2022/2023
Эконометрика (продвинутый уровень)
Статус:
Маго-лего
Кто читает:
Практико-ориентированные магистерские программы факультета экономических наук
Когда читается:
1, 2 модуль
Охват аудитории:
для своего кампуса
Язык:
русский
Кредиты:
6
Контактные часы:
64
Программа дисциплины
Аннотация
Курс «Эконометрика (продвинутый уровень)» рассчитан на студентов 1-го года обучения по магистерской программе «Корпоративные финансы» и представляет собой одну из базовых дисциплин фундаментального экономического образования. Для образовательной программы «Корпоративные финансы» настоящая дисциплина является обязательной. Для успешного овладения материалом дисциплины желательно обладать знаниями базового уровня следующих разделов высшей математики: теория вероятностей, математическая статистика, линейная алгебра, теория оптимизации. Сведения, полученные в курсе, необходимы при изучении дисциплины «Макроэкономика», и могут быть использованы в курсах «Эмпирические корпоративные финансы», «Стохастический анализ в финансах», «Моделирование рисков», «Анализ финансовых временных рядов», «Корпоративные финансы: оценка стоимости компаний», «Финансовое моделирование в фирме», «Финансовое поведение населения». Материал курса предназначен для проведения эмпирических исследований при подготовке курсовой работы и магистерской диссертации.
Цель освоения дисциплины
- Дать студентам представление о многообразии современных подходов эконометрического исследования Научить пониманию и использованию математического языка, на котором принято обосновывать их использование в исследованиях Привить критический подход при отборе инструментов анализа и осознание необходимости тщательного тестирования статистической адекватности получаемых моделей Развить навыки содержательной интерпретации результатов Научить слушателей корректному использованию инструментов анализа на практике при работе со специализированными эконометрическими программами (STATA).
Планируемые результаты обучения
- Иметь представление о спектре подходов к оценке регрессии.
- Уметь оценивать простую регрессию, используя МНК
- Уметь тестировать адекватность оцененных моделей и корректировать способы оценки параметров в случае выявления отклонений
- Уметь выявлять эндогенность, подбирать инструментальные переменные, тестировать валидность и релевантность инструментов
Содержание учебной дисциплины
- Методология эконометрического исследования
- Классическая линейная регрессионная модель, метод наименьших квадратов, метод максимального правдоподобия
- Регрессионный анализ при нарушении предпосылок классической линейной регрессионной модели
- Эндогенность и инструменты, обобщенный метод моментов
- Ведение в анализ временных рядов и оценивание динамических моделей
- Модели анализа панельных данных
- Модели с дискретными зависимыми переменными
Элементы контроля
- Тест 1
- Тест 2
- Экзамен
- Домашнее заданиеОценивание регрессионных моделей по реальным данным
Промежуточная аттестация
- 2022/2023 учебный год 2 модуль0.25 * Тест 2 + 0.15 * Тест 1 + 0.4 * Экзамен + 0.2 * Домашнее задание
