Программа дисциплины Макроэкономика-4 для направления 080100. 68 «Экономика» icon

Программа дисциплины Макроэкономика-4 для направления 080100. 68 «Экономика»



НазваниеПрограмма дисциплины Макроэкономика-4 для направления 080100. 68 «Экономика»
Дата конвертации22.04.2013
Размер212.19 Kb.
ТипПрограмма дисциплины
скачать >>>



Правительство Российской Федерации


Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования
"Национальный исследовательский университет
"Высшая школа экономики"



Факультет экономики


Программа дисциплины Макроэкономика-4


для направления 080100.68 «Экономика» подготовки магистра

для магистерской программы «Экономика»


Автор программы:


Малаховская О.А, ст. преподаватель omalakhovskaya@hse.ru


Одобрена на заседании кафедры макроэкономического анализа «___»____________ 20 г

Зав. кафедрой Л.Л.Любимов


Рекомендована секцией УМС Экономической теории «___»____________ 20 г

Председатель О.И.Ананьин


Утверждена УС факультета экономики «___»_____________20 г.

Ученый секретарь Т.В.Коссова


Москва, 2012

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

1Область 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 080100.68 «Экономика», обучающихся по магистерской программе «Экономика» по специализации «Макроэкономика и макроэкономическая политика», изучающих дисциплину Макроэкономика (продвинутый уровень - Макроэкономика- 4).

Программа разработана в соответствии с:

  • С образовательным стандартом НИУ ВШЭ по направлению подготовки 080100.68 «Экономика»

  • Образовательной программой направления подготовки 080100.68 «Экономика».

  • Рабочим учебным планом университета по направлению подготовки 080100.68, специализации «Макроэкономика и макроэкономическая политика», утвержденным в 2010г.
^

2Цели освоения дисциплины


Целями освоения дисциплины Макроэкономика-4 является ознакомление студентов с современными методами макроэконометрики, представление широкого спектра инструментов статистического анализа данных, развитие необходимых навыков их применения для проведения исследований, а также обучению работе со специальным программным обеспечением (Matlab).


^

3Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины


В результате освоения дисциплины студент должен:

  • Знать о существовании продвинутых эконометрических методах в дополнение к изученным в рамках курса «Эконометрика – 2», разбираться в направлениях современных макроэкономических исследований и знать результаты наиболее важных недавних работ, опубликованных в научных журналах.

  • Уметь правильно применять современный эконометрический инструментарий, использовать современное программное обеспечение для решения макроэкономических задач

  • Иметь навыки использования эконометрического инструментария для анализа современных макроэкономических проблем, владеть навыками макроэкономического моделирования с применением современных инструментов и современной методикой построения эконометрических моделей, уметь самостоятельно писать программы (коды в Matlab) для решения индивидуальных практических задач.


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

Системная

СК-М4

Способен совершенствовать и развивать свой интеллектуальный и культурный уровень, строить траекторию профессионального развития и карьеры

Прослушивание лекционного материала и участие в дискуссии на семинарских занятиях

Системная

СК-М2

Способен предлагать концепции, модели.

Проработка лекционного материала, участие в дискуссии на семинарах, выполнение домашних заданий

Системная

СК-М3

Способен к самостоятельному освоению новых методов исследования, изменению научного и научно-производственного профиля своей деятельности

Выполнение домашних заданий

Социально-личностная

СЛК –М3

Способен определять, транслировать общие цели в профессиональной и социальной деятельности

Прослушивание лекционного материала, участие в дискуссиях на семинарах, выполнение домашних заданий

Социально-личностная

СЛК –М8

Способен порождать принципиально новые идеи и продукты, обладает креативностью, инициативностью

Работа на семинарах, выполнение домашних заданий

Инструментальная

ИК-М2.1/2._2.4.1

Способен вести письменную и устную коммуникацию на русском (государственном) языке в рамках профессионального и научного общения

Участие в дискуссиях на семинарах, презентация исследовательского проекта



^

4Место дисциплины в структуре образовательной программы


Настоящая дисциплина относится к циклу социально-экономических дисциплин и блоку дисциплин, обеспечивающих профессионльную подготовку.

Для специализации «Макроэкономика и макроэкономическая политика» настоящая дисциплина является базовой.


