Econ metrics 2025-26 — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
(→‎Первый семестр. Эконометрика 1)
 
(не показано 40 промежуточных версии этого же участника)
Строка 17: Строка 17:
 
* 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
 
* 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
  
−
== Проверочные работы ==
+
== Дополнительные материалы к курсу ==
 +
* [https://github.com/bdemeshev/metrics_hse_exams/raw/master/metrics_hse_exams.pdf Подборка контрольных прошлых лет]. Кажется, [https://github.com/bdemeshev/metrics_hse_exams/issues/new я нашел опечатку].
  
 +
 +
Нажми "развернуть", чтобы увидеть ещё больше! - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 🡣
 +
<div class="mw-collapsible mw-collapsed" style="width:1000px; overflow: hidden;">
 +
* Matthias Vallentin, [https://github.com/mavam/stat-cookbook/releases/download/0.2.7/stat-cookbook.pdf Statistics cookbook]: пачка полезных формул по теории вероятностей и статистике.
 +
* [https://www.schmidheiny.name/teaching/shortguides.htm Kurt Schmidheiny, Short guides in Econometrics]
 +
* [https://otexts.com/fpp3/ Rob Hyndman, Forecasting principles and practices]
 +
* [https://arxiv.org/abs/1411.5279 Tim Hesterberg, What teachers should know about bootstrap?]
 +
* [https://books.econ.msu.ru/Introduction-to-Econometrics/ Дружелюбная эконометрика]
 +
* Никита Артамонов, [http://img1.liveinternet.ru/images/attach/c/2//3833/3833271_econometrics.pdf Введение в эконометрику]
 +
* Кирилл Фурманов, [http://www.hse.ru/org/persons/503346#other сборник задач на личной страничке]
 +
* онлайн курс по метрике на [https://openedu.ru/course/hse/METRIX/ openedu]
 +
* универсиада мгу [https://new.universiade-ecm.com/ по эконометрике]
 +
* Michael Creel, [https://github.com/mcreel/Econometrics Econometrics] и [https://github.com/mcreel/Econometrics/raw/main/econometrics.pdf pdf]
 +
* Bruce Hansen, [https://www.ssc.wisc.edu/~bhansen/econometrics/ Econometrics]
 +
* Dolf Schluter, [https://www.zoology.ubc.ca/~bio501/R/ Quantitative methods in ecology and evolution] курс по статистике для мбиологов. Хорошая подборка статей по статистике, хорошее введение в R.
 +
* Faraway, [http://cran.r-project.org/doc/contrib/Faraway-PRA.pdf Practical regression and ANOVA using R]: гетероскедастичность, мультиколлинеарность, метод главных компонент, Ridge regression, ANOVA.
 +
* Ruey Tsay [http://faculty.chicagobooth.edu/ruey.tsay/teaching/ teaching page]: его курсы по временным рядам с R
 +
* Kevin Sheppard, [https://www.kevinsheppard.com/teaching/mfe/ Financial Econometrics]: GMM, VaR, многомерная волатильность.
 +
* [https://quantecon.org/ QuantEcon]
 +
* Abdi, Williams, [https://personal.utdallas.edu/~herve/abdi-awPCA2010.pdf PCA]
 +
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2017/Rotation/ PCA, rotation]
 +
* Cavanaugh, Neath, [https://iowabiostat.github.io/research-highlights/joe/Cavanaugh_Neath_2019.pdf AIC]
 +
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2018/aic-and-bic/ AIC and BIC]
 +
* Matteo Courthoud, [https://towardsdatascience.com/understanding-cuped-a822523641af Understanding CUPED]
 +
</div>
 +
==== Таблицы ====
 +
* [https://github.com/bdemeshev/probability_hse_exams/raw/master/tables/tables_all.pdf Таблицы нормального и прочих распределения]
 +
* Таблицы для теста Колмогорова [https://drive.google.com/file/d/1vAwMmq_yGatmmP5Qbi_2NFPFE1_Tv1DR/view?usp=sharing (по-русски)], [https://bit.ly/2FbPbck (English version)].
 +
* Приложения вместо таблиц [https://play.google.com/store/apps/details?id=kz.madiyar.probabilitydistributions android], [https://apps.apple.com/app/id6447695305 ios1], [https://apps.apple.com/ru/app/probability-distributions/id889106396 ios2]
 +
 +
== Проверочные работы ==
 +
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/demo_24_25.pdf Демонстрационный вариант ПР-1]
 
