Кто читает:: Департамент прикладной экономики

Статус:: Курс по выбору

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

Преподаватели

Бывальцева-Станкевич Анастасия Александровна

Демидова Ольга Анатольевна

Демьяненко Артем Владимирович

Станкевич Иван Павлович

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Изучение дисциплины «Эконометрика» базируется на следующих дисциплинах: • Линейная алгебра • Математический анализ • Теория вероятностей и статистика Основные положения дисциплины должны быть использованы в дальнейшем при изучении следующих дисциплин: • Прикладная микроэконометрика • Эконометрика временных рядов • Экономика труда.

Цель освоения дисциплины

Дать студентам научное представление о методах и моделях, позволяющих получать количественные выражения закономерностям экономической теории на базе экономической статистики с использованием статистического инструментария

Планируемые результаты обучения

Различать основные типы эконометрических данных
Применять основные механизмы теории вероятностей и математической статистики, необходимые для эконометрики
Владеть навыками построения моделей для одной объясняющей переменной и интерпретации основных результатов оценки таких моделей
Применять коэффициент детерминации для оценки качества подгонки регрессии
Формулировать и доказывать теорему Гаусса-Маркова и иные предпосылки для построения парной регрессии
Оценивать и интерпертировать результаты оценки множественной линейной регрессии
Выдвигать и проверять статистические гипотезы на основе регрессионного анализа
Строить точечные и интервальные прогнозы на основе регрессионного анализа
Использовать фиктивные переменные при построении регрессионной модели
Выявлять нетипичные наблюдения и оценивать модели при наличии нетипичных наблюдений
Интерпретировать оценки коэффициентов различных функциональных форм и выбирать между моделями
Определять пропущенные и излишние переменные, неправильную функциональную форму модели
Распознавать признаки наличия мультиколлинеарности и применять методы борьбы с мультиколлинеарностью
Выявлять и бороться с нарушениями сферичности ошибок регрессии в виде гетероскедастичности и автокорреляции
Использовать ядерные оценки функции плотности
Рассчитывать бутстрэповские доверительные интервалы, проверять гипотезы, оценивать параметры регрессионных моделей
Формулировать задачу в пригодном для эконометрического исследования виде
Интерпретировать показатели качества подгонки регрессии

Содержание учебной дисциплины

Teмa 1. Предмет эконометрики. Методология эконометрического исследования
Тема 2. Повторение теории вероятностей и математической статистики
Тема 3. Линейная регрессионная модель для случая одной объясняющей переменной
Тема 4. Дисперсионный анализ. Показатели качества подгонки регрессии
Тема 5. Классическая линейная регрессия для случая одной объясняющей переменной
Тема 6. Множественная регрессия в скалярной и матричной форме. Теорема Гаусса-Маркова
Тема 7. Проверка гипотезы о совместной значимости коэффициентов при включенных в модель факторах. Проверка гипотезы о линейных ограничениях на коэффициенты множественной регрессии.
Тема 8. Прогнозирование по регрессионной модели
Тема 9. Фиктивные переменные. Тест Чоу.
Тема 10. Нетипичные наблюдения (выбросы)
Тема 11. Функциональные преобразования переменных в линейной регрессионной модели. Выбор между моделями
Тема 12. Типы ошибок спецификации модели
Тема 13. Мультиколлинеарность
Тема 14. Нарушение сферичности ошибок регрессии
Тема 15 (дополнительная, если останется время). Непараметрическая регрессия
Тема 16 (дополнительная, если останется время). Бутстрэпы

Элементы контроля

Семинары
Контрольная работа
Домашние задания
Экзамен

Промежуточная аттестация

2024/2025 2nd module
0.25 * Домашние задания + 0.2 * Контрольная работа + 0.2 * Семинары + 0.35 * Экзамен

Список литературы

Авторы

Демидова Ольга Анатольевна

Бакалаврская программа «Экономика и анализ данных»

Адрес

Телефон

E-mail

Эконометрика 1

Преподаватели

Программа дисциплины