Изучение данной дисциплины базируется на следующих дисциплинах:

  • Макроэкономика-2, Эконометрика-2, Анализ временных рядов, Математический анализ, Линейная алгебра, Теория вероятностей и математическая статистика, Методы оптимальных решений, Иностранный язык

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

  • Быть в курсе современных макроэкономических теорий

  • Обладать знаниями в области эконометрики на продвинутом уровне

  • Уметь применять методы динамической оптимизации

  • Хорошо знать матричную алгебру и математическую статистику (прежде всего в части работы с различными распределениями)

  • Иметь навыки работы с базами статистических данных: необходимо находить, оценивать и использовать информацию из различных источников



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

  • Динамические стохастические модели общего равновесия

  • Теория и практика проведения макроэкономической политики

    Кроме того, материал, изученный в курсе, может быть использован при написании магистерской диссертации.


^

5Тематический план учебной дисциплины




Название раздела

Всего часов

Аудиторные часы

Самостоя­тельная работа

Лекции

Семинары

Практические занятия

1

Применение МНК для анализа данных типа cross-section
















2

Системы одновременных уравнений
















3

Одномерные временные ряды
















4

Многомерные временные ряды
















5

Применение GMM в структурной макроэконометрике
















6

Модели с пространством состояний
















7

Байесовский подход к эконометрике
















ИТОГО ПО КУРСУ:

216

36

36




144



^

6Формы контроля знаний студентов


Тип контроля

Форма контроля

1 год

Параметры

1

2

3

4

Текущий

Домашнее задание 1







8




Исследовательский проект по темам 1-4

Домашнее задание 2










8

Исследовательский проект по темам 5-8

Итоговый

Экзамен





Х







Письменный, 160 мин. с перерывом, предполагает ответ на теоретические вопросы и написание кода в среде Matlab



^

6.1Критерии оценки знаний, навыков


При выполнении домашнего задания студент должен продемонстрировать навыки работы с профессиональной литературой, достаточные для проведения критического анализа (обзора) статей, умение проводить эконометрические исследования для решения макроэкономических задач, умение составлять алгоритмы программ и писать коды в среде Matlab и способность представить результаты исследования устно и письменно (на русском языке).

При выполнении экзаменационной работы студент должен продемонстрировать навыки самостоятельной работы, к экзамену студент должен освоить материал лекций и семинаров и ознакомиться с обязательной литературой по курсу. Оценка за экзамен выставляется по 10-балльной шкале.


Консультации по дома (выбор темы, методов исследования и т. д.) осуществляется преподавателем, ведущим семинарские занятия, очно в присутственные часы и дистанционно (по электронной почте).

^

7Содержание дисциплины


Раздел 1. Применение МНК для анализа данных типа cross-section


    Тема 1. Введение

    Краткий исторический обзор основных методов макроэконометрики. Традиционный и современный подходы к тестированию макроэкономических моделей. Проблема идентификации в макроэкономических моделях.

    Основная литература:

  • Favero, C. Applied Macroeconometrics, Oxford University Press, 2001, ch.1,3



    Дополнительная литература:

    Учебники:

  • Brandt, P. and J. Williams (2006) Multiple Time Series Models, Sage Publications, ch. 1


Статьи:

  • Малаховская О.А, Пекарский С.Э.Исследования причинно-следственных взаимосвязей в макроэкономике: нобелевская премия по экономике 2011 года // Экономический журнал ВШЭ, 2012

  • Kydland, F. , Prescott, E. (1982) ‘Time to Build and Aggregate Fluctuations”, Econometrica, № 50(6). P. 1345-1370

  • Lucas R.E., Jr. (1976) ‘Econometric Policy Evaluation: A Critique’, Carnegie-Rochester Conference on Public Policy, №1. P. 19-46.

  • Sims, C. (1980) ‘Macroeconomics and Reality’, Econometrica. №48. P. 1-48.




    Тема 2. Применение МНК для анализа данных типа cross-section на примере оценки модели неоклассического роста

    Неоклассическая модель экономического роста Р.Солоу. Линейная модель в матричной форме. Классическая линейная регрессионная модель. Распределение оценки в конечных выборках. Анализ остатков в классической модели. Некоторые свойства нормального распределения. Распределения, полученные на основе нормального. Тестирование гипотез. Последствия неправильной спецификации модели. Модель с человеческим капиталом Мэнкью-Ромера-Вейла.



