• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Бакалавриат 2018/2019

Эконометрика II

Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»
Статус: Курс обязательный (Экономика)
Направление: 38.03.01. Экономика
Когда читается: 3-й курс, 1, 2 модуль
Формат изучения: Full time
Язык: русский
Кредиты: 6

Программа дисциплины

Аннотация

Настоящая рабочая программа дисциплины устанавливает минимальные требования к знаниям и умениям студента, а также определяет содержание и виды учебных занятий и отчетности. Программа предназначена для преподавателей, ведущих дисциплину Эконометрика II , учебных ассистентов и студентов направления подготовки 38.03.01 «Экономика» подготовки бакалавра , обучающихся по образовательной программе «Экономика» .
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Дать студентам навыки применения эконометрики на практике, на основе знаний, полученных в курсах микро- и макроэкономики, теории отраслевых рынков и мировой экономики, т.е. предоставить аппарат количественной оценки анализа экономических моделей и закономерностей.
Результаты освоения дисциплины

Результаты освоения дисциплины

  • Знает основные термины, определения, теоремы и понятия.
  • Способен корректно специфицировать модель, принимая во внимание текущую ситуацию
  • Умеет находить данные в открытых базах данных
  • Умеет правильно агрегировать данные и подбирать подходящие показатели
  • Способен работать со статистическими источниками, научными эмпирическими статьями
  • Способен правильно выбрать модель, метод оценивания и интерпретации результатов
  • Умеет пользоваться различными прикладными пакетами обработки данных
  • Способен как ставить задачу, так и проводить расчеты и критически анализировать результаты
  • Умеет собирать, чистить, и агрегировать стат. данные
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Предмет эконометрики
    Цели и отличительные черты эконометрики. Описание шагов, включенных в анализ эконометрической модели. Типы экономических данных. Примеры баз данных. Методы оценки и верификации эконометрических моделей. Основные статистические пакеты, применяемые для оценки эконометрических моделей.
  • Основные понятия теории вероятностей и математической статистики
    Основные понятия теории вероятностей. Нормальное распределение и связанные с ним распределения: хи-квадрат, Стьюдента, Фишера. Основные понятия математической статистики. Методы визуализации статистической информации.
  • Линейная регрессия с одной объясняющей переменной (парная регрессия)
    Теоретическая и выборочная парная регрессия. Метод наименьших квадратов для нахождения оценок коэффициентов парной регрессии. Разложение суммы квадратов отклонений наблюдаемых значений зависимой переменной от ее выборочного среднего. Дисперсионный анализ. Коэффициент детерминации для парной регрессии и его свойства. Геометрическая интерпретация метода наименьших квадратов.
  • Классическая линейная регрессия для случая одной объясняющей переменной
    Теорема Гаусса — Маркова для случая парной регрессии. Предположение о нормальном распределении случайной ошибки в рамках классической линейной регрессии. Проверка нормальности распределения.
  • Линейная регрессия с несколькими объясняющими переменными (множественная регрессия)
    Формула для МНК-оценок коэффициентов множественной линейной регрессии. Показатели качества подгонки множественной регрессии. Теорема Гаусса — Маркова для случая множественной регрессии. Предположение о нормальном распределении случайной ошибки в рамках классической линейной регрессии. Прогнозирование в модели множественной регрессии.
  • Метод максимального правдоподобия
    Основная идея и примеры применения метода максимального правдоподобия. Применение метода максимального правдоподобия для оценки параметров множественной линейной регрессионной модели. Свойства ММП-оценок. Проверка линейных гипотез с помощью теста отношения правдоподобия.
  • Исследование структурной устойчивости коэффициентов регрессии
    Фиктивные (dummy) переменные и их использование для дифференциации свободных членов и коэффициентов наклона регрессии. Исследование структурной устойчивости коэффициентов регрессии с помощью теста Чоу. Категориальные переменные. Ловушка фиктивных переменных.
  • Выбор функциональной формы модели
    Линейная модель. Полулогарифмическая модель (модель с постоянным темпом роста). Линейная в логарифмах регрессия как модель с постоянной эластичностью. Выбор между моделями.
  • Проблема пропущенных избыточных факторов, эндогенность и мультипколлинеарность
    Смещение в оценках коэффициентов, вызванное невключением существенных переменных. RESET-тест Рамсея для проверки гипотезы о существовании упущенных переменных. Стохастические регрессоры. Уменьшение эффективности оценок коэффициентов при включении в модель излишних переменных. Мультиколлинеарность данных.
  • Гетероскедастичность
    Нарушение гипотезы о гомоскедастичности ошибок. . Оценивание параметров множественной линейной регрессии в условиях гетероскедастичности ошибок.
  • Модель бинарного выбора
    Модели с бинарными зависимыми переменными. Недостатки модели линейной вероятности. Модели бинарного выбора. Логит- и пробит-модели. Оценивание параметров моделей бинарного выбора. Интерпретация результатов оценивания логит- и пробит-моделей. Предельные эффекты. Показатели качества оценки моделей бинарного выбора. . . . Специфика временнЫх рядов. Стационарные процессы. Процессы AR, MA и ARMA. Условия стационарности процессов типа ARMA(p, q). Нестационарные процессы. . Ложная корреляция и коинтеграция.
  • Процедура Бокса – Дженкинса
    Определение оптимальных параметров модели и их оценивание. Автокорреляция и другие проблемы моделей временнЫх рядов. Способы диагностирования автокорреляции. Прогнозирование. Методология исследования ряда.
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий летучка
  • неблокирующий контрольная работа
  • неблокирующий практическая работа
  • неблокирующий эконометрический проект
  • неблокирующий экзамен
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • Промежуточная аттестация (2 модуль)
    0.2 * контрольная работа + 0.05 * летучка + 0.2 * практическая работа + 0.35 * экзамен + 0.2 * эконометрический проект
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Демидова О. А., Малахов Д. И.-ЭКОНОМЕТРИКА. Учебник и практикум для прикладного бакалавриата-М.:Издательство Юрайт,2019-334-Бакалавр. Прикладной курс-978-5-534-00625-4: -Текст электронный // ЭБС Юрайт - https://biblio-online.ru/book/ekonometrika-432950
  • Елисеева, И. И. Эконометрика : учебник для магистров / И. И. Елисеева ; под редакцией И. И. Елисеевой. — Москва : Издательство Юрайт, 2014. — 449 с. — (Бакалавр и магистр. Академический курс). — ISBN 978-5-9916-3202-7. — Текст : электронный // ЭБС Юрайт [сайт]. — URL: https://www.biblio-online.ru/bcode/376042

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Мардас А. Н.-ЭКОНОМЕТРИКА 2-е изд., испр. и доп. Учебник и практикум для академического бакалавриата-М.:Издательство Юрайт,2019-180-Бакалавр. Академический курс-978-5-9916-8164-3: -Текст электронный // ЭБС Юрайт - https://biblio-online.ru/book/ekonometrika-434110