Магистратура
2021/2022
Эконометрика
Статус:
Курс адаптационный (Финансовые технологии и анализ данных)
Направление:
01.04.02. Прикладная математика и информатика
Где читается:
Факультет компьютерных наук
Когда читается:
1-й курс, 1, 2 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Охват аудитории:
для своего кампуса
Преподаватели:
Жимерикина Анна Юрьевна
Прогр. обучения:
Финансовые технологии и анализ данных
Язык:
русский
Кредиты:
6
Контактные часы:
56
Программа дисциплины
Аннотация
Настоящая программа учебной дисциплины устанавливает требования к образовательным результатам и результатам обучения студента, и определяет содержание и виды учебных занятий и отчетности. Программа предназначена для студентов направления подготовки 01.04.02 Прикладная математика и информатика, обучающихся по образовательной программе магистратуры Финансовые технологии и анализ данных.
Цель освоения дисциплины
- Дать студентам научное представление о методах и моделях, позволяющих получать количественные выражения закономерностям экономической теории на базе экономической статистики с использованием статистического инструментария.
Планируемые результаты обучения
- знать границы применимости методов
- знать теоретические свойства методы оценивания: метод наименьших квадратов и метод максимального правдоподобия
- уметь корректировать результаты оценивания при наличии нарушений предпосылок теоремы Гаусса-Маркова
- уметь оценивать множественную регрессию и корректно интерпретировать результаты оценивания
- уметь оценивать модели с использованием метода максимального правдоподобия и корректно интепретировать результаты оценивания
- уметь снижать размерность исходных данных с помощью метода главных компонент
Содержание учебной дисциплины
- Метод наименьших квадратов без вероятностных предпосылок.
- Метод главных компонент и сингулярное разложение.
- МНК и предпосылки на ковариационную матрицу.
- Нормальное распределение и распределения, связанные с проекциями
- Распределения, связанные с Пуассоновским потоком.
- Гетероскедастичность.
- Эндогенность.
- Метод максимального правдоподобия.
- Логистическая регрессия.
