Количественные методы анализа экономики

Магистратура 2021/2022

Статус: Курс по выбору (Государственное и муниципальное управление)

Направление: 38.04.04. Государственное и муниципальное управление

Кто читает: Департамент прикладной экономики

Где читается: Факультет социальных наук

Когда читается: 2-й курс, 2 модуль

Формат изучения: с онлайн-курсом

Онлайн-часы: 20

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Вакуленко Елена Сергеевна

Прогр. обучения: Государственное и муниципальное управление

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 4

Полная версия программы учебной дисциплины Задать вопрос

Аннотация

Этот курс о методах анализа данных, которые применяются в экономике. Основное преимущество данного курса - простота изложение материала, без теоретических доказательств и выкладок. На лекциях будут рассмотрены примеры анализа реальных экономических задач с применением статистических и эконометрических методов. Слушатели получат представление о первичных методах анализа данных, проверке статистических гипотез, а также основных эконометрических моделях, методах их оценивания и области применения. Курс особенно будет полезен для тех, кто не имеет серьезной математической подготовки, но хочет научиться анализировать статистические данные, получив базовые навыки и освоив интуицию методов анализа.

Цель освоения дисциплины

Целями освоения дисциплины «Количественные методы в экономике» являются: 1) Получение студентами представления о первичных методах анализа данных, проверки статистических гипотез, а также основных эконометрических моделях и методах их оценивания, области их применения; 2) Освоение студентами статистических пакетов, позволяющих проводить первичный анализ данных и применять эконометрические методы к анализу реальных статистических данных.

Планируемые результаты обучения

1. знает основы статистических и эконометрических методов анализа данных;
2. умеет проводить первичный анализ данных на основании описательных статистик, таблиц и графиков;
3. умеет применять эконометрические методы оценивания при работе с реальными статистическими данными;
4. владеет навыками работы с модулями статистических пакетов Excel и STATA , позволяющими применить эконометрические методы оценивания;
6. владеет навыками самостоятельной исследовательской работы.

Содержание учебной дисциплины

Тема 1. Введение. Зачем нужен анализ данных? Какие данные есть и где их найти.
Тема 2. Как проводить анализ "на глаз". Визуальный анализ.
Тема 3. "Средняя температура по больнице" или, о чем говорят описательные статистики и как их правильно интерпретировать.
Тема 4. Дороже ли квартиры на северо-западе Москвы, чем квартиры на юго-востоке столицы? Проверка простейших статистических гипотез.
Тема 6. Модель ценообразования стоимости акций (CAPM): парная регрессия.
Тема 7. Производственная функция и эффект масштаба: множественная регрессия.
Тема 8. Измерение изменения качества: построение гедонического индекса цен для компьютеров с помощью методов множественной регрессии.
Тема 9. Анализ факторов, влияющих на заработную плату, и измерение дискриминации в оплате труда: фиктивные переменные в моделях регрессии.

Элементы контроля

Тесты
Эссе 1
Эссе 2
Экзамен

Промежуточная аттестация

2021/2022 учебный год 2 модуль
Если разница в оценках за экзамен и накопленной оценкой за тесты и эссе 1 и эссе 2 на платформе (расчет накопленной оценки ведется по формуле: (0.4*тесты+0.1*эссе 1 + 0.1*эссе 2)/0.6)) равна или более более 2-х баллов, то вводится понижающий коэффициент для итоговой оценки. Если разница между оценками равна 2 балла, то понижающий коэффициент равен 0,9, если 3-4 балла, то 0,8, а если 5 и более баллов, то 0,7.

Программа дисциплины

Программа дисциплины

Программа дисциплины

Аннотация

Цель освоения дисциплины

Планируемые результаты обучения

Содержание учебной дисциплины

Элементы контроля

Промежуточная аттестация

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

Рекомендуемая дополнительная литература

Презентации

Авторы