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Metodi bayesiani per l'analisi di dati economici (l.m.)

ATTENZIONE: Corso non più attivo dall'a.a.2012-13

Obiettivi del corso
Il corso si propone di introdurre gli studenti al metodo inferenziale bayesiano applicato nel contesto dell’analisi di dati economici. Verranno presi in considerazione i principali modelli utilizzati in ambito econometrico ed in particolare il modello di regressione lineare normale e sue generalizzazioni. Parte del programma di studio sarà rivolto all’introduzione dei metodi ormai comunemente applicati per risolvere i problemi di calcolo che si incontrano nell’ottenere i riassunti inferenziali a posteriori d’interesse. Tali metodi computazionali hanno sostanzialmente contribuito alla recente diffusione dell’applicazione di metodologie bayesiane anche in ambito econometrico. La trattazione degli aspetti teorici verrà affiancata da esercitazioni su dati reali con l’impiego di idonei programmi di calcolo.


Programma del corso
Il metodo inferenziale bayesiano. Il teorema di Bayes: la funzione di verosimiglianza, la distribuzione a priori, la distribuzione a posteriori. Confronto tra modelli. Il fattore di Bayes. Model Averaging. Problemi computazionali e metodi MCMC. Il modello di regressione lineare normale con distribuzioni a priori coniugate. Il modello di regressione lineare normale con distribuzioni a priori indipendenti e con l'introduzione di vincoli a priori. Il modello di regressione lineare normale con struttura generale della matrice di varianza e covarianza degli errori: eteroschedasticità e autocorrelazione. Modelli con variabili latenti.


Docenti: Caterina Conigliani (docente titolare)

Crediti: 9

Numero moduli: 1

Testi
G. Koop, Bayesian Econometrics, Wiley, 2003.

T. Lancaster, An Introduction to Modern Bayesian Econometrics, Blackwell, 2004.

G. Koop, D.J. Poirier, J.L. Tobias, Bayesian Econometric methods, Cambridge University Press, 2007.

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