2024/2025![Цель освоения дисциплины](/f/src/global/i/edu/objectives.svg)
![Планируемые результаты обучения](/f/src/global/i/edu/results.svg)
![Содержание учебной дисциплины](/f/src/global/i/edu/sections.svg)
![Элементы контроля](/f/src/global/i/edu/controls.svg)
![Промежуточная аттестация](/f/src/global/i/edu/intermediate_certification.svg)
![Список литературы](/f/src/global/i/edu/library.svg)
Эконометрика (продвинутый уровень)
Статус:
Маго-лего
Кто читает:
Департамент прикладной экономики
Когда читается:
1-4 модуль
Охват аудитории:
для своего кампуса
Язык:
русский
Кредиты:
12
Контактные часы:
140
Программа дисциплины
Аннотация
Эконометрика – одна из базовых основ современного экономического образования, в которой собран вероятностно-статистический инструментарий, необходимый для количественного анализа социально-экономических процессов и явлений и обоснования рекомендаций по экономической политике, вытекающих из проведенного анализа. Курс «Эконометрика (продвинутый уровень)» относится к профессиональному циклу и рассчитан на студентов магистратуры, прослушавших курс математического анализа, включающий дифференциальное и интегральное исчисление, а также курсы линейной алгебры, методов оптимальных решений, экономической статистики, теории вероятностей и математической статистики. Желательно иметь представление об эконометрике в рамках бакалаврского курса, но обязательным это требование не может являться, поскольку не может быть предъявлено магистрантам, не обладающим экономическим базовым образованием. Сведения, полученные в данном курсе, необходимы при изучении дисциплины Макроэкономика-3 и могут быть использованы в курсах «Экономика здоровья», «Макроэкономическая политика в переходных и развивающихся экономиках», «Макроэкономика финансовых рынков», «Экономика образования», «Корпоративное управление», «Государственные расходы», «Эмпирические корпоративные финансы», «Стохастический анализ в финансах», «Моделирование рисков», «Анализ финансовых временных рядов», «Корпоративные финансы: оценка стоимости компаний», «Финансовое моделирование в фирме», «Финансовое поведение населения», «Экономический рост», «Эконометрические приложения теории игр». Учебный процесс состоит из посещения студентами лекций и семинарских занятий, решения основных типов задач, включаемых в контрольные и домашние работы, связанные с анализом реальных данных, выполняемые на компьютерах в специализированных эконометрических пакетах.
Цель освоения дисциплины
- Курс «Эконометрика (продвинутый уровень)» рассчитан на студентов 1-го курса, обучающихся по магистерским программам «Прикладная экономика» и «Финансовые рынки». Задача курса – дать студентам представление о многообразии современных подходов эконометрического исследования, научить пониманию и использованию математического языка, на котором принято описывать современные эконометрические методы, привить критический подход при отборе инструментов анализа и осознание необходимости тщательного тестирования статистической адекватности получаемых моделей, а также развить навыки содержательной интерпретации результатов. Материал курса предназначен для использования в дисциплинах, связанных с эмпирическим анализом реальных экономических явлений, в курсах макро- и микро- экономики, при выполнении исследований в ходе подготовки магистерской диссертации
Планируемые результаты обучения
- Инструментальные компетенции в научно-исследовательской деятельности: - обобщать и критически оценивать результаты, полученные отечественными и зарубежными исследователями; выявлять перспективные направления дальнейших исследований, составлять программу собственных исследований
- В процессе изучения курса «Эконометрика-2» в соответствие с требованиями образовательного стандарта высшего профессионального образования у слушателей магистратуры по направлению подготовки «Экономика» должны формироваться следующие виды компетенций: • способность предлагать концепции, модели и апробировать современные способы и инструменты анализа
- • анализировать и использовать различные источники информации для проведения экономических расчетов
- • выполнять математическое моделирование процессов и объектов на базе стандартных пакетов автоматизированного проектирования и исследований
- • готовить аналитические материалы для оценки мероприятий в области экономической политики и принятия стратегических решений на микро- и макроуровне
- • разрабатывать варианты управленческих решений и обосновывать их выбор на основе критериев социально-экономической эффективности
- • разрабатывать эконометрические модели исследуемых процессов, явлений и объектов, относящихся к профессиональной сфере
- • собирать, обрабатывать, анализировать и систематизировать финансово-экономическую информацию по теме исследования, выбирать методики и средства решения задачи
- • собирать, обрабатывать, анализировать и систематизировать финансово-экономическую информацию по теме исследования, выбирать методики и средства решения задачи
- • составлять прогноз основных социально-экономических показателей деятельности предприятия, отрасли, региона и экономики в целом
- • способность анализировать, оценивать полноту информации и при необходимости восполнять и синтезировать недостающую информацию
- • способность вести профессиональную, в том числе научно-исследовательскую, деятельность в международной среде
- • способность к самостоятельному освоению новых методов исследования
Содержание учебной дисциплины
- Методы подгонки зависимости
- Модели анализа панельных данных.
