Econ metrics 2023-24 — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
(→‎Первый семестр. Эконометрика 1)
 
(не показаны 23 промежуточные версии этого же участника)
Строка 18: Строка 18:
 
== Текущие оценки ==
 
== Текущие оценки ==
 
*[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1X1p22sBXAmb7IxpoqZu54u4J1eqfn5Rr1lTyRm9O6Ic/edit?usp=sharing Таблица с успеваемостью по курсу "Эконометрика 1 (углубленный курс)".]
 
*[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1X1p22sBXAmb7IxpoqZu54u4J1eqfn5Rr1lTyRm9O6Ic/edit?usp=sharing Таблица с успеваемостью по курсу "Эконометрика 1 (углубленный курс)".]
 +
*[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1nXf73HxihTs99z6QfOGwTPW14z-qz1K8ITHSzXOXbXQ/edit?usp=sharing Таблица с успеваемостью по курсу "Эконометрика 2 (углубленный курс)."]
  
 
== Проверочные работы ==
 
== Проверочные работы ==
Строка 96: Строка 97:
 
'''Неделя 8. Мультиколлинеарность. Метод главных компонент (PCA).
 
'''Неделя 8. Мультиколлинеарность. Метод главных компонент (PCA).
 
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/blob/main/seminars/sem_08.pdf Семинар 8. Задания.]
 
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/blob/main/seminars/sem_08.pdf Семинар 8. Задания.]
−
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/blob/main/scripts/sem_08.R Семинар 8: R]
 
 
'''Неделя 9. Мультиколлинеарность. PCA, LASSO, RIDGE.
 
'''Неделя 9. Мультиколлинеарность. PCA, LASSO, RIDGE.
 
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/blob/main/scripts/sem_09.R Семинар 9: R]
 
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/blob/main/scripts/sem_09.R Семинар 9: R]
 +
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/blob/main/scripts/sem09.ipynb Семинар 9: Python]
 
'''Неделя 10. Гетероскедастичность.
 
'''Неделя 10. Гетероскедастичность.
−
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/blob/main/seminars/sem_10.pdf Семинар 10. Задания.]
+
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/blob/main/seminars/sem_10.pdf Семинар 10. Задания и решения.]
 
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/blob/main/data/Heterosk_5.xls Данные Heterosk_5.xlsx]
 
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/blob/main/data/Heterosk_5.xls Данные Heterosk_5.xlsx]
 
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/blob/main/scripts/sem_10.R Семинар 10: R]
 
