Econometrics 1 (Advanced course)

2022/2023

Academic Year

RUS

Instruction in Russian

6

ECTS credits

Delivered at:

Department of Applied Economics

Course type:

Elective course

When:

3 year, 1, 2 module

Instructors

Vakulenko, Elena

Pogorelova, Polina

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

• Контрольная работа 3 модуль
• Домашняя работа 2
• Работа на семинарах во 2 семестре
• Проект
• Финальный экзамен
• Оценка за 1 семестр
• Контрольная работа
• Домашняя работа
• Работа на семинарах
• Экзамен

Промежуточная аттестация

• 2022/2023 учебный год 2 модуль
  0.2 * Домашняя работа + 0.3 * Контрольная работа + 0.4 * Экзамен + 0.1 * Работа на семинарах

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: 28.08.2023).
• 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