<?xml version="1.0"?>
<feed xmlns="http://www.w3.org/2005/Atom" xml:lang="ru">
	<id>https://wikicshse.ru/index.php?action=history&amp;feed=atom&amp;title=Econ_metrics_2025-26</id>
	<title>Econ metrics 2025-26 - История изменений</title>
	<link rel="self" type="application/atom+xml" href="https://wikicshse.ru/index.php?action=history&amp;feed=atom&amp;title=Econ_metrics_2025-26"/>
	<link rel="alternate" type="text/html" href="https://wikicshse.ru/index.php?title=Econ_metrics_2025-26&amp;action=history"/>
	<updated>2026-06-06T11:18:39Z</updated>
	<subtitle>История изменений этой страницы в вики</subtitle>
	<generator>MediaWiki 1.45.3</generator>
	<entry>
		<id>https://wikicshse.ru/index.php?title=Econ_metrics_2025-26&amp;diff=269&amp;oldid=prev</id>
		<title>imported&gt;Polina: Migrated current public revision from wiki.cs.hse.ru</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://wikicshse.ru/index.php?title=Econ_metrics_2025-26&amp;diff=269&amp;oldid=prev"/>
		<updated>2026-06-05T06:56:13Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Migrated current public revision from wiki.cs.hse.ru&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;b&gt;Новая страница&lt;/b&gt;&lt;/p&gt;&lt;div&gt;== Общая информация ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Курс предназначен для студентов 3 курса ОП &amp;quot;Экономика&amp;quot; (ФЭН, исследовательский поток)&amp;quot; и ОП &amp;quot;Экономика и анализ данных&amp;quot; (Прикладная математика и информатика, ФЭН/ФКН)&amp;quot;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Официальная программа курса: ==== &lt;br /&gt;
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897077 Официальная программа курса &amp;quot;Эконометрика 1 (углубленный курс)&amp;quot;]&lt;br /&gt;
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897093 Официальная программа курса &amp;quot;Эконометрика 2 (углубленный курс)&amp;quot;]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Курс в ЛМС: ==== &lt;br /&gt;
*[https://edu.hse.ru/course/view.php?id=251275 &amp;quot;Эконометрика 1 (углубленный курс)&amp;quot;, ИП+ЭАД]&lt;br /&gt;
*[https://edu.hse.ru/course/view.php?id=264874 &amp;quot;Эконометрика 2 (углубленный курс)&amp;quot;, ИП+ЭАД]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Преподаватели: ====&lt;br /&gt;
* Лектор: [https://www.hse.ru/staff/evakulenko Елена Сергеевна Вакуленко] evakulenko@hse.ru&lt;br /&gt;
* Семинарист: [https://www.hse.ru/org/persons/208518670 Полина Вячеславовна Погорелова] pvpogorelova@hse.ru&lt;br /&gt;
* Учебные ассистенты: Бахишев Никита, Будылин Александр, Мирзоева Алина, Чуйкин Никита&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==== Формула оценивания: ==== &lt;br /&gt;
* Оценка за курс &amp;quot;Эконометрика 1 (углубленный курс)&amp;quot; = 0.1 * Домашнее задание + 0.3 * Контрольная работа + 0.2 * Проверочные работы на лекциях и семинарах + 0.4 * Экзамен&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Дополнительные материалы к курсу ==&lt;br /&gt;
* [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].&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Нажми &amp;quot;развернуть&amp;quot;, чтобы увидеть ещё больше! - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 🡣&lt;br /&gt;
&amp;lt;div class=&amp;quot;mw-collapsible mw-collapsed&amp;quot; style=&amp;quot;width:1000px; overflow: hidden;&amp;quot;&amp;gt;&lt;br /&gt;
* 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.&lt;br /&gt;
* [https://www.schmidheiny.name/teaching/shortguides.htm Kurt Schmidheiny, Short guides in Econometrics]&lt;br /&gt;
* [https://otexts.com/fpp3/ Rob Hyndman, Forecasting principles and practices]&lt;br /&gt;
* [https://arxiv.org/abs/1411.5279 Tim Hesterberg, What teachers should know about bootstrap?]&lt;br /&gt;
* [https://books.econ.msu.ru/Introduction-to-Econometrics/ Дружелюбная эконометрика]&lt;br /&gt;
* Никита Артамонов, [http://img1.liveinternet.ru/images/attach/c/2//3833/3833271_econometrics.pdf Введение в эконометрику]&lt;br /&gt;
* Кирилл Фурманов, [http://www.hse.ru/org/persons/503346#other сборник задач на личной страничке]&lt;br /&gt;
* онлайн курс по метрике на [https://openedu.ru/course/hse/METRIX/ openedu]&lt;br /&gt;
* универсиада мгу [https://new.universiade-ecm.com/ по эконометрике]&lt;br /&gt;
* Michael Creel, [https://github.com/mcreel/Econometrics Econometrics] и [https://github.com/mcreel/Econometrics/raw/main/econometrics.pdf pdf]&lt;br /&gt;
* Bruce Hansen, [https://www.ssc.wisc.edu/~bhansen/econometrics/ Econometrics]&lt;br /&gt;
* 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.&lt;br /&gt;
* 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.&lt;br /&gt;
* Ruey Tsay [http://faculty.chicagobooth.edu/ruey.tsay/teaching/ teaching page]: его курсы по временным рядам с R&lt;br /&gt;
* Kevin Sheppard, [https://www.kevinsheppard.com/teaching/mfe/ Financial Econometrics]: GMM, VaR, многомерная волатильность.&lt;br /&gt;
* [https://quantecon.org/ QuantEcon]&lt;br /&gt;
* Abdi, Williams, [https://personal.utdallas.edu/~herve/abdi-awPCA2010.pdf PCA]&lt;br /&gt;
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2017/Rotation/ PCA, rotation]&lt;br /&gt;
* Cavanaugh, Neath, [https://iowabiostat.github.io/research-highlights/joe/Cavanaugh_Neath_2019.pdf AIC]&lt;br /&gt;
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2018/aic-and-bic/ AIC and BIC]&lt;br /&gt;
* Matteo Courthoud, [https://towardsdatascience.com/understanding-cuped-a822523641af Understanding CUPED]&lt;br /&gt;
&amp;lt;/div&amp;gt;&lt;br /&gt;
==== Таблицы ====&lt;br /&gt;
* [https://github.com/bdemeshev/probability_hse_exams/raw/master/tables/tables_all.pdf Таблицы нормального и прочих распределения]&lt;br /&gt;
* 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)].&lt;br /&gt;
* 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]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Проверочные работы ==&lt;br /&gt;
