Эконометрический анализ панельных и качественных данных

Правительство Российской Федерации

Федеральное государственное автономное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

"Национальный исследовательский университет
"Высшая школа экономики"

Санкт-Петербургский филиал

Факультет Экономики

Программа дисциплины

Эконометрический анализ панельных и качественных данных

для направления 080100.62 «Экономика» подготовки бакалавра

IV курс

Автор программы:

, dm. *****@***com

Одобрена на заседании кафедры Экономической теории «20»сентября 2011 г

Зав. кафедрой

Согласована УМО

Начальник УМО _________________________ «___»____________ 2011 г.

Утверждена УС факультета ______________________________ «___»_____________201 г.

Ученый секретарь _______________________________________/________________

Санкт-Петербург, 2011

Настоящая программа не может быть использована другими подразделениями университета и другими вузами без разрешения кафедры-разработчика программы.

2  Область применения и нормативные ссылки

Настоящая программа учебной дисциплины устанавливает минимальные требования к знаниям и умениям студента и определяет содержание и виды учебных занятий и отчетности.

Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления подготовки 080100.62 "Экономика", изучающих дисциплину Эконометрический анализ панельных и качественных данных.

Программа разработана в соответствии с:

·  Образовательным стандартом НИУ по направлению подготовки 080100.62 «Экономика». Уровень подготовки: Бакалавр утвержденного 02.07.2010 г. № 15

·  Образовательной программой 080100.62 «Экономика».

·  Рабочим учебным планом университета по направлению подготовки бакалавров 080100.62 «Экономика», утвержденным 29 июля 2011г.

3  Цели освоения дисциплины

Целями освоения дисциплины Эконометрический анализ панельных и качественных данных являются Освоение студентами эконометрических техник при обработке панельных и качественных данных.

4  Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины

В результате освоения дисциплины студент осваивает следующие компетенции:

Компетенция	Код по ФГОС/ НИУ	Дескрипторы – основные признаки освоения (показатели достижения результата)	Формы и методы обучения, способствующие формированию и развитию компетенции
Владеет культурой мышления, способен к обобщению, анализу, восприятию информации, постановке цели и выбору путей её достижения	ОК–1	Может самостоятельно поставить задачу эконометрического исследования	Лекции и практические занятия, обсуждение научных статей, самостоятельно написанная домашняя контрольная работа в форме отчетной эконометрической работы, компьютерный практикум, изучение литературы.
Способен анализировать социально-значимые проблемы и процессы, происходящие в обществе, и прогнозировать возможное их развитие в будущем	ОК-4	Способен квалифицированно подобрать набор объясняющих переменных и объяснить их влияние на зависимую переменную
Способен логически верно, аргументированно и ясно строить устную и письменную речь	ОК-6	Способен написать ~20 стр. связного логически-структурированного текста на основе проведенного эконометрического исследования
способен осуществлять сбор, анализ и обработку данных, необходимых для решения поставленных экономических задач	ПК-4	В состоянии найти и оценить пригодность для применения статистические данные из различных баз социально-экономических показателей
способен выбрать инструментальные средства для обработки экономических данных в соответствии с поставленной задачей, проанализировать результаты расчетов и обосновать полученные выводы	ПК-5	Способен грамотно выбрать подходящую базовую экономическую модель, подходящую в качестве основы исследования
способен на основе описания экономических процессов и явлений строить стандартные теоретические и эконометрические модели, анализировать и содержательно интерпретировать полученные результаты	ПК-6	Способен на основе базовой опидескриптивной, математической или эконометрической модели составить оригинальную модель, подходящую под цели исследования, интерпретировать результаты оценивания
способен анализировать и интерпретировать данные отечественной и зарубежной статистики о социально-экономических процессах и явлениях, выявлять тенденции изменения социально-экономических показателей	ПК-8	Способен сформулировать гипотезы, которые должны и могут быть проверены с помощью построенной оригинальной эконометрической модели.
способен использовать для решения аналитических и исследовательских задач современные технические средства и информационные технологии	ПК-10	Способен грамотно использовать современные эконометрические пакеты для оценивания построенных эконометрических моделей

5  Место дисциплины в структуре образовательной программы

Настоящая дисциплина относится к циклу профессиональных дисциплин и входит в раздел факультативов.

