Проектная работа по эконометрике: «тема на свое усмотрение по согласованию» заказ № 3156813

• Отчет (+база данных + файл с оцениванием регрессий - Excel или EViews) • Презентация + речь (для защиты) краткий экскурс что и как должно быть в работе Информация по итоговому проекту Устная предзащита проекта с презентацией: последние две недели мая Дедлайн загрузки итогового текста проекта: конец мая, точно будет определено позднее. Предзащита является обязательной частью работы, за неё тоже ставятся баллы. Помимо своеобразного "допуска", она направлена на то, чтобы получить обратную связь по проекту и внести необходимые изменения в финальную версию текста проекта. Проект (три файла: текст работы в MS Word, исходные данные в MS Excel и файл Eviews с сохранённой итоговой моделью) надо будет прикрепить в мудле. Проект выполняется на выбор: индивидуально или в паре. Если проект делается в паре, то прикрепить в мудл его надо лишь одному человеку из пары. Проект можно выполнять индивидуально или в парах. Ваша задача - провести собственное эконометрическое исследование и сделать проект по нему. Для этого необходимо проделать следующее: - поставить исследовательскую задачу (что вы будете изучать); - определить, на каком уровне вы проводите исследование (на уровне стран, на уровне российских регионов, на уровне фирм, на уровне людей и т. д.), от этого зависит, какие данные вы будете собирать; - определить, какую переменную вы возьмёте в качестве исследуемой (объясняемой, "игрека"); - определить, какие переменные вы возьмёте в качестве объясняющих факторов ("иксов"), необходимо взять минимум четыре объясняющие переменные; - собрать данные по выбранным переменным (минимум 80 наблюдений, рекомендуется больше); - оформить все данные в экселевском файле, после чего загрузить его в Eviews; - бегло проанализировать данные в Eviews (описательные статистики); - составить эконометрическую модель; - (желательно попробовать нелинейные зависимости, а не только линейные) - проверить модель на наличие проблем (мультиколлинеарность, гетероскедастичность), после чего при необходимости устранить их; - записать модель, проверить значимость всех переменных; - при необходимости, пошагово удалить незначимые переменные (не забывая проверять на гетероскедастичность после каждого шага и пересчитывая при необходимости стандартные ошибки в форме Уайта) - записать итоговую модель, проверить значимость всех переменных, проинтерпретировать коэффициенты эконометрически и логически; - сделать выводы (рассказать, что интересного и значимого вам удалось обнаружить). Всё, что вы делаете, необходимо оформить в виде связного проекта в формате MS Word с титульником, вступлением (где обозначается проблема и цель исследования), логическими связками, табличками из Eviews и заключением. Широко приветствуется использование наряду с научной терминологией нормального человеческого языка и здравых рассуждений о том, почему отдельные факторы влияют или не влияют на исследуемую переменную. Также приветствуется оригинальная тематика, как и тематика, связанная напрямую с вашей специальностью, за оригинальный выбор тематики предусмотрены дополнительные баллы. Ограничений по объёму работы нет, главное отразить все обозначенные пункты и скопировать из Eviews все сопутствующие таблички из Eviews. Ссылки на некоторые возможные сайты с данными: Росстат (данные по регионам, но не очень удобно с ними работать) https://rosstat.gov.ru/folder/210/document/13204 ЕМИСС (куча данных по регионам, мощная система, но требует времени на то, чтобы с ней разобраться) https://www.fedstat.ru/ Википедия (списки данных по странам, удобно смотреть, но неудобно собирать) https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A8%D0%B0%D0%B1%D0%BB%D0%BE%D0%BD:%D0%A1%D0%BF%D0%B8%D1%81%D0%BA%D0%B8_%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD Данные по странам (Всемирный банк) https://data.worldbank.org/ Данные по европейским странам (евростат) https://ec.europa.eu/eurostat/data/database Данные по российским университетам https://monitoring.miccedu.ru/?m=vpo Прочие возможные источники данных: - сайты объявлений (продажа/аренда квартир, продажа автомобилей) - любые другие сайты с любыми данными, соответствующими требованиям проекта [08.05.2026 12:34] Илья Гребенщиков: Использование нейросетей не одобряется, но допускается до тех пор, пока все ссылки и результаты реальные. Если хотя бы одна цифра или источник будут сфальсифицированы нейросетью (а именно так обычно работают языковые модели) - за проект ставится 0 без возможности пересдачи до начала следующего семестра. Аналогично оценивается обнаруженная сдача чужих проектов и проектов прошлых лет. Если запутались в полном описании проекта (https://t.me/c/3437949135/25), вот краткое саммари от нейросети: Вам нужно провести небольшое, но полноценное научное расследование: выбрать любую жизненную тему (например, что влияет на зарплату, продолжительность жизни или успеваемость), найти в интернете или базах данных данные минимум на 80 строк с одной зависимой переменной (Y) и минимум четырьмя объясняющими факторами (X), загрузить всё это в программу EViews, построить регрессию, а затем обязательно проверить модель на «ловушки» вроде гетероскедастичности и мультиколлинеарности; после этого убрать неважные факторы, оставить только значимые, и описать всё это в вордовском файле связным человеческим языком с табличками и логичными выводами о том, почему мир устроен именно так, а в конце мая скинуть три файла (Word, Excel с данными и сохранёнку из EViews) в Moodle, не забыв перед этим показать черновик на предзащите.