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

Основы эконометрики

2018/2019
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
2
Кредиты

Преподаватель

Программа дисциплины

Аннотация

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.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Целью освоения дисциплины «Основы эконометрики» является освоение базовых статистических и эконометрических методов для оценки и тестирования экономических моде-лей.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Приводит задачи, для решения которых может использоваться эконометрика; различает типы экономических данных.
  • Воспроизводит определения и свойства характеристик случайных величин
  • Вычисляет оценки характеристики случайных величин; строит доверительные интервалы; делает выводы на основе статистических тестов.
  • Оценивает регрессию и интерпретирует оценки.
  • Оценивает и интерпретирует модель с использованием инструментальных переменных, с учётом гетероскедастичности или автокорреляции.
  • Оценивает и интерпретирует модели с дискретными зависимыми переменными.
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Предмет эконометрики. Методология эконометрического исследования
    Предмет эконометрики. Методология эконометрического исследования. Математическая и эконометрическая модель. Три типа экономических данных: временные ряды, перекрестные (cross-section) данные, панельные данные.
  • Основные понятия теории вероятностей. Распределения: нормальное, t-F-, Хи-квадрат и др.
    Основные понятия теории вероятностей. Случайные события и случайные величины. Функции распределения и плотности распределения. Основные свойства функций распределения. Совместное распределение нескольких случайных величин. Условное распределение и его свойства. Функция плотности распределения независимых в совокупности случайных величин. Характеристики распределений случайных величин (математическое ожидание, дисперсия, ковариация, коэффициент корреляции). Свойства математического ожидания и дисперсии. Условное математическое ожидание. Нормальное распределение и связанные с ним Хи-квадрат распределение, распределения Стьюдента и Снедекора-Фишера. Их основные свойства. Работа с таблицами распределений.
  • Статистические основы современной эконометрики
    Генеральная совокупность и выборка. Выборочное распределение и выборочные характеристики (среднее, дисперсия, ковариация, коэффициент корреляции). Корреляционная связь. Статистическое оценивание. Точечные оценки. Линейность, несмещенность, эффективность и состоятельность оценок. Метод наименьших квадратов, метод максимального правдоподобия, метод моментов. Точный, асимптотический и бутстраповский подходы к инференции параметров. Интервальные оценки, доверительный интервал. Доверительные интервалы для математического ожидания и дисперсии, оцениваемых по случайной выборке из нормального распределения. Статистические выводы и проверка статистических гипотез. Прямая и альтернативная гипотезы. Критическое множество и решающее правило. Ошибки 1-го и 2-го рода. Мощность статистического критерия. Уровень значимости и проверка гипотезы.
  • Классическая модель линейной регрессии
    Линейная регрессионная модель для случая одной объясняющей переменной. Теоретическая и выборочная регрессии. Экономическая интерпретация случайной составляющей. Метод наименьших квадратов (МНК). Статистические характеристики (математическое ожидание, дисперсия и ковариация) оценок параметров. Доверительные интервалы оценок параметров и проверка гипотез об их значимости. Тестирование линейных и нелинейных ограничений на параметры модели.
  • Нарушение предпосылок моде-ли классической линейной регрессии.
    Проблема эндогенности регрессоров. Несостоятельность оценок коэффициентов. Метод инструментальных переменных. Понятие гетероскедастичности. Свойства оценок параметров, свойства оценок ковариационной матрицы оценок. Тесты на гетероскедастичность. Оценка ковариационной матрицы с поправкой на гетероскедастичность. Понятие автокорреляции. Свойства оценок параметров, свойства оценок ковариационной матрицы оценок. Тесты на автокорреляцию. Оценка ковариационной матрицы с поправкой на автокорреляцию.
  • Модели с дискретной зависимой переменной.
    Модели с дискретной зависимой перемен-ной. Проблемы линейной регрессионной моде-ли. Вероятностная интерпретация. Модели бинарного выбора. Logit- Probit-модели. Интерпретация коэффициентов. Метод максимального правдоподобия для оценки параметров в Logit- Probit-моделях. Тесты на значимость оценок коэффициентов, значимость модели в целом, проверка гипотез линейных ограничений. Понятие о моделях множественного выбора.
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Контрольная работа
    Контрольная работа состоит из двух разделов: теоретического (тестовые задания) и практического (решение задач). При решении первого раздела студент должен продемонстрировать владение теоретическим материалом, усвоенным на лекциях и в ходе самостоятельной работы. При решении второго раздела студент должен уметь применять навыки и умения, полученные на семинарских занятиях и лекциях, для решения практических задач.
  • неблокирующий Экзамен
  • неблокирующий Аудиторная работа
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • Промежуточная аттестация (1 модуль)
    0.24 * Аудиторная работа + 0.36 * Контрольная работа + 0.4 * Экзамен
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • A Guide to Modern Econometrics, 4th ed., 497 p., Verbeek, M., 2012
  • Тимофеев В. С., Фаддеенков А. В., Щеколдин В. Ю.-ЭКОНОМЕТРИКА 2-е изд., пер. и доп. Учебник для академического бакалавриата-М.:Издательство Юрайт,2019-328-Бакалавр. Академический курс-978-5-9916-4366-5: -Текст электронный // ЭБС Юрайт - https://biblio-online.ru/book/ekonometrika-425245

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Эконометрика : учебник для бакалавриата и магистратуры / И. И. Елисеева [и др.] ; под редакцией И. И. Елисеевой. — Москва : Издательство Юрайт, 2019. — 449 с. — (Бакалавр и магистр. Академический курс). — ISBN 978-5-534-00313-0. — Текст : электронный // ЭБС Юрайт [сайт]. — URL: https://www.biblio-online.ru/bcode/431129 (дата обращения: 08.09.2019)