• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Эконометрика

2021/2022
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
5
Кредиты
Статус:
Курс по выбору
Когда читается:
1-й курс, 3 модуль

Преподаватель


Степнов Михаил Игоревич

Программа дисциплины

Аннотация

Целью освоения дисциплины «Эконометрика» является обучение студентов исследованию закономерностей в данных, используя линейные регрессионные модели. Формат обучения – blended: помимо очных занятий, включает онлайн-курс «Эконометрика». В результате успешного освоения курса студенты будут владеть навыками эконометрического моделирования и прогнозирования, а также статистическим пакетом R для анализа данных.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Целью освоения дисциплины «Эконометрика» является обучение студентов исследованию закономерностей в данных, используя линейные регрессионные модели.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Владеет методами построения регрессий и оценивает качество моделей.
  • Использует байесовские подходы к анализу данных. Применяет алгоритм Random Forest.
  • Использует двухшаговый метод наименьших квадратов.
  • Использует метод максимального правдоподобия и модели бинарного выбора.
  • Использует метод наименьших квадратов, владеет синтаксисом языка R и пишет простые скрипты.
  • Применяет метод главных компонент.
  • Проверяет гипотезы о коэффициентах, используя R.
  • Проводит анализ временных рядов. Строит модели.
  • Проводит тесты на автокорреляцию в R.
  • Проводит тесты на гетероскедастичность в R.
  • Составляет план эконометрического исследования, готовит данные.
  • Строит графики для качественных и количественных переменных в R.
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Введение в эконометрическое исследование.
  • Метод наименьших квадратов или рабочая лошадка эконометриста, введение в R.
  • Статистические свойства оценок коэффициентов.
  • Дамми-переменные, сравнение вложенных моделей.
  • Мультиколлинеарность.
  • Регрессионное моделирование.
  • Гетероскедастичность.
  • Автокорреляция.
  • Метод максимального правдоподобия. Модели бинарного выбора.
  • Анализ временных рядов.
  • Эндогенность.
  • Продвинутые методы.
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Письменный экзамен
  • неблокирующий Активность на семинарах
    В случае пропуска семинара по уважительной причине (при наличии подтверждающего документа в учебном офисе) данный семинар не учитывается в подсчёте оценки за активность.
  • неблокирующий Индивидуальное задание - код в R.
  • неблокирующий Прогресс по онлайн-курсу
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2021/2022 учебный год 3 модуль
    0.1 * Активность на семинарах + 0.2 * Индивидуальное задание - код в R. + 0.4 * Письменный экзамен + 0.3 * Прогресс по онлайн-курсу
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Эконометрика в задачах и упражнениях, Борзых, Д. А., 2017

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Weisberg, S. (2014). Applied Linear Regression (Vol. Fourth edition). Hoboken, New Jersey: Wiley. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=771773