Изучение данной дисциплины базируется на следующих дисциплинах:

·  Алгебра и начала анализа,

·  Теория вероятностей и математическая статистика,

·  Социально-экономическая статистика,

·  Микроэкономика,

·  Макроэкономика,

·  Теория отраслевых рынков,

·  Эконометрика.

Для освоения учебной дисциплины, студенты должны владеть следующими знаниями и компетенциями:

·  владеть техникой матричных вычислений, уметь работать с вероятностными распределениями

·  Иметь твердые основы микроэкономических и макроэкономичесуких знаний

·  владеть базовыми методами эконометрического анализа

Основные положения дисциплины должны быть использованы в дальнейшем при изучении следующих дисциплин:

·  экономика труда, маркетинг, методы многомерной статистики

6  Тематический план учебной дисциплины

Наименование разделов и тем	Аудиторные часы	Самостоя-тельная работа	Всего Часов
	Лекции	Семинары	Все-го
Часть I
Введение.	1		1	1	2
Раздел 1. Модель однонаправленной ошибки со специфическим индивидуальным эффектом	3	4	7	7	14
Раздел 2. Тестирование спецификации модели однонаправленной ошибки со специфическим индивидуальным эффектом.	2	2	4	4	8
Раздел 3. Оценивание моделей панельных данных в условиях гетероскедастичности	2	2	4	4	8
Раздел 4. Качество подгонки в модели однонаправленной ошибки со специфическим индивидуальным эффектом	3	2	5	5	10
Раздел 5. Подходы к оцениванию других видов моделей составной ошибки	2	2	4	4	8
Часть II
Введение.	1		1	1	2
Раздел 1. Модели бинарного выбора	4	4	8	6	14
Раздел 2. Оценка качества модели бинарного выбора	2	2	4	4	8
Раздел 3. Модели множественного выбора	2	4	6	6	12
Раздел 4. Подходы к оцениванию других видов моделей множественного выбора	2	2	4	4	8
Раздел 5. Модели с цензурированными и усеченными выборками	4	4	8	6	14
Всего	28	28	56	52	108

Формы контроля знаний студентов

Тип контроля	Форма контроля	Кафедра	Период проведения	Формат работы **	Объем, длительность	Проверяемые компетенции
Текущий	Контрольная работа (2 шт.)		I модуль -1 к/р. II модуль -1 к/р.	Письменная работа в форме отчетного задания	Объем каждой работы около 20 стр.	ОК–1 ОК-4 ОК-6 ПК-4 ПК-5 ПК-6 ПК-8 ПК-10
Итоговый	зачет		II модуль	Письменная работа	120 минут	ОК–1 ОК-4 ОК-6 ПК-4 ПК-5 ПК-6 ПК-8 ПК-10

7  Содержание дисциплины

Часть 1 Панельные данные

Введение

Преимущества и трудности при использовании панельных данных, общий обзор проблематики анализа панельных данных. Модель составной ошибки (error component model). Типы моделей с панельными данными.

Литература:

1.  Я. Магнус, П. Катышев, А. Пересецкий. Эконометрика. Начальный курс. М., «Дело» 2006, глава 13.1, 13.2

2.  «Эконометрика для начинающих. Дополнительные главы», М.: ИЭПП, 2005, глава 3.1

3.  Курс лекций Эконометрика-4, РЭШ,1983 (электронное издание), глава 4.1

Раздел 1. Модель однонаправленной ошибки со специфическим индивидуальным эффектом

Спецификация модели, детерминированный и случайный специфический эффект, операторы “Between” и “Within”

Виды оценок: МНК, “Between” и “Within”, оценки ОМНК и доступного МНК, декомпозиция оценок, сравнительный анализ оценок.

