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




Скачать 212.19 Kb.
НазваниеПрограмма дисциплины Макроэкономика-4 для направления 080100. 68 «Экономика»
страница3/4
Дата18.03.2013
Размер212.19 Kb.
ТипПрограмма дисциплины
1   2   3   4

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


1   2   3   4

Похожие:

Программа дисциплины Макроэкономика-4 для направления 080100. 68 «Экономика» iconПрограмма дисциплины Макроэкономика 3 для направления 080100. 68 «Экономика» подготовки магистра Авторы программы: Арефьев Н. Г., Заиченко О. А., Пекарский С. Э
Студенты должны обладать знаниями в рамках следующих курсов бакалаврского уровня: Макроэкономика–1-2, Микроэкономика–1-2, Эконометрика...
Программа дисциплины Макроэкономика-4 для направления 080100. 68 «Экономика» iconПрограмма дисциплины человеческое развитие для направления 080100. 62 «Экономика» подготовки бакалавров Автор: Е. Н. Кобзарь ()
«Экономика» по специализации «Прикладная экономика». Студенты, приступающие к изучению курса, должны иметь базовые знания в области...
Программа дисциплины Макроэкономика-4 для направления 080100. 68 «Экономика» iconПрограмма дисциплины «Экономика миграций» для направления/ специальности 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 «Международная система экономического регулирования» для направления 080100. 68 «Экономика»
Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления 080100. 68 «Экономика»...
Программа дисциплины Макроэкономика-4 для направления 080100. 68 «Экономика» iconПрограмма дисциплины Стратегический анализ деятельности предприятия 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 Английский язык, 4 курс, экономика, 080100, бакалавр [Введите название дисциплины] для направления/ специальности [код направления подготовки
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 иностранный язык (английский) для направления 080100. 62 «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 английский язык для направления 080100. 62 Экономика
...
Программа дисциплины Макроэкономика-4 для направления 080100. 68 «Экономика» iconПрограмма дисциплины «Методы оптимальных решений» для направления 080100. 62 «Экономика»
Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления 080100. 62 «Экономика»...
Программа дисциплины Макроэкономика-4 для направления 080100. 68 «Экономика» iconПрограмма дисциплины «Экономика труда» для направления 080100. 62 «Экономика»
Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления 080100. 62 «Экономика»...
Разместите кнопку на своём сайте:
Библиотека


База данных защищена авторским правом ©lib.znate.ru 2014
обратиться к администрации
Библиотека
Главная страница