Эконометрика (продвинутый уровень)

Магистратура 2020/2021

Лучший по критерию «Полезность курса для Вашей будущей карьеры»

Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»

Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»

Статус: Курс обязательный (Экономика)

Направление: 38.04.01. Экономика

Кто читает: Кафедра математической экономики (Нижний Новгород)

Где читается: Факультет экономики НИУ ВШЭ (Нижний Новгород)

Когда читается: 1-й курс, 1, 2 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Преподаватели: Ларин Александр Владимирович

Прогр. обучения: Экономика

Язык: русский

Кредиты: 6

Контактные часы: 60

Полная версия программы учебной дисциплины Задать вопрос

Аннотация

В результате изучения дисциплины студент: - умеет выбирать адекватный метод выполнения эмпирических оценок в конкретной практической ситуации, осознавая все его достоинства и недостатки, - способен указать недостатки и достоинства других моделей и методов выполнения эмпирических оценок, используемых другими авторами, - имеет навыки (приобретает опыт) выполнения эмпирических оценок на реальных данных. В содержание дисциплины «Эконометрика (продвинутый уровень)» входит изучение следующего круга вопросов: примеры несостоятельности МНК оценок, инструментальные оценки, оценки параметров моделей методом моментов. 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. 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 «Эконометрики (продвинутый уровень)» являются углубление знаний студентов и привитие им практических навыков выполнения эмпирических оценок.

Планируемые результаты обучения

Записывает уравнение регрессии и формулы для нахождения оценок параметров.
Записывает выражения коэффициента детерминации.
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.
Формулирует алгоритмы GIV и 2SLS.
Рассказывает алгоритм метода моментов. Приводит пример.
Рассказывает алгоритм GMM и тест. Приводит пример реализации.
Записывает тесты. Интерпретирует результаты тестов

Содержание учебной дисциплины

Тема 1. Запись регрессионной модели в матричной и векторной формах. МНК (OLS).
Векторы и матрицы, основные операции. Метод наименьших квадратов. Выполнение оценок коэффициентов и их дисперсий методом наименьших квадратов (МНК). Дисперсии оценок и стандартные ошибки.
Тема 2. Качество подгонки модели.
R2, скорректированный R2, центрированный R2, квадрат коэффициента парной корреляции зависимой переменной и ее прогнозного значения. Распространенные заблуждения по поводу R2.
Тема 3. Классическая модель, теорема Гаусса-Маркова.
BLUE оценка в рамках классической модели. Требования к регрессионным моделям для получения несмещенных и состоятельных OLS оценок коэффициентов регрессий.
Тема 4. Проверка гипотез.
Тесты Вальда. Тесты отношения правдоподобия. Тесты множителей Лагранжа. Простейшие F- и t-тесты; проверка одного и нескольких линейных ограничений; общий случай.
Тема 5. Примеры несостоятельных OLS оценок.
Автокорреляция в моделях с лагированной зависимой переменой в правой части. Ошибки измерений объясняющих переменных. Эндогенные объясняющие переменные. Пример кейнсианской модели.
Тема 6. 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.
Тема 7. Обобщенный метод инструментальных переменных.
Обобщенный метод инструментальных переменных. Выполнение оценок параметров. Двухшаговый метод наименьших квадратов (2SLS). Пример Кейнсиансокй модели, Тесты спецификации, Тест Саргана. Слабые инструменты.
Тема 8. Метод моментов.
Пояснение идеи метода на примере многопериодной модели рационального потребления. Пример оценки генерального среднего. Пример оценки параметров линейной модели.
Тема 9. Обобщенный метод моментов.
Оптимальное решение системы нормальных уравнений. Распределение оценок. Преимущества и недостатки GMM. Тест переопределенности (overidentifying restrictions test).

Элементы контроля

Контрольная работа
Активность
Экзамен

Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация (2 модуль)
0.1 * Активность + 0.4 * Контрольная работа + 0.5 * Экзамен

Программа дисциплины