https://wiki.cs.hse.ru/api.php?action=feedcontributions&feedformat=atom&user=Polina
Wiki - Факультет компьютерных наук - Вклад [ru]
2026-09-20T19:44:05Z
Вклад
MediaWiki 1.43.9
https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Econ_metrics_2026-27&diff=97673
Econ metrics 2026-27
2026-09-18T08:16:00Z
<p>Polina: /* Первый семестр. Эконометрика 1 */</p>
<hr />
<div>== Общая информация ==<br />
<br />
Курс предназначен для студентов 3 курса ОП "Экономика" (ФЭН, исследовательский поток)" и ОП "Экономика и анализ данных" (Прикладная математика и информатика, ФЭН/ФКН)"<br />
<br />
==== Официальная программа курса: ==== <br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897077 Официальная программа курса "Эконометрика 1 (углубленный курс)"]<br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897093 Официальная программа курса "Эконометрика 2 (углубленный курс)"]<br />
<br />
==== Курс в ЛМС: ==== <br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1163594915 "Эконометрика 1 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
<br />
==== Преподаватели: ====<br />
* Лектор: [https://www.hse.ru/staff/evakulenko Елена Сергеевна Вакуленко] evakulenko@hse.ru<br />
* Семинаристы: [https://www.hse.ru/org/persons/208518670 Полина Вячеславовна Погорелова] pvpogorelova@hse.ru, [https://www.hse.ru/org/persons/305079128/ Захарова Светлана Владимировна] <br />
* Учебные ассистенты: Илья Кичиков, Сергей Кулаков, Вильсон Хчоян<br />
<br />
==== Формула оценивания: ==== <br />
* Оценка за курс "Эконометрика 1 (углубленный курс)" = 0.3 * Контрольная работа + 0.2 * Проверочные работы на лекциях и семинарах + 0.5 * Экзамен<br />
<br />
== Проверочные работы ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/demo_24_25.pdf Демонстрационный вариант ПР-1]<br />
<br />
== Дополнительные материалы к курсу ==<br />
* [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].<br />
<br />
<br />
Нажми "развернуть", чтобы увидеть ещё больше! - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 🡣<br />
<div class="mw-collapsible mw-collapsed" style="width:1000px; overflow: hidden;"><br />
* 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.<br />
* Гнилова О., Демешев Б. [https://github.com/bdemeshev/gauss-markov-pythagoras/blob/master/paper.pdf How Gauss and Markov met Pythagoras]: geometry in Econometrics<br />
* Картаев Филипп, [https://books.econ.msu.ru/Introduction-to-Econometrics/ Дружелюбная эконометрика]<br />
* Bruce Hansen, [https://juergenmeinecke.github.io/EMET8014/_downloads/912e61b27a9e8477f0d223433d8726f7/econometrics_textbook.pdf Econometrics]<br />
* Kurt Schmidheiny,[https://www.schmidheiny.name/teaching/shortguides.htm Short guides in Econometrics]<br />
* Cavanaugh, Neath, [https://iowabiostat.github.io/research-highlights/joe/Cavanaugh_Neath_2019.pdf AIC]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2018/aic-and-bic/ AIC and BIC]<br />
* Tim Hesterberg,[https://arxiv.org/abs/1411.5279 What teachers should know about bootstrap?]<br />
* Никита Артамонов, [http://img1.liveinternet.ru/images/attach/c/2//3833/3833271_econometrics.pdf Введение в эконометрику]<br />
* Универсиада МГУ [https://new.universiade-ecm.com/ по эконометрике]<br />
* Michael Creel, [https://github.com/mcreel/Econometrics Econometrics] и [https://github.com/mcreel/Econometrics/raw/main/econometrics.pdf pdf]<br />
* 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.<br />
* Abdi, Williams, [https://personal.utdallas.edu/~herve/abdi-awPCA2010.pdf PCA]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2017/Rotation/ PCA, rotation]<br />
* Matteo Courthoud, [https://towardsdatascience.com/understanding-cuped-a822523641af Understanding CUPED]<br />
* Rob Hyndman,[https://otexts.com/fpp3/ Forecasting principles and practices]<br />
</div><br />
<br />
==== Таблицы ====<br />
* [https://github.com/bdemeshev/probability_hse_exams/raw/master/tables/tables_all.pdf Таблицы нормального и прочих распределения]<br />
<br />
== Первый семестр. Эконометрика 1 ==<br />
'''Неделя 1. Что такое эконометрика и зачем она нужна?'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01.pdf Семинар 1. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01_sol.pdf Семинар 1. Решение.]<br />
'''Неделя 2. Модель парной регрессии. МНК.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02.pdf Семинар 2. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02_sol.pdf Семинар 2. Решение.]<br />
'''Неделя 3. Модель множественной регрессии.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_03.pdf Семинар 3. Задания.]<br />
<br />
== Подборка задач для самостоятельного решения ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_1.pdf Подборка 1.]</div>
Polina
https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Econ_metrics_2026-27&diff=97453
Econ metrics 2026-27
2026-09-10T12:22:16Z
<p>Polina: /* Дополнительные материалы к курсу */</p>
<hr />
<div>== Общая информация ==<br />
<br />
Курс предназначен для студентов 3 курса ОП "Экономика" (ФЭН, исследовательский поток)" и ОП "Экономика и анализ данных" (Прикладная математика и информатика, ФЭН/ФКН)"<br />
<br />
==== Официальная программа курса: ==== <br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897077 Официальная программа курса "Эконометрика 1 (углубленный курс)"]<br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897093 Официальная программа курса "Эконометрика 2 (углубленный курс)"]<br />
<br />
==== Курс в ЛМС: ==== <br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1163594915 "Эконометрика 1 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
<br />
==== Преподаватели: ====<br />
* Лектор: [https://www.hse.ru/staff/evakulenko Елена Сергеевна Вакуленко] evakulenko@hse.ru<br />
* Семинаристы: [https://www.hse.ru/org/persons/208518670 Полина Вячеславовна Погорелова] pvpogorelova@hse.ru, [https://www.hse.ru/org/persons/305079128/ Захарова Светлана Владимировна] <br />
* Учебные ассистенты: Илья Кичиков, Сергей Кулаков, Вильсон Хчоян<br />
<br />
==== Формула оценивания: ==== <br />
* Оценка за курс "Эконометрика 1 (углубленный курс)" = 0.3 * Контрольная работа + 0.2 * Проверочные работы на лекциях и семинарах + 0.5 * Экзамен<br />
<br />
== Проверочные работы ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/demo_24_25.pdf Демонстрационный вариант ПР-1]<br />
<br />
== Дополнительные материалы к курсу ==<br />
* [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].<br />
<br />
<br />
Нажми "развернуть", чтобы увидеть ещё больше! - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 🡣<br />
<div class="mw-collapsible mw-collapsed" style="width:1000px; overflow: hidden;"><br />
* 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.<br />
* Гнилова О., Демешев Б. [https://github.com/bdemeshev/gauss-markov-pythagoras/blob/master/paper.pdf How Gauss and Markov met Pythagoras]: geometry in Econometrics<br />
* Картаев Филипп, [https://books.econ.msu.ru/Introduction-to-Econometrics/ Дружелюбная эконометрика]<br />
* Bruce Hansen, [https://juergenmeinecke.github.io/EMET8014/_downloads/912e61b27a9e8477f0d223433d8726f7/econometrics_textbook.pdf Econometrics]<br />
* Kurt Schmidheiny,[https://www.schmidheiny.name/teaching/shortguides.htm Short guides in Econometrics]<br />
* Cavanaugh, Neath, [https://iowabiostat.github.io/research-highlights/joe/Cavanaugh_Neath_2019.pdf AIC]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2018/aic-and-bic/ AIC and BIC]<br />
* Tim Hesterberg,[https://arxiv.org/abs/1411.5279 What teachers should know about bootstrap?]<br />
* Никита Артамонов, [http://img1.liveinternet.ru/images/attach/c/2//3833/3833271_econometrics.pdf Введение в эконометрику]<br />
* Универсиада МГУ [https://new.universiade-ecm.com/ по эконометрике]<br />
* Michael Creel, [https://github.com/mcreel/Econometrics Econometrics] и [https://github.com/mcreel/Econometrics/raw/main/econometrics.pdf pdf]<br />
* 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.<br />
* Abdi, Williams, [https://personal.utdallas.edu/~herve/abdi-awPCA2010.pdf PCA]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2017/Rotation/ PCA, rotation]<br />
* Matteo Courthoud, [https://towardsdatascience.com/understanding-cuped-a822523641af Understanding CUPED]<br />
* Rob Hyndman,[https://otexts.com/fpp3/ Forecasting principles and practices]<br />
</div><br />
<br />
==== Таблицы ====<br />
* [https://github.com/bdemeshev/probability_hse_exams/raw/master/tables/tables_all.pdf Таблицы нормального и прочих распределения]<br />
<br />
== Первый семестр. Эконометрика 1 ==<br />
'''Неделя 1. Что такое эконометрика и зачем она нужна?'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01.pdf Семинар 1. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01_sol.pdf Семинар 1. Решение.]<br />
'''Неделя 2. Модель парной регрессии. МНК.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02.pdf Семинар 2. Задания.]<br />
<br />
== Подборка задач для самостоятельного решения ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_1.pdf Подборка 1.]</div>
Polina
https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Econ_metrics_2026-27&diff=97452
Econ metrics 2026-27
2026-09-10T12:21:42Z
<p>Polina: /* Дополнительные материалы к курсу */</p>
<hr />
<div>== Общая информация ==<br />
<br />
Курс предназначен для студентов 3 курса ОП "Экономика" (ФЭН, исследовательский поток)" и ОП "Экономика и анализ данных" (Прикладная математика и информатика, ФЭН/ФКН)"<br />
<br />
==== Официальная программа курса: ==== <br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897077 Официальная программа курса "Эконометрика 1 (углубленный курс)"]<br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897093 Официальная программа курса "Эконометрика 2 (углубленный курс)"]<br />
<br />
==== Курс в ЛМС: ==== <br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1163594915 "Эконометрика 1 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
<br />
==== Преподаватели: ====<br />
* Лектор: [https://www.hse.ru/staff/evakulenko Елена Сергеевна Вакуленко] evakulenko@hse.ru<br />
* Семинаристы: [https://www.hse.ru/org/persons/208518670 Полина Вячеславовна Погорелова] pvpogorelova@hse.ru, [https://www.hse.ru/org/persons/305079128/ Захарова Светлана Владимировна] <br />
* Учебные ассистенты: Илья Кичиков, Сергей Кулаков, Вильсон Хчоян<br />
<br />
==== Формула оценивания: ==== <br />
* Оценка за курс "Эконометрика 1 (углубленный курс)" = 0.3 * Контрольная работа + 0.2 * Проверочные работы на лекциях и семинарах + 0.5 * Экзамен<br />
<br />
== Проверочные работы ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/demo_24_25.pdf Демонстрационный вариант ПР-1]<br />
<br />
== Дополнительные материалы к курсу ==<br />
* [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].<br />
<br />
<br />
Нажми "развернуть", чтобы увидеть ещё больше! - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 🡣<br />
<div class="mw-collapsible mw-collapsed" style="width:1000px; overflow: hidden;"><br />
* 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.<br />
* Гнилова О., Демешев Б. [https://github.com/bdemeshev/gauss-markov-pythagoras/blob/master/paper.pdf How Gauss and Markov met Pythagoras]: geometry in Econometrics<br />
* Картаев Филипп, [https://books.econ.msu.ru/Introduction-to-Econometrics/ Дружелюбная эконометрика]<br />
* Bruce Hansen, [https://juergenmeinecke.github.io/EMET8014/_downloads/912e61b27a9e8477f0d223433d8726f7/econometrics_textbook.pdf Econometrics]<br />
* [https://www.schmidheiny.name/teaching/shortguides.htm Kurt Schmidheiny, Short guides in Econometrics]<br />
* Cavanaugh, Neath, [https://iowabiostat.github.io/research-highlights/joe/Cavanaugh_Neath_2019.pdf AIC]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2018/aic-and-bic/ AIC and BIC]<br />
* [https://arxiv.org/abs/1411.5279 Tim Hesterberg, What teachers should know about bootstrap?]<br />
* Никита Артамонов, [http://img1.liveinternet.ru/images/attach/c/2//3833/3833271_econometrics.pdf Введение в эконометрику]<br />
* Универсиада МГУ [https://new.universiade-ecm.com/ по эконометрике]<br />
* Michael Creel, [https://github.com/mcreel/Econometrics Econometrics] и [https://github.com/mcreel/Econometrics/raw/main/econometrics.pdf pdf]<br />
* 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.<br />
* Abdi, Williams, [https://personal.utdallas.edu/~herve/abdi-awPCA2010.pdf PCA]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2017/Rotation/ PCA, rotation]<br />
* Matteo Courthoud, [https://towardsdatascience.com/understanding-cuped-a822523641af Understanding CUPED]<br />
* Rob Hyndman,[https://otexts.com/fpp3/ Forecasting principles and practices]<br />
</div><br />
<br />
==== Таблицы ====<br />
* [https://github.com/bdemeshev/probability_hse_exams/raw/master/tables/tables_all.pdf Таблицы нормального и прочих распределения]<br />
<br />
== Первый семестр. Эконометрика 1 ==<br />
'''Неделя 1. Что такое эконометрика и зачем она нужна?'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01.pdf Семинар 1. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01_sol.pdf Семинар 1. Решение.]<br />
'''Неделя 2. Модель парной регрессии. МНК.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02.pdf Семинар 2. Задания.]<br />
<br />
== Подборка задач для самостоятельного решения ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_1.pdf Подборка 1.]</div>
Polina
https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Econ_metrics_2026-27&diff=97451
Econ metrics 2026-27
2026-09-10T12:19:42Z
<p>Polina: /* Дополнительные материалы к курсу */</p>
<hr />
<div>== Общая информация ==<br />
<br />
Курс предназначен для студентов 3 курса ОП "Экономика" (ФЭН, исследовательский поток)" и ОП "Экономика и анализ данных" (Прикладная математика и информатика, ФЭН/ФКН)"<br />
<br />
==== Официальная программа курса: ==== <br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897077 Официальная программа курса "Эконометрика 1 (углубленный курс)"]<br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897093 Официальная программа курса "Эконометрика 2 (углубленный курс)"]<br />
<br />
==== Курс в ЛМС: ==== <br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1163594915 "Эконометрика 1 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
<br />
==== Преподаватели: ====<br />
* Лектор: [https://www.hse.ru/staff/evakulenko Елена Сергеевна Вакуленко] evakulenko@hse.ru<br />
* Семинаристы: [https://www.hse.ru/org/persons/208518670 Полина Вячеславовна Погорелова] pvpogorelova@hse.ru, [https://www.hse.ru/org/persons/305079128/ Захарова Светлана Владимировна] <br />
* Учебные ассистенты: Илья Кичиков, Сергей Кулаков, Вильсон Хчоян<br />
<br />
==== Формула оценивания: ==== <br />
* Оценка за курс "Эконометрика 1 (углубленный курс)" = 0.3 * Контрольная работа + 0.2 * Проверочные работы на лекциях и семинарах + 0.5 * Экзамен<br />
<br />
== Проверочные работы ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/demo_24_25.pdf Демонстрационный вариант ПР-1]<br />
<br />
== Дополнительные материалы к курсу ==<br />
* [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].<br />
<br />
<br />
Нажми "развернуть", чтобы увидеть ещё больше! - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 🡣<br />
<div class="mw-collapsible mw-collapsed" style="width:1000px; overflow: hidden;"><br />
* 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.<br />
* Гнилова О., Демешев Б. [https://github.com/bdemeshev/gauss-markov-pythagoras/blob/master/paper.pdf How Gauss and Markov met Pythagoras]: geometry in Econometrics<br />
* Картаев Филипп, [https://books.econ.msu.ru/Introduction-to-Econometrics/ Дружелюбная эконометрика]<br />
* Bruce Hansen, [https://juergenmeinecke.github.io/EMET8014/_downloads/912e61b27a9e8477f0d223433d8726f7/econometrics_textbook.pdf Econometrics]<br />
* [https://www.schmidheiny.name/teaching/shortguides.htm Kurt Schmidheiny, Short guides in Econometrics]<br />
* Cavanaugh, Neath, [https://iowabiostat.github.io/research-highlights/joe/Cavanaugh_Neath_2019.pdf AIC]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2018/aic-and-bic/ AIC and BIC]<br />
* [https://arxiv.org/abs/1411.5279 Tim Hesterberg, What teachers should know about bootstrap?]<br />
* Никита Артамонов, [http://img1.liveinternet.ru/images/attach/c/2//3833/3833271_econometrics.pdf Введение в эконометрику]<br />
* Универсиада МГУ [https://new.universiade-ecm.com/ по эконометрике]<br />
* Michael Creel, [https://github.com/mcreel/Econometrics Econometrics] и [https://github.com/mcreel/Econometrics/raw/main/econometrics.pdf pdf]<br />
* 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.<br />
* Abdi, Williams, [https://personal.utdallas.edu/~herve/abdi-awPCA2010.pdf PCA]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2017/Rotation/ PCA, rotation]<br />
* Matteo Courthoud, [https://towardsdatascience.com/understanding-cuped-a822523641af Understanding CUPED]<br />
* [https://otexts.com/fpp3/ Rob Hyndman, Forecasting principles and practices]<br />
</div><br />
<br />
==== Таблицы ====<br />
* [https://github.com/bdemeshev/probability_hse_exams/raw/master/tables/tables_all.pdf Таблицы нормального и прочих распределения]<br />
<br />
== Первый семестр. Эконометрика 1 ==<br />
'''Неделя 1. Что такое эконометрика и зачем она нужна?'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01.pdf Семинар 1. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01_sol.pdf Семинар 1. Решение.]<br />
'''Неделя 2. Модель парной регрессии. МНК.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02.pdf Семинар 2. Задания.]<br />
<br />
== Подборка задач для самостоятельного решения ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_1.pdf Подборка 1.]</div>
Polina
https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Econ_metrics_2026-27&diff=97450
Econ metrics 2026-27
2026-09-10T12:19:20Z
<p>Polina: /* Дополнительные материалы к курсу */</p>
<hr />
<div>== Общая информация ==<br />
<br />
Курс предназначен для студентов 3 курса ОП "Экономика" (ФЭН, исследовательский поток)" и ОП "Экономика и анализ данных" (Прикладная математика и информатика, ФЭН/ФКН)"<br />
<br />
==== Официальная программа курса: ==== <br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897077 Официальная программа курса "Эконометрика 1 (углубленный курс)"]<br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897093 Официальная программа курса "Эконометрика 2 (углубленный курс)"]<br />
<br />
==== Курс в ЛМС: ==== <br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1163594915 "Эконометрика 1 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
<br />
==== Преподаватели: ====<br />
* Лектор: [https://www.hse.ru/staff/evakulenko Елена Сергеевна Вакуленко] evakulenko@hse.ru<br />
* Семинаристы: [https://www.hse.ru/org/persons/208518670 Полина Вячеславовна Погорелова] pvpogorelova@hse.ru, [https://www.hse.ru/org/persons/305079128/ Захарова Светлана Владимировна] <br />
* Учебные ассистенты: Илья Кичиков, Сергей Кулаков, Вильсон Хчоян<br />
<br />
==== Формула оценивания: ==== <br />
* Оценка за курс "Эконометрика 1 (углубленный курс)" = 0.3 * Контрольная работа + 0.2 * Проверочные работы на лекциях и семинарах + 0.5 * Экзамен<br />
<br />
== Проверочные работы ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/demo_24_25.pdf Демонстрационный вариант ПР-1]<br />
<br />
== Дополнительные материалы к курсу ==<br />
* [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].<br />
<br />
<br />
Нажми "развернуть", чтобы увидеть ещё больше! - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 🡣<br />
<div class="mw-collapsible mw-collapsed" style="width:1000px; overflow: hidden;"><br />
* 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.<br />
* Гнилова О., Демешев Б. [https://github.com/bdemeshev/gauss-markov-pythagoras/blob/master/paper.pdf How Gauss and Markov met Pythagoras]: geometry in<br />
econometrics<br />
* Картаев Филипп, [https://books.econ.msu.ru/Introduction-to-Econometrics/ Дружелюбная эконометрика]<br />
* Bruce Hansen, [https://juergenmeinecke.github.io/EMET8014/_downloads/912e61b27a9e8477f0d223433d8726f7/econometrics_textbook.pdf Econometrics]<br />
* [https://www.schmidheiny.name/teaching/shortguides.htm Kurt Schmidheiny, Short guides in Econometrics]<br />
* Cavanaugh, Neath, [https://iowabiostat.github.io/research-highlights/joe/Cavanaugh_Neath_2019.pdf AIC]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2018/aic-and-bic/ AIC and BIC]<br />
* [https://arxiv.org/abs/1411.5279 Tim Hesterberg, What teachers should know about bootstrap?]<br />
* Никита Артамонов, [http://img1.liveinternet.ru/images/attach/c/2//3833/3833271_econometrics.pdf Введение в эконометрику]<br />
* Универсиада МГУ [https://new.universiade-ecm.com/ по эконометрике]<br />
* Michael Creel, [https://github.com/mcreel/Econometrics Econometrics] и [https://github.com/mcreel/Econometrics/raw/main/econometrics.pdf pdf]<br />
* 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.<br />
* Abdi, Williams, [https://personal.utdallas.edu/~herve/abdi-awPCA2010.pdf PCA]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2017/Rotation/ PCA, rotation]<br />
* Matteo Courthoud, [https://towardsdatascience.com/understanding-cuped-a822523641af Understanding CUPED]<br />
* [https://otexts.com/fpp3/ Rob Hyndman, Forecasting principles and practices]<br />
</div><br />
<br />
==== Таблицы ====<br />
* [https://github.com/bdemeshev/probability_hse_exams/raw/master/tables/tables_all.pdf Таблицы нормального и прочих распределения]<br />
<br />
== Первый семестр. Эконометрика 1 ==<br />
'''Неделя 1. Что такое эконометрика и зачем она нужна?'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01.pdf Семинар 1. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01_sol.pdf Семинар 1. Решение.]<br />
'''Неделя 2. Модель парной регрессии. МНК.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02.pdf Семинар 2. Задания.]<br />
<br />
== Подборка задач для самостоятельного решения ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_1.pdf Подборка 1.]</div>
Polina
https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Econ_metrics_2026-27&diff=97449
Econ metrics 2026-27
2026-09-10T12:18:48Z
<p>Polina: /* Дополнительные материалы к курсу */</p>
<hr />
<div>== Общая информация ==<br />
<br />
Курс предназначен для студентов 3 курса ОП "Экономика" (ФЭН, исследовательский поток)" и ОП "Экономика и анализ данных" (Прикладная математика и информатика, ФЭН/ФКН)"<br />
<br />
==== Официальная программа курса: ==== <br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897077 Официальная программа курса "Эконометрика 1 (углубленный курс)"]<br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897093 Официальная программа курса "Эконометрика 2 (углубленный курс)"]<br />
<br />
==== Курс в ЛМС: ==== <br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1163594915 "Эконометрика 1 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
<br />
==== Преподаватели: ====<br />
* Лектор: [https://www.hse.ru/staff/evakulenko Елена Сергеевна Вакуленко] evakulenko@hse.ru<br />
* Семинаристы: [https://www.hse.ru/org/persons/208518670 Полина Вячеславовна Погорелова] pvpogorelova@hse.ru, [https://www.hse.ru/org/persons/305079128/ Захарова Светлана Владимировна] <br />
* Учебные ассистенты: Илья Кичиков, Сергей Кулаков, Вильсон Хчоян<br />
<br />
==== Формула оценивания: ==== <br />
* Оценка за курс "Эконометрика 1 (углубленный курс)" = 0.3 * Контрольная работа + 0.2 * Проверочные работы на лекциях и семинарах + 0.5 * Экзамен<br />
<br />
== Проверочные работы ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/demo_24_25.pdf Демонстрационный вариант ПР-1]<br />
<br />
== Дополнительные материалы к курсу ==<br />
* [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].<br />
<br />
<br />
Нажми "развернуть", чтобы увидеть ещё больше! - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 🡣<br />
<div class="mw-collapsible mw-collapsed" style="width:1000px; overflow: hidden;"><br />
* 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.<br />
* Гнилова О., Демешев Б., [https://github.com/bdemeshev/gauss-markov-pythagoras/blob/master/paper.pdf How Gauss and Markov met Pythagoras: geometry in<br />
econometrics]<br />
* Картаев Филипп, [https://books.econ.msu.ru/Introduction-to-Econometrics/ Дружелюбная эконометрика]<br />
* Bruce Hansen, [https://juergenmeinecke.github.io/EMET8014/_downloads/912e61b27a9e8477f0d223433d8726f7/econometrics_textbook.pdf Econometrics]<br />
* [https://www.schmidheiny.name/teaching/shortguides.htm Kurt Schmidheiny, Short guides in Econometrics]<br />
* Cavanaugh, Neath, [https://iowabiostat.github.io/research-highlights/joe/Cavanaugh_Neath_2019.pdf AIC]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2018/aic-and-bic/ AIC and BIC]<br />
* [https://arxiv.org/abs/1411.5279 Tim Hesterberg, What teachers should know about bootstrap?]<br />
* Никита Артамонов, [http://img1.liveinternet.ru/images/attach/c/2//3833/3833271_econometrics.pdf Введение в эконометрику]<br />
* Универсиада МГУ [https://new.universiade-ecm.com/ по эконометрике]<br />
* Michael Creel, [https://github.com/mcreel/Econometrics Econometrics] и [https://github.com/mcreel/Econometrics/raw/main/econometrics.pdf pdf]<br />
* 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.<br />
* Abdi, Williams, [https://personal.utdallas.edu/~herve/abdi-awPCA2010.pdf PCA]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2017/Rotation/ PCA, rotation]<br />
* Matteo Courthoud, [https://towardsdatascience.com/understanding-cuped-a822523641af Understanding CUPED]<br />
* [https://otexts.com/fpp3/ Rob Hyndman, Forecasting principles and practices]<br />
</div><br />
<br />
==== Таблицы ====<br />
* [https://github.com/bdemeshev/probability_hse_exams/raw/master/tables/tables_all.pdf Таблицы нормального и прочих распределения]<br />
<br />
== Первый семестр. Эконометрика 1 ==<br />
'''Неделя 1. Что такое эконометрика и зачем она нужна?'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01.pdf Семинар 1. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01_sol.pdf Семинар 1. Решение.]<br />
'''Неделя 2. Модель парной регрессии. МНК.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02.pdf Семинар 2. Задания.]<br />
<br />
== Подборка задач для самостоятельного решения ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_1.pdf Подборка 1.]</div>
Polina
https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Econ_metrics_2026-27&diff=97448
Econ metrics 2026-27
2026-09-10T12:18:15Z
<p>Polina: /* Дополнительные материалы к курсу */</p>
<hr />
<div>== Общая информация ==<br />
<br />
Курс предназначен для студентов 3 курса ОП "Экономика" (ФЭН, исследовательский поток)" и ОП "Экономика и анализ данных" (Прикладная математика и информатика, ФЭН/ФКН)"<br />
