Бакалавриат
2023/2024
Модели с качественными и ограниченными зависимыми переменными
Статус:
Курс по выбору (Экономика)
Направление:
38.03.01. Экономика
Кто читает:
Департамент прикладной экономики
Где читается:
Факультет экономических наук
Когда читается:
4-й курс, 1, 2 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Охват аудитории:
для своего кампуса
Язык:
русский
Кредиты:
6
Контактные часы:
56
Программа дисциплины
Аннотация
Целями освоения дисциплины являются овладение методами анализа микроэкономических данных, оценивания моделей с качественными и ограниченными значениями зависимой переменной, навыками работы со статистическими пакетами. Методы эконометрического анализа моделей с ограниченными значениями зависимой переменной, изучаемые в дисциплине, могут быть использованы в дальнейшем при подготовке выпускных квалификационных работ.
Цель освоения дисциплины
- Научить слушателей грамотно выбирать, оценивать и интерпретировать эконометрические модели, применяемые для анализа микро-данных, то есть данных, поступающих из опросов домохозяйств, предприятий, индивидов и т.п.
Планируемые результаты обучения
- Умение выбирать и оценивать модели множественного выбора, наиболее адекватные имеющимся данным, и интерпретировать их результаты.
- Умение грамотно выбирать и оценивать эконометрические модели по усечённым, цензурированным данным и данным, подверженным смещению отбора наблюдений
- Умение оценивать вероятностные модели по сгруппированным данным
- Умение оценивать и интерпретировать вероятностные модели бинарного выбора
- Умение оценивать и интерпретировать системы бинарных уравнений с коррелированными ошибками
- Умение оценивать модели бинарного выбора и модели с ограниченными значениями зависимой переменной по панельным данным
- Умение применять современные непараметрические подходы к оцениванию моделей со смещением отбора.
Содержание учебной дисциплины
- Модели бинарного выбора
- Оценивание вероятностей по сгруппированным данным
- Системы бинарных уравнений с коррелированными ошибками
- Модели бинарного выбора и модели с ограниченными значениями объясняемой переменной, оцениваемые по панельным данным
- Модели множественного выбора
- Модели с ограниченными значениями зависимой переменной
- Непараметрический подход к оцениванию моделей со смещением отбора
Промежуточная аттестация
- 2023/2024 учебный год 2 модуль0.3 * Домашнее задание 1 + 0.3 * Домашнее задание 2 + 0.2 * Презентация + 0.2 * Экзамен
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Bruce E. Hansen, Donald W. K. Andrews, A. Ronald, Gallant Douglas, W. Nychka, & James G. Mackinnon. (n.d.). Semi-Nonparametric Maximum Likelihood Estimation. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.7BD2F74E
- Cameron, A. C., & Trivedi, P. K. (2005). Microeconometrics : Methods and Applications. New York, NY: Cambridge University Press. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=138992
- Cameron, A. C., & Trivedi, P. K. (2005). Microeconometrics. Cambridge University Press. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsrep&AN=edsrep.b.cup.cbooks.9780521848053
- Das, M., Newey, W. K., & Vella, F. (2003). Nonparametric Estimation of Sample Selection Models. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.D0561FB4
- Robinson, P. M. (1988). Root- N-Consistent Semiparametric Regression. Econometrica, (4), 931. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsrep&AN=edsrep.a.ecm.emetrp.v56y1988i4p931.54
- Эконометрика. Начальный курс : учебник для вузов, Магнус, Я. Р., 2004
- Эконометрика. Начальный курс : учебник для вузов, Магнус, Я. Р., 2005
- Эконометрика. Начальный курс : учебник для вузов, Магнус, Я. Р., 2007
Рекомендуемая дополнительная литература
- A. Colin Cameron, & Pravin K. Trivedi. (2010). Microeconometrics Using Stata, Revised Edition. StataCorp LP. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsrep&AN=edsrep.b.tsj.spbook.musr