Delivered at:: Department of Applied Economics

Course type:: Elective course

When:: 1 year, 3 module

Instructors

Ratnikova, Tatyana A.

Yazykov, Artem

Полная версия программы учебной 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 I)» относится к профессиональному циклу и рассчитан на студентов магистратуры, прослушавших курс «Эконометрика (базовый уровень)», а также курсы математического анализа, включающий дифференциальное и интегральное исчисление, линейной алгебры, методов оптимальных решений, экономической статистики, теории вероятностей и математической статистики. 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

Задача курса – дать студентам представление проблемах, возникающих при идентификации параметров эконометрических моделей в случае эндогенности, и способах диагностики и решения подобных проблем, об особенностях анализа и моделирования панельных данных, о специфике построения динамических моделей и моделей ARIMAX, о возможностях метода максимального правдоподобия и обобщенного метода моментов при построении моделей на панельных данных, на данных макроэкономических и финансовых временных рядов и в условиях эндогенности.

Планируемые результаты обучения

• 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

Содержание учебной дисциплины

Метод максимального правдоподобия.
Оценивание моделей по временным рядам
Модели анализа панельных данных.
Модели дискретного выбора
Системы регрессионных уравнений

Элементы контроля

Тест
Тестирование по теории ММП и АВР
Домашнее задание
Практическое исследование на реальных данных
Экзамен
Итоговая проверочная работа по материалам 3-го модуля

Промежуточная аттестация

2024/2025 3rd module
0.25 * Домашнее задание + 0.25 * Тест + 0.5 * Экзамен

Список литературы

Авторы

Ратникова Татьяна Анатольевна

Master’s Programme 'Economics and Economic Policy'

Econometrics (Advanced Level II)

Instructors

Программа дисциплины