    Основная литература:

  • Магнус Я., Катышев П., Пересецкий А. Эконометрика: начальный курс, М.:Дело, 2001, глава 3, 4.4

  • Favero, C. Applied Macroeconometrics, Oxford University Press, 2001, ch.1

  • Hayashi , F. Econometrics, Princeton University Press, 2000, ch.1



    Дополнительная литература:

    Учебники:

  • Greene, W. Econometric Analysis, Prentice Hall, 2002, ch. 2-4

  • Davidson R., MacKinnon J. Econometric Theory and Methods, Oxford University Press, 2003, ch. 1-5


Раздел 2. Системы одновременных уравнений


    Тема 2. Оценка систем одновременных уравнений

Оценка моделей в рамках традиционного подхода. Гетероскедастичность, автокорреляция и обобщенный метод наименьших квадратов (GLS). Обобщенная оценка инструментальных переменных (GIVE). Двухшаговый метод наименьших квадратов (TSLS). Трехшаговый метод наименьших квадратов (3SLS). Оценка внешне не связанных уравнений (SURE). Полноинформационый метод максимального правдоподобия. Симуляции. Оценка политики. Модель трансмиссионного механизма монетарной политики. Эконометрическая оценка монетарной политики.



    Основная литература:

  • Магнус Я., Катышев П., Пересецкий А. Эконометрика: начальный курс, М.:Дело, 2001, главы 4-6, 9-11

  • Favero, C. Applied Macroeconometrics, Oxford University Press, 2001, ch.4

  • Hayashi , F. Econometrics, Princeton University Press, 2000, ch. 3-4,

.

    Дополнительная литература:

    Учебники:



  • Davidson R., MacKinnon J. Econometric Theory and Methods, Oxford University Press, 2003, ch. 7,8

  • Greene, W. Econometric Analysis, Prentice Hall, 2002, ch. 14,15

  • Hamilton, J. Time Series Analysis, Princeton University Press, 1994, ch. 9






    Статьи:



  • Chirinko R. S., Schaller H. (1996) “Bubbles, Fundamentals, and Investment: A Multiple Equation Testing Strategy”. Journal of Monetary Economics, 38(1), pp. 47-76.

  • Goodman A. Thibodeau T. (2008) Where are the speculative bubbles in US housing markets? Journal of Housing Economics 17 117–137


Раздел 3. Одномерные временные ряды

-

    Тема 3. Стационарные одномерные временные ряды

Введение в анализ временных рядов. Слабая стационарность. Типы сходимости. Выборочная и частная автокорреляционные функции. Процесс скользящего среднего конечного порядка (MA(q)). Бесконечный процесс скользящего среднего (MA(∞)). Фильтрация слабо стационарного процесса. Понятие лагового оператора. Произведение фильтров. Обращение лаговых полиномов. Процесс авторегрессии первого порядка (AR(1)). Процесс авторегрессии конечного порядка (AR(p)) и бесконечный процесс скользящего среднего. Условие стационарности/обратимости. Процесс ARMA (p,q).


    Основная литература:

  • Магнус Я., Катышев П., Пересецкий А. Эконометрика: начальный курс, М.:Дело, 2001, глава 12.1-12.4

  • Hayashi, F. Econometrics, Princeton University Press, 2000, ch. 6,

  • Lütkepohl, H. and Krätzig, M. (ed.) Applied Time Series Econometrics, Cambridge University Press, 2004, ch. 2.1-2.6

  • Tsay, R. Analysis of Financial Time Series, Wiley – Interscience, 2005, ch.2

.



    Дополнительная литература:

    Учебники:



  • Davidson R., MacKinnon J. Econometric Theory and Methods, Oxford University Press, 2003, ch. 13

  • Enders, W. Applied Econometric Time Series, Wiley, 2009, ch.2

  • Favero, C. Applied Macroeconometrics, Oxford University Press, 2001, ch.2.1 – 2.4

  • Greene, W. Econometric Analysis, Prentice Hall, 2002, ch. 20.

  • Hamilton, J. Time Series Analysis, Princeton University Press, 1994, ch. 2,3




    Тема 4. Одномерные временные ряды с условной гетероскедастичностью

Понятие условной гетероскедастичности. Авторегрессионные модели с условной гетероскедастичностью (ARCH(q)). Обобщенные авторегрессионные модели с условной гетероскедастичностью (GARCH (p,q)). Тестирование ошибок с условной гетероскедастичностью. Стационарное распределение для процессов ARCH и GARCH. Оценка ARCH и GARCH моделей. Симуляция ARCH и GARCH моделей.


    Основная литература:

  • Davidson R., MacKinnon J. Econometric Theory and Methods, Oxford University Press, 2003, ch. 13

  • Lütkepohl, H. and Krätzig, M. (ed.) Applied Time Series Econometrics, Cambridge University Press, 2004, ch. 2.3.4, 5.1, 5.2

  • Tsay, R. Analysis of Financial Time Series, Wiley – Interscience, 2005, ch.2

.