<br />
==== Официальная программа курса: ==== <br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897077 Официальная программа курса "Эконометрика 1 (углубленный курс)"]<br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897093 Официальная программа курса "Эконометрика 2 (углубленный курс)"]<br />
<br />
==== Курс в ЛМС: ==== <br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1163594915 "Эконометрика 1 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
<br />
==== Преподаватели: ====<br />
* Лектор: [https://www.hse.ru/staff/evakulenko Елена Сергеевна Вакуленко] evakulenko@hse.ru<br />
* Семинаристы: [https://www.hse.ru/org/persons/208518670 Полина Вячеславовна Погорелова] pvpogorelova@hse.ru, [https://www.hse.ru/org/persons/305079128/ Захарова Светлана Владимировна] <br />
* Учебные ассистенты: Илья Кичиков, Сергей Кулаков, Вильсон Хчоян<br />
<br />
==== Формула оценивания: ==== <br />
* Оценка за курс "Эконометрика 1 (углубленный курс)" = 0.3 * Контрольная работа + 0.2 * Проверочные работы на лекциях и семинарах + 0.5 * Экзамен<br />
<br />
== Проверочные работы ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/demo_24_25.pdf Демонстрационный вариант ПР-1]<br />
<br />
== Дополнительные материалы к курсу ==<br />
* [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].<br />
<br />
<br />
Нажми "развернуть", чтобы увидеть ещё больше! - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 🡣<br />
<div class="mw-collapsible mw-collapsed" style="width:1000px; overflow: hidden;"><br />
* 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.<br />
* Гнилова О., Демешев Б.[https://github.com/bdemeshev/gauss-markov-pythagoras/blob/master/paper.pdf How Gauss and Markov met Pythagoras: geometry in<br />
econometrics]<br />
* Картаев Филипп, [https://books.econ.msu.ru/Introduction-to-Econometrics/ Дружелюбная эконометрика]<br />
* Bruce Hansen, [https://juergenmeinecke.github.io/EMET8014/_downloads/912e61b27a9e8477f0d223433d8726f7/econometrics_textbook.pdf Econometrics]<br />
* [https://www.schmidheiny.name/teaching/shortguides.htm Kurt Schmidheiny, Short guides in Econometrics]<br />
* Cavanaugh, Neath, [https://iowabiostat.github.io/research-highlights/joe/Cavanaugh_Neath_2019.pdf AIC]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2018/aic-and-bic/ AIC and BIC]<br />
* [https://arxiv.org/abs/1411.5279 Tim Hesterberg, What teachers should know about bootstrap?]<br />
* Никита Артамонов, [http://img1.liveinternet.ru/images/attach/c/2//3833/3833271_econometrics.pdf Введение в эконометрику]<br />
* Универсиада МГУ [https://new.universiade-ecm.com/ по эконометрике]<br />
* Michael Creel, [https://github.com/mcreel/Econometrics Econometrics] и [https://github.com/mcreel/Econometrics/raw/main/econometrics.pdf pdf]<br />
* 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.<br />
* Abdi, Williams, [https://personal.utdallas.edu/~herve/abdi-awPCA2010.pdf PCA]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2017/Rotation/ PCA, rotation]<br />
* Matteo Courthoud, [https://towardsdatascience.com/understanding-cuped-a822523641af Understanding CUPED]<br />
* [https://otexts.com/fpp3/ Rob Hyndman, Forecasting principles and practices]<br />
</div><br />
<br />
==== Таблицы ====<br />
* [https://github.com/bdemeshev/probability_hse_exams/raw/master/tables/tables_all.pdf Таблицы нормального и прочих распределения]<br />
<br />
== Первый семестр. Эконометрика 1 ==<br />
'''Неделя 1. Что такое эконометрика и зачем она нужна?'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01.pdf Семинар 1. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01_sol.pdf Семинар 1. Решение.]<br />
'''Неделя 2. Модель парной регрессии. МНК.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02.pdf Семинар 2. Задания.]<br />
<br />
== Подборка задач для самостоятельного решения ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_1.pdf Подборка 1.]</div>
Polina
https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Econ_metrics_2026-27&diff=97447
Econ metrics 2026-27
2026-09-10T12:17:19Z
<p>Polina: /* Дополнительные материалы к курсу */</p>
<hr />
<div>== Общая информация ==<br />
<br />
Курс предназначен для студентов 3 курса ОП "Экономика" (ФЭН, исследовательский поток)" и ОП "Экономика и анализ данных" (Прикладная математика и информатика, ФЭН/ФКН)"<br />
<br />
==== Официальная программа курса: ==== <br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897077 Официальная программа курса "Эконометрика 1 (углубленный курс)"]<br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897093 Официальная программа курса "Эконометрика 2 (углубленный курс)"]<br />
<br />
==== Курс в ЛМС: ==== <br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1163594915 "Эконометрика 1 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
<br />
==== Преподаватели: ====<br />
* Лектор: [https://www.hse.ru/staff/evakulenko Елена Сергеевна Вакуленко] evakulenko@hse.ru<br />
* Семинаристы: [https://www.hse.ru/org/persons/208518670 Полина Вячеславовна Погорелова] pvpogorelova@hse.ru, [https://www.hse.ru/org/persons/305079128/ Захарова Светлана Владимировна] <br />
* Учебные ассистенты: Илья Кичиков, Сергей Кулаков, Вильсон Хчоян<br />
<br />
==== Формула оценивания: ==== <br />
* Оценка за курс "Эконометрика 1 (углубленный курс)" = 0.3 * Контрольная работа + 0.2 * Проверочные работы на лекциях и семинарах + 0.5 * Экзамен<br />
<br />
== Проверочные работы ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/demo_24_25.pdf Демонстрационный вариант ПР-1]<br />
<br />
== Дополнительные материалы к курсу ==<br />
* [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].<br />
<br />
<br />
Нажми "развернуть", чтобы увидеть ещё больше! - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 🡣<br />
<div class="mw-collapsible mw-collapsed" style="width:1000px; overflow: hidden;"><br />
* 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.<br />
* Гнилова О., Демешев Б.[https://github.com/bdemeshev/gauss-markov-pythagoras/blob/master/paper.pdf] How Gauss and Markov met Pythagoras: geometry in<br />
econometrics]<br />
* [https://books.econ.msu.ru/Introduction-to-Econometrics/ Дружелюбная эконометрика]<br />
* Bruce Hansen, [https://juergenmeinecke.github.io/EMET8014/_downloads/912e61b27a9e8477f0d223433d8726f7/econometrics_textbook.pdf Econometrics]<br />
* [https://www.schmidheiny.name/teaching/shortguides.htm Kurt Schmidheiny, Short guides in Econometrics]<br />
* Cavanaugh, Neath, [https://iowabiostat.github.io/research-highlights/joe/Cavanaugh_Neath_2019.pdf AIC]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2018/aic-and-bic/ AIC and BIC]<br />
* [https://arxiv.org/abs/1411.5279 Tim Hesterberg, What teachers should know about bootstrap?]<br />
* Никита Артамонов, [http://img1.liveinternet.ru/images/attach/c/2//3833/3833271_econometrics.pdf Введение в эконометрику]<br />
* Универсиада МГУ [https://new.universiade-ecm.com/ по эконометрике]<br />
* Michael Creel, [https://github.com/mcreel/Econometrics Econometrics] и [https://github.com/mcreel/Econometrics/raw/main/econometrics.pdf pdf]<br />
* 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.<br />
* Abdi, Williams, [https://personal.utdallas.edu/~herve/abdi-awPCA2010.pdf PCA]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2017/Rotation/ PCA, rotation]<br />
* Matteo Courthoud, [https://towardsdatascience.com/understanding-cuped-a822523641af Understanding CUPED]<br />
* [https://otexts.com/fpp3/ Rob Hyndman, Forecasting principles and practices]<br />
</div><br />
<br />
==== Таблицы ====<br />
* [https://github.com/bdemeshev/probability_hse_exams/raw/master/tables/tables_all.pdf Таблицы нормального и прочих распределения]<br />
<br />
== Первый семестр. Эконометрика 1 ==<br />
'''Неделя 1. Что такое эконометрика и зачем она нужна?'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01.pdf Семинар 1. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01_sol.pdf Семинар 1. Решение.]<br />
'''Неделя 2. Модель парной регрессии. МНК.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02.pdf Семинар 2. Задания.]<br />
<br />
== Подборка задач для самостоятельного решения ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_1.pdf Подборка 1.]</div>
Polina
https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Econ_metrics_2026-27&diff=97446
Econ metrics 2026-27
2026-09-10T12:15:28Z
<p>Polina: /* Первый семестр. Эконометрика 1 */</p>
<hr />
<div>== Общая информация ==<br />
<br />
Курс предназначен для студентов 3 курса ОП "Экономика" (ФЭН, исследовательский поток)" и ОП "Экономика и анализ данных" (Прикладная математика и информатика, ФЭН/ФКН)"<br />
<br />
==== Официальная программа курса: ==== <br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897077 Официальная программа курса "Эконометрика 1 (углубленный курс)"]<br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897093 Официальная программа курса "Эконометрика 2 (углубленный курс)"]<br />
<br />
==== Курс в ЛМС: ==== <br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1163594915 "Эконометрика 1 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
<br />
==== Преподаватели: ====<br />
* Лектор: [https://www.hse.ru/staff/evakulenko Елена Сергеевна Вакуленко] evakulenko@hse.ru<br />
* Семинаристы: [https://www.hse.ru/org/persons/208518670 Полина Вячеславовна Погорелова] pvpogorelova@hse.ru, [https://www.hse.ru/org/persons/305079128/ Захарова Светлана Владимировна] <br />
* Учебные ассистенты: Илья Кичиков, Сергей Кулаков, Вильсон Хчоян<br />
<br />
==== Формула оценивания: ==== <br />
* Оценка за курс "Эконометрика 1 (углубленный курс)" = 0.3 * Контрольная работа + 0.2 * Проверочные работы на лекциях и семинарах + 0.5 * Экзамен<br />
<br />
== Проверочные работы ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/demo_24_25.pdf Демонстрационный вариант ПР-1]<br />
<br />
== Дополнительные материалы к курсу ==<br />
* [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].<br />
<br />
<br />
Нажми "развернуть", чтобы увидеть ещё больше! - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 🡣<br />
<div class="mw-collapsible mw-collapsed" style="width:1000px; overflow: hidden;"><br />
* 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.<br />
* [https://github.com/bdemeshev/gauss-markov-pythagoras/blob/master/paper.pdf Гнилова О., Демешев Б. How Gauss and Markov met Pythagoras: geometry in<br />
econometrics]<br />
* [https://books.econ.msu.ru/Introduction-to-Econometrics/ Дружелюбная эконометрика]<br />
* Bruce Hansen, [https://juergenmeinecke.github.io/EMET8014/_downloads/912e61b27a9e8477f0d223433d8726f7/econometrics_textbook.pdf Econometrics]<br />
* [https://www.schmidheiny.name/teaching/shortguides.htm Kurt Schmidheiny, Short guides in Econometrics]<br />
* [https://arxiv.org/abs/1411.5279 Tim Hesterberg, What teachers should know about bootstrap?]<br />
* Никита Артамонов, [http://img1.liveinternet.ru/images/attach/c/2//3833/3833271_econometrics.pdf Введение в эконометрику]<br />
* Универсиада МГУ [https://new.universiade-ecm.com/ по эконометрике]<br />
* Michael Creel, [https://github.com/mcreel/Econometrics Econometrics] и [https://github.com/mcreel/Econometrics/raw/main/econometrics.pdf pdf]<br />
* 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.<br />
* Abdi, Williams, [https://personal.utdallas.edu/~herve/abdi-awPCA2010.pdf PCA]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2017/Rotation/ PCA, rotation]<br />
* Cavanaugh, Neath, [https://iowabiostat.github.io/research-highlights/joe/Cavanaugh_Neath_2019.pdf AIC]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2018/aic-and-bic/ AIC and BIC]<br />
* Matteo Courthoud, [https://towardsdatascience.com/understanding-cuped-a822523641af Understanding CUPED]<br />
</div><br />
* [https://otexts.com/fpp3/ Rob Hyndman, Forecasting principles and practices]<br />
==== Таблицы ====<br />
* [https://github.com/bdemeshev/probability_hse_exams/raw/master/tables/tables_all.pdf Таблицы нормального и прочих распределения]<br />
<br />
== Первый семестр. Эконометрика 1 ==<br />
'''Неделя 1. Что такое эконометрика и зачем она нужна?'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01.pdf Семинар 1. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01_sol.pdf Семинар 1. Решение.]<br />
'''Неделя 2. Модель парной регрессии. МНК.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02.pdf Семинар 2. Задания.]<br />
<br />
== Подборка задач для самостоятельного решения ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_1.pdf Подборка 1.]</div>
Polina
https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Econ_metrics_2026-27&diff=97271
Econ metrics 2026-27
2026-09-07T08:34:29Z
<p>Polina: /* Первый семестр. Эконометрика 1 */</p>
<hr />
<div>== Общая информация ==<br />
<br />
Курс предназначен для студентов 3 курса ОП "Экономика" (ФЭН, исследовательский поток)" и ОП "Экономика и анализ данных" (Прикладная математика и информатика, ФЭН/ФКН)"<br />
<br />
==== Официальная программа курса: ==== <br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897077 Официальная программа курса "Эконометрика 1 (углубленный курс)"]<br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897093 Официальная программа курса "Эконометрика 2 (углубленный курс)"]<br />
<br />
==== Курс в ЛМС: ==== <br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1163594915 "Эконометрика 1 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
<br />
==== Преподаватели: ====<br />
* Лектор: [https://www.hse.ru/staff/evakulenko Елена Сергеевна Вакуленко] evakulenko@hse.ru<br />
* Семинаристы: [https://www.hse.ru/org/persons/208518670 Полина Вячеславовна Погорелова] pvpogorelova@hse.ru, [https://www.hse.ru/org/persons/305079128/ Захарова Светлана Владимировна] <br />
* Учебные ассистенты: Илья Кичиков, Сергей Кулаков, Вильсон Хчоян<br />
<br />
==== Формула оценивания: ==== <br />
* Оценка за курс "Эконометрика 1 (углубленный курс)" = 0.3 * Контрольная работа + 0.2 * Проверочные работы на лекциях и семинарах + 0.5 * Экзамен<br />
<br />
== Проверочные работы ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/demo_24_25.pdf Демонстрационный вариант ПР-1]<br />
<br />
== Первый семестр. Эконометрика 1 ==<br />
'''Неделя 1. Что такое эконометрика и зачем она нужна?'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01.pdf Семинар 1. Задания.]<br />
<br />
== Подборка задач для самостоятельного решения ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_1.pdf Подборка 1.]</div>
Polina
https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Econ_metrics_2026-27&diff=97160
Econ metrics 2026-27
2026-09-04T07:13:05Z
<p>Polina: /* Первый семестр. Эконометрика 1 */</p>
<hr />
<div>== Общая информация ==<br />
<br />
Курс предназначен для студентов 3 курса ОП "Экономика" (ФЭН, исследовательский поток)" и ОП "Экономика и анализ данных" (Прикладная математика и информатика, ФЭН/ФКН)"<br />
<br />
==== Официальная программа курса: ==== <br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897077 Официальная программа курса "Эконометрика 1 (углубленный курс)"]<br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897093 Официальная программа курса "Эконометрика 2 (углубленный курс)"]<br />
<br />
==== Курс в ЛМС: ==== <br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1163594915 "Эконометрика 1 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
<br />
==== Преподаватели: ====<br />
* Лектор: [https://www.hse.ru/staff/evakulenko Елена Сергеевна Вакуленко] evakulenko@hse.ru<br />
* Семинаристы: [https://www.hse.ru/org/persons/208518670 Полина Вячеславовна Погорелова] pvpogorelova@hse.ru, [https://www.hse.ru/org/persons/305079128/ Захарова Светлана Владимировна] <br />
* Учебные ассистенты: Илья Кичиков, Сергей Кулаков, Вильсон Хчоян<br />
<br />
==== Формула оценивания: ==== <br />
* Оценка за курс "Эконометрика 1 (углубленный курс)" = 0.3 * Контрольная работа + 0.2 * Проверочные работы на лекциях и семинарах + 0.5 * Экзамен<br />
<br />
== Проверочные работы ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/demo_24_25.pdf Демонстрационный вариант ПР-1]<br />
<br />
== Первый семестр. Эконометрика 1 ==<br />
'''Неделя 1. Что такое эконометрика и зачем она нужна?'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01.pdf Семинар 1. Задания.]</div>
Polina
https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Econ_metrics_2026-27&diff=97036
Econ metrics 2026-27
2026-09-01T07:27:54Z
<p>Polina: /* Проверочные работы */</p>
<hr />
<div>== Общая информация ==<br />
<br />
Курс предназначен для студентов 3 курса ОП "Экономика" (ФЭН, исследовательский поток)" и ОП "Экономика и анализ данных" (Прикладная математика и информатика, ФЭН/ФКН)"<br />
<br />
==== Официальная программа курса: ==== <br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897077 Официальная программа курса "Эконометрика 1 (углубленный курс)"]<br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897093 Официальная программа курса "Эконометрика 2 (углубленный курс)"]<br />
<br />
==== Курс в ЛМС: ==== <br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1163594915 "Эконометрика 1 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
<br />
==== Преподаватели: ====<br />
* Лектор: [https://www.hse.ru/staff/evakulenko Елена Сергеевна Вакуленко] evakulenko@hse.ru<br />
* Семинаристы: [https://www.hse.ru/org/persons/208518670 Полина Вячеславовна Погорелова] pvpogorelova@hse.ru, [https://www.hse.ru/org/persons/305079128/ Захарова Светлана Владимировна] <br />
* Учебные ассистенты: Илья Кичиков, Сергей Кулаков, Вильсон Хчоян<br />
<br />
==== Формула оценивания: ==== <br />
* Оценка за курс "Эконометрика 1 (углубленный курс)" = 0.3 * Контрольная работа + 0.2 * Проверочные работы на лекциях и семинарах + 0.5 * Экзамен<br />
<br />
== Проверочные работы ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/demo_24_25.pdf Демонстрационный вариант ПР-1]<br />
<br />
== Первый семестр. Эконометрика 1 ==<br />
'''Неделя 1. Что такое эконометрика и зачем она нужна?'''</div>
Polina
https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Econ_metrics_2026-27&diff=97035
Econ metrics 2026-27
2026-09-01T07:27:30Z
<p>Polina: /* Общая информация */</p>
<hr />
<div>== Общая информация ==<br />
<br />
Курс предназначен для студентов 3 курса ОП "Экономика" (ФЭН, исследовательский поток)" и ОП "Экономика и анализ данных" (Прикладная математика и информатика, ФЭН/ФКН)"<br />
<br />
==== Официальная программа курса: ==== <br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897077 Официальная программа курса "Эконометрика 1 (углубленный курс)"]<br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897093 Официальная программа курса "Эконометрика 2 (углубленный курс)"]<br />
<br />
==== Курс в ЛМС: ==== <br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1163594915 "Эконометрика 1 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
<br />
==== Преподаватели: ====<br />
* Лектор: [https://www.hse.ru/staff/evakulenko Елена Сергеевна Вакуленко] evakulenko@hse.ru<br />
* Семинаристы: [https://www.hse.ru/org/persons/208518670 Полина Вячеславовна Погорелова] pvpogorelova@hse.ru, [https://www.hse.ru/org/persons/305079128/ Захарова Светлана Владимировна] <br />
* Учебные ассистенты: Илья Кичиков, Сергей Кулаков, Вильсон Хчоян<br />
<br />
==== Формула оценивания: ==== <br />
* Оценка за курс "Эконометрика 1 (углубленный курс)" = 0.3 * Контрольная работа + 0.2 * Проверочные работы на лекциях и семинарах + 0.5 * Экзамен<br />
<br />
== Проверочные работы ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/demo_24_25.pdf Демонстрационный вариант ПР-1]</div>
Polina
https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Econ_metrics_2026-27&diff=97034
Econ metrics 2026-27
2026-09-01T07:26:58Z
<p>Polina: Новая страница: «== 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: ==== *[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897077 Официа...»</p>
<hr />
<div>== Общая информация ==<br />
<br />
Курс предназначен для студентов 3 курса ОП "Экономика" (ФЭН, исследовательский поток)" и ОП "Экономика и анализ данных" (Прикладная математика и информатика, ФЭН/ФКН)"<br />
<br />
==== Официальная программа курса: ==== <br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897077 Официальная программа курса "Эконометрика 1 (углубленный курс)"]<br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897093 Официальная программа курса "Эконометрика 2 (углубленный курс)"]<br />
<br />
==== Курс в ЛМС: ==== <br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1163594915 "Эконометрика 1 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
<br />
==== Преподаватели: ====<br />
* Лектор: [https://www.hse.ru/staff/evakulenko Елена Сергеевна Вакуленко] evakulenko@hse.ru<br />
* Семинаристы: [https://www.hse.ru/org/persons/208518670 Полина Вячеславовна Погорелова] pvpogorelova@hse.ru, [https://www.hse.ru/org/persons/305079128/ Захарова Светлана Владимировна] <br />
* Учебные ассистенты: Илья Кичиков, Сергей Кулаков, Вильсон Хчоян<br />
<br />
==== Формула оценивания: ==== <br />
* Оценка за курс "Эконометрика 1 (углубленный курс)" = 0.3 * Контрольная работа + 0.2 * Проверочные работы на лекциях и семинарах + 0.5 * Экзамен</div>
Polina
https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Wiki_%D0%A4%D0%9A%D0%9D&diff=97033
Wiki ФКН
2026-09-01T07:22:45Z
<p>Polina: /* Курсы других факультетов */</p>
<hr />
<div>__NOTOC__<br />
= Учебные курсы факультета компьютерных наук =<br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
|-<br />
! colspan="2" | <div style="text-align: center;">'''Навигация'''</div><br />
|-<br />
! [[#bachelors|Курсы бакалавриата ФКН]]<br />
| <div style="text-align:center">[[#AMI|ПМИ]] · [[#SE|ПИ]] · [[#DSBA|ПАД]] · [[#compds|КНАД]] · [[#EDA|ЭАД]] · [[#DRIP|ДРИП]] · [[#RICP|РИЦП]] · [[#DIRS|ПИРС]] · [[#electives|майноры и факультативы]]</div><br />
|-<br />
! colspan="2" | [[#DataCulture|Курсы в рамках проекта Data Culture]] · [[#masters|Курсы магистратуры ФКН]] · [[#other|Курсы других факультетов]] · [[#archive|Архив]]<br />
|}<br />
<br />
== <span id="bachelors">Курсы за 2026/27 учебный год</span> ==<br />
{| class="wikitable courses"<br />
|-<br />
<br />
! width="21%" | 1 курс !! width="21%" | 2 курс !! width="21%" | 3 курс !! width="21%" | 4 курс !! rowspan="2" | '''<span id="electives">майноры и факультативы</span>'''<br />
|-<br />
| colspan="4" style="text-align: center;" | '''<span id="AMI">ПМИ</span>''' <br />
|-<br />
|<br />
<br />
'''М+'''<br />
<br />
[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2026/2027_(пилотный_поток) | Линейная алгебра и геометрия (пилотный поток)]]<br />
<br />
[[Математический_анализ_1_2026/27_(пилотный_поток) | Математический анализ-1 (пилотный поток)]]<br />
<br />
[[Дискретная математика_на_ПМИ_2026/2027_(пилотный_поток) | Дискретная математика (пилотный поток)]]<br />
<br />
[[Теория_чисел_(пилотный_поток)_2026/27 | Теория чисел (пилотный поток)]]<br />
<br />
[[Алгебра_на_ПМИ_2026/2027_(пилотный_поток) | Алгебра (пилотный поток)]]<br />
<br />
'''М'''<br />
<br />
[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2026/2027_(основной_поток) | Линейная алгебра и геометрия (основной поток)]]<br />
<br />
[[Математический_анализ_1_2026/27_(основной_поток) | Математический анализ-1 (ПМИ основной поток)]]<br />
<br />
[[DM1PMIbase-2026-27 | Дискретная математика (ПМИ основной поток)]]<br />
<br />
[[Теория_чисел_(основной_поток)_2026/27 | Теория чисел (основной поток)]]<br />
<br />
[[Алгебра_на_ПМИ_2026/2027_(основной_поток) | Алгебра (основной поток)]]<br />
<br />
'''П'''<br />
<br />
[[Язык программирования Python 2026/27 (основной поток) ]]<br />
<br />
[[Алгоритмы и структуры данных 1 (основной поток) (4 модуль) 2026/2027]]<br />
<br />
<br />
'''П+'''<br />
<br />
[[Язык программирования C++ (пилотный поток) ]]<br />
<br />
[[Алгоритмы и структуры данных пилотный поток 2026/2027 | Алгоритмы и структуры данных (пилотный поток)]]<br />
<br />
||<br />
<br />
'''М+'''<br />
<br />
[[Математический_Анализ_2_на_ПМИ_2026/27_(пилотный_поток) | Математический анализ 2 (пилотный поток)]]<br />
<br />
[[Теория_вероятностей_2026/27_(пилотный_поток) | Теория вероятностей (пилотный поток)]]<br />
<br />
[[Математическая_статистика-1_2026/27_(пилотный_поток) | Математическая статистика-1 (пилотный поток)]]<br />
<br />
'''М'''<br />
<br />
[[Теория_вероятностей_на_ПМИ_2026/2027_(основной_поток) | Теория вероятностей (основной поток)]]<br />
<br />
[[Математический_анализ_-_2_(основной_поток)_ПМИ_и_ЭАД_2026/2027 | Математический анализ-2 (ПМИ + ЭАД)]]<br />
<br />
[[Математическая_статистика_2026/27_(основной_поток) | Математическая статистика (основной поток)]]<br />
<br />
&nbsp;<br />
<br />
'''П'''<br />
<br />
[[Мachine Learning 1 | Машинное обучение 1]]<br />
<br />
[[Язык_программирования_Python_(углубленный_курс) | Язык программирования Python (углубленный курс)]]<br />
&nbsp;<br />
<br />
[[CAOS-2026/27 | Архитектура компьютеров и операционные системы]]<br />
<br />
[[Инструменты_промышленной_разработки | Инструменты промышленной разработки]]<br />
<br />
[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2_2026/27 | Алгоритмы и структуры данных 2 2026/27]]<br />
<br />
[[Язык_программирования_Go | Язык программирования Go]]<br />
<br />
<br />
[[Комплексный анализ 2026/27]]<br />
<br />
[[Функциональный анализ 2026/27]]<br />
<br />
[[ Дискретная_математика_2_2026/27 | Дискретная математика 2 2026/27 ]]<br />
<br />
[[Основы матричных вычислений 2026/27]]<br />
<br />
[[Дифференциальные уравнения 2026/2027]]<br />
<br />
<br />
||<br />
<br />
[[ PE101-26-27 | Performance engineering 101 ]]<br />
<br />
[[ Стохастический_анализ_(весна_2027) | Стохастический анализ ]]<br />
<br />
[[Функциональное_программирование_2026/2027 | Функциональное программирование]]<br />
<br />
[[ Основы_тензорных_вычислений_(2026/27) | Основы тензорных вычислений ]]<br />
<br />
[[Рекомендательные системы 2026/27 | Рекомендательные системы]]<br />
<br />
[[Глубинное обучение 1 26/27 | Введение в глубинное обучение]]<br />
<br />
[[ Types_26 | Типы в языках программирования ]]<br />
<br />
[[ Безопасность_компьютерных_систем_26/27 | Безопасность компьютерных систем ]]<br />
<br />
[[ Моделирование временных рядов 2026/27 | Моделирование временных рядов ]]<br />
<br />
[[ Случайные_процессы_приложения_2026/27 | Случайные процессы и их приложения ]] <br />
<br />
'''ПМИ / МОП'''<br />
<br />
[[Машинное_обучение_1_26/27 | Машинное обучение 1]]<br />
<br />
[[Математическая_статистика_2_2026/2027 | Математическая статистика 2]]<br />
<br />
[[ML_Research_Seminar_1 | НИС Машинное Обучение и Приложения 1]]<br />
<br />
[[Машинное_обучение_2/2026_2027 | Машинное обучение 2]]<br />
