Эконометрика

Эконометрика — наука, позволяющая исследовать закономерности в реальных данных. К концу курса мы научимся отвечать на два вопроса. Как одна переменная, y, зависит от другой переменной, x? Как спрогнозировать переменную y?
Мы будем подробно изучать линейные регрессионные модели, рассмотрим наиболее частые отклонения от предпосылок классической линейной регрессии. Изучим базовые модели (логит и пробит) для качественных зависимых переменных. Наряду с теоретической основой мы будем работать с реальными данными, используя статистический пакет R.

Курс включает в себя видео-лекции, разбитые на фрагменты от 8 до 11 минут. Длина одной лекции около полутора часов. В середине курса (на восьмой неделе) запланирован промежуточный контроль, по окончании курса (на пятнадцатой неделе) — экзамен. В оставшиеся недели студенту будет предложено выполнить тест по пройденному в течение недели материалу. Также в курсе будет одно взаимно-оцениваемое домашнее задание. В открытом доступе вы можете ознакомиться с видеолекциями, доступ к оцениваемым заданиям и экзамену с прокторингом станет доступен после оплаты курса.

Лекций будет достаточно, однако полезны могут оказаться:

1. Артамонов Н.В. Введение в эконометрику.
2. Борзых Д.А., Демешев Б.Б. Эконометрика в задачах и упражнениях.
3. Кабаков Р.И. R в действии. Анализ и визуализация данных на языке R.
4. Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс.
5. Шипунов А.Б., Балдин Е.М. [и др.]. Наглядная статистика. Используем R!

Теория вероятностей и математическая статистика. Линейная алгебра опционально.

1. Метод наименьших квадратов.
2. Статистические свойства оценок коэффициентов.
3. Введение в R.
4. Дамми-переменные, сравнение вложенных моделей.
5. Графики, фиктивные переменные и прогнозы в R.
6. Мультиколлинеарность.
7. Гетероскедастичность.
8. Мультиколлинеарность и гетероскедастичность в R.
9. Автокорреляция.
10. Метод максимального правдоподобия, модели бинарного выбора.
11. Автокорреляция и модели бинарного выбора в R.
12. Временные ряды.
13. Эндогенность.
14. Временные ряды и эндогенность в R.
15. Дополнительные главы эконометрики.

В результате прохождения курса слушатель: 

1. способен собрать и проанализировать исходные данные, необходимые для расчета экономических и социально-экономических показателей, характеризующих деятельность хозяйствующих субъектов;
2. способен осуществлять сбор, анализ и обработку данных, необходимых для решения поставленных экономических задач;
3. способен выбрать инструментальные средства для обработки экономических данных в соответствии с поставленной задачей, проанализировать результаты расчетов и обосновать полученные выводы;
4. способен на основе описания экономических процессов и явлений строить стандартные теоретические и эконометрические модели, анализировать и содержательно интерпретировать полученные результаты;
5. способен использовать для решения аналитических и исследовательских задач современные технические средства и информационные технологии.

Курс вносит вклад в формирование следующих компетенций:

1. способен собрать и проанализировать исходные данные, необходимые для расчета экономических и социально-экономических показателей, характеризующих деятельность хозяйствующих субъектов (ПК-1);
2. способен осуществлять сбор, анализ и обработку данных, необходимых для решения поставленных экономических задач (ПК-4);
3. способен выбрать инструментальные средства для обработки экономических данных в соответствии с поставленной задачей, проанализировать результаты расчетов и обосновать полученные выводы (ПК-5);
4. способен на основе описания экономических процессов и явлений строить стандартные теоретические и эконометрические модели, анализировать и содержательно интерпретировать полученные результаты (ПК-6);
5. способен использовать для решения аналитических и исследовательских задач современные технические средства и информационные технологии (ПК-10).