2026/2027
Эконометрика (продвинутый уровень)
Статус:
Маго-лего
Где читается:
Факультет экономических наук
Когда читается:
1-3 модуль
Охват аудитории:
для своего кампуса
Язык:
русский
Кредиты:
9
Контактные часы:
88
Программа дисциплины
Аннотация
Курс формирует у студентов магистерской программы «Корпоративные финансы» системное представление о статистических методах эконометрического анализа в экономике и финансах. Основное внимание уделяется пониманию предпосылок основных моделей, проверке этих предпосылок, выбору и оцениванию моделей для различных типов данных. Курс сочетает теоретические основы с практической работой в статистическом пакете STATA.
Цель освоения дисциплины
- По завершении курса студенты приобретут практические навыки применения эконометрических методов, интерпретации результатов оценивания и представления эмпирических выводов. Студенты смогут проектировать, оценивать и критически интерпретировать эмпирические исследования, релевантные для анализа и принятия решений в экономике и финансах.
Планируемые результаты обучения
- Формулировать цели эконометрического анализа и отличать эконометрический подход от подхода машинного обучения
- Вычислять аналитически и эмпирически, интерпретировать МНК-оценки в моделях парной и множественной регрессии, формулировать и проверять их свойства при различных предпосылках
- Формулировать теорему Гаусса-Маркова, диагностировать нарушения её предпосылок и выбирать методы работы с такими нарушениями
- Определять и оценивать подходящую к данным спецификацию регрессионной модели, проводить статистические тесты в поддержку выбора модели
- Использовать STATA для оценивания моделей, диагностики и визуализации результатов
- Разрабатывать самостоятельное эмпирическое исследование с применением эконометрических методов
- Критически оценивать эмпирические статьи, аналитические отчёты и исследования
Содержание учебной дисциплины
- Введение
- Математические основы и анализ без регрессии
- Работа с данными
- Линейная регрессия
- Проверка гипотез на основе линейной регрессии
- Модификация линейной регрессии
- Нарушения сферичности ошибок: гетероскедастичность и автокорреляция
- Мультиколлинеарность
- Эндогенность
- Модели панельных данных
- Метод максимального правдоподобия в эконометрике
- Модели бинарного выбора
- Дополнительные главы
Промежуточная аттестация
- 2026/2027 2nd module0.25 * Proposal (план проекта) + 0.5 * In-class assignment + 0.25 * Проверочные работы
- 2026/2027 3rd module0.15 * Проверочные работы + 0.6 * Экзамен + 0.25 * Project
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- A guide to modern econometrics, Verbeek, M., 2017
- Basic econometrics, Gujarati, D. N., 2009
- Introductory econometrics : a modern approach, Wooldridge, J. M., 2025
- Statistics for business and economics, Newbold, P., 2020
- Эконометрика : учебник и практикум для вузов, Демидова, О. А., 2024
Рекомендуемая дополнительная литература
- Econometric analysis, Greene, W. H., 2012
- Mostly harmless econometrics : an empiricist's companion, Angrist, J. D., 2009
- Анализ панельных данных и данных о длительности состояний : учеб. пособие, Ратникова, Т. А., 2014
- Эконометрика. Начальный курс : учебник для вузов, Магнус, Я. Р., 2021