Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь, наши правила обработки персональных данных – здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера.

  • A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Книга
Макроэкономика. Практикум странового анализа

Баженов Г. А., Беляков И. В., Бирюкова О. В. и др.

М.: НИЦ Инфра-М, 2025.

Статья
Физическая активность детей и их родителей: есть ли взаимосвязь?

Лопатина М. В., Хоркина Н. А., Кабисова А. В.

Электронный научный журнал "Социальные аспекты здоровья населения". 2025. Т. 71. № 1.

Глава в книге
Science or industry: Improving the quality of the Russian higher education system

Panova A., Slepyh V.

In bk.: Vocation, Technology & Education. Vol. 1. Iss. 4. Shenzhen Polytechnic University, 2024.

Контакты

109028, Москва
Покровский бульвар, 11 корп.S,
каб. S-527
тел: (495) 772-95-99 доб.27503, 27502, 28289

Руководство
Руководитель департамента Авдашева Светлана Борисовна
Менеджер Шевелев Максим Борисович

Тел.: (967) 170-0219

Эконометрика 1

2023/2024
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
6
Кредиты
Статус:
Курс обязательный
Когда читается:
3-й курс, 1, 2 модуль

Преподаватели

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

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

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

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
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Экзамен
  • неблокирующий Работа на семинарах
  • неблокирующий Контрольная работа 1
  • неблокирующий Домашняя работа 1
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2023/2024 учебный год 2 модуль
    0.2 * Домашняя работа 1 + 0.2 * Контрольная работа 1 + 0.2 * Работа на семинарах + 0.4 * Экзамен
Список литературы

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

Авторы

  • Бывальцева-Станкевич Анастасия Александровна
  • Демидова Ольга Анатольевна