    Дополнительная литература:

    Учебники:

  • Магнус Я., Катышев П., Пересецкий А. Эконометрика: начальный курс, М.:Дело, 2001, глава 12.5

  • Enders, W. Applied Econometric Time Series, Wiley, 2009, ch.3

  • Greene, W. Econometric Analysis, Prentice Hall, 2002, ch. 11.8

  • Hamilton, J. Time Series Analysis, Princeton University Press, 1994, ch. 21




    Статьи:

  • Росси Э. Одномерные GARCH- модели//Квантиль, 2010, №8, стр. 1-67.






    Тема 5. Нестационарные временные ряды

    Интегрированные процессы и переход к разностям. Случайное блуждание. Тренды. Ложная регрессия. Тесты на единичные корни: DF, ADF, KPSS. Декомпозиция Бевериджа-Нельсона. Одномерные модели коррекции ошибок.

    Основная литература:

  • Greene, W. Econometric Analysis, Prentice Hall, 2002, ch. 20.2

  • Favero, C. Applied Macroeconometrics, Oxford University Press, 2001, ch.2.5 – 2.6

  • Hayashi, F. Econometrics, Princeton University Press, 2000, ch. 6

  • Lütkepohl, H. and Krätzig,, M. (ed.) Applied Time Series Econometrics, Cambridge University Press, 2004, ch. 2.7

.

    Дополнительная литература:

    Учебники:

  • Магнус Я., Катышев П., Пересецкий А. Эконометрика: начальный курс, М.:Дело, 2001, глава 12

  • Brandt, P. and J. Williams (2006) Multiple Time Series Models, Sage Publications, ch. 2.7.1

  • Davidson R., MacKinnon J. Econometric Theory and Methods, Oxford University Press, 2003, ch. 14.1 -14.4

  • Enders, W. Applied Econometric Time Series, Wiley, 2009, ch.4

  • Hamilton, J. Time Series Analysis, Princeton University Press, 1994, ch. 15, 17

  • Tsay, R. Analysis of Financial Time Series, Wiley – Interscience, 2005, ch.2.7



Раздел 4. Многомерные временные ряды



    Тема 5. Векторные авторегрессии и векторные модели коррекции ошибок



Векторные авторегрессии(VAR): место в литературе. Предпосылки и свойства VAR- процессов. Модели векторных авторегрессий и векторных моделей коррекции ошибок (VECM). Модели с детерминированными членами. Модели с экзогенными переменными. Оценка VAR в приведенной форме. Оценка VECM. Ограничения, накладываемые на член коррекции ошибок. Спецификация моделей: выбор порядка авторегрессии, определение ранга коинтеграции, выбор детерминированных членов. Проверка модели: дескриптивный анализ остатков, диагностические тесты, анализ стабильности модели. Прогнозирование VAR и VECM. Причинность по Гренджеру: концепция и тестирование.


    Основная литература:



  • Greene, W. Econometric Analysis, Prentice Hall, 2002, ch. 20.4

  • Lütkepohl, H. and Krätzig, M. (ed.) Applied Time Series Econometrics, Cambridge University Press, 2004, ch. 3



    Дополнительная литература:

    Учебники

  • Brandt, P. and J. Williams (2006) Multiple Time Series Models, Sage Publications, ch. 2.1 -2.4, 2.5.1-2.5.5

  • Enders, W. Applied Econometric Time Series, Wiley, 2009, ch.5.5-5.6

  • Hamilton, J. Time Series Analysis, Princeton University Press, 1994, ch. 11.1-11.3, 18,19

  • Lütkepohl, H. New Introduction to Multiple Time Series Analysis, Springer, 2005, ch. 2.1, 2.2, 3.1, 3.2,4, 6, 7.1, 8.1, 8.2

  • Tsay, R. Analysis of Financial Time Series, Wiley – Interscience, 2005, ch. ch. 8.1, 8.2






    Тема 6. Структурные векторные авторегрессии




    Идентификация в VAR: оценка структурных параметров. Рекурсивная идентификация. Структурные краткосрочные ограничения на примере модели (Bernanke and Mihov, 1995). Традиционная модель рынка резервов. Операционные процедуры ФРС как способ получения дополнительных ограничений. Структурные долгосрочные ограничения. Функции реакции на импульс (IRF). Бутстрапирование доверительных интервалов. Функции декомпозиции ошибки дисперсии (FEVD). Oграничения на знаки импульсов (идентификация с помощью sign restrictions). Примеры применения различных способов идентификации VAR в макроэкономической литературе. Анализ трансмиссионного механизма монетарной политики в Sims(1992). Загадка цен, загадка валютного курса, перелет валютного курса. Анализ трансмиссионного механизма монетарной политики в Bernanke and Mihov (1995). Другие примеры анализа трансмиссионного механизма в закрытой и открытой экономиках (Leeper, Sims and Zha, 1996; Eichenbaum and Evans, 1995; Smets, 1997). Влияние шоков спроса и предложения в VAR c долгосрочными структурными ограничениями: модель Blanchard and Quah(1989).

