Кто читает:: Департамент экономики и анализа данных (Факультет экономики НИУ ВШЭ (Нижний Новгород))

Статус:: Курс обязательный

Когда читается:: 3-й курс, 1, 2 модуль

Преподаватель

Максимов Андрей Геннадьевич

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

В результате изучения курса студент освоит основные понятия эконометрики, овладеет аппаратом эконометрического исследования, научится применять его для решения конкретных задач в области экономики и бизнеса. Будет уметь анализировать и интерпретировать данные отечественной и зарубежной статистики о социально-экономических процессах и явлениях, выявлять тенденции изменения социально-экономических процессов; осуществлять поиск информации; сбор и анализ данных, необходимых для решения поставленных экономических задач. В рамках курса студенты знакомятся с регрессионным анализом и методами машинного обучения, учатся выбирать инструментальные средства для обработки данных в соответствии с поставленной задачей. Студент получит навыки построения на основе описания ситуаций теоретических и эконометрических моделей, использования алгоритмов машинного обучения; прогнозирования на основе стандартных регрессионных моделей и алгоритма решающих деревьев.

Цель освоения дисциплины

В результате изучения курса студент должен освоить основные понятия эконометрики, овладеть основным аппаратом эконометрического исследования, уметь применять его для решения конкретных задач. В результате освоения дисциплины студент должен: • Знать основные понятия и инструменты эконометрических методов исследования. • Знать методы построения эконометрических моделей, объектов, явлений и процессов. • Уметь анализировать во взаимосвязи экономические явления, процессы и институты. • Уметь анализировать и интерпретировать данные отечественной и зарубежной статистики о социально-экономических процессах и явлениях, выявлять тенденции изменения социально-экономических процессов. • Уметь осуществлять поиск информации по полученному заданию, сбор, анализ данных, необходимых для решения поставленных экономических задач. • Уметь осуществлять выбор инструментальных средств для обработки экономических данных в соответствии с поставленной задачей, анализировать результаты расчетов и обосновывать полученные выводы. • Уметь строить на основе описания ситуаций теоретические и эконометрические модели, анализировать и содержательно интерпретировать полученные результаты. • Уметь прогнозировать на основе стандартных теоретических и эконометрических моделей поведение экономических агентов, развитие экономических процессов и явлений, на микро- и макроуровне. • Владеть современной методикой построения эконометрических моделей • Владеть методами и приемами анализа экономических явлений и процессов с помощью теоретических и эконометрических моделей.

Планируемые результаты обучения

Демонстрирует навыки владения эконометрическим инструментарием в соответствии с темами.
Знает отличия структурных и приведенных моделей; знает условия идентифицируемости модели; понимает, как оцениваются системы одновременных уравнений
Знает условия состоятельности МНК-оценок для случайной составляющей и регрессоров
Интерпретирует результаты оценки модели, вычисляет предельные эффекты
Оценивает параметры парных регрессионных моделей (вручную и с применением эконометрического пакета EViews), интерпретирует результаты оценки, проверяет гипотезы

Содержание учебной дисциплины

Предмет эконометрики. Методология эконометрического исследования
.
Основные понятия теории вероятностей. Распределения: нормальное, t-F-, Хи-квадрат и др.
Выборка и статистическое оценивание. Проверка статистических гипотез
Линейная регрессионная модель для случая одной объясняющей переменной
Метод наименьших квадратов (МНК)
Теорема Гаусса-Маркова
Предположение о нормальном распределении случайной ошибки в рамках классической линейной регрессии и его следствия
Дисперсионный анализ
Особенности регрессии, проходящей через начало координат (без свободного члена).
Геометрическая интерпретация МНК
Множественная линейная регрессия. Оценка параметров МНК. Теорема Гаусса-Маркова
Проверка линейных гипотез о значениях параметров множественной линейной регрессии
Прогнозирование по регрессионной модели и его точность. Доверительный интервал для прогнозных значений. Зависимость точности от горизонта прогноза
Функциональные преобразования переменных в линейной регрессионной модели
Фиктивные (dummy) переменные
Мультиколлинеарность данных: Отрицательные последствия, признаки, методы борьбы с мультиколлинеарностью..
Подготовка и проведение текущего контроля

Элементы контроля

Кр1
Содержит тестовые вопросы и задачи
Экзамен
Активность/семинары
Оценивается активность на практических занятиях

Промежуточная аттестация

2025/2026 2nd module
0.25 * Активность/семинары + 0.25 * Кр1 + 0.5 * Экзамен

Список литературы

Авторы

Максимов Андрей Геннадьевич

Бакалаврская программа «Международный бакалавриат по бизнесу и экономике»

Эконометрика

Преподаватель

Программа дисциплины