Econometrics

2022/2023

Academic Year

RUS

Instruction in Russian

7

ECTS credits

Delivered by:

Department of Applied Economics

Type:

Compulsory course

When:

3 year, 1-3 module

Instructors

Клюева Анна Дмитриевна

Polyakov, Konstantin L.

Tsvetkova, Anna

Программа дисциплины

Аннотация

Настоящая программа учебной дисциплины устанавливает минимальные требования к знаниям и умениям студента и определяет содержание и виды учебных занятий и отчетности. Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления 38.03.01 "Экономика" подготовки бакалавра, изучающих дисциплину «Эконометрика».

Цель освоения дисциплины

• Цель дисциплины — дать студентам научное представление о методах и моделях современной эконометрики, которые позволяют давать количественную оценку основным закономерностям экономической теории, а также прогнозировать социально-экономические процессы.

Планируемые результаты обучения

• Умеет содержательно интерпретировать параметры моделей с панельными данными.
• Знает методы обнаружения «единичных корней».
• Знает определение модели ARMA.
• Знает определение стационарности в широком смысле.
• Умеет определять наличие/отсутствие стационарности.
• Умеет построить модель ARMA.
• Умеет приводить ряд к стационарному виду.
• Умеет проверять гипотезы из прикладной области с помощью построенной МЛР на основе проверки статистических гипотез.
• Умеет выбирать релеватную спецификацию модели для анализа панельных данных, корректно интерпретирует результаты оценивания модели с фиксированными эффектами и модели со случайными эффектами
• Записывает уравнение регрессии, учитывающее панельный характер данных.
• Умеет оценивать параметры моделей с панельными данными
• Знать основные принципы регрессионного анализа панельных данных и уметь с ними работать
• Умеет строить модель долговременного и гармонического тренда временного ряда
• Знать основные задачи, решаемые с использованием статистического обучения.
• Знать основные проблемы, возникающие при использовании статистического обучения.
• Уметь выполнить иерархическую кластеризацию данных и интерпретировать полученные результаты
• Уметь выполнить кластеризацию к-средних с выбором оптимального числа кластеров. Уметь интерпретировать полученные результаты.
• Уметь выбрать количество и построить главные компоненты для заданного набора данных.
• Уметь дать интерпретацию главным компонентам.
• Знать понятия "выброс для линейной регрессии", "точка разбалансировки".
• Уметь диагностировать точки разбалансировки и выбросы для линейной регрессии.
• Уметь специфицировать и оценить модель логистической регрессии.
• Уметь оценить качество модели логистической регрессии
• Уметь построить регрессионное дерево
• Уметь построить дерево классификации

Содержание учебной дисциплины

• МИРЭК_1. Предварительный анализ данных
• МИРЭК_2. Модель линейной регрессии (МЛР).
• МИРЭК_3. Метод наименьших квадратов и линейная регрессия. Статистические свойства МНК оценки параметров МЛР.
• МИРЭК_4. Анализ значимости регрессоров. Прогнозирование.
• МИРЭК_5. Нарушение основных гипотез МЛР.
• МИРЭК_1-5. Обучение с учителем. Регрессионные модели с переменной структурой. Проверка гипотез о свойствах объектов и явлений с помощью МЛР.
• МИРЭК_1-10. Моделирование сезонных и не сезоных явлений.
• МИРЭК_1-11. Определение и классификация временных рядов.
• МИРЭК_9. Моделирование влияния внешних переменных на основные показатели процессов
• МИРЭК_1-12. Модели нестационарных процессов.
• МИРЭК_1-9. Модели панельных данных

