• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Бакалавриат 2023/2024

Основы эконометрики

Направление: 38.03.01. Экономика
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

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

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

Содержание учебной дисциплины

  • Введение в статистический анализ
  • Линейная регрессия
  • Нелинейная регрессионная модель
  • Метод главных компонент
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Аудиторная работа
    В 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.
  • неблокирующий Домашняя работа
    Расчетный проект представляет собой групповое домашнее задание, в котором студентам необходимо выбрать и самостоятельно проанализировать кросс-секционные данные.
  • неблокирующий Контрольная работа
    В контрольной работе проверяются навыки решения задач изученными методами, сравнения и анализа решений, полученных разными способами, умение интерпретировать найденные решения и знание основных понятий курса.
  • блокирующий Экзамен
    Экзамен 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

Промежуточная аттестация

  • 2023/2024 учебный год 4 модуль
    0.15 * Аудиторная работа + 0.15 * Домашняя работа + 0.3 * Контрольная работа + 0.4 * Экзамен
Список литературы

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.

Авторы

  • Борисова Елена Феликсовна
  • Чадов Алексей Леонидович
  • Салтыкова Анастасия Дмитриевна
  • Шенкман Евгения Андреевна