Количественные методы анализа экономики

все курсы

Курс находится на модерации. Данные могут быть неактуальны.

3.5

10 недель, около 7 часов в неделю

Тип обучения

Курс

Зач. единицы

Сертификат

1 800 ₽ для получения

Стоимость курса

бесплатно

нет рассрочки

Цели курса: Получение студентами представления о первичных методах анализа данных, проверки статистических гипотез, а также основных эконометрических моделях и методах их оценивания, области их применения; Освоение студентами инструментов, позволяющих проводить первичный анализ данных и применять эконометрические методы для анализа реальных статистических данных. В результате освоения дисциплины студент должен: Знать основы статистических и эконометрических методов анализа данных; Уметь проводить первичный анализ данных на основании описательных статистик, таблиц и графиков; Уметь применять эконометрические методы оценивания при работе с реальными статистическими данными; Иметь навыки работы с данными в статистическом пакете Gretl.

Вас будут обучать

Вакуленко Елена Сергеевна

курсов

Доктор экономических наук, Доцент Должность: Доцент департамента прикладной экономики факультета экономических наук

Закончила с отличием бакалавриат и магистратуру НИУ ВШЭ. В 2013 году защитила кандидатскую диссертацию по специальности 08.00.13 «Математические и инструментальные методы экономики». Кандидат экономических наук, доцент департамента прикладной экономики факультета экономических наук Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ). Старший научный сотрудник научно-учебной лаборатории макроструктурного моделирования экономики России НИУ ВШЭ. Автор более 50 научных работ, опубликованных как в российских, так и в зарубежных научных изданиях.

Область научный интересов: прикладная эконометрика, пространственная эконометрика, рынки труда, миграция населения, региональная экономика.

Образование

2021

Доктор экономических наук

2013

Кандидат экономических наук: Высшая школа экономики, специальность 08.00.13 «Математические и инструментальные методы экономики», тема диссертации: Моделирование миграционных потоков на уровне регионов, городов и муниципальных образований

2010

Магистратура: Высшая школа экономики, специальность «Экономика»

2008

Бакалавриат: Высшая школа экономики, специальность «Экономика»

Награды и достижения

Благодарность проректора НИУ ВШЭ (апрель 2019)
Благодарность Факультета экономических наук НИУ ВШЭ (январь 2018)
Лауреат премии "Золотая Вышка" – 2009 в номинации Достижения в учебе
Лучший преподаватель – 2015
Надбавка за академическую работу (2016-2017, 2015-2016, 2014-2015)
Надбавка за публикацию в международном рецензируемом научном издании (2020-2021, 2018-2019, 2017-2018)
Июнь 2019. Диплом Всероссийского конкурса молодых преподавателей вузов. Специальная номинация жюри "За педагогическое мастерство".
Январь 2019. Лауреат премии правительства Москвы 2018 в направлении "Общественные науки" за значительный вклад в исследования в области процессов миграции населения и проблем рынка труда в России.
Ноябрь 2017. Номинант премии "Золотая Вышка" в номинации "Успех выпускника. Лучшее академическое достижение".
Март 2008. Лауреат конкурса научно-исследовательских работ студентов ГУ – ВШЭ (НИРС ГУ – ВШЭ) за работу «Влияние образования на заработную плату в России в зависимости от профессиональной группы работников». Научный руководитель – Фурманов К.К. (преподаватель кафедры математической экономики и эконометрики)
Март 2009. Лауреат конкурса научно-исследовательских работ студентов ГУ – ВШЭ (НИРС ГУ – ВШЭ) за работу «Моделирование трудовой мобильности и ожидаемой заработной платы в России по данным РМЭЗ 2005-2006 г.». Научный руководитель – Фурманов К.К. (преподаватель кафедры математической экономики и эконометрики)
Март 2010 г. Победитель конкурса инициативных проектов кадрового резерва ГУ-ВШЭ (3 место). Руководитель проекта «Разработка учебно-методических материалов для преподавания курсов по применению количественного инструментария к решению социально-экономических задач».
Декабрь 2010 г. Победитель (1-ое место) конкурса научно-исследовательских работ студентов ГУ-ВШЭ за работу "Моделирование регистрируемых миграционных потоков между регионами РФ". Научные руководители: Фурманов К.К. (преподаватель кафедры математической экономики и эконометрики), Мкртчян Н.В. (доцент кафедры региональной экономики и экономической географии).
Ноябрь 2011 г. Победитель конкурса Фонда образовательных инноваций НИУ ВШЭ на разработку и внедрение в научный процесс программы учебного практикума "Эконометрическое моделирование в пакете STATA: создание программных кодов" (в соавторстве с Ратниковой Т.А.). Презентация практикума
Ноябрь 2011 г. Победитель конкурса Фонда образовательных инноваций НИУ ВШЭ с оригинальной разработкой "Серия Screencast по эконометрическому моделированию для магистрантов нематематических и практико-ориентированных специализаций факультета экономики в свободно распространяемом кроссплатформенном эконометрическом пакете Gretl" (в соавторстве с Демешевым Б.Б. и Ратниковой Т.А.).
2012. Лучший научный руководитель по итогам конкурса НИРС НИУ ВШЭ.

