• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
30
Март

Эконометрика (продвинутый уровень)

2021/2022
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
5
Кредиты
Статус:
Курс обязательный
Когда читается:
1-й курс, 3, 4 модуль

Преподаватели

Программа дисциплины

Аннотация

Курс эконометрики предназначен для формирования у студентов научного представления о методах, моделях и приемах количественного анализа законов экономической теории с использованием математико-статистического инструментария. Изучение дисциплины предполагает получение знаний основных принципов анализа статистических зависимостей между показателями социально-экономических явлений и процессов, а также навыков моделирования этих зависимостей с использованием статистических данных и современного компьютерного программного обеспечения. В основу дисциплины положены базовые принципы теории вероятностей и математической статистики, а также экономической статистики. Основные положения курса должны будут использованы студентами в их научно-исследовательской деятельности, а также при изучении других курсов, связанных со статистическим моделированием социально-экономических систем
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Формирование у студентов научного представления о методах, моделях и приемах, позволяющих получать и интерпретировать количественные выражения закономерностям экономической теории.
  • Выработка у студентов навыков критического анализа различных источников статистической информации.
  • Подготовка студента к решению профессиональных задач в области анализа статистических данных.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Знать основные понятия эконометрического подхода, основные методы оценивания неизвестных параметров эконометрических моделей, методы проверки статистических гипотез о параметрах построенных моделей, основные методы диагностики эконометрических моделей.
  • Иметь навыки обработки статистических данных и применения эконометрических пакетов программ для ПЭВМ.
  • Уметь применять стандартные методы построения эконометрических моделей, обрабатывать статистическую информацию и получать статистически обоснованные выводы, делать содержательные выводы из результатов эконометрического моделирования.
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Раздел 1. Анализ пространственных данных
  • Раздел 2. Анализ временных рядов.
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Самостоятельная работа 1
    Индивидуальная самостоятельная работа выполняется по разделу 1. СР1 выполняется на компьютерах в соответствии с требованиями. В итоге студенты представляют на проверку текстовый отчет и расчетный файл.
  • неблокирующий Самостоятельная работа 2
    Индивидуальная самостоятельная работа выполняется по разделу 2. СР2 выполняется на компьютерах в соответствии с требованиями. В итоге студенты представляют на проверку текстовый отчет и расчетный файл через LMS.
  • неблокирующий Текущий контроль аудиторной и домашней работы 1
  • неблокирующий Тест
    Оценка за тест складывается из оценок за тесты на отдельных семинарах, как среднее арифметическое
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2021/2022 учебный год 4 модуль
    0.2 * Текущий контроль аудиторной и домашней работы 1 + 0.3 * Самостоятельная работа 2 + 0.2 * Тест + 0.3 * Самостоятельная работа 1
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Канторович Г.Г. (2002). Лекции: Анализ временных рядов. Экономический Журнал Высшей Школы Экономики, (1). Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsclk&AN=edsclk.16537823
  • Методы эконометрики : учебник для вузов, Айвазян, С. А., 2010
  • Подкорытова О. А., Соколов М. В. - АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ 2-е изд., пер. и доп. Учебное пособие для бакалавриата и магистратуры - М.:Издательство Юрайт - 2019 - 267с. - ISBN: 978-5-534-02556-9 - Текст электронный // ЭБС ЮРАЙТ - URL: https://urait.ru/book/analiz-vremennyh-ryadov-433180
  • Путеводитель по современной эконометрике : учеб.- метод. пособие для вузов, Вербик, М., 2008
  • Эконометрика. Начальный курс : учебник для вузов, Магнус, Я. Р., 2007

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Baltagi, B. H. (2015). The Oxford Handbook of Panel Data. New York, NY: Oxford University Press. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=864682
  • Baltagi, B. H., LeSage, J. P., & Pace, R. K. (2017). Spatial Econometrics : Qualitative and Limited Dependent Variables (Vol. First edition). Bingley, UK: Emerald Group Publishing Limited. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1423719
  • Chatfield, C., & Xing, H. (2019). The Analysis of Time Series : An Introduction with R (Vol. Seventh edition). Boca Raton, Florida: Chapman and Hall/CRC. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=2110461
  • 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
  • Hamilton, J. D. . (DE-588)122825950, (DE-576)271889950. (1994). Time series analysis / James D. Hamilton. Princeton, NJ: Princeton Univ. Press. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edswao&AN=edswao.038453134