Микроэконометрика панельных данных

Магистратура 2022/2023

Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»

Статус: Курс по выбору (Экономика и экономическая политика)

Направление: 38.04.01. Экономика

Кто читает: Департамент прикладной экономики

Где читается: Факультет экономических наук

Когда читается: 2-й курс, 3 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Ратникова Татьяна Анатольевна

Прогр. обучения: Экономика и экономическая политика

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 40

Полная версия программы учебной дисциплины Задать вопрос

Аннотация

Дисциплина «Микроэконометрика панельных данных» – охватывает темы эконометрики продвинутого уровня и предназначена для изучения теории и практики применения специальных методов вероятностно-статистического анализа данных экономических экспериментов, призванных для оценивания зависимостей по пролонгированным выборкам объектов, в роли которых могут выступать индивиды, семьи, фирмы, регионы, страны и т.п. Наличие последовательного ряда наблюдений позволяет учесть индивидуальные особенности различных единиц наблюдения, индивидуальные особенности их эволюции, а также изучать продолжительность пребывания объектов в том или ином состоянии (например, длительность периодов бедности для домохозяйств или периодов безработицы для индивидов). В курсе изучаются базовые теоретические концепции анализа панельных данных, а также принципы построения наиболее востребованных моделей. Примеры использования изложенных методов на практике демонстрируются на реальных данных (РМЭЗ, PSID, Bloomberg). Дисциплина может быть полезна кругу лиц, специализирующихся в областях математических методов анализа экономики, микро- и макро- экономического анализа, экономики фирм, анализа потребительского поведения населения, рынка труда, экономики здравоохранения, демографии. Применение изученных методов к реальным российским статистическим данным позволит слушателям глубже понять цели и задачи экономической политики государства (или фирмы), а также научиться оценивать результаты этой политики. Учебный процесс состоит из посещения студентами лекций и практических занятий. Последние проводятся в компьютерных классах в эконометрическом пакете Stata, в котором запрограммирован самый обширный на сегодняшний день спектр методов анализа панельных данных.

Цель освоения дисциплины

Цель курса – познакомить слушателей с методами анализа панельных данных и примерами их применения в различных областях экономики и управления. В ходе практических занятий, проводимых в компьютерных классах, предполагается научить слушателей корректному использованию инструментов анализа панельных данных на практике при работе со специализированными эконометрическими программами (STATA).

Планируемые результаты обучения

Знать в каких областях применяются изученные модели и методы исследования адекватности данных моделей
Обладать навыками работы со статистическими пакетами
Уметь анализировать, верифицировать, оценивать полноту информации в ходе профессиональной деятельности, при необходимости восполнять и синтезировать недостающую информацию и работать в условиях неопределенности
Уметь находить данные, необходимые для анализа и проведения экономических расчетов, используя различные источники информации
Уметь работать с большими массивами разнообразной информации, составлять прогноз основных социально-экономических показателей деятельности предприятия, отрасли, региона и экономики в целом, в т.ч. используя современные информационно-компьютерные технологии
Уметь строить и анализировать математические модели экономических явлений

Содержание учебной дисциплины

Введение
Особенности оценивания моделей с панельными данными в условиях гетероскедастичности и серийных корреляций случайных возмущений.
Оценивание коэффициентов панельных регрессий в условиях эндогенности
Обобщенный метод моментов и оценивание динамических моделей
Оценивание моделей с дискретными и ограниченными зависимыми переменными по панельным данным
Модели со случайными коэффициентами
Оценка эффектов воздействия на панельных данных: метод difference-in-difference

Элементы контроля

Домашнее задание
Экзамен
Работа на семинарах

Промежуточная аттестация

2022/2023 учебный год 3 модуль
0.3 * Экзамен + 0.6 * Домашнее задание + 0.1 * Работа на семинарах

Список литературы

Авторы

Ратникова Татьяна Анатольевна

Программа дисциплины