Бакалавриат
2023/2024
Эконометрика 1
Статус:
Курс обязательный (Экономика)
Направление:
38.03.01. Экономика
Кто читает:
Департамент прикладной экономики
Где читается:
Факультет экономических наук
Когда читается:
3-й курс, 1, 2 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Охват аудитории:
для своего кампуса
Язык:
русский
Кредиты:
6
Контактные часы:
54
Программа дисциплины
Аннотация
Изучение дисциплины «Эконометрика» базируется на следующих дисциплинах: • Линейная алгебра • Математический анализ • Теория вероятностей и статистика Основные положения дисциплины должны быть использованы в дальнейшем при изучении следующих дисциплин: • Прикладная микроэконометрика • Эконометрика временных рядов • Экономика труда.
Цель освоения дисциплины
- Дать студентам научное представление о методах и моделях, позволяющих получать количественные выражения закономерностям экономической теории на базе экономической статистики с использованием статистического инструментария
Планируемые результаты обучения
- Различать основные типы эконометрических данных
- Владеть навыками построения моделей для одной объясняющей переменной и интерпретации основных результатов оценки таких моделей
- Применять коэффициент детерминации для оценки качества подгонки регрессии
- Формулировать и доказывать теорему Гаусса-Маркова и иные предпосылки для построения парной регрессии
- Оценивать и интерпертировать результаты оценки множественной линейной регрессии
- Выдвигать и проверять статистические гипотезы на основе регрессионного анализа
- Строить точечные и интервальные прогнозы на основе регрессионного анализа
- Использовать фиктивные переменные при построении регрессионной модели
- Выявлять нетипичные наблюдения и оценивать модели при наличии нетипичных наблюдений
- Интерпретировать оценки коэффициентов различных функциональных форм и выбирать между моделями
- Определять пропущенные и излишние переменные, неправильную функциональную форму модели
- Распознавать признаки наличия мультиколлинеарности и применять методы борьбы с мультиколлинеарностью
- Реализовывать основные методы кластеризации в регрессионном анализе
- Выявлять и бороться с нарушениями сферичности ошибок регрессии в виде гетероскедастичности и автокорреляции
- Формулировать задачу в пригодном для эконометрического исследования виде
Содержание учебной дисциплины
- Teмa 1. Предмет эконометрики. Методология эконометрического исследования
- Тема 2. Повторение теории вероятностей и математической статистики
- Тема 3. Линейная регрессионная модель для случая одной объясняющей переменной
- Тема 4. Дисперсионный анализ. Показатели качества подгонки регрессии
- Тема 5. Классическая линейная регрессия для случая одной объясняющей переменной
- Тема 6. Множественная регрессия в скалярной и матричной форме. Теорема Гаусса-Маркова
- Тема 7. Проверка гипотезы о совместной значимости коэффициентов при включенных в модель факторах. Проверка гипотезы о линейных ограничениях на коэффициенты множественной регрессии.
- Тема 8. Прогнозирование по регрессионной модели
- Тема 9. Фиктивные переменные. Тест Чоу.
- Тема 10. Нетипичные наблюдения (выбросы)
- Тема 11. Функциональные преобразования переменных в линейной регрессионной модели. Выбор между моделями
- Тема 12. Типы ошибок спецификации модели
- Тема 13. Мультиколлинеарность данных
- Тема 14. Элементы машинного обучения в эконометрическом анализе
- Тема 14. Нарушение сферичности ошибок регрессии
- Тема 15 (дополнительная, если останется время). Непараметрическая регрессия
- Тема 16 (дополнительная, если останется время). Бутстрэпы
Промежуточная аттестация
- 2023/2024 учебный год 2 модуль0.2 * Домашняя работа 1 + 0.2 * Контрольная работа 1 + 0.2 * Работа на семинарах + 0.4 * Экзамен
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Путеводитель по современной эконометрике : учеб.- метод. пособие для вузов, Вербик, М., 2008
Рекомендуемая дополнительная литература
- Теория вероятностей и математическая статистика - 2 (промежуточный уровень) : учеб. пособие, Шведов, А. С., 2007
- Теория вероятностей и математическая статистика : Учеб. пособие для студентов, Шведов, А. С., 1995