Eseguirò l'analisi dei dati del pannello di regressione utilizzando stata e rstudio

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1. Modello di regressione lineare classico
2. Ipotesi del modello di regressione lineare classica
3. Regressione fittizia
4. Specifiche del modello e test diagnostici
5. Criteri di selezione del modello (AIS, SIC ecc.)
6. Modelli di regressione non lineare
7. Modelli di regressione della risposta qualitativa
8. Modelli di regressione dei dati del pannello (fissi e casuali)
9. Modelli econometrici dinamici: modelli autoregressivi e a ritardo distribuito
10. Econometria delle serie temporali di base, stazionarietà, AR, MA, ARIMA, BOX-JENKINS, previsioni
11. Meccanismo di cointegrazione e correzione degli errori (ECM)
12. AUTOREGRESSIONE VETTORIALE (VAR)
13. I MODELLI ARCH E GARCH

Software:

1. STATO
2. R Studio (linguaggio R)
3. Recensioni
4. IBM SPSS
5. Pitone