imported>Polina: Migrated current public revision from wiki.cs.hse.ru

2024-10-08T13:23:12Z

Migrated current public revision from wiki.cs.hse.ru

Новая страница

== Общая информация ==

==== Официальные программы курса: ====
* [https://www.hse.ru/ba/economics/courses/835174777.html Официальная программа курса "Эконометрика 1 (углубленный курс)"]

==== Курс в ЛМС: ====
*[https://edu.hse.ru/course/view.php?id=166882 "Эконометрика 1 (углубленный курс)"]

==== Преподаватели: ====
* Лектор: [https://www.hse.ru/staff/evakulenko Елена Сергеевна Вакуленко] evakulenko@hse.ru
* Семинарист: [https://www.hse.ru/org/persons/208518670 Полина Вячеславовна Погорелова] pvpogorelova@hse.ru
* Учебные ассистенты: [https://t.me/Dangerio7 Аксёнов Антон] (БЭК211), [https://t.me/NikitaGorevoy Горевой Никита] (БЭК212), [https://t.me/lneyronl Трофименко Илья] (БЭК213), [https://t.me/AlZayts Зайцев Александр] (волонтёр)

==== 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 ==
*[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 ==
* [https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/demo_24_25.pdf Демо-версия проверочной работы №1]

== Контрольные работы ==
* [https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/blob/main/seminars/contr_1_var_2.pdf Контрольная работа №1]

== Домашние задания ==
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/blob/main/hw/hw_1.pdf Домашнее задание №1.]
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/blob/main/hw/HW_2.pdf Домашнее задание №2.]

== 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]

== Первый семестр. Эконометрика 1 ==
'''Неделя 1. Что такое эконометрика и зачем она нужна?'''
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/raw/main/seminars/s_01.pdf Семинар 1. Задания.]
'''Неделя 2. Модель парной регрессии. МНК.'''
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/raw/main/seminars/sem_02.pdf Семинар 2. Задания.]
'''Неделя 3. Модель множественной регрессии в матричном виде.'''
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/raw/main/seminars/sem_03.pdf Семинар 3. Задания.]
'''Неделя 4. Модель множественной регрессии. Стандартизированные показатели.'''
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/raw/main/seminars/sem_04.pdf Семинар 4. Задания.]
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/blob/main/seminars/sem_04_sol.pdf Семинар 4. Решение.]
'''Неделя 5. Блочные матрицы и проверка гипотез.'''
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/raw/main/seminars/sem_05.pdf Семинар 5. Задания.]
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/raw/main/seminars/sem_05_sol.pdf Семинар 5. Решение задачи 3.]
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/raw/main/scripts/sem_05.R Семинар 5: R.]
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/blob/main/scripts/Sem_05.ipynb Семинар 5: Python.]
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/raw/main/data/dataflats.xlsx Данные dataflats.xlsx.]
'''Неделя 6. Фиктивные переменные. Тест Чоу.'''
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/raw/main/seminars/sem_06.pdf Семинар 6. Задания.]
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/blob/main/scripts/sem_06.Rmd Семинар 6: R.]
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/blob/main/scripts/sem__06.ipynb Семинар 6: Python.]
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/raw/main/data/Chow_2.xls Данные Chow_2.xlsx.]
'''Консультация перед КР'''
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/raw/main/seminars/%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D1%81%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F_%D0%BE%D0%BA%D1%82%D1%8F%D0%B1%D1%80%D1%8C.pdf Задания.]
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/blob/main/seminars/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%81%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F%20%D0%9F%D0%BE%20%D0%AD%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D0%BE%D0%BC%D0%B5%D1%82%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%B5.pdf Решение.]
'''Неделя 7. Обнаружение аномальных наблюдений. Безусловное прогнозирвоание.'''
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/blob/main/seminars/sem_07.pdf Семинар 7. Задания.]
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/blob/main/scripts/sem_07.R Семинар 7: R.]
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/blob/main/scripts/sem_07.ipynb Семинар 7: Python.]
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/raw/main/data/Chow_2.xls Данные Chow_2.xlsx.]
'''Неделя 8. Мультиколлинеарность. Метод главных компонент (PCA).
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/blob/main/seminars/sem_08.pdf Семинар 8. Задания.]
'''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/sem09.ipynb Семинар 9: Python]
'''Неделя 10. Гетероскедастичность.
*[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/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.]
'''Неделя 27. Панельные данные.'''
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/blob/main/seminars/sem_27.pdf Семинар 27. Задания.]
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/blob/main/scripts/sem_27.R Скрипт в R.]
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/blob/main/data/Panel_2.xls Данные Panel_2.xls]
'''Неделя 28. Модели пространственной эконометрики.'''
*[Разбирали теорию]
'''Неделя 29. Модели счетных данных.'''
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/blob/main/seminars/sem_29.pdf Семинар 29.]

== Консультации к экзамену ==
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/blob/main/seminars/cons_exam_1.pdf Занятие 1.]
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/blob/main/seminars/cons_exam_2.pdf Занятие 2.]
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_23_24/blob/main/seminars/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%81%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F_2_%D1%80%D0%B5%D1%88%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5.pdf Консультация 2. Решение.]

Econ metrics 2023-24 - История изменений

imported>Polina: Migrated current public revision from wiki.cs.hse.ru