Практичне заняття № 4, 5, 6
Тема 5: Специфікація моделі: вибір функціональної форми та пояснювальних змінних 1. Нелінійні звязки. Застосування фіктивних змінних. 2. Специфікація моделей. Вибір функціональної форми моделі. 3. Колінеарність: ознаки, наслідки та способи усунення. 4. Суттєві змінні, які не входять в модель: ознаки, наслідки та способи усунення. 5. Несуттєві змінні, які включені в модель: ознаки, наслідки та способи усунення. Ключові поняття: фіктивна змінна, тестування не лінійності, не лінійність по параметрам, вибір змінних Контрольні питання: Що є наслідком неправильної специфікації моделі? Чим загрожує не включення суттєвої змінної до моделі? Які ознаки мультиколінеарності та включення несуттєвої змінної у модель? Домашнє завдання: розділ № 4, 5, 6 з 3 та розділ № 6, 7 з 12.
Практичне заняття № 7, 8 Тема 6: Гетероскедастичність та серійна кореляція 1. Гетероскедастичність: тестування та наслідки. 2. Серійна кореляція, автокореляція: тестування та наслідки. 3. Узагальнений метод найменших квадратів та здійснений узагальнений метод найменших квадратів. Ключові поняття: гетероскедастичність, автокореляція, узагальнений метод найменших квадратів,здійснений узагальнений метод найменших квадратів Контрольні питання:Які наслідки гетероскедастичності та автокореляції? Як визначити наявність гетероскедастичності та автокореляції? Домашнє завдання: розділ № 7, 11, 12 з 3 та розділ № 8, 9 з 12.
Практичне заняття № 9, 10 Тема 7: Моделювання динаміки. Моделі часових рядів 1. Основні підходи до моделювання динаміки. 2. Стаціонарність та хибна регресія. Тестування стаціонарності. Простий та розширений тест Дікі-Фулера. 3. Причинність за Грейнджером. Інтеграція та коінтегровані часові ряди. 4. VEC (vector error correction) та VAR (vector autoregressive) моделі. Ключові поняття: стаціонарність, інтегровані часові ряди, коінтеграція, авто регресія, тренд, сезонність, розподілені лаги, випадкове блукання Контрольні питання: Що таке стаціонарність? Що передбачає розширений тест на стаціонарність? У якому випадку застосовується VEC модель? Домашнє завдання: розділ № 12, 13 з 3 та розділ № 12, 13 з 12.
Практичне заняття № 11, 12 Тема 8: Ендогенність. Інструментальні змінні. Система одночасних рівнянь 1. Ендогенність: причини та прояви. 2. Інструментальні змінні. Двокроковий метод найменших квадратів. 3. Тестування ендогенності. 4. Корекція стандартних IV помилок. 5. Система одночасних рівнянь. Ключові поняття: ендогенність, інструмент, двокроковий метод найменших квадратів, слабкі інструменти, обґрунтованість інструментів Контрольні питання: Які наслідки ендогенності? В якому випадку застосування двокрокового методу найменших квадратів є виправданим? Як перевірити надійність інструментів? Домашнє завдання: розділ № 8 з 3 та розділ № 10, 11 з 12.
Практичне заняття № 13, 14 Тема 9: Моделі для панельних даних 1. Структутні зміни в часі. Чоу тест. 2. Оцінки різниці в різницях та перших різниць. 3. Модель з фіксованим ефектом (Fixed Effect Model) 4. Модель з випадковим ефектом (Random Effect Model) Ключові поняття: панельні дані, структурні зміни, внутрішньо групова трансформація, міжгрупова трансформація, випадковий ефект, перші різниці, різниця в різницях Контрольні питання:Яка з оцінок дозволяє отримати стійкі та незміщені оцінки для панельних даних? Для чого використовують Чоу-тест? Що таке індивідуальні ефекти? Домашнє завдання: розділ № 14 з 3 та розділ № 15 з 12.
Практичне заняття № 15 Тема 10: Моделі бінарного та множинного вибору. Рейтингове оцінювання в економіці. 1. Моделі дискретних залежних змінних. Лінійна модель ймовірності 2. Логіт та пробіт моделі. Бінарний та множинний вибір. 3. Ранжування та рейтингове оцінювання. Ключові поняття: латентна змінна, метод максимальної правдоподібності, граничні ефекти Контрольні питання: Які переваги логіт та пробіт моделей у порівнянні з лінійною ймовірнісною моделлю? Чому в моделях бінарного та множинного вибору для інтерпретації результатів застосовуються граничні ефекти? Домашнє завдання: розділ № 10 з 3 та розділ № 16 з 12.
|
