Эконометрика (Econometrics)
Offered By: Higher School of Economics via Coursera
Course Description
Overview
Эконометрика – наука, позволяющая исследовать закономерности в реальных данных. К концу курса мы научимся отвечать на два вопроса. Как одна переменная, y, зависит от другой переменной, x? Как спрогнозировать переменную y?
Мы будем подробно изучать линейные регрессионные модели, рассмотрим наиболее частые отклонения от предпосылок классической линейной регрессии. Изучим базовые модели (логит и пробит) для качественных зависимых переменных. Наряду с теоретической основой мы будем работать с реальными данными, используя статистический пакет R.
Необходимые знания:
Теория вероятностей и математическая статистика.
Линейная алгебра опционально.
Появились технические трудности? Обращайтесь на адрес: [email protected]
Мы будем подробно изучать линейные регрессионные модели, рассмотрим наиболее частые отклонения от предпосылок классической линейной регрессии. Изучим базовые модели (логит и пробит) для качественных зависимых переменных. Наряду с теоретической основой мы будем работать с реальными данными, используя статистический пакет R.
Необходимые знания:
Теория вероятностей и математическая статистика.
Линейная алгебра опционально.
Появились технические трудности? Обращайтесь на адрес: [email protected]
Syllabus
- Метод наименьших квадратов или рабочая лошадка эконометриста, введение в R
- Материалы всех недель доступны сразу, но в системе указаны рекомендуемые сроки выполнения всех заданий. Форум также открыт для Ваших вопросов. Ознакомьтесь с правилами оценивания и проведения контрольных работ. Обращаем Ваше внимание на то, что тест можно делать сколько угодно раз, но на каждые 8 часов даются только три попытки. Если Вы начали выполнять тест, то время на его выполнение неограничено. Ссылки на pdf-файлы лекций и скрипты для всех недель находятся в разделе Ценные ресурсы так же, как и правки к видео-фрагментам :) В первых же тестах есть вопросы, где необходимо использовать R, поэтому надеемся, что Вы уже успели поставить его на свои компьютеры. Если нет, то в Ценных ресурсах лежат подробные инструкции по установке софта. После установки не забудьте открыть в R-Studio (File -> Open file) файл "install_all.R" и запустите его, чтобы поставить все необходимые нам в ближайшее время пакеты. Выделите все строчки и запустите с помощью сочетания Ctrl + Enter на Windows или Cmd + Enter на Mac. Чтобы познакомиться с R поближе, в данной виньетке представлено краткое и наглядное описание интерфейса R-studio, шорткатов и других полезных вещей. Успехов!
- Статистические свойства оценок коэффициентов
- Бета с крышкой - друг и враг эконометриста :)
- Дамми-переменные, сравнение вложенных моделей
- Дамми для дам и не только :)
- Мультиколлинеарность
- Или зачастую "самая нестрашная" проблема в данных :)
- Гетероскедастичность
- В древнерусском Разноразбросие :)
- Автокорреляция
- Или о том, чем могут быть опасны зависимые ошибки :)
- Метод максимального правдоподобия. Модели бинарного выбора
- Или о том, что делать, если зависимая переменная принимает всего два значения
- Стационарные временные ряды
- Даты, встаньте в ряд! :)
- Эндогенность
- Проблема, которую можно найти почти во всех исследованиях :)
- Нестандартные сюжеты
- Забредём в случайный лес!
Taught by
Boris Demeshev
Tags
Related Courses
Анализ данныхNovosibirsk State University via Coursera Approximation Algorithms
EIT Digital via Coursera Basic Statistics
University of Amsterdam via Coursera Introductory Statistics
City College of San Francisco via California Community Colleges System What are the Chances? Probability and Uncertainty in Statistics
Johns Hopkins University via Coursera