Бакалавриат 2026/2027

Байесовский подход в эконометрике

ID 1194112

Статус: Курс по выбору (Экономика)

Кто читает: Департамент прикладной экономики

Где читается: Факультет экономических наук

Когда читается: 4-й курс, 3 модуль

Охват аудитории: для своего кампуса

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 40

Программа дисциплины

Аннотация

Дисциплина «Байесовский подход в эконометрике» направлена на формирование у студентов системного представления о современных байесовских методах и их применении в эконометрических исследованиях. Курс включает освоение численных методов, таких как алгоритмы Гиббса, Метрополиса и Метрополиса–Гастингса, Монте-Карло по схеме марковских цепей (MCMC), а также диагностику сходимости марковских цепей. Отдельный блок посвящен байесовскому подходу к проверке гипотез и выбору моделей. В результате освоения дисциплины студенты получают как теоретическую подготовку, так и прикладные компетенции, необходимые для проведения самостоятельных эконометрических исследований с использованием байесовского инструментария.

Цель освоения дисциплины

• Целью курса «Байесовский подход в эконометрике» является формирование у студентов теоретической базы и практических навыков применения байесовских методов для оценивания эконометрических моделей и проверки гипотез.

Планируемые результаты обучения

• Уметь применять философию и логику байесовского подхода.
• Уметь рассчитывать сопряженные априорные распределения для базовых семейств.
• Проводить байесовский анализ линейной регрессионной модели.
• Владеть алгоритмами Гиббса, Метрополиса, Метрополиса-Гастингса.
• Проводиь проверку сходимости марковских цепей.
• Уметь проверять гипотезы в рамках байесовского подхода.
• Применять байесовский подход к оценке нелинейных моделей.

Содержание учебной дисциплины

• Философия и общая логическая схема байесовского подхода.
• Априорные распределения.
• Подбор значений параметров.
• Байесовский анализ линейной регрессии.
• Байесовские алгоритмы оценки параметров.
• Проверка сходимости марковских цепей.
• Проверка гипотез и выбор моделей.
• Байесовский подход к оценке нелинейных моделей.

Элементы контроля

• Домашнее задание
• Экзамен
• Семинары

Промежуточная аттестация

• 2026/2027 3rd module
  0.25 * Домашнее задание + 0.25 * Семинары + 0.5 * Экзамен

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• 9781439898208 - Andrew Gelman , John B. Carlin, Hal S. Stern, David B. Dunson, Aki Vehtari, Donald B. Rubin - Bayesian Data Analysis, Third Edition - 2013 - Chapman & Hall/CRC Press - http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=nlebk&AN=1763244 - nlebk - 1763244
• 9781482253467 - McElreath, Richard - Statistical Rethinking : A Bayesian Course with Examples in R and Stan - 2015 - Chapman and Hall/CRC - http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=nlebk&AN=1338291 - nlebk - 1338291
• Bayes and empirical Bayes methods for data analysis, Carlin, B. P., 1997
• Bayesian analysis for the social sciences, Jackman, S., 2009
• Bayesian computation with R, Albert, J., 2009
• Bayesian data analysis, Gelman, A., 2014
• Bayesian econometric methods, Koop, G., 2007
• Borek Puza. (2015). Bayesian Methods for Statistical Analysis. Netherlands, Europe: ANU Press. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.C43E3A69
• Greenberg, E. (2013). Introduction to Bayesian Econometrics: Vol. 2nd ed. Cambridge eText.
• Handbook of Markov Chain Monte Carlo (Chapman & Hall/CRC Handbooks of Modern Statistical Methods) ISBN: 978-1-4200-7941-8, editor Brooks, Steve
• Introduction to Bayesian econometrics, Greenberg, E., 2013
• Koch, K.-R. (2007). Introduction to Bayesian Statistics (Vol. 2nd, updated and enl. ed). Berlin: Springer. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=213208
• Kruschke, J. K. . V. (DE-588)143634666, (DE-627)662785142, (DE-576)346169313, aut. (2015). Doing Bayesian data analysis a tutorial with R, JAGS, and Stan John K. Kruschke, Dept. of Psychological and Brain Sciences, Indiana University, Bloomington.
• Lee, P. M. (2012). Bayesian Statistics : An Introduction (Vol. 4th ed). Chichester, West Sussex: Wiley. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=463079
• Демидова, О. А.  Эконометрика : учебник и практикум для вузов / О. А. Демидова, Д. И. Малахов. — 2-е изд., перераб. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2026. — 398 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-20392-9. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/583223 (дата обращения: 02.07.2026).
• Прикладная эконометрика. Т.80, N.4, , 2025

Рекомендуемая дополнительная литература

• Doing Bayesian data analysis : a tutorial with R, JAGS, and Stan, Kruschke, J. K., 2015
• Эконометрический анализ. Кн. 2: ., Грин, У. Г., 2016

Авторы

• Демидова Ольга Анатольевна