Литература:

1.  Я. Магнус, П. Катышев, А. Пересецкий. Эконометрика. Начальный курс. М., «Дело» 2006, глава 13.3, 13.4

2.  «Эконометрика для начинающих. Дополнительные главы», М.: ИЭПП, 2005, глава 3.2, 3.3

3.  Курс лекций Эконометрика-4, РЭШ,1983 (электронное издание), глава 4.2, 4.4

4.  Baltagi B. Econometric analysis of Panel Data”, 1986, ch2

Раздел 2. Тестирование спецификации модели однонаправленной ошибки со специфическим индивидуальным эффектом

Критика Мундлака спецификации модели сложной ошибки.

Тест Вальда на индивидуальные детерменированные эффекты.

Тест Бреуш-Пагана на случайные индивидуальные эффекты

Тест Хаусмана на выбор между случайным и детерминированным эффектом, принцип теста, применение к модели сложной ошибки, тест на наличие индивидуального эффекта, границы применимости теста

Литература:

1.  Я. Магнус, П. Катышев, А. Пересецкий. Эконометрика. Начальный курс. М., «Дело» 2006, глава 13.6

2.  «Эконометрика для начинающих. Дополнительные главы», М.: ИЭПП, 2005, глава 3.5

3.  Курс лекций Эконометрика-4, РЭШ,1983 (электронное издание), глава 4.5

4.  Baltagi B. Econometric analysis of Panel Data”, 1986, ch4

Раздел 3. Оценивание моделей панельных данных в условиях гетероскедастичности

Источники и способ учета гетероскедастичности ошибок в моделях со специфическим индивидуальным эффектом, метод оценивания и тестирования моделей с серийно коррелированными ошибками

Литература:

1.  «Эконометрика для начинающих. Дополнительные главы», М.: ИЭПП, 2005, глава 3.6

2.  Baltagi B. Econometric analysis of Panel Data”, 1986, ch5

Раздел 4. Качество подгонки в модели однонаправленной ошибки со специфическим индивидуальным эффектом

Уточнение понятия коэффицента детереминации.

Модификации коэффицента детерминации

Литература:

1.  Я. Магнус, П. Катышев, А. Пересецкий. Эконометрика. Начальный курс. М., «Дело» 2006, глава 13.5

2.  «Эконометрика для начинающих. Дополнительные главы», М.: ИЭПП, 2005, глава 3.4

Раздел 5. Подходы к оцениванию других видов моделей составной ошибки

Модель составной ошибки с динамическим специфическим эффектом.

Модель двунаправленной составной ошибки

Динамическая модель панельных данных.

Специфические эффекты для собственных регрессоров

Оценивание моделей с несбалансированными панелями, псевдопанелей и панелей с замещением

Литература:

1.  Я. Магнус, П. Катышев, А. Пересецкий. Эконометрика. Начальный курс. М., «Дело» 2006, глава 13.7, 13.9

2.  «Эконометрика для начинающих. Дополнительные главы», М.: ИЭПП, 2005, глава 3.7, 3.10, 3.11

3.  Курс лекций Эконометрика-4, РЭШ,1983 (электронное издание), глава 4.3, 4.6

4.  Baltagi B. Econometric analysis of Panel Data”, 1986, ch3, ch6-ch10

Часть 2 Модели дискретного выбора

Введение

Модели с дискретными переменными и область их применения

Количественные зависимые переменные, принимающие дискретные значения неупорядоченные, упорядоченные и последовательные, модели голосования

Литература:

1.  Я. Магнус, П. Катышев, А. Пересецкий. Эконометрика. Начальный курс. М., «Дело» 2006, глава 12.1

2.  «Эконометрика для начинающих. Дополнительные главы», М.: ИЭПП , 2005, глава 1.1.1

3.  Green W. H. Econometric analysis. New Jersey: Prentice Hall, 2003. Ch 21.1-21.2.

Раздел 1. Модели бинарного выбора

Линейная вероятностная модель, Probit, Logit

Метод максимального правдоподобия, асимптотика МП оценок

Проверка гипотез в моделях бинарного выбора.

