| Спецкурс | Мозговой штурм | ||
| Основная информация | |||
| № | Пункт | Содержание | |
| 1 | Направление | Математика | |
| 2 | Класс | 10 - 11 | |
| 3 | Тип курса | зачётный только для 10-11-ти классников | |
| 4 | Преподаватели | Кузнецова Мария, Москалева Александра | |
| 5 | Стажёры | - | |
| 6 | Время проведения | Вторник 17:20 - 18:40 | |
| 7 | Цель курса | Познакомить школьников с одним из методов проведения исследований. | |
| 8 | Задачи курса | • познакомить школьников с основными понятиями математической
статистики; • изложить подходы к сбору и обработке первичных данных, формированию гипотез, целей и задач исследований, анализу количественной информации; • рассказать об одном из базовых методов построения простейших эконометрических моделей; • проиллюстрировать на примерах проблемы, с которыми может столкнуться исследователь, и пути их решения; • показать школьникам, как строить модели с использованием программы Gretl |
|
| 9 | Особенности курса | Адаптированный университетский курс по эконометрике | |
| 10 | Формат проведения занятия | Микроконтрольная или разбор домашнего задания (≈15 минут). Новый материал объясняется одним из преподавателей (≈25 минут), далее идёт обсуждение с участием группы и обоих преподавателей(≈10 минут). Потом решение и разбор задач и примеров семинара ведётся одним преподавателем, возможно, с участием одного из учеников у доски (≈30 минут). | |
| 11 | Целевая аудитория | Учащиеся 10 и 11 классов, желающие познакомиться с подходами к проведению количественных исследований. Школьники с хорошей математической подготовкой. | |
| 12 | Краткое описание курса | Теоретические основы и количественные методы проведения исследований. | |
| 13 | Количество слушателей | от 10 до 20 человек | |
| 14 | Отбор | Если на первое занятие придет больше 20 человек, будет проведен отбор в виде теста по математике. | |
| 15 | Формы контроля и система отчётности |
Микрокронтрольные в начале занятия (≈8 в семестр) -
10% Большая контрольная в середине семестра - 20% Домашние задания (≈6 в семестр) - 30% Письменный экзамен - 40% Во втором семестре будет 3 домашних задания (15%) и минипроект в группах (15%) |
|
| 16 | Курс пользуется системой Моя ЭМШ | Нет | |
| 20 | Дополнительная информация о курсе | ||
| Позанятийный план | |||
| № занятия | Дата (Вторник) | Тематический блок | План занятия |
| 1 | 03.10.2017 | Введение | Знакомство со слушателями. Контрольная работа для определения уровня математической подготовки школьников (в случае превышения количества желающих посещать курс она будет отборочной). Рассказ про структуру курса и систему оценки. Что такое эконометрика? Примеры вопросов, которые она изучает. Зачем стоит изучать эконометрику? |
| 2 | 10.10.2017 | Данные | Виды экспериментов. Виды данных. Какие данные изучает эконометрика. Как исследователь собирает и обрабатывает данные. Разбор искусственных примеров по оцифровке данных. План проведения исследования. Как сформулировать гипотезу, цели и задачи исследования. Вопрос о причине и следствии: ложная корреляция, одновременная связь. Примеры эконометрических исследований. |
| 3 | 17.10.2017 | Математическая статистика | Понятия вероятности, дискретной и непрерывной случайных величин. Понятие распределения дискретной случайной величины. Понятия математического ожидания, дисперсии. Основные свойства математического ожидания и дисперсии для независимых случайных величин(без вывода). |
| 4 | 24.10.2017 | Математическая статистика | Понятия ковариации и корреляции. Понятие выборки. Выборочные характеристики. Решение задач на поиск характеристик дискретных случайных величин. |
| 5 | 31.10.2017 | Математическая статистика | Некоторые распределения непрерывных случайных величин: равномерное, нормальное. Характеристики распределений (без вывода). Графическое представление распределений. Подходы к анализу гипотез. Гипотезы о сравнении средних для нормального распределения: графическая интерпретация. Понятие значимости, p-значение. |
