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.

  • A
  • A
  • A
  • ABC
  • ABC
  • ABC
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Regular version of the site
Contacts

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
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.

Contacts

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

Panel Data Analysis

2024/2025
Academic Year
RUS
Instruction in Russian
3
ECTS credits
Type:
Compulsory course
When:
1 year, 3 module

Instructor

Программа дисциплины

Аннотация

Дисциплина «Микроэконометрика панельных данных» – охватывает темы эконометрики продвинутого уровня и предназначена для изучения теории и практики применения специальных методов вероятностно-статистического анализа данных экономических экспериментов, призванных для оценивания зависимостей по пролонгированным выборкам объектов, в роли которых могут выступать индивиды, семьи, фирмы, регионы, страны и т.п. Наличие последовательного ряда наблюдений позволяет учесть индивидуальные особенности различных единиц наблюдения, индивидуальные особенности их эволюции, а также изучать продолжительность пребывания объектов в том или ином состоянии (например, длительность периодов бедности для домохозяйств или периодов безработицы для индивидов). В курсе изучаются базовые теоретические концепции анализа панельных данных, а также принципы построения наиболее востребованных моделей. Примеры использования изложенных методов на практике демонстрируются на реальных данных (РМЭЗ, PSID, Bloomberg). Дисциплина может быть полезна кругу лиц, специализирующихся в областях математических методов анализа экономики, микро- и макро- экономического анализа, экономики фирм, анализа потребительского поведения населения, рынка труда, экономики здравоохранения, демографии. Применение изученных методов к реальным российским статистическим данным позволит слушателям глубже понять цели и задачи экономической политики государства (или фирмы), а также научиться оценивать результаты этой политики. Учебный процесс состоит из посещения студентами лекций и практических занятий. Последние проводятся в компьютерных классах в эконометрическом пакете Stata, в котором запрограммирован самый обширный на сегодняшний день спектр методов анализа панельных данных.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Цель курса – познакомить слушателей с методами анализа панельных данных и примерами их применения в различных областях экономики и управления. В ходе практических занятий, проводимых в компьютерных классах, предполагается научить слушателей корректному использованию инструментов анализа панельных данных на практике при работе со специализированными эконометрическими программами (STATA).
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Знать в каких областях применяются изученные модели и методы исследования адекватности данных моделей
  • Обладать навыками работы со статистическими пакетами
  • Уметь анализировать, верифицировать, оценивать полноту информации в ходе профессиональной деятельности, при необходимости восполнять и синтезировать недостающую информацию и работать в условиях неопределенности
  • Уметь находить данные, необходимые для анализа и проведения экономических расчетов, используя различные источники информации
  • Уметь работать с большими массивами разнообразной информации, составлять прогноз основных социально-экономических показателей деятельности предприятия, отрасли, региона и экономики в целом, в т.ч. используя современные информационно-компьютерные технологии
  • Уметь строить и анализировать математические модели экономических явлений
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Введение
  • Особенности оценивания моделей с панельными данными в условиях гетероскедастичности и серийных корреляций случайных возмущений.
  • Оценивание коэффициентов панельных регрессий в условиях эндогенности
  • Обобщенный метод моментов и оценивание динамических моделей
  • Оценивание моделей с дискретными и ограниченными зависимыми переменными по панельным данным
  • Модели со случайными коэффициентами
  • Оценка эффектов воздействия на панельных данных: метод difference-in-difference
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Домашнее задание 1
    Практическое исследование на реальных данных, методология учета неоднородности
  • неблокирующий Домашнее задание 2
    Практическое исследование на реальных данных, методология учета эндогенности
  • неблокирующий Экзамен
    Тестирование по теории АПД
  • неблокирующий Активность
    Учитывается активность работы на лекциях и семинарах
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2024/2025 3rd module
    0.1 * Активность + 0.3 * Домашнее задание 1 + 0.3 * Домашнее задание 2 + 0.3 * Экзамен
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Анализ панельных данных в пакете "STATA" : методические указания к компьютерному практикуму по курсу "Эконометрический анализ панельных данных", Ратникова, Т. А., 2004
  • Введение в эконометрический анализ панельных данных : учеб. пособие, Ратникова, Т. А., 2010

Рекомендуемая дополнительная литература

  • James J. Heckman. (2001). Micro Data, Heterogeneity, and the Evaluation of Public Policy: Nobel Lecture. Journal of Political Economy, (4), 673. https://doi.org/10.1086/322086
  • Анализ панельных данных и данных о длительности состояний : учеб. пособие, Ратникова, Т. А., 2014
  • Эконометрика. Начальный курс : учебник для вузов, Магнус, Я. Р., 2007

Авторы

  • Ратникова Татьяна Анатольевна