<br />
'''ПМИ / РС'''<br />
<br />
[https://docs.google.com/document/d/1sHfi9_m4hx4y0iIgQEueMCr4qokLxh2Bvyzw_MdE2iI/edit?usp=sharing Распределенные системы]<br />
<br />
[https://docs.google.com/document/d/1Hqu7iVY0FpYVujjNpIClkIMOQy32YWJpJHZKPSrOtmA/edit?usp=sharing НИС Распределенные системы]<br />
<br />
'''ПМИ / ТИ'''<br />
<br />
[[ NIS-TCS-26-27 | НИС Теоретическая информатика ]]<br />
<br />
[[KKTI-26-27 | Комбинаторные конструкции в теоретической информатике]]<br />
<br />
&nbsp;<br />
<br />
||<br />
<br />
[[ PE101-26-27 | Performance engineering 101 ]]<br />
<br />
[[Генеративные модели на основе диффузии (26/27)]]<br />
<br />
[[Большие_языковые_модели_26_27 | Большие языковые модели]]<br />
<br />
[[Theory_of_computation_2026 | Theory of computation]]<br />
<br />
[[Statistical_learning_theory_2027 | Statistical learning theory]]<br />
<br />
[[Parameterized_complexity_2026 | Parameterized complexity]]<br />
<br />
[[Теория_и_практика_онлайн-экспериментов_26/27 | Теория и практика онлайн-экспериментов]]<br />
<br />
[[Современный_NLP_и_большие_языковые_модели_27 | Современный NLP и большие языковые модели]]<br />
<br />
[[Эффективные_системы_глубинного_обучения_26/27 | Эффективные системы глубинного обучения 26/27]]<br />
<br />
[[ Haskell_27 | Промышленное программирование на Haskell ]]<br />
<br />
[[ zkSNARK_27 | Протоколы доказательств с нулевым разглашением ]]<br />
<br />
[[ Развёртывание_ML-моделей_в_высоконагруженных_системах_27 | Развёртывание ML-моделей в высоконагруженных системах ]]<br />
<br />
'''ПМИ / МОП'''<br />
<br />
[[Глубинное обучение 2 2026| Глубинное обучение 2]]<br />
<br />
[[ML_Research_Seminar_2 | НИС Машинное Обучение и Приложения 2]]<br />
<br />
[[LSML 2026/2027 | Машинное обучение для больших данных]]<br />
<br />
'''ПМИ / РС'''<br />
<br />
[? НИС Распределенные системы 2]<br />
<br />
[? Методы и системы обработки больших данных]<br />
<br />
'''ПМИ / ТИ'''<br />
<br />
[[ NIS-TCS-26-27 | НИС Теоретическая информатика ]]<br />
<br />
[[ OWF-26-27 | Односторонние функции и их применения ]]<br />
<br />
[[ ConvApprox27 | Выпуклое программирование и аппроксимационные алгоритмы ]]<br />
<br />
[[AT-26-27 | Теория автоматов, формальные языки, регулярные выражения]]<br />
<br />
&nbsp;<br />
<br />
| rowspan="15" | <br />
<!-- майноры и факультативы --><br />
<br />
[[Майнор_Биоинформатика_1_год_2026/27|Биоинформатика 1 год 2026/27]]<br />
<br />
[[Майнор_Биоинформатика_2_год_2026/27|Биоинформатика 2 год 2026/27]]<br />
<br />
[[Введение_в_программирование_26/27|Введение в программирование. Питон 26/27]]<br />
<br />
[[Введение_в_базы_данных_26/27|Введение в базы данных 26/27]]<br />
<br />
[[Основы_глубинного_обучения_26/27|Основы глубинного обучения 26/27]]<br />
<br />
[[Основы_машинного_обучения/2027|Основы машинного обучения 26/27]]<br />
<br />
[[Прикладные_задачи_анализа_данных/2027|Прикладные задачи анализа данных 26/27]]<br />
<br />
[[Kolmogorov_complexity_fall2026|Introduction to Kolmogorov complexity]]<br />
<br />
[[Complexity_theory_2027|Теория вычислений]]<br />
<br />
<br />
|-<br />
| colspan="4" style="text-align: center;" | '''<span id="SE">ПИ</span>''' <br />
|-<br />
|<br />
<br />
[[Алгебра_ПИ_2026-2027|Алгебра 26/27]]<br />
<br />
[[Дискретная_математика_26/27|Дискретная математика 26/27]]<br />
<br />
[[Математический_анализ_26/27|Математический анализ 26/27]]<br />
<br />
<br />
|<br />
[[НИС_Методы_и_алгоритмы_защиты_информации_26/27|НИС Методы и алгоритмы защиты информации 26/27]]<br />
<br />
[[Теория_вероятностей_26/27|Теория вероятностей 26/27]]<br />
<br />
[[Математическая_статистика_26/27 | Математическая статистика 2026/27]]<br />
|<br />
&nbsp;<br />
<br />
||<br />
&nbsp;<br />
<br />
|-<br />
| colspan="4" style="text-align: center;" | '''<span id="DSBA">ПАД</span>''' <br />
|-<br />
|<br />
'''1st year DSBA 2026/2027'''<br />
<br />
[[Calculus 1 DSBA 2026/2027 | Calculus 1 (modules 1-4)]]<br />
<br />
[[C++ Programming Language DSBA 2026/2027 | C++ Programming Language (modules 1-2)]]<br />
<br />
[[English DSBA 2026/2027 | English Language (modules 1-4)]]<br />
<br />
[[LAaG DSBA 2026/2027 | Linear Algebra and Geometry (modules 1-4)]]<br />
<br />
[[Discrete Mathematics 1 DSBA 2026/2027 | Discrete Mathematics 1 (modules 1-3)]]<br />
<br />
[[Russian History DSBA 2026/2027 | Russian History (modules 1-4)]]<br />
<br />
[[Economics DSBA 2026/2027 | Economics (modules 2-3)]]<br />
<br />
[[Foundations of Russian Statehood DSBA 2026/2027 | Foundations of Russian Statehood (module 3)]]<br />
<br />
[[Python for Data Science DSBA 2026/2027 | Python for Data Science (module 3)]]<br />
<br />
[[Algebra DSBA 2026/2027 | Algebra (module 4)]]<br />
<br />
[[Algorithms and Data Structures 1 DSBA 2026/2027 | Algorithms and Data Structures 1 (module 4)]]<br />
<br />
[[Fundamentals of Software Engineering DSBA 2026/2027 | Fundamentals of Software Engineering (module 4)]]<br />
<br />
||<br />
'''2nd year DSBA 2026/2027'''<br />
<br />
[[Algorithms and Data Structures DSBA 2026/2027 | Algorithms and Data Structures (modules 1-3)]]<br />
<br />
[[Discrete Mathematics 2 DSBA 2026/2027 | Discrete Mathematics 2 (modules 1-2)]]<br />
<br />
[[Calculus 2 DSBA 2026/2027 | Calculus 2 (modules 1-2)]]<br />
<br />
[[Probability Theory DSBA 2026/2027 | Probability Theory (modules 1-2)]]<br />
<br />
[[Introduction to Micro and Macroeconomics DSBA 2026/2027 | Introduction to Micro and Macroeconomics (modules 1-4)]]<br />
<br />
[[Computer Architecture and Operating Systems DSBA 2026/2027 | Computer Architecture and Operating Systems (modules 3-4)]]<br />
<br />
[[Mathematical Statistics DSBA 2026/2027 | Mathematical Statistics (modules 3-4)]]<br />
<br />
[[Machine Learning 1 DSBA 2026/2027 modules 3-4 | Machine Learning 1 (modules 3-4)]]<br />
<br />
[[Differential Equations DSBA 2026/2027 | Differential Equations (modules (3-4)]]<br />
<br />
'''Minors'''<br />
<br />
[[Business and Management in Global Context DSBA 2026/2027 | Business and Management in Global Context (modules 1-4)]]<br />
<br />
[[Introduction to Finance DSBA 2026/2027 | Introduction to Finance (modules 1-4)]]<br />
<br />
||<br />
'''3rd year DSBA 2026/2027'''<br />
<br />
[[Databases DSBA 2026/2027 | Databases (modules 1-2)]]<br />
<br />
[[Deep Learning DSBA 2026/2027 | Deep Learning (modules 1-2)]]<br />
<br />
[[Optimization Methods DSBA 2026/2027 | Optimization Methods (modules 1-2)]]<br />
<br />
[[Stochastic processes and applications DSBA 2026/2027 | Stochastic processes and applications (modules 1-2)]]<br />
<br />
[[Time Series Analysis DSBA 2026/2027 | Time Series Analysis (modules 3-4)]]<br />
<br />
'''Minors'''<br />
<br />
[[Introduction to Entrepreneurship DSBA 2026/2027 | Introduction to Entrepreneurship (business minor, modules 1-2)]]<br />
<br />
[[Information Systems Management DSBA 2026/2027 | Information Systems Management (business minor, modules 3-4)]]<br />
<br />
[[Econometrics DSBA 2026/2027 | Elements of Econometrics (finance minor, modules 1-4)]]<br />
<br />
'''Specialization Data Science in Business'''<br />
<br />
[[Research Seminar "Data Analysis in Business" DSBA 2026/2027 | Research Seminar "Data Analysis in Business“ (modules 1-4)]]<br />
<br />
[[Product Development: From Idea to Production DSBA 2026/2027 | Product Development: From Idea to Production (modules 1-2)]]<br />
<br />
[[Investment Management for Business DSBA 2026/2027 | Investment Management for Business (modules 3-4)]]<br />
<br />
'''Specialization Data Science in Finance'''<br />
<br />
[[Research Seminar "Data Science in Finance" DSBA 2026/2027 | Research Seminar "Data Science in Finance" (modules 1-4)]]<br />
<br />
[[Financial Mathematics DSBA 2026/2027 | Financial Mathematics (modules 1-2)]]<br />
<br />
[[Risk Management in Bank DSBA 2026/2027 | Risk Management in Bank (modules 3-4)]]<br />
<br />
'''Specialization Data Analysis in Applied Research'''<br />
<br />
[[Research Seminar "Data Science in Applied Research" DSBA 2026/2027 | Research Seminar "Data Science in Applied Research" (modules 1-4)]]<br />
<br />
[[Methods of Mathematical Modeling DSBA 2026/2027 | Methods of Mathematical Modeling (modules 1-2)]]<br />
<br />
[[Applied Statistics for Machine Learning DSBA 2026/2027 | Applied Statistics for Machine Learning (modules 3-4)]]<br />
<br />
'''Electives (modules 3-4)'''<br />
<br />
[[Operations Research and Game Theory DSBA 2026/2027 | Operations Research and Game Theory]]<br />
<br />
[[Advanced Statistical Methods DSBA 2026/2027 | Advanced Statistical Methods]]<br />
<br />
[[Cоmputer Vision DSBA 2026/2027 | Cоmputer Vision]]<br />
<br />
||<br />
'''4th year DSBA 2026/2027'''<br />
<br />
[[Strategy DSBA 2026/2027 | Strategy (modules 1-3)]]<br />
<br />
[[Statistical Methods for Market Research DSBA 2026/2027 | Statistical Methods for Market Research (module 3)]]<br />
<br />
'''Specialization Data Science in Business'''<br />
<br />
[[Research Seminar "Data Analysis in Business 2" DSBA 2026/2027 | Research Seminar "Data Analysis in Business 2“ (modules 1-3)]]<br />
<br />
[[Core Management Concepts DSBA 2026/2027 | Core Management Concepts (modules 1-3)]]<br />
<br />
'''Specialization Data Science in Finance'''<br />
<br />
[[Research Seminar "Data Science in Financial Markets" DSBA 2026/2027 | Research Seminar "Data Science in Financial Markets" (modules 1-3)]]<br />
<br />
[[Asset Pricing and Financial Markets DSBA 2026/2027 | Asset Pricing and Financial Markets (modules 1-3)]]<br />
<br />
'''Specialization Data Analysis in Applied Research'''<br />
<br />
[[Research Seminar "Data Science in Applied Research 2" DSBA 2026/2027 | Research Seminar "Data Science in Applied Research 2" (modules 1-3)]]<br />
<br />
[[Classical and Neural Modeling DSBA 2026/2027 | Classical and Neural Modeling (modules 1-3)]]<br />
<br />
'''Electives block 1 (modules 1-2)'''<br />
<br />
[[Introduction to the Study of Language for Computer Scientists DSBA 2026/2027 | Introduction to the Study of Language for Computer Scientists]]<br />
<br />
[[Quantitative Finance DSBA 2026/2027 | Quantitative Finance]]<br />
<br />
[[Information Security Risk Management DSBA 2026/2027 | Information Security Risk Management]]<br />
<br />
[[Generative Models in Machine Learning DSBA 2026/2027 | Generative Models in Machine Learning]]<br />
<br />
[[Natural Language Processing DSBA 2026/2027 | Natural Language Processing]]<br />
<br />
'''Electives block 2 (module 3)'''<br />
<br />
[[Information Systems DSBA 2026/2027 | Information Systems]]<br />
<br />
[[Recommender Systems DSBA 2026/2027 | Recommender Systems]]<br />
<br />
|-<br />
| colspan="4" style="text-align: center;" | '''<span id="compds">КНАД</span>''' <br />
|-<br />
|<br />
[[Программирование на С++ КНАД ВСН 26-27]]<br />
<br />
[[Дискретная_Математика_КНАД_2026/27 | Дискретная математика 2026/27 (КНАД)]]<br />
<br />
[[Программирование_на_Python_КНАД_26/27 | Программирование на Python 26/27 (КНАД)]]<br />
<br />
[[Python_для_сбора_и_анализа_данных_КНАД_26/27 | Python для сбора и анализа данных КНАД 26/27]]<br />
<br />
[[Алгоритмы и структуры данных - 1 2026/2027 2 модуль (КНАД)]]<br />
<br />
[[Алгоритмы и структуры данных 2026/2027 4 модуль КНАД]]<br />
<br />
[[Линейная алгебра КНАД 26/27]]<br />
<br />
[[Математический Анализ КНАД 26/27]]<br />
<br />
[[ИПР КНАД 26/27]]<br />
<br />
||<br />
[[Алгебра КНАД 2026/2027 | Алгебра]]<br />
<br />
[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2_КНАД_26/27 | Алгоритмы и структуры данных-2]]<br />
<br />
[[Математический_анализ_2_КНАД_2026/27 | Математический анализ-2 2026/27 (КНАД)]]<br />
<br />
[[Теория_вероятностей_КНАД_2026/27 | Теория вероятностей 2026/27 (КНАД)]]<br />
<br />
[[ACOS_COMPDS_2026/27 | Архитектура Компьютера и Операционные Системы]]<br />
<br />
[[Математическая_статистика_КНАД_2026/27 | Математическая статистика 2026/27 (КНАД)]]<br />
<br />
<br />
||<br />
&nbsp;<br />
<br />
||<br />
&nbsp;<br />
<br />
|-<br />
| colspan="4" style="text-align: center;" | '''<span id="EDA">ЭАД</span>''' <br />
|-<br />
|<br />
[[Алгоритмы и структуры данных-1 2026/2027 2 модуль (ЭАД)]]<br />
<br />
[[Алгоритмы и структуры данных-1 2026/2027 4 модуль (ЭАД)]]<br />
<br />
[[Программирование на С++ ЭАД 26/27]]<br />
<br />
[[Язык программирования Python 2026/27 (ЭАД) ]]<br />
<br />
[[DM1EAD-2026-27 | Дискретная математика 2026/27 (ЭАД)]]<br />
<br />
[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2026/2037_(основной_поток) | Линейная алгебра и геометрия]]<br />
<br />
[[Математический_анализ_1_2026/27_(основной_поток)_ЭАД | Математический анализ-1 (ЭАД)]]<br />
||<br />
<br />
[[Алгоритмы и структуры данных 2 ЭАД 26/27 | Алгоритмы и структуры данных-2]]<br />
<br />
||<br />
&nbsp;<br />
<br />
||<br />
&nbsp;<br />
<br />
|-<br />
| colspan="4" style="text-align: center;" | '''<span id="DRIP">ДРИП</span>''' <br />
|-<br />
|<br />
[[Алгоритмы и структуры данных-1 (ДРИП)]]<br />
<br />
[[Ddip2630 | Линейная алгебра и геометрия]]<br />
<br />
[[DM_DRIP-2026-27 | Дискретная математика 2026/27 (ДРИП)]]<br />
<br />
||<br />
[[Теория_вероятностей_ДРИП_26/27 | Теория вероятностей 2026/27 (ДРИП)]]<br />
<br />
||<br />
&nbsp;<br />
<br />
||<br />
&nbsp;<br />
<br />
|-<br />
| colspan="4" style="text-align: center;" | '''<span id="RICP">РИЦП</span>''' <br />
|-<br />
|<br />
[[Математика для компьютерной графики (РИЦП)]]<br />
<br />
<br />
||<br />
&nbsp;<br />
<br />
||<br />
&nbsp;<br />
<br />
||<br />
&nbsp;<br />
<br />
|-<br />
| colspan="4" style="text-align: center;" | '''<span id="DIRS">ПИРС</span>''' <br />
|-<br />
|<br />
[[Линейная алгебра ПИРС 26/27]]<br />
<br />
<br />
||<br />
&nbsp;<br />
<br />
||<br />
&nbsp;<br />
<br />
||<br />
&nbsp;<br />
<br />
|-<br />
| colspan="4" style="text-align: center;" | '''<span id="SmolGU">СмолГУ</span>''' <br />
|-<br />
|<br />
[[Дискретная математика ВШЭ+СмолГУ 26/27]]<br />
<br />
<br />
||<br />
&nbsp;<br />
<br />
||<br />
&nbsp;<br />
<br />
||<br />
&nbsp;<br />
<br />
|}<br />
<br />
== <span id="DataCulture">Курсы в рамках проекта [https://www.hse.ru/dataculture/ Data Culture]</span> ==<br />
<br />
{| class="wikitable"<br />
|- <br />
! Осенний семестр !! Весенний семестр<br />
|-<br />
| <br />
|<br />
|}<br />
<br />
== <span id="masters">Курсы магистратуры ФКН</span> ==<br />
{| class="wikitable" <br />
|-<br />
! Ссылка !! Дисциплина !! Год обучения<br />
|-<br />
| [[ NIS-TCS-26-27 | НИС Теоретическая информатика ]] || НИС ТИ || СКН, 1-2 год<br />
|-<br />
| [[MOTV_2026 | Mathematical foundations of probability theory]] || Math of Machine Learning, MML || 1 year<br />
|-<br />
| [[MC_2026 | Markov Chains]] || Math of Machine Learning, MML || 1 year<br />
|-<br />
| [[Sample_2027 | Sampling and Generative Modeling ]] || Math of Machine Learning, MML || 1 year<br />
|}<br />
<br />
== <span id="other">Курсы других факультетов</span> ==<br />
<br />
{| class="wikitable" <br />
|-<br />
| [[econ_metrics_2026-27|Эконометрика ип 2026-27]] || фэн, фкн, 3 курс || 1-4 модуль<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
== Факультативы ==<br />
<br />
{| class="wikitable" <br />
|-<br />
! Дисциплина !! Период<br />
|-<br />
| [[Аналитическая_теория_чисел:_приложения_комплексного_анализа_26/27 | Аналитическая теория чисел: приложения комплексного анализа 26/27]] || 1-2 модуль<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
= Архив до 2025/26 учебного года включительно =<br />
[[Wiki ФКН/Архив]]</div>
Polina
https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Econ_metrics_2025-26&diff=96878
Econ metrics 2025-26
2026-06-16T20:53:54Z
<p>Polina: </p>
<hr />
<div>== Общая информация ==<br />
<br />
Курс предназначен для студентов 3 курса ОП "Экономика" (ФЭН, исследовательский поток)" и ОП "Экономика и анализ данных" (Прикладная математика и информатика, ФЭН/ФКН)"<br />
<br />
==== Официальная программа курса: ==== <br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897077 Официальная программа курса "Эконометрика 1 (углубленный курс)"]<br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897093 Официальная программа курса "Эконометрика 2 (углубленный курс)"]<br />
<br />
==== Курс в ЛМС: ==== <br />
*[https://edu.hse.ru/course/view.php?id=251275 "Эконометрика 1 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
*[https://edu.hse.ru/course/view.php?id=264874 "Эконометрика 2 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
<br />
==== Преподаватели: ====<br />
* Лектор: [https://www.hse.ru/staff/evakulenko Елена Сергеевна Вакуленко] evakulenko@hse.ru<br />
* Семинарист: [https://www.hse.ru/org/persons/208518670 Полина Вячеславовна Погорелова] pvpogorelova@hse.ru<br />
* Учебные ассистенты: Бахишев Никита, Будылин Александр, Мирзоева Алина, Чуйкин Никита<br />
<br />
==== Формула оценивания: ==== <br />
* Оценка за курс "Эконометрика 1 (углубленный курс)" = 0.1 * Домашнее задание + 0.3 * Контрольная работа + 0.2 * Проверочные работы на лекциях и семинарах + 0.4 * Экзамен<br />
<br />
== Дополнительные материалы к курсу ==<br />
* [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].<br />
<br />
<br />
Нажми "развернуть", чтобы увидеть ещё больше! - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 🡣<br />
<div class="mw-collapsible mw-collapsed" style="width:1000px; overflow: hidden;"><br />
* 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.<br />
* [https://www.schmidheiny.name/teaching/shortguides.htm Kurt Schmidheiny, Short guides in Econometrics]<br />
* [https://otexts.com/fpp3/ Rob Hyndman, Forecasting principles and practices]<br />
* [https://arxiv.org/abs/1411.5279 Tim Hesterberg, What teachers should know about bootstrap?]<br />
* [https://books.econ.msu.ru/Introduction-to-Econometrics/ Дружелюбная эконометрика]<br />
* Никита Артамонов, [http://img1.liveinternet.ru/images/attach/c/2//3833/3833271_econometrics.pdf Введение в эконометрику]<br />
* Кирилл Фурманов, [http://www.hse.ru/org/persons/503346#other сборник задач на личной страничке]<br />
* онлайн курс по метрике на [https://openedu.ru/course/hse/METRIX/ openedu]<br />
* универсиада мгу [https://new.universiade-ecm.com/ по эконометрике]<br />
* Michael Creel, [https://github.com/mcreel/Econometrics Econometrics] и [https://github.com/mcreel/Econometrics/raw/main/econometrics.pdf pdf]<br />
* Bruce Hansen, [https://www.ssc.wisc.edu/~bhansen/econometrics/ Econometrics]<br />
* 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.<br />
* 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.<br />
* Ruey Tsay [http://faculty.chicagobooth.edu/ruey.tsay/teaching/ teaching page]: его курсы по временным рядам с R<br />
* Kevin Sheppard, [https://www.kevinsheppard.com/teaching/mfe/ Financial Econometrics]: GMM, VaR, многомерная волатильность.<br />
* [https://quantecon.org/ QuantEcon]<br />
* Abdi, Williams, [https://personal.utdallas.edu/~herve/abdi-awPCA2010.pdf PCA]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2017/Rotation/ PCA, rotation]<br />
* Cavanaugh, Neath, [https://iowabiostat.github.io/research-highlights/joe/Cavanaugh_Neath_2019.pdf AIC]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2018/aic-and-bic/ AIC and BIC]<br />
* Matteo Courthoud, [https://towardsdatascience.com/understanding-cuped-a822523641af Understanding CUPED]<br />
</div><br />
==== Таблицы ====<br />
* [https://github.com/bdemeshev/probability_hse_exams/raw/master/tables/tables_all.pdf Таблицы нормального и прочих распределения]<br />
* 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)].<br />
* 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]<br />
<br />
== Проверочные работы ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/demo_24_25.pdf Демонстрационный вариант ПР-1]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/exam_winter.pdf Экзамен]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/razd_material%20(1).pdf Распечатка к экзамену.]<br />
== Варианты экзаменов прошлых лет ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/exam_24.pdf Эконометрика-2. Экзамен 2023-2024.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/metrics_exam_2025.pdf Эконометрика-2. Экзамен 2024-2025.]<br />
<br />
== Первый семестр. Эконометрика 1 ==<br />
'''Неделя 1. Что такое эконометрика и зачем она нужна?'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01.pdf Семинар 1. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01_sol.pdf Семинар 1. Решение.]<br />
'''Неделя 2. Модель парной регрессии. МНК.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02.pdf Семинар 2. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02_sol.pdf Семинар 2. Решение.]<br />
'''Неделя 3. Модель множественной регрессии.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_03.pdf Семинар 3. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_03_sol.pdf Семинар 3. Решение.]<br />
'''Неделя 4. Модель множественной регрессии.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_04.pdf Семинар 4. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_04_sol.pdf Семинар 4. Решение.]<br />
'''Неделя 5. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_05.pdf Семинар 5. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_05_sol.pdf Семинар 5. Решение.]<br />
'''Неделя 6. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез. Теорема Фриша-Во-Ловелла.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_06.pdf Семинар 6. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_06_sol.pdf Семинар 6. Решение.]<br />
'''Неделя 7. Безусловное прогнозирование.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_07.pdf Семинар 7. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_07_sol.pdf Семинар 7. Решение.]<br />
'''Неделя 8. Фиктивные переменные. Тест Чоу.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08.pdf Семинар 8. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08_sol.pdf Семинар 8. Решение.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08.ipynb Семинар 8. Пример в Python. Фиктивные переменные, обработка выбросов.]<br />
'''Неделя 9. Мультиколлинеарность: диагностика и последствия.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09.pdf Семинар 9. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09_sol.pdf Семинар 9. Решение.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09.ipynb Семинар 9. Пример в Python.]<br />
'''Неделя 10. Мультиколлинеарность: метод главных компонент (PCA).'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_10.pdf Семинар 10. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_10_sol.pdf Семинар 10. Решение.]<br />
'''Неделя 11. Гетероскедастичность.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_11.pdf Семинар 11. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_11_sol.pdf Семинар 11. Решение.]<br />
'''Неделя 12. Ошибки спецификации.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_12.pdf Семинар 12. Задания.]<br />
'''Неделя 13. Выбор функциональной зависимости.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_13.pdf Семинар 13. Задания.]<br />
*[https://colab.research.google.com/github/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_13.ipynb Семианр 13. Пример в Python.]<br />
'''Неделя 14. Эндогенность.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_14.pdf Семинар 14. Задания.]<br />
<br />
== Второй семестр. Эконометрика 2 ==<br />
'''Неделя 15. Эндогенность. Продолжение.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_15.pdf Семинар 15. Задания.]<br />
*[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.]<br />
'''Неделя 16. Оценка эффекта воздействия. ATE. DiD.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_16.pdf Семинар 16. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_16_sol.pdf Семинар 16. Решение.]<br />
'''Неделя 17. Оценка эффекта воздействия. LATE.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_17_sol.pdf Семинар 17. Решение.]<br />
'''Неделя 18. Разрывный регрессионный дизайн.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/RDD.ipynb Семинар 18. Практические примеры.]<br />
'''Неделя 19. Системы регрессионных уравнений. SUR, SEM. Способы оценивания: FGLS, ILS.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_19.pdf Семинар 19. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_19_sol.pdf Семинар 19. Решение.]<br />
'''Семинар 20. Системы регрессионных уравнений. SEM. Идентификация. Способы оценивания: 2SLS, 3 SLS.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_slides.pdf Примеры на индетификацию систем.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_20.pdf Семинар 20. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_20_sol.pdf Семинар 20. Решение.]<br />
'''Семинар 21. Метод максимального правдоподобия. Тесты LR, LM, Wald.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_21.pdf Семинар 21. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_21_sol_1.pdf Семинар 21. Решение задачи 1.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_21_presentation.pdf Семинар 21. Решение задачи 2.]<br />
'''Семинар 22. Модели бинарного выбора.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_22.pdf Семинар 22. Задания.]<br />
'''Семинар 23. Модели бинарного выбора.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_23.pdf Семинар 23. Задания.]<br />
'''Семинар 24. Модели множественного выбора.'''<br />
*[Семинар 24. Задания.]<br />
'''Семинар 25. Усечённые и цензурированные данные.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_25.pdf Семинар 25. Задания.]<br />
'''Семинар 26. Модель Тобина. Модель Хекмана.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_26.pdf Семинар 26. Задания.]<br />
<br />
'''Семинар 29. ETS модели.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_30.pdf Семинар 29. Задания.]<br />
'''Семинар 30. Бутстрэп.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/%20boot_notes.pdf Семинар 30. Презентация.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_30.pdf Семинар 30. Задания.]<br />
'''Неделя 31. Модели счётных данных.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_31.pdf Семинар 31. Задания.]<br />
'''Неделя 32. Панельные данные.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_32.pdf Семинар 32. Задания.]<br />
<br />
== Подборка задач для самостоятельного решения ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_1.pdf Подборка 1.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_02.pdf Подборка 2.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_03.pdf Подборка 3.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_04.pdf Подборка 4.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_05.pdf Подборка 5.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_06.pdf Подборка 6.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_07.pdf Подборка 7.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_08.pdf Подборка 8.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_09.pdf Подборка 9.]<br />
