Delivered at:: Department of Economic Theory and Econometrics (Faculty of Economics)

Course type:: Compulsory course

When:: 2 year, 4 module

Instructor

Larin, Alexander V.

Полная версия программы учебной дисциплины Задать вопрос

Аннотация

В результате изучения курса студент освоит основные понятия эконометрики, овладеет основным аппаратом эконометрического исследования, научится применять его для решения конкретных задач В результате освоения дисциплины студент ознакомиться с основными понятиями и инструменты эконометрических методов исследования; будет знать методы построения эконометрических моделей, объектов, явлений и процессов, получит умения анализа во взаимосвязи экономических явлений, процессов и институтов. 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 по полученному заданию, сбор, анализ данных, необходимых для решения поставленных экономических задач; осуществлять выбор инструментальных средств для обработки экономических данных в соответствии с поставленной задачей, анализировать результаты расчетов и обосновывать полученные выводы. Студент получит навыки построения на основе описания ситуаций теоретических и эконометрических моделей, анализа и содержательной интерпретации полученных результатов; прогнозирования на основе стандартных теоретических и эконометрических моделей поведение экономических агентов, развитие экономических процессов и явлений, на микро- и макроуровне. Курс читается с использованием онлайн курса https://www.coursera.org/learn/ekonometrika

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

Тема 1. Предмет эконометрики. Методология эконометрического исследования
Тема 2. Основные понятия теории вероятностей. Распределения: нормальное, t-F-, Хи-квадрат и др.
Тема 3. Выборка и статистическое оценивание. Проверка статистических гипотез
Тема 4. Линейная регрессионная модель для случая одной объясняющей переменной
Тема 5. Метод наименьших квадратов (МНК)
Тема 6. Теорема Гаусса-Маркова
Тема 7. Предположение о нормальном распределении случайной ошибки в рамках классической линейной регрессии и его следствия
Тема 8. Дисперсионный анализ
Тема 11. Множественная линейная регрессия. Оценка параметров МНК. Теорема Гаусса-Маркова
Тема 12. Проверка линейных гипотез о значениях параметров множественной линейной регрессии
Тема 9. Особенности регрессии, проходящей через начало координат (без свободного члена).
Тема 10. Геометрическая интерпретация МНК
Тема 13. Функциональные преобразования переменных в линейной регрессионной модели
Тема 15. Мультиколлинеарность данных: Отрицательные последствия, признаки, методы борьбы с мультиколлинеарностью..
Тема 14. Фиктивные (dummy) переменные
Тема 16. Гетероскедастичность. Тесты на обнаружение. Проблемы МНК-оценок. Методы борьбы.
Тема 17. Автокорреляция случайной составляющей: отрицательные последствия, тесты, выполнение оценок в условиях автокорреляции
Тема 18. Выбор "наилучшей" модели. Ошибка спецификации модели. Пропущенные и излишние переменные
Тема 19.. Прогнозирование по регрессионной модели и его точность. Доверительный интервал для прогнозных значений. Зависимость точности от горизонта прогноза
Тема 20. Оценка коэффициентов линейной регрессии методом максимального правдоподобия (ММП)
Тема 21. Модели с дискретной зависимой переменной. Модели бинарного выбора Проблемы линейной регрессионной модели. Вероятностная интерпретация. Логит и Пробит модели.
Тема 22. Стохастические регрессоры. Инструментальные переменные. Оценки IV.. Метод инструментальных переменных
Тема 23. Система регрессионных уравнений
Тема 24. Авторегрессионная модель и модель с распределенными лагами
Тема 25. Понятие о стационарных и нестационарных временных рядах. Понятие о коинтеграции временных рядов
Подготовка и проведение текущего контроля

Элементы контроля

Контрольная работа №1
Контрольная работа №2
Контрольная работа №3
Работа в аудитории
Работа в аудитории включает в себя активность в дискуссиях, правильность решения задач, правильность ответов на вопросы преподавателя, демонстрация умения самостоятельно мыслить, творческое применение рассказанного на лекциях материала
Эссе
Эссе - индивидуальное эконометрическое исследование по теме, сформулированной самим студентом, выполняется каждым студентом строго самостоятельно. . Невыполнение эссе или несамостоятельность его написания автоматически приводит к неудовлетворительной итоговой оценке.
Экзамен
Экзамен проводится в устной форме (опрос по материалам курса, возможно ведение видио и аудио записи экзаменатором). Экзамен проводится на платформе ZOOM (https://www.zoom.us/),. К экзамену необходимо подключиться согласно расписанию ответов, высланному преподавателем на корпоративные почты студентов накануне экзамена. Компьютер студента должен удовлетворять требованиям: наличие рабочей камеры и микрофона, поддержка ZOOM. Для участия в экзамене студент обязан: поставить на аватар свою фотографию, явиться на экзамен (в зал ожидания) согласно точному расписанию, при ответе включить камеру и микрофон. Во время экзамена студентам запрещено: выключать камеру или микрофон. Экзамен состоит из двух частей. Первая часть – Допуск. Экзаменуемый получает вопрос, подразумевающий короткий, без подготовки, ответ. (Возможны уточняющие ответ студента вопросы). Никакими материалами, чьей-то помощью и т.д. пользоваться нельзя. В случае неправильного ответа студент получает -1 балл, не допускается на вторую часть экзамена и отправляется на пересдачу. В случае правильного ответа студент допускается ко второй части экзамена. Во время второй части экзамена студентам запрещено пользоваться любыми материалами, за исключением 1 листа формата А4, заполненного с одной стороны, при подготовке к ответу. Кратковременным нарушением связи во время экзамена считается нарушение связи менее 1 минуты. Долговременным нарушением связи во время экзамена считается нарушение в 1 минуту и более. При долговременном нарушении связи студент не может продолжить участие в экзамене. Процедура пересдачи аналогична процедуре сдачи.

Промежуточная аттестация

2021/2022 учебный год 4 модуль
0.5 * Работа в аудитории + 0.5 * Экзамен

Список литературы

Авторы

Леонова Людмила Аркадьевна
Ларин Александр Владимирович
Силаева Вера Андреевна
Максимов Андрей Геннадьевич
Лакшина Валерия Владимировна

Bachelor’s Programme 'Business Informatics'

Econometrics

Author

Instructor

Программа дисциплины