Econ metrics 2024-25 — различия между версиями
Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Polina (обсуждение | вклад) |
Polina (обсуждение | вклад) |
||
| Строка 74: | Строка 74: | ||
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_13.ipynb Семинар 13. Практический пример.] | *[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_13.ipynb Семинар 13. Практический пример.] | ||
== Второй семестр. Эконометрика 2 == | == Второй семестр. Эконометрика 2 == | ||
| − | '''Неделя | + | '''Неделя 14. Эндогенность.''' |
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_14.pdf Семинар 14. Задания.] | *[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_14.pdf Семинар 14. Задания.] | ||
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_14_sol.pdf Семинар 14. Решение.] | *[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_14_sol.pdf Семинар 14. Решение.] | ||
| − | '''Неделя | + | '''Неделя 15. Эндогенность.''' |
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D1%81%D0%BF%D0%B5%D0%BA%D1%82%20%D1%81%D0%B5%D0%BC%D0%B8%D0%BD%D0%B0%D1%80%D0%B0.pdf Конспект семинара 15.] | *[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D1%81%D0%BF%D0%B5%D0%BA%D1%82%20%D1%81%D0%B5%D0%BC%D0%B8%D0%BD%D0%B0%D1%80%D0%B0.pdf Конспект семинара 15.] | ||
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/schooling.csv Семинар 15. Данные schooling.csv.] | *[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/schooling.csv Семинар 15. Данные schooling.csv.] | ||
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/%D0%A1%D0%B5%D0%BC%D0%B8%D0%BD%D0%B0%D1%80%2015.%20%D0%98%D0%BD%D1%81%D1%82%D1%80%D1%83%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BF%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5.ipynb Семинар 15. Практический пример в Python.] | *[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/%D0%A1%D0%B5%D0%BC%D0%B8%D0%BD%D0%B0%D1%80%2015.%20%D0%98%D0%BD%D1%81%D1%82%D1%80%D1%83%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BF%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5.ipynb Семинар 15. Практический пример в Python.] | ||
| − | '''Неделя | + | '''Неделя 16. Оценка эффекта воздействия: ATE, DiD.''' |
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_16.pdf Семинар 16. Задание.] | *[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_16.pdf Семинар 16. Задание.] | ||
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_16_sol.pdf Семинар 16. Решение.] | *[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_16_sol.pdf Семинар 16. Решение.] | ||
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/%D0%A1%D0%B5%D0%BC%D0%B8%D0%BD%D0%B0%D1%80_16_Diff_in_Diff.ipynb Семинар 16. Практический пример по Diff-in-Diff.] | *[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/%D0%A1%D0%B5%D0%BC%D0%B8%D0%BD%D0%B0%D1%80_16_Diff_in_Diff.ipynb Семинар 16. Практический пример по Diff-in-Diff.] | ||
| − | '''Неделя | + | '''Неделя 17. LATE.''' |
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_17.pdf Семинар 17. Задания с решениями.] | *[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_17.pdf Семинар 17. Задания с решениями.] | ||
| − | '''Неделя | + | '''Неделя 18. RDD''' |
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/RDD.ipynb Семинар 18. Пример в Python.] | *[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/RDD.ipynb Семинар 18. Пример в Python.] | ||
| + | '''Неделя 19. Системы регрессионных уравнений. SUR, SEM. Способы оценивания: FGLS, ILS.''' | ||
| + | *[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_19.pdf Семинар 19. Задания.] | ||
== Факультативные занятия == | == Факультативные занятия == | ||
Версия 15:07, 21 февраля 2025
Содержание
Общая информация
Курс предназначен для студентов 3 курса ОП "Экономика" (ФЭН, исследовательский поток)" и ОП "Экономика и анализ данных" (Прикладная математика и информатика, ФЭН/ФКН)"
Официальная программа курса:
- Официальная программа курса "Эконометрика 1 (углубленный курс)"
- Официальная программа курса "Эконометрика 2 (углубленный курс)"
Курс в ЛМС:
- "Эконометрика 1 (углубленный курс)", ИП+ЭАД
- "Эконометрика 2 (углубленный курс)", ИП
- "Эконометрика 2 (углубленный курс)", ЭАД
Преподаватели:
- Лектор: Елена Сергеевна Вакуленко evakulenko@hse.ru
- Семинарист: Полина Вячеславовна Погорелова pvpogorelova@hse.ru
- Учебные ассистенты: Зарянкина Варвара, Владислав Мартишевич, Шишлянников Павел
Формула оценивания:
- Оценка за курс "Эконометрика 1 (углубленный курс)" = 0.2 * Домашняя работа + 0.25 * Контрольная работа + 0.15 * Работа на семинарах и лекциях + 0.4 * Экзамен
- Оценка за курс "Эконометрика 2 (углубленный курс)" = 0.2 * Домашняя работа + 0.3 * Проект + 0.1 * Работа на семинарах и лекциях + 0.4 * Экзамен
Текущая ведомость:
Проверочные работы
Первый семестр. Эконометрика 1
Неделя 1. Что такое эконометрика и зачем она нужна?
Неделя 2. Модель парной регрессии.
Неделя 3. Модель множественной регрессии.
Неделя 4. Модель множественной регрессии.
Неделя 5. Проверка гипотез.
Неделя 6. Блочные матрицы и безусловное прогнозирование.
Неделя 7. Фиктивные переменные. Тест Чоу.
Неделя 8. Разбор КР. Мультиколлинеарность (часть 1).
Неделя 9. Мультиколлинеарность. Метод главных компонент.
Неделя 10. Гетероскедастичность.
Неделя 11. Гетероскедастичность. Продолжение.
Неделя 12. Ошибки спецификации.
Неделя 13. Функциональные преобразования.
Второй семестр. Эконометрика 2
Неделя 14. Эндогенность.
Неделя 15. Эндогенность.
Неделя 16. Оценка эффекта воздействия: ATE, DiD.
Неделя 17. LATE.
Неделя 18. RDD
Неделя 19. Системы регрессионных уравнений. SUR, SEM. Способы оценивания: FGLS, ILS.
