• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Бакалавриат 2026/2027

Эконометрика

Статус: Курс обязательный (Маркетинг и рыночная аналитика)
Когда читается: 2-й курс, 1 модуль
Охват аудитории: для своего кампуса
Преподаватели: Гусева Анна Дмитриевна
Язык: русский
Кредиты: 3
Контактные часы: 36

Программа дисциплины

Аннотация

Настоящая программа учебной дисциплины устанавливает минимальные требования к знаниям и умениям студента и определяет содержание и виды учебных занятий и отчетности. Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления 38.03.02 «Менеджмент» подготовки бакалавра, изучающих дисциплину «Эконометрика». Дисциплина направлена на 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 статистических пакетов, позволяющих проводить первичный анализ данных, и применять эконометрические методы к анализу реальных статистических данных
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • 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 статистических пакетов, позволяющих проводить первичный анализ данных, и применять эконометрические методы к анализу реальных статистических данных
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Различает типы эконометрических данных; определяет единицу наблюдения и структуру набора данных.
  • Формулирует эмпирически проверяемый исследовательский вопрос, определяет зависимую и объясняющие переменные, а также совокупность, к которой относятся выводы исследования.
  • Выбирает и интерпретирует описательные статистики и способы визуализации данных; выявляет пропуски, выбросы и возможные проблемы измерения.
  • Интерпретирует точечные оценки, стандартные ошибки, доверительные интервалы, t-статистики и p-значения; различает статистическую и практическую значимость результатов.
  • Объясняет принцип метода наименьших квадратов и интерпретирует результаты оценки модели парной линейной регрессии, включая коэффициенты, расчетные значения, остатки и коэффициент детерминации.
  • Критически анализирует эмпирическое исследование, соотносит используемые данные и методы с исследовательским вопросом и формулирует содержательные выводы с учетом ограничений анализа.
  • Специфицирует и интерпретирует модель множественной линейной регрессии, включая интерпретацию коэффициентов при прочих равных условиях, роль контрольных переменных и результаты проверки индивидуальных и совместных гипотез.
  • Интерпретирует коэффициенты логарифмических и нелинейных спецификаций, фиктивных переменных и эффектов взаимодействия, а также результаты моделей с бинарной зависимой переменной на базовом уровне.
  • Выявляет основные риски, связанные с ошибками спецификации, пропущенными переменными, мультиколлинеарностью, гетероскедастичностью и потенциальной эндогенностью, и объясняет их последствия для оценок и статистических выводов.
  • Различает оценивание статистической связи, прогнозирование и оценку причинного эффекта; определяет, допускают ли данные и дизайн исследования причинную интерпретацию результатов.
  • Анализирует основные свойства временного ряда, включая тренд, сезонность, лаговую зависимость, автокорреляцию и стационарность, и интерпретирует результаты простой прогнозной модели.
  • Различает межобъектную и внутриобъектную вариацию в панельных данных; объясняет базовую логику объединенной регрессии и моделей с фиксированными и случайными эффектами.
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Введение в эконометрику
  • Статистическое оценивание и проверка гипотез
  • Модель парной линейной регрессии
  • Модель множественной линейной регрессии
  • Функциональные формы, фиктивные переменные и модели бинарного выбора
  • Спецификация и диагностика регрессионной модели
  • Введение в анализ временных рядов
  • Введение в анализ панельных данных
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Тесты
  • неблокирующий Проект
  • неблокирующий Аудиторная работа
  • неблокирующий Экзамен
    Экзамен включает тестовые задания, интерпретацию результатов эконометрического анализа, короткие прикладные задачи и вопросы с кратким открытым ответом.
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2026/2027 1st module
    0.2 * Аудиторная работа + 0.25 * Проект + 0.3 * Экзамен + 0.25 * Тесты
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Jeffrey M. Wooldridge. (2019). Introductory Econometrics: A Modern Approach, Edition 7. Cengage Learning.
  • Введение в эконометрику : учебник для вузов, Сток, Дж., 2015
  • Путеводитель по современной эконометрике : учебник, Вербик, М., 2024
  • Чарльз Уилан - Голая статистика - 9785001008231 - МИФ - 2016 - https://hse.miflib.ru/#/book/14957 - 14957

Авторы

  • Гусева Анна Дмитриевна