== Первый семестр. Эконометрика 1 ==
 
== Первый семестр. Эконометрика 1 ==
 +
'''Неделя 1. Что такое эконометрика и зачем она нужна?'''
 +
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01.pdf Семинар 1. Задания.]
 +
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01_sol.pdf Семинар 1. Решение.]
 +
'''Неделя 2. Модель парной регрессии. МНК.'''
 +
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02.pdf Семинар 2. Задания.]
 +
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02_sol.pdf Семинар 2. Решение.]
 +
'''Неделя 3. Модель множественной регрессии.'''
 +
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_03.pdf Семинар 3. Задания.]
 +
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_03_sol.pdf Семинар 3. Решение.]
 +
'''Неделя 4. Модель множественной регрессии.'''
 +
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_04.pdf Семинар 4. Задания.]
 +
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_04_sol.pdf Семинар 4. Решение.]
 +
'''Неделя 5. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез.'''
 +
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_05.pdf Семинар 5. Задания.]
 +
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_05_sol.pdf Семинар 5. Решение.]
 +
'''Неделя 6. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез. Теорема Фриша-Во-Ловелла.'''
 +
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_06.pdf Семинар 6. Задания.]
 +
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_06_sol.pdf Семинар 6. Решение.]
 +
'''Неделя 7. Безусловное прогнозирование.'''
 +
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_07.pdf Семинар 7. Задания.]
 +
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_07_sol.pdf Семинар 7. Решение.]
 +
'''Неделя 8. Фиктивные переменные. Тест Чоу.'''
 +
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08.pdf Семинар 8. Задания.]
 +
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08_sol.pdf Семинар 8. Решение.]
 +
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08.ipynb Семинар 8. Пример в Python. Фиктивные переменные, обработка выбросов.]
 +
'''Неделя 9. Мультиколлинеарность: диагностика и последствия.'''
 +
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09.pdf Семинар 9. Задания.]
 +
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09_sol.pdf Семинар 9. Решение.]
 +
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09.ipynb Семинар 9. Пример в Python.]
 +
'''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_sol.pdf Семинар 10. Решение.]
 +
'''Неделя 11. Гетероскедастичность.'''
 +
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_11.pdf Семинар 11. Задания.]
 +
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_11_sol.pdf Семинар 11. Решение.]
 +
'''Неделя 12. Ошибки спецификации.'''
 +
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_12.pdf Семинар 12. Задания.]
 +
'''Неделя 13. Выбор функциональной зависимости.'''
 +
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_13.pdf Семинар 13. Задания.]
 +
*[https://colab.research.google.com/github/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_13.ipynb Семианр 13. Пример в Python.]
 +
 +
== Подборка задач для самостоятельного решения ==
 +
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_1.pdf Подборка 1.]
 +
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_02.pdf Подборка 2.]
 +
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_03.pdf Подборка 3.]
 +
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_04.pdf Подборка 4.]
 +
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_05.pdf Подборка 5.]
 +
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_06.pdf Подборка 6.]

Текущая версия на 16:47, 5 декабря 2025

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:

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


Нажми "развернуть", чтобы увидеть ещё больше! - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 🡣

Таблицы

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.

Неделя 9. Мультиколлинеарность: диагностика и последствия.

Неделя 10. Мультиколлинеарность: метод главных компонент (PCA).

Неделя 11. Гетероскедастичность.

Неделя 12. Ошибки спецификации.

Неделя 13. Выбор функциональной зависимости.

Подборка задач для самостоятельного решения

Источник — «http://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Econ_metrics_2025-26&oldid=94051»