    Основная литература:



  • Favero, C. Applied Macroeconometrics, Oxford University Press, 2001, ch.6

  • Lütkepohl, H. and Krätzig, M. (ed.) Applied Time Series Econometrics, Cambridge University Press, 2004, ch. 6



    Дополнительная литература:

    Учебники:

  • Enders, W. Applied Econometric Time Series, Wiley, 2009, ch.3

  • Hamilton, J. Time Series Analysis, Princeton University Press, 1994, ch. 5.6-5.13

  • Lütkepohl, H. New Introduction to Multiple Time Series Analysis, Springer, 2005, ch. 9

  • Walsh, C. Monetary Theory and Policy, MIT Press, 2010, ch. 11.4.2



    Статьи:

  • Bernanke B., Mihov, I. Measuring Monetary Policy, Quarterly Journal of Economics,vol. 113, issue 3, p.869-902

  • Eichenbaum,M. and Evans, C. Some Empirical Evidence of the Effects of Monetary Policy on Real Exchange Rates, Quarterly Journal of Economics, vol. 110, p. 975-1009

  • Leeper,E., C. Sims and T.Zha ,What does monetary policy do? , Brooking Papers on Economic Activity, 1996, vol. 27 issue 2, pp.1-78

  • Sims, C. “Interpreting the Macroeconomic Time Series Facts: The Effects of Monetary Policy”, European Economic Review, 1992, 36, pp. 975-1011

  • Smets, F. Measuring Monetary Policy Shocks in France, Germany and Italy: the Role of Exchange Rates, Swiss Journal of Economics and Statistics, vol. 133,issue 3, p. 597-616



Раздел 5. Применение GMM в структурной макроэконометрике


    Тема 7. Использование GMM в задачах межвременной оптимизации.

    Введение. Уравнения Эйлера как условия первого порядка в структурных макроэкономических моделях. Оценка уравнений Эйлера: GMM. Ограничения уравнений Эйлера и подхода GMM. Примеры применения GMM в макроэкономических моделях. Решение задачи потребления репрезентативного домашнего хозяйства. GMM и правила монетарной политики. Правила процентной ставки и предпочтения центрального банка. Использование GMM для оценки новой кейнсианской кривой Филлипса.

    Основная литература:

  • Favero, C. Applied Macroeconometrics, Oxford University Press, 2001, ch.7

  • Canova, F. Methods of Applied Macroeconomic Research, Princeton University Press, 2007, ch.5.4

  • DeJong,D. and Dave, C. Structural Macroeconometrics, Princeton University Press, 2007



    Дополнительная литература:

    Учебники:



  • Hamilton, J. Time Series Analysis, Princeton University Press, 1994, ch. 14



    Статьи:

  • Gali, J and Gertler, M. Inflation Dynamics: A Structural Econometric Approach, Journal of Monetary Economics, 1999, №44(2)



Раздел 6. Модели с пространством состояний


    Тема 8. Фильтр Калмана.

    Запись моделей в форме пространства состояний (state-space models). Вывод фильтра Калмана. Оценка максимального правдоподобия. Многошаговый Gibbs sampling. Автоковариации. Оценка структурных макроэкономических моделей с помощью метода максимального правдоподобия. Применение фильтра Калмана в моделях с ненаблюдаемыми компонентами.

    Основная литература:

  • Harvey, A. Forecastng, structural time series models and Kalman filter, Cambridge University Press, 1990, ch. 3

  • Hamilton, J. Time Series Analysis, Princeton University Press, 1994, ch. 13

  • Canova, F. Methods of Applied Macroeconomic Research, Princeton University Press, 2007, ch.6



    Дополнительная литература:

    Учебники:

  • DeJong,D. and Dave, C. Structural Macroeconometrics, Princeton University Press, 2007

  • Kim, C-J. and C. Nelson, State-Space Models with Regime Switching: Classical and Gibs Sampling Approach with Applications, ch. 2



    Раздел 7. Байесовский подход к эконометрике




    Тема 9. Теория байесовского оценивания.

    Общая логика байесовского оценивания. Априорные распределения сопряженные с наблюдаемой генеральной совокупностью. Генезис априорных сопряженных распределений. Пересчет параметров при переходе от априорного распределения к апостериорному.


    Основная литература:

  • Айвазян С.А. Байесовский подход в эконометрическом анализе // Прикладная эконометрика. 2008. №1(9). с. 93–130.



