Эконометрика

Бакалавриат 2019/2020

Статус: Курс обязательный

Направление: 38.03.05. Бизнес-информатика

Кто читает: Направление «Бизнес-информатика» Высшей школы бизнеса НИУ ВШЭ

Где читается: Направление «Бизнес-информатика» Высшей школы бизнеса НИУ ВШЭ

Когда читается: 2-й курс, 2, 3 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Язык: русский

Кредиты: 4

Контактные часы: 46

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Дисциплина «Эконометрика» изучает прикладные методы статистического анализа данных, основные понятия теории вероятностей и математической статистики. Рассматриваются эконометрические методы анализа данных в рамках классической регрессионной модели и в общем случае. Эконометрический анализ данных на сегодняшний день является необходимым элементом профессионального образования в бизнесе и экономике, поскольку служит основой для принятия решений в таких сферах деловой активности, где быстро меняется конъюнктура и конечный результат обладает высокой чувствительностью к ошибкам. Рассматриваются различные аспекты множественного регрессионного анализа, анализ динамических моделей, введение в анализ временных рядов и прогнозирование.

Цель освоения дисциплины

Cформировать систему знаний о принципах и методах статистического анализа реальных данных, поступающих из сферы экономики и бизнеса.

Планируемые результаты обучения

Знать основные методы статистического и эконометрического анализа данных; способы и правила содержательной интерпретации полученных результатов. Уметь работать в статистических и эконометрических пакетах программного обеспечения;строить статистические модели экономических процессов. Владеть статистическими пакетами анализа данных; методами оценивания и статистического анализа.

Содержание учебной дисциплины

Классическая линейная регрессионная модель
Метод наименьших квадратов (МНК). Теорема Гаусса-Маркова. Статистиче-ские свойства МНК-оценок. Анализ вариации зависимой переменной в регрессии. Коэф-фициент детерминации и его модификация. Проверка статистических гипотез. Довери-тельные интервалы. Построение прогноза. Регрессия без свободного члена. Регрессия в центрированных и нормированных переменных. Использование фиктивных переменных. Тест Чау. Учет сезонности. Спецификация модели. Ошибки спецификации. Выбор опти-мального набора регрессоров и функциональной формы регрессионной зависимости. Мультиколлинеарность, гетероскедастичность, автокорреляция остатков.
Проверка гипотез с помощью параметрических тестов
Гипотезы о генеральном среднем, генеральной пропорции, генеральной дисперсии, ра-венстве генеральных средних и дисперсий. Тестирование нормальности. Тест Боумана-Шелтона. Критерии согласия Пирсона-Фишера. Тестирование независимости признаков. Проверка гипотез в двухвыборочных задачах с помощью непараметрических тестов. Критерии Уилкоксона и Манна-Уитни.

Элементы контроля

контрольная работа 1
контрольная работа 2

Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация (2 модуль)
0.5 * контрольная работа 1 + 0.5 * контрольная работа 2
Промежуточная аттестация (3 модуль)
0.5 * контрольная работа 1 + 0.5 * контрольная работа 2

Программа дисциплины