Бакалавриат
2023/2024
Основы эконометрики
Статус:
Курс обязательный (Международный бакалавриат по бизнесу и экономике)
Направление:
38.03.01. Экономика
Кто читает:
Департамент экономики и финансов
Где читается:
Факультет менеджмента (Пермь)
Когда читается:
2-й курс, 4 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Охват аудитории:
для своего кампуса
Язык:
русский
Кредиты:
4
Контактные часы:
48
Программа дисциплины
Аннотация
Эконометрика – один из трех китов, на которых держится экономическая наука, поэтому ни один уважающий себя экономист не может обойтись без ее изучения. Целью освоения эконометрики является получение навыков поиска и оценки зависимостей в реальных данных, а также их последующая визуализация, интерпретация и использование для прогнозирования. В курсе будут рассмотрены темы, которые необходимы для успешного освоения основных понятий и методов, связанных с анализом данных и эконометрикой.Помимо совершенствования вышеописанных умений знание эконометрики приносит престижные и финансовые плоды: так, согласно hh.ru, средняя з/п по вакансиям, требующим знание эконометрики, составляет 110 тыс. рублей, а потенциальными работодателями для эконометристов выступают: ЦБ РФ, Алабуга, Яндекс и другие.
Цель освоения дисциплины
- Знать и применять основные методы базового анализа данных, понимать применимость и ограничение этих методов
- Знать и применять базовые регрессионные модели, понимать применимость и ограничение этих моделей
Планируемые результаты обучения
- Понимать и корректно использовать основные статистические понятия
- Вычислять релевантные описательные статистики и интерпретировать полученные результаты
- Визуализировать данные с помощью простейших видов диаграмм: линейной, точечной, столбчатой
- Уметь реализовывать все шаги проверки статистических гипотез
- Применять параметрические статистические критерии для проверки гипотез
- Применять непараметрические статистические критерии для проверки гипотез
- Строить уравнение линейной регрессии с использованием метода наименьших квадратов
- Оценивать качество модели линейной регрессии с помощью релевантных метрик
- Оценивать качество модели логистической регрессии с помощью релевантных метрик
- Уметь интерпретировать коэффициенты линейной регрессии
- Выбирать релевантную эконометрическую спецификацию
- Интерпретировать коэффициенты логистической регрессии и предельные эффекты
- Уметь конструировать главные компоненты
- Распознавать ситуации, когда целесообразно применять метод главных компонент
- Интерпретировать сконструированные компоненты
Содержание учебной дисциплины
- Введение в статистический анализ
- Линейная регрессия
- Нелинейная регрессионная модель
- Метод главных компонент
Элементы контроля
- Аудиторная работаВ течение всего курса преподаватель оценивает работу студентов на семинарских занятиях. В основе оценки за аудиторную работу лежат результаты микроконтролей. Микроконтроли проводится в среднем на двух семинарах из каждых трех. Набранные за микроконтроли баллы суммируются и делятся на максимально возможный балл за все микроконтроли. Полученная оценка, выраженная в десятках процентов, является базовой для оценки за работу на семинарах. Например, если накопленный балл за микроконтроли равен 13 баллам при максимуме в 20 баллов, то базовая оценка составит 6,5 балла. Полученная оценка округляется и корректируется на 1-2 балла в обе стороны с учетом посещения аудиторных занятий, выполнения или не выполнения домашних заданий, решения индивидуальных заданий повышенной сложности, активности студентов при решении задач и при совместном обсуждении на семинарах. Оценки за работу на аудиторных занятиях преподаватель выставляет в рабочую ведомость. Итоговые оценки за аудиторную и самостоятельную работу по 10-ти балльной шкале рассчитываются преподавателем и сообщаются студентам на последнем аудиторном занятии курса.
- Домашняя работаРасчетный проект представляет собой групповое домашнее задание, в котором студентам необходимо выбрать и самостоятельно проанализировать кросс-секционные данные.
- Контрольная работаВ контрольной работе проверяются навыки решения задач изученными методами, сравнения и анализа решений, полученных разными способами, умение интерпретировать найденные решения и знание основных понятий курса.
- ЭкзаменЭкзамен по дисциплине проводится форме письменной работы на 80 минут. Работа состоит из двух частей: тестовой и открытой. На экзамене студенту разрешается иметь при себе и использовать пишущие принадлежности и линейку. На экзамене студенту не разрешается иметь при себе любые электронные устройства (в том числе сотовые телефоны и электронные часы) и любые справочные материалы за исключением перечисленных выше.
Промежуточная аттестация
- 2023/2024 учебный год 4 модуль0.15 * Аудиторная работа + 0.15 * Домашняя работа + 0.3 * Контрольная работа + 0.4 * Экзамен
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Frederick J Gravetter, Larry B. Wallnau, Lori-Ann B. Forzano, & James E. Witnauer. (2020). Essentials of Statistics for the Behavioral Sciences, Edition 10. Cengage Learning.
- Wooldridge, J. M. . (DE-588)131680463, (DE-627)512715513, (DE-576)298669293, aut. (2013). Introductory econometrics a modern approach Jeffrey M. Wooldridge.
- Анализ данных : учебник для вузов / В. С. Мхитарян [и др.] ; под редакцией В. С. Мхитаряна. — Москва : Издательство Юрайт, 2020. — 490 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-00616-2. — Текст : электронный // ЭБС Юрайт [сайт]. — URL: http://biblio-online.ru/bcode/450166 (дата обращения: 31.08.2020).
Рекомендуемая дополнительная литература
- Newbold, P., Carlson, W. L., & Thorne, B. (2013). Statistics for Business and Economics: Global Edition (Vol. Eight edition). Boston, Massachusetts: Pearson Education. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1417883
- Демидова, О. А. Эконометрика : учебник и практикум для вузов / О. А. Демидова, Д. И. Малахов. — Москва : Издательство Юрайт, 2023. — 334 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-00625-4. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/511223 (дата обращения: 27.08.2024).
- Тихомиров, Д. А., Анализ данных (с применением программы SPSS) : учебник / Д. А. Тихомиров. — Москва : КноРус, 2022. — 244 с. — ISBN 978-5-406-09208-8. — URL: https://book.ru/book/942678 (дата обращения: 27.08.2024). — Текст : электронный.