Учебник содержит все темы, необходимые в рамках современного базового курса эконометрики пространственных и панельных данных. В зависимости от начального уровня подготовки студентов и количества часов он может быть полностью изложен в рамках одного семестра, а может стать основой для годичного курса (во втором случае лучше дополнить его введением в методы анализа временных рядов).
Не вполне традиционной для вводных курсов является глава 11, которая посвящена оценке эффектов воздействия. Однако важно познакомить студентов с этой идеологией, так как она стала основой многих современных прикладных работ, посвященных выявлению причинно-следственных связей и оценке последствий политики.
Любой автор вводного учебника по эконометрике вынужден принять несколько важных решений по поводу подхода к изложению материала:
- начать с модели детерминированных регрессоров или стохастических;
- обсудить подробно свойства оценок для конечных выборок или сразу делать акцент на асимптотических свойствах;
- начать со случая гомоскедастичности случайных ошибок или со случая гетероскедастичности?
Большинство вводных учебников (см., например, Магнус, Катышев, Пересецкий, 2007, Dougherty, 2011, Носко, 2011) делают выбор в пользу первого варианта в каждом из трех перечисленных пунктов, то есть начинают с классической линейной модели. Некоторые более поздние работы в каждом из указанных пунктов, напротив, выбирают вторую альтернативу (см., Сток, Ватсон, 2015). Преимущество второго пути заключается в возможности сразу приблизиться к методологии большинства современных прикладных исследований (например, практически все статьи в хороших журналах при работе с пространственными или панельными выборками по умолчанию предполагают, что в данных присутствует гетероскедастичность). Недостаток же этого варианта состоит в том, что он более сложен для студентов, если они впервые в жизни знакомятся с эконометрикой, и если вы хотите излагать материал достаточно строго.
В этом учебнике используется компромиссный путь. Первые главы опираются на предпосылки классической линейной модели с детерминированными регрессорами. Однако довольно быстро мы отказываемся от наименее правдоподобных её предположений (таких как нормальность случайных ошибок, постоянство их дисперсии или неслучайность регрессоров), переходя к более реалистичным моделям. Как показывает мой опыт преподавания вводного курса эконометрики, такая логика, с одной стороны, помогает комфортно освоить ключевые идеи эконометрики студентам с разным уровнем начальной подготовки, а с другой, дает возможность показать, как теория связана с практическими приложениями.
Если вы используете этот учебник в преподавании в вашем вузе, то напишите мне, и я буду рад поделиться с вами доступом к дополнительным методическим материалам (примерам задач, контрольным работам и вариантам программ курсов), которые помогут вам в организации учебного курса. Если формальные правила вашего университета не позволяют вам сослаться на интерактивный учебник, вы можете указать в списке литературы его «традиционную» бумажную версию (которая также доступна по запросу):
Картаев Ф. С. Введение в эконометрику. — Экономический факультет МГУ имени М. В. Ломоносова Москва, 2019. — 472 с.