ЦЕЛИ КУРСА: познакомить студентов с основными задачами эконометрики, областью применимости методов регрессионного анализа, дать базовые навыки прогнозирования поведения экономических показателей.

• погрузить участников в предметную область Эконометрики
• поставить генеральную задачу по построению прогноза
• познакомить с методом наименьших квадратов
• дать навыки построения базовой модели
• объяснить как и зачем проводим тесты, научить проводить тестирование модели (значимость, качество и др.)
• передать участникам прикладные инструменты работы в Gretl
• познакомить с методом главных компонент
• объяснить как и зачем проводим тесты. Научить проводить тестирование модели (адекватность, мультиколлинеарность)
• познакомить с понятиями и целями оценки результатов построения модели
• разъяснить когда построенная модель будет давать хорошие результаты: несмещенные, эффективные и состоятельные оценки
• объяснить как и зачем проводим тесты. Научить проводить тестирование модели (геттероскедастичность, однородность, автокорреляция и др.)
• научить строить более сложную модель, когда условия теоремы не выполнены и результаты предыдущих тестирований не удовлетворительны
• объяснить как и зачем проводим тесты. Научить проводить тестирование модели (геттероскедостичность, однородность, автокорреляция и др.)
• научить делать выводы и прогнозы на основе построенных моделей

Преподаватель курса:

Филиппов Дмитрий Витальевич - д.ф.-м.н., зав. кафедрой информатики и математики ВАВТ, директор Центра анализа данных ВАВТ

КАК УСТРОЕН КУРС:

1. Основные понятия математической статистики
2. Метод наименьших квадратов
3. Множественная регрессия и мультиколлинеарность
4. Теорема Гаусса-Маркова
5. Нарушение условий теоремы Гаусса-Маркова. Взвешенный МНК
6. Прогноз. Выводы

После каждого раздела Вам будет предложено выполнить задания и пройти промежуточную проверку знаний для закрепления изученного. В конце курса Вас ждёт контрольное тестирование, итоги которого будут учитываться при аттестации.