Магистратура
2022/2023
Эконометрика (продвинутый уровень)
Лучший по критерию «Полезность курса для Вашей будущей карьеры»
Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»
Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»
Статус:
Курс обязательный (Демография)
Направление:
38.04.01. Экономика
Кто читает:
Департамент статистики и анализа данных
Где читается:
Факультет социальных наук
Когда читается:
1-й курс, 3, 4 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Охват аудитории:
для всех кампусов НИУ ВШЭ
Прогр. обучения:
Демография
Язык:
русский
Кредиты:
6
Контактные часы:
78
Программа дисциплины
Аннотация
Курс эконометрики предназначен для формирования у студентов научного представления о методах, моделях и приемах количественного анализа законов экономической теории с использованием математико-статистического инструментария. Изучение дисциплины предполагает получение знаний основных принципов анализа статистических зависимостей между показателями социально-экономических явлений и процессов, а также навыков моделирования этих зависимостей с использованием статистических данных и современного компьютерного программного обеспечения. В основу дисциплины положены базовые принципы теории вероятностей и математической статистики, а также экономической статистики. Основные положения курса должны будут использованы студентами в их научно-исследовательской деятельности, а также при изучении других курсов, связанных со статистическим моделированием социально-экономических систем
Цель освоения дисциплины
- Формирование у студентов научного представления о методах, моделях и приемах, позволяющих получать и интерпретировать количественные выражения закономерностям экономической теории.
- Выработка у студентов навыков критического анализа различных источников статистической информации.
- Подготовка студента к решению профессиональных задач в области анализа статистических данных.
Планируемые результаты обучения
- Знать основные понятия эконометрического подхода, основные методы оценивания неизвестных параметров эконометрических моделей, методы проверки статистических гипотез о параметрах построенных моделей, основные методы диагностики эконометрических моделей.
- Иметь навыки обработки статистических данных и применения эконометрических пакетов программ для ПЭВМ.
- Уметь применять стандартные методы построения эконометрических моделей, обрабатывать статистическую информацию и получать статистически обоснованные выводы, делать содержательные выводы из результатов эконометрического моделирования.
Содержание учебной дисциплины
- Раздел 1. Анализ пространственных данных
- Раздел 2. Анализ временных рядов.
Элементы контроля
- Самостоятельная работа 1
- Самостоятельная работа 2
- Тест 1
- Тест 2
- Активность 1
- Активность 2
Промежуточная аттестация
- 2022/2023 учебный год 4 модуль0.1 * Тест 1 + 0.25 * Самостоятельная работа 2 + 0.15 * Активность 2 + 0.1 * Тест 2 + 0.25 * Самостоятельная работа 1 + 0.15 * Активность 1
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Канторович Г.Г. (2002). Лекции: Анализ временных рядов. Экономический Журнал Высшей Школы Экономики, (1). Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsclk&AN=edsclk.16537823
- Методы эконометрики : учебник для вузов, Айвазян, С. А., 2010
- Подкорытова, О. А. Анализ временных рядов : учебное пособие для бакалавриата и магистратуры / О. А. Подкорытова, М. В. Соколов. — 2-е изд., перераб. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2019. — 267 с. — (Бакалавр и магистр. Модуль). — ISBN 978-5-534-02556-9. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/433180 (дата обращения: 28.08.2023).
- Путеводитель по современной эконометрике : учеб.- метод. пособие для вузов, Вербик, М., 2008
- Эконометрика. Начальный курс : учебник для вузов, Магнус, Я. Р., 2007
Рекомендуемая дополнительная литература
- Baltagi, B. H. (2015). The Oxford Handbook of Panel Data. New York, NY: Oxford University Press. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=864682
- Baltagi, B. H., LeSage, J. P., & Pace, R. K. (2017). Spatial Econometrics : Qualitative and Limited Dependent Variables (Vol. First edition). Bingley, UK: Emerald Group Publishing Limited. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1423719
- Chatfield, C., & Xing, H. (2019). The Analysis of Time Series : An Introduction with R (Vol. Seventh edition). Boca Raton, Florida: Chapman and Hall/CRC. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=2110461
- Greene, W. H. (2012). Econometric Analysis: International Edition : Global Edition (Vol. 7th ed., International ed). Boston: Pearson Education. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1417839
- Hamilton, J. D. . (DE-588)122825950, (DE-576)271889950. (1994). Time series analysis / James D. Hamilton. Princeton, NJ: Princeton Univ. Press. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edswao&AN=edswao.038453134