up

Количественные методы анализа экономики

  • Russian

    course language

  • 10 weeks

    course duration

  • about 7 hours per week

    needed to educate

  • 3 credit points

    for credit at your university

Этот онлайн-курс о методах анализа данных, которые применяются в экономике. Основное преимущество данного курса – простота изложение материала, без теоретических доказательств и выкладок. На лекциях будут рассмотрены примеры анализа реальных экономических задач с применением статистических и эконометрических методов. Слушатели получат представление о первичных методах анализа данных, проверке статистических гипотез, а также основных эконометрических моделях, методах их оценивания и области применения. Курс особенно будет полезен для тех, кто не имеет серьезной математической подготовки, но хочет научиться анализировать статистические данные, получив базовые навыки и освоив интуицию методов анализа. Курс разработан на материалах автора, подготовленных для студентов ВШЭ.

About

 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.

Format

Курс состоит из 10 недель. Каждая неделя содержит видеолекции, тестовые задания и материалы для самостоятельного изучения. В открытом доступе вы можете ознакомиться с видеолекциями, доступ к оцениваемым заданиям и экзамену с прокторингом станет доступен после оплаты курса.

Основная литература:

  1. 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.
  2. Доугерти, К. Введение в эконометрику. Издание второе. М.: Инфра-М., 2009.
  3. Уилан Ч. Голая статистика. Самая интересная книга о самой скучной науке. ООО «Манн, Иванов и Фербер», 2016.

Дополнительная литература:

  1. Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики. М.: ЮНИТИ, 1998.
  2. Берндт Э. Р. Практика эконометрики: классика и современность. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005. - 863 с.
  3. 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.
  4. Борзых Д. А., Демешев Б. Б. Эконометрика в задачах и упражнениях. Издание 2. М.: Издательская группа URSS, 2017.
  5. Вербик М. Путеводитель по современной эконометрике. Научная книга, 2008.
  6. Демидова О. А., Малахов Д. И. Эконометрика. Учебник и практикум для прикладного бакалавриата. / Рук.: О. А. Демидова. М.: Юрайт, 2016.
  7. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики: учеб. для вузов. – М.: Финансы и статистика, 1995.
  8. Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Анализ данных на компьютере. 3-е изд., перераб. и доп. М. ИНФРА-М., 2002.
  9. Такахаси С. Занимательная статистика, Регрессионный анализ. Манга. М.: Додэка. 2014. 214 с.

Литература на английском языке:

  1. Bluman A. Elementary statistics. McGraw-Hill, 2008.
  2. Newbold P. Statistics for Business and Economics. 4th ed. London: Prentice-Hall, 1995.

Requirements

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

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

Course program

  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.

Education results

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.

Formed competencies

  • Способен к самостоятельной исследовательской работе;
  • Способен работать со статистическими пакетами, позволяющими проводить первичный анализ данных;
  • Способен применять эконометрические методы к анализу реальных статистических данных.

Education directions

Отзывы о курсе

 

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.

Вакуленко Елена Сергеевна

Доктор экономических наук, Доцент
Position: Доцент департамента прикладной экономики факультета экономических наук

course completion certificate

Certificate

Стоимость доступа к оцениваемым заданиям и возможности пройти экзамен с прокторингом для получения сертификата по курсу составляет 3600 рублей.

The cost of passing the procedures for assessing learning outcomes with personal identification - 3600 Р.

Similar courses