    Тема 10. Применение байесовского подхода для оценки линейной регрессионной модель .

    Нормальная линейная регрессионной модели. Функция правдоподобия. Априорное и апостериорное распределения. Случай неинформативного априорного распределения. Сравнение моделей. Предсказание. Monte Carlo Integration. Нормальная линейная регрессионная модель с независимым нормальным-гамма априорным распределением. Априорное и апостериорное распределения. Использование Gibbs Sampler. Регрессионные модели с ковариационной матрицей ошибок общего вида.

    Основная литература:

  • Koop G. Bayesian Econometrics, Wiley, 2003, ch. 2-4,6

  • Lancaster T. An Introduction to Modern Bayesian Econometrics, Blackwell Publishing, 2004, ch.3,4




    Дополнительная литература:

    Учебники:

  • Hamilton, J. Time Series Analysis, Princeton University Press, 1994, ch. 12.1

  • Canova, F. Methods of Applied Macroeconomic Research, Princeton University Press, 2007, ch.9

  • DeJong,D. and Dave, C. Structural Macroeconometrics, Princeton University Press, 2007, ch. 9.1-9.5.



    Тема 11. Применение байесовского подхода для оценки VAR .

    Различные формы записи VAR. Функция правдоподобия. Смысл байесовского оценивания VAR. Minnesota Prior. Апостериорное распределение при Minnesota Prior. Апостериорное распределение при использовании естественного сопряженного априорного распределения. Независимое Normal-Wishart априорное распределение. Апостериорное распределения для независимого Normal-Wishart априорного распределения.

    Основная литература:

  • Hamilton, J. Time Series Analysis, Princeton University Press, 1994, ch. 12.2

  • Canova, F. Methods of Applied Macroeconomic Research, Princeton University Press, 2007, ch.10.1-10.2


^

8Образовательные технологии


Самостоятельная работа студентов в рамках курса включает повторение лекционного материала, чтение и анализ научных статей, подготовку двух исследовательских проектов (домашних заданий).


^

9Оценочные средства для текущего контроля и аттестации студента

9.1Тематика заданий текущего контроля


Примерный вариант домашнего задания.

Загрузите в Матлаб матрицу данных, соответствующую второй выборке (Mankiw et al,1992). Повторите расчеты Mankiw et al,1992 для моделей без человеческого капитала и с ним. Протестируйте гипотезы (на значимость отдельных коэффициентов и на соответствие теоретической модели (те, что указаны в лекции)). Чему равна статистика для ограничения ? Чему равно ее p-value c учетом степеней свободы? Загрузите данные в EViews, проделайте то же самое, сравните результаты.

^

9.2Вопросы для оценки качества освоения дисциплины


  1. В чем состоит основная разница традиционного и современного подходов к тестированию макроэкономических моделей? Каким образом происходит идентификация в различных типах моделей?

  2. Каковы свойства МНК оценок при выполнении предпосылок классической линейной регрессионной модели?

  3. Каким образом на основе нормального распределения могут быть получены χ2 и F - распределения?

  4. Как проводится тестирование гипотез об индивидуальных ограничениях?

  5. Как проводится тестирование гипотез о совместных линейных ограничениях?

  6. Каковы последствия неправильной спецификации модели (оценка большего/количества параметров, чем в истинной модели)?

  7. Объясните смысл применения GLS в условиях гетероскедастичности и автокорреляции.

  8. В чем состоит двухшаговый метод наименьших квадратов?

  9. В чем состоит трехшаговый метод наименьших квадратов?

  10. Как происходит оценка внешне не связанных уравнений?

  11. Выведите автоковариационные и автокорреляционные функции вплоть до пятого порядка включительно для MA(4).

  12. Найдите решение для y(t) для процесса AR(2), если условие стабильности выполнено/не выполнено

  13. В чем особенность авторегрессионных моделей с условной гетероскедастичностью по сравнению с обычными авторегрессионными моделями?

  14. Как происходит тестирование ошибок с условной гетероскедастичностью?

  15. В чем состоят причины появления ложных регрессий при работе с нестационарными временными рядами?

  16. Каковы основные предпосылки и свойства VAR- процессов?

  17. Как происходит выбор порядка авторегрессии в VAR?

  18. Как определяется ранг коинтеграции в VECM?

  19. В чем состоит условие порядка, необходимое для идентификации VAR?

  20. В чем состоит принцип рекурсивной идентификации?

  21. В чем состоит принцип структурной краткосрочной идентификации?

  22. В чем состоит принцип структурной долгосрочной идентификации?

  23. Как строятся функции реакции на импульс?