*[http://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_10.pdf Подборка 10.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_11.pdf Подборка 11.]</div>
Polina
https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Econ_metrics_2025-26&diff=96872
Econ metrics 2025-26
2026-06-16T08:10:55Z
<p>Polina: /* Второй семестр. Эконометрика 2 */</p>
<hr />
<div>== Общая информация ==<br />
<br />
Курс предназначен для студентов 3 курса ОП "Экономика" (ФЭН, исследовательский поток)" и ОП "Экономика и анализ данных" (Прикладная математика и информатика, ФЭН/ФКН)"<br />
<br />
==== Официальная программа курса: ==== <br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897077 Официальная программа курса "Эконометрика 1 (углубленный курс)"]<br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897093 Официальная программа курса "Эконометрика 2 (углубленный курс)"]<br />
<br />
==== Курс в ЛМС: ==== <br />
*[https://edu.hse.ru/course/view.php?id=251275 "Эконометрика 1 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
*[https://edu.hse.ru/course/view.php?id=264874 "Эконометрика 2 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
<br />
==== Преподаватели: ====<br />
* Лектор: [https://www.hse.ru/staff/evakulenko Елена Сергеевна Вакуленко] evakulenko@hse.ru<br />
* Семинарист: [https://www.hse.ru/org/persons/208518670 Полина Вячеславовна Погорелова] pvpogorelova@hse.ru<br />
* Учебные ассистенты: Бахишев Никита, Будылин Александр, Мирзоева Алина, Чуйкин Никита<br />
<br />
==== Формула оценивания: ==== <br />
* Оценка за курс "Эконометрика 1 (углубленный курс)" = 0.1 * Домашнее задание + 0.3 * Контрольная работа + 0.2 * Проверочные работы на лекциях и семинарах + 0.4 * Экзамен<br />
<br />
== Дополнительные материалы к курсу ==<br />
* [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].<br />
<br />
<br />
Нажми "развернуть", чтобы увидеть ещё больше! - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 🡣<br />
<div class="mw-collapsible mw-collapsed" style="width:1000px; overflow: hidden;"><br />
* 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.<br />
* [https://www.schmidheiny.name/teaching/shortguides.htm Kurt Schmidheiny, Short guides in Econometrics]<br />
* [https://otexts.com/fpp3/ Rob Hyndman, Forecasting principles and practices]<br />
* [https://arxiv.org/abs/1411.5279 Tim Hesterberg, What teachers should know about bootstrap?]<br />
* [https://books.econ.msu.ru/Introduction-to-Econometrics/ Дружелюбная эконометрика]<br />
* Никита Артамонов, [http://img1.liveinternet.ru/images/attach/c/2//3833/3833271_econometrics.pdf Введение в эконометрику]<br />
* Кирилл Фурманов, [http://www.hse.ru/org/persons/503346#other сборник задач на личной страничке]<br />
* онлайн курс по метрике на [https://openedu.ru/course/hse/METRIX/ openedu]<br />
* универсиада мгу [https://new.universiade-ecm.com/ по эконометрике]<br />
* Michael Creel, [https://github.com/mcreel/Econometrics Econometrics] и [https://github.com/mcreel/Econometrics/raw/main/econometrics.pdf pdf]<br />
* Bruce Hansen, [https://www.ssc.wisc.edu/~bhansen/econometrics/ Econometrics]<br />
* 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.<br />
* 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.<br />
* Ruey Tsay [http://faculty.chicagobooth.edu/ruey.tsay/teaching/ teaching page]: его курсы по временным рядам с R<br />
* Kevin Sheppard, [https://www.kevinsheppard.com/teaching/mfe/ Financial Econometrics]: GMM, VaR, многомерная волатильность.<br />
* [https://quantecon.org/ QuantEcon]<br />
* Abdi, Williams, [https://personal.utdallas.edu/~herve/abdi-awPCA2010.pdf PCA]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2017/Rotation/ PCA, rotation]<br />
* Cavanaugh, Neath, [https://iowabiostat.github.io/research-highlights/joe/Cavanaugh_Neath_2019.pdf AIC]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2018/aic-and-bic/ AIC and BIC]<br />
* Matteo Courthoud, [https://towardsdatascience.com/understanding-cuped-a822523641af Understanding CUPED]<br />
</div><br />
==== Таблицы ====<br />
* [https://github.com/bdemeshev/probability_hse_exams/raw/master/tables/tables_all.pdf Таблицы нормального и прочих распределения]<br />
* 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)].<br />
* 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]<br />
<br />
== Проверочные работы ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/demo_24_25.pdf Демонстрационный вариант ПР-1]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/exam_winter.pdf Экзамен]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/razd_material%20(1).pdf Распечатка к экзамену.]<br />
<br />
== Первый семестр. Эконометрика 1 ==<br />
'''Неделя 1. Что такое эконометрика и зачем она нужна?'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01.pdf Семинар 1. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01_sol.pdf Семинар 1. Решение.]<br />
'''Неделя 2. Модель парной регрессии. МНК.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02.pdf Семинар 2. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02_sol.pdf Семинар 2. Решение.]<br />
'''Неделя 3. Модель множественной регрессии.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_03.pdf Семинар 3. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_03_sol.pdf Семинар 3. Решение.]<br />
'''Неделя 4. Модель множественной регрессии.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_04.pdf Семинар 4. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_04_sol.pdf Семинар 4. Решение.]<br />
'''Неделя 5. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_05.pdf Семинар 5. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_05_sol.pdf Семинар 5. Решение.]<br />
'''Неделя 6. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез. Теорема Фриша-Во-Ловелла.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_06.pdf Семинар 6. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_06_sol.pdf Семинар 6. Решение.]<br />
'''Неделя 7. Безусловное прогнозирование.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_07.pdf Семинар 7. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_07_sol.pdf Семинар 7. Решение.]<br />
'''Неделя 8. Фиктивные переменные. Тест Чоу.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08.pdf Семинар 8. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08_sol.pdf Семинар 8. Решение.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08.ipynb Семинар 8. Пример в Python. Фиктивные переменные, обработка выбросов.]<br />
'''Неделя 9. Мультиколлинеарность: диагностика и последствия.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09.pdf Семинар 9. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09_sol.pdf Семинар 9. Решение.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09.ipynb Семинар 9. Пример в Python.]<br />
'''Неделя 10. Мультиколлинеарность: метод главных компонент (PCA).'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_10.pdf Семинар 10. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_10_sol.pdf Семинар 10. Решение.]<br />
'''Неделя 11. Гетероскедастичность.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_11.pdf Семинар 11. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_11_sol.pdf Семинар 11. Решение.]<br />
'''Неделя 12. Ошибки спецификации.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_12.pdf Семинар 12. Задания.]<br />
'''Неделя 13. Выбор функциональной зависимости.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_13.pdf Семинар 13. Задания.]<br />
*[https://colab.research.google.com/github/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_13.ipynb Семианр 13. Пример в Python.]<br />
'''Неделя 14. Эндогенность.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_14.pdf Семинар 14. Задания.]<br />
<br />
== Второй семестр. Эконометрика 2 ==<br />
'''Неделя 15. Эндогенность. Продолжение.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_15.pdf Семинар 15. Задания.]<br />
*[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.]<br />
'''Неделя 16. Оценка эффекта воздействия. ATE. DiD.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_16.pdf Семинар 16. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_16_sol.pdf Семинар 16. Решение.]<br />
'''Неделя 17. Оценка эффекта воздействия. LATE.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_17_sol.pdf Семинар 17. Решение.]<br />
'''Неделя 18. Разрывный регрессионный дизайн.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/RDD.ipynb Семинар 18. Практические примеры.]<br />
'''Неделя 19. Системы регрессионных уравнений. SUR, SEM. Способы оценивания: FGLS, ILS.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_19.pdf Семинар 19. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_19_sol.pdf Семинар 19. Решение.]<br />
'''Семинар 20. Системы регрессионных уравнений. SEM. Идентификация. Способы оценивания: 2SLS, 3 SLS.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_slides.pdf Примеры на индетификацию систем.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_20.pdf Семинар 20. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_20_sol.pdf Семинар 20. Решение.]<br />
'''Семинар 21. Метод максимального правдоподобия. Тесты LR, LM, Wald.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_21.pdf Семинар 21. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_21_sol_1.pdf Семинар 21. Решение задачи 1.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_21_presentation.pdf Семинар 21. Решение задачи 2.]<br />
'''Семинар 22. Модели бинарного выбора.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_22.pdf Семинар 22. Задания.]<br />
'''Семинар 23. Модели бинарного выбора.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_23.pdf Семинар 23. Задания.]<br />
'''Семинар 24. Модели множественного выбора.'''<br />
*[Семинар 24. Задания.]<br />
'''Семинар 25. Усечённые и цензурированные данные.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_25.pdf Семинар 25. Задания.]<br />
'''Семинар 26. Модель Тобина. Модель Хекмана.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_26.pdf Семинар 26. Задания.]<br />
<br />
'''Семинар 29. ETS модели.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_30.pdf Семинар 29. Задания.]<br />
'''Семинар 30. Бутстрэп.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/%20boot_notes.pdf Семинар 30. Презентация.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_30.pdf Семинар 30. Задания.]<br />
'''Неделя 31. Модели счётных данных.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_31.pdf Семинар 31. Задания.]<br />
'''Неделя 32. Панельные данные.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_32.pdf Семинар 32. Задания.]<br />
<br />
== Подборка задач для самостоятельного решения ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_1.pdf Подборка 1.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_02.pdf Подборка 2.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_03.pdf Подборка 3.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_04.pdf Подборка 4.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_05.pdf Подборка 5.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_06.pdf Подборка 6.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_07.pdf Подборка 7.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_08.pdf Подборка 8.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_09.pdf Подборка 9.]<br />
*[http://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_10.pdf Подборка 10.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_11.pdf Подборка 11.]</div>
Polina
https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Econ_metrics_2025-26&diff=96759
Econ metrics 2025-26
2026-06-05T06:56:13Z
<p>Polina: </p>
<hr />
<div>== Общая информация ==<br />
<br />
Курс предназначен для студентов 3 курса ОП "Экономика" (ФЭН, исследовательский поток)" и ОП "Экономика и анализ данных" (Прикладная математика и информатика, ФЭН/ФКН)"<br />
<br />
==== Официальная программа курса: ==== <br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897077 Официальная программа курса "Эконометрика 1 (углубленный курс)"]<br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897093 Официальная программа курса "Эконометрика 2 (углубленный курс)"]<br />
<br />
==== Курс в ЛМС: ==== <br />
*[https://edu.hse.ru/course/view.php?id=251275 "Эконометрика 1 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
*[https://edu.hse.ru/course/view.php?id=264874 "Эконометрика 2 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
<br />
==== Преподаватели: ====<br />
* Лектор: [https://www.hse.ru/staff/evakulenko Елена Сергеевна Вакуленко] evakulenko@hse.ru<br />
* Семинарист: [https://www.hse.ru/org/persons/208518670 Полина Вячеславовна Погорелова] pvpogorelova@hse.ru<br />
* Учебные ассистенты: Бахишев Никита, Будылин Александр, Мирзоева Алина, Чуйкин Никита<br />
<br />
==== Формула оценивания: ==== <br />
* Оценка за курс "Эконометрика 1 (углубленный курс)" = 0.1 * Домашнее задание + 0.3 * Контрольная работа + 0.2 * Проверочные работы на лекциях и семинарах + 0.4 * Экзамен<br />
<br />
== Дополнительные материалы к курсу ==<br />
* [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].<br />
<br />
<br />
Нажми "развернуть", чтобы увидеть ещё больше! - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 🡣<br />
<div class="mw-collapsible mw-collapsed" style="width:1000px; overflow: hidden;"><br />
* 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.<br />
* [https://www.schmidheiny.name/teaching/shortguides.htm Kurt Schmidheiny, Short guides in Econometrics]<br />
* [https://otexts.com/fpp3/ Rob Hyndman, Forecasting principles and practices]<br />
* [https://arxiv.org/abs/1411.5279 Tim Hesterberg, What teachers should know about bootstrap?]<br />
* [https://books.econ.msu.ru/Introduction-to-Econometrics/ Дружелюбная эконометрика]<br />
* Никита Артамонов, [http://img1.liveinternet.ru/images/attach/c/2//3833/3833271_econometrics.pdf Введение в эконометрику]<br />
* Кирилл Фурманов, [http://www.hse.ru/org/persons/503346#other сборник задач на личной страничке]<br />
* онлайн курс по метрике на [https://openedu.ru/course/hse/METRIX/ openedu]<br />
* универсиада мгу [https://new.universiade-ecm.com/ по эконометрике]<br />
* Michael Creel, [https://github.com/mcreel/Econometrics Econometrics] и [https://github.com/mcreel/Econometrics/raw/main/econometrics.pdf pdf]<br />
* Bruce Hansen, [https://www.ssc.wisc.edu/~bhansen/econometrics/ Econometrics]<br />
* 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.<br />
* 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.<br />
* Ruey Tsay [http://faculty.chicagobooth.edu/ruey.tsay/teaching/ teaching page]: его курсы по временным рядам с R<br />
* Kevin Sheppard, [https://www.kevinsheppard.com/teaching/mfe/ Financial Econometrics]: GMM, VaR, многомерная волатильность.<br />
* [https://quantecon.org/ QuantEcon]<br />
* Abdi, Williams, [https://personal.utdallas.edu/~herve/abdi-awPCA2010.pdf PCA]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2017/Rotation/ PCA, rotation]<br />
* Cavanaugh, Neath, [https://iowabiostat.github.io/research-highlights/joe/Cavanaugh_Neath_2019.pdf AIC]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2018/aic-and-bic/ AIC and BIC]<br />
* Matteo Courthoud, [https://towardsdatascience.com/understanding-cuped-a822523641af Understanding CUPED]<br />
</div><br />
==== Таблицы ====<br />
* [https://github.com/bdemeshev/probability_hse_exams/raw/master/tables/tables_all.pdf Таблицы нормального и прочих распределения]<br />
* 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)].<br />
* 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]<br />
<br />
== Проверочные работы ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/demo_24_25.pdf Демонстрационный вариант ПР-1]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/exam_winter.pdf Экзамен]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/razd_material%20(1).pdf Распечатка к экзамену.]<br />
<br />
== Первый семестр. Эконометрика 1 ==<br />
'''Неделя 1. Что такое эконометрика и зачем она нужна?'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01.pdf Семинар 1. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01_sol.pdf Семинар 1. Решение.]<br />
'''Неделя 2. Модель парной регрессии. МНК.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02.pdf Семинар 2. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02_sol.pdf Семинар 2. Решение.]<br />
'''Неделя 3. Модель множественной регрессии.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_03.pdf Семинар 3. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_03_sol.pdf Семинар 3. Решение.]<br />
'''Неделя 4. Модель множественной регрессии.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_04.pdf Семинар 4. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_04_sol.pdf Семинар 4. Решение.]<br />
'''Неделя 5. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_05.pdf Семинар 5. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_05_sol.pdf Семинар 5. Решение.]<br />
'''Неделя 6. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез. Теорема Фриша-Во-Ловелла.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_06.pdf Семинар 6. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_06_sol.pdf Семинар 6. Решение.]<br />
'''Неделя 7. Безусловное прогнозирование.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_07.pdf Семинар 7. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_07_sol.pdf Семинар 7. Решение.]<br />
'''Неделя 8. Фиктивные переменные. Тест Чоу.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08.pdf Семинар 8. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08_sol.pdf Семинар 8. Решение.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08.ipynb Семинар 8. Пример в Python. Фиктивные переменные, обработка выбросов.]<br />
'''Неделя 9. Мультиколлинеарность: диагностика и последствия.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09.pdf Семинар 9. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09_sol.pdf Семинар 9. Решение.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09.ipynb Семинар 9. Пример в Python.]<br />
'''Неделя 10. Мультиколлинеарность: метод главных компонент (PCA).'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_10.pdf Семинар 10. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_10_sol.pdf Семинар 10. Решение.]<br />
'''Неделя 11. Гетероскедастичность.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_11.pdf Семинар 11. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_11_sol.pdf Семинар 11. Решение.]<br />
'''Неделя 12. Ошибки спецификации.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_12.pdf Семинар 12. Задания.]<br />
'''Неделя 13. Выбор функциональной зависимости.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_13.pdf Семинар 13. Задания.]<br />
*[https://colab.research.google.com/github/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_13.ipynb Семианр 13. Пример в Python.]<br />
'''Неделя 14. Эндогенность.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_14.pdf Семинар 14. Задания.]<br />
<br />
== Второй семестр. Эконометрика 2 ==<br />
'''Неделя 15. Эндогенность. Продолжение.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_15.pdf Семинар 15. Задания.]<br />
*[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.]<br />
'''Неделя 16. Оценка эффекта воздействия. ATE. DiD.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_16.pdf Семинар 16. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_16_sol.pdf Семинар 16. Решение.]<br />
'''Неделя 17. Оценка эффекта воздействия. LATE.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_17_sol.pdf Семинар 17. Решение.]<br />
'''Неделя 18. Разрывный регрессионный дизайн.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/RDD.ipynb Семинар 18. Практические примеры.]<br />
'''Неделя 19. Системы регрессионных уравнений. SUR, SEM. Способы оценивания: FGLS, ILS.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_19.pdf Семинар 19. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_19_sol.pdf Семинар 19. Решение.]<br />
'''Семинар 20. Системы регрессионных уравнений. SEM. Идентификация. Способы оценивания: 2SLS, 3 SLS.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_slides.pdf Примеры на индетификацию систем.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_20.pdf Семинар 20. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_20_sol.pdf Семинар 20. Решение.]<br />
'''Семинар 21. Метод максимального правдоподобия. Тесты LR, LM, Wald.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_21.pdf Семинар 21. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_21_sol_1.pdf Семинар 21. Решение задачи 1.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_21_presentation.pdf Семинар 21. Решение задачи 2.]<br />
'''Семинар 22. Модели бинарного выбора.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_22.pdf Семинар 22. Задания.]<br />
'''Семинар 23. Модели бинарного выбора.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_23.pdf Семинар 23. Задания.]<br />
'''Семинар 24. Модели множественного выбора.'''<br />
*[Семинар 24. Задания.]<br />
'''Семинар 25. Усечённые и цензурированные данные.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_25.pdf Семинар 25. Задания.]<br />
'''Семинар 26. Модель Тобина. Модель Хекмана.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_26.pdf Семинар 26. Задания.]<br />
<br />
'''Семинар 29. ETS модели.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_30.pdf Семинар 29. Задания.]<br />
'''Семинар 30. Бутстрэп.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/%20boot_notes.pdf Семинар 30. Презентация.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_30.pdf Семинар 30. Задания.]<br />
'''Неделя 31. Модели счётных данных.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_31.pdf Семинар 31. Задания.]<br />
<br />
== Подборка задач для самостоятельного решения ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_1.pdf Подборка 1.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_02.pdf Подборка 2.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_03.pdf Подборка 3.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_04.pdf Подборка 4.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_05.pdf Подборка 5.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_06.pdf Подборка 6.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_07.pdf Подборка 7.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_08.pdf Подборка 8.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_09.pdf Подборка 9.]<br />
*[http://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_10.pdf Подборка 10.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_11.pdf Подборка 11.]</div>
Polina
https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Econ_metrics_2025-26&diff=96740
Econ metrics 2025-26
2026-06-02T22:58:22Z
<p>Polina: </p>
<hr />
<div>== Общая информация ==<br />
<br />
Курс предназначен для студентов 3 курса ОП "Экономика" (ФЭН, исследовательский поток)" и ОП "Экономика и анализ данных" (Прикладная математика и информатика, ФЭН/ФКН)"<br />
<br />
==== Официальная программа курса: ==== <br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897077 Официальная программа курса "Эконометрика 1 (углубленный курс)"]<br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897093 Официальная программа курса "Эконометрика 2 (углубленный курс)"]<br />
<br />
==== Курс в ЛМС: ==== <br />
*[https://edu.hse.ru/course/view.php?id=251275 "Эконометрика 1 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
*[https://edu.hse.ru/course/view.php?id=264874 "Эконометрика 2 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
<br />
==== Преподаватели: ====<br />
* Лектор: [https://www.hse.ru/staff/evakulenko Елена Сергеевна Вакуленко] evakulenko@hse.ru<br />
* Семинарист: [https://www.hse.ru/org/persons/208518670 Полина Вячеславовна Погорелова] pvpogorelova@hse.ru<br />
* Учебные ассистенты: Бахишев Никита, Будылин Александр, Мирзоева Алина, Чуйкин Никита<br />
<br />
==== Формула оценивания: ==== <br />
* Оценка за курс "Эконометрика 1 (углубленный курс)" = 0.1 * Домашнее задание + 0.3 * Контрольная работа + 0.2 * Проверочные работы на лекциях и семинарах + 0.4 * Экзамен<br />
<br />
== Дополнительные материалы к курсу ==<br />
* [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].<br />
<br />
<br />
Нажми "развернуть", чтобы увидеть ещё больше! - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 🡣<br />
<div class="mw-collapsible mw-collapsed" style="width:1000px; overflow: hidden;"><br />
* 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.<br />
* [https://www.schmidheiny.name/teaching/shortguides.htm Kurt Schmidheiny, Short guides in Econometrics]<br />
* [https://otexts.com/fpp3/ Rob Hyndman, Forecasting principles and practices]<br />
* [https://arxiv.org/abs/1411.5279 Tim Hesterberg, What teachers should know about bootstrap?]<br />
* [https://books.econ.msu.ru/Introduction-to-Econometrics/ Дружелюбная эконометрика]<br />
* Никита Артамонов, [http://img1.liveinternet.ru/images/attach/c/2//3833/3833271_econometrics.pdf Введение в эконометрику]<br />
* Кирилл Фурманов, [http://www.hse.ru/org/persons/503346#other сборник задач на личной страничке]<br />
* онлайн курс по метрике на [https://openedu.ru/course/hse/METRIX/ openedu]<br />
* универсиада мгу [https://new.universiade-ecm.com/ по эконометрике]<br />
* Michael Creel, [https://github.com/mcreel/Econometrics Econometrics] и [https://github.com/mcreel/Econometrics/raw/main/econometrics.pdf pdf]<br />
* Bruce Hansen, [https://www.ssc.wisc.edu/~bhansen/econometrics/ Econometrics]<br />
* 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.<br />
* 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.<br />
* Ruey Tsay [http://faculty.chicagobooth.edu/ruey.tsay/teaching/ teaching page]: его курсы по временным рядам с R<br />
* Kevin Sheppard, [https://www.kevinsheppard.com/teaching/mfe/ Financial Econometrics]: GMM, VaR, многомерная волатильность.<br />
* [https://quantecon.org/ QuantEcon]<br />
* Abdi, Williams, [https://personal.utdallas.edu/~herve/abdi-awPCA2010.pdf PCA]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2017/Rotation/ PCA, rotation]<br />
* Cavanaugh, Neath, [https://iowabiostat.github.io/research-highlights/joe/Cavanaugh_Neath_2019.pdf AIC]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2018/aic-and-bic/ AIC and BIC]<br />
* Matteo Courthoud, [https://towardsdatascience.com/understanding-cuped-a822523641af Understanding CUPED]<br />
</div><br />
==== Таблицы ====<br />
