Подпишитесь на рассылку Фонда, чтобы узнать о новых курсах
подписываясь на рассылку, вы соглашаетесь с её условиями
ПРЕЗЕНТАЦИЯ КУРСА
видео
ОПИСАНИЕ
КУРСА

Общая продолжительность курса – 72 часа, 10 недель.

Программа состоит из 10 разделов (модулей). В каждом модуле – одна или две видеолекции преподавателя, ведущего курс, а также презентации по теме и дополнительные методические материалы.

Цель и планируемые результаты освоения программы: познакомить слушателей с базовыми методами эконометрического анализа, а также с актуальными направлениями современной экономической мысли, академическими стандартами, принятыми в ведущих российских и зарубежных вузах. Курс поможет лучше понимать, что пишут в экономических статьях, использующих эконометрические методы, а также осуществлять собственные простые эконометрические исследования.

Входные требования и необходимые базовые знания: уровень образования – не ниже бакалавриата. Для успешного освоения программы необходимо знание основ теории вероятностей и математической статистики.

По каждому модулю слушатели получают задание, связанное с рассмотренной темой. В качестве еженедельного задания выступает тест, который необходимо выполнить в электронном виде. Все задания еженедельно оцениваются. После 5 модуля предполагается промежуточная аттестация (углубленный тест) и итоговая аттестация – развернутый тест по всем темам образовательной программы.

ПРОГРАММА КУРСА

1.
1.
Введение
Что такое эконометрика и зачем она нужна. Применение эконометрики в прикладных исследованиях: примеры вопросов, ответы на которые можно получить при помощи эконометрики.
2.
2.
Метод наименьших квадратов
Вывод формул оценок коэффициентов в парной регрессии. Коэффициент R-квадрат.
3.
3.
Парная регрессия
Предпосылки линейной модели парной регрессии. Тестирование статистической значимости коэффициентов. Доверительные интервалы.
4.
4.
Множественная регрессия
Типы данных: пространственные выборки, временные ряды, панельные данные. Предпосылки линейной модели множественной регрессии. Проверка гипотез с помощью t-статистик. Доверительные интервалы. Проверка значимости уравнения при помощи F-статистики. Проверка значимости группы переменных при помощи F-статистики: сравнение «короткой» и «длинной» регрессии.
5.
5.
Мультиколлинеарность. Фиктивные переменные
Мультиколлинеарность. Строгая и нестрогая мультиколлинеарность. Последствия мультиколлинеарности. Выявление и устранение мультиколлинеарности. Фиктивные (бинарные переменные) сдвига и наклона.
6.
6.
Нелинейные модели
Преобразование переменных в модели регрессии. Линейная, логарифмическая, полулогарифмические и другие формы зависимости. Содержательная интерпретация коэффициентов. Рекомендации по оформлению результатов эконометрических исследований.
7.
7.
Спецификация уравнения регрессии
Спецификация уравнения: выбор набора переменных и выбор функциональной формы зависимости. Последствия ошибочной спецификации модели регрессии. Замещающие переменные. Критерии для принятия решения о включении переменной в модель. Тест Рамсея (RESET). Основные этапы эконометрического исследования.
8.
8.
Гетероскедастичность
Гетероскедастичность. Последствия гетероскедастичности. Выявление гетероскедастичности: графический анализ, статистические тесты. Устранение гетероскедастичности: метод взвешенных наименьших квадратов. Стандартные ошибки в форме Уайта.
9.
9.
Инструментальные переменные
Последствия коррелированности объясняющих переменных и случайных ошибок. Проблема эндогенности. Инструментальные переменные. Двухшаговый метод наименьших квадратов.
10.
10.
Модели бинарного выбора
Линейная вероятностная модель (ЛВМ). Преимущества и недостатки ЛВМ. Логит-модель, пробит-модель. Оценивание параметров логит- и пробит-моделей. Интерпретация коэффициентов в логит- и пробит-моделях (вычисление предельных эффектов). Оценка качества логит- и пробит-моделей. Тестирование значимости коэффициентов в логит- и пробит-моделях.
Филипп Картаев
Преподаватель
доктор экономических наук, заведующий кафедрой математических методов анализа экономики Экономического факультета МГУ

ДРУГИЕ КУРСЫ
ОТКРЫТОГО УНИВЕРСИТЕТА