Эконометрика

Аспирантура 2023/2024

Статус: Курс обязательный

Направление: 00.00.00. Аспирантура

Кто читает: Кафедра математической экономики (Нижний Новгород)

Когда читается: 1-й курс, 2 семестр

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Аистов Андрей Валентинович, Максимов Андрей Геннадьевич

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 12

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Целью дисциплины является получение аспирантами представления о теоретических основах эконометрики, основных эконометрических моделях, областях их применения, методах выполнения эмпирических оценок и развитие практических навыков выполнения эмпирических оценок. В ходе освоения курса аспиранты продвигаются от простейшего метода наименьших квадратов к моделям, учитывающим панельный характер данных, осваивая на этом пути модели с инструментальными переменными, метод моментов, модели с ограниченными зависимыми переменными. Лекционный материал сопровождается занятиями в компьютерном классе. Полученные знания и практические навыки позволят выполнить диссертационное исследование на высоком научном уровне и опубликовать результаты в ведущих научных журналах.

Цель освоения дисциплины

Целью дисциплины является получение аспирантами представления о теоретических основах эконометрики, основных эконометрических моделях, областях их применения, методах выполнения эмпирических оценок и развитие практических навыков выполнения эмпирических оценок. В ходе освоения курса аспиранты продвигаются от простейшего метода наименьших квадратов к моделям, учитывающим панельный характер данных, осваивая на этом пути модели с инструментальными переменными, метод моментов, модели с ограниченными зависимыми переменными. Лекционный материал сопровождается занятиями в компьютерном классе. Полученные знания и практические навыки позволят выполнить диссертационное исследование на высоком научном уровне и опубликовать результаты в ведущих научных журналах.

Планируемые результаты обучения

Записывает уравнение регрессии и формулы для нахождения оценок параметров.
Рассказывает алгоритм метода моментов. Приводит пример.
Описывает модели и сферы их применимости.
Описывает модели, критерии их выбора и сферы применимости.
Формулирует гипотезы и алгоритмы принятия решений.
Формулирует условия валидности и релевантности инструментов. Приводит примеры инструментов.
Формулирует условия классической модели и условия несмещенности и состоятельности МНК оценок параметров. Приводит примеры несостоятельности МНК оценок.

Содержание учебной дисциплины

Тема 1. Классическая модель линейной регрессии. Метод наименьших квадратов (МНК).
Тема 2. Проверка гипотез относительно параметров и предпосылок моделей.
Тема 3. Примеры нарушений классической модели.
Тема 4. Метод инструментальных переменных.
Тема 5. Метод моментов.
Тема 6. Модели с ограниченными зависимыми переменными.
Тема 7. Модели с использованием панельных данных.

Элементы контроля

Активность
Активность

Промежуточная аттестация

2023/2024 учебный год II семестр
\begin{equation} \label{final} \text{\textbf{Итоговая оценка за курс}} = \text{max} \left\{ \, \text{\textbf{Активность}} , \, \text{\textbf{Экзамен}} \, \right\} \, , \end{equation} где max --- наибольшее из двух чисел (Активность или Экзамен).

Список литературы

Авторы

Аистов Андрей Валентинович
Силаев Андрей Михайлович
Максимов Андрей Геннадьевич

Программа дисциплины