Analysis of Economic Data

Курсы

Математическая статистика

Цель курса — познакомить студентов с основными задачами математической статистики. В процессе изучения курса студенты вспомнят основы теории вероятностей и будут с уверенностью объяснять, почему вероятность встретить динозавра на Невском проспекте не равна 50 %. Студенты узнают, почему поведение одного человека предсказать очень сложно, но можно хорошо прогнозировать поведение большого количества людей. Также студенты разберутся, что же такое ложноположительные и ложноотрицательные результаты тестов и будут с уверенностью интерпретировать результаты проверки любых статистических гипотез. Основные темы курса включают: базовые понятия теории вероятностей; выборка и ее характеристики; точечное оценивание; общая схема проверки статистических гипотез; интервальное оценивание; непараметрические критерии.

Эконометрика пространственных данных

Цель курса — познакомить студентов с основными эконометрическими методами и подготовить их к проведению самостоятельных прикладных исследований (оценивание и тестирования экономических взаимосвязей). В этом курсе студенты в деталях разберут множественный регрессионный анализ пространственных данных (МНК-оценивание, гетероскедастичность, обобщенный МНК, инструментальные переменные и оценивание систем).

Анализ временных рядов

Цель курса — познакомить студентов с основными эконометрическими методами работы с данными, имеющими временную структуру, и подготовить их к проведению самостоятельных прикладных исследований на базе таких данных. 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.

Модели микроэконометрики

В рамках курса студенты научатся оценивать модели панельных данных и модели, в которых зависимая переменная является дискретной и ограниченной. В результате изучения курса студенты узнают, как оценить вероятность выбора человеком одной из альтернатив, как учесть, что в выборке могло возникнуть смещение из-за того, что в нее попали только экономические агенты с определенными характеристиками, как оценить важность факторов, влияющих на длительность некоторого явления. Основные темы курса: метод максимального правдоподобия; логит- и пробит-модели; модели упорядоченного выбора; пуассоновская модель; отрицательная биномиальная модель; модели с избыточным количеством нулей (zero-inflated models); тобит-модели I и II. Кроме того, студенты познакомятся с возможностями выявления причинно-следственных зависимостей для неэкспериментальных данных (метод «разность разностей», метод инструментальных переменных), а также узнают больше о методологии эмпирического экономического исследования в целом, возможностях эконометрических моделей и границах их применения. Все изучаемые модели студенты будут оценивать на реальных данных с использованием программного пакета STATA.