Department of Applied Economics

We use cookies in order to improve the quality and usability of the HSE website. More information about the use of cookies is available here, and the regulations on processing personal data can be found here. By continuing to use the site, you hereby confirm that you have been informed of the use of cookies by the HSE website and agree with our rules for processing personal data. You may disable cookies in your browser settings.

✖

Regular version of the site

Events

Apr 25 – Apr 26

7th Conference "Applied Econometrics"

All events

Publications

Book

Academic Star Wars: Excellence Initiatives in Global Perspective
In press

Yudkevich Maria, Altbach P. G., Salmi J.

Cambridge: MIT Press, 2023.

Article

The Impact of Carbon Tax and Research Subsidies on Economic Growth in Japan

Besstremyannaya G., Dasher R., Golovan S.

HSE Economic Journal. 2025. Vol. 29. No. 1. P. 72-102.

Book chapter

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.

Working paper

Living Standards in the USSR during the Interwar Period

Voskoboynikov I.

Economics/EC. WP BRP. Высшая школа экономики, 2023. No. 264.

All publications

109028, Moscow
Pokrovsky blvd. 11,
Room S-527
Phone: (495) 772-95-99 ext.27502, 27503, 27498

Administration

Department Head – Svetlana B. Avdasheva

Deputy Department Head – Liudmila S. Zasimova

Manager – Maxim Shevelev

Faculty of Economic Sciences

Department of Applied Economics

Delivered by:: Department of Applied Economics

Type:: Elective course

When:: 3 year, 1, 2 module

Instructors

Byvaltseva-Stankevich, Anastasia

Demidova, Olga

Demyanenko, Artyom

Stankevich, Ivan

Полная версия программы учебной дисциплины Задать вопрос

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
Применять основные механизмы теории вероятностей и математической статистики, необходимые для эконометрики
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
Выявлять и бороться с нарушениями сферичности ошибок регрессии в виде гетероскедастичности и автокорреляции
Использовать ядерные оценки функции плотности
Рассчитывать бутстрэповские доверительные интервалы, проверять гипотезы, оценивать параметры регрессионных моделей
Формулировать задачу в пригодном для эконометрического исследования виде
Интерпретировать показатели качества подгонки регрессии

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
Тема 14. Нарушение сферичности ошибок регрессии
Тема 15 (дополнительная, если останется время). Непараметрическая регрессия
Тема 16 (дополнительная, если останется время). Бутстрэпы

Элементы контроля

Семинары
Контрольная работа
Домашние задания
Экзамен

Промежуточная аттестация

2024/2025 2nd module
0.25 * Домашние задания + 0.2 * Контрольная работа + 0.2 * Семинары + 0.35 * Экзамен

Список литературы

Авторы

Демидова Ольга Анатольевна

Econometrics 1