MSB104 Økonometri

Innhald og oppbygging

MSB104 Econometrics er det obligatoriske kurset på masternivå i økonometri. Den byggjer på bachelorkurset i statistikk, og førebur studenten for vidare studium i avansert økonometri. Dette kurset gir studenten ein brei kunnskap om statistiske metodar for å analysera enkle og multivariate økonometriske modellar. Kurset gir dessutan ei djup forståing for regresjonsmodellen (estimert mha. minste kvadrats metode) og eigenskapane hans. Metodane blir i hovudsak nytta på tverrsnitts- og tidsseriedata, men studentane blir òg introduserte for paneldata.

I tillegg til den teoretiske tilnærminga lærer studentane å bruka statistisk programvare for å utføra sin eigen analyse. Dette ved å bruka kryssplattform-programmet R kjørt fra IDE-en RStudio. Begge programma er gratis og open kjeldekode.

Til slutt skal studentane læra å trekkja gyldige slutningar med hjelp av god statistisk tenking.

Læringsutbytte

Læringsutbytte

Kunnskap

· Grundig kunnskap om regresjonsanalyse (estimert mha. MKM) anvendt i økonomi og eigenskapane hans.

· Ei kritisk forståing av potensielle misforståingar i tolkinga av resultata av empirisk analyse (t.d. årsakssamanheng vs. korrelasjon), og dessutan ei god forståing av dei grunnleggjande utfordringane relatert til ulike metodar og datastrukturar.

· Ein god kunnskap om elementære prosedyrar for modellvalidering. Problem relatert til heteroskedastisitet, autokorrelasjon, modellspesifikasjon, multikollinearitet og ikke-stasjonæritet.

· Teoretisk bakgrunn for dei standardmetodane som blir brukte i empirisk analyse for statistisk testing av hypotesar.

Ferdigheiter

· Gjennomføre ein grunnleggjande empirisk analyse på eit gitt datasett, formulera grunnleggjande økonometriske modellar, estimera parametrar, gjera prediksjoner, testa relevante hypotesar og forstå korleis ein kan trekkja pålitelege slutningar frå resultata.

· Grunnleggjande bruk av statistikkprogrammet "R" for økonometriske analysar.

· Grunnleggjande bruk av IDE-en RStudio.

· Gjennomføra statistiske testar for å undersøkja om dei klassiske antagelsene i regresjonsanalyse er oppfylte.

· Vere ein kritisk lesar av andre empiriske analysar.

Kompetanse

· Kunne lesa og forstå prosjektrapportar og tidsskriftartiklar som nyttar statistiske omgrep og metodar.

· Kunne nytte økonometriske modellar i sitt eige akademiske arbeid, til dømes i analysar som trengst for ei masteroppgåve.

· Utvikle ei kritisk haldning til statistisk analyse.

Krav til forkunnskapar

Ingen

Tilrådde forkunnskapar

Eit grunnkurs i statistisk analyse og vitskapleg metode blir sterkt tilrådd . Det blir òg tilrådd på det sterkaste at du har bestått kurset Data Science eller tek det i det same semesteret.

Undervisnings- og læringsformer

Forelesingar, data-workshops og oppgåver.

Obligatorisk læringsaktivitet

Læringsmappe.

Studentane skal byggja ei mappe basert på skriftlege oppgåver som blir gitt i løpet av kurset.

Vurderingsform

Mappe.

Studentane vil byggja ei mappe basert på dei skriftlege oppgåvene som blir gitt i løpet av kurset. Mappa vil bli vurdert på ein skala frå A til F.

Oppgåvene må skrivast på norsk med mindre anna er avtalt med faglærar.

Hjelpemiddel ved eksamen

Alle hjelpemiddel tillate. Studentane skal følgja vanleg vitskapleg siteringspraksis, og mappedokument vil bli kontrollert for plagiering. Bruk av KI i løsing av oppgåvene skal dokumenterast.

Meir om hjelpemiddel