Подпишитесь на рассылку Фонда, чтобы узнать о новых курсах
подписываясь на рассылку, вы соглашаетесь с её условиями
ПРЕЗЕНТАЦИЯ КУРСА
видео
Читать текстовую версию ↓
Здравствуйте, меня зовут Филипп Картаев, я работаю на экономическом факультете МГУ имени Ломоносова, и я буду рассказывать вам про эконометрику. Это вводный курс для тех, кто пока совсем не знаком с основами этой науки.
У этого курса есть две цели. Во-первых, хочется, чтобы те, кто с ним справится, имели возможность читать эконометрические статьи в научных журналах и понимать, что там происходит. Поскольку эконометрика в современной экономической науке — это очень популярный инструмент, таких статей действительно много.
Во-вторых, хочется дать вам возможность самим оценивать простые эконометрические модели и проводить простые эконометрические исследования самостоятельно.
С точки зрения содержания курса, мы обсудим парные регрессии, множественные регрессии и всевозможные проблемы, которые возникают при их оценивании.
Поговорим о том, как интерпретировать результаты построения эконометрических уравнений, разберём метод наименьших квадратов, модели бинарного выбора и коротко обсудим метод инструментальных переменных.
Для того чтобы успешно овладеть этим курсом, нужно знать основы теории вероятностей и математической статистики.
Я думаю, что будет интересно.
У этого курса есть две цели. Во-первых, хочется, чтобы те, кто с ним справится, имели возможность читать эконометрические статьи в научных журналах и понимать, что там происходит. Поскольку эконометрика в современной экономической науке — это очень популярный инструмент, таких статей действительно много.
Во-вторых, хочется дать вам возможность самим оценивать простые эконометрические модели и проводить простые эконометрические исследования самостоятельно.
С точки зрения содержания курса, мы обсудим парные регрессии, множественные регрессии и всевозможные проблемы, которые возникают при их оценивании.
Поговорим о том, как интерпретировать результаты построения эконометрических уравнений, разберём метод наименьших квадратов, модели бинарного выбора и коротко обсудим метод инструментальных переменных.
Для того чтобы успешно овладеть этим курсом, нужно знать основы теории вероятностей и математической статистики.
Я думаю, что будет интересно.
ЧТО ПОЛУЧАЮТ
СЛУШАТЕЛИ
ПО ИТОГАМ
ОБУЧЕНИЯ
СЛУШАТЕЛИ
ПО ИТОГАМ
ОБУЧЕНИЯ
По итогам успешного освоения каждого курса слушатель Открытого университета Егора Гайдара может получить:
— Электронный сертификат Открытого университета Егора Гайдара об успешном окончании курса.
— Удостоверение о повышении квалификации установленного образца, выдаваемое Благотворительным фондом Егора Гайдара на основании образовательной лицензии № 037202, выданной 02.03.2016 Департаментом образования города Москвы: http://gaidarcharity.ru/edu при условии успешного завершения образовательной программы.
Для получения удостоверения о повышении квалификации вам необходимо будет заполнить анкету и прислать пакет документов. Подробная информация о том, какие именно документы нужно прислать для зачисления на программу повышения квалификации, публикуется в каждом курсе отдельно.
——
NB: условия зачисления на курс можно найти здесь.
— Электронный сертификат Открытого университета Егора Гайдара об успешном окончании курса.
— Удостоверение о повышении квалификации установленного образца, выдаваемое Благотворительным фондом Егора Гайдара на основании образовательной лицензии № 037202, выданной 02.03.2016 Департаментом образования города Москвы: http://gaidarcharity.ru/edu при условии успешного завершения образовательной программы.
Для получения удостоверения о повышении квалификации вам необходимо будет заполнить анкету и прислать пакет документов. Подробная информация о том, какие именно документы нужно прислать для зачисления на программу повышения квалификации, публикуется в каждом курсе отдельно.
——
NB: условия зачисления на курс можно найти здесь.
Продолжительность курса
72 часа
—
10 недель
Образовательная программа состоит из 10 разделов (модулей)
в каждом модуле – две видеолекции, а также презентации по теме и дополнительные методические материалы.
По каждому модулю слушатели получают задание
В качестве еженедельного задания выступает тест, который необходимо выполнить в электронном виде.
32 урока
—
32 теста
ПРОГРАММА КУРСА
1.
1.
Введение
Что такое эконометрика и зачем она нужна. Применение эконометрики в прикладных исследованиях: примеры вопросов, ответы на которые можно получить при помощи эконометрики.
2.
2.
Метод наименьших квадратов
Вывод формул оценок коэффициентов в парной регрессии. Коэффициент R-квадрат.
3.
3.
Парная регрессия
Предпосылки линейной модели парной регрессии. Тестирование статистической значимости коэффициентов. Доверительные интервалы.
4.
4.
Множественная регрессия
Типы данных: пространственные выборки, временные ряды, панельные данные. Предпосылки линейной модели множественной регрессии. Проверка гипотез с помощью t-статистик. Доверительные интервалы. Проверка значимости уравнения при помощи F-статистики. Проверка значимости группы переменных при помощи F-статистики: сравнение «короткой» и «длинной» регрессии.
5.
5.
Мультиколлинеарность. Фиктивные переменные
Мультиколлинеарность. Строгая и нестрогая мультиколлинеарность. Последствия мультиколлинеарности. Выявление и устранение мультиколлинеарности. Фиктивные (бинарные переменные) сдвига и наклона.
6.
6.
Нелинейные модели
Преобразование переменных в модели регрессии. Линейная, логарифмическая, полулогарифмические и другие формы зависимости. Содержательная интерпретация коэффициентов. Рекомендации по оформлению результатов эконометрических исследований.
7.
7.
Спецификация уравнения регрессии
Спецификация уравнения: выбор набора переменных и выбор функциональной формы зависимости. Последствия ошибочной спецификации модели регрессии. Замещающие переменные. Критерии для принятия решения о включении переменной в модель. Тест Рамсея (RESET). Основные этапы эконометрического исследования.
8.
8.
Гетероскедастичность
Гетероскедастичность. Последствия гетероскедастичности. Выявление гетероскедастичности: графический анализ, статистические тесты. Устранение гетероскедастичности: метод взвешенных наименьших квадратов. Стандартные ошибки в форме Уайта.
9.
9.
Инструментальные переменные
Последствия коррелированности объясняющих переменных и случайных ошибок. Проблема эндогенности. Инструментальные переменные. Двухшаговый метод наименьших квадратов.
10.
10.
Модели бинарного выбора
Линейная вероятностная модель (ЛВМ). Преимущества и недостатки ЛВМ. Логит-модель, пробит-модель. Оценивание параметров логит- и пробит-моделей. Интерпретация коэффициентов в логит- и пробит-моделях (вычисление предельных эффектов). Оценка качества логит- и пробит-моделей. Тестирование значимости коэффициентов в логит- и пробит-моделях.
Филипп Картаев
Преподаватель
доктор экономических наук, заведующий кафедрой математических методов анализа экономики Экономического факультета МГУ