Бакалавриат 2021/2022

Эконометрика

Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»

Статус: Курс обязательный (Мировая экономика)

Направление: 38.03.01. Экономика

Кто читает: Департамент прикладной экономики

Где читается: Факультет мировой экономики и мировой политики

Когда читается: 3-й курс, 1-3 модуль

Формат изучения: с онлайн-курсом

Онлайн-часы: 20

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Бондаренко Игорь Михайлович, Клюева Анна Дмитриевна, Погорелова Полина Вячеславовна, Поляков Константин Львович, Стебунова Ольга Ивановна

Язык: русский

Кредиты: 7

Контактные часы: 104

Программа дисциплины

Аннотация

Анализ данных на различных уровнях их формирования от макроэкономики до экономики фирмы и семейного хозяйства, с целью обнаружения скрытых закономерностей и связей, является одной из важнейших детерминант успешного развития современной отечественной и мировой экономики. В настоящее время и в обозримой перспективе инструментарий исследователя в этой области активно обогащается и будет обогащаться методами искусственного интеллекта, которые позволяют переложить решение части творческих задач на интеллектуальные системы. Освоение этих возможностей следует начинать на начальной стадии развития необходимых навыков у студентов. Целью дисциплины «Эконометрика» является — дать студентам научное представление о методах и моделях современной эконометрики, в частности, основанных на использовании искусственного интеллекта, которые позволяют получать количественные оценки различных закономерностей в экономике, а также прогнозировать социально-экономические процессы. 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 38.03.01 "Экономика" подготовки бакалавра, изучающих дисциплину «Эконометрика».

Цель освоения дисциплины

•  Формирование у студентов навыков самостоятельной реализации элементарных проектов, связанных с управлением данными— организацией сбора и хранения данных, выбором данных по определенным критериям, содержащим несколько условий, модификацией данных, обменом данными между различными приложениями, интеграцией данных, полученных из различных источников.
•  Формирование у студентов навыков самостоятельной реализации элементарных проектов, связанных с современным анализом данных основанном на машинном/статистическом обучении с целью описания статистических взаимосвязей между различными показателями для организации планирования, управления и прогнозирования.
•  Ознакомление студентов с примерами использования методов искусственного интеллекта в анализе экономических данных, в частности в исследовании рынков и интеллектуальном анализе полученных данных.

Содержание учебной дисциплины

• Предмет эконометрики. Основные Понятия и определения. Этапы построения эконометрической модели
• Модель множественной линейной регрессии. Оценка параметров модели. Верификация. Теорема Гаусса-Маркова
• Модель множественной линейной регрессии. Введение в модель фиктивных (дамми) переменных. Тест Чоу
• Нарушения предпосылок теоремы Гаусса-Маркова: ошибки спецификации. Тест Рамсея
• Нарушения предпосылок теоремы Гаусса-Маркова: мультиколлинеарность
• Нарушения предпосылок теоремы Гаусса-Маркова: гетероскедастиность случайных возмущений
• Обнаружение резко выделяющихся наблюдений
• Нарушения предпосылок теоремы Гаусса-Маркова: автокорреляция случайных возмущений
• Модели бинарного выбора: логит- и пробит-модели. Метод максимального правдоподобия
• Введение в анализ временных рядов
• Введение в анализ временных рядов. Модели стационарных временных рядов с конечным числом лагов. Методология Бокса-Дженкинса
• Модели панельных данных

Элементы контроля

• работа на семинарах1
  Текущая оценка TO=10 Score/Score_max , где Score — сумма баллов, полученная за работу на семинарах. Score_max — максимальная сумма баллов в группе
• самостоятельная работа1
  Для отчета студенты представляют три вида документов: "Отчет о самостоятельной работе", файлы с данными в формате MS Excel и пакета, в котором выполнялись расчеты., презентацию проекта - 5-6 слайдов в MS Power Point. Обязательным условием получения оценок 9 и 10 является устное представление результатов проекта.
• Экзамен
  Экзамен проводится в дистанционном формате
• работа на семинарах2
  Текущая оценка TO=10 Score/Score_max , где Score — сумма баллов, полученная за работу на семинарах. Score_max — максимальная сумма баллов в группе
• самостоятельная работа2
  Для отчета студенты представляют три вида документов: "Отчет о самостоятельной работе", файлы с данными в формате MS Excel и пакета, в котором выполнялись расчеты., презентацию проекта - 5-6 слайдов в MS Power Point. Обязательным условием получения оценок 9 и 10 является устное представление результатов проекта.
• работа на семинарах3
  Текущая оценка TO=10 Score/Score_max , где Score — сумма баллов, полученная за работу на семинарах. Score_max — максимальная сумма баллов в группе

Промежуточная аттестация

• 2021/2022 учебный год 3 модуль
  0.15 * Экзамен + 0.15 * работа на семинарах1 + 0.15 * работа на семинарах2 + 0.15 * работа на семинарах3 + 0.2 * самостоятельная работа1 + 0.2 * самостоятельная работа2

Авторы

• Поляков Константин Львович
• Стебунова Ольга Ивановна