Econometrics

2023/2024

Academic Year

RUS

Instruction in Russian

5

ECTS credits

Delivered at:

Undergraduate Programmes Curriculum Support

Course type:

Compulsory course

When:

3 year, 1, 2 module

Instructor

Styrin, Konstantin

Программа дисциплины

Аннотация

Это вводный курс по эконометрике для студентов Совместной программы по экономике НИУ ВШЭ и РЭШ. В ходе курса студенты научатся применять на практике эконометрические методы для дальнейшей самостоятельной прикладной работы. Приобретенные компетенции будут полезны студентам при работе над выпускной квалификационной работой в виде самостоятельного исследования. Пререквизитами для курса являются математический анализ и математическая статистика. Наличие навыков программирования будет большим плюсом.

Цель освоения дисциплины

• Цель дисциплины «Эконометрика» - дать студентам научное представление о методах и моделях современной эконометрики, которые позволяют делать количественную оценку основным закономерностям экономической теории.

Планируемые результаты обучения

• владеть навыками обработки реальных статистических данных; применения эконометрических пакетов для построения и диагностики эконометрических моделей.
• знать основные понятия эконометрики, основные методы оценивания неизвестных параметров эконометрических моделей, методы проверки статистических гипотез о параметрах построенных моделей, основные методы диагностики (проверки качества) эконометрических моделей.
• уметь применять стандартные методы построения эконометрических моделей, обрабатывать статистическую информацию и получать статистически обоснованные выводы, давать содержательную интерпретацию результатов эконометрического моделирования.

Содержание учебной дисциплины

• Основные понятия эконометрики
• Множественная линейная регрессия. Теорема Гаусса-Маркова
• Некоторые аспекты множественной линейной регрессии: проверка гипотезы о наличии линейных ограничений на параметры; введение в модель dummy-переменных; тест Чоу
• Нарушения предпосылок теоремы Гаусса-Маркова: ошибки спецификации; мультиколлинеарность; гетероскедастичность и автокорреляция случайных возмущений

Элементы контроля

• midterm test
• final test
• homework assignments

Промежуточная аттестация

• 2023/2024 учебный год 2 модуль
  0.5 * final test + 0.2 * homework assignments + 0.3 * midterm test

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Joshua D. Angrist, & Jörn-Steffen Pischke. (2014). Mastering ’Metrics: The Path from Cause to Effect. Princeton University Press. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsrep&AN=edsrep.b.pup.pbooks.10363

Рекомендуемая дополнительная литература

• Angrist, J. D. (DE-588)124748430, (DE-576)166629405. (2009). Mostly harmless econometrics : an empiricist’s companion / Joshua D. Angrist and Jörn-Steffen Pischke. Princeton, NJ [u.a.]: Princeton Univ. Press. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edswao&AN=edswao.286816679