Международный Институт Экономики и ФинансовАннотация курса "Эконометрика" для Международной программы дополнительной профессиональной подготовки ГУ-ВШЭ – Лондонского университета по экономикеСоставитель: к.э.н., доцент Олег Олегович Замков «Эконометрика» - вводный курс для лиц с высшим образованием, проходящих программу дополнительной профессиональной подготовки в МИЭФ ГУ-ВШЭ. Курс преподается на английском языке, и по нему проводится итоговый экзамен Внешней программы Лондонского университета в рамках программы “Diploma for Graduates”. Акцент в курсе делается на содержательном смысле фактов, методов и подходов эконометрического анализа. Выводы и доказательства даются для ряда базовых формул и моделей, что позволяет студентам понять принципы построения эконометрической теории. Главный акцент делается на экономической интерпретации и приложениях рассматриваемых эконометрических моделей. Курс в основном посвящен эконометрике перекрестных выборок; в него включены также некоторые разделы эконометрики временных рядов и панельных данных. В рамках данного курса студенты должны получить базовые знания и навыки эконометрического анализа. Они должны уметь применять их в исследовании экономических зависимостей и процессов, а также понимать эконометрические методы, идеи, результаты и выводы, встречаемые в большинстве экономических книг и статей. Студенты должны приобрести навыки построения и развития моделей парной и множественной линейной регрессии, познакомиться с некоторыми видами нелинейных моделей и специальными методами эконометрического анализа и оценивания, понимая область и границы их применения в экономике. Рассматриваемые методы и модели должны быть освоены на практике с использованием реальных массивов экономических данных и современного эконометрического программного обеспечения. В курсе используются следующие методы и формы работы: лекции, семинарские и практические занятия в компьютерном классе, домашние задания по темам курса, включающие теоретическую и прикладную части; консультации преподавателя; самостоятельная работа с учебными материалами и в компьютерном классе, работа с массивами экономических данных. Курс включает 68 часов лекций, 68 часов семинаров и практических занятий (итого 136 аудиторных часов) и 134 часа самостоятельной работы (всего 270 учебных часов). Основным учебником по курсу является «Введение в эконометрику» Кристофера Доугерти (“Introduction to Econometrics” by Christopher Dougherty). В курсе используется следующая основная литература и Интернет-ресурсы: Dougherty, Christopher. Introduction to Econometrics. Oxford University Press, 2002 (2nd edition); 2006 (3rd edition, to be published). Перевод на русский язык: Доугерти Кр. Введение в эконометрику. Изд.2. М., ИНФРА-М, 2004. Dougherty, Christopher. Elements of econometrics. Study Guide. University of London, 2006. Gujarati D.N. Basic Econometrics. McGraw-Hill, 4th edition, 2003. Замков О.О. Эконометрические методы в макроэкономическом анализе. М., ГУ ВШЭ, 2001.http://econ.lse.ac.uk/ie/ . Основной компьютерной программой, используемой в курсе, является программа Econometric Views. Для выполнения заданий в классе и домашних заданий используются массивы данных по России и США. По курсу сдаются промежуточный письменный экзамен в январе, а также Внешний экзамен Лондонского университета в мае. В ноябре и апреле выполняются контрольные работы. Курс включает следующие основные темы: 1. Введение в эконометрику. 2. Модель парной линейной регрессии (ЛР). Свойства оценок в модели парной ЛР. 3. Модель множественной линейной регрессии (МЛР): две объясняющие переменные и k объясняющих переменных. 4. Преобразования переменных в регрессионном анализе. 5. Фиктивные переменные. 6. Спецификация модели линейной регрессии. 7. Гетероскедастичность. 8. Стохастические объясняющие переменные. 9. Системы одновременных уравнений. 10. Оценивание по методу максимума правдоподобия. 11. Модели двоичного выбора. Модели с ограничениями для зависимой переменной. 12. Автокоррелированность случайного члена. 13. Моделирование с использованием данных временных рядов. Модели динамических процессов. Прогнозирование.14.Эконометрика временных рядов: нестационарные временные ряды.15. Модели, основанные на панельных данных.