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/demo_24_25.pdf Демонстрационный вариант ПР-1]&lt;br /&gt;
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/exam_winter.pdf Экзамен]&lt;br /&gt;
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/razd_material%20(1).pdf Распечатка к экзамену.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Первый семестр. Эконометрика 1 ==&lt;br /&gt;
&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;Неделя 1. Что такое эконометрика и зачем она нужна?&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;&lt;br /&gt;
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01.pdf Семинар 1. Задания.]&lt;br /&gt;
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01_sol.pdf Семинар 1. Решение.]&lt;br /&gt;
&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;Неделя 2. Модель парной регрессии. МНК.&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;&lt;br /&gt;
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02.pdf Семинар 2. Задания.]&lt;br /&gt;
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02_sol.pdf Семинар 2. Решение.]&lt;br /&gt;
&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;Неделя 3. Модель множественной регрессии.&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;&lt;br /&gt;
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_03.pdf Семинар 3. Задания.]&lt;br /&gt;
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_03_sol.pdf Семинар 3. Решение.]&lt;br /&gt;
&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;Неделя 4. Модель множественной регрессии.&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;&lt;br /&gt;
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_04.pdf Семинар 4. Задания.]&lt;br /&gt;
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_04_sol.pdf Семинар 4. Решение.]&lt;br /&gt;
&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;Неделя 5. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез.&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;&lt;br /&gt;
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_05.pdf Семинар 5. Задания.]&lt;br /&gt;
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_05_sol.pdf Семинар 5. Решение.]&lt;br /&gt;
&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;Неделя 6. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез. Теорема Фриша-Во-Ловелла.&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;&lt;br /&gt;
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_06.pdf Семинар 6. Задания.]&lt;br /&gt;
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_06_sol.pdf Семинар 6. Решение.]&lt;br /&gt;
&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;Неделя 7. Безусловное прогнозирование.&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;&lt;br /&gt;
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_07.pdf Семинар 7. Задания.]&lt;br /&gt;
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_07_sol.pdf Семинар 7. Решение.]&lt;br /&gt;
&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;Неделя 8. Фиктивные переменные. Тест Чоу.&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;&lt;br /&gt;
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08.pdf Семинар 8. Задания.]&lt;br /&gt;
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08_sol.pdf Семинар 8. Решение.]&lt;br /&gt;
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08.ipynb Семинар 8. Пример в Python. Фиктивные переменные, обработка выбросов.]&lt;br /&gt;
&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;Неделя 9. Мультиколлинеарность: диагностика и последствия.&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;&lt;br /&gt;
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09.pdf Семинар 9. Задания.]&lt;br /&gt;
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09_sol.pdf Семинар 9. Решение.]&lt;br /&gt;
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09.ipynb Семинар 9. Пример в Python.]&lt;br /&gt;
&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;Неделя 10. Мультиколлинеарность: метод главных компонент (PCA).&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;&lt;br /&gt;
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_10.pdf Семинар 10. Задания.]&lt;br /&gt;
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_10_sol.pdf Семинар 10. Решение.]&lt;br /&gt;
&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;Неделя 11. Гетероскедастичность.&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;&lt;br /&gt;
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_11.pdf Семинар 11. Задания.]&lt;br /&gt;
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_11_sol.pdf Семинар 11. Решение.]&lt;br /&gt;
&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;Неделя 12. Ошибки спецификации.&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;&lt;br /&gt;
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_12.pdf Семинар 12. Задания.]&lt;br /&gt;
&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;Неделя 13. Выбор функциональной зависимости.&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;&lt;br /&gt;
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_13.pdf Семинар 13. Задания.]&lt;br /&gt;
*[https://colab.research.google.com/github/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_13.ipynb Семианр 13. Пример в Python.]&lt;br /&gt;
&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;Неделя 14. Эндогенность.&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;&lt;br /&gt;
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_14.pdf Семинар 14. Задания.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Второй семестр. Эконометрика 2 ==&lt;br /&gt;
&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;Неделя 15. Эндогенность. Продолжение.&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;&lt;br /&gt;
