Applied Econometrics

2020/2021

Academic Year

RUS

Instruction in Russian

7

ECTS credits

Delivered at:

Department of Economic Theory and Econometrics (Faculty of Economics)

Course type:

Elective course

When:

1 year, 3, 4 module

Instructor

Aistov, Andrey

Программа дисциплины

Аннотация

В результате изучения дисциплины студент: - будет уметь выбирать адекватный метод выполнения эмпирических оценок в конкретной практической ситуации, - будет правильно описывать достоинства и недостатки выбранного метода исследования, - сможет указать недостатки и достоинства других методов выполнения эмпирических оценок, используемых другими авторами, - приобретет навыки (будет иметь опыт) выполнения эмпирических оценок на реальных данных. В содержание дисциплины «Прикладные вопросы эконометрики» входит изучение следующего круга вопросов: модели, учитывающие панельный характер данных; метод максимального правдоподобия; бутстрапирование; байесовские оценки; квантильная регрессия; пространственная эконометрика. Особенностями курса является иллюстрация теоретического материала примерами выполнения эмпирических оценок с использованием компьютерных программ и приобретение слушателями курса навыков работы на компьютере в эконометрических пакетах. Текущий контроль по дисциплине включает контрольную работу и работу в аудитории (диалог с преподавателем и ответы на его вопросы). По результатам текущего контроля выставляется «накопленная оценка» — по формуле, указанной в Программе дисциплины, размещенной в открытом доступе на корпоративном сайте (портале) НИУ ВШЭ. Вклад в итоговую оценку по дисциплине дают накопленная оценка и оценка устного ответа на экзамене. Итоговая оценка вычисляется по формуле, указанной в Программе дисциплины, размещенной в открытом доступе на корпоративном сайте (портале) НИУ ВШЭ.

Цель освоения дисциплины

• Целями освоения дисциплины «Прикладные вопросы эконометрики» являются углубление знаний студентов и привитие им практических навыков выполнения эмпирических оценок.

Планируемые результаты обучения

• Записывает уравнение регрессии, учитывающее панельный характер данных.
• Записывает функцию правдоподобия.
• Формулирует алгоритм использования бутстрапирования.
• Записывает априорное и постериорное распределения.
• Приводит примеры использования оценок параметров квантильной регрессии.
• Записывает модели пространственной эконометрики. Выполняет тест Морана.

Содержание учебной дисциплины

• Тема 1. Модели, учитывающие панельный характер данных
  Преимущество панельных данных. Основные модели. Выбор модели, тесты
• Тема 2. Метод максимального правдоподобия
  Используемые предпосылки. Простейшие примеры выполнения оценок. Свойства оценок. Информационная матрица.
• Тема 3. Бутстрап
  Приближение истинного распределения бутстраповским. Децентрирование. Какие статистики бутстрапировать? Построение псевдовыборок.
• Тема 4. Байесов подход в эконометрике
  Теория. Вычисления. Программное обеспечение. Функция правдоподобия. Prior и posterior. Сравнение моделей. Прогнозы.
• Тема 5. Квантильная регрессия
  Основные идеи, способ оценивания параметров.
• Тема 6. Пространственная эконометрика
  .Преимущества пространственных данных, основные модели, способы оценивания параметров.

Элементы контроля

• Активность
  Работа в аудитории включает в себя посещаемость занятий, активность в дискуссиях, правильность решения задач, правильность ответов на вопросы преподавателя, демонстрация умения самостоятельно мыслить, творческое применение рассказанного на лекциях материала. Переход на online обучение сохраняет формулу для расчета итоговой оценки по предмету. Все баллы, полученные студентами до этого по всем прошедшим формам контроля сохраняются. Работа в аудитории (на семинарах, описанная выше) заменяется просмотром лекций в LMS, повторением за преподавателем эмпирических оценок и активной работой согласно следующему алгоритму. 1. Выставление баллов через Google форму всеми присутствовавшими на текущем занятии. 2. Слушатель, вызванный генератором случайных чисел, формулирует вопрос и помещает его в форум текущего занятия. Отсутствие вопроса до времени окончания занятия расценивается как неявка на занятие, выставленные этому слушателю баллы в Google форме обнуляются. 3. Генератор случайных чисел выбирает отвечающего на вопрос. Отвечающий в течение суток с момента окончания текущего занятия размещает ответ на вопрос в соответствующем форуме. Любые вопросы, возникающие в любое время, студенты могут задавать и обсуждать в форуме, созданном в LMS. Баллы, полученные в рамках online обучения суммируются с полученными ранее в рамках очных занятий и после нормировки всей суммы на 10 являются оценкой "Активность".
• Экзамен
  Экзамен проводится в письменной форме с использованием асинхронного прокторинга. Экзамен проводится на платформе Экзамус (https://hse.student.examus.net). К экзамену необходимо подключиться за 15 минут минут до начала. На платформе Экзамус доступно тестирование системы. Компьютер студента должен удовлетворять следующим требованиям: https://elearning.hse.ru/data/2020/05/07/1544135594/Технические%20требования%20к%20ПК%20студента.pdf) Для участия в экзамене студент обязан: заранее зайти на платформу прокторинга, провести тест системы, включить камеру и микрофон, подтвердить личность. Во время экзамена студентам запрещено: общаться (в социальных сетях, с людьми в комнате и другими людьми, используя любые средства связи), списывать. Во время экзамена студентам разрешено пользоваться раздаточными материалами, выложенными преподавателем в LMS. Кратковременным нарушением связи во время экзамена считается прерывание связи до 5 минут. Долговременным нарушением связи во время экзамена считается прерывание связи 5 минут и более. При долговременном нарушении связи студент не может продолжить участие в экзамене. Процедура пересдачи аналогична процедуре сдачи.

Промежуточная аттестация

• Промежуточная аттестация (4 модуль)
  0.5 * Активность + 0.5 * Экзамен

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Тимофеев В. С., Фаддеенков А. В., Щеколдин В. Ю. - ЭКОНОМЕТРИКА 2-е изд., пер. и доп. Учебник для академического бакалавриата - М.:Издательство Юрайт - 2019 - 328с. - ISBN: 978-5-9916-4366-5 - Текст электронный // ЭБС ЮРАЙТ - URL: https://urait.ru/book/ekonometrika-425245

Рекомендуемая дополнительная литература

• Айвазян, С.А. Эконометрика - 2: продвинутый курс с приложениями в финансах: учебник / С.А.Айвазян, Д.Фантаццини. - М.: Магистр: НИЦ ИНФРА-М, 2018. - 944 с. - ISBN 978-5-9776-0333-1. - Текст: электронный // ЭБС Znanium [сайт]. - URL: https://znanium.com/read?id=372756 (дата обращения: 11.10.2021). – Режим доступа: по подписке.