Магистратура
2021/2022
Эконометрика
Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»
Статус:
Курс по выбору (Коммуникации, основанные на данных)
Направление:
42.04.01. Реклама и связи с общественностью
Кто читает:
Школа коммуникаций
Где читается:
Факультет креативных индустрий
Когда читается:
1-й курс, 3 модуль
Формат изучения:
с онлайн-курсом
Онлайн-часы:
92
Охват аудитории:
для своего кампуса
Преподаватели:
Степнов Михаил Игоревич
Прогр. обучения:
Коммуникации, основанные на данных
Язык:
русский
Кредиты:
5
Контактные часы:
16
Программа дисциплины
Аннотация
Целью освоения дисциплины «Эконометрика» является обучение студентов исследованию закономерностей в данных, используя линейные регрессионные модели. Формат обучения – blended: помимо очных занятий, включает онлайн-курс «Эконометрика». В результате успешного освоения курса студенты будут владеть навыками эконометрического моделирования и прогнозирования, а также статистическим пакетом R для анализа данных.
Цель освоения дисциплины
- Целью освоения дисциплины «Эконометрика» является обучение студентов исследованию закономерностей в данных, используя линейные регрессионные модели.
Планируемые результаты обучения
- Владеет методами построения регрессий и оценивает качество моделей.
- Использует байесовские подходы к анализу данных. Применяет алгоритм Random Forest.
- Использует двухшаговый метод наименьших квадратов.
- Использует метод максимального правдоподобия и модели бинарного выбора.
- Использует метод наименьших квадратов, владеет синтаксисом языка R и пишет простые скрипты.
- Применяет метод главных компонент.
- Проверяет гипотезы о коэффициентах, используя R.
- Проводит анализ временных рядов. Строит модели.
- Проводит тесты на автокорреляцию в R.
- Проводит тесты на гетероскедастичность в R.
- Составляет план эконометрического исследования, готовит данные.
- Строит графики для качественных и количественных переменных в R.
Содержание учебной дисциплины
- Введение в эконометрическое исследование.
- Метод наименьших квадратов или рабочая лошадка эконометриста, введение в R.
- Статистические свойства оценок коэффициентов.
- Дамми-переменные, сравнение вложенных моделей.
- Мультиколлинеарность.
- Регрессионное моделирование.
- Гетероскедастичность.
- Автокорреляция.
- Метод максимального правдоподобия. Модели бинарного выбора.
- Анализ временных рядов.
- Эндогенность.
- Продвинутые методы.
Элементы контроля
- Письменный экзамен
- Активность на семинарахВ случае пропуска семинара по уважительной причине (при наличии подтверждающего документа в учебном офисе) данный семинар не учитывается в подсчёте оценки за активность.
- Индивидуальное задание - код в R.
- Прогресс по онлайн-курсу
Промежуточная аттестация
- 2021/2022 учебный год 3 модуль0.2 * Индивидуальное задание - код в R. + 0.1 * Активность на семинарах + 0.3 * Прогресс по онлайн-курсу + 0.4 * Письменный экзамен
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Эконометрика в задачах и упражнениях, Борзых, Д. А., 2017
Рекомендуемая дополнительная литература
- Weisberg, S. (2014). Applied Linear Regression (Vol. Fourth edition). Hoboken, New Jersey: Wiley. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=771773