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

Econometrics (Advanced Level II)

2023/2024
Учебный год
ENG
Обучение ведется на английском языке
6
Кредиты
Статус:
Курс обязательный
Когда читается:
1-й курс, 3, 4 модуль

Преподаватели

Course Syllabus

Abstract

The course “Advanced Econometrics II” focuses on the estimation, inference and identification of regression models. Particular attention is paid to the econometric theory, to the application of econometrics to real-world problems, and to the interpretation of the estimation results. The course is focused on issues in limited variables models, time series models; dynamic panel data models; policy evaluation; generalised method of moments; nonparametric and semiparametric models. Optional topics are duration models, spatial econometrics, quantile regression, Bayesian estimation, big data analysis. The course will include the use of STATA and MS Excel. Use of R and other statistical analysis software is optional.