Эконометрика

Бакалавриат 2022/2023

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 по выбору (Управление бизнесом)

Направление: 38.03.02. Менеджмент

Кто читает: Кафедра информационных технологий в бизнесе (Пермь)

Где читается: Факультет менеджмента (Пермь)

Когда читается: 3-й курс, 4 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Семенова Дарья Владимировна, Шенкман Евгения Андреевна, Шенкман (Попова) Евгения Андреевна

Язык: русский

Кредиты: 4

Контактные часы: 64

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Настоящая дисциплина относится к дисциплинам по выбору. Изучение данной дисциплины базируется на курсе "Анализ данных в бизнесе". Формат изучения дисциплины: без использования онлайн-курса. В курсе будут рассмотрены темы, которые необходимы для успешного освоения основных понятий и методов, связанных с анализом данных и эконометрикой.

Цель освоения дисциплины

Знать и применять основные методы базового анализа данных, понимать применимость и ограничение этих методов
Знать и применять базовые регрессионные модели, понимать применимость и ограничение этих моделей

Планируемые результаты обучения

Понимать и корректно использовать основные статистические понятия
Вычислять релевантные описательные статистики и интерпретировать полученные результаты
Визуализировать данные с помощью простейших видов диаграмм: линейной, точечной, столбчатой
Уметь реализовывать все шаги проверки статистических гипотез
Применять параметрические статистические критерии для проверки гипотез
Применять непараметрические статистические критерии для проверки гипотез
Строить уравнение линейной регрессии с использованием метода наименьших квадратов
Оценивать качество модели линейной регрессии с помощью релевантных метрик
Оценивать качество модели логистической регрессии с помощью релевантных метрик
Уметь интерпретировать коэффициенты линейной регрессии
Выбирать релевантную эконометрическую спецификацию
Интерпретировать коэффициенты логистической регрессии и предельные эффекты
Уметь конструировать главные компоненты
Распознавать ситуации, когда целесообразно применять метод главных компонент
Интерпретировать сконструированные компоненты

Содержание учебной дисциплины

Введение в статистический анализ
Линейная регрессия
Нелинейная регрессионная модель
Метод главных компонент

Элементы контроля

Экзамен
Экзамен представляет собой 80-минутную письменную работу, которая включает в себя (1) тестовые задания открытого типа; (2) тестовые задания закрытого типа; (3) интерпретация результатов работы алгоритма в MS Excel и SPSS
Микроконтроль
Оценка за микроконтроли рассчитывается как среднее арифметическое отдельных микроконтролей, всего из будет проведено около 5-8. Обычно микроконтроль проводится в начале семинара или лекции в течение 5-7 минут, включает в себя тестовые вопросы по пройденному материалу
Проект
Проект представляет с собой расчетную работу студентов на базе данных, выбранной студентами. Проект имеет жесткую структуру и ограниченное количество инструментов, которые могут быть применимы. Проект выполняется в группах не более 2-3х человек.
Контрольная работа
Контрольная работа представляет собой 60-минутную письменную работу, которая включает в себя (1) тестовые задания открытого типа; (2) тестовые задания закрытого типа; (3) интерпретация результатов работы алгоритма
Отчеты
По итогам части семинаров студенты оформляют отчет о проделанной работе. Оценка за отчеты составляет среднее арифметическое всех отчетов

Промежуточная аттестация

2022/2023 учебный год 4 модуль
0.15 * Отчеты + 0.2 * Контрольная работа + 0.15 * Микроконтроль + 0.3 * Экзамен + 0.2 * Проект

Программа дисциплины