Элементы контроля

• Работа на семинарах 1
  За работу на семинаре студент может получить от одного до пяти баллов. Один балл – студент только посетил семинар. В конце модуля баллы за работу на семинарах суммируются и переводятся в десятибалльную шкалу. Текущая оценка TO=10 Score/Score_max , где Score — сумма баллов, полученная за работу на семинарах. Score_max — максимальная сумма баллов в группе.
• Работа на семинарах 2
  За работу на семинаре студент может получить от одного до пяти баллов. Один балл – студент только посетил семинар. В конце модуля баллы за работу на семинарах суммируются и переводятся в десятибалльную шкалу. Текущая оценка TO=10 Score/Score_max , где Score — сумма баллов, полученная за работу на семинарах. Score_max — максимальная сумма баллов в группе.
• Работа на семинарах 3
  За работу на семинаре студент может получить от одного до пяти баллов. Один балл – студент только посетил семинар. В конце модуля баллы за работу на семинарах суммируются и переводятся в десятибалльную шкалу. Текущая оценка TO=10 Score/Score_max , где Score — сумма баллов, полученная за работу на семинарах. Score_max — максимальная сумма баллов в группе.
• Самостоятельная работа 1
  Самостоятельная работа выполняется в рамках часов, отведенных для этого в программе курса. Задание для самостоятельной работы оформлено в виде «Шаблон отчета о самостоятельной работе» (Шаблона), содержащего как само задание, так и структуру отчета. Менять структуру отчета запрещается. Шаблон содержит описание минимальных требований к полученным результатам для получения оценки "хорошо" (6 баллов)
• Самостоятельная работа 2
  Самостоятельная работа выполняется в рамках часов, отведенных для этого в программе курса. Задание для самостоятельной работы оформлено в виде «Шаблон отчета о самостоятельной работе» (Шаблона), содержащего как само задание, так и структуру отчета. Менять структуру отчета запрещается. Шаблон содержит описание минимальных требований к полученным результатам для получения оценки "хорошо" (6 баллов)
• Экзамен
  Экзамен проводится в конце третьнго модуля в виде письменного теста на 45 минут с вариантами ответов на вопросы. Каждый вопрос предполагает один или несколько правильных вариантов ответа. Результат оценивается по десятибалльной шкале.
• Тест
  Тест проводится в конце первого модуля в виде письменного теста на 30 минут с вариантами ответов на вопросы. Каждый вопрос предполагает один или несколько правильных вариантов ответа. Результат оценивается по десятибалльной шкале.

Промежуточная аттестация

• 2022/2023 учебный год 1 модуль
  0.7 * Работа на семинарах 1 + 0.3 * Тест
• 2022/2023 учебный год 3 модуль
  0.3 * Самостоятельная работа 1 + 0.1 * Работа на семинарах 2 + 0.1 * Работа на семинарах 3 + 0.2 * Экзамен + 0.3 * Самостоятельная работа 2

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Анализ временных рядов и прогнозирование : учебник для вузов, Афанасьев, В. Н., 2010
• Введение в эконометрический анализ панельных данных : учеб. пособие, Ратникова, Т. А., 2010
• Эконометрика. Начальный курс : учебник для вузов, Магнус, Я. Р., 2001
• Эконометрика. Начальный курс : учебник для вузов, Магнус, Я. Р., 2021

Рекомендуемая дополнительная литература

• Анализ временных рядов. Прогноз и управление. Вып.1: ., Бокс, Дж., 1974
• Анализ временных рядов. Прогноз и управление. Вып.2: ., Бокс, Дж., 1974
• Анализ панельных данных и данных о длительности состояний : учеб. пособие, Ратникова, Т. А., 2014
• Эконометрика - 2: продвинутый курс с приложениями в финансах : учебник, Айвазян, С. А., 2015
• Эконометрика : учебник и практикум для прикладного бакалавриата, Демидова, О. А., 2017
• Эконометрика для начинающих : дополнительные главы, Носко, В. П., 2005
• Эконометрика для начинающих : Осн. понятия, элементарные методы, граница применимости, интерпретация результатов, Носко, В. П., 2000
• Эконометрика. Кн. 1: Ч. 1: Основные понятия, элементарные методы; Ч.2 : Регрессионный анализ временных рядов, Носко, В. П., 2011

Авторы

• Поляков Константин Львович