Analysis of Panel and State Duration Data

2020/2021

Academic Year

RUS

Instruction in Russian

5

ECTS credits

Delivered at:

Department of Applied Economics

Course type:

Elective course

When:

4 year, 1, 2 module

Instructors

Ларшина Екатерина Андреевна

Ratnikova, Tatyana A.

Румянцева Екатерина Владимировна

Furmanov, Kirill K.

Программа дисциплины

Аннотация

Курс «Анализ панельных данных и данных о длительности состояний» рассчитан на студентов 4-го курса бакалавриата факультета экономических наук. Задача курса — дать студентам представление о многообразии современных подходов эконометрического исследования данных продолжительного наблюдения домохозяйств, предприятий, индивидов и т.п. Научить пониманию и использованию математического языка, на котором принято описывать современные эконометрические методы в этой области, привить критический подход при отборе инструментов анализа и осознание необходимости тщательного тестирования статистической адекватности получаемых моделей, а также развить навыки содержательной интерпретации результатов. Материал курса предназначен для использования в дисциплинах, связанных с эмпирическим анализом реальных экономических явлений, в курсах макро- и микроэкономики, при выполнении исследований в ходе подготовки ВКР.

Цель освоения дисциплины

• Цель курса – познакомить слушателей с методами анализа панельных данных и примерами их применения в различных областях экономики и управления. В ходе практических занятий, проводимых в компьютерных классах, предполагается научить слушателей корректному использованию инструментов анализа панельных данных на практике при работе со специализированными эконометрическими программами (STATA).

Планируемые результаты обучения

• Знать в каких областях применяются изученные модели и методы исследования адекватности данных моделей
• Уметь строить и анализировать математические модели экономических явлений
• Обладать навыками работы со статистическими пакетами
• Уметь анализировать, верифицировать, оценивать полноту информации в ходе профессиональной деятельности, при необходимости восполнять и синтезировать недостающую информацию и работать в условиях неопределенности
• Уметь находить данные, необходимые для анализа и проведения экономических расчетов, используя различные источники информации
• Уметь работать с большими массивами разнообразной информации, составлять прогноз основных социально-экономических показателей деятельности предприятия, отрасли, региона и экономики в целом, в т.ч. используя современные информационно-компьютерные технологии
• Умение проводить предварительный визуальный анализ данных на предмет выявления степени неоднородности данных, владение тестовыми процедурами для статистической диагностики соответствия степени неоднородности данных и возможности ее учета моделями

Содержание учебной дисциплины

• Особенности оценивания моделей с панельными данными в условиях гетероскедастичности и серийных корреляций случайных возмущений.
  2.1. Источники и способ учета гетероскедастичности ошибок наблюдений в моделях с индивидуальным специфическим эффектом. 2.2. Методы оценивания и тестирования моделей с серийно коррелированными ошибками наблюдений
• Оценивание коэффициентов панельных регрессий в условиях эндогенности
  3.1. Оценивание коэффициентов панельных регрессий при наличии инвариантных по времени регрессоров. Метод Хаусмана-Тейлора. 3.2. Оценивание панелей при наличии ошибок измерений. 3.3. Метод инструментальных переменных.
• Введение
  1.1. Преимущества использования панельных данных. 1.2. Трудности, возникающие при работе с панельными данными. 1.3. Общий обзор направлений развития методов анализа панельных данных. 1.4. Основные понятия и простейшие методы оценивания регрессий по панельным данным. Тестирование спецификации
• Оценивание моделей с дискретными и ограниченными зависимыми переменными по панельным данным
  5.1. Модели бинарного выбора. 5.2. Модель logit с детерминированным эффектом. 5.3. Модель probit со случайным эффектом. 5.4. Модель tobit.
• Обобщенный метод моментов и оценивание динамических моделей
  Обобщенный метод моментов и оценивание динамических моделей
• Модели со случайными коэффициентами
  6.1. Модель Swamy, ОМНК. 6.2. Иерархические модели, симуляционный ММП. 6.3. Приложение: оценивание вероятности присутствия ПИИ в компании
• Оценка эффектов воздействия на панельных данных: метод difference-in-difference
• Тестирование спецификации.
  Выбор между моделями индивидуальных регрессий, объединенной регрессии (Pool), регрессией с детерминированными эффектами на константу (ANCOVA) . Выбор между моделями Pool, FE, RE. Тест Хаусмана-Мундлака
• Основные понятия анализа длительностей
• Цензурирование и усечение. Оценивание статистической модели по цензурированным и усечённым данным
• Регрессионные модели длительности
• Ненаблюдаемая разнородность

Элементы контроля

• контрольная работа
• домашнее задание №1
• домашнее задание №2
• экзамен
  Экзамен проводится в дистанционном формате

Промежуточная аттестация

• Промежуточная аттестация (2 модуль)
  0.25 * домашнее задание №1 + 0.25 * домашнее задание №2 + 0.25 * контрольная работа + 0.25 * экзамен

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Econometric analysis of cross section and panel data, Wooldridge, J. M., 2002
• Анализ панельных данных и данных о длительности состояний : учеб. пособие, Ратникова, Т. А., 2014
• Введение в эконометрический анализ панельных данных : учеб. пособие, Ратникова, Т. А., 2010

Рекомендуемая дополнительная литература

• Анализ панельных данных в пакете "STATA" : методические указания к компьютерному практикуму по курсу "Эконометрический анализ панельных данных", Ратникова, Т. А., 2004
• Анализ панельных данных в пакете STATA : методические указания к компьютерному практикуму по курсу "Эконометрический анализ панельных данных", Ратникова, Т. А., 2005
• Микроэконометрика: методы и их применения. Кн.2: ., Кэмерон, Э. К., 2015
• Путеводитель по современной эконометрике : Учебник, Вербик, М., 2008
• Эконометрика. Начальный курс : учебник для вузов, Магнус, Я. Р., 2007