Предисловие

Тема 1. Предмет эконометрики

• 1.1. Цели и отличительные черты эконометрики. Описание шагов, включенных в анализ эконометрической модели (16мин.)
• 1.2. Типы экономических данных. Примеры баз данных (49мин.)
• 1.3. Методы оценки и верификации эконометрических моделей (16мин.)
• 1.4. Основные статистические пакеты, применяемые для оценки эконометрических моделей (487мин.)
• • 1.4.1. Работа в пакете Excel (16мин.)
  • 1.4.2. Работа в статистическом пакете Stata (244мин.)
  • 1.4.3. Работа в статистическом пакете R (227мин.)
• Задачи с решениями (16мин.)
• Упражнения с пояснениями (32мин.)
• Задания для самостоятельной работы (32мин.)
• Тест:  ПРЕДМЕТ ЭКОНОМЕТРИКИ (26мин.)

Тема 2. Повторение теории вероятностей и математической статистики

• 2.1. Основные понятия теории вероятностей (97мин.)
• • 2.1.1. Случайные события и случайные величины (32мин.)
  • 2.1.2. Непрерывные и дискретные случайные величины (49мин.)
  • 2.1.3. Совместные, частные и условные функции распределения случайных величин (16мин.)
• 2.2. Нормальное распределение и связанные с ним распределения: хи-квадрат, Стьюдента, Фишера (32мин.)
• • Анализ нормальности распределения (15мин.)
• 2.3. Основные понятия математической статистики (97мин.)
• • 2.3.1. Генеральная совокупность и выборка. Точечные статистические оценки (32мин.)
  • 2.3.2. Интервальные оценки. Проверка гипотез (65мин.)
• 2.4. Методы визуализации статистической информации (32мин.)
• Задачи с решениями (81мин.)
• Упражнения с пояснениями (244мин.)
• Задания для самостоятельной работы (32мин.)
• Тест:  ПОВТОРЕНИЕ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ (34мин.)

Тема 3. Линейная регрессия с одной объясняющей переменной (парная регрессия)

• 3.1. Теоретическая и выборочная парная регрессия (49мин.)
• 3.2. Метод наименьших квадратов для нахождения оценок коэффициентов парной регрессии (32мин.)
• 3.3. Разложение суммы квадратов отклонений наблюдаемых значений зависимой переменной от ее выборочного среднего. Дисперсионный анализ (32мин.)
• 3.4. Коэффициент детерминации для парной регрессии и его свойства (16мин.)
• 3.5. Геометрическая интерпретация метода наименьших квадратов (16мин.)
• Задачи с решениями (49мин.)
• Упражнения с пояснениями (97мин.)
• Задания для самостоятельной работы (32мин.)
• Тест:  ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ С ОДНОЙ ОБЪЯСНЯЮЩЕЙ ПЕРЕМЕННОЙ(ПАРНАЯ РЕГРЕССИЯ) (20мин.)

Тема 4. Классическая линейная регрессия для случая одной объясняющей переменной

• 4.1. Теорема Гаусса — Маркова для случая парной регрессии (32мин.)
• 4.2. Предположение о нормальном распределении случайной ошибки в рамках классической линейной регрессии (97мин.)
• • 4.2.1. Проверка гипотез о конкретном значении коэффициентов парной регрессии (65мин.)
  • 4.2.2. Проверка гипотез о значимости коэффициентов парной регрессии (16мин.)
  • 4.2.3. Доверительные интервалы для коэффициентов парной регрессии (16мин.)
• 4.3. Проверка нормальности распределения (65мин.)
• Задачи с решениями (32мин.)
• Упражнения с пояснениями (81мин.)
• Задания для самостоятельной работы (32мин.)
• Тест:  КЛАССИЧЕСКАЯ ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ ДЛЯ СЛУЧАЯ ОДНОЙ ОБЪЯСНЯЮЩЕЙ ПЕРЕМЕННОЙ (14мин.)