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/blob/main/scripts/sem_10.R Семинар 10: R]
 +
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/blob/main/scripts/sem_10.ipynb Семинар 10: Python]
 +
'''Неделя 11. Ошибки спецификации модели.'''
 +
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/blob/main/seminars/sem_11.pdf Семинар 11. Задания и решения.]
 +
'''Неделя 12. Выбор функциональной зависимости.'''
 +
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/blob/main/seminars/sem_12.pdf Семинар 12. Задания.]
 +
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/blob/main/scripts/sem_12.R Семинар 12: R]
 +
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/blob/main/scripts/sem_12.ipynb Семинар 12: Python]
 +
'''Неделя 13. Эндогенность.'''
 +
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/blob/main/seminars/sem_13.pdf Семинар 13. Задания.]
 +
== Второй семестр. Эконометрика 2 ==
 +
'''Неделя 14. Оценка эффекта воздействия. ATE. DID.'''
 +
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/blob/main/seminars/sem_14.pdf Семинар 14. Задания.]
 +
'''Неделя 15. Оценка эффекта воздействия. LATE. RDD.'''
 +
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/blob/main/seminars/sem_15.pdf Семинар 15. Задания.]
 +
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/blob/main/scripts/sem_15.R Скрипт в R.]
 +
'''Неделя 16. Системы регрессионных уравнений: SUR.'''
 +
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/blob/main/seminars/sem_16.pdf Семинар 16. Задания.]
 +
'''Неделя 17. Системы регрессионных уравнений: SEM.'''
 +
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/raw/main/seminars/sem_17.pdf Семинар 17. Задания.]
 +
'''Неделя 18. Метод максимального правдоподобия. LR тест.'''
 +
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/blob/main/seminars/sem_18.pdf Семинар 18. Задания.]
 +
'''Неделя 19. Метод максимального правдоподобия. Тест Вальда, LM.'''
 +
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/blob/main/seminars/sem_19.pdf Семинар 19. Задания.]
 +
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/blob/main/seminars/sem_19_sol.pdf Семинар 19. Решения.]
 +
'''Неделя 20. Анализ временных рядов. MA, AR.'''
 +
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/blob/main/seminars/sem_20.pdf Семинар 20. Задания.]
 +
'''Неделя 21. Анализ временных рядов. MA, AR, ARMA. Тесты на стационарность.'''
 +
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/blob/main/seminars/sem_21.pdf Семинар 21. Задания.]
 +
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/blob/main/scripts/sem_21.R Скрипт в R.]
 +
'''Неделя 22. Анализ временных рядов. ARMA, ETS.'''
 +
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/blob/main/seminars/sem_22.pdf Семинар 22. Задания.]
 +
'''Неделя 23. ARDL, коинтеграция.'''
 +
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/blob/main/seminars/sem_23.pdf Семинар 23. Задания.]
 +
'''Неделя 24. Модели бинарного выбора.'''
 +
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/blob/main/seminars/sem_24.pdf Семинар 24. Задания.]
 +
'''Неделя 25. Модели множественного выбора.'''
 +
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/blob/main/seminars/sem_25.pdf Семинар 25. Задания.]
 +
'''Неделя 26. Упорядоченный логит. Цензурированные данные.
 +
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/blob/main/seminars/sem_26.pdf Семинар 26. Задания.]

Текущая версия на 12:11, 16 апреля 2024

Общая информация

Официальные программы курса:

Курс в ЛМС:

Преподаватели:

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

В случае пропуска любой проверочной работы по уважительной причине (при наличии справки) её вес равномерно перераспределяется на другие проверочные работы.

Текущие оценки

Проверочные работы

Контрольные работы

Домашние задания

Материалы к курсу


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

Таблицы

Первый семестр. Эконометрика 1

Неделя 1. Что такое эконометрика и зачем она нужна?

Неделя 2. Модель парной регрессии. МНК.

Неделя 3. Модель множественной регрессии в матричном виде.

Неделя 4. Модель множественной регрессии. Стандартизированные показатели.

Неделя 5. Блочные матрицы и проверка гипотез.

Неделя 6. Фиктивные переменные. Тест Чоу.

Консультация перед КР

Неделя 7. Обнаружение аномальных наблюдений. Безусловное прогнозирвоание.

Неделя 8. Мультиколлинеарность. Метод главных компонент (PCA).

Неделя 9. Мультиколлинеарность. PCA, LASSO, RIDGE.

Неделя 10. Гетероскедастичность.

Неделя 11. Ошибки спецификации модели.

Неделя 12. Выбор функциональной зависимости.

Неделя 13. Эндогенность.

Второй семестр. Эконометрика 2

Неделя 14. Оценка эффекта воздействия. ATE. DID.

Неделя 15. Оценка эффекта воздействия. LATE. RDD.

Неделя 16. Системы регрессионных уравнений: SUR.

Неделя 17. Системы регрессионных уравнений: SEM.

Неделя 18. Метод максимального правдоподобия. LR тест.

Неделя 19. Метод максимального правдоподобия. Тест Вальда, LM.

Неделя 20. Анализ временных рядов. MA, AR.

Неделя 21. Анализ временных рядов. MA, AR, ARMA. Тесты на стационарность.

Неделя 22. Анализ временных рядов. ARMA, ETS.

Неделя 23. ARDL, коинтеграция.

Неделя 24. Модели бинарного выбора.

Неделя 25. Модели множественного выбора.

Неделя 26. Упорядоченный логит. Цензурированные данные.

Источник — «http://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Econ_metrics_2023-24&oldid=84702»