Построй план своего карьерного развития

Открытое образование

Эконометрика: продвинутый уровень

  • Начальный уровень
  • Наставник: Нет
  • Сертификат: Есть
  • Формат: Online
  • Рассрочка: Нет
  • Язык: Русский
  • Осталось мест: не ограничено
Записаться

Эконометрика: продвинутый уровень

Организатор курса: Политех

Курс нацелен на изучение современных подходов и методов эконометрического исследования. При освоении курса студент научится проводить сбор и анализ экономических данных, при выполнении исследований; осуществлять отбор инструментов; проводить тщательное тестирование статистической адекватности получаемых моделей; а также интерпретировать экономическую сущность полученных результатов исследования.

Программа обучения
Тема 1. Природа эконометрики и экономические данные. Простая регрессия.
  • Урок 1. Природа эконометрики и экономические данные. Типы переменных. Этапы эконометрического исследования. Простая регрессия.
Тема 2. Основные понятия статистического и регрессионного анализа (повторение)
  • Урок 2. Основные понятия эконометрического анализа
Тема 3. Множественная модель регрессии. Свойства оценивателей. КЛМР
  • Урок 3. Желательные свойства оценивателей модели
  • Урок 4. Основные положения КЛМР
Тема 4. Нарушение положений КЛМР
  • Урок 5. Нарушение первого положения: неправильный выбор регрессоров, нелинейность, непостоянство параметров модели
  • Урок 6. Нарушение второго и пятого положения КЛМР: мультиколлинеарность и ненулевое математическое ожидание остатков
  • Урок 7. Нарушение третьего положения: несферические возмущения (гетероскедастичность)
  • Урок 8. Нарушение третьего положения: несферические возмущения (автокорреляция)
  • Урок 9. Нарушение четвертого положения КЛМР: эндогенность и системы эконометрических уравнений. Метод инструментальных переменных.
Тема 5. Понятие выбросов в модели.
  • Урок 10. Понятие выбросов в модели.
Тема 6. Анализ временных рядов
  • Урок 11. Основные понятия анализа временных рядов
  • Урок 12. Модели временных рядов
Тема 7. Анализ панельных данных
  • Урок 13. Модели панельных данных
Тема 8. Модели с зависимыми качественными переменными.
  • Урок 14. Модели с зависимыми качественными переменными.

Каких навыков вам не хватает?