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

Эконометрика (продвинутый уровень)

Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»
Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»
Статус: Курс обязательный (Экономика)
Направление: 38.04.01. Экономика
Когда читается: 1-й курс, 1, 2 модуль
Формат изучения: без онлайн-курса
Прогр. обучения: Экономика
Язык: русский
Кредиты: 6

Программа дисциплины

Аннотация

В результате изучения дисциплины студент: - умеет выбирать адекватный метод выполнения эмпирических оценок в конкретной практической ситуации, осознавая все его достоинства и недостатки, - способен указать недостатки и достоинства других моделей и методов выполнения эмпирических оценок, используемых другими авторами, - имеет навыки (приобретает опыт) выполнения эмпирических оценок на реальных данных. В содержание дисциплины «Эконометрика (продвинутый уровень)» входит изучение следующего круга вопросов: примеры несостоятельности МНК оценок, инструментальные оценки, оценки параметров моделей методом моментов. Особенностями курса является иллюстрация теоретического материала примерами выполнения эмпирических оценок с использованием компьютерных программ и приобретение слушателями курса навыков работы на компьютере в эконометрических пакетах. Итоговая оценка вычисляется по формуле, указанной в Программе дисциплины, размещенной в открытом доступе на корпоративном сайте (портале) НИУ ВШЭ.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Целями освоения дисциплины «Эконометрики (продвинутый уровень)» являются углубление знаний студентов и привитие им практических навыков выполнения эмпирических оценок.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Записывает уравнение регрессии и формулы для нахождения оценок параметров.
  • Записывает выражения коэффициента детерминации.
  • Формулирует условия классической модели и условия несмещенности и состоятельности МНК оценок параметров.
  • Записывает тесты. Интерпретирует результаты тестов
  • Приводит примеры несостоятельности МНК оценок.
  • Формулирует условия валидности и релевантности инструментов.
  • Приводит примеры инструментов.
  • Формулирует алгоритмы GIV и 2SLS.
  • Рассказывает алгоритм метода моментов. Приводит пример.
  • Рассказывает алгоритм GMM и тест. Приводит пример реализации.
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Тема 1. Запись регрессионной модели в матричной и векторной формах. МНК (OLS).
    Векторы и матрицы, основные операции. Метод наименьших квадратов. Выполнение оценок коэффициентов и их дисперсий методом наименьших квадратов (МНК). Дисперсии оценок и стандартные ошибки.
  • Тема 2. Качество подгонки модели.
    R2, скорректированный R2, центрированный R2, квадрат коэффициента парной корреляции зависимой переменной и ее прогнозного значения. Распространенные заблуждения по поводу R2.
  • Тема 3. Классическая модель, теорема Гаусса-Маркова.
    BLUE оценка в рамках классической модели. Требования к регрессионным моделям для получения несмещенных и состоятельных OLS оценок коэффициентов регрессий.
  • Тема 4. Проверка гипотез.
    Тесты Вальда. Тесты отношения правдоподобия. Тесты множителей Лагранжа. Простейшие F- и t-тесты; проверка одного и нескольких линейных ограничений; общий случай.
  • Тема 5. Примеры несостоятельных OLS оценок.
    Автокорреляция в моделях с лагированной зависимой переменой в правой части. Ошибки измерений объясняющих переменных. Эндогенные объясняющие переменные. Пример кейнсианской модели.
  • Тема 6. Метод инструментальных переменных.
    Примеры эндогенных объясняющих переменных в уравнении доходов. Модели с одной эндогенной переменной. Выполнение оценок с использованием одной инструментальной переменной. Требования к инструменту. Ковариационная матрица оценок коэффициентов. Проверка экзогенности регрессора. Тест Хаусмана и Durbin-Wu-Hausman тест. Пример кейнсианской модели. Пример ошибок измерений. Модели с несколькими эндогенными регрессорами. Пример оценки отдачи от образования.
  • Тема 7. Обобщенный метод инструментальных переменных.
    Обобщенный метод инструментальных переменных. Выполнение оценок параметров. Двухшаговый метод наименьших квадратов (2SLS). Пример Кейнсиансокй модели, Тесты спецификации, Тест Саргана. Слабые инструменты.
  • Тема 8. Метод моментов.
    Пояснение идеи метода на примере многопериодной модели рационального потребления. Пример оценки генерального среднего. Пример оценки параметров линейной модели.
  • Тема 9. Обобщенный метод моментов.
    Оптимальное решение системы нормальных уравнений. Распределение оценок. Преимущества и недостатки GMM. Тест переопределенности (overidentifying restrictions test).
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Контрольная работа
  • неблокирующий Активность
  • неблокирующий Экзамен
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • Промежуточная аттестация (2 модуль)
    0.3 * Активность + 0.3 * Контрольная работа + 0.4 * Экзамен
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Тимофеев В. С., Фаддеенков А. В., Щеколдин В. Ю.-ЭКОНОМЕТРИКА 2-е изд., пер. и доп. Учебник для академического бакалавриата-М.:Издательство Юрайт,2019-328-Бакалавр. Академический курс-978-5-9916-4366-5: -Текст электронный // ЭБС Юрайт - https://biblio-online.ru/book/ekonometrika-425245

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Эконометрика - 2: продвинутый курс с приложениями в финансах: Учебник / С.А. Айвазян, Д. Фантаццини; Московская школа экономики МГУ им. М.В. Ломоносова (МШЭ). - М.: Магистр: НИЦ ИНФРА-М, 2014. - 944 с.: 70x100 1/32. (переплет) ISBN 978-5-9776-0333- - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/472607