MSB104 Økonometri

Innhold og oppbygning

MSB104 Econometrics er det obligatoriske kurset på masternivå i økonometri. Den bygger på bachelorkurset i statistikk, og forbereder studenten for videre studier i avansert økonometri. Dette kurset gir studenten en bred kunnskap om statistiske metoder for å analysere enkeltlikninger, multivariat, økonometriske modeller på, samt en dyp forståelse for den ordinary least squares regresjonsmodellen og dens egenskaper. Metodene brukes på primært tverrsnitts- og tidsseriedata, men studentene introduseres også for paneldata.

I tillegg til den teoretiske tilnærmingen lærer studentene å bruke statistisk programvare for å utføre sin egen analyse, ved å bruke den gratis kryssplattformpakken "R".

Til slutt skal studentene lære å trekke gyldige slutninger ved hjelp av god statistisk tenkning.

Læringsutbytte

Læringsutbytte

Kunnskap

· Grundig kunnskap om regresjonsanalyse (estimert vha. MKM) anvendt i økonomi og dens egenskaper.

· En kritisk forståelse av potensielle misforståelser i tolkningen av resultatene av empirisk analyse (f.eks. årsakssammenheng vs. korrelasjon), samt en god forståelse av de grunnleggende utfordringene relatert til ulike metoder og datastrukturer.

· En god kunnskap om elementære prosedyrer for modellvalidering. Problemer relatert til heteroskedastisitet, autokorrelasjon, modellspesifikasjon, multikollinearitet og ikke-stasjonæritet.

· Teoretisk bakgrunn for de standardmetodene som brukes i empirisk analyse for statistisk testing av hypoteser.

Ferdigheter

· Gjennomføre en grunnleggende empirisk analyse på et gitt datasett, formulere grunnleggende økonometriske modeller, estimere parametre, gjøre prediksjoner, teste relevante hypoteser og forstå hvordan man kan trekke pålitelige slutninger fra resultatene.

· Grunnleggende bruk av statistikkprogrammet "R" for økonometriske analyser.

· Grunnleggende bruk av IDE-en RStudio.

· Gjennomføre statistiske tester for å undersøke om de klassiske antagelsene i regresjonsanalyse er oppfylt.

· Være en kritisk leser av andre empiriske analyser.

Kompetanse

· Kunne lese og forstå prosjektrapporter og tidsskriftartikler som bruker fundamentale statistiske begreper og metoder.

· Kunne bruke økonometriske modeller i sitt eget akademiske arbeid, for eksempel i analyser som trengs for en masteroppgave.

· Utvikle en kritisk holdning til statistisk analyse.

Krav til forkunnskaper

Ingen

Anbefalte forkunnskaper

Et grunnkurs i statistisk analyse og vitenskapelig metode anbefales sterkt. Det anbefales også på det sterkeste at du har bestått kurset Data Science eller tar del i det samme semesteret.

Undervisnings- og læringsformer

Forelesninger, data-workshops og oppgaver.

Obligatorisk læringsaktivitet

Læringsmappe.

Studentene skal bygge en mappe basert på skriftlige oppgaver som gis i løpet av kurset.

Vurderingsform

Mappe.

Studentene vil bygge en mappe basert på de skriftlige oppgavene som blir gitt i løpet av kurset. Mappen vil bli vurdert på en skala fra A til F.

Oppgavene må skrives på norsk med mindre annet er avtalt med faglærer.

Hjelpemidler ved eksamen

Alle hjelpemidler tillatt. Studentene skal følge vanlig vitenskapelig siteringspraksis, og mappedokumenter vil bli kontrollert for plagiering. Bruk av KI i løsing av oppgavene skal dokumenteres.

Mer om hjelpemidler