* [https://github.com/bdemeshev/probability_hse_exams/raw/master/tables/tables_all.pdf Таблицы нормального и прочих распределения]<br />
* 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)].<br />
* 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]<br />
<br />
== Проверочные работы ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/demo_24_25.pdf Демонстрационный вариант ПР-1]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/exam_winter.pdf Экзамен]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/razd_material%20(1).pdf Распечатка к экзамену.]<br />
<br />
== Первый семестр. Эконометрика 1 ==<br />
'''Неделя 1. Что такое эконометрика и зачем она нужна?'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01.pdf Семинар 1. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01_sol.pdf Семинар 1. Решение.]<br />
'''Неделя 2. Модель парной регрессии. МНК.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02.pdf Семинар 2. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02_sol.pdf Семинар 2. Решение.]<br />
'''Неделя 3. Модель множественной регрессии.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_03.pdf Семинар 3. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_03_sol.pdf Семинар 3. Решение.]<br />
'''Неделя 4. Модель множественной регрессии.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_04.pdf Семинар 4. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_04_sol.pdf Семинар 4. Решение.]<br />
'''Неделя 5. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_05.pdf Семинар 5. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_05_sol.pdf Семинар 5. Решение.]<br />
'''Неделя 6. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез. Теорема Фриша-Во-Ловелла.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_06.pdf Семинар 6. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_06_sol.pdf Семинар 6. Решение.]<br />
'''Неделя 7. Безусловное прогнозирование.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_07.pdf Семинар 7. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_07_sol.pdf Семинар 7. Решение.]<br />
'''Неделя 8. Фиктивные переменные. Тест Чоу.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08.pdf Семинар 8. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08_sol.pdf Семинар 8. Решение.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08.ipynb Семинар 8. Пример в Python. Фиктивные переменные, обработка выбросов.]<br />
'''Неделя 9. Мультиколлинеарность: диагностика и последствия.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09.pdf Семинар 9. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09_sol.pdf Семинар 9. Решение.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09.ipynb Семинар 9. Пример в Python.]<br />
'''Неделя 10. Мультиколлинеарность: метод главных компонент (PCA).'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_10.pdf Семинар 10. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_10_sol.pdf Семинар 10. Решение.]<br />
'''Неделя 11. Гетероскедастичность.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_11.pdf Семинар 11. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_11_sol.pdf Семинар 11. Решение.]<br />
'''Неделя 12. Ошибки спецификации.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_12.pdf Семинар 12. Задания.]<br />
'''Неделя 13. Выбор функциональной зависимости.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_13.pdf Семинар 13. Задания.]<br />
*[https://colab.research.google.com/github/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_13.ipynb Семианр 13. Пример в Python.]<br />
'''Неделя 14. Эндогенность.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_14.pdf Семинар 14. Задания.]<br />
<br />
== Второй семестр. Эконометрика 2 ==<br />
'''Неделя 15. Эндогенность. Продолжение.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_15.pdf Семинар 15. Задания.]<br />
*[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.]<br />
'''Неделя 16. Оценка эффекта воздействия. ATE. DiD.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_16.pdf Семинар 16. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_16_sol.pdf Семинар 16. Решение.]<br />
'''Неделя 17. Оценка эффекта воздействия. LATE.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_17_sol.pdf Семинар 17. Решение.]<br />
'''Неделя 18. Разрывный регрессионный дизайн.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/RDD.ipynb Семинар 18. Практические примеры.]<br />
'''Неделя 19. Системы регрессионных уравнений. SUR, SEM. Способы оценивания: FGLS, ILS.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_19.pdf Семинар 19. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_19_sol.pdf Семинар 19. Решение.]<br />
'''Семинар 20. Системы регрессионных уравнений. SEM. Идентификация. Способы оценивания: 2SLS, 3 SLS.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_slides.pdf Примеры на индетификацию систем.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_20.pdf Семинар 20. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_20_sol.pdf Семинар 20. Решение.]<br />
'''Семинар 21. Метод максимального правдоподобия. Тесты LR, LM, Wald.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_21.pdf Семинар 21. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_21_sol_1.pdf Семинар 21. Решение задачи 1.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_21_presentation.pdf Семинар 21. Решение задачи 2.]<br />
'''Семинар 22. Модели бинарного выбора.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_22.pdf Семинар 22. Задания.]<br />
'''Семинар 23. Модели бинарного выбора.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_23.pdf Семинар 23. Задания.]<br />
'''Семинар 24. Модели множественного выбора.'''<br />
*[Семинар 24. Задания.]<br />
'''Семинар 25. Усечённые и цензурированные данные.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_25.pdf Семинар 25. Задания.]<br />
'''Семинар 26. Модель Тобина. Модель Хекмана.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_26.pdf Семинар 26. Задания.]<br />
<br />
'''Семинар 29. ETS модели.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_30.pdf Семинар 29. Задания.]<br />
'''Семинар 30. Бутстрэп.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/%20boot_notes.pdf Семинар 30. Презентация.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_30.pdf Семинар 30. Задания.]<br />
<br />
== Подборка задач для самостоятельного решения ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_1.pdf Подборка 1.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_02.pdf Подборка 2.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_03.pdf Подборка 3.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_04.pdf Подборка 4.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_05.pdf Подборка 5.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_06.pdf Подборка 6.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_07.pdf Подборка 7.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_08.pdf Подборка 8.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_09.pdf Подборка 9.]<br />
*[http://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_10.pdf Подборка 10.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_11.pdf Подборка 11.]</div>
Polina
https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Econ_metrics_2025-26&diff=96739
Econ metrics 2025-26
2026-06-02T22:55:58Z
<p>Polina: </p>
<hr />
<div>== Общая информация ==<br />
<br />
Курс предназначен для студентов 3 курса ОП "Экономика" (ФЭН, исследовательский поток)" и ОП "Экономика и анализ данных" (Прикладная математика и информатика, ФЭН/ФКН)"<br />
<br />
==== Официальная программа курса: ==== <br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897077 Официальная программа курса "Эконометрика 1 (углубленный курс)"]<br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897093 Официальная программа курса "Эконометрика 2 (углубленный курс)"]<br />
<br />
==== Курс в ЛМС: ==== <br />
*[https://edu.hse.ru/course/view.php?id=251275 "Эконометрика 1 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
*[https://edu.hse.ru/course/view.php?id=264874 "Эконометрика 2 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
<br />
==== Преподаватели: ====<br />
* Лектор: [https://www.hse.ru/staff/evakulenko Елена Сергеевна Вакуленко] evakulenko@hse.ru<br />
* Семинарист: [https://www.hse.ru/org/persons/208518670 Полина Вячеславовна Погорелова] pvpogorelova@hse.ru<br />
* Учебные ассистенты: Бахишев Никита, Будылин Александр, Мирзоева Алина, Чуйкин Никита<br />
<br />
==== Формула оценивания: ==== <br />
* Оценка за курс "Эконометрика 1 (углубленный курс)" = 0.1 * Домашнее задание + 0.3 * Контрольная работа + 0.2 * Проверочные работы на лекциях и семинарах + 0.4 * Экзамен<br />
<br />
== Дополнительные материалы к курсу ==<br />
* [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].<br />
<br />
<br />
Нажми "развернуть", чтобы увидеть ещё больше! - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 🡣<br />
<div class="mw-collapsible mw-collapsed" style="width:1000px; overflow: hidden;"><br />
* 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.<br />
* [https://www.schmidheiny.name/teaching/shortguides.htm Kurt Schmidheiny, Short guides in Econometrics]<br />
* [https://otexts.com/fpp3/ Rob Hyndman, Forecasting principles and practices]<br />
* [https://arxiv.org/abs/1411.5279 Tim Hesterberg, What teachers should know about bootstrap?]<br />
* [https://books.econ.msu.ru/Introduction-to-Econometrics/ Дружелюбная эконометрика]<br />
* Никита Артамонов, [http://img1.liveinternet.ru/images/attach/c/2//3833/3833271_econometrics.pdf Введение в эконометрику]<br />
* Кирилл Фурманов, [http://www.hse.ru/org/persons/503346#other сборник задач на личной страничке]<br />
* онлайн курс по метрике на [https://openedu.ru/course/hse/METRIX/ openedu]<br />
* универсиада мгу [https://new.universiade-ecm.com/ по эконометрике]<br />
* Michael Creel, [https://github.com/mcreel/Econometrics Econometrics] и [https://github.com/mcreel/Econometrics/raw/main/econometrics.pdf pdf]<br />
* Bruce Hansen, [https://www.ssc.wisc.edu/~bhansen/econometrics/ Econometrics]<br />
* 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.<br />
* 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.<br />
* Ruey Tsay [http://faculty.chicagobooth.edu/ruey.tsay/teaching/ teaching page]: его курсы по временным рядам с R<br />
* Kevin Sheppard, [https://www.kevinsheppard.com/teaching/mfe/ Financial Econometrics]: GMM, VaR, многомерная волатильность.<br />
* [https://quantecon.org/ QuantEcon]<br />
* Abdi, Williams, [https://personal.utdallas.edu/~herve/abdi-awPCA2010.pdf PCA]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2017/Rotation/ PCA, rotation]<br />
* Cavanaugh, Neath, [https://iowabiostat.github.io/research-highlights/joe/Cavanaugh_Neath_2019.pdf AIC]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2018/aic-and-bic/ AIC and BIC]<br />
* Matteo Courthoud, [https://towardsdatascience.com/understanding-cuped-a822523641af Understanding CUPED]<br />
</div><br />
==== Таблицы ====<br />
* [https://github.com/bdemeshev/probability_hse_exams/raw/master/tables/tables_all.pdf Таблицы нормального и прочих распределения]<br />
* 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)].<br />
* 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]<br />
<br />
== Проверочные работы ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/demo_24_25.pdf Демонстрационный вариант ПР-1]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/exam_winter.pdf Экзамен]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/razd_material%20(1).pdf Распечатка к экзамену.]<br />
<br />
== Первый семестр. Эконометрика 1 ==<br />
'''Неделя 1. Что такое эконометрика и зачем она нужна?'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01.pdf Семинар 1. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01_sol.pdf Семинар 1. Решение.]<br />
'''Неделя 2. Модель парной регрессии. МНК.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02.pdf Семинар 2. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02_sol.pdf Семинар 2. Решение.]<br />
'''Неделя 3. Модель множественной регрессии.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_03.pdf Семинар 3. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_03_sol.pdf Семинар 3. Решение.]<br />
'''Неделя 4. Модель множественной регрессии.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_04.pdf Семинар 4. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_04_sol.pdf Семинар 4. Решение.]<br />
'''Неделя 5. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_05.pdf Семинар 5. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_05_sol.pdf Семинар 5. Решение.]<br />
'''Неделя 6. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез. Теорема Фриша-Во-Ловелла.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_06.pdf Семинар 6. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_06_sol.pdf Семинар 6. Решение.]<br />
'''Неделя 7. Безусловное прогнозирование.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_07.pdf Семинар 7. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_07_sol.pdf Семинар 7. Решение.]<br />
'''Неделя 8. Фиктивные переменные. Тест Чоу.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08.pdf Семинар 8. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08_sol.pdf Семинар 8. Решение.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08.ipynb Семинар 8. Пример в Python. Фиктивные переменные, обработка выбросов.]<br />
'''Неделя 9. Мультиколлинеарность: диагностика и последствия.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09.pdf Семинар 9. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09_sol.pdf Семинар 9. Решение.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09.ipynb Семинар 9. Пример в Python.]<br />
'''Неделя 10. Мультиколлинеарность: метод главных компонент (PCA).'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_10.pdf Семинар 10. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_10_sol.pdf Семинар 10. Решение.]<br />
'''Неделя 11. Гетероскедастичность.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_11.pdf Семинар 11. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_11_sol.pdf Семинар 11. Решение.]<br />
'''Неделя 12. Ошибки спецификации.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_12.pdf Семинар 12. Задания.]<br />
'''Неделя 13. Выбор функциональной зависимости.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_13.pdf Семинар 13. Задания.]<br />
*[https://colab.research.google.com/github/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_13.ipynb Семианр 13. Пример в Python.]<br />
'''Неделя 14. Эндогенность.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_14.pdf Семинар 14. Задания.]<br />
<br />
== Второй семестр. Эконометрика 2 ==<br />
'''Неделя 15. Эндогенность. Продолжение.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_15.pdf Семинар 15. Задания.]<br />
*[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.]<br />
'''Неделя 16. Оценка эффекта воздействия. ATE. DiD.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_16.pdf Семинар 16. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_16_sol.pdf Семинар 16. Решение.]<br />
'''Неделя 17. Оценка эффекта воздействия. LATE.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_17_sol.pdf Семинар 17. Решение.]<br />
'''Неделя 18. Разрывный регрессионный дизайн.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/RDD.ipynb Семинар 18. Практические примеры.]<br />
'''Неделя 19. Системы регрессионных уравнений. SUR, SEM. Способы оценивания: FGLS, ILS.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_19.pdf Семинар 19. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_19_sol.pdf Семинар 19. Решение.]<br />
'''Семинар 20. Системы регрессионных уравнений. SEM. Идентификация. Способы оценивания: 2SLS, 3 SLS.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_slides.pdf Примеры на индетификацию систем.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_20.pdf Семинар 20. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_20_sol.pdf Семинар 20. Решение.]<br />
'''Семинар 21. Метод максимального правдоподобия. Тесты LR, LM, Wald.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_21.pdf Семинар 21. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_21_sol_1.pdf Семинар 21. Решение задачи 1.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_21_presentation.pdf Семинар 21. Решение задачи 2.]<br />
'''Семинар 22. Модели бинарного выбора.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_22.pdf Семинар 22. Задания.]<br />
'''Семинар 23. Модели бинарного выбора.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_23.pdf Семинар 23. Задания.]<br />
'''Семинар 24. Модели множественного выбора.'''<br />
*[Семинар 24. Задания.]<br />
'''Семинар 25. Усечённые и цензурированные данные.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_25.pdf Семинар 25. Задания.]<br />
'''Семинар 26. Модель Тобина. Модель Хекмана.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_26.pdf Семинар 26. Задания.]<br />
<br />
'''Семинар 29. ETS модели.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_30.pdf Семинар 29. Задания.]<br />
'''Семинар 30. Бутстрэп.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_30.pdf Семинар 30. Задания.]<br />
<br />
== Подборка задач для самостоятельного решения ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_1.pdf Подборка 1.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_02.pdf Подборка 2.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_03.pdf Подборка 3.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_04.pdf Подборка 4.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_05.pdf Подборка 5.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_06.pdf Подборка 6.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_07.pdf Подборка 7.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_08.pdf Подборка 8.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_09.pdf Подборка 9.]<br />
*[http://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_10.pdf Подборка 10.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_11.pdf Подборка 11.]</div>
Polina
https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Econ_metrics_2025-26&diff=96647
Econ metrics 2025-26
2026-05-25T10:00:56Z
<p>Polina: /* Подборка задач для самостоятельного решения */</p>
<hr />
<div>== Общая информация ==<br />
<br />
Курс предназначен для студентов 3 курса ОП "Экономика" (ФЭН, исследовательский поток)" и ОП "Экономика и анализ данных" (Прикладная математика и информатика, ФЭН/ФКН)"<br />
<br />
==== Официальная программа курса: ==== <br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897077 Официальная программа курса "Эконометрика 1 (углубленный курс)"]<br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897093 Официальная программа курса "Эконометрика 2 (углубленный курс)"]<br />
<br />
==== Курс в ЛМС: ==== <br />
*[https://edu.hse.ru/course/view.php?id=251275 "Эконометрика 1 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
*[https://edu.hse.ru/course/view.php?id=264874 "Эконометрика 2 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
<br />
==== Преподаватели: ====<br />
* Лектор: [https://www.hse.ru/staff/evakulenko Елена Сергеевна Вакуленко] evakulenko@hse.ru<br />
* Семинарист: [https://www.hse.ru/org/persons/208518670 Полина Вячеславовна Погорелова] pvpogorelova@hse.ru<br />
* Учебные ассистенты: Бахишев Никита, Будылин Александр, Мирзоева Алина, Чуйкин Никита<br />
<br />
==== Формула оценивания: ==== <br />
* Оценка за курс "Эконометрика 1 (углубленный курс)" = 0.1 * Домашнее задание + 0.3 * Контрольная работа + 0.2 * Проверочные работы на лекциях и семинарах + 0.4 * Экзамен<br />
<br />
== Дополнительные материалы к курсу ==<br />
* [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].<br />
<br />
<br />
Нажми "развернуть", чтобы увидеть ещё больше! - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 🡣<br />
<div class="mw-collapsible mw-collapsed" style="width:1000px; overflow: hidden;"><br />
* 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.<br />
* [https://www.schmidheiny.name/teaching/shortguides.htm Kurt Schmidheiny, Short guides in Econometrics]<br />
* [https://otexts.com/fpp3/ Rob Hyndman, Forecasting principles and practices]<br />
* [https://arxiv.org/abs/1411.5279 Tim Hesterberg, What teachers should know about bootstrap?]<br />
* [https://books.econ.msu.ru/Introduction-to-Econometrics/ Дружелюбная эконометрика]<br />
* Никита Артамонов, [http://img1.liveinternet.ru/images/attach/c/2//3833/3833271_econometrics.pdf Введение в эконометрику]<br />
* Кирилл Фурманов, [http://www.hse.ru/org/persons/503346#other сборник задач на личной страничке]<br />
* онлайн курс по метрике на [https://openedu.ru/course/hse/METRIX/ openedu]<br />
* универсиада мгу [https://new.universiade-ecm.com/ по эконометрике]<br />
* Michael Creel, [https://github.com/mcreel/Econometrics Econometrics] и [https://github.com/mcreel/Econometrics/raw/main/econometrics.pdf pdf]<br />
* Bruce Hansen, [https://www.ssc.wisc.edu/~bhansen/econometrics/ Econometrics]<br />
* 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.<br />
* 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.<br />
* Ruey Tsay [http://faculty.chicagobooth.edu/ruey.tsay/teaching/ teaching page]: его курсы по временным рядам с R<br />
* Kevin Sheppard, [https://www.kevinsheppard.com/teaching/mfe/ Financial Econometrics]: GMM, VaR, многомерная волатильность.<br />
* [https://quantecon.org/ QuantEcon]<br />
* Abdi, Williams, [https://personal.utdallas.edu/~herve/abdi-awPCA2010.pdf PCA]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2017/Rotation/ PCA, rotation]<br />
* Cavanaugh, Neath, [https://iowabiostat.github.io/research-highlights/joe/Cavanaugh_Neath_2019.pdf AIC]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2018/aic-and-bic/ AIC and BIC]<br />
* Matteo Courthoud, [https://towardsdatascience.com/understanding-cuped-a822523641af Understanding CUPED]<br />
</div><br />
==== Таблицы ====<br />
* [https://github.com/bdemeshev/probability_hse_exams/raw/master/tables/tables_all.pdf Таблицы нормального и прочих распределения]<br />
* 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)].<br />
* 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]<br />
<br />
== Проверочные работы ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/demo_24_25.pdf Демонстрационный вариант ПР-1]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/exam_winter.pdf Экзамен]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/razd_material%20(1).pdf Распечатка к экзамену.]<br />
<br />
== Первый семестр. Эконометрика 1 ==<br />
'''Неделя 1. Что такое эконометрика и зачем она нужна?'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01.pdf Семинар 1. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01_sol.pdf Семинар 1. Решение.]<br />
'''Неделя 2. Модель парной регрессии. МНК.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02.pdf Семинар 2. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02_sol.pdf Семинар 2. Решение.]<br />
'''Неделя 3. Модель множественной регрессии.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_03.pdf Семинар 3. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_03_sol.pdf Семинар 3. Решение.]<br />
'''Неделя 4. Модель множественной регрессии.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_04.pdf Семинар 4. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_04_sol.pdf Семинар 4. Решение.]<br />
'''Неделя 5. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_05.pdf Семинар 5. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_05_sol.pdf Семинар 5. Решение.]<br />
'''Неделя 6. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез. Теорема Фриша-Во-Ловелла.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_06.pdf Семинар 6. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_06_sol.pdf Семинар 6. Решение.]<br />
'''Неделя 7. Безусловное прогнозирование.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_07.pdf Семинар 7. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_07_sol.pdf Семинар 7. Решение.]<br />
'''Неделя 8. Фиктивные переменные. Тест Чоу.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08.pdf Семинар 8. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08_sol.pdf Семинар 8. Решение.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08.ipynb Семинар 8. Пример в Python. Фиктивные переменные, обработка выбросов.]<br />
'''Неделя 9. Мультиколлинеарность: диагностика и последствия.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09.pdf Семинар 9. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09_sol.pdf Семинар 9. Решение.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09.ipynb Семинар 9. Пример в Python.]<br />
'''Неделя 10. Мультиколлинеарность: метод главных компонент (PCA).'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_10.pdf Семинар 10. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_10_sol.pdf Семинар 10. Решение.]<br />
'''Неделя 11. Гетероскедастичность.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_11.pdf Семинар 11. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_11_sol.pdf Семинар 11. Решение.]<br />
'''Неделя 12. Ошибки спецификации.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_12.pdf Семинар 12. Задания.]<br />
'''Неделя 13. Выбор функциональной зависимости.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_13.pdf Семинар 13. Задания.]<br />
*[https://colab.research.google.com/github/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_13.ipynb Семианр 13. Пример в Python.]<br />
'''Неделя 14. Эндогенность.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_14.pdf Семинар 14. Задания.]<br />
<br />
== Второй семестр. Эконометрика 2 ==<br />
'''Неделя 15. Эндогенность. Продолжение.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_15.pdf Семинар 15. Задания.]<br />
*[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.]<br />
'''Неделя 16. Оценка эффекта воздействия. ATE. DiD.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_16.pdf Семинар 16. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_16_sol.pdf Семинар 16. Решение.]<br />
'''Неделя 17. Оценка эффекта воздействия. LATE.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_17_sol.pdf Семинар 17. Решение.]<br />
'''Неделя 18. Разрывный регрессионный дизайн.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/RDD.ipynb Семинар 18. Практические примеры.]<br />
'''Неделя 19. Системы регрессионных уравнений. SUR, SEM. Способы оценивания: FGLS, ILS.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_19.pdf Семинар 19. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_19_sol.pdf Семинар 19. Решение.]<br />
