Чему вы научитесь
- Начало курса - 18 сентября
- Записаться на курс можно до 16 октября
- Выполнить задания по курсу необходимо до 15 января 2024
- Доступ к курсу до 11 февраля 2024
О курсе
Общая продолжительность курса – 72 часа, 10 недель.
Программа состоит из 10 разделов (модулей). В каждом модуле – одна или две видеолекции преподавателя, ведущего курс, а также презентации по теме и дополнительные методические материалы.
Цель и планируемые результаты освоения программы: познакомить слушателей с базовыми методами эконометрического анализа, а также с актуальными направлениями современной экономической мысли, академическими стандартами, принятыми в ведущих российских и зарубежных вузах. Курс поможет лучше понимать, что пишут в экономических статьях, использующих эконометрические методы, а также осуществлять собственные простые эконометрические исследования.
Входные требования и необходимые базовые знания: уровень образования – не ниже бакалавриата. Для успешного освоения программы необходимо знание основ теории вероятностей и математической статистики.
По каждому модулю слушатели получают задание, связанное с рассмотренной темой. В качестве еженедельного задания выступает тест, который необходимо выполнить в электронном виде. Все задания еженедельно оцениваются. После 5 модуля предполагается промежуточная аттестация (углубленный тест) и итоговая аттестация – развернутый тест по всем темам образовательной программы.
__
NB: Если вы учитель, преподаватель, студент, сотрудник музея или библиотеки, вам предоставляется бесплатный доступ к курсу или доступ по льготной стоимости (1500 рублей). Пожалуйста, внимательно прочитайте инструкцию в конце описания курса в разделе «Наши преподаватели»
Программа курса
Лекция 1. Введение
Что такое эконометрика и зачем она нужна. Применение эконометрики в прикладных исследованиях: примеры вопросов, ответы на которые можно получить при помощи эконометрики.
Лекция 2. Метод наименьших квадратов
Вывод формул оценок коэффициентов в парной регрессии. Коэффициент R-квадрат.
Лекция 3. Парная регрессия
Предпосылки линейной модели парной регрессии. Тестирование статистической значимости коэффициентов. Доверительные интервалы.
Лекция 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.
Лекция 5. Мультиколлинеарность. Фиктивные переменные
Мультиколлинеарность. Строгая и нестрогая мультиколлинеарность. Последствия мультиколлинеарности. Выявление и устранение мультиколлинеарности. Фиктивные (бинарные переменные) сдвига и наклона.
Лекция 6. Нелинейные модели
Преобразование переменных в модели регрессии. Линейная, логарифмическая, полулогарифмические и другие формы зависимости. Содержательная интерпретация коэффициентов. Рекомендации по оформлению результатов эконометрических исследований.
Лекция 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.
Лекция 8. Гетероскедастичность
Гетероскедастичность. Последствия гетероскедастичности. Выявление гетероскедастичности: графический анализ, статистические тесты. Устранение гетероскедастичности: метод взвешенных наименьших квадратов. Стандартные ошибки в форме Уайта.
Лекция 9. Инструментальные переменные
Последствия коррелированности объясняющих переменных и случайных ошибок. Проблема эндогенности. Инструментальные переменные. Двухшаговый метод наименьших квадратов.
Лекция 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.
Что получают слушатели по итогам обучения
По итогам успешного освоения каждого курса слушатель Открытого университета Егора Гайдара может получить два вида сертификатов:
1. Электронный сертификат STEPIK и Открытого университета Егора Гайдара об успешном окончании курса.
2. 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 квалификация публикуется в каждом курсе отдельно.
Преподаватель
Филипп Картаев
Выпускник экономического факультета МГУ. Доктор экономических наук. Заведующий кафедрой математических методов анализа экономики экономического факультета МГУ. Область научных интересов: макроэкономика, монетарная политика. Член жюри Открытого чемпионата школ по экономике, член жюри Всероссийской олимпиады школьников по экономике.
Для кого этот курс
Для успешного освоения курса необходимо знание основ теории вероятностей и математической статистики.