mercato, il che facilita il processo di studio dello studente e gli consente di raggiungere i suoi obiettivi in modo rapido ed efficace. 

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Questo Corso universitario in Econometria possiede il programma più completo e aggiornato del mercato. Le caratteristiche principali del programma sono:

• Sviluppo di casi pratici presentati da esperti in Econometria  
• Contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni e pratiche riguardo alle discipline essenziali per l’esercizio della professione 
• Esercizi pratici che offrono un processo di autovalutazione per migliorare l'apprendimento 
• Speciale enfasi sulle metodologie innovative  
• Lezioni teoriche, domande all'esperto, forum di discussione su questioni controverse e compiti di riflessione individuale 
• Contenuti disponibili da qualsiasi dispositivo fisso o mobile dotato di connessione a internet 

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Il personale docente del programma comprende rinomati esperti del settore, nonché riconosciuti specialisti appartenenti a società scientifiche e università prestigiose, che forniscono agli studenti le competenze necessarie a intraprendere un percorso di studio eccellente.  

I contenuti multimediali, sviluppati in base alle ultime tecnologie educative, forniranno al professionista un apprendimento coinvolgente e localizzato, ovvero inserito in un contesto reale.  

La creazione di questo programma è incentrata sull’Apprendimento Basato su Problemi, mediante il quale lo specialista deve cercare di risolvere le diverse situazioni che gli si presentano durante il corso. Lo studente potrà usufruire di un innovativo sistema di video interattivi creati da esperti di rinomata fama.   

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La struttura e i contenuti di questo piano di studi sono stati progettati da rinomati professionisti che formano parte del team di esperti di TECH in questo settore dell’ingegneria. Questi specialisti hanno messo a disposizione la loro vasta esperienza e le loro conoscenze più specializzate per creare contenuti pratici e completamente aggiornati. Tutto ciò basandosi inoltre sulla metodologia pedagogica più efficiente, il Relearning di TECH.  

Accresci le tue conoscenze in materia di regressione lineare e stime dei modelli ARIMA grazie ai materiali didattici più innovativi e ai contenuti complementari disponibili sul Campus Virtuale” 

Modulo 1. Metodi econometrici in Economia e Finanza 

1.1.  Introduzione alla gestione di R 

1.1.1. Comandi principali  
1.1.2. Pacchetti richiesti 

1.2. Introduzione all’Econometria 

1.2.2. Caratteristica e contenuto dell’Econometria 
1.2.3. La modellizzazione economica 

1.3. Regressione lineare 

1.3.1.  Il Modello Lineare Generale (MLG) 
1.3.2. Ipotesi del modello 
1.3.3. Stima dei Minimi Quadrati Ordinari (MCO) 
1.3.4. Inferenza e previsione nell’MLG 
1.3.5. Contrasti di cambiamento strutturale 
1.3.6. Multicollinearità ed errori di misura 

1.4. Modelli con dati a sezione trasversale 

1.4.1. Cause dell'eteroschedasticità 
1.4.2. Contrasti di eteroschedasticità 
1.4.3. La stima dei minimi quadrati generalizzati 
1.4.4. La stima dei minimi quadrati ponderati fattibile 

1.5. Modelli con dati a serie temporali 

1.5.1. "Magia potagia" o regressioni spurie 
1.5.2. Stazionarietà e radici unitarie 
1.5.3. Non stazionarietà e cointegrazione 
1.5.4. Cointegrazione e meccanismi di correzione degli errori (MCE) 
1.5.5. Modelli di regressione con serie temporali stazionarie: autocorrelazione 
1.5.6. La stima dei minimi quadrati generalizzati (MCG) 
1.5.7. Indicatori anticipati: causalità nel senso di Granger e correlazione contemporanea

1.6. Modelli dinamici stazionari 

1.6.1. Modelli dinamici stazionari 

1.6.1.1. ARIMA  
1.6.1.2. ARIMAX 

1.6.2. Stima dei modelli ARIMA 
1.6.3. Diagnosi dei modelli ARIMA 

1.7. Endogeneità, variabili strumentali e MC2E 

1.7.1. Che cos'è il problema dell'endogeneità? Cosa ne deriva? 
1.7.2. Origini dell’endogeneità 

1.7.2.1. Omissione di una variabile rilevante (perché non osservabile) correlata a qualche altra variabile esplicativa 
1.7.2.2. Errori di misura 
1.7.2.3. Modello di regressione con ritardo e correzione automatica degli errori 

1.7.3. Stimatore di variabili strumentali e minimi quadrati in due fasi (MC2E) 
1.7.4. Contrasti di endogeneità e vincoli di sopravvalutazione 

1.8. Modelli di regressione con dati del pannello 

1.8.1. Specifiche di modellazione con dati del pannello 
1.8.2. Stima dei modelli a effetti fissi 
1.8.3. Stima dei modelli a effetti casuali 
1.8.4. Sistema di equazioni apparentemente non correlate 

1.9. Modelli di econometria spaziale 

1.9.1. Introduzione alle statistiche e alle misure di associazione spaziale 
1.9.2. Costruzione della matrice di distanze per la misurazione delle dipendenze spaziali 
1.9.3. Specifiche del modello con dipendenza spaziale 

1.9.3.1. Modello di errore con ritardi spaziali  
1.9.3.2. Il modello con errori spaziali autoreregressivi 

1.9.4. Problemi di minimi quadrati ordinari per la stima di modelli con ritardo spaziale e stima di minimi quadrati in due fasi 

1.10. Modelli di regressione quantica 

1.10.1. Regressione in media e regressione quantistica 
1.10.2. Stima della regressione dei quantili 
1.10.3. Rappresentazione grafica della soluzione 

La metodologia pedagogica più efficiente, Relearning di TECH, consente di acquisire nuove conoscenze in modo preciso e senza dedicare troppo tempo allo studio”