'''Семинар 20. Системы регрессионных уравнений. SEM. Идентификация. Способы оценивания: 2SLS, 3 SLS.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_slides.pdf Примеры на индетификацию систем.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_20.pdf Семинар 20. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_20_sol.pdf Семинар 20. Решение.]<br />
'''Семинар 21. Метод максимального правдоподобия. Тесты LR, LM, Wald.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_21.pdf Семинар 21. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_21_sol_1.pdf Семинар 21. Решение задачи 1.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_21_presentation.pdf Семинар 21. Решение задачи 2.]<br />
'''Семинар 22. Модели бинарного выбора.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_22.pdf Семинар 22. Задания.]<br />
'''Семинар 23. Модели бинарного выбора.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_23.pdf Семинар 23. Задания.]<br />
'''Семинар 24. Модели множественного выбора.'''<br />
*[Семинар 24. Задания.]<br />
'''Семинар 25. Усечённые и цензурированные данные.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_25.pdf Семинар 25. Задания.]<br />
'''Семинар 26. Модель Тобина. Модель Хекмана.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_26.pdf Семинар 26. Задания.]<br />
<br />
'''Семинар 29. ETS модели.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_30.pdf Семинар 29. Задания.]<br />
<br />
== Подборка задач для самостоятельного решения ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_1.pdf Подборка 1.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_02.pdf Подборка 2.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_03.pdf Подборка 3.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_04.pdf Подборка 4.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_05.pdf Подборка 5.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_06.pdf Подборка 6.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_07.pdf Подборка 7.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_08.pdf Подборка 8.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_09.pdf Подборка 9.]<br />
*[http://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_10.pdf Подборка 10.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_11.pdf Подборка 11.]</div>
Polina
https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Econ_metrics_2025-26&diff=96617
Econ metrics 2025-26
2026-05-22T14:35:05Z
<p>Polina: /* Второй семестр. Эконометрика 2 */</p>
<hr />
<div>== Общая информация ==<br />
<br />
Курс предназначен для студентов 3 курса ОП "Экономика" (ФЭН, исследовательский поток)" и ОП "Экономика и анализ данных" (Прикладная математика и информатика, ФЭН/ФКН)"<br />
<br />
==== Официальная программа курса: ==== <br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897077 Официальная программа курса "Эконометрика 1 (углубленный курс)"]<br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897093 Официальная программа курса "Эконометрика 2 (углубленный курс)"]<br />
<br />
==== Курс в ЛМС: ==== <br />
*[https://edu.hse.ru/course/view.php?id=251275 "Эконометрика 1 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
*[https://edu.hse.ru/course/view.php?id=264874 "Эконометрика 2 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
<br />
==== Преподаватели: ====<br />
* Лектор: [https://www.hse.ru/staff/evakulenko Елена Сергеевна Вакуленко] evakulenko@hse.ru<br />
* Семинарист: [https://www.hse.ru/org/persons/208518670 Полина Вячеславовна Погорелова] pvpogorelova@hse.ru<br />
* Учебные ассистенты: Бахишев Никита, Будылин Александр, Мирзоева Алина, Чуйкин Никита<br />
<br />
==== Формула оценивания: ==== <br />
* Оценка за курс "Эконометрика 1 (углубленный курс)" = 0.1 * Домашнее задание + 0.3 * Контрольная работа + 0.2 * Проверочные работы на лекциях и семинарах + 0.4 * Экзамен<br />
<br />
== Дополнительные материалы к курсу ==<br />
* [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].<br />
<br />
<br />
Нажми "развернуть", чтобы увидеть ещё больше! - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 🡣<br />
<div class="mw-collapsible mw-collapsed" style="width:1000px; overflow: hidden;"><br />
* 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.<br />
* [https://www.schmidheiny.name/teaching/shortguides.htm Kurt Schmidheiny, Short guides in Econometrics]<br />
* [https://otexts.com/fpp3/ Rob Hyndman, Forecasting principles and practices]<br />
* [https://arxiv.org/abs/1411.5279 Tim Hesterberg, What teachers should know about bootstrap?]<br />
* [https://books.econ.msu.ru/Introduction-to-Econometrics/ Дружелюбная эконометрика]<br />
* Никита Артамонов, [http://img1.liveinternet.ru/images/attach/c/2//3833/3833271_econometrics.pdf Введение в эконометрику]<br />
* Кирилл Фурманов, [http://www.hse.ru/org/persons/503346#other сборник задач на личной страничке]<br />
* онлайн курс по метрике на [https://openedu.ru/course/hse/METRIX/ openedu]<br />
* универсиада мгу [https://new.universiade-ecm.com/ по эконометрике]<br />
* Michael Creel, [https://github.com/mcreel/Econometrics Econometrics] и [https://github.com/mcreel/Econometrics/raw/main/econometrics.pdf pdf]<br />
* Bruce Hansen, [https://www.ssc.wisc.edu/~bhansen/econometrics/ Econometrics]<br />
* 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.<br />
* 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.<br />
* Ruey Tsay [http://faculty.chicagobooth.edu/ruey.tsay/teaching/ teaching page]: его курсы по временным рядам с R<br />
* Kevin Sheppard, [https://www.kevinsheppard.com/teaching/mfe/ Financial Econometrics]: GMM, VaR, многомерная волатильность.<br />
* [https://quantecon.org/ QuantEcon]<br />
* Abdi, Williams, [https://personal.utdallas.edu/~herve/abdi-awPCA2010.pdf PCA]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2017/Rotation/ PCA, rotation]<br />
* Cavanaugh, Neath, [https://iowabiostat.github.io/research-highlights/joe/Cavanaugh_Neath_2019.pdf AIC]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2018/aic-and-bic/ AIC and BIC]<br />
* Matteo Courthoud, [https://towardsdatascience.com/understanding-cuped-a822523641af Understanding CUPED]<br />
</div><br />
==== Таблицы ====<br />
* [https://github.com/bdemeshev/probability_hse_exams/raw/master/tables/tables_all.pdf Таблицы нормального и прочих распределения]<br />
* 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)].<br />
* 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]<br />
<br />
== Проверочные работы ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/demo_24_25.pdf Демонстрационный вариант ПР-1]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/exam_winter.pdf Экзамен]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/razd_material%20(1).pdf Распечатка к экзамену.]<br />
<br />
== Первый семестр. Эконометрика 1 ==<br />
'''Неделя 1. Что такое эконометрика и зачем она нужна?'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01.pdf Семинар 1. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01_sol.pdf Семинар 1. Решение.]<br />
'''Неделя 2. Модель парной регрессии. МНК.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02.pdf Семинар 2. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02_sol.pdf Семинар 2. Решение.]<br />
'''Неделя 3. Модель множественной регрессии.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_03.pdf Семинар 3. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_03_sol.pdf Семинар 3. Решение.]<br />
'''Неделя 4. Модель множественной регрессии.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_04.pdf Семинар 4. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_04_sol.pdf Семинар 4. Решение.]<br />
'''Неделя 5. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_05.pdf Семинар 5. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_05_sol.pdf Семинар 5. Решение.]<br />
'''Неделя 6. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез. Теорема Фриша-Во-Ловелла.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_06.pdf Семинар 6. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_06_sol.pdf Семинар 6. Решение.]<br />
'''Неделя 7. Безусловное прогнозирование.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_07.pdf Семинар 7. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_07_sol.pdf Семинар 7. Решение.]<br />
'''Неделя 8. Фиктивные переменные. Тест Чоу.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08.pdf Семинар 8. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08_sol.pdf Семинар 8. Решение.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08.ipynb Семинар 8. Пример в Python. Фиктивные переменные, обработка выбросов.]<br />
'''Неделя 9. Мультиколлинеарность: диагностика и последствия.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09.pdf Семинар 9. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09_sol.pdf Семинар 9. Решение.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09.ipynb Семинар 9. Пример в Python.]<br />
'''Неделя 10. Мультиколлинеарность: метод главных компонент (PCA).'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_10.pdf Семинар 10. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_10_sol.pdf Семинар 10. Решение.]<br />
'''Неделя 11. Гетероскедастичность.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_11.pdf Семинар 11. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_11_sol.pdf Семинар 11. Решение.]<br />
'''Неделя 12. Ошибки спецификации.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_12.pdf Семинар 12. Задания.]<br />
'''Неделя 13. Выбор функциональной зависимости.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_13.pdf Семинар 13. Задания.]<br />
*[https://colab.research.google.com/github/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_13.ipynb Семианр 13. Пример в Python.]<br />
'''Неделя 14. Эндогенность.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_14.pdf Семинар 14. Задания.]<br />
<br />
== Второй семестр. Эконометрика 2 ==<br />
'''Неделя 15. Эндогенность. Продолжение.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_15.pdf Семинар 15. Задания.]<br />
*[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.]<br />
'''Неделя 16. Оценка эффекта воздействия. ATE. DiD.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_16.pdf Семинар 16. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_16_sol.pdf Семинар 16. Решение.]<br />
'''Неделя 17. Оценка эффекта воздействия. LATE.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_17_sol.pdf Семинар 17. Решение.]<br />
'''Неделя 18. Разрывный регрессионный дизайн.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/RDD.ipynb Семинар 18. Практические примеры.]<br />
'''Неделя 19. Системы регрессионных уравнений. SUR, SEM. Способы оценивания: FGLS, ILS.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_19.pdf Семинар 19. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_19_sol.pdf Семинар 19. Решение.]<br />
'''Семинар 20. Системы регрессионных уравнений. SEM. Идентификация. Способы оценивания: 2SLS, 3 SLS.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_slides.pdf Примеры на индетификацию систем.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_20.pdf Семинар 20. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_20_sol.pdf Семинар 20. Решение.]<br />
'''Семинар 21. Метод максимального правдоподобия. Тесты LR, LM, Wald.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_21.pdf Семинар 21. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_21_sol_1.pdf Семинар 21. Решение задачи 1.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_21_presentation.pdf Семинар 21. Решение задачи 2.]<br />
'''Семинар 22. Модели бинарного выбора.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_22.pdf Семинар 22. Задания.]<br />
'''Семинар 23. Модели бинарного выбора.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_23.pdf Семинар 23. Задания.]<br />
'''Семинар 24. Модели множественного выбора.'''<br />
*[Семинар 24. Задания.]<br />
'''Семинар 25. Усечённые и цензурированные данные.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_25.pdf Семинар 25. Задания.]<br />
'''Семинар 26. Модель Тобина. Модель Хекмана.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_26.pdf Семинар 26. Задания.]<br />
<br />
'''Семинар 29. ETS модели.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_30.pdf Семинар 29. Задания.]<br />
<br />
== Подборка задач для самостоятельного решения ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_1.pdf Подборка 1.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_02.pdf Подборка 2.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_03.pdf Подборка 3.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_04.pdf Подборка 4.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_05.pdf Подборка 5.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_06.pdf Подборка 6.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_07.pdf Подборка 7.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_08.pdf Подборка 8.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_09.pdf Подборка 9.]<br />
*[http://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_10.pdf Подборка 10.]</div>
Polina
https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Econ_metrics_2025-26&diff=96204
Econ metrics 2025-26
2026-04-12T23:58:57Z
<p>Polina: </p>
<hr />
<div>== Общая информация ==<br />
<br />
Курс предназначен для студентов 3 курса ОП "Экономика" (ФЭН, исследовательский поток)" и ОП "Экономика и анализ данных" (Прикладная математика и информатика, ФЭН/ФКН)"<br />
<br />
==== Официальная программа курса: ==== <br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897077 Официальная программа курса "Эконометрика 1 (углубленный курс)"]<br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897093 Официальная программа курса "Эконометрика 2 (углубленный курс)"]<br />
<br />
==== Курс в ЛМС: ==== <br />
*[https://edu.hse.ru/course/view.php?id=251275 "Эконометрика 1 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
*[https://edu.hse.ru/course/view.php?id=264874 "Эконометрика 2 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
<br />
==== Преподаватели: ====<br />
* Лектор: [https://www.hse.ru/staff/evakulenko Елена Сергеевна Вакуленко] evakulenko@hse.ru<br />
* Семинарист: [https://www.hse.ru/org/persons/208518670 Полина Вячеславовна Погорелова] pvpogorelova@hse.ru<br />
* Учебные ассистенты: Бахишев Никита, Будылин Александр, Мирзоева Алина, Чуйкин Никита<br />
<br />
==== Формула оценивания: ==== <br />
* Оценка за курс "Эконометрика 1 (углубленный курс)" = 0.1 * Домашнее задание + 0.3 * Контрольная работа + 0.2 * Проверочные работы на лекциях и семинарах + 0.4 * Экзамен<br />
<br />
== Дополнительные материалы к курсу ==<br />
* [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].<br />
<br />
<br />
Нажми "развернуть", чтобы увидеть ещё больше! - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 🡣<br />
<div class="mw-collapsible mw-collapsed" style="width:1000px; overflow: hidden;"><br />
* 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.<br />
* [https://www.schmidheiny.name/teaching/shortguides.htm Kurt Schmidheiny, Short guides in Econometrics]<br />
* [https://otexts.com/fpp3/ Rob Hyndman, Forecasting principles and practices]<br />
* [https://arxiv.org/abs/1411.5279 Tim Hesterberg, What teachers should know about bootstrap?]<br />
* [https://books.econ.msu.ru/Introduction-to-Econometrics/ Дружелюбная эконометрика]<br />
* Никита Артамонов, [http://img1.liveinternet.ru/images/attach/c/2//3833/3833271_econometrics.pdf Введение в эконометрику]<br />
* Кирилл Фурманов, [http://www.hse.ru/org/persons/503346#other сборник задач на личной страничке]<br />
* онлайн курс по метрике на [https://openedu.ru/course/hse/METRIX/ openedu]<br />
* универсиада мгу [https://new.universiade-ecm.com/ по эконометрике]<br />
* Michael Creel, [https://github.com/mcreel/Econometrics Econometrics] и [https://github.com/mcreel/Econometrics/raw/main/econometrics.pdf pdf]<br />
* Bruce Hansen, [https://www.ssc.wisc.edu/~bhansen/econometrics/ Econometrics]<br />
* 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.<br />
* 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.<br />
* Ruey Tsay [http://faculty.chicagobooth.edu/ruey.tsay/teaching/ teaching page]: его курсы по временным рядам с R<br />
* Kevin Sheppard, [https://www.kevinsheppard.com/teaching/mfe/ Financial Econometrics]: GMM, VaR, многомерная волатильность.<br />
* [https://quantecon.org/ QuantEcon]<br />
* Abdi, Williams, [https://personal.utdallas.edu/~herve/abdi-awPCA2010.pdf PCA]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2017/Rotation/ PCA, rotation]<br />
* Cavanaugh, Neath, [https://iowabiostat.github.io/research-highlights/joe/Cavanaugh_Neath_2019.pdf AIC]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2018/aic-and-bic/ AIC and BIC]<br />
* Matteo Courthoud, [https://towardsdatascience.com/understanding-cuped-a822523641af Understanding CUPED]<br />
</div><br />
==== Таблицы ====<br />
* [https://github.com/bdemeshev/probability_hse_exams/raw/master/tables/tables_all.pdf Таблицы нормального и прочих распределения]<br />
* 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)].<br />
* 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]<br />
<br />
== Проверочные работы ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/demo_24_25.pdf Демонстрационный вариант ПР-1]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/exam_winter.pdf Экзамен]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/razd_material%20(1).pdf Распечатка к экзамену.]<br />
<br />
== Первый семестр. Эконометрика 1 ==<br />
'''Неделя 1. Что такое эконометрика и зачем она нужна?'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01.pdf Семинар 1. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01_sol.pdf Семинар 1. Решение.]<br />
'''Неделя 2. Модель парной регрессии. МНК.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02.pdf Семинар 2. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02_sol.pdf Семинар 2. Решение.]<br />
'''Неделя 3. Модель множественной регрессии.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_03.pdf Семинар 3. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_03_sol.pdf Семинар 3. Решение.]<br />
'''Неделя 4. Модель множественной регрессии.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_04.pdf Семинар 4. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_04_sol.pdf Семинар 4. Решение.]<br />
'''Неделя 5. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_05.pdf Семинар 5. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_05_sol.pdf Семинар 5. Решение.]<br />
'''Неделя 6. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез. Теорема Фриша-Во-Ловелла.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_06.pdf Семинар 6. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_06_sol.pdf Семинар 6. Решение.]<br />
'''Неделя 7. Безусловное прогнозирование.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_07.pdf Семинар 7. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_07_sol.pdf Семинар 7. Решение.]<br />
'''Неделя 8. Фиктивные переменные. Тест Чоу.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08.pdf Семинар 8. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08_sol.pdf Семинар 8. Решение.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08.ipynb Семинар 8. Пример в Python. Фиктивные переменные, обработка выбросов.]<br />
'''Неделя 9. Мультиколлинеарность: диагностика и последствия.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09.pdf Семинар 9. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09_sol.pdf Семинар 9. Решение.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09.ipynb Семинар 9. Пример в Python.]<br />
'''Неделя 10. Мультиколлинеарность: метод главных компонент (PCA).'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_10.pdf Семинар 10. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_10_sol.pdf Семинар 10. Решение.]<br />
'''Неделя 11. Гетероскедастичность.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_11.pdf Семинар 11. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_11_sol.pdf Семинар 11. Решение.]<br />
'''Неделя 12. Ошибки спецификации.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_12.pdf Семинар 12. Задания.]<br />
'''Неделя 13. Выбор функциональной зависимости.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_13.pdf Семинар 13. Задания.]<br />
*[https://colab.research.google.com/github/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_13.ipynb Семианр 13. Пример в Python.]<br />
'''Неделя 14. Эндогенность.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_14.pdf Семинар 14. Задания.]<br />
<br />
== Второй семестр. Эконометрика 2 ==<br />
'''Неделя 15. Эндогенность. Продолжение.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_15.pdf Семинар 15. Задания.]<br />
*[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.]<br />
'''Неделя 16. Оценка эффекта воздействия. ATE. DiD.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_16.pdf Семинар 16. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_16_sol.pdf Семинар 16. Решение.]<br />
'''Неделя 17. Оценка эффекта воздействия. LATE.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_17_sol.pdf Семинар 17. Решение.]<br />
'''Неделя 18. Разрывный регрессионный дизайн.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/RDD.ipynb Семинар 18. Практические примеры.]<br />
'''Неделя 19. Системы регрессионных уравнений. SUR, SEM. Способы оценивания: FGLS, ILS.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_19.pdf Семинар 19. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_19_sol.pdf Семинар 19. Решение.]<br />
'''Семинар 20. Системы регрессионных уравнений. SEM. Идентификация. Способы оценивания: 2SLS, 3 SLS.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_slides.pdf Примеры на индетификацию систем.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_20.pdf Семинар 20. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_20_sol.pdf Семинар 20. Решение.]<br />
'''Семинар 21. Метод максимального правдоподобия. Тесты LR, LM, Wald.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_21.pdf Семинар 21. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_21_sol_1.pdf Семинар 21. Решение задачи 1.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_21_presentation.pdf Семинар 21. Решение задачи 2.]<br />
'''Семинар 22. Модели бинарного выбора.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_22.pdf Семинар 22. Задания.]<br />
'''Семинар 23. Модели бинарного выбора.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_23.pdf Семинар 23. Задания.]<br />
'''Семинар 24. Модели множественного выбора.'''<br />
*[Семинар 24. Задания.]<br />
'''Семинар 25. Усечённые и цензурированные данные.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_25.pdf Семинар 25. Задания.]<br />
'''Семинар 26. Модель Тобина. Модель Хекмана.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_26.pdf Семинар 26. Задания.]<br />
<br />
== Подборка задач для самостоятельного решения ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_1.pdf Подборка 1.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_02.pdf Подборка 2.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_03.pdf Подборка 3.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_04.pdf Подборка 4.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_05.pdf Подборка 5.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_06.pdf Подборка 6.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_07.pdf Подборка 7.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_08.pdf Подборка 8.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_09.pdf Подборка 9.]<br />
*[http://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_10.pdf Подборка 10.]</div>
Polina
https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Econ_metrics_2025-26&diff=96154
Econ metrics 2025-26
2026-04-10T13:33:37Z
<p>Polina: </p>
<hr />
<div>== Общая информация ==<br />
<br />
Курс предназначен для студентов 3 курса ОП "Экономика" (ФЭН, исследовательский поток)" и ОП "Экономика и анализ данных" (Прикладная математика и информатика, ФЭН/ФКН)"<br />
<br />
==== Официальная программа курса: ==== <br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897077 Официальная программа курса "Эконометрика 1 (углубленный курс)"]<br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897093 Официальная программа курса "Эконометрика 2 (углубленный курс)"]<br />
<br />
==== Курс в ЛМС: ==== <br />
*[https://edu.hse.ru/course/view.php?id=251275 "Эконометрика 1 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
*[https://edu.hse.ru/course/view.php?id=264874 "Эконометрика 2 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
<br />
==== Преподаватели: ====<br />
* Лектор: [https://www.hse.ru/staff/evakulenko Елена Сергеевна Вакуленко] evakulenko@hse.ru<br />
* Семинарист: [https://www.hse.ru/org/persons/208518670 Полина Вячеславовна Погорелова] pvpogorelova@hse.ru<br />
* Учебные ассистенты: Бахишев Никита, Будылин Александр, Мирзоева Алина, Чуйкин Никита<br />
<br />
==== Формула оценивания: ==== <br />
* Оценка за курс "Эконометрика 1 (углубленный курс)" = 0.1 * Домашнее задание + 0.3 * Контрольная работа + 0.2 * Проверочные работы на лекциях и семинарах + 0.4 * Экзамен<br />
<br />
== Дополнительные материалы к курсу ==<br />
* [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].<br />
<br />
<br />
Нажми "развернуть", чтобы увидеть ещё больше! - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 🡣<br />
<div class="mw-collapsible mw-collapsed" style="width:1000px; overflow: hidden;"><br />
* 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.<br />
* [https://www.schmidheiny.name/teaching/shortguides.htm Kurt Schmidheiny, Short guides in Econometrics]<br />
* [https://otexts.com/fpp3/ Rob Hyndman, Forecasting principles and practices]<br />
* [https://arxiv.org/abs/1411.5279 Tim Hesterberg, What teachers should know about bootstrap?]<br />
* [https://books.econ.msu.ru/Introduction-to-Econometrics/ Дружелюбная эконометрика]<br />
* Никита Артамонов, [http://img1.liveinternet.ru/images/attach/c/2//3833/3833271_econometrics.pdf Введение в эконометрику]<br />
* Кирилл Фурманов, [http://www.hse.ru/org/persons/503346#other сборник задач на личной страничке]<br />
* онлайн курс по метрике на [https://openedu.ru/course/hse/METRIX/ openedu]<br />
* универсиада мгу [https://new.universiade-ecm.com/ по эконометрике]<br />
* Michael Creel, [https://github.com/mcreel/Econometrics Econometrics] и [https://github.com/mcreel/Econometrics/raw/main/econometrics.pdf pdf]<br />
* Bruce Hansen, [https://www.ssc.wisc.edu/~bhansen/econometrics/ Econometrics]<br />
* 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.<br />
