Количественные методы анализа экономики

 Цели курса:

• получение студентами представления  о первичных методах анализа данных, проверки статистических гипотез, а также основных эконометрических моделях и методах их оценивания, области их применения;

• Освоение студентами инструментов, позволяющих проводить первичный анализ данных и применять эконометрические методы для анализа реальных статистических данных.

В результате освоения дисциплины студент должен:

• Знать основы статистических и эконометрических методов анализа данных;

• Уметь проводить первичный анализ данных на основании описательных статистик, таблиц и графиков;

• Уметь применять эконометрические методы оценивания при работе с реальными статистическими данными;

• Иметь навыки работы с данными в статистическом пакете Gretl.

Курс состоит из 10 недель. Каждая неделя содержит видеолекции, тестовые задания и материалы для самостоятельного изучения. В открытом доступе вы можете ознакомиться с видеолекциями первых двух недель, остальные материалы станут доступны после оплаты курса. 

Основная литература:

Левин Д. М., Стефан Д., Кребиль Т.С, Беренсон М.Л. Статистика для менеджеров с использованием Microsoft Excel, 4-е изд. — М.: Издательский дом «Вильямс», 2004. — 1312 с.

Доугерти, К. Введение в эконометрику. Издание второе. М.: Инфра-М., 2009.

Уилан Ч. Голая статистика. Самая интересная книга о самой скучной науке. ООО «Манн, Иванов и Фербер», 2016.

Дополнительная литература:

Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики. М.: ЮНИТИ, 1998.

Берндт Э. Р. Практика эконометрики: классика и современность. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005. - 863 с.

Борзых Д. А., Вакуленко Е. С., Фурманов К. К. Эконометрика: работа с данными на компьютере. Практикум: Элементы теории. Практические задания. Ответы и решения. Издательская группа URSS, 2021.

Борзых Д. А., Демешев Б. Б. Эконометрика в задачах и упражнениях. Издание 2. М.: Издательская группа URSS, 2017.

Вербик М. Путеводитель по современной эконометрике. Научная книга, 2008.

Демидова О. А., Малахов Д. И. Эконометрика. Учебник и практикум для прикладного бакалавриата. / Рук.: О. А. Демидова. М.: Юрайт, 2016.

Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики: учеб. для вузов. – М.: Финансы и статистика, 1995.

Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Анализ данных на компьютере. 3-е изд., перераб. и доп. М. ИНФРА-М., 2002.

Такахаси С. Занимательная статистика, Регрессионный анализ. Манга. М.: Додэка. 2014. 214 с.

Литература на английском языке:

Bluman A. Elementary statistics. McGraw-Hill, 2008.

Newbold P. Statistics for Business and Economics. 4th ed. London: Prentice-Hall, 1995.

Для освоения учебной дисциплины, студенты должны владеть следующими знаниями и компетенциями:

• Базовые знания экономики
• Математика в объеме программы средней школы.

1. Введение. Зачем нужен анализ данных?

2. Почему не стоит покупать лотерейные билеты? Основы теории вероятностей

3. Аудиторская проверка накладных в компании: построение доверительных интервалов

4. Процесс расфасовки зерновых культур по коробкам. Проверка простейших статистических гипотез: одновыборочные критерии 

5. Дороже ли квартиры на северо-западе Москвы, чем квартиры на юго-востоке столицы? Проверка статистических гипотез: двухвыборочные критерии

6. Связь продаж мороженого с температурой воздуха: парная регрессия

7. Производственная функция: множественная регрессия

8. Анализ связи между ценой и качеством. Мультиколлинеарность и гетероскедастичность

9. Типичные регрессионные ошибки: ошибки спецификации

10. Измерение дискриминации в оплате труда: фиктивные переменные в моделях регрессии

В результате освоения дисциплины студент должен:

• Знать основы статистических и эконометрических методов анализа данных;
• Уметь проводить первичный анализ данных на основании описательных статистик, таблиц и графиков;
• Уметь применять эконометрические методы оценивания при работе с реальными статистическими данными;
• Иметь навыки работы с данными в статистическом пакете Gretl.

01.03.04 Прикладная математика
01.03.05 Статистика
02.03.01 Математика и компьютерные науки
05.03.02 География
37.03.01 Психология
38.03.01 Экономика
38.03.02 Менеджмент
38.03.04 Государственное и муниципальное управление
38.03.05 Бизнес-информатика
39.03.01 Социология
41.03.04 Политология
42.03.01 Реклама и связи с общественностью
42.03.02 Журналистика
43.03.02 Туризм

 

Курс длится 10 недель. На каждой неделе курса, кроме 5 и последней, слушатели выполняют тест. К концу курса слушатели должны пройти 8 тестов и выполнить два задания на взаимное оценивание. Тест на каждой неделе содержит 15 вопросов с пятью вариантами ответа. Верный ответ на каждый вопрос оценивается в 1 балл (неверный – 0 баллов). Таким образом, за прохождение теста на каждой неделе можно набрать от 0 до 15 баллов. На ответ на каждый вопрос дается одна попытка.

Итоговая оценка за тесты складывается из оценок за 8 тестов, взятых с одинаковым весом и нормируется к 100, т.е. ((сумма оценок за 8 тестов)/(15*8))*100. На 5 и 10-ой неделях слушатели выполняют практическое задание с данными на взаимное оценивание и пишут краткий отчет (эссе), которое взаимно оценивается из 32 и 48 баллов соответственно, а затем нормируется к 100 ((результат за эссе1/32)*100 и (результат за эссе2/48)*100).

Итоговая оценка = Итоговая оценка за тесты*0,4+оценка за эссе1*0,1 + оценка за эссе2*0,1 + Оценка за экзамен с прокторингом*0,4.

Экзамен с прокторингом

Экзамен с прокторингом реализуется в виде теста, содержащего 40 вопросов. За каждый вопрос можно набрать либо 0, либо 1 балл. Таким образом, максимальное количество баллов за экзамен равно 40 (100%). Каждый вопрос имеет пять вариантов ответа. Продолжительность экзамена - 120 минут

Для выполнения практических заданий необходимо установить Программный пакет Gretl: http://gretl.sourceforge.net/ru.html#man

Видео лекций записаны в разных форматах:  презентации, решение задач на доске и разбор практических примеров на компьютере в статистическом пакете Gretl. На одной из лекций проводится интервью с экспертом.