• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Магистерская программа «Современный социальный анализ»

Эконометрика

2018/2019
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
3
Кредиты
Статус:
Курс по выбору
Когда читается:
1-й курс, 3, 4 модуль

Преподаватель


Стребкова Ольга Николаевна

Программа дисциплины

Аннотация

Данный курс является он-лайн курсом «Эконометрика» (автор курса: Б.Демешев – НИУ ВШЭ Москва). Курс размещен на платформе Сourserа https://www.coursera.org/learn/ekonometrika. Для преподавания данной дисциплины используется онлайн-курс «Эконометрика» на плат-форме Coursera (URL: https://www.coursera.org/learn/ekonometrika). Студенты самостоятельно осваивают онлайн-курс в соответствии с графиком, установленным платформой онлайн-обучения. Теоретические материалы представлены студентам в формате видео-лекций и основных и/или дополнительных источников
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Освоение методов анализа количественных данных, построения статистических моделей и прогнозирования
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Студент самостоятельно осваивает новые количественные методы исследования, осваивает практические навыки анализа статистических данных, способен разрабатывать статистические модели и проверять статистические гипотезы
  • Студент самостоятельно осваивает большой объем видеоматериала, осваивает текстовые материалы, содержащие знания, способствующие развитию практических навыков исследователя-аналитика количественных данных, повышению уровня профессиональной исследовательской культуры в целом
  • Студент владеет навыками проведения процедуры количественного анализа статистических данных, знает важнейшие особенности и характеристики количественной методологии, способен спланировать и провести анализ данных, проинтерпретировать результат
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Вводное занятие (очный семинар)
  • Тема 1. Метод наименьших квадратов или рабочая лошадка эконометриста, введение в R
  • Тема 2. Статистические свойства оценок коэффициентов
  • Тема 3. Дамми-переменные, сравнение вложенных моделей
  • Тема 4. Мультиколлинеарность
  • Тема 5. Гетероскедастичность
  • Тема 6. Автокорреляция
  • Тема 7. Метод максимального правдоподобия. Модели бинарного выбора
  • Тема 8. Стационарные временные ряды
  • Тема 9. Эндогенность
  • Тема 10. Нестандартные сюжеты
  • Заключительное занятие (очный семинар)
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Онлайн тест
    3-4 модуль. 8 еженедельных тестов по онлайн-курсу на платформе онлайн-обучения. Студенты выполняют задания в соответствии с правилами прохождения онлайн-курса. В каждом тесте приблизительно 20 вопросов (10 теоретических и 10 практических, которые необходимо выполнять с помощью R).
  • неблокирующий Домашнее задание в онлайн курсе
    3 модуль. Платформа онлайн-обучения, студенты выполняют задания в соответствии с правилами прохождения онлайн-курса. Будет проходить в виде теста из 10 вопросов, но его особенность состоит в том, что будет необходимо скачать и привести в порядок массив реальных данных из РЛМС (https://www.hse.ru/rlms/)
  • неблокирующий Промежуточный онлайн тест
    3-4 модуль (5-ая неделя обучения). Платформа онлайн-обучения, студенты выполняют задания в соответствии с правилами прохождения онлайн-курса. Промежуточный тест состоит из 28 вопросов.
  • неблокирующий Экзамен
    Краткое устное изложение основных понятий, рассмотренных в онлайн-курсе, ответ на 10-15 минут
  • неблокирующий Итоговый онлайн тест
    4 модуль (10-ая неделя). Платформа онлайн-обучения. Студенты выполняют задания в соответствии с правилами прохождения онлайн-курса. Представлен в виде теста из 37 вопросов, которые включают в себя как вопросы по теории, так и вопросы по R
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • Промежуточная аттестация (4 модуль)
    0.08 * Домашнее задание в онлайн курсе + 0.24 * Итоговый онлайн тест + 0.32 * Онлайн тест + 0.16 * Промежуточный онлайн тест + 0.2 * Экзамен
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Эконометрика : Учебно-методическое пособие, Покровский, Д.А., 2013

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Toomey, D. (2014). R for Data Science. Birmingham, UK: Packt Publishing. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=933765