• A
  • A
  • A
  • ABC
  • ABC
  • ABC
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Regular version of the site

Econometrics (Advanced Level)

2024/2025
Academic Year
RUS
Instruction in Russian
6
ECTS credits
Delivered at:
Master's Programmes Curriculum Support
Course type:
Compulsory course
When:
1 year, 1, 2 module

Instructor

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

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

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

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

Элементы контроля

  • неблокирующий Тест 1
    Тестирование по вводным разделам дисциплины
  • неблокирующий Тест 2
    Тестирование по теоретическим основам КЛРМ и методологии анализа при отклонениях от КЛРМ
  • неблокирующий Домашнее задание
    Описание: оценивание регрессионных моделей по реальным данным
  • неблокирующий Экзамен
    Итоговое тестирование по материалам курса
  • неблокирующий Активность
    Активное участие в процессе обучения на лекциях и семинарах
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2024/2025 2nd module
    0.05 * Активность + 0.2 * Домашнее задание + 0.15 * Тест 1 + 0.2 * Тест 2 + 0.4 * Экзамен
Список литературы

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: 27.08.2024).
  • 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

Авторы

  • Борзых Дмитрий Александрович
  • Ратникова Татьяна Анатольевна
  • Горбачёва Александра Сергеевна