Прогнозирование и интерпретация в моделях бинарного выбора: оценка вероятностей и предельных эффектов сосбтвенных регрессоров.

Литература:

1.  Я. Магнус, П. Катышев, А. Пересецкий. Эконометрика. Начальный курс. М., «Дело» 2006, глава 12.1

2.  «Эконометрика для начинающих. Дополнительные главы», М.: ИЭПП, 2005, глава 1.1.2, 1.14

3.  Green W. H. Econometric analysis. New Jersey: Prentice Hall, 2003. Ch 21.3-21.4.2

Раздел 2. Оценка качества модели бинарного выбора

Неадекванность коэффициента детерминции R2

Другие показатели качества: модификация коэффицента детерминации, псевдо-R2, LR –статистика, коэффициент детерминации Мак-Фаддена LRI (индекс отношения правдоподобий), информационный критерии, таблицы сопряженности.

Литература:

1.  «Эконометрика для начинающих. Дополнительные главы», М.: ИЭПП, 2005, глава 1.1.3

2.  Green W. H. Econometric analysis. New Jersey: Prentice Hall, 2003. Ch 21.4.5

Раздел 3. Модели множественного выбора

Модели последовательного выбора, иерархические деревья.

Модель с ранговой зависимой перменной

Модели сравнения альтернатив, множественная логистическая регрессия и ее модификации

Литература:

1.  Я. Магнус, П. Катышев, А. Пересецкий. Эконометрика. Начальный курс. М., «Дело» 2006, глава 12.1

2.  «Эконометрика для начинающих. Дополнительные главы», М.: ИЭПП, 2005, глава 1.1.6

3.  Green W. H. Econometric analysis. New Jersey: Prentice Hall, 2003. Ch 21.7-21.8

Раздел 4. Подходы к оцениванию других видов моделей множественного выбора

Оценивание по сгруппированным данным

Модели дискретного выбора с панельными данными

Литература:

1.  Я. Магнус, П. Катышев, А. Пересецкий. Эконометрика. Начальный курс. М., «Дело» 2006, глава 13.8

2.  «Эконометрика для начинающих. Дополнительные главы», М.: ИЭПП, 2005, глава 3.12

3.  Green W. H. Econometric analysis. New Jersey: Prentice Hall, 2003. Ch 21.5, 21.9

Раздел 5. Модели с цензурированными и усеченными выборками

Урезание и цензурирование.

Оценивание параметров нормального усеченного распределения

Смещенность МНК оценок в урезанных выборках

Оценивание моделей с цензурированием: модель Тобина, модель Хекмана

Литература:

1.  Я. Магнус, П. Катышев, А. Пересецкий. Эконометрика. Начальный курс. М., «Дело» 2006, глава 12.2

2.  Носко для начинающих. Дополнительные главы», М.: ИЭПП, 2005, глава 1.7, 1.8

3.  Green W. H. Econometric analysis. New Jersey: Prentice Hall, 2003. Ch 22.2-22.4

8  Оценочные средства для текущего, промежуточного и итогового контроля студента

8.1  Тематика заданий текущего контроля

Контрольная 1 в форме отчетного задания. Часть 1.

Контрольная 2 в форме отчетного задания. Часть 2.

Отчетная работа является самостоятельным эконометрическим исследованием, тема которой определяется самим студентом. Единственным необходимым требованием к тематике отчетной работы является обязательное требование применение аппарата для работы с панельными данными или/и с моделями дискретного выбора.

