• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Бакалавриат 2019/2020

Многомерный статистический анализ в политологии

Лучший по критерию «Полезность курса для Вашей будущей карьеры»
Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»
Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»
Статус: Курс обязательный (Политология)
Направление: 41.03.04. Политология
Когда читается: 3-й курс, 1, 2 модуль
Формат изучения: Full time
Язык: русский
Кредиты: 6

Программа дисциплины

Аннотация

Курс «Многомерный статистический анализ в политологии» состоит из двух частей: в рамках первой части студенты осваивают статистические инструменты для анализа панельных данных, вторая часть знакомит студентов с проблемой эндогенности в регрессионном анализе. Изучаемый теоретический материал иллюстрируется примерами из исследований в области социальных наук. На практических занятиях используется RStudio для отработки применения статистических методов анализа. Для успешного освоения материала студенты должны знать основы статистики и регрессионный анализ в объеме курсов «Теория вероятностей и математическая статистика» и «Дополнительные главы теории вероятностей и математической статистики».
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • выработать базовые компетенции по решению задач, связанных с анализом эмпирических данных с помощью методов многомерной статистики.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Умеет выбирать релеватную спецификацию модели для анализа панельных данных, корректно интерпретирует результаты оценивания модели с фиксированными эффектами и модели со случайными эффектами
  • Умеет выбрать и обосновать спецификацию модели со смешанными эффектами для анализа панельных данных, корректно интерпретирует оценки коэффициентов в моделях со смешанными эффектами, понимает различие между фиксированными и случайными эффектами в контексте модели со смешанными эффектами.
  • Умеет диагностировать потенциальные источники эндогенности. Корректно применяет методы инструментальных переменных и difference-in-differences, а также корректно интерпретирует результаты.
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Основы анализа панельных данных: модели с фиксированными эффектами и модели со случайными эффектами
    Панельная структура данных VS пространственно-временные данные (time-series cross-section data). Модель с фиксированными эффектами. Внутригрупповое преобразование. Диагностика качества моделей с фиксированными эффектами. Модель со случайными эффектами и ее допущения. Выбор релевантной модели: F-тест, тест множителей Лагранжа Бреуша-Пагана, тест Хаусмана и его ограничения. Инструменты визуализации в анализе панельных данных. Обобщенный метод наименьших квадратов (GLS). Реализуемый обобщенный метод наименьших квадратов. Панельно-скорректированные стандартные ошибки.
  • Анализ панельных данных с помощью моделей со смешанными эффектами
    Анализ панельных данных при помощи моделей со смешанными эффектами. Представление панельных данных как данных с иерархической структурой. Допущения модели со смешанными эффектами. Различие между фиксированными и случайными эффектами, их интерпретация. Спецификация модели. Визуализация результатов.
  • Эндогенность в регрессионном анализе. Инструменты выявления каузального эффекта в рамках анализа панельных данных
    Причины и последствия нарушения условия экзогенности в регрессионном анализе. Проблема пропущенных существенных переменных и ее частные случаи. Базовые понятия causal inference. Difference-in-differences method. Допущения для возможности оценки каузального эффекта. Ограничения метода.
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Домашние задания
  • неблокирующий Самостоятельные работы
  • неблокирующий Контрольная работа
  • неблокирующий Эссе
  • неблокирующий Экзаменационная работа
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • Промежуточная аттестация (2 модуль)
    0.15 * Домашние задания + 0.15 * Контрольная работа + 0.15 * Самостоятельные работы + 0.3 * Экзаменационная работа + 0.25 * Эссе
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Mostly harmless econometrics : an empiricist's companion, Angrist J. D., Pischke J.- S., 2009
  • Анализ панельных данных и данных о длительности состояний : учеб. пособие, Ратникова Т. А., Фурманов К. К., 2014

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Эконометрика. Начальный курс, Магнус Я. Р., Катышев П. К., 1997