  24. Каков алгоритм бутстрапирования доверительных интервалов?

  25. Как строятся функции декомпозиции ошибки дисперсии?

  26. Каков принцип оценки уравнений Эйлера с помощью GMM?

  27. Каков смысл ограничений, накладываемых Minnesota Prior?



^

10Порядок формирования оценок по дисциплине



Накопленная оценка за текущий контроль равна результатам работы студента по текущему контролю следующим образом:

Онакопленная= Отекущий

где Отекущий рассчитывается как оценка за домашние задания:

Отекущий = ·Одз ;

Способ округления накопленной оценки текущего контроля: арифметический.


Результирующая оценка за дисциплину рассчитывается следующим образом:

Опромежуточная i = ·Отекущая i этапа

Где Отекущая i этапа рассчитывается по приведенной выше формуле


Онакопленная Итоговая=промежуточная 1+ Онакопленная 2):на число модулей


Где Опромежуточная 1промежуточная оценка этапа 1,

а Онакопленная 3 накопленная оценка последнего этапа перед итоговым зачетом/экзаменом

Способ округления накопленной оценки промежуточного (итогового) контроля в форме экзамена: арифметический.


На пересдаче студенту не предоставляется возможность получить дополнительный балл для компенсации оценки за текущий контроль.

В диплом выставляет результирующая оценка по учебной дисциплине, которая формируется по следующей формуле:

Орезульт = 0,4·Онакопл + 0,6·Оитоговый

Способ округления результирующей оценки по учебной дисциплине арифмеитический.

ВНИМАНИЕ: оценка за итоговый контроль блокирующая, при неудовлетворительной итоговой оценке она равна результирующей.
^

11Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины

11.1Базовые учебники


Доугерти, К. Введение в эконометрику. М. ИНФРА-М, 2009. - 464 с.

11.2Основная литература




  • Айвазян С.А. Байесовский подход в эконометрическом анализе // Прикладная эконометрика. 2008. №1(9). с. 93–130.

  • Магнус Я., Катышев П., Пересецкий А. Эконометрика: начальный курс, М.:Дело, 2001, глава 3, 4.4

  • Enders, W. Applied Econometric Time Series, Wiley, 2009, ch.2

  • Favero, C. Applied Macroeconometrics, Oxford University Press, 2001, ch.1

  • Greene, W. Econometric Analysis, Prentice Hall, 2002, ch. 2-4

  • Harvey, A. Forecastng, structural time series models and Kalman filter, Cambridge University Press, 1990, ch. 3

  • Hayashi , F. Econometrics, Princeton University Press, 2000, ch.1

  • Koop G. Bayesian Econometrics, Wiley, 2003, ch. 2-4,6

  • Lütkepohl, H. and Krätzig, M. (ed.) Applied Time Series Econometrics, Cambridge University Press, 2004
^

11.3Дополнительная литература


    Учебники:

  • Росси Э. Одномерные GARCH- модели//Квантиль, 2010, №8, стр. 1-67.



  • Brandt, P. and J. Williams (2006) Multiple Time Series Models, Sage Publications, ch. 1

  • Canova, F. Methods of Applied Macroeconomic Research, Princeton University Press, 2007, ch.5.4

  • Davidson R., MacKinnon J. Econometric Theory and Methods, Oxford University Press, 2003, ch. 1-5

  • DeJong,D. and Dave, C. Structural Macroeconometrics, Princeton University Press, 2007

  • Hamilton, J. Time Series Analysis, Princeton University Press, 1994, ch. 9

  • Kim, C-J. and C. Nelson, State-Space Models with Regime Switching: Classical and Gibs Sampling Approach with Applications, ch. 2

  • Lancaster T. An Introduction to Modern Bayesian Econometrics

  • Tsay, R. Analysis of Financial Time Series, Wiley – Interscience, 2005, ch.2

  • Walsh, C. Monetary Theory and Policy, MIT Press, 2010, ch. 11.4.2





Статьи:


  • Малаховская О.А, Пекарский С.Э.Исследования причинно-следственных взаимосвязей в макроэкономике: нобелевская премия по экономике 2011 года // Экономический журнал ВШЭ, 2012

  • Chirinko R. S., Schaller H. (1996) “Bubbles, Fundamentals, and Investment: A Multiple Equation Testing Strategy”. Journal of Monetary Economics, 38(1), pp. 47-76.