| 6 | 07.11.2017 | Метод наименьших квадратов | Начало анализа пространственных выборок. Понятие оценки параметра. Суть метода наименьших квадратов (МНК), вывод оценок для случая с константой. Интерпретация полученных оценок. Графическое представление метода. |
| 7 | 14.11.2017 | Метод наименьших квадратов | Понятие смещенности/несмещенности. Причины смещения оценок. Понятие эффективности, состоятельности. Обсуждение предпосылок классической линейном модели парной регрессии. Обсуждение случаев, когда МНК даёт смещённые/неэффективные оценки. Другие подходы к поиску оценок в математической статистике. |
| 8 | 21.11.2017 | Метод наименьших квадратов | Понятие и построение доверительного интервала. Понятие стандартной ошибки оценивания коэффициента. Понятие значимости коэффициента модели. Определение значимости для конкретных примеров. |
| 9 | 28.11.2017 | Метод наименьших квадратов | Оценка качества модели. Коэффициент R2. Как оформить результаты эконометрического исследования? Повторение пройденного на последних трёх занятиях. |
| 10 | 05.12.2017 | Метод наименьших квадратов | Решение задач на построение моделей парной регрессии методом наименьших квадратов в Gretl. |
| 11 | 12.12.2017 | Спецификация модели | Различные нелинейные спецификации моделей. Интерпретация коэффициентов. Примеры, когда может потребоваться та или иная спецификация модели. |
| 12 | 19.12.2017 | Экзамен | Экзамен |
| 13 | 26.12.2017 | Пересдача | Пересдача (если потребуется) |
| 02.01.2018 | |||
| 09.01.2018 | |||
| 14 | 16.01.2018 | Чаепитие/пересдача | Чаепитие. Пересдача №2 (если потребуется) |
| 23.01.2018 | |||
| 30.01.2018 | |||
| 06.02.2018 | |||
| 15 | 13.02.2018 | Мультиколлинеарность | Расширение полученных знаний на модель множественной линейной регрессии. Взаимосвязь зависимых переменных. Понятие мультиколлинеарности. Влияние мультиколлинеарности на оценку параметров. Подходы к решению данной проблемы. Формирование команд для мини-проекта. |
| 16 | 20.02.2018 | Классическая линейная модель множественной регрессии | Введение в модель фиктивных переменных. Интерпретация значений коэффициентов сдвига и наклона. Примеры исследований. Обсуждение тем проектов. |
| 17 | 27.02.2018 | Классическая линейная модель множественной регрессии | Сравнение разных моделей регрессии. Тест на короткую-длинную регрессию. Скорректированный R2. Обсуждение данных, собранных слушателями для проекта. |
| 18 | 06.03.2018 | Классическая линейная модель множественной регрессии | Решение задач на построение регрессий на разные переменные и сравнение этих моделей в Gretl. Консультация по проекту. |
| 19 | 13.03.2018 | Инструменты | Проблемы связанные с взаимным влиянием регрессора и ошибки, одновременная причинноследственная связь. Использование прокси- и инструментальных переменных в эконометрике. Двухшаговый МНК (2МНК). |
| 20 | 20.03.2018 | Инструменты | Как выбрать переменные. Контрольные переменные. Обсуждение примеров исследований с использованием метода 2МНК. |
| 21 | 27.03.2018 | Инструменты | Построение моделей методом двухшагового МНК в Gretl. |
| 22 | 03.04.2018 | Разность-разностей | Метод разность-разностей. Оценка эффекта воздействия. Естественные эксперименты в эконометрике. |
| 23 | 10.04.2018 | Проекты | Презентация мини-проектов, обсуждение результатов. |
| 24 | 17.04.2018 | Экзамен | Экзамен |
| 25 | 24.04.2018 | Пересдача | Пересдача (если потребуется) |
| 26 | 01.05.2018 | Чаепитие/пересдача | Чаепитие. Пересдача №2 (если потребуется) (занятие пройдет на неделе с 1-го мая, в удобный для слушателей день). |
| 08.05.2018 | |||
| 15.05.2018 | |||
| 22.05.2018 | |||
| 29.05.2018 | |||
| 05.06.2018 | |||
| 12.06.2018 | |||
| 19.06.2018 | |||
| 26.06.2018 | |||
| Список литературы | |||
| 1 | Доугерти К., Введение в эконометрику, 3-е изд. - М.: 2009. — 465с. | ||
| 2 | Сток Д., Уотсон М., Введение к эконометрику, Издательский дом "Дело" РАНХиГС:2015. - 864 с. | ||
| 3 | Уилан Ч., Голая статистика. Самая интересная книга о самой скучной науке, Манн, Иванов и Фербер:2016. - 4 | ||