Econometrics

2023/2024

Academic Year

RUS

Instruction in Russian

6

ECTS credits

Delivered at:

Master's Programmes Curriculum Support

Course type:

Compulsory course

When:

1 year, 1, 2 module

Программа дисциплины

Аннотация

Эконометрика — наука, позволяющая исследовать закономерности в реальных данных. К концу курса мы научимся отвечать на два вопроса. Как одна переменная, y, зависит от другой переменной, x? Как спрогнозировать переменную y? Мы будем подробно изучать линейные регрессионные модели, рассмотрим наиболее частые отклонения от предпосылок классической линейной регрессии. Изучим базовые модели (логит и пробит) для качественных зависимых переменных. Наряду с теоретической основой мы будем работать с реальными данными, используя статистический пакет R.

Цель освоения дисциплины

• дать студентам представление о многообразии современных подходов эконометрического исследования
• научить пониманию и использованию математического языка, на котором принято описывать современные эконометрические методы
• привить критический подход при отборе инструментов анализа и осознание необходимости тщательного тестирования статистической адекватности получаемых моделей
• развить навыки содержательной интерпретации результатов

Планируемые результаты обучения

• студенты научатся визуализировать данные
• студенты научатся отличать статистическую закономерность от причинно-следственной
• студенты научатся проверять наличие статистических взаимосвязей в случае непрерывной и дискретной зависимой переменных
• студенты научатся прогнозировать с помощью линейных и обобщённых линейных моделей

Содержание учебной дисциплины

• 1. Метод наименьших квадратов без статистики.
• 2. Статистические свойства оценок коэффициентов.
• 3. Дамми-переменные, интерпретация моделей.
• 4. Прогнозирование в модели линейной регрессии.
• 5. Сравнение вложенных моделей.
• 6. Мультиколлинеарность и метод главных компонент.
• 7. Гетероскедастичность.
• 10. Модели бинарного выбора.
• 8. Основы работы с временными рядами.
• 11. ARIMA модель для временных рядов.
• 9. Метод максимального правдоподобия.
• 12. Эндогенность и инструментальные переменные.
• 14. Бутстрэп, дополнительный материал про причинно-следственные связи.
• 13. Квантильная регрессия, случайный лес и байесовский подход.

Элементы контроля

• Контрольная работа
• Тесты
• Проект
• Экзамен
• Домашнее задание

Промежуточная аттестация

• 2023/2024 учебный год 2 модуль
  0.2 * Домашнее задание + 0.2 * Контрольная работа + 0.2 * Проект + 0.1 * Тесты + 0.3 * Экзамен

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Econometric Analysis, 7th ed., international edition, 1239 p., Greene, W. H., 2012
• Econometric theory and methods, Davidson, R., 2004
• Mostly harmless econometrics : an empiricist's companion, Angrist, J. D., 2009
• Введение в эконометрику : курс лекций, Артамонов, Н. В., 2011
• Микроэконометрика: методы и их применения. Кн.1: ., Кэмерон, Э. К., 2015
• Микроэконометрика: методы и их применения. Кн.2: ., Кэмерон, Э. К., 2015
• Путеводитель по современной эконометрике : учеб.- метод. пособие для вузов, Вербик, М., 2008
• Теория вероятностей и математическая статистика в задачах : более 360 задач и упражнений, Борзых, Д. А., 2020
• Эконометрика в задачах и упражнениях, Борзых, Д. А., 2017
• Эконометрика: работа с данными на компьютере : практикум, Борзых, Д. А., 2021
• Эконометрика. Кн. 1: Ч. 1: Основные понятия, элементарные методы; Ч.2 : Регрессионный анализ временных рядов, Носко, В. П., 2011
• Эконометрика. Кн. 2: Ч. 3: Системы одновременных уравнений, панельные данные, модели с дискретными и ограниченными объ..., Носко, В. П., 2011
• Эконометрика. Начальный курс, Магнус, Я. Р., 1997

Рекомендуемая дополнительная литература

• Эконометрика, Хайяши, Ф., 2017