Магистратура 2022/2023

Эконометрика (продвинутый уровень)

Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»

Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»

Статус: Курс обязательный (Статистический анализ в экономике)

Направление: 38.04.01. Экономика

Кто читает: Департамент статистики и анализа данных

Где читается: Факультет экономических наук

Когда читается: 1-й курс, 3, 4 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ

Преподаватели: Копнова Елена Дмитриевна, Родионова Лилия Анатольевна

Прогр. обучения: Статистический анализ в экономике

Язык: русский

Кредиты: 6

Контактные часы: 78

Программа дисциплины

Аннотация

Курс эконометрики предназначен для формирования у студентов научного представления о методах, моделях и приемах количественного анализа законов экономической теории с использованием математико-статистического инструментария. Изучение дисциплины предполагает получение знаний основных принципов анализа статистических зависимостей между показателями социально-экономических явлений и процессов, а также навыков моделирования этих зависимостей с использованием статистических данных и современного компьютерного программного обеспечения. В основу дисциплины положены базовые принципы теории вероятностей и математической статистики, а также экономической статистики. Основные положения курса должны будут использованы студентами в их научно-исследовательской деятельности, а также при изучении других курсов, связанных со статистическим моделированием социально-экономических систем

Цель освоения дисциплины

• Формирование у студентов научного представления о методах, моделях и приемах, позволяющих получать и интерпретировать количественные выражения закономерностям экономической теории.
• Выработка у студентов навыков критического анализа различных источников статистической информации.
• Подготовка студента к решению профессиональных задач в области анализа статистических данных.

Планируемые результаты обучения

• Знать основные понятия эконометрического подхода, основные методы оценивания неизвестных параметров эконометрических моделей, методы проверки статистических гипотез о параметрах построенных моделей, основные методы диагностики эконометрических моделей.
• Иметь навыки обработки статистических данных и применения эконометрических пакетов программ для ПЭВМ.
• Уметь применять стандартные методы построения эконометрических моделей, обрабатывать статистическую информацию и получать статистически обоснованные выводы, делать содержательные выводы из результатов эконометрического моделирования.

Содержание учебной дисциплины

• Раздел 1. Анализ пространственных данных
• Раздел 2. Анализ временных рядов.

Элементы контроля

• Самостоятельная работа 1
• Самостоятельная работа 2
• Тест 1
• Тест 2
• Активность 1
• Активность 2

Промежуточная аттестация

• 2022/2023 учебный год 4 модуль
  0.1 * Тест 1 + 0.25 * Самостоятельная работа 2 + 0.15 * Активность 2 + 0.1 * Тест 2 + 0.25 * Самостоятельная работа 1 + 0.15 * Активность 1

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Канторович Г.Г. (2002). Лекции: Анализ временных рядов. Экономический Журнал Высшей Школы Экономики, (1). Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsclk&AN=edsclk.16537823
• Методы эконометрики : учебник для вузов, Айвазян, С. А., 2010
• Подкорытова, О. А.  Анализ временных рядов : учебное пособие для бакалавриата и магистратуры / О. А. Подкорытова, М. В. Соколов. — 2-е изд., перераб. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2019. — 267 с. — (Бакалавр и магистр. Модуль). — ISBN 978-5-534-02556-9. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/433180 (дата обращения: 28.08.2023).
• Путеводитель по современной эконометрике : учеб.- метод. пособие для вузов, Вербик, М., 2008
• Эконометрика. Начальный курс : учебник для вузов, Магнус, Я. Р., 2007

Рекомендуемая дополнительная литература

• Baltagi, B. H. (2015). The Oxford Handbook of Panel Data. New York, NY: Oxford University Press. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=864682
• Baltagi, B. H., LeSage, J. P., & Pace, R. K. (2017). Spatial Econometrics : Qualitative and Limited Dependent Variables (Vol. First edition). Bingley, UK: Emerald Group Publishing Limited. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1423719
• Chatfield, C., & Xing, H. (2019). The Analysis of Time Series : An Introduction with R (Vol. Seventh edition). Boca Raton, Florida: Chapman and Hall/CRC. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=2110461
• Greene, W. H. (2012). Econometric Analysis: International Edition : Global Edition (Vol. 7th ed., International ed). Boston: Pearson Education. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1417839
• 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

Авторы

• Родионова Лилия Анатольевна
• Копнова Елена Дмитриевна