Приблизительная тематика для отчетной работы может быть такой:

1.  Моделирование голосования и политического выбора

2.  Моделирование выбора товара среди товаров-заменителей

3.  Оценивание множественного выбора по набору упорядоченных альтернатив

4.  Оценивание множественного выбора по набору неупорядоченных альтернатив

5.  Оценивание параметров моделей по усеченным и цензурированным выборкам.

6.  Оценка поправки Хекмана в смешанных моделях в цензурированных выборках

7.  Оценивание коэффициентах в моделях с панельными данными

8.  Сравнение коэффициентов при разных моделях оценивания в панельных данных

9.  Сравнение моделей с фиксированными и случайными эффектами в панельных данных

10.  Оценивание моделей выбора в панельных данных

8.2  Критерии выставления оценки за текущий контроль

Выполняя домашнюю контрольную работу в форме отчетного задания, студент должен продемонстрировать (в рамках тематики задания)

·  умение поставить задачу для исследования, а также выбрать вопрос, ответ на который дает проделанная работа ;

·  подобрать подходящие данные для проведения исследования

·  владение соответствующим экономическим понятийным аппаратом ;

·  умение качественно (и – в расчетах – количественно) оценивать последствия воздействия тех или иных факторов на исследуемое явление;

·  грамотно применить эконометрическую технику, в том числе-ее реализацию с помощью эконометрического пакета;

·  умение проинтерпретировать полученные результаты, сделать качественные и количественные выводы;

Контрольная работа оценивается по 10-балльной шкале. Оценка за контрольную определяется как сумма баллов за все выполненные задания контрольной работы. В случае частичного выполнения задания могут оцениваться на неполный балл. Оценка может быть нецелой. При подсчете итоговой оценки балл учитывается без округления.

Каждое тестовое задание оценивается как сумма баллов за правильно выбранные варианты ответов. В сумме все тестовые задания в течение курса оцениваются в 10 баллов. Оценки за задания на семинаре суммируются в течение всего курса и в сумме также составляют 10 баллов.

8.3  Вопросы для оценки качества освоения дисциплины

Темы, затрагиваемые на зачете, соответствуют содержанию дисциплины. Содержание зачета аналогично содержанию контрольных работ №№1-2. Образец зачетного задания приведен в п. 8.4.

· Модель многокомпонентной ошибки.

· Модель со специфическим индивидуальным эффектом.

· Оператор “Between”

· Оператор “Within”

· Виды оценок

· Тест Хаусмана

· Классификация линейных регрессионных моделей анализа панельных данных

· Источники и способ учета гетероскедастичности ошибок в моделях со специфическим индивидуальным эффектом

· Метод оценивания и тестирования моделей с серийно коррелированными ошибками

· Оценивание динамических моделей

· Оценивание моделей с несбалансированными панелями

· Оценивание псевдо панелей и панелей с замещением

· Модели с дискретными переменными и область их применения

· Модели бинарного выбора

· Линейная вероятностная модель, Probit, Logit

· Метод максимального правдоподобия

· Модели с линейными ограничениями

· LM тест

· Тест Вальда

· Проверка адекватности модели и значимости регрессоров

· Прогнозирование

· Ошибки спецификации- гетероскедастичность и недоопределенность

· Probit для панельных данных

· Logit для панельных данных

· Модели множественного выбора по сгруппированным данным

· Модели множественного выбора

· Усеченные выборки

· Цензурированные выборки

· Tobit модель

· Heckit модель

8.4  Примеры заданий итогового контроля

1.  Рассмотрим модель бинарного выбора

a.  Докажите, что модель, неразрешима, если n10=0 для любой функции распределения ошибок

b.  Оцените коэффициенты logit-модели:

c.  Покажите, что для logit-модели

d.  Оцените LP-модель (ε~Uniform[-1, 1]). Чему равна

e.  Предположим, что вы оценивали бы probit-модель и обнаружили бы, что ее коэффициенты пропорциональны коэффициентам LP-модели (ε~Uniform[-1, 1]). Чему примерно должен равняться коэффициент пропорциональности?