Тема 5. Линейная регрессия с несколькими объясняющими переменными (множественная регрессия)

• 5.1. Формула для МНК-оценок коэффициентов множественной линейной регрессии (32мин.)
• 5.2. Показатели качества подгонки множественной регрессии (32мин.)
• 5.3. Теорема Гаусса — Маркова для случая множественной регрессии (32мин.)
• 5.4. Предположение о нормальном распределении случайной ошибки в рамках классической линейной регрессии (81мин.)
• • 5.4.1. Проверка гипотез о конкретном значении, значимости и построение доверительных интервалов для коэффициентов множественной регрессии (16мин.)
  • 5.4.2. Проверка гипотезы об адекватности множественной регрессии (16мин.)
  • 5.4.3. Проверка общей линейной гипотезы о наличии нескольких линейных соотношений между коэффициентами регрессии (49мин.)
• 5.5. Прогнозирование в модели множественной регрессии (16мин.)
• Задачи с решениями (49мин.)
• Упражнения с пояснениями (97мин.)
• Задания для самостоятельной работы (65мин.)
• Тест:  ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ С НЕСКОЛЬКИМИ ОБЪЯСНЯЮЩИМИ ПЕРЕМЕННЫМИ(МНОЖЕСТВЕННАЯ РЕГРЕССИЯ) (14мин.)

Тема 6. Метод максимального правдоподобия

• 6.1. Основная идея и примеры применения метода максимального правдоподобия (32мин.)
• 6.2. Применение метода максимального правдоподобия для оценки параметров множественной линейной регрессионной модели (49мин.)
• 6.3. Свойства ММП-оценок (32мин.)
• 6.4. Проверка линейных гипотез с помощью теста отношения правдоподобия (32мин.)
• 6.5. Проверка гипотез с помощью теста множителей Лагранжа (16мин.)
• Задачи с решениями (32мин.)
• Упражнения с пояснениями (97мин.)
• Задания для самостоятельной работы (32мин.)
• Тест:  МЕТОД МАКСИМАЛЬНОГО ПРАВДОПОДОБИЯ (10мин.)

Тема 7. Исследование структурной устойчивости коэффициентов регрессии

• 7.1. Фиктивные (dummy) переменные и их использование для дифференциации свободных членов и коэффициентов наклона регрессии (49мин.)
• 7.2. Исследование структурной устойчивости коэффициентов регрессии с помощью теста Чоу (16мин.)
• 7.3. Категориальные переменные. Ловушка фиктивных переменных (32мин.)
• Задачи с решениями (81мин.)
• Упражнения с пояснениями (179мин.)
• Задания для самостоятельной работы (49мин.)
• Тест:  ИССЛЕДОВАНИЕ СТРУКТУРНОЙ УСТОЙЧИВОСТИ КОЭФФИЦИЕНТОВ РЕГРЕССИИ (10мин.)

Тема 8. Выбор функциональной формы модели

• 8.1. Линейная модель (16мин.)
• 8.2. Полулогарифмическая модель (модель с постоянным темпом роста) (16мин.)
• 8.3. Линейная в логарифмах регрессия как модель с постоянной эластичностью (16мин.)
• 8.4. Выбор между моделями (49мин.)
• • 8.4.1. Тест Беры и МакАлера и PE-тест МакКиннона, Уайта и Дэвидсона (32мин.)
  • 8.4.2. Тест Бокса — Кокса (16мин.)
• Задачи с решениями (32мин.)
• Упражнения с пояснениями (146мин.)
• Задания для самостоятельной работы (32мин.)
• Тест:  ВЫБОР ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ ФОРМЫ МОДЕЛИ (14мин.)

Тема 9. Проблема пропущенных и избыточных факторов. Эндогенность и мультиколлинеарность

• 9.1. Смещение в оценках коэффициентов, вызванное невключением существенных переменных (32мин.)
• 9.2. RESET-тест Рамсея для проверки гипотезы о существовании упущенных переменных (16мин.)
• 9.3. Стохастические регрессоры (81мин.)
• • 9.3.1. Проблема эндогенности (32мин.)
  • 9.3.2. Инструментальные переменные (16мин.)
  • 9.3.3. Тесты Хаусмана (32мин.)
• 9.4. Уменьшение эффективности оценок коэффициентов при включении в модель излишних переменных (32мин.)
• • Тест Хаусмана — Тейлора в модели со случайными эффектами (14мин.)
• 9.5. Мультиколлинеарность данных (97мин.)
• • 9.5.1. Идеальная и практическая мультиколлинеарность данных (16мин.)
  • 9.5.2. Диагностика и последствия наличия мультиколлинеарности данных для оценок параметров регрессионной модели (16мин.)
  • 9.5.3. Методы борьбы с мультиколлинеарностью данных (65мин.)
• Задачи с решениями (65мин.)
• Упражнения с пояснениями (195мин.)
• Задания для самостоятельной работы (65мин.)
• Тест:  ПРОБЛЕМА ПРОПУЩЕННЫХИ ИЗБЫТОЧНЫХ ФАКТОРОВ. ЭНДОГЕННОСТЬ И МУЛЬТИКОЛЛИНЕАРНОСТЬ (18мин.)

