• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Бакалавриат 2022/2023

Эконометрика

Статус: Курс обязательный (Мировая экономика)
Направление: 38.03.01. Экономика
Когда читается: 3-й курс, 1-3 модуль
Формат изучения: с онлайн-курсом
Онлайн-часы: 20
Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ
Преподаватели: Клюева Анна Дмитриевна, Поляков Константин Львович, Цветкова Анна Николаевна
Язык: русский
Кредиты: 7
Контактные часы: 104

Программа дисциплины

Аннотация

Настоящая программа учебной дисциплины устанавливает минимальные требования к знаниям и умениям студента и определяет содержание и виды учебных занятий и отчетности. Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления 38.03.01 "Экономика" подготовки бакалавра, изучающих дисциплину «Эконометрика».
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Цель дисциплины — дать студентам научное представление о методах и моделях современной эконометрики, которые позволяют давать количественную оценку основным закономерностям экономической теории, а также прогнозировать социально-экономические процессы.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Умеет содержательно интерпретировать параметры моделей с панельными данными.
  • Знает методы обнаружения «единичных корней».
  • Знает определение модели ARMA.
  • Знает определение стационарности в широком смысле.
  • Умеет определять наличие/отсутствие стационарности.
  • Умеет построить модель ARMA.
  • Умеет приводить ряд к стационарному виду.
  • Умеет проверять гипотезы из прикладной области с помощью построенной МЛР на основе проверки статистических гипотез.
  • Умеет выбирать релеватную спецификацию модели для анализа панельных данных, корректно интерпретирует результаты оценивания модели с фиксированными эффектами и модели со случайными эффектами
  • Записывает уравнение регрессии, учитывающее панельный характер данных.
  • Умеет оценивать параметры моделей с панельными данными
  • Знать основные принципы регрессионного анализа панельных данных и уметь с ними работать
  • Умеет строить модель долговременного и гармонического тренда временного ряда
  • Знать основные задачи, решаемые с использованием статистического обучения.
  • Знать основные проблемы, возникающие при использовании статистического обучения.
  • Уметь выполнить иерархическую кластеризацию данных и интерпретировать полученные результаты
  • Уметь выполнить кластеризацию к-средних с выбором оптимального числа кластеров. Уметь интерпретировать полученные результаты.
  • Уметь выбрать количество и построить главные компоненты для заданного набора данных.
  • Уметь дать интерпретацию главным компонентам.
  • Знать понятия "выброс для линейной регрессии", "точка разбалансировки".
  • Уметь диагностировать точки разбалансировки и выбросы для линейной регрессии.
  • Уметь специфицировать и оценить модель логистической регрессии.
  • Уметь оценить качество модели логистической регрессии
  • Уметь построить регрессионное дерево
  • Уметь построить дерево классификации
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • МИРЭК_1. Предварительный анализ данных
  • МИРЭК_2. Модель линейной регрессии (МЛР).
  • МИРЭК_3. Метод наименьших квадратов и линейная регрессия. Статистические свойства МНК оценки параметров МЛР.
  • МИРЭК_4. Анализ значимости регрессоров. Прогнозирование.
  • МИРЭК_5. Нарушение основных гипотез МЛР.
  • МИРЭК_1-5. Обучение с учителем. Регрессионные модели с переменной структурой. Проверка гипотез о свойствах объектов и явлений с помощью МЛР.
  • МИРЭК_1-10. Моделирование сезонных и не сезоных явлений.
  • МИРЭК_1-11. Определение и классификация временных рядов.
  • МИРЭК_9. Моделирование влияния внешних переменных на основные показатели процессов
  • МИРЭК_1-12. Модели нестационарных процессов.
  • МИРЭК_1-9. Модели панельных данных
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Работа на семинарах 1
