Микроэконометрика качественных данных

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 по выбору (Прикладная экономика)

Направление: 38.04.01. Экономика

Кто читает: Департамент прикладной экономики

Где читается: Факультет экономических наук

Когда читается: 1-й курс, 4 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Коссова Елена Владимировна, Потанин Богдан Станиславович

Прогр. обучения: Прикладная экономика

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 40

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Курс «Микроэконометрика качественных данных» посвящен моделям, описывающим ситуацию, когда в качестве зависимой переменной в эконометрической модели выступает переменная, характеризующая наличие или отсутствие некоторого качества рассматриваемого объекта. Такие модели называются моделями вероятностного выбора. Сфера применений моделей вероятностного выбора чрезвычайно широка. Классическими примерами их применения являются задачи прогнозирования долей рынка и дефолтов компаний, модели голосования/предпочтения, уравнения занятости, моделирование уровня образования и многие другие задачи, в которых требуется определить детерминанты некоторого выбора и спрогнозировать его вероятность. В дополнение к моделям вероятностного выбора в курсе рассматриваются также модели с ограниченными значениями зависимой переменной. Это модели Тобина и Хекмана, позволяющие работать с так называемыми усеченными выборками, и с выборками, подверженными смещению отбора. Классическим примером применения модели Хекмана является оценивание уравнения заработной платы, когда наблюдаемый фактор – заработная плата – доступен только для работающих индивидов. Для успешного усвоения курса слушателям необходимо иметь базовые знания по теории вероятностей, математической статистике и эконометрике. Курс носит прикладной характер. Семинарские занятия проходят в компьютерных классах. Изложение теоретических подходов к оцениванию рассматриваемых в курсе моделей сопровождается практическими примерами и выполнением компьютерных заданий с использованием статистического пакета STATA (R, EViews) и баз данных РОССТАТа, RLMS и других.

Цель освоения дисциплины

Целями освоения дисциплины «Микроэконометрика качественных данных» являются овладение методами анализа микроэкономических данных, оценивания моделей с качественными и ограниченными значениями зависимой переменной, навыками работы со статистическими пакетами.

Планируемые результаты обучения

Умение оценивать и интерпретировать вероятностные модели бинарного выбора
Умение оценивать и интерпретировать системы бинарных уравнений с коррелированными ошибками
Умение грамотно выбирать и оценивать эконометрические модели по усечённым, цензурированным данным и данным, подверженным смещению отбора наблюдений
Умение применять современные непараметрические подходы к оцениванию моделей со смещением отбора.

Содержание учебной дисциплины

Модели бинарного выбора
Линейная вероятностная модель. Probit и logit модели. Предельные эффекты. Тестирование общей линейной гипотезы. Прогнозирование. Ошибки спецификации.
Системы бинарных уравнений с коррелированными ошибками
Внешне несвязанные и иерархические системы бинарных уравнений. Условия идентификации. Особенности оценивания и интерпретации результатов. Предельные эффекты совместных и условных вероятностей.
Модели с ограниченными значениями зависимой переменной
Усечённые и цензурированные выборки. Особенности функции правдоподобия. Truncated модели. Модель Тобина. Предельные эффекты и прогнозирование безусловного и условного математического ожидания зависимой переменной. Смещение отбора. Модель Хекмана. Предельные эффекты, прогнозирование и тестирование гипотез. Выбор между моделями Тобина, Хекмана и классической линейной регрессионной моделью. Модели с переключением.
Непараметрический подход к оцениванию моделей со смещением отбора
Критика параметрического подхода Хекмана. Двух и трёх шаговые процедуры оценивания модели Хекмана с корректировкой смещения отбора как неизвестной функции от объясняющих переменных. Методы Галланта и Нички, Ньюи и Велла, Робинсона.

Элементы контроля

домашнее задание №1
домашнее задание №2
экзамен
домашнее задание №1
домашнее задание №2
экзамен

Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация (4 модуль)
0.4 * домашнее задание №1 + 0.4 * домашнее задание №2 + 0.2 * экзамен

Программа дисциплины