Тема 10. Гетероскедастичность

• 10.1. Нарушение гипотезы о гомоскедастичности ошибок (16мин.)
• 10.2. Тесты Голдфелда — Квандта, Глейзера, Уайта, Бройша — Пагана для диагностирования гетероскедастичности ошибок (49мин.)
• • Устранение гетероскедастичности методом Бройша — Пагана в Stata (9мин.)
• 10.3. Оценивание параметров множественной линейной регрессии в условиях гетероскедастичности ошибок (32мин.)
• Задачи с решениями (49мин.)
• Упражнения с пояснениями (114мин.)
• Задания для самостоятельной работы (32мин.)
• Устранение гетероскедастичности. МНК (25мин.)
• Тест:  ГЕТЕРОСКЕДАСТИЧНОСТЬ (12мин.)

Тема 11. Модели бинарного выбора

• 11.1. Модели с бинарными зависимыми переменными. Недостатки модели линейной вероятности (16мин.)
• 11.2. Модели бинарного выбора. Логит- и пробит-модели (16мин.)
• 11.3. Оценивание параметров моделей бинарного выбора (16мин.)
• 11.4. Интерпретация результатов оценивания логит- и пробит-моделей. Предельные эффекты (16мин.)
• 11.5. Показатели качества оценки моделей бинарного выбора (16мин.)
• Задачи с решениями (49мин.)
• Упражнения с пояснениями (97мин.)
• Задания для самостоятельной работы (32мин.)
• Тест:  МОДЕЛИ БИНАРНОГО ВЫБОРА (10мин.)

Тема 12. Введение в анализ временны´х рядов

• 12.1. Специфика временны´х рядов (16мин.)
• 12.2. Стационарные процессы (32мин.)
• 12.3. Процессы AR, MA и ARMA (49мин.)
• 12.4. Условия стационарности процессов типа ARMA(p, q) (16мин.)
• 12.5. Нестационарные процессы (97мин.)
• 12.6. Тесты на стационарность ряда (65мин.)
• 12.7. Ложная корреляция и коинтеграция (49мин.)
• Задачи с решениями (81мин.)
• Упражнения с пояснениями. Работа в пакете EViews (227мин.)
• Задания для самостоятельной работы (32мин.)
• Тест:  ВВЕДЕНИЕ В АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ (10мин.)

Тема 13. Процедура Бокса — Дженкинса

• 13.1. Определение оптимальных параметров модели и их оценивание (146мин.)
• 13.2. Автокорреляция и другие проблемы моделей временны´х рядов (32мин.)
• 13.3. Способы диагностирования автокорреляции (97мин.)
• • 13.3.1. Графический метод (16мин.)
  • 13.3.2. Тест Дарбина — Уотсона (32мин.)
  • 13.3.3. Тест Бройша — Годфри (16мин.)
  • 13.3.4. Как избавиться от автокорреляции в моделях (32мин.)
• 13.4. Прогнозирование (16мин.)
• 13.5. Методология исследования ряда (16мин.)
• Задачи с решениями (32мин.)
• Упражнения с пояснениями (422мин.)
• Задания для самостоятельного решения (32мин.)
• Тест:  ПРОЦЕДУРА БОКСА — ДЖЕНКИНСА (10мин.)

Список литературы

Приложение 1. Описания баз данных

Приложение 2. Статистические таблицы

Новые издания по дисциплине «Эконометрика» и смежным дисциплинам

Завершение курса

• Тест:  Итоговое тестирование (50мин.)