* Revisione del modello lineare - aspettative condizionali a proiezioni - l'algebra dei minimi quadrati - regressione dei minimi quadrati - regressione normale - teoria asintotica dei minimi quadrati - test di ipotesi * Revisione di serie storiche, non-stazionarietà - stazionarietà, ergodicità - modelli a media mobile / autoregressiti - processi ARMA/ARIMA - stagionalità - Granger causalità - radici unitarie - regressione spuria, cointegrazione, modello a correzione dell'errore (ECM) * Serie storiche multivariate - modelli di serie storica a equazioni multiple - risposta all'impulso - modelli VAR (vector autoregressive) - VAR strutturali - var non stazionari - VAR cointegrati, VECM * Introduzione ai modelli per dati panel - regressione pooled - effetti random/fissi - trasformazioni e stimatori - test di Hausmann - trend temporali - modelli dinamici * Modelli per dati finanziari - Fonti di dati - caratteristiche/proprietà dei dati finanziari - modelli ARCH/GARCH univariati - estensione dei modelli GARCH: IGARCH, GARCH-M, EGARCH, TGARCH - modelli multivariati - volatilità stocastica - value at risk (VaR) - RiskMetrics - modelli a fattori * Argomenti aggiuntivi - valutazione dei modelli - previsione - distribuzioni aggiuntive (ad es. copula) * Analisi dei dati con R - revisione di R, dplyr/data.table - visualizzazione di dati con ggplot2 - documenti R markdown - statistiche descrittive, modello di regressione lineare - modelli di serie storiche, cointegrazione - serie storiche multivariate - modelli finanziari - introduzione alle app Shiny (opzionale)

* Hansen, B., Econometrics. SI può scaricare da: https://www.ssc.wisc.edu/~bhansen/econometrics/ * Tsay, R.S., Analysis of Financial Time Series, Wiley.