  • Eichenbaum,M. and Evans, C. Some Empirical Evidence of the Effects of Monetary Policy on Real Exchange Rates, Quarterly Journal of Economics, vol. 110, p. 975-1009

  • Gali, J and Gertler, M. Inflation Dynamics: A Structural Econometric Approach, Journal of Monetary Economics, 1999, №44(2)

  • Goodman A. Thibodeau T. (2008) Where are the speculative bubbles in US housing markets? Journal of Housing Economics 17 117–137 Bernanke B., Mihov, I. Measuring Monetary Policy, Quarterly Journal of Economics,vol. 113, issue 3, p.869-902

  • Kydland, F. , Prescott, E. (1982) ‘Time to Build and Aggregate Fluctuations”, Econometrica, № 50(6). P. 1345-1370

  • Leeper,E., C. Sims and T.Zha ,What does monetary policy do? , Brooking Papers on Economic Activity, 1996, vol. 27 issue 2, pp.1-78

  • Lucas R.E., Jr. (1976) ‘Econometric Policy Evaluation: A Critique’, Carnegie-Rochester Conference on Public Policy, №1. P. 19-46.

  • Sims, C. (1980) ‘Macroeconomics and Reality’, Econometrica. №48. P. 1-48.

  • Sims, C. “Interpreting the Macroeconomic Time Series Facts: The Effects of Monetary Policy”, European Economic Review, 1992, 36, pp. 975-1011

  • Smets, F. Measuring Monetary Policy Shocks in France, Germany and Italy: the Role of Exchange Rates, Swiss Journal of Economics and Statistics, vol. 133,issue 3, p. 597-616



^

11.4Справочники, словари, энциклопедии


Возможно использование по необходимости:

  • Encyclopedia of Macroeconomics. (edited by B. Snowdon, H. R. Vane), Edward Elgar, 2005



11.5Программные средства


В процессе прохождения дисциплины студенты должны освоить Matlab.


11.6Дистанционная поддержка дисциплины


Дистанционная поддержка дисциплины не предусмотрена, однако студенты могут получить ответы на вопросы по исследовательским проектам, обратившись по электронной почте к преподавателю, ведущему семинары.

12Материально-техническое обеспечение дисциплины


Для проведения лекций и семинаров в обязательном порядке используется проектор.





Похожие:

Программа дисциплины Макроэкономика-4 для направления 080100. 68 «Экономика» iconПрограмма дисциплины Макроэкономика (продвинутый уровень Макроэкономика-3) для направления 080100. 68 «Экономика»
Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления подготовки 080100....
Программа дисциплины Макроэкономика-4 для направления 080100. 68 «Экономика» iconПрограмма дисциплины Макроэкономика (продвинутый уровень Макроэкономика-3) для направления 080100. 68 «Экономика»
Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления подготовки 080100....
Программа дисциплины Макроэкономика-4 для направления 080100. 68 «Экономика» iconПрограмма дисциплины Макроэкономика (продвинутый уровень Макроэкономика-3) для направления 080100. 68 «Экономика»
Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления подготовки 080100....
Программа дисциплины Макроэкономика-4 для направления 080100. 68 «Экономика» iconПрограмма дисциплины «Макроэкономика»  для направления 080100. 62 «Экономика»
Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления подготовки 080100....
Программа дисциплины Макроэкономика-4 для направления 080100. 68 «Экономика» iconПрограмма дисциплины Макроэкономика (продвинутый уровень Макроэкономика-3) для направления 080100. 68 «Экономика»
Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления подготовки 080100....
Программа дисциплины Макроэкономика-4 для направления 080100. 68 «Экономика» iconПрограмма дисциплины Поведенческая экономика для направления 080100. 68 «Экономика»
Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления подготовки/ специальности...
Программа дисциплины Макроэкономика-4 для направления 080100. 68 «Экономика» iconПрограмма дисциплины Поведенческая экономика для направления 080100. 68 «Экономика»
Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления подготовки/ специальности...
Программа дисциплины Макроэкономика-4 для направления 080100. 68 «Экономика» iconПрограмма дисциплины Макроэкономика  для направления 080100. 62 «Экономика»

Программа дисциплины Макроэкономика-4 для направления 080100. 68 «Экономика» iconПрограмма дисциплины «Макроэкономика» для направления 080100. 68 «Экономика»

Программа дисциплины Макроэкономика-4 для направления 080100. 68 «Экономика» iconПрограмма дисциплины экономика персонала для направления 080100. 62 «Экономика»
«Прикладная экономика». Студенты, приступающие к изучению курса, должны иметь базовые знания в области экономической теории в объеме:...
Разместите кнопку на своём сайте:
Документы


База данных защищена авторским правом ©rushkolnik.ru 2000-2015
При копировании материала обязательно указание активной ссылки открытой для индексации.
обратиться к администрации
Документы