Эксоцман
на главную поиск contacts

Эконометрика

Опубликовано на портале: 17-12-2003
Факультет: Международный институт экономики и финансов
Дисциплина: Эконометрика
Год: III год обучения, бакалавриат
Язык: Русский
Тематические разделы: Экономика, Эконометрика

Aннотация:
Введение в эконометрику - односеместровый курс для студентов 3-го года обучения МИЭФ. Это - вводный курс эконометрики для студентов, специализирующихся в области экономики. Его пререквизиты - вводный курс математической и прикладной статистики, а также курсы экономической теории и информатики. Курс преподается на русском и английском языках, поскольку часть студентов сдает внешний экзамен Лондонского университета "Elements of Econometrics and Economic Statistics" на английском языке.
Акцент в курсе делается на содержательном смысле фактов, методов и подходов эконометрического анализа. Выводы и доказательства даются для ряда базовых формул и моделей, что позволяет студентам понять принципы построения эконометрической теории. Главный акцент делается на экономической интерпретации и приложениях рассматриваемых эконометрических моделей.
Цель и задачи курса - cтуденты должны получить базовые знания и навыки эконометрического анализа. Они должны уметь применять их в исследовании экономических процессов, а также понимать эконометрические методы, идеи, результаты и выводы, встречаемые в большинстве экономических книг и статей. В данном курсе студенты должны освоить традиционные эконометрические методы, предназначенные в основном для работы с данными перекрестных выборок.
Курс рассчитан на 216 часов. Программа включает содержание курса, списки основной и дополнительной литературы, примеры промежуточных и итоговых экзаменационных работ.



Содержание курса:
  1. Введение в эконометрику.
  2. Модель парной линейной регрессии (ЛР). Свойства оценок в модели парной ЛР.
  3. Преобразования переменных в регрессионном анализе.
  4. Модель множественной линейной регрессии (МЛР): две объясняющие переменные и К-объясняющих переменных.
  5. Спецификация модели линейной регрессии.
  6. Гетероскедастичность.
  7. Автокоррелированность случайного члена.
  8. Фиктивные переменные.
  9. Стохастические объясняющие переменные.
  10. Системы одновременных уравнений.
  11. Моделирование с использованием данных временных рядов. Модели динамических процессов. Прогнозирование.
  12. Модели двоичного выбора, модели с ограничениями для зависимой переменной и оценивание по методу максимума правдоподобия.


Ключевые слова

См. также:
Андрей Валерьевич Лукашов
[Статья]
Bruce L. Bowerman, Richard T. O'Connell
[Книга]
[Интернет-ресурс]
Марина Анатольевна Можина, Лилия Николаевна Овчарова, Н.Е. Авдушева, Ирина Ильинична Елисеева, В.И. Гришанов, Ирина Ивановна Корчагина, Н.М. Павлова, Лидия Михайловна Прокофьева, Р.И. Попова, Майраш Сейтказыевна Токсанбаева, Евгений Владимирович Турунцев, А. Маколи
[Книга]