Эконометрика

Аспирантура 2019/2020

Статус: Курс обязательный

Направление: 38.06.01. Экономика

Кто читает: Кафедра экономической теории и эконометрики (Нижний Новгород)

Когда читается: 1-й курс, 1 семестр

Формат изучения: без онлайн-курса

Преподаватели: Аистов Андрей Валентинович, Максимов Андрей Геннадьевич

Язык: русский

Кредиты: 5

Контактные часы: 40

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Целью дисциплины является получение аспирантами представления о теоретических основах эконометрики, основных эконометрических моделях, областях их применения, методах выполнения эмпирических оценок и развитие практических навыков выполнения эмпирических оценок. В ходе освоения курса аспиранты продвигаются от простейшего метода наименьших квадратов к моделям, учитывающим панельный характер данных, осваивая на этом пути модели с инструментальными переменными, метод моментов, модели с ограниченными зависимыми переменными. Лекционный материал сопровождается занятиями в компьютерном классе. Полученные знания и практические навыки позволят выполнить диссертационное исследование на высоком научном уровне и опубликовать результаты в ведущих научных журналах.

Цель освоения дисциплины

Целями освоения дисциплины «Эконометрика» являются углубление знаний слушателей и привитие им практических навыков выполнения эмпирических оценок. В результате освоения дисциплины студент должен: знать весь материал в рамках программы данного учебного курса; уметь выбрать адекватный метод выполнения эмпирических оценок в конкретной практической ситуации, правильно охарактеризовать его достоинства и недостатки, распознать недостатки других методов оценивания, используемых другими исследователями; иметь навыки (приобрести опыт) выполнения эмпирических оценок на реальных данных.

Планируемые результаты обучения

Записывает уравнение регрессии и формулы для нахождения оценок параметров.
Формулирует гипотезы и алгоритмы принятия решений.
Формулирует условия классической модели и условия несмещенности и состоятельности МНК оценок параметров. Приводит примеры несостоятельности МНК оценок.
Формулирует условия валидности и релевантности инструментов. Приводит примеры инструментов.
Рассказывает алгоритм метода моментов. Приводит пример.
Описывает модели и сферы их применимости.
Описывает модели, критерии их выбора и сферы применимости.

Содержание учебной дисциплины

Тема 1. Классическая модель линейной регрессии. Метод наименьших квадратов (МНК).
Классическая модель линейной регрессии. Метод наименьших квадратов (МНК). R2, скорректированный R2, центрированный R2, квадрат коэффициента парной корреляции зависимой переменной и ее прогнозного значения. Распространенные заблуждения по поводу R2.
Тема 2. Проверка гипотез относительно параметров и предпосылок моделей.
Проверка гипотез относительно параметров и предпосылок моделей. Понятие гетероскедастичности, автокорреляции, мультиколлинеарности. Тесты Вальда. Тесты отношения правдоподобия. Тесты множителей Лагранжа. Простейшие F- и t-тесты; проверка одного и нескольких линейных ограничений; общий случай.
Тема 3. Примеры нарушений классической модели.
BLUE оценка в рамках классической модели. Требования к регрессионным моделям для получения несмещенных и состоятельных OLS оценок коэффициентов регрессий. Примеры нарушений классической модели. Автокорреляция в моделях с лагированной зависимой переменой в правой части. Ошибки измерений объясняющих переменных. Эндогенные объясняющие переменные. Пример кейнсианской модели.
Тема 4. Метод инструментальных переменных.
Метод инструментальных переменных. Примеры эндогенных объясняющих переменных в уравнении доходов. Модели с одной эндогенной переменной. Выполнение оценок с использованием одной инструментальной переменной. Требования к инструменту. Ковариационная матрица оценок коэффициентов. Проверка экзогенности регрессора. Тест Хаусмана и Durbin-Wu-Hausman тест. Пример кейнсианской модели. Пример ошибок измерений. Модели с несколькими эндогенными регрессорами. Пример оценки отдачи от образования. Обобщенный метод инструментальных переменных. Выполнение оценок параметров. Двухшаговый метод наименьших квадратов (2SLS). Пример Кейнсиансокй модели, Тесты спецификации, Тест Саргана. Слабые инструменты.
Тема 5. Метод моментов.
Метод моментов. Пояснение идеи метода на примере многопериодной модели рационального потребления. Пример оценки генерального среднего. Пример оценки параметров линейной модели. Оптимальное решение системы нормальных уравнений. Распределение оценок. Преимущества и недостатки GMM. Тест переопределенности (overidentifying restrictions test).
Тема 7. Модели с использованием панельных данных.
Модели с использованием панельных данных. Преимущество панельных данных. Основные модели. Выбор модели, тесты.
Тема 6. Модели с ограниченными зависимыми переменными.
Модели с ограниченными зависимыми переменными. Модели бинарного и множественного выбора. Тобит модели. Модели со счетной зависимой переменной. Модели длительности.

Элементы контроля

Контрольная работа
Экзамен

Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация (I семестр)
0.5 * Контрольная работа + 0.5 * Экзамен

Программа дисциплины