* 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.<br />
* Ruey Tsay [http://faculty.chicagobooth.edu/ruey.tsay/teaching/ teaching page]: его курсы по временным рядам с R<br />
* Kevin Sheppard, [https://www.kevinsheppard.com/teaching/mfe/ Financial Econometrics]: GMM, VaR, многомерная волатильность.<br />
* [https://quantecon.org/ QuantEcon]<br />
* Abdi, Williams, [https://personal.utdallas.edu/~herve/abdi-awPCA2010.pdf PCA]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2017/Rotation/ PCA, rotation]<br />
* Cavanaugh, Neath, [https://iowabiostat.github.io/research-highlights/joe/Cavanaugh_Neath_2019.pdf AIC]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2018/aic-and-bic/ AIC and BIC]<br />
* Matteo Courthoud, [https://towardsdatascience.com/understanding-cuped-a822523641af Understanding CUPED]<br />
</div><br />
==== Таблицы ====<br />
* [https://github.com/bdemeshev/probability_hse_exams/raw/master/tables/tables_all.pdf Таблицы нормального и прочих распределения]<br />
* 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)].<br />
* 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]<br />
<br />
== Проверочные работы ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/demo_24_25.pdf Демонстрационный вариант ПР-1]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/exam_winter.pdf Экзамен]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/razd_material%20(1).pdf Распечатка к экзамену.]<br />
<br />
== Первый семестр. Эконометрика 1 ==<br />
'''Неделя 1. Что такое эконометрика и зачем она нужна?'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01.pdf Семинар 1. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01_sol.pdf Семинар 1. Решение.]<br />
'''Неделя 2. Модель парной регрессии. МНК.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02.pdf Семинар 2. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02_sol.pdf Семинар 2. Решение.]<br />
'''Неделя 3. Модель множественной регрессии.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_03.pdf Семинар 3. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_03_sol.pdf Семинар 3. Решение.]<br />
'''Неделя 4. Модель множественной регрессии.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_04.pdf Семинар 4. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_04_sol.pdf Семинар 4. Решение.]<br />
'''Неделя 5. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_05.pdf Семинар 5. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_05_sol.pdf Семинар 5. Решение.]<br />
'''Неделя 6. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез. Теорема Фриша-Во-Ловелла.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_06.pdf Семинар 6. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_06_sol.pdf Семинар 6. Решение.]<br />
'''Неделя 7. Безусловное прогнозирование.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_07.pdf Семинар 7. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_07_sol.pdf Семинар 7. Решение.]<br />
'''Неделя 8. Фиктивные переменные. Тест Чоу.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08.pdf Семинар 8. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08_sol.pdf Семинар 8. Решение.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08.ipynb Семинар 8. Пример в Python. Фиктивные переменные, обработка выбросов.]<br />
'''Неделя 9. Мультиколлинеарность: диагностика и последствия.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09.pdf Семинар 9. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09_sol.pdf Семинар 9. Решение.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09.ipynb Семинар 9. Пример в Python.]<br />
'''Неделя 10. Мультиколлинеарность: метод главных компонент (PCA).'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_10.pdf Семинар 10. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_10_sol.pdf Семинар 10. Решение.]<br />
'''Неделя 11. Гетероскедастичность.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_11.pdf Семинар 11. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_11_sol.pdf Семинар 11. Решение.]<br />
'''Неделя 12. Ошибки спецификации.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_12.pdf Семинар 12. Задания.]<br />
'''Неделя 13. Выбор функциональной зависимости.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_13.pdf Семинар 13. Задания.]<br />
*[https://colab.research.google.com/github/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_13.ipynb Семианр 13. Пример в Python.]<br />
'''Неделя 14. Эндогенность.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_14.pdf Семинар 14. Задания.]<br />
<br />
== Второй семестр. Эконометрика 2 ==<br />
'''Неделя 15. Эндогенность. Продолжение.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_15.pdf Семинар 15. Задания.]<br />
*[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.]<br />
'''Неделя 16. Оценка эффекта воздействия. ATE. DiD.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_16.pdf Семинар 16. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_16_sol.pdf Семинар 16. Решение.]<br />
'''Неделя 17. Оценка эффекта воздействия. LATE.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_17_sol.pdf Семинар 17. Решение.]<br />
'''Неделя 18. Разрывный регрессионный дизайн.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/RDD.ipynb Семинар 18. Практические примеры.]<br />
'''Неделя 19. Системы регрессионных уравнений. SUR, SEM. Способы оценивания: FGLS, ILS.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_19.pdf Семинар 19. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_19_sol.pdf Семинар 19. Решение.]<br />
'''Семинар 20. Системы регрессионных уравнений. SEM. Идентификация. Способы оценивания: 2SLS, 3 SLS.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_slides.pdf Примеры на индетификацию систем.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_20.pdf Семинар 20. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_20_sol.pdf Семинар 20. Решение.]<br />
'''Семинар 21. Метод максимального правдоподобия. Тесты LR, LM, Wald.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_21.pdf Семинар 21. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_21_sol_1.pdf Семинар 21. Решение задачи 1.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_21_presentation.pdf Семинар 21. Решение задачи 2.]<br />
'''Семинар 22. Модели бинарного выбора.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_22.pdf Семинар 22. Задания.]<br />
'''Семинар 23. Модели бинарного выбора.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_23.pdf Семинар 23. Задания.]<br />
'''Семинар 24. Модели множественного выбора.'''<br />
*[Семинар 24. Задания.]<br />
'''Семинар 25. Усечённые и цензурированные данные.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_25.pdf Семинар 25. Задания.]<br />
'''Семинар 26. Модель Тобина. Модель Хекмана.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_26.pdf Семинар 26. Задания.]<br />
<br />
== Подборка задач для самостоятельного решения ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_1.pdf Подборка 1.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_02.pdf Подборка 2.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_03.pdf Подборка 3.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_04.pdf Подборка 4.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_05.pdf Подборка 5.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_06.pdf Подборка 6.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_07.pdf Подборка 7.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_08.pdf Подборка 8.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_09.pdf Подборка 9.]</div>
Polina
https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Econ_metrics_2025-26&diff=96152
Econ metrics 2025-26
2026-04-10T13:32:52Z
<p>Polina: </p>
<hr />
<div>== Общая информация ==<br />
<br />
Курс предназначен для студентов 3 курса ОП "Экономика" (ФЭН, исследовательский поток)" и ОП "Экономика и анализ данных" (Прикладная математика и информатика, ФЭН/ФКН)"<br />
<br />
==== Официальная программа курса: ==== <br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897077 Официальная программа курса "Эконометрика 1 (углубленный курс)"]<br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897093 Официальная программа курса "Эконометрика 2 (углубленный курс)"]<br />
<br />
==== Курс в ЛМС: ==== <br />
*[https://edu.hse.ru/course/view.php?id=251275 "Эконометрика 1 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
*[https://edu.hse.ru/course/view.php?id=264874 "Эконометрика 2 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
<br />
==== Преподаватели: ====<br />
* Лектор: [https://www.hse.ru/staff/evakulenko Елена Сергеевна Вакуленко] evakulenko@hse.ru<br />
* Семинарист: [https://www.hse.ru/org/persons/208518670 Полина Вячеславовна Погорелова] pvpogorelova@hse.ru<br />
* Учебные ассистенты: Бахишев Никита, Будылин Александр, Мирзоева Алина, Чуйкин Никита<br />
<br />
==== Формула оценивания: ==== <br />
* Оценка за курс "Эконометрика 1 (углубленный курс)" = 0.1 * Домашнее задание + 0.3 * Контрольная работа + 0.2 * Проверочные работы на лекциях и семинарах + 0.4 * Экзамен<br />
<br />
== Дополнительные материалы к курсу ==<br />
* [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].<br />
<br />
<br />
Нажми "развернуть", чтобы увидеть ещё больше! - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 🡣<br />
<div class="mw-collapsible mw-collapsed" style="width:1000px; overflow: hidden;"><br />
* 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.<br />
* [https://www.schmidheiny.name/teaching/shortguides.htm Kurt Schmidheiny, Short guides in Econometrics]<br />
* [https://otexts.com/fpp3/ Rob Hyndman, Forecasting principles and practices]<br />
* [https://arxiv.org/abs/1411.5279 Tim Hesterberg, What teachers should know about bootstrap?]<br />
* [https://books.econ.msu.ru/Introduction-to-Econometrics/ Дружелюбная эконометрика]<br />
* Никита Артамонов, [http://img1.liveinternet.ru/images/attach/c/2//3833/3833271_econometrics.pdf Введение в эконометрику]<br />
* Кирилл Фурманов, [http://www.hse.ru/org/persons/503346#other сборник задач на личной страничке]<br />
* онлайн курс по метрике на [https://openedu.ru/course/hse/METRIX/ openedu]<br />
* универсиада мгу [https://new.universiade-ecm.com/ по эконометрике]<br />
* Michael Creel, [https://github.com/mcreel/Econometrics Econometrics] и [https://github.com/mcreel/Econometrics/raw/main/econometrics.pdf pdf]<br />
* Bruce Hansen, [https://www.ssc.wisc.edu/~bhansen/econometrics/ Econometrics]<br />
* 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.<br />
* 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.<br />
* Ruey Tsay [http://faculty.chicagobooth.edu/ruey.tsay/teaching/ teaching page]: его курсы по временным рядам с R<br />
* Kevin Sheppard, [https://www.kevinsheppard.com/teaching/mfe/ Financial Econometrics]: GMM, VaR, многомерная волатильность.<br />
* [https://quantecon.org/ QuantEcon]<br />
* Abdi, Williams, [https://personal.utdallas.edu/~herve/abdi-awPCA2010.pdf PCA]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2017/Rotation/ PCA, rotation]<br />
* Cavanaugh, Neath, [https://iowabiostat.github.io/research-highlights/joe/Cavanaugh_Neath_2019.pdf AIC]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2018/aic-and-bic/ AIC and BIC]<br />
* Matteo Courthoud, [https://towardsdatascience.com/understanding-cuped-a822523641af Understanding CUPED]<br />
</div><br />
==== Таблицы ====<br />
* [https://github.com/bdemeshev/probability_hse_exams/raw/master/tables/tables_all.pdf Таблицы нормального и прочих распределения]<br />
* 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)].<br />
* 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]<br />
<br />
== Проверочные работы ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/demo_24_25.pdf Демонстрационный вариант ПР-1]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/exam_winter.pdf Экзамен]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/razd_material%20(1).pdf Распечатка к экзамену.]<br />
<br />
== Первый семестр. Эконометрика 1 ==<br />
'''Неделя 1. Что такое эконометрика и зачем она нужна?'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01.pdf Семинар 1. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01_sol.pdf Семинар 1. Решение.]<br />
'''Неделя 2. Модель парной регрессии. МНК.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02.pdf Семинар 2. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02_sol.pdf Семинар 2. Решение.]<br />
'''Неделя 3. Модель множественной регрессии.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_03.pdf Семинар 3. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_03_sol.pdf Семинар 3. Решение.]<br />
'''Неделя 4. Модель множественной регрессии.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_04.pdf Семинар 4. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_04_sol.pdf Семинар 4. Решение.]<br />
'''Неделя 5. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_05.pdf Семинар 5. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_05_sol.pdf Семинар 5. Решение.]<br />
'''Неделя 6. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез. Теорема Фриша-Во-Ловелла.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_06.pdf Семинар 6. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_06_sol.pdf Семинар 6. Решение.]<br />
'''Неделя 7. Безусловное прогнозирование.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_07.pdf Семинар 7. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_07_sol.pdf Семинар 7. Решение.]<br />
'''Неделя 8. Фиктивные переменные. Тест Чоу.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08.pdf Семинар 8. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08_sol.pdf Семинар 8. Решение.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08.ipynb Семинар 8. Пример в Python. Фиктивные переменные, обработка выбросов.]<br />
'''Неделя 9. Мультиколлинеарность: диагностика и последствия.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09.pdf Семинар 9. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09_sol.pdf Семинар 9. Решение.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09.ipynb Семинар 9. Пример в Python.]<br />
'''Неделя 10. Мультиколлинеарность: метод главных компонент (PCA).'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_10.pdf Семинар 10. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_10_sol.pdf Семинар 10. Решение.]<br />
'''Неделя 11. Гетероскедастичность.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_11.pdf Семинар 11. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_11_sol.pdf Семинар 11. Решение.]<br />
'''Неделя 12. Ошибки спецификации.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_12.pdf Семинар 12. Задания.]<br />
'''Неделя 13. Выбор функциональной зависимости.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_13.pdf Семинар 13. Задания.]<br />
*[https://colab.research.google.com/github/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_13.ipynb Семианр 13. Пример в Python.]<br />
'''Неделя 14. Эндогенность.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_14.pdf Семинар 14. Задания.]<br />
<br />
== Второй семестр. Эконометрика 2 ==<br />
'''Неделя 15. Эндогенность. Продолжение.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_15.pdf Семинар 15. Задания.]<br />
*[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.]<br />
'''Неделя 16. Оценка эффекта воздействия. ATE. DiD.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_16.pdf Семинар 16. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_16_sol.pdf Семинар 16. Решение.]<br />
'''Неделя 17. Оценка эффекта воздействия. LATE.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_17_sol.pdf Семинар 17. Решение.]<br />
'''Неделя 18. Разрывный регрессионный дизайн.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/RDD.ipynb Семинар 18. Практические примеры.]<br />
'''Неделя 19. Системы регрессионных уравнений. SUR, SEM. Способы оценивания: FGLS, ILS.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_19.pdf Семинар 19. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_19_sol.pdf Семинар 19. Решение.]<br />
'''Семинар 20. Системы регрессионных уравнений. SEM. Идентификация. Способы оценивания: 2SLS, 3 SLS.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_slides.pdf Примеры на индетификацию систем.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_20.pdf Семинар 20. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_20_sol.pdf Семинар 20. Решение.]<br />
'''Семинар 21. Метод максимального правдоподобия. Тесты LR, LM, Wald.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_21.pdf Семинар 21. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_21_sol_1.pdf Семинар 21. Решение задачи 1.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_21_presentation.pdf Семинар 21. Решение задачи 2.]<br />
'''Семинар 22. Модели бинарного выбора.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_22.pdf Семинар 22. Задания.]<br />
'''Семинар 23. Модели бинарного выбора.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_23.pdf Семинар 23. Задания.]<br />
'''Семинар 24. Модели множественного выбора.'''<br />
'''Семинар 25. Усечённые и цензурированные данные.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_25.pdf Семинар 25. Задания.]<br />
'''Семинар 26. Модель Тобина. Модель Хекмана.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_26.pdf Семинар 26. Задания.]<br />
<br />
== Подборка задач для самостоятельного решения ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_1.pdf Подборка 1.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_02.pdf Подборка 2.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_03.pdf Подборка 3.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_04.pdf Подборка 4.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_05.pdf Подборка 5.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_06.pdf Подборка 6.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_07.pdf Подборка 7.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_08.pdf Подборка 8.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_09.pdf Подборка 9.]</div>
Polina
https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Econ_metrics_2025-26&diff=95815
Econ metrics 2025-26
2026-03-16T16:48:18Z
<p>Polina: /* Второй семестр. Эконометрика 2 */</p>
<hr />
<div>== Общая информация ==<br />
<br />
Курс предназначен для студентов 3 курса ОП "Экономика" (ФЭН, исследовательский поток)" и ОП "Экономика и анализ данных" (Прикладная математика и информатика, ФЭН/ФКН)"<br />
<br />
==== Официальная программа курса: ==== <br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897077 Официальная программа курса "Эконометрика 1 (углубленный курс)"]<br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897093 Официальная программа курса "Эконометрика 2 (углубленный курс)"]<br />
<br />
==== Курс в ЛМС: ==== <br />
*[https://edu.hse.ru/course/view.php?id=251275 "Эконометрика 1 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
*[https://edu.hse.ru/course/view.php?id=264874 "Эконометрика 2 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
<br />
==== Преподаватели: ====<br />
* Лектор: [https://www.hse.ru/staff/evakulenko Елена Сергеевна Вакуленко] evakulenko@hse.ru<br />
* Семинарист: [https://www.hse.ru/org/persons/208518670 Полина Вячеславовна Погорелова] pvpogorelova@hse.ru<br />
* Учебные ассистенты: Бахишев Никита, Будылин Александр, Мирзоева Алина, Чуйкин Никита<br />
<br />
==== Формула оценивания: ==== <br />
* Оценка за курс "Эконометрика 1 (углубленный курс)" = 0.1 * Домашнее задание + 0.3 * Контрольная работа + 0.2 * Проверочные работы на лекциях и семинарах + 0.4 * Экзамен<br />
<br />
== Дополнительные материалы к курсу ==<br />
* [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].<br />
<br />
<br />
Нажми "развернуть", чтобы увидеть ещё больше! - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 🡣<br />
<div class="mw-collapsible mw-collapsed" style="width:1000px; overflow: hidden;"><br />
* 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.<br />
* [https://www.schmidheiny.name/teaching/shortguides.htm Kurt Schmidheiny, Short guides in Econometrics]<br />
* [https://otexts.com/fpp3/ Rob Hyndman, Forecasting principles and practices]<br />
* [https://arxiv.org/abs/1411.5279 Tim Hesterberg, What teachers should know about bootstrap?]<br />
* [https://books.econ.msu.ru/Introduction-to-Econometrics/ Дружелюбная эконометрика]<br />
* Никита Артамонов, [http://img1.liveinternet.ru/images/attach/c/2//3833/3833271_econometrics.pdf Введение в эконометрику]<br />
* Кирилл Фурманов, [http://www.hse.ru/org/persons/503346#other сборник задач на личной страничке]<br />
* онлайн курс по метрике на [https://openedu.ru/course/hse/METRIX/ openedu]<br />
* универсиада мгу [https://new.universiade-ecm.com/ по эконометрике]<br />
* Michael Creel, [https://github.com/mcreel/Econometrics Econometrics] и [https://github.com/mcreel/Econometrics/raw/main/econometrics.pdf pdf]<br />
* Bruce Hansen, [https://www.ssc.wisc.edu/~bhansen/econometrics/ Econometrics]<br />
* 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.<br />
* 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.<br />
* Ruey Tsay [http://faculty.chicagobooth.edu/ruey.tsay/teaching/ teaching page]: его курсы по временным рядам с R<br />
* Kevin Sheppard, [https://www.kevinsheppard.com/teaching/mfe/ Financial Econometrics]: GMM, VaR, многомерная волатильность.<br />
* [https://quantecon.org/ QuantEcon]<br />
* Abdi, Williams, [https://personal.utdallas.edu/~herve/abdi-awPCA2010.pdf PCA]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2017/Rotation/ PCA, rotation]<br />
* Cavanaugh, Neath, [https://iowabiostat.github.io/research-highlights/joe/Cavanaugh_Neath_2019.pdf AIC]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2018/aic-and-bic/ AIC and BIC]<br />
* Matteo Courthoud, [https://towardsdatascience.com/understanding-cuped-a822523641af Understanding CUPED]<br />
</div><br />
==== Таблицы ====<br />
* [https://github.com/bdemeshev/probability_hse_exams/raw/master/tables/tables_all.pdf Таблицы нормального и прочих распределения]<br />
* 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)].<br />
* 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]<br />
<br />
== Проверочные работы ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/demo_24_25.pdf Демонстрационный вариант ПР-1]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/exam_winter.pdf Экзамен]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/razd_material%20(1).pdf Распечатка к экзамену.]<br />
<br />
== Первый семестр. Эконометрика 1 ==<br />
'''Неделя 1. Что такое эконометрика и зачем она нужна?'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01.pdf Семинар 1. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01_sol.pdf Семинар 1. Решение.]<br />
'''Неделя 2. Модель парной регрессии. МНК.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02.pdf Семинар 2. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02_sol.pdf Семинар 2. Решение.]<br />
'''Неделя 3. Модель множественной регрессии.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_03.pdf Семинар 3. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_03_sol.pdf Семинар 3. Решение.]<br />
'''Неделя 4. Модель множественной регрессии.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_04.pdf Семинар 4. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_04_sol.pdf Семинар 4. Решение.]<br />
'''Неделя 5. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_05.pdf Семинар 5. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_05_sol.pdf Семинар 5. Решение.]<br />
'''Неделя 6. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез. Теорема Фриша-Во-Ловелла.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_06.pdf Семинар 6. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_06_sol.pdf Семинар 6. Решение.]<br />
'''Неделя 7. Безусловное прогнозирование.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_07.pdf Семинар 7. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_07_sol.pdf Семинар 7. Решение.]<br />
'''Неделя 8. Фиктивные переменные. Тест Чоу.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08.pdf Семинар 8. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08_sol.pdf Семинар 8. Решение.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08.ipynb Семинар 8. Пример в Python. Фиктивные переменные, обработка выбросов.]<br />
'''Неделя 9. Мультиколлинеарность: диагностика и последствия.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09.pdf Семинар 9. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09_sol.pdf Семинар 9. Решение.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09.ipynb Семинар 9. Пример в Python.]<br />
'''Неделя 10. Мультиколлинеарность: метод главных компонент (PCA).'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_10.pdf Семинар 10. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_10_sol.pdf Семинар 10. Решение.]<br />
'''Неделя 11. Гетероскедастичность.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_11.pdf Семинар 11. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_11_sol.pdf Семинар 11. Решение.]<br />
'''Неделя 12. Ошибки спецификации.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_12.pdf Семинар 12. Задания.]<br />
'''Неделя 13. Выбор функциональной зависимости.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_13.pdf Семинар 13. Задания.]<br />
*[https://colab.research.google.com/github/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_13.ipynb Семианр 13. Пример в Python.]<br />
'''Неделя 14. Эндогенность.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_14.pdf Семинар 14. Задания.]<br />
<br />
== Второй семестр. Эконометрика 2 ==<br />
'''Неделя 15. Эндогенность. Продолжение.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_15.pdf Семинар 15. Задания.]<br />
*[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.]<br />
'''Неделя 16. Оценка эффекта воздействия. ATE. DiD.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_16.pdf Семинар 16. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_16_sol.pdf Семинар 16. Решение.]<br />
'''Неделя 17. Оценка эффекта воздействия. LATE.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_17_sol.pdf Семинар 17. Решение.]<br />
'''Неделя 18. Разрывный регрессионный дизайн.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/RDD.ipynb Семинар 18. Практические примеры.]<br />
'''Неделя 19. Системы регрессионных уравнений. SUR, SEM. Способы оценивания: FGLS, ILS.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_19.pdf Семинар 19. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_19_sol.pdf Семинар 19. Решение.]<br />