- Регрессионный анализ при нарушении условий теоремы Гаусса-Маркова или предположения о нормальности
- Оценивание моделей по временным рядам
- Метод максимального правдоподобия.
- Предмет эконометрики. Методология эконометрического исследования
- Оценивание регрессионных моделей в условиях эндогенности.
- Обобщенный метод моментов.
- Модели волатильности.
- Модели дискретного выбора
- Системы регрессионных уравнений
- Модели пространственной эконометрики.
- Непараметрическое и полупараметрическое оценивание.
- Байесовская эконометрика.
- Методы симуляционного моделирования.
Элементы контроля
- Тест 1Тест по вводным темам
- Тест 2Тест по КЛРМ
- ЭкзаменПисьменная работа по теме "Оценивание при нарушении условий КЛРМ"
- Тест 3Тест по темам АПД, АВР, СОУ
- Тест 4Тест по продвинутым главам эконометрики
- Домашнее задание 1Практическое исследование по реальным данным
- Домашнее задание 2
- ЭкзаменИтоговая проверочная работа по материалу 4-го модуля
Промежуточная аттестация
- 2024/2025 2nd module0.15 * Тест 1 + 0.25 * Тест 2 + 0.6 * Экзамен
- 2024/2025 4th module0.15 * Домашнее задание 1 + 0.2 * Домашнее задание 2 + 0.15 * Тест 3 + 0.1 * Тест 4 + 0.4 * Экзамен
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Вакуленко, Е. С. Эконометрика (продвинутый курс). Применение пакета Stata : учебное пособие для вузов / Е. С. Вакуленко, Т. А. Ратникова, К. К. Фурманов. — Москва : Издательство Юрайт, 2020. — 246 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-12244-2. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/447095 (дата обращения: 28.08.2023).
- Путеводитель по современной эконометрике : учеб.- метод. пособие для вузов, Вербик, М., 2008
- Эконометрика. Начальный курс, Магнус, Я. Р., 1997
Рекомендуемая дополнительная литература
- Hamilton, J. D. . (DE-588)122825950, (DE-576)271889950. (1994). Time series analysis / James D. Hamilton. Princeton, NJ: Princeton Univ. Press. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edswao&AN=edswao.038453134
- Luc Anselin. (2001). Spatial econometrics. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.C196AD5A
- Wooldridge, J. M. . (DE-588)131680463, (DE-576)298669293. (2002). Econometric analysis of cross section and panel data / Jeffrey M. Wooldridge. Cambridge, Mass. [u.a.]: MIT Press. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edswao&AN=edswao.095629173
- Практика эконометрики: классика и современность : учебник для вузов, Берндт, Э. Р., 2005
- Прикладная статистика и основы эконометрики : учебник для вузов, Айвазян, С. А., 1998
- Эконометрика в задачах и упражнениях, Борзых, Д. А., 2017