Образовательная организация

Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"

0 отзывов

Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» — исследовательский университет, осуществляющий свою миссию через научно-образовательную, проектную, экспертно-аналитическую и социокультурную деятельности на основе международных научных и организационных стандартов.

Мы осознаем себя частью мирового академического сообщества, считаем международное партнерство, вовлеченность в глобальное университетское взаимодействие ключевыми элементами нашего движения вперед. Будучи российским университетом, мы работаем на благо России и ее граждан.

Наш университет — это коллектив ученых, сотрудников, аспирантов и студентов, которых отличает внутренняя приверженность к поддержанию высоких академических стандартов своей деятельности. Мы стремимся обеспечить наиболее благоприятные условия для развития каждого члена нашего коллектива.

Наши ценности:

Стремление к истине
Сотрудничество и заинтересованность друг в друге
Честность и открытость
Академическая свобода и политический нейтралитет
Профессионализм, требовательность к себе и ответственность
Активная общественная позиция

Сегодня Высшая школа экономики — это:

4 КАМПУСА: МОСКВА, САНКТ-ПЕТЕРБУРГ, НИЖНИЙ НОВГОРОД, ПЕРМЬ
~7000ПРЕПОДАВАТЕЛЕЙ И ИССЛЕДОВАТЕЛЕЙ
50 400+СТУДЕНТОВ
100 800ВЫПУСКНИКОВ

Открытое образование

3.7

31 отзыв

Новый элемент системы российского образования — открытые онлайн-курсы — cможет перезачесть любой университет. Мы делаем это реальной практикой, расширяя границы образования для каждого студента. Полный набор курсов от ведущих университетов. Мы ведём системную работу по созданию курсов для базовой части всех направлений подготовки, обеспечивая удобное и выгодное для любого университета встраивание курса в свои образовательные программы
«Открытое образование» – это образовательная платформа, предлагающая массовые онлайн-курсы ведущих российских вузов, которые объединили свои усилия, чтобы предоставить возможность каждому получить качественное высшее образование.

Любой пользователь может совершенно бесплатно и в любое время проходить курсы от ведущих университетов России, а студенты российских вузов смогут засчитать результаты обучения в своем университете.

Программа курса

Введение. Зачем нужен анализ данных?
Почему не стоит покупать лотерейные билеты? Основы теории вероятностей.
Аудиторская проверка накладных в компании: построение доверительных интервалов.
Процесс расфасовки зерновых культур по коробкам. Проверка простейших статистических гипотез: одновыборочные критерии.
Дороже ли квартиры на северо-западе Москвы, чем квартиры на юго-востоке столицы? Проверка статистических гипотез: двухвыборочные критерии.
Связь продаж мороженого с температурой воздуха: парная регрессия.
Производственная функция: множественная регрессия.
Анализ связи между ценой и качеством. Мультиколлинеарность и гетероскедастичность.
Типичные регрессионные ошибки: ошибки спецификации.
Измерение дискриминации в оплате труда: фиктивные переменные в моделях регрессии.