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_15.pdf Семинар 15. Задания.]&lt;br /&gt;
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D1%81%D0%BF%D0%B5%D0%BA%D1%82%20%D1%81%D0%B5%D0%BC%D0%B8%D0%BD%D0%B0%D1%80%D0%B0.pdf Конспект семинара прошлого года.]&lt;br /&gt;
&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;Неделя 16. Оценка эффекта воздействия. ATE. DiD.&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;&lt;br /&gt;
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_16.pdf Семинар 16. Задания.]&lt;br /&gt;
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_16_sol.pdf Семинар 16. Решение.]&lt;br /&gt;
&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;Неделя 17. Оценка эффекта воздействия. LATE.&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;&lt;br /&gt;
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_17_sol.pdf Семинар 17. Решение.]&lt;br /&gt;
&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;Неделя 18. Разрывный регрессионный дизайн.&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;&lt;br /&gt;
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/RDD.ipynb Семинар 18. Практические примеры.]&lt;br /&gt;
&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;Неделя 19. Системы регрессионных уравнений. SUR, SEM. Способы оценивания: FGLS, ILS.&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;&lt;br /&gt;
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_19.pdf Семинар 19. Задания.]&lt;br /&gt;
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_19_sol.pdf Семинар 19. Решение.]&lt;br /&gt;
&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;Семинар 20. Системы регрессионных уравнений. SEM. Идентификация. Способы оценивания: 2SLS, 3 SLS.&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;&lt;br /&gt;
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_slides.pdf Примеры на индетификацию систем.]&lt;br /&gt;
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_20.pdf Семинар 20. Задания.]&lt;br /&gt;
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_20_sol.pdf Семинар 20. Решение.]&lt;br /&gt;
&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;Семинар 21. Метод максимального правдоподобия. Тесты LR, LM, Wald.&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;&lt;br /&gt;
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_21.pdf Семинар 21. Задания.]&lt;br /&gt;
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_21_sol_1.pdf Семинар 21. Решение задачи 1.]&lt;br /&gt;
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_21_presentation.pdf Семинар 21. Решение задачи 2.]&lt;br /&gt;
&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;Семинар 22. Модели бинарного выбора.&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;&lt;br /&gt;
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_22.pdf Семинар 22. Задания.]&lt;br /&gt;
&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;Семинар 23. Модели бинарного выбора.&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;&lt;br /&gt;
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_23.pdf Семинар 23. Задания.]&lt;br /&gt;
&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;Семинар 24. Модели множественного выбора.&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;&lt;br /&gt;
*[Семинар 24. Задания.]&lt;br /&gt;
&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;Семинар 25. Усечённые и цензурированные данные.&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;&lt;br /&gt;
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_25.pdf Семинар 25. Задания.]&lt;br /&gt;
&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;Семинар 26. Модель Тобина. Модель Хекмана.&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;&lt;br /&gt;
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_26.pdf Семинар 26. Задания.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;Семинар 29. ETS модели.&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;&lt;br /&gt;
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_30.pdf Семинар 29. Задания.]&lt;br /&gt;
&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;Семинар 30. Бутстрэп.&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;&lt;br /&gt;
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/%20boot_notes.pdf Семинар 30. Презентация.]&lt;br /&gt;
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_30.pdf Семинар 30. Задания.]&lt;br /&gt;
&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;Неделя 31. Модели счётных данных.&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;&lt;br /&gt;
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_31.pdf Семинар 31. Задания.]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Подборка задач для самостоятельного решения ==&lt;br /&gt;
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_1.pdf Подборка 1.]&lt;br /&gt;
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_02.pdf Подборка 2.]&lt;br /&gt;
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_03.pdf Подборка 3.]&lt;br /&gt;
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_04.pdf Подборка 4.]&lt;br /&gt;
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_05.pdf Подборка 5.]&lt;br /&gt;
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_06.pdf Подборка 6.]&lt;br /&gt;
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_07.pdf Подборка 7.]&lt;br /&gt;
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_08.pdf Подборка 8.]&lt;br /&gt;
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_09.pdf Подборка 9.]&lt;br /&gt;
*[http://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_10.pdf Подборка 10.]&lt;br /&gt;
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_11.pdf Подборка 11.]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>imported&gt;Polina</name></author>
	</entry>
</feed>