Бакалавриат
2024/2025
Эконометрика 1 (углубленный курс)
Статус:
Курс по выбору (Экономика и анализ данных)
Направление:
01.03.02. Прикладная математика и информатика
Кто читает:
Департамент прикладной экономики
Где читается:
Факультет экономических наук
Когда читается:
3-й курс, 1, 2 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Охват аудитории:
для своего кампуса
Язык:
русский
Кредиты:
5
Программа дисциплины
Аннотация
Изучение дисциплины «Эконометрика 1» базируется на следующих дисциплинах: линейная алгебра, математический анализ, теория вероятностей и статистика. Дисциплина направлена на получение студентами представления о методах анализа данных, проверки статистических гипотез, а также основных эконометрических моделях и методах их оценивания, области их применения. В рамках курса студенты получат навыки работы в статистических пакетах, позволяющих проводить анализ данных, и применять эконометрические методы для решения реальных экономических задач.
Цель освоения дисциплины
- Получить научное представление об эконометрических методах и моделях, позволяющих получать количественные оценки закономерностей экономической теории на базе статистических данных с использованием эконометрического инструментария.
Планируемые результаты обучения
- Владеть навыками диагностики моделей
- Владеть навыками интерпретации основных результатов оценки моделей
- Владеть навыками оценки регрессионных моделей
- Владеть навыками работы в основных статистических пакетах
- Владеть навыками эконометрического исследования
- Знать основные типы эконометрических данных
- Знать основные эконометрические модели для перекрестных данных
- Уметь находить данные, необходимые для проведения эконометрического исследования
- Уметь формулировать задачу в пригодном для эконометрического исследования виде
- Уметь проверять статистические гипотезы.
Содержание учебной дисциплины
- Что такое эконометрика и зачем она нужна?
- Линейная регрессионная модель для случая одной объясняющей переменной. Метод наименьших квадратов.
- Множественная регрессия в скалярной и матричной форме. Степень соответствия модели данным.
- Теорема Гаусса-Маркова.
- Классическая линейная регрессия. Проверка гипотез о коэффициентах модели.
- Прогнозирование по регрессионной модели.
- Фиктивные переменные. Тест Чоу.
- Нетипичные наблюдения (выбросы).
- Мультиколлинеарность данных. Метод главных компонент. Lasso и Ridge регрессии.
- Гетероскедастичность и автокорреляция. Обобщенный метод наименьших квадратов, робастные стандартные ошибки.
- Функциональные преобразования переменных в линейной регрессионной модели.
- Ошибки спецификации модели регрессии.
- Стохастические регрессоры. Эндогенность. Метод инструментальных переменных.
Элементы контроля
- Работа на семинарах и лекциях
- Контрольная работа 3 модуль
- Оценка за 1 семестр
- Экзамен
- Контрольная работа
- Финальный экзамен
- Проект
- Работа на семинарах во 2 семестре
- Домашняя работа 2
- Домашняя работа
Промежуточная аттестация
- 2024/2025 2nd module0.2 * Домашняя работа + 0.25 * Контрольная работа + 0.15 * Работа на семинарах и лекциях + 0.4 * Экзамен
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- A guide to modern econometrics, Verbeek, M., 2017
- Эконометрика. Начальный курс, учебник, 8-е изд., 504 с., Магнус, Я. Р., Катышев, П. К., Пересецкий, А. А., 2007
Рекомендуемая дополнительная литература
- Basic econometrics, Gujarati, D. N., 2009
- Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Rob Tibshirani, & Maintainer Trevor Hastie. (2013). Type Package Title Data for An Introduction to Statistical Learning with Applications in R Version 1.0. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.28D80286
- 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
- Introductory econometrics : a modern approach, Wooldridge, J. M., 2020
- Mostly harmless econometrics : an empiricist's companion, Angrist, J. D., 2009
- Анализ качества и образа жизни населения : эконометрический подход, Айвазян, С. А., 2012
- Вакуленко, Е. С. Эконометрика (продвинутый курс). Применение пакета Stata : учебное пособие для вузов / Е. С. Вакуленко, Т. А. Ратникова, К. К. Фурманов. — Москва : Издательство Юрайт, 2021. — 246 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-12244-2. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/476410 (дата обращения: 27.08.2024).
- Введение в эконометрику : учебник для вузов, Доугерти, К., 2010
- Методы эконометрики : учебник для вузов, Айвазян, С. А., 2010
- Практика эконометрики: классика и современность : учебник для вузов, Берндт, Э. Р., 2005
- Сборник задач к начальному курсу эконометрики, Катышев, П. К., 2002
- Эконометрика в задачах и упражнениях, Борзых, Д. А., 2017
- Эконометрика: работа с данными на компьютере : практикум, Борзых, Д. А., 2021
- Экспресс-курс по теории вероятностей для начинающего эконометриста : учебное пособие, Борзых, Д. А., 2021