MET 1333 Økonometri
MET 1333 Økonometri
Dette kurset gir en innføring i økonometri. Faget økonometri består av statistiske metoder for å kvantifisere økonomiske sammenhenger. Slike metoder brukes både i økonomisk-administrative fag og i andre samfunnsvitenskaper. Kurset har en grunnleggende internasjonal innretning gjennom lærebok, anvendelser og fagets egenart. Kurset gir opplæring i digitale verktøy for å analysere data.
Etter endt kurs skal studentene ha:
- Tilegnet seg kunnskap om anvendelsen av regresjonsanalyse til å kvantifisere årsakssammenhenger.
- Opparbeidet kunnskap om ulike regresjonsmodeller.
- Opparbeidet dybdeforståelse av hvilke forutsetninger som må være oppfylt for at resultatene fra empiriske analyser kan tolkes kausalt.
Etter endt kurs skal studentene være i stand til å:
- Kritisk tolke resultatene av empiriske analyser.
- Diskutere strategier for å bygge modeller som kan brukes til prediksjoner og politikkanalyse.
- Beherske enkle lineære regresjonsmetoder, samt ikke-lineære regresjonsfunksjoner (slik som logaritmefunksjoner), regresjon med paneldata (kombinerte tverrsnitts- og tidsseriedata), ikke-lineære sannsynlighetsmodeller (probil og logit) og metoder for å isolere variasjon i forklaringsvariabler som er uavhengig av restleddet.
- Anvende regresjonsmetoder til å analysere data ved bruk av Stata.
Studentene skal oppøve en kritisk sans til forutsetninger som enkel regresjonsanalyse bygger på. I mange konkrete anvendelser bryter disse forutsetningene sammen, og de skal kjenne til hvilke problemer dette kan gi. Studentene må derfor være åpen for å teste om kritiske forutsetninger holder i praksis og kunne vurdere å anvende modifiserte modeller og metoder som passer bedre til den type data de har tilgjengelig. Studentene skal også være bevisst på at det finnes årsakssammenhenger som ikke er mulig å kvantifisere i praksis.
- Lineær regresjonsanalyse med én forklaringsvariabel
- Lineær regresjonsanalyse med flere forklaringsvariabler
- Ikke-lineære regresjonsfunksjoner
- Intern og ekstern validitet
- Regresjon med paneldata
- Probit og logit regresjoner
- Regresjoner med instrumentvariabler
- Eksperimenter og kvasi-eksperimenter
Undervisningen gjennomføres med tradisjonelle forelesninger supplert med ferdiginnspilt video. Til hver forelesning følger et sett av oppgaver som studentene skal jobbe med på egenhånd. Studentene får tilgang til video med løsningsforslag. Syv arbeidskrav som gjennomføres på its learning kommer i tillegg.
Kontinuasjon
Studenter som ikke får godkjent arbeidskravet i kurset får ikke ta eksamen. Det vil si at de må ta hele kurset på nytt ved senere gjennomføring.
Studenter som ikke får bestått på skriftlig eksamen eller som ønsker å forbedre karakteren, kan ta ny kontinuasjonseksamen ved senere gjennomføring av eksamen.
Covid-19
Grunnet Covid-19 pandemien vil det kunne forekomme avvik i undervisnings- og læringsaktiviteter samt eksamen, sammenlignet med det som er beskrevet i denne kursbeskrivelsen.
Undervisning
Informasjon om hva som undervises på campus og andre digitale former vil bli presentert med forelesningsplanen før kursstart hvert semester.
MET 1180 Matematikk, MET 1190 Statistikk eller tilsvarende.
| Obligatorisk arbeidskrav | Gitt arbeidskrav | Obligatoriske arbeidskrav | Kommentar arbeidskrav |
|---|---|---|---|
| Obligatorisk | 7 | 5 | I løpet av kurset vil det bli gitt syv (7) oppgaver via læringsplattformen Itslearning. Det er et krav at studentene skal ha fått godkjent fem (5) av disse for å kunne gå opp til eksamen. Tilbakemelding på oppgavene vil både skje elektronisk og gjennom oppgavegjennomgang i plenum. Ved kursstart vil det bli opplyst om tidsfristene for arbeidskravene. Arbeidskravene krever bruk av Stata. |
| Vurderinger |
|---|
Eksamenskategori: Innlevering Vurderingsform: Skriftlig innlevering Tilsyn med eksamensvakter Vekting: 100 Gruppering: Individuell Hjelpemidler:
Varighet: 3 Time(r) Eksamenskode: MET13331 Karakterskala: ECTS Kontinuasjon: Eksamen hvert semester |
| Aktivitet | Varighet | Kommentar |
|---|---|---|
Forberedelse til undervisning | 71 Time(r) | Lese pensum; se ferdiginnspilte video |
Undervisning | 28 Time(r) | |
Digitale læringsressurser
| 14 Time(r) | Arbeidskrav gjennomført på its learning (multiple choice) |
Gruppearbeid / oppgaver | 60 Time(r) | Selvstendig arbeid med oppgaver |
Tilbakemeldingsaktiviteter og veiledning | 24 Time(r) | Gjennomgang av oppgaver (video) |
Eksamen | 3 Time(r) |
Et kurs med 1 studiepoeng tilsvarer en arbeidsmengde på 26-30 timer. Et kurs på 7,5 studiepoeng tilsvarer derfor en arbeidsmengde på minimum 200 timer.