Econometrics 2 (Advanced course)

2022/2023

Academic Year

RUS

Instruction in Russian

6

ECTS credits

Delivered at:

Department of Applied Economics

Course type:

Compulsory course

When:

3 year, 3, 4 module

Instructors

Vakulenko, Elena

Pogorelova, Polina

Программа дисциплины

Аннотация

Изучение дисциплины «Эконометрика 2» является продолжением дисциплины "Эконометрика 1". 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. В данном курсе рассматриваются модели качественных данных, с ограниченной зависимой переменной, временных, панельных и пространственных данных, а также многие другие продвинутые эконометрические модели и методы.

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 интерпретации основных результатов оценки моделей
• Владеть навыками работы в основных статистических пакетах
• Владеть навыками эконометрического исследования
• Уметь прогнозировать по регрессионной модели
• Уметь строить точечные и интервальные прогнозы

Содержание учебной дисциплины

• Оценка эффекта воздействия. Метод разность разностей. Разрывный регрессионный дизайн. AB тестирование.
• Системы одновременных уравнений
• Бутстрэп. Квантильная регрессия.
• Метод максимального правдоподобия. Тесты Вальда, отношения правдоподобия, множителей Лагранжа
• Модели бинарного выбора.
• Модели множественного выбора.
• Модели с ограниченными значениями зависимой переменной.
• Модели одномерных временных рядов. ARMA и ARIMA модели.
• Прогнозирование с помощью ETS моделей (экспоненциальное сглаживание).
• Регрессионные динамические модели. Модели с распределенными лагами (ADL модели).
• Модели панельных данных. Сквозная регрессия, FE, RE.
• Модели пространственной эконометрики (модели SAR, SEM, SDM).
• Модели счетных данных. Пуассоновская регрессия. Отрицательная биномиальная регрессия.
• Непараметрические методы оценивания.
• Байесовский подход в эконометрике.

Элементы контроля

• Контрольная работа 3 модуль
• Домашняя работа
• Работа на семинарах
• Проект
• Экзамен
• Оценка за 1 семестр
• Контрольная работа 1 модуль
• Домашняя работа 1
• Работа на семинарах в 1 семестре
• Промежуточный экзамен

Промежуточная аттестация

• 2022/2023 учебный год 4 модуль
  0.3 * Проект + 0.1 * Работа на семинарах + 0.2 * Домашняя работа + 0.4 * Экзамен

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• A guide to modern econometrics, Verbeek, M., 2008
• Econometric analysis, Greene, W. H., 2012
• Microeconometrics : methods and applications, Cameron, A. C., 2009
• Эконометрика. Начальный курс : учебник для вузов, Магнус, Я. Р., 2007

Рекомендуемая дополнительная литература

• Applied time series econometrics, , 2007
• Bayesian data analysis, Gelman, A., 2014
• Introduction to spatial econometrics, LeSage, J., 2009
• Nonparametric econometrics, Pagan, A., 1999
• Анализ панельных данных в пакете STATA : методические указания к компьютерному практикуму по курсу "Эконометрический анализ панельных данных", Ратникова, Т. А., 2005
• Анализ панельных данных и данных о длительности состояний : учеб. пособие, Ратникова, Т. А., 2014
• 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: 28.08.2023).
• Канторович, Г. (2003). Лекции: Анализ Временных Рядов.
• Эконометрика в задачах : базовый курс: с примерами в среде MATLAB: около 100 задач с решениями, Борзых, Д. А., 2018
• Эконометрика в задачах и упражнениях, Борзых, Д. А., 2017
• Эконометрика: работа с данными на компьютере : практикум, Борзых, Д. А., 2021