Прикладная эконометрика и анализ данных

2026/2027

Учебный год

RUS

Обучение ведется на русском языке

6

Кредиты

Кто читает:

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

Статус:

Курс обязательный

Когда читается:

1-й курс, 2, 3 модуль

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. 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.

Цель освоения дисциплины

• Целями освоения дисциплины являются углубление знаний студентов и привитие им практических навыков выполнения эмпирических оценок.

Планируемые результаты обучения

• Умеет работать в эконометрическом пакете
• Выполняет эмпирические оценки на реальных данных
• Объясняет преимущества и недостатки выбранной эмпирической модели
• Иллюстрирует теоретический материал выполнением эмпирических оценок
• Умеет проводить кластерный анализ данных
• Умеет проводить факторный анализ данных.

Содержание учебной дисциплины

• Запись регрессионной модели в матричной и векторной формах. МНК (OLS).
• Качество подгонки модели.
• Классическая модель, теорема Гаусса-Маркова.
• Проверка гипотез.
• Примеры несостоятельных OLS оценок.
• Метод инструментальных переменных.
• Обобщенный метод инструментальных переменных.
• Метод моментов.
• Обобщенный метод моментов.
• Кластерный анализ.
• Факторный анализ данных.

Элементы контроля

• Контрольная работа 2
• Экзамен
• Эссе
  Небольшое эконометрическое исследование
• Контрольная работа 1

Промежуточная аттестация

• 2026/2027 3rd module
  0.25 * Экзамен + 0.25 * Эссе + 0.25 * Контрольная работа 1 + 0.25 * Контрольная работа 2

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• A Guide to Modern Econometrics, 4th ed., 497 p., Verbeek, M., 2012

Рекомендуемая дополнительная литература

• Демидова, Л. А. Кластерный анализ. Python : учебное пособие / Л. А. Демидова. — Москва : РТУ МИРЭА, 2022. — 103 с. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/240092 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.

Авторы

• Ларин Александр Владимирович