fbpx

Поглиблена економетрика

Опис

Курс побудований на питанні ідентифікації коефіцієнтів виробничої функції і, таким чином, більше орієнтований на емпіричні промислові організації. Ми почнемо з класичного підходу до аналізу продуктивності і обговоримо два найважливіших джерела ендогенності: зміщенність оцінок параметрів через одночасність (simultaneity bias) і селективне упередження (selection bias), а також шляхи вирішення їх.

Розуміння припущень Класичної Моделі Лінійної Регресії, практичні знання методів аналізу панельних даних і використання методу інструментальних змінних являються необхідними умовами для проходження курсу.

Після успішного складання курсу студенти отримають інструмент для аналізу продуктивності, а також оволодіють декількома методами, які нещодавно стали стандартними у літературі. Це такі методи як: параметричний фіксований ефект та інструментальні оцінки змінних, напівпараметричні моделі Оллі і Пейкса (1996), Левіношна-Петрина (2003), Акербарга-Кейвса-Фрейзера (2015), Вулдріджа (2009), а також динамічні оцінки Ареллано-Бонда і Бланделла-Бонда (1999). Крім того, студенти дізнаються інтуітивні методи для непараметричної оцінки і стохастичної границі виробничих можливостей.

З практичної точки зору студенти охоплять проблеми ідентифікації через різноманітні проблеми з даними, такі як виснаження (attrition), незбалансовані панелі, вартісні vs фізичні обсяги виробництва, проблема викидів. Студенти також дізнаються можливі джерела даних, а також можливі обмеження таких наборів даних.