2.  Рассмотрим tobit-модель: ,

где ошибки имеют плотность распределения f(z)

a.  Найдите распределение y

b.  Найдите логарифмическую функцию правдоподобия для оценивания вектора β

c.  Найдите

Критерии выставления зачетной оценки идентичны описанным в пункте 7.2.

Зачетные оценки выставляются по 10-ти балльной шкале. Оценка определяется как сумма баллов за все выполненные заданий контрольной работы. В случае частичного выполнения задания могут оцениваться на неполный балл. Оценка может быть нецелой. При подсчете итоговой оценки по курсу балл учитывается без округления. Для целей отчетности округление производится до целого по банковскому правилу: округление производится в сторону ближайшего целого, а в случае, когда дробная часть составляет ровно 0,5, - в сторону ближайшего четного.

8.  Образовательные технологии

Курс состоит из лекций, на которых излагается теоретический материал и проводится обсуждение применимости той или иной эконометрической техники в определенных ситуациях. Семинарские занятия состоят как из решения теоретических заданий ( в меньшей мере). так и из компьютерного практикума ( в большей мере), где основное внимание уделяется грамотной постановке задачи исследования, построения эконометрической модели, оценивания ее параметров с помощью специализированных пакетов и интерпретации полученных результатов.

9.  Порядок формирования оценок по дисциплине

Промежуточные формы контроля – оценки за выполнение тестов, выполнение текущих заданий на семинарах, письменных домашних контрольных работ в форме отчетных заданий, выполненных с применением эконометрических пакетов. Итоговая форма контроля – зачетная работа в конце курса, оценка выставляется по 10 бальной системе.

Необходимым условием отличной оценки за курс является полное владение теоретическим материалом, отлично выполненные контрольная и отчетная работа, отличная оценка за экзаменационную работу.

1.  текущий контроль осуществляется путем проверки тестов и выполнение текущих заданий на семинарских занятиях, выполнения элективных задач по лекционному материалу;

2.  контрольных работ в форме отчетной работы (к/р) (объемом до 20 стр.), выполненных в эконометрических пакетах, .

3.  итоговый контроль - в форме письменного зачета по окончании курса. (~120 мин)

Каждая форма контроля оценивается по 10 бальной шкале.

Система оценивания - накопительная.

Оценка за курс выставляется в форме 10-бальной оценки и формируется на основе оценок, полученных в течение всего курса следующим образом:

0.1 (тесты) + 0.1 (активность1) + 0.25 (к/р1) + 0.25 (к/р2) + 0.3 (з/р)

Максимум – 10 баллов

Þ  если зачетная работа написана на оценку не ниже, чем «4» по десятибалльной системе, и накопленная оценка за весь курс - не ниже «4», то оценка за курс совпадает с накопленной оценкой

10.  Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины

10.1 Базовый учебник

1. «Эконометрика для начинающих. Дополнительные главы», М.: ИЭПП, 2005
к Части1: глава 3
к Части 2: глава 1

10.2.  Основная литература

2. Курс лекций Эконометрика-4, РЭШ,1983 (электронное издание).
к Части1: глава 4
3. Некоторые эконометрические методы, НГУ (электронное издание).
к Части2: глава 3.

10.3 Дополнительная литература

к Части 1:
4. Baltagi B. Econometric analysis of Panel Data”, 1986
к Части 2:
5. Maddala G. S. Limited-Depended and Qualitive Varibles in Econometrics, Cambridge University Press, 1983

11.  Материально-техническое обеспечение дисциплины

При проведении лекционных занятий преподавателем и презентации студентами результатов работы над проектом используется компьютер и мультимедийный проектор.

Проведение семинарских занятий проходит в компьютерном классе с использованием специализированного эконометрического программного обеспечения.

Автор программы: _____________________/ __________________/