Микроэконометрика панельных данных

Магистратура 2019/2020

Статус: Курс по выбору (Прикладная экономика)

Направление: 38.04.01. Экономика

Кто читает: Департамент прикладной экономики

Где читается: Факультет экономических наук

Когда читается: 1-й курс, 3 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Преподаватели: Абрамов Владислав Викторович, Ратникова Татьяна Анатольевна

Прогр. обучения: Прикладная экономика

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 40

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Дисциплина «Микроэконометрика панельных данных» – охватывает темы эконометрики продвинутого уровня и предназначена для изучения теории и практики применения специальных методов вероятностно-статистического анализа данных экономических экспериментов, призванных для оценивания зависимостей по пролонгированным выборкам объектов, в роли которых могут выступать индивиды, семьи, фирмы, регионы, страны и т.п. Наличие последовательного ряда наблюдений позволяет учесть индивидуальные особенности различных единиц наблюдения, индивидуальные особенности их эволюции, а также изучать продолжительность пребывания объектов в том или ином состоянии (например, длительность периодов бедности для домохозяйств или периодов безработицы для индивидов). В курсе изучаются базовые теоретические концепции анализа панельных данных, а также принципы построения наиболее востребованных моделей. Примеры использования изложенных методов на практике демонстрируются на реальных данных (РМЭЗ, PSID, Bloomberg). Дисциплина может быть полезна кругу лиц, специализирующихся в областях математических методов анализа экономики, микро- и макро- экономического анализа, экономики фирм, анализа потребительского поведения населения, рынка труда, экономики здравоохранения, демографии. Применение изученных методов к реальным российским статистическим данным позволит слушателям глубже понять цели и задачи экономической политики государства (или фирмы), а также научиться оценивать результаты этой политики. Учебный процесс состоит из посещения студентами лекций и практических занятий. Последние проводятся в компьютерных классах в эконометрическом пакете Stata, в котором запрограммирован самый обширный на сегодняшний день спектр методов анализа панельных данных.

Цель освоения дисциплины

Цель курса – познакомить слушателей с методами анализа панельных данных и примерами их применения в различных областях экономики и управления. В ходе практических занятий, проводимых в компьютерных классах, предполагается научить слушателей корректному использованию инструментов анализа панельных данных на практике при работе со специализированными эконометрическими программами (STATA).

Планируемые результаты обучения

Уметь строить и анализировать математические модели экономических явлений
Знать в каких областях применяются изученные модели и методы исследования адекватности данных моделей
Обладать навыками работы со статистическими пакетами
Уметь анализировать, верифицировать, оценивать полноту информации в ходе профессиональной деятельности, при необходимости восполнять и синтезировать недостающую информацию и работать в условиях неопределенности
Уметь находить данные, необходимые для анализа и проведения экономических расчетов, используя различные источники информации
Уметь работать с большими массивами разнообразной информации, составлять прогноз основных социально-экономических показателей деятельности предприятия, отрасли, региона и экономики в целом, в т.ч. используя современные информационно-компьютерные технологии

Содержание учебной дисциплины

Введение
1.1. Преимущества использования панельных данных. 1.2. Трудности, возникающие при работе с панельными данными. 1.3. Общий обзор направлений развития методов анализа панельных данных. 1.4. Основные понятия и простейшие методы оценивания регрессий по панельным данным. Тестирование спецификации
Особенности оценивания моделей с панельными данными в условиях гетероскедастичности и серийных корреляций случайных возмущений.
2.1. Источники и способ учета гетероскедастичности ошибок наблюдений в моделях с индивидуальным специфическим эффектом. 2.2. Методы оценивания и тестирования моделей с серийно коррелированными ошибками наблюдений
Оценивание коэффициентов панельных регрессий в условиях эндогенности
3.1. Оценивание коэффициентов панельных регрессий при наличии инвариантных по времени регрессоров. Метод Хаусмана-Тейлора. 3.2. Оценивание панелей при наличии ошибок измерений. 3.3. Метод инструментальных переменных.
Обобщенный метод моментов и оценивание динамических моделей
Обобщенный метод моментов и оценивание динамических моделей
Оценивание моделей с дискретными и ограниченными зависимыми переменными по панельным данным
5.1. Модели бинарного выбора. 5.2. Модель logit с детерминированным эффектом. 5.3. Модель probit со случайным эффектом. 5.4. Модель tobit.
Модели со случайными коэффициентами
6.1. Модель Swamy, ОМНК. 6.2. Иерархические модели, симуляционный ММП. 6.3. Приложение: оценивание вероятности присутствия ПИИ в компании
Оценка эффектов воздействия на панельных данных: метод difference-in-difference

Элементы контроля

компьютерное домашнее задание
компьютерное домашнее задание
активность на семинарах
Экзамен

Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация (3 модуль)
0.1 * активность на семинарах + 0.3 * компьютерное домашнее задание + 0.3 * компьютерное домашнее задание + 0.3 * Экзамен

Программа дисциплины