Эконометрика (продвинутый уровень)

Отдел:
Факультет экономики
Программа:
МА «Финансовая экономика»; MA «Исследовательская экономика»; MA «Экономика человека»
Семестр:
1; 2
Кредиты:
5

Описание курса

Цель курса — познакомить студентов с основными эконометрическими методами и подготовить их к проведению самостоятельных прикладных исследований (оценивание и тестирования экономических взаимосвязей). В первой части курса студенты в деталях разберут множественный регрессионный анализ пространственных данных (МНК-оценивание, гетероскедастичность, обобщенный МНК, инструментальные переменные и оценивание систем). Во второй части курса студенты изучат модели временных рядов и базовые модели панельных данных (тесты на единичный корень, модели ARIMA, векторная авторегрессия, коинтеграция — процедура Энгла-Грейнджера и методология Йохансена). В процессе изучения методов студенты применяют их к реальным данным в пакетах EViews и Stata.

 

Программа курса

Тема 1. Введение в эконометрику

  • Этапы эконометрического исследования и построения эконометрической модели. Типы данных и типы моделей

 

Тема 2. Методы исследования

  • Метод наименьших квадратов (МНК). Общая схема проверки статистических гипотез

 

Тема 3. Множественная регрессия — основные понятия

  • Нормальная регрессионная модель. Теорема Гаусса–Маркова. Коэффициент детерминации и скорректированный и коэффициент детерминации. Проверка значимости уравнения в целом. Проверка линейной гипотезы о коэффициентах. Коэффициент детерминации. Доверительный интервал. Интерпретация коэффициентов. Прогнозирование. Фиктивные переменные и их использование. Тесты Чоу на стабильность параметров. Ошибки спецификации (пропущенные переменные, включение лишних переменных, выбор формы модели) и их последствия, RESET-тест Рамсея

 

Тема 4. Ослабление предпосылок классической линейной регрессионной модели

  • Стохастические регрессоры. Обобщенный МНК. Гетероскедастичность: постановка задачи, тестирование (визуальный анализ остатков, тесты Уайта, Голдфельда–Квандта), оценивание модели в условиях гетероскедастичности. Автокорреляция: постановка задачи, тестирование (визуальный анализ остатков, тесты Дарбина-Уотсона, Дарбина h, множителей Лагранжа и др.), оценивание модели в условиях автокорреляции

 

Тема 5. Системы одновременных уравнений

  • Корреляция регрессоров и ошибок. Выбор инструментов. Метод инструментальных переменных. Тест Хаусмана. Тест на слабые инструменты.Системы одновременных уравнений. Косвенный МНК. Двухшаговый МНК. Ранговое и порядковое условия

 

Тема 6. Стационарные ряды

  • Виды временных рядов и их специфика. Стационарные ряды и их свойства. Модели скользящего среднего МА(q) и их свойства. Модели авторегрессии AR(p) и их свойства. Оператор сдвига. Условия стационарности и обратимости. Модели ARMA и их оценивание. Методология Бокса–Дженкинса. Регрессия со стационарными переменными. Причинность по Грейнжеру

 

Тема 7. Тесты на единичные корни

  • Нестационарные временные ряды. Случайное блуждание. Реакция на шоки. Разностно-стационарные ряды и ряды, стационарные с точностью до тренда (DS и TS ряды). Тест Дики–Фуллера (DF). Расширенный тест Дики–Фуллера (ADF). Различные типы тестов на единичные корни. Порядок интегрируемости. Тесты на порядок интегрируемости. Модели ARIMA

 

Тема 8. Коинтеграция

  • Ложная регрессия. Понятие коинтегрируемости нестационарных рядов. Методология Ингла–Грейнджера нахождения коинтеграционных соотношений. Построение и оценивание модели корректировки отклонениями ECM

 

Тема 9. Векторная авторегрессия и коинтеграция

  • Основные понятия векторной авторегрессии. Условия стационарности. Выбор порядка модели, тесты на наличие автокорреляции, гетероскедастичности, нормальность остатков. Причинность в VAR. Функции реакции на импульсы и разложение дисперсии. Векторная модель коррекции ошибок (VECM). Теорема Грейнжера о представлении. Общие стохастические тренды. Методология Йохансена для проверки количества коинтеграционных соотношений. Проверка ограничений

 

Литература

  • Айвазян С. А., Иванова С. С. Эконометрика. М.: Маркет ДС, 2010.
  • Борзых Д. А., Демешев Б. Б. Эконометрика в задачах и упражнениях. М., URSS, 2015.
  • Дорохина Е. Ю, Преснякова Л. Ф, Тихомиров Н. П. Сборник задач по эконометрике. М.: Экзамен, 2003.
  • Доугерти К. Введение в эконометрику. М.: ИНФРА-М, 2009.
  • Елисеева И. И. Практикум по эконометрике. М.: Финансы и статистика, 2005.
  • Катышев П. К., Магнус Я. Р. и др. Сборник задач к начальному курсу эконометрики. М.: Дело, 2007.
  • Кэмерон Э., Триведи П. Микроэконометрика: методы и их применения, в 2 т. М.: Дело, 2015.
  • Магнус Я. Р., Катышев П. К., Пересецкий А. А. Эконометрика. Начальный курс: учебник. М.: Дело, 2007.
  • Малюгин В. И. Рынок ценных бумаг. Количественные методы анализа. М.: Дело. 2003.
  • Подкорытова О. А., Соколов М. В. Анализ временных рядов. М.: Юрайт, 2016.
  • Эконометрика: учебник / под ред. И. И. Елисеевой. М.: ИКО Юрайт, 2012.
  • Greene W. H., Econometric Analysis. Prentice Hall, 2011.
  • Enders W. Applied Econometric Time Series. Wiley, 2014.
  • Verbeek M. A Guide to Modern Econometrics, 3d ed. Wiley, 2008.
  • Wooldridge J. M. Introductory Econometrics — Modern Approach. South-Western College Publishers, 2015.