Магистратура 2021/2022

Математическая экономика и статистика

Статус: Курс обязательный (Прикладная экономика и математические методы)

Направление: 38.04.01. Экономика

Кто читает: Департамент математики

Где читается: Санкт-Петербургская школа экономики и менеджмента

Когда читается: 1-й курс, 1, 2 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Панкратова Ярославна Борисовна

Прогр. обучения: Прикладная экономика и математические методы

Язык: английский

Кредиты: 6

Контактные часы: 52

Course Syllabus

Abstract

Курс «Математическая экономика и статистика» предназначен для магистрантов, желающих получить базовые знания в области прикладной математики, используемой в экономике. Курс состоит из теории вероятностей, статистики, оптимизации и динамических систем. Включает в себя такие разделы, как: 1. Основы теории вероятностей. 2. Статистика: оценка, доверительные интервалы, проверка гипотез, случайные процессы, временные ряды. 3. Математическое программирование: постановка задачи, классификация задач математического программирования, линейное программирование, выпуклый анализ, теорема Куна-Таккера. 4. Динамические системы: разностные уравнения, системы разностных уравнений, стохастические линейные разностные уравнения, основные методы решения дифференциальных уравнений, динамическая оптимизация.

Learning Objectives

• Being able to perform probabilistic and statistical calculations in standard formulations, give a meaningful interpretation of the results of calculations, process empirical and experimental data.
• Being able to investigate the local behavior and stability of nonlinear dynamical systems in the vicinity of a hyperbolic stationary point.
• Have the skills of probabilistic statistical thinking, have an idea about basic concepts of nonlinear dynamics

Expected Learning Outcomes

• able to define MA, ARMA, ARIMA processes
• can compute conditional and total probabilities, knows basic laws of probabilities
• can compute large sample and small sample confidence interval
• can solve first order linear difference equations and LDE of order p
• can solve nonlinear programming using Lagrange theorem and Kuhn-Tucker conditions
• can solve problems of dynamic programming using Bellman equation
• can solve system of linear difference equations
• can test hypothesis on defined significance level
• can use method of moments and method of of maximum likelihood
• can use simplex algorithm to solve linear programming problem
• know key concepts of mathematical programming
• knows properties of Markov chains, can solve problems

Course Contents

• Probability
• Estimation
• Confidence intervals
• Hypothesis testing
• Time series models
• Markov chains
• Introduction to mathematical programming
• Linear programming
• Nonlinear programming
• Linear difference equations
• System of linear difference equations
• Dynamic programming

Assessment Elements

• Activity
• Exam
• Homework 1
• Homework 2
• Test 1
• Test 2

Interim Assessment

• 2021/2022 2nd module
  0.4 * Exam + 0.12 * Activity + 0.12 * Homework 1 + 0.12 * Test 2 + 0.12 * Homework 2 + 0.12 * Test 1

Bibliography

Recommended Core Bibliography

• Ljungqvist, L., & Sargent, T. J. (2012). Recursive Macroeconomic Theory (Vol. 3rd ed). Cambridge, Mass: The MIT Press. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=550665

Recommended Additional Bibliography

• Takayama,Akira. (1985). Mathematical Economics. Cambridge University Press. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsrep&AN=edsrep.b.cup.cbooks.9780521314985

Authors

• PANKRATOVA YAROSLAVNA BORISOVNA