Бакалавриат 2023/2024

Регрессионный анализ: панельные данные и каузальность

Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»

Статус: Курс по выбору (Политология)

Направление: 41.03.04. Политология

Кто читает: Кафедра высшей математики

Где читается: Факультет социальных наук

Когда читается: 3-й курс, 1, 2 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Сальникова Дарья Вячеславовна

Язык: русский

Кредиты: 7

Контактные часы: 70

Программа дисциплины

Аннотация

Курс «Регрессионный анализ: панельные данные и каузальность» состоит из двух частей: в рамках первой части студенты осваивают статистические инструменты для анализа панельных данных, вторая часть знакомит студентов с проблемой эндогенности в регрессионном анализе. Изучаемый теоретический материал иллюстрируется примерами из исследований в области социальных наук. На семинарах используется RStudio для отработки применения статистических методов анализа. Для успешного освоения материала студенты должны знать основы статистики и регрессионный анализ в объеме курсов «Теория вероятностей и математическая статистика» и «Введение в многомерный статистический анализ».

Цель освоения дисциплины

• выработать базовые компетенции по решению задач, связанных с анализом эмпирических данных с помощью методов многомерной статистики.

Планируемые результаты обучения

• Умеет выбирать релеватную спецификацию модели для анализа панельных данных, корректно интерпретирует результаты оценивания модели с фиксированными эффектами и модели со случайными эффектами
• Умеет выбрать и обосновать спецификацию модели со смешанными эффектами для анализа панельных данных, корректно интерпретирует оценки коэффициентов в моделях со смешанными эффектами, понимает различие между фиксированными и случайными эффектами в контексте модели со смешанными эффектами.
• Умеет диагностировать потенциальные источники эндогенности. Корректно применяет методы инструментальных переменных и difference-in-differences, а также корректно интерпретирует результаты.

Содержание учебной дисциплины

• Основы анализа панельных данных: модели с фиксированными эффектами и модели со случайными эффектами
• Анализ панельных данных с помощью моделей со смешанными эффектами
• Эндогенность в регрессионном анализе

Элементы контроля

• Проверочная работа 1
• Домашние задания
• Активность на семинарах
• Контрольная работа
• Экзаменационная работа
• Эссе
• Проверочная работа 2

Промежуточная аттестация

• 2023/2024 учебный год 2 модуль
  0.1 * Активность на семинарах + 0.15 * Домашние задания + 0.15 * Контрольная работа + 0.05 * Проверочная работа 1 + 0.1 * Проверочная работа 2 + 0.3 * Экзаменационная работа + 0.15 * Эссе

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Joshua D. Angrist, & Jörn-Steffen Pischke. (2014). Mastering ’Metrics: The Path from Cause to Effect. Princeton University Press. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsrep&AN=edsrep.b.pup.pbooks.10363
• Morgan, S. L., & Winship, C. (2007). Counterfactuals and Causal Inference : Methods and Principles for Social Research. Cambridge University Press.
• Mostly harmless econometrics : an empiricist's companion, Angrist, J. D., 2009

Рекомендуемая дополнительная литература

• Econometric analysis of cross section and panel data, Wooldridge, J. M., 2002
• Анализ панельных данных и данных о длительности состояний - 978-5-7598-1093-3 - Ратникова Т. А., Фурманов К. К. - 2014 - Москва: ВШЭ - https://ibooks.ru/bookshelf/352915 - 352915 - iBOOKS

Авторы

• Сальникова Дарья Вячеславовна
• Сальникова Дарья Вячеславовна