(1) Elementi di statistica e probabilità:
- indipendenza
- valore atteso
- valore atteso condizionato
- legge dei grandi numeri
- teorema del limite centrale
(2) Teoria della regressione
(3) Metodo di stima dei dei minimi quadrati:
- metodo di minimizzazione dei minimi quadrati
- stimatore dei minimi quadrati ordinari e proprietà
- R quadro e standard error of regression
- inferenza e test di ipotesi

(4) Assunzioni dei minimi quadrati e violazione di tali assunzioni
- errata forma funzionale
- errori di misurazione
- distorsione da omissioni di variabili rilevanti
- selezione campionaria
- causalità inversa

(5) Regressioni non lineari
- interazioni
- polinomi
- trasformazioni logaritmiche
(6) Variabile dipendente binaria.
-modello di probabilità lineare
- modelli probit e logit
- Metodo massima verosimiglianza e proprietà

(7) Regressione con variabili strumentali
- metodo TSLS
- analisi della rilevanza e esogeneità delle variabili sturmentali
(8) Regressione con dati panel
- regressione ad effetti fissi
- effetti temporali

(9) Introduzione alle serie temporali
- modelli autoregressivi
-modelli autoregressivi misti
- criteri di informazione (AIC , BIC)
- non stazionarietà (radici unitarie e rotture strutturali)