Econ metrics 2024-25 — различия между версиями
Polina (обсуждение | вклад) (→Второй семестр. Эконометрика 2) |
Polina (обсуждение | вклад) (→Второй семестр. Эконометрика 2) |
||
| Строка 120: | Строка 120: | ||
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_28.pdf Семинар 28. Задания.] | *[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_28.pdf Семинар 28. Задания.] | ||
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_28_sol.pdf Семинар 28. Решение.] | *[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_28_sol.pdf Семинар 28. Решение.] | ||
| + | '''Неделя 29. Анализ временных рядов: ARMA.''' | ||
| + | *[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_29.pdf Семинар 29. Задания.] | ||
== Факультативные занятия == | == Факультативные занятия == | ||
Версия 13:42, 2 июня 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. Оценка локального эффекта воздействия: LATE.
Неделя 18. Оценка эффекта воздействия: RDD (sharp, fuzzy).
Неделя 19. Системы регрессионных уравнений. SUR, SEM. Способы оценивания: FGLS, ILS.
Неделя 20. Системы одновременных регрессионных уравнений. SEM: идентификация, 2МНК, 3МН.
Неделя 21. SEM (пример на данных). Метод максимального правдоподобия. LR тест.
Неделя 22. Модели бинарного выбора.
Неделя 23. Модели множественного и упорядоченного выбора.
Неделя 24. Модели для цензурированных и усеченных данных.
- Семинар 24. Задания.
- Семинар 24. Решение. (+решение доп. занятия 5)
- Семинар 24. Практический пример.
Неделя 25. Модели цензурированных данных. Продолжение.
Неделя 26. Квантильная регрессия.
Неделя 27. Модели счетных данных.
Неделя 28. Анализа временных рядов: ARMA.
Неделя 29. Анализ временных рядов: ARMA.
Факультативные занятия
- Занятие 1.
- Занятие 2.
- Занятие 3.
- Занятие 4 утрачено:)
- Занятие 5.
