Econ metrics 2025-26 — различия между версиями
Polina (обсуждение | вклад) |
Polina (обсуждение | вклад) (→Первый семестр. Эконометрика 1) |
||
| Строка 84: | Строка 84: | ||
'''Неделя 10. Мультиколлинеарность: метод главных компонент (PCA).''' | '''Неделя 10. Мультиколлинеарность: метод главных компонент (PCA).''' | ||
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_10.pdf Семинар 10. Задания.] | *[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_10.pdf Семинар 10. Задания.] | ||
| + | '''Неделя 11. Гетероскедастичность. Неделя 11.''' | ||
| + | *[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_11.pdf Семинар 11. Задания.] | ||
== Подборка задач для самостоятельного решения == | == Подборка задач для самостоятельного решения == | ||
Версия 17:06, 21 ноября 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:
Курс в ЛМС:
Преподаватели:
- Лектор: Елена Сергеевна Вакуленко evakulenko@hse.ru
- Семинарист: Полина Вячеславовна Погорелова pvpogorelova@hse.ru
- Учебные ассистенты: Бахишев Никита, Будылин Александр, Чуйкин Никита
Формула оценивания:
- Оценка за курс "Эконометрика 1 (углубленный курс)" = 0.1 * Домашнее задание + 0.3 * Контрольная работа + 0.2 * Проверочные работы на лекциях и семинарах + 0.4 * Экзамен
Дополнительные материалы к курсу
- Подборка контрольных прошлых лет. Кажется, я нашел опечатку.
Нажми "развернуть", чтобы увидеть ещё больше! - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 🡣
Таблицы
- Таблицы нормального и прочих распределения
- Таблицы для теста Колмогорова (по-русски), (English version).
- Приложения вместо таблиц android, ios1, ios2
Проверочные работы
Первый семестр. Эконометрика 1
Неделя 1. Что такое эконометрика и зачем она нужна?
Неделя 2. Модель парной регрессии. МНК.
Неделя 3. Модель множественной регрессии.
Неделя 4. Модель множественной регрессии.
Неделя 5. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез.
Неделя 6. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез. Теорема Фриша-Во-Ловелла.
Неделя 7. Безусловное прогнозирование.
Неделя 8. Фиктивные переменные. Тест Чоу.
- Семинар 8. Задания.
- Семинар 8. Решение.
- Семинар 8. Пример в Python. Фиктивные переменные, обработка выбросов.
Неделя 9. Мультиколлинеарность: диагностика и последствия.
Неделя 10. Мультиколлинеарность: метод главных компонент (PCA).
Неделя 11. Гетероскедастичность. Неделя 11.
