Эконометрика

Бакалавриат 2022/2023

Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»

Статус: Курс обязательный (Экономика)

Направление: 38.03.01. Экономика

Кто читает: Департамент экономики и анализа данных

Где читается: Факультет экономики НИУ ВШЭ (Нижний Новгород)

Когда читается: 3-й курс, 1-4 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для всех

Преподаватели: Елисеев Александр Валерьевич, Зеленов Дмитрий Сергеевич, Крамков Вячеслав Андреевич, Максимов Андрей Геннадьевич, Тележкина Марина Сергеевна

Язык: русский

Кредиты: 10

Контактные часы: 144

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

В результате изучения курса студент освоит основные понятия эконометрики, овладеет аппаратом эконометрического исследования, научится применять его для решения конкретных задач в области экономики и бизнеса. Будет уметь анализировать и интерпретировать данные отечественной и зарубежной статистики о социально-экономических процессах и явлениях, выявлять тенденции изменения социально-экономических процессов; осуществлять поиск информации; сбор и анализ данных, необходимых для решения поставленных экономических задач. В рамках курса студенты знакомятся с регрессионным анализом и методами машинного обучения, учатся выбирать инструментальные средства для обработки данных в соответствии с поставленной задачей. Студент получит навыки построения на основе описания ситуаций теоретических и эконометрических моделей, использования алгоритмов машинного обучения; прогнозирования на основе стандартных регрессионных моделей и алгоритма решающих деревьев.

Цель освоения дисциплины

В результате изучения курса студент должен освоить основные понятия эконометрики, овладеть основным аппаратом эконометрического исследования, уметь применять его для решения конкретных задач. В результате освоения дисциплины студент должен: • Знать основные понятия и инструменты эконометрических методов исследования. • Знать методы построения эконометрических моделей, объектов, явлений и процессов. • Уметь анализировать во взаимосвязи экономические явления, процессы и институты. • Уметь анализировать и интерпретировать данные отечественной и зарубежной статистики о социально-экономических процессах и явлениях, выявлять тенденции изменения социально-экономических процессов. • Уметь осуществлять поиск информации по полученному заданию, сбор, анализ данных, необходимых для решения поставленных экономических задач. • Уметь осуществлять выбор инструментальных средств для обработки экономических данных в соответствии с поставленной задачей, анализировать результаты расчетов и обосновывать полученные выводы. • Уметь строить на основе описания ситуаций теоретические и эконометрические модели, анализировать и содержательно интерпретировать полученные результаты. • Уметь прогнозировать на основе стандартных теоретических и эконометрических моделей поведение экономических агентов, развитие экономических процессов и явлений, на микро- и макроуровне. • Владеть современной методикой построения эконометрических моделей • Владеть методами и приемами анализа экономических явлений и процессов с помощью теоретических и эконометрических моделей.

Планируемые результаты обучения

Демонстрирует навыки владения эконометрическим инструментарием в соответствии с темами.
Знает отличия структурных и приведенных моделей; знает условия идентифицируемости модели; понимает, как оцениваются системы одновременных уравнений
Знает условия состоятельности МНК-оценок для случайной составляющей и регрессоров
Интерпретирует результаты оценки модели, вычисляет предельные эффекты
Оценивает параметры парных регрессионных моделей (вручную и с применением эконометрического пакета EViews), интерпретирует результаты оценки, проверяет гипотезы

Содержание учебной дисциплины

Предмет эконометрики. Методология эконометрического исследования
.
Основные понятия теории вероятностей. Распределения: нормальное, t-F-, Хи-квадрат и др.
Выборка и статистическое оценивание. Проверка статистических гипотез
Линейная регрессионная модель для случая одной объясняющей переменной
Метод наименьших квадратов (МНК)
Теорема Гаусса-Маркова
Предположение о нормальном распределении случайной ошибки в рамках классической линейной регрессии и его следствия
Дисперсионный анализ
Особенности регрессии, проходящей через начало координат (без свободного члена).
Множественная линейная регрессия. Оценка параметров МНК. Теорема Гаусса-Маркова
Геометрическая интерпретация МНК
Проверка линейных гипотез о значениях параметров множественной линейной регрессии
Функциональные преобразования переменных в линейной регрессионной модели
Мультиколлинеарность данных: Отрицательные последствия, признаки, методы борьбы с мультиколлинеарностью..
Фиктивные (dummy) переменные
Гетероскедастичность. Тесты на обнаружение. Проблемы МНК-оценок. Методы борьбы.
Автокорреляция случайной составляющей: отрицательные последствия, тесты, выполнение оценок в условиях автокорреляции
Тема 18. Выбор "наилучшей" модели. Ошибка спецификации модели. Пропущенные и излишние переменные
Прогнозирование по регрессионной модели и его точность. Доверительный интервал для прогнозных значений. Зависимость точности от горизонта прогноза
Тема 20. Оценка коэффициентов линейной регрессии методом максимального правдоподобия (ММП)
Модели с дискретной зависимой переменной. Модели бинарного выбора Проблемы линейной регрессионной модели. Вероятностная интерпретация. Логит и Пробит модели.
Стохастические регрессоры. Инструментальные переменные. Оценки IV.. Метод инструментальных переменных
Система регрессионных уравнений
Авторегрессионная модель и модель с распределенными лагами
Понятие о стационарных и нестационарных временных рядах. Понятие о коинтеграции временных рядов
Подготовка и проведение текущего контроля

Элементы контроля

Кр-1
дкр
Активность
Активность на занятиях, период - 1,2 модули
Кр-2 (Экзамен)
активность на занятиях
активность за 3,4 модули
Кр-3
ДКР-2
КР-4 (Экзамен)

Промежуточная аттестация

2022/2023 учебный год 2 модуль
0.2 * Активность + 0.25 * Кр-1 + 0.35 * Кр-2 (Экзамен) + 0.2 * дкр
2022/2023 учебный год 4 модуль
0.1 * 2022/2023 учебный год 2 модуль + 0.15 * ДКР-2 + 0.4 * КР-4 (Экзамен) + 0.2 * Кр-3 + 0.15 * активность на занятиях

Список литературы

Авторы

Максимов Андрей Геннадьевич
Леонова Людмила Аркадьевна
Лакшина Валерия Владимировна

Программа дисциплины