    За работу на семинаре студент может получить от одного до пяти баллов. Один балл – студент только посетил семинар. В конце модуля баллы за работу на семинарах суммируются и переводятся в десятибалльную шкалу. Текущая оценка TO=10 Score/Score_max , где Score — сумма баллов, полученная за работу на семинарах. Score_max — максимальная сумма баллов в группе.
  • неблокирующий Работа на семинарах 2
    За работу на семинаре студент может получить от одного до пяти баллов. Один балл – студент только посетил семинар. В конце модуля баллы за работу на семинарах суммируются и переводятся в десятибалльную шкалу. Текущая оценка TO=10 Score/Score_max , где Score — сумма баллов, полученная за работу на семинарах. Score_max — максимальная сумма баллов в группе.
  • неблокирующий Работа на семинарах 3
    За работу на семинаре студент может получить от одного до пяти баллов. Один балл – студент только посетил семинар. В конце модуля баллы за работу на семинарах суммируются и переводятся в десятибалльную шкалу. Текущая оценка TO=10 Score/Score_max , где Score — сумма баллов, полученная за работу на семинарах. Score_max — максимальная сумма баллов в группе.
  • неблокирующий Самостоятельная работа 1
    Самостоятельная работа выполняется в рамках часов, отведенных для этого в программе курса. Задание для самостоятельной работы оформлено в виде «Шаблон отчета о самостоятельной работе» (Шаблона), содержащего как само задание, так и структуру отчета. Менять структуру отчета запрещается. Шаблон содержит описание минимальных требований к полученным результатам для получения оценки "хорошо" (6 баллов)
  • неблокирующий Самостоятельная работа 2
    Самостоятельная работа выполняется в рамках часов, отведенных для этого в программе курса. Задание для самостоятельной работы оформлено в виде «Шаблон отчета о самостоятельной работе» (Шаблона), содержащего как само задание, так и структуру отчета. Менять структуру отчета запрещается. Шаблон содержит описание минимальных требований к полученным результатам для получения оценки "хорошо" (6 баллов)
  • неблокирующий Экзамен
    Экзамен проводится в конце третьнго модуля в виде письменного теста на 45 минут с вариантами ответов на вопросы. Каждый вопрос предполагает один или несколько правильных вариантов ответа. Результат оценивается по десятибалльной шкале.
  • неблокирующий Тест
    Тест проводится в конце первого модуля в виде письменного теста на 30 минут с вариантами ответов на вопросы. Каждый вопрос предполагает один или несколько правильных вариантов ответа. Результат оценивается по десятибалльной шкале.
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2022/2023 учебный год 1 модуль
    0.7 * Работа на семинарах 1 + 0.3 * Тест
  • 2022/2023 учебный год 3 модуль
    0.3 * Самостоятельная работа 1 + 0.1 * Работа на семинарах 2 + 0.1 * Работа на семинарах 3 + 0.2 * Экзамен + 0.3 * Самостоятельная работа 2
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Анализ временных рядов и прогнозирование : учебник для вузов, Афанасьев, В. Н., 2010
  • Введение в эконометрический анализ панельных данных : учеб. пособие, Ратникова, Т. А., 2010
  • Эконометрика. Начальный курс : учебник для вузов, Магнус, Я. Р., 2001
  • Эконометрика. Начальный курс : учебник для вузов, Магнус, Я. Р., 2021

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Анализ временных рядов. Прогноз и управление. Вып.1: ., Бокс, Дж., 1974
  • Анализ временных рядов. Прогноз и управление. Вып.2: ., Бокс, Дж., 1974
  • Анализ панельных данных и данных о длительности состояний : учеб. пособие, Ратникова, Т. А., 2014
  • Эконометрика - 2: продвинутый курс с приложениями в финансах : учебник, Айвазян, С. А., 2015
  • Эконометрика : учебник и практикум для прикладного бакалавриата, Демидова, О. А., 2017
  • Эконометрика для начинающих : дополнительные главы, Носко, В. П., 2005
  • Эконометрика для начинающих : Осн. понятия, элементарные методы, граница применимости, интерпретация результатов, Носко, В. П., 2000
  • Эконометрика. Кн. 1: Ч. 1: Основные понятия, элементарные методы; Ч.2 : Регрессионный анализ временных рядов, Носко, В. П., 2011

Авторы

  • Поляков Константин Львович