Эконометрика

Магистратура 2021/2022

Лучший по критерию «Полезность курса для Вашей будущей карьеры»

Статус: Курс обязательный (Экономический анализ)

Направление: 38.04.01. Экономика

Кто читает: Практико-ориентированные магистерские программы факультета экономических наук

Где читается: Факультет экономических наук

Когда читается: 1-й курс, 1, 2 модуль

Формат изучения: с онлайн-курсом

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Семерикова Елена Вячеславовна

Прогр. обучения: Экономический анализ

Язык: русский

Кредиты: 8

Контактные часы: 16

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Эконометрика — наука, позволяющая исследовать закономерности в реальных данных. К концу курса мы научимся отвечать на два вопроса. Как одна переменная, y, зависит от другой переменной, x? Как спрогнозировать переменную y? Мы будем подробно изучать линейные регрессионные модели, рассмотрим наиболее частые отклонения от предпосылок классической линейной регрессии. Изучим базовые модели (логит и пробит) для качественных зависимых переменных. Наряду с теоретической основой мы будем работать с реальными данными, используя статистический пакет R.

Цель освоения дисциплины

Основная цель курса: показать, что поиск статистических зависимостей в данных — это интересно и понятно!

Планируемые результаты обучения

студенты научатся визуализировать данные
студенты научатся отличать статистическую закономерность от причинно-следственной
студенты научатся проверять наличие статистических взаимосвязей в случае непрерывной и дискретной зависимой переменных
студенты научатся прогнозировать с помощью линейных и обобщённых линейных моделей

Содержание учебной дисциплины

1. Метод наименьших квадратов без статистики.
2. Статистические свойства оценок коэффициентов.
3. Дамми-переменные, интерпретация моделей.
4. Прогнозирование в модели линейной регрессии.
5. Сравнение вложенных моделей.
6. Мультиколлинеарность и метод главных компонент.
7. Гетероскедастичность.
10. Модели бинарного выбора.
8. Основы работы с временными рядами.
11. ARIMA модель для временных рядов.
9. Метод максимального правдоподобия.
12. Эндогенность и инструментальные переменные.
14. Бутстрэп, дополнительный материал про причинно-следственные связи.
13. Квантильная регрессия, случайный лес и байесовский подход.

Элементы контроля

Тесты
Тесты неделей 1-6 входят в оценку за 1 модуль, оценка за все тесты входит в оценку за второй модуль.
Промежуточный экзамен
Проект
Экзамен
Домашнее задание

Промежуточная аттестация

2021/2022 учебный год 1 модуль
0.6 * Промежуточный экзамен + 0.1 * Тесты + 0.3 * Домашнее задание
2021/2022 учебный год 2 модуль
0.2 * Проект + 0.1 * Домашнее задание + 0.1 * Тесты + 0.3 * Промежуточный экзамен + 0.3 * Экзамен

Программа дисциплины