Количественные методы анализа экономики

2022/2023

Статус: Маго-лего

Кто читает: Практико-ориентированные магистерские программы факультета экономических наук

Когда читается: 2 модуль

Онлайн-часы: 20

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Вакуленко Елена Сергеевна

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 6

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Этот курс о методах анализа данных, которые применяются в экономике. Основное преимущество данного курса - простота изложение материала, без теоретических доказательств и выкладок. На лекциях будут рассмотрены примеры анализа реальных экономических задач с применением статистических и эконометрических методов. Слушатели получат представление о первичных методах анализа данных, проверке статистических гипотез, а также основных эконометрических моделях, методах их оценивания и области применения. Курс особенно будет полезен для тех, кто не имеет серьезной математической подготовки, но хочет научиться анализировать статистические данные, получив базовые навыки и освоив интуицию методов анализа.

Цель освоения дисциплины

Целями освоения дисциплины «Количественные методы в экономике» являются: 1) Получение студентами представления о первичных методах анализа данных, проверки статистических гипотез, а также основных эконометрических моделях и методах их оценивания, области их применения; 2) Освоение студентами статистических пакетов, позволяющих проводить первичный анализ данных и применять эконометрические методы к анализу реальных статистических данных.

Планируемые результаты обучения

1. знает основы статистических и эконометрических методов анализа данных;
2. умеет проводить первичный анализ данных на основании описательных статистик, таблиц и графиков;
3. умеет применять эконометрические методы оценивания при работе с реальными статистическими данными;
4. владеет навыками работы с модулями статистических пакетов Excel и STATA , позволяющими применить эконометрические методы оценивания;
5. владеет методикой и методологией проведения научных исследований в профессиональной сфере;
6. владеет навыками самостоятельной исследовательской работы.

Содержание учебной дисциплины

Тема 1. Введение. Зачем нужен анализ данных? Какие данные есть и где их найти.
Тема 2. Как проводить анализ "на глаз". Визуальный анализ.
Тема 3. "Средняя температура по больнице" или, о чем говорят описательные статистики и как их правильно интерпретировать.
Тема 4. Дороже ли квартиры на северо-западе Москвы, чем квартиры на юго-востоке столицы? Проверка простейших статистических гипотез.
Тема 5. Индексы и их применение. Темпы роста и прироста.
Тема 6. Модель ценообразования стоимости акций (CAPM): парная регрессия.
Тема 7. Производственная функция и эффект масштаба: множественная регрессия.
Тема 8. Измерение изменения качества: построение гедонического индекса цен для компьютеров с помощью методов множественной регрессии.
Тема 9. Анализ факторов, влияющих на заработную плату, и измерение дискриминации в оплате труда: фиктивные переменные в моделях регрессии.
Тема 10. Фондовые рынки: применение методов анализа временных рядов.

Элементы контроля

Домашняя работа
Проектная работа
Экзамен
Контрольная работа
В случае болезни или отсутствия на контрольной работе по уважительной причине, студенту нужно предупредить преподавателя, проводящего контрольную работу, до ее начала. Повторное проведение контрольных работ для студентов, пропустивших их по уважительной причине, не производится, но вес контрольной работы переносится на проектную работу. В случае пропуска контрольной работы по неуважительной причине и/или отсутствия соответствующих документов повторное проведение контрольной работы не производится и в качестве оценки выставляется 0 баллов. Пересдача элементов текущего контроля (контрольных работ) не производится.
Тесты на платформе
Экзамен

Промежуточная аттестация

2022/2023 учебный год 2 модуль
1 * Тесты на платформе + 0 * Экзамен

Программа дисциплины