'''Семинар 20. Системы регрессионных уравнений. SEM. Идентификация. Способы оценивания: 2SLS, 3 SLS.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_slides.pdf Примеры на индетификацию систем.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_20.pdf Семинар 20. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_20_sol.pdf Семинар 20. Решение.]<br />
'''Семинар 21. Метод максимального правдоподобия. Тесты LR, LM, Wald.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_21.pdf Семинар 21. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_21_sol_1.pdf Семинар 21. Решение задачи 1.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_21_presentation.pdf Семинар 21. Решение задачи 2.]<br />
'''Семинар 22. Модели бинарного выбора.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_22.pdf Семинар 22. Задания.]<br />
'''Семинар 23. Модели бинарного выбора.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_23.pdf Семинар 23. Задания.]<br />
<br />
== Подборка задач для самостоятельного решения ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_1.pdf Подборка 1.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_02.pdf Подборка 2.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_03.pdf Подборка 3.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_04.pdf Подборка 4.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_05.pdf Подборка 5.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_06.pdf Подборка 6.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_07.pdf Подборка 7.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_08.pdf Подборка 8.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_09.pdf Подборка 9.]</div>
Polina
https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Econ_metrics_2025-26&diff=95814
Econ metrics 2025-26
2026-03-16T16:45:56Z
<p>Polina: </p>
<hr />
<div>== Общая информация ==<br />
<br />
Курс предназначен для студентов 3 курса ОП "Экономика" (ФЭН, исследовательский поток)" и ОП "Экономика и анализ данных" (Прикладная математика и информатика, ФЭН/ФКН)"<br />
<br />
==== Официальная программа курса: ==== <br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897077 Официальная программа курса "Эконометрика 1 (углубленный курс)"]<br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897093 Официальная программа курса "Эконометрика 2 (углубленный курс)"]<br />
<br />
==== Курс в ЛМС: ==== <br />
*[https://edu.hse.ru/course/view.php?id=251275 "Эконометрика 1 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
*[https://edu.hse.ru/course/view.php?id=264874 "Эконометрика 2 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
<br />
==== Преподаватели: ====<br />
* Лектор: [https://www.hse.ru/staff/evakulenko Елена Сергеевна Вакуленко] evakulenko@hse.ru<br />
* Семинарист: [https://www.hse.ru/org/persons/208518670 Полина Вячеславовна Погорелова] pvpogorelova@hse.ru<br />
* Учебные ассистенты: Бахишев Никита, Будылин Александр, Мирзоева Алина, Чуйкин Никита<br />
<br />
==== Формула оценивания: ==== <br />
* Оценка за курс "Эконометрика 1 (углубленный курс)" = 0.1 * Домашнее задание + 0.3 * Контрольная работа + 0.2 * Проверочные работы на лекциях и семинарах + 0.4 * Экзамен<br />
<br />
== Дополнительные материалы к курсу ==<br />
* [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].<br />
<br />
<br />
Нажми "развернуть", чтобы увидеть ещё больше! - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 🡣<br />
<div class="mw-collapsible mw-collapsed" style="width:1000px; overflow: hidden;"><br />
* 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.<br />
* [https://www.schmidheiny.name/teaching/shortguides.htm Kurt Schmidheiny, Short guides in Econometrics]<br />
* [https://otexts.com/fpp3/ Rob Hyndman, Forecasting principles and practices]<br />
* [https://arxiv.org/abs/1411.5279 Tim Hesterberg, What teachers should know about bootstrap?]<br />
* [https://books.econ.msu.ru/Introduction-to-Econometrics/ Дружелюбная эконометрика]<br />
* Никита Артамонов, [http://img1.liveinternet.ru/images/attach/c/2//3833/3833271_econometrics.pdf Введение в эконометрику]<br />
* Кирилл Фурманов, [http://www.hse.ru/org/persons/503346#other сборник задач на личной страничке]<br />
* онлайн курс по метрике на [https://openedu.ru/course/hse/METRIX/ openedu]<br />
* универсиада мгу [https://new.universiade-ecm.com/ по эконометрике]<br />
* Michael Creel, [https://github.com/mcreel/Econometrics Econometrics] и [https://github.com/mcreel/Econometrics/raw/main/econometrics.pdf pdf]<br />
* Bruce Hansen, [https://www.ssc.wisc.edu/~bhansen/econometrics/ Econometrics]<br />
* 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.<br />
* 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.<br />
* Ruey Tsay [http://faculty.chicagobooth.edu/ruey.tsay/teaching/ teaching page]: его курсы по временным рядам с R<br />
* Kevin Sheppard, [https://www.kevinsheppard.com/teaching/mfe/ Financial Econometrics]: GMM, VaR, многомерная волатильность.<br />
* [https://quantecon.org/ QuantEcon]<br />
* Abdi, Williams, [https://personal.utdallas.edu/~herve/abdi-awPCA2010.pdf PCA]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2017/Rotation/ PCA, rotation]<br />
* Cavanaugh, Neath, [https://iowabiostat.github.io/research-highlights/joe/Cavanaugh_Neath_2019.pdf AIC]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2018/aic-and-bic/ AIC and BIC]<br />
* Matteo Courthoud, [https://towardsdatascience.com/understanding-cuped-a822523641af Understanding CUPED]<br />
</div><br />
==== Таблицы ====<br />
* [https://github.com/bdemeshev/probability_hse_exams/raw/master/tables/tables_all.pdf Таблицы нормального и прочих распределения]<br />
* 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)].<br />
* 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]<br />
<br />
== Проверочные работы ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/demo_24_25.pdf Демонстрационный вариант ПР-1]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/exam_winter.pdf Экзамен]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/razd_material%20(1).pdf Распечатка к экзамену.]<br />
<br />
== Первый семестр. Эконометрика 1 ==<br />
'''Неделя 1. Что такое эконометрика и зачем она нужна?'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01.pdf Семинар 1. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01_sol.pdf Семинар 1. Решение.]<br />
'''Неделя 2. Модель парной регрессии. МНК.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02.pdf Семинар 2. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02_sol.pdf Семинар 2. Решение.]<br />
'''Неделя 3. Модель множественной регрессии.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_03.pdf Семинар 3. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_03_sol.pdf Семинар 3. Решение.]<br />
'''Неделя 4. Модель множественной регрессии.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_04.pdf Семинар 4. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_04_sol.pdf Семинар 4. Решение.]<br />
'''Неделя 5. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_05.pdf Семинар 5. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_05_sol.pdf Семинар 5. Решение.]<br />
'''Неделя 6. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез. Теорема Фриша-Во-Ловелла.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_06.pdf Семинар 6. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_06_sol.pdf Семинар 6. Решение.]<br />
'''Неделя 7. Безусловное прогнозирование.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_07.pdf Семинар 7. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_07_sol.pdf Семинар 7. Решение.]<br />
'''Неделя 8. Фиктивные переменные. Тест Чоу.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08.pdf Семинар 8. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08_sol.pdf Семинар 8. Решение.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08.ipynb Семинар 8. Пример в Python. Фиктивные переменные, обработка выбросов.]<br />
'''Неделя 9. Мультиколлинеарность: диагностика и последствия.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09.pdf Семинар 9. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09_sol.pdf Семинар 9. Решение.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09.ipynb Семинар 9. Пример в Python.]<br />
'''Неделя 10. Мультиколлинеарность: метод главных компонент (PCA).'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_10.pdf Семинар 10. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_10_sol.pdf Семинар 10. Решение.]<br />
'''Неделя 11. Гетероскедастичность.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_11.pdf Семинар 11. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_11_sol.pdf Семинар 11. Решение.]<br />
'''Неделя 12. Ошибки спецификации.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_12.pdf Семинар 12. Задания.]<br />
'''Неделя 13. Выбор функциональной зависимости.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_13.pdf Семинар 13. Задания.]<br />
*[https://colab.research.google.com/github/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_13.ipynb Семианр 13. Пример в Python.]<br />
'''Неделя 14. Эндогенность.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_14.pdf Семинар 14. Задания.]<br />
<br />
== Второй семестр. Эконометрика 2 ==<br />
'''Неделя 15. Эндогенность. Продолжение.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_15.pdf Семинар 15. Задания.]<br />
*[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.]<br />
'''Неделя 16. Оценка эффекта воздействия. ATE. DiD.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_16.pdf Семинар 16. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_16_sol.pdf Семинар 16. Решение.]<br />
'''Неделя 17. Оценка эффекта воздействия. LATE.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_17_sol.pdf Семинар 17. Решение.]<br />
'''Неделя 18. Разрывный регрессионный дизайн.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/RDD.ipynb Семинар 18. Практические примеры.]<br />
'''Неделя 19. Системы регрессионных уравнений. SUR, SEM. Способы оценивания: FGLS, ILS.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_19.pdf Семинар 19. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_19_sol.pdf Семинар 19. Решение.]<br />
'''Семинар 20. Системы регрессионных уравнений. SEM. Идентификация. Способы оценивания: 2SLS, 3 SLS.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_slides.pdf Примеры на индетификацию систем.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_20.pdf Семинар 20. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_20_sol.pdf Семинар 20. Решение.]<br />
'''Семинар 21. Метод максимального правдоподобия. Тесты LR, LM, Wald.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_21.pdf Семинар 21. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_21_sol_1.pdf Семинар 21. Решение задачи 1.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_21_presentation.pdf Семинар 21. Решение задачи 2.]<br />
'''Семинар 22.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_22.pdf Семинар 22. Задания.]<br />
'''Семинар 23. Модели бинарного выбора.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_23.pdf Семинар 23. Задания.]<br />
<br />
== Подборка задач для самостоятельного решения ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_1.pdf Подборка 1.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_02.pdf Подборка 2.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_03.pdf Подборка 3.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_04.pdf Подборка 4.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_05.pdf Подборка 5.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_06.pdf Подборка 6.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_07.pdf Подборка 7.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_08.pdf Подборка 8.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_09.pdf Подборка 9.]</div>
Polina
https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Econ_metrics_2025-26&diff=95811
Econ metrics 2025-26
2026-03-16T10:33:11Z
<p>Polina: /* Второй семестр. Эконометрика 2 */</p>
<hr />
<div>== Общая информация ==<br />
<br />
Курс предназначен для студентов 3 курса ОП "Экономика" (ФЭН, исследовательский поток)" и ОП "Экономика и анализ данных" (Прикладная математика и информатика, ФЭН/ФКН)"<br />
<br />
==== Официальная программа курса: ==== <br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897077 Официальная программа курса "Эконометрика 1 (углубленный курс)"]<br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897093 Официальная программа курса "Эконометрика 2 (углубленный курс)"]<br />
<br />
==== Курс в ЛМС: ==== <br />
*[https://edu.hse.ru/course/view.php?id=251275 "Эконометрика 1 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
*[https://edu.hse.ru/course/view.php?id=264874 "Эконометрика 2 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
<br />
==== Преподаватели: ====<br />
* Лектор: [https://www.hse.ru/staff/evakulenko Елена Сергеевна Вакуленко] evakulenko@hse.ru<br />
* Семинарист: [https://www.hse.ru/org/persons/208518670 Полина Вячеславовна Погорелова] pvpogorelova@hse.ru<br />
* Учебные ассистенты: Бахишев Никита, Будылин Александр, Мирзоева Алина, Чуйкин Никита<br />
<br />
==== Формула оценивания: ==== <br />
* Оценка за курс "Эконометрика 1 (углубленный курс)" = 0.1 * Домашнее задание + 0.3 * Контрольная работа + 0.2 * Проверочные работы на лекциях и семинарах + 0.4 * Экзамен<br />
<br />
== Дополнительные материалы к курсу ==<br />
* [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].<br />
<br />
<br />
Нажми "развернуть", чтобы увидеть ещё больше! - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 🡣<br />
<div class="mw-collapsible mw-collapsed" style="width:1000px; overflow: hidden;"><br />
* 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.<br />
* [https://www.schmidheiny.name/teaching/shortguides.htm Kurt Schmidheiny, Short guides in Econometrics]<br />
* [https://otexts.com/fpp3/ Rob Hyndman, Forecasting principles and practices]<br />
* [https://arxiv.org/abs/1411.5279 Tim Hesterberg, What teachers should know about bootstrap?]<br />
* [https://books.econ.msu.ru/Introduction-to-Econometrics/ Дружелюбная эконометрика]<br />
* Никита Артамонов, [http://img1.liveinternet.ru/images/attach/c/2//3833/3833271_econometrics.pdf Введение в эконометрику]<br />
* Кирилл Фурманов, [http://www.hse.ru/org/persons/503346#other сборник задач на личной страничке]<br />
* онлайн курс по метрике на [https://openedu.ru/course/hse/METRIX/ openedu]<br />
* универсиада мгу [https://new.universiade-ecm.com/ по эконометрике]<br />
* Michael Creel, [https://github.com/mcreel/Econometrics Econometrics] и [https://github.com/mcreel/Econometrics/raw/main/econometrics.pdf pdf]<br />
* Bruce Hansen, [https://www.ssc.wisc.edu/~bhansen/econometrics/ Econometrics]<br />
* 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.<br />
* 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.<br />
* Ruey Tsay [http://faculty.chicagobooth.edu/ruey.tsay/teaching/ teaching page]: его курсы по временным рядам с R<br />
* Kevin Sheppard, [https://www.kevinsheppard.com/teaching/mfe/ Financial Econometrics]: GMM, VaR, многомерная волатильность.<br />
* [https://quantecon.org/ QuantEcon]<br />
* Abdi, Williams, [https://personal.utdallas.edu/~herve/abdi-awPCA2010.pdf PCA]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2017/Rotation/ PCA, rotation]<br />
* Cavanaugh, Neath, [https://iowabiostat.github.io/research-highlights/joe/Cavanaugh_Neath_2019.pdf AIC]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2018/aic-and-bic/ AIC and BIC]<br />
* Matteo Courthoud, [https://towardsdatascience.com/understanding-cuped-a822523641af Understanding CUPED]<br />
</div><br />
==== Таблицы ====<br />
* [https://github.com/bdemeshev/probability_hse_exams/raw/master/tables/tables_all.pdf Таблицы нормального и прочих распределения]<br />
* 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)].<br />
* 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]<br />
<br />
== Проверочные работы ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/demo_24_25.pdf Демонстрационный вариант ПР-1]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/exam_winter.pdf Экзамен]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/razd_material%20(1).pdf Распечатка к экзамену.]<br />
<br />
== Первый семестр. Эконометрика 1 ==<br />
'''Неделя 1. Что такое эконометрика и зачем она нужна?'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01.pdf Семинар 1. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01_sol.pdf Семинар 1. Решение.]<br />
'''Неделя 2. Модель парной регрессии. МНК.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02.pdf Семинар 2. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02_sol.pdf Семинар 2. Решение.]<br />
'''Неделя 3. Модель множественной регрессии.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_03.pdf Семинар 3. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_03_sol.pdf Семинар 3. Решение.]<br />
'''Неделя 4. Модель множественной регрессии.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_04.pdf Семинар 4. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_04_sol.pdf Семинар 4. Решение.]<br />
'''Неделя 5. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_05.pdf Семинар 5. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_05_sol.pdf Семинар 5. Решение.]<br />
'''Неделя 6. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез. Теорема Фриша-Во-Ловелла.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_06.pdf Семинар 6. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_06_sol.pdf Семинар 6. Решение.]<br />
'''Неделя 7. Безусловное прогнозирование.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_07.pdf Семинар 7. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_07_sol.pdf Семинар 7. Решение.]<br />
'''Неделя 8. Фиктивные переменные. Тест Чоу.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08.pdf Семинар 8. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08_sol.pdf Семинар 8. Решение.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08.ipynb Семинар 8. Пример в Python. Фиктивные переменные, обработка выбросов.]<br />
'''Неделя 9. Мультиколлинеарность: диагностика и последствия.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09.pdf Семинар 9. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09_sol.pdf Семинар 9. Решение.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09.ipynb Семинар 9. Пример в Python.]<br />
'''Неделя 10. Мультиколлинеарность: метод главных компонент (PCA).'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_10.pdf Семинар 10. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_10_sol.pdf Семинар 10. Решение.]<br />
'''Неделя 11. Гетероскедастичность.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_11.pdf Семинар 11. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_11_sol.pdf Семинар 11. Решение.]<br />
'''Неделя 12. Ошибки спецификации.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_12.pdf Семинар 12. Задания.]<br />
'''Неделя 13. Выбор функциональной зависимости.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_13.pdf Семинар 13. Задания.]<br />
*[https://colab.research.google.com/github/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_13.ipynb Семианр 13. Пример в Python.]<br />
'''Неделя 14. Эндогенность.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_14.pdf Семинар 14. Задания.]<br />
<br />
== Второй семестр. Эконометрика 2 ==<br />
'''Неделя 15. Эндогенность. Продолжение.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_15.pdf Семинар 15. Задания.]<br />
*[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.]<br />
'''Неделя 16. Оценка эффекта воздействия. ATE. DiD.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_16.pdf Семинар 16. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_16_sol.pdf Семинар 16. Решение.]<br />
'''Неделя 17. Оценка эффекта воздействия. LATE.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_17_sol.pdf Семинар 17. Решение.]<br />
'''Неделя 18. Разрывный регрессионный дизайн.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/RDD.ipynb Семинар 18. Практические примеры.]<br />
'''Неделя 19. Системы регрессионных уравнений. SUR, SEM. Способы оценивания: FGLS, ILS.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_19.pdf Семинар 19. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_19_sol.pdf Семинар 19. Решение.]<br />
'''Семинар 20. Системы регрессионных уравнений. SEM. Идентификация. Способы оценивания: 2SLS, 3 SLS.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_slides.pdf Примеры на индетификацию систем.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_20.pdf Семинар 20. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_20_sol.pdf Семинар 20. Решение.]<br />
'''Семинар 21. Метод максимального правдоподобия. Тесты LR, LM, Wald.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_21.pdf Семинар 21. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_21_sol_1.pdf Семинар 21. Решение задачи 1.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_21_presentation.pdf Семинар 21. Решение задачи 2.]<br />
'''Семинар 22.'''<br />
'''Семинар 23. Модели бинарного выбора.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_23.pdf Семинар 23. Задания.]<br />
<br />
== Подборка задач для самостоятельного решения ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_1.pdf Подборка 1.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_02.pdf Подборка 2.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_03.pdf Подборка 3.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_04.pdf Подборка 4.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_05.pdf Подборка 5.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_06.pdf Подборка 6.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_07.pdf Подборка 7.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_08.pdf Подборка 8.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_09.pdf Подборка 9.]</div>
Polina
https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Econ_metrics_2025-26&diff=95738
Econ metrics 2025-26
2026-03-10T10:53:43Z
<p>Polina: </p>
<hr />
<div>== Общая информация ==<br />
<br />
Курс предназначен для студентов 3 курса ОП "Экономика" (ФЭН, исследовательский поток)" и ОП "Экономика и анализ данных" (Прикладная математика и информатика, ФЭН/ФКН)"<br />
<br />
==== Официальная программа курса: ==== <br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897077 Официальная программа курса "Эконометрика 1 (углубленный курс)"]<br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897093 Официальная программа курса "Эконометрика 2 (углубленный курс)"]<br />
<br />
==== Курс в ЛМС: ==== <br />
*[https://edu.hse.ru/course/view.php?id=251275 "Эконометрика 1 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
*[https://edu.hse.ru/course/view.php?id=264874 "Эконометрика 2 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
<br />
==== Преподаватели: ====<br />
* Лектор: [https://www.hse.ru/staff/evakulenko Елена Сергеевна Вакуленко] evakulenko@hse.ru<br />
* Семинарист: [https://www.hse.ru/org/persons/208518670 Полина Вячеславовна Погорелова] pvpogorelova@hse.ru<br />
* Учебные ассистенты: Бахишев Никита, Будылин Александр, Мирзоева Алина, Чуйкин Никита<br />
<br />
==== Формула оценивания: ==== <br />
* Оценка за курс "Эконометрика 1 (углубленный курс)" = 0.1 * Домашнее задание + 0.3 * Контрольная работа + 0.2 * Проверочные работы на лекциях и семинарах + 0.4 * Экзамен<br />
<br />
== Дополнительные материалы к курсу ==<br />
* [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].<br />
<br />
<br />
Нажми "развернуть", чтобы увидеть ещё больше! - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 🡣<br />
<div class="mw-collapsible mw-collapsed" style="width:1000px; overflow: hidden;"><br />
* 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.<br />
* [https://www.schmidheiny.name/teaching/shortguides.htm Kurt Schmidheiny, Short guides in Econometrics]<br />
* [https://otexts.com/fpp3/ Rob Hyndman, Forecasting principles and practices]<br />
* [https://arxiv.org/abs/1411.5279 Tim Hesterberg, What teachers should know about bootstrap?]<br />
* [https://books.econ.msu.ru/Introduction-to-Econometrics/ Дружелюбная эконометрика]<br />
* Никита Артамонов, [http://img1.liveinternet.ru/images/attach/c/2//3833/3833271_econometrics.pdf Введение в эконометрику]<br />
* Кирилл Фурманов, [http://www.hse.ru/org/persons/503346#other сборник задач на личной страничке]<br />
* онлайн курс по метрике на [https://openedu.ru/course/hse/METRIX/ openedu]<br />
* универсиада мгу [https://new.universiade-ecm.com/ по эконометрике]<br />
* Michael Creel, [https://github.com/mcreel/Econometrics Econometrics] и [https://github.com/mcreel/Econometrics/raw/main/econometrics.pdf pdf]<br />
* Bruce Hansen, [https://www.ssc.wisc.edu/~bhansen/econometrics/ Econometrics]<br />
* 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.<br />
* 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.<br />
* Ruey Tsay [http://faculty.chicagobooth.edu/ruey.tsay/teaching/ teaching page]: его курсы по временным рядам с R<br />
* Kevin Sheppard, [https://www.kevinsheppard.com/teaching/mfe/ Financial Econometrics]: GMM, VaR, многомерная волатильность.<br />
* [https://quantecon.org/ QuantEcon]<br />
* Abdi, Williams, [https://personal.utdallas.edu/~herve/abdi-awPCA2010.pdf PCA]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2017/Rotation/ PCA, rotation]<br />
* Cavanaugh, Neath, [https://iowabiostat.github.io/research-highlights/joe/Cavanaugh_Neath_2019.pdf AIC]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2018/aic-and-bic/ AIC and BIC]<br />
* Matteo Courthoud, [https://towardsdatascience.com/understanding-cuped-a822523641af Understanding CUPED]<br />
</div><br />
==== Таблицы ====<br />
* [https://github.com/bdemeshev/probability_hse_exams/raw/master/tables/tables_all.pdf Таблицы нормального и прочих распределения]<br />
* 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)].<br />
* 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]<br />
<br />
== Проверочные работы ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/demo_24_25.pdf Демонстрационный вариант ПР-1]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/exam_winter.pdf Экзамен]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/razd_material%20(1).pdf Распечатка к экзамену.]<br />
<br />
== Первый семестр. Эконометрика 1 ==<br />
'''Неделя 1. Что такое эконометрика и зачем она нужна?'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01.pdf Семинар 1. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01_sol.pdf Семинар 1. Решение.]<br />
'''Неделя 2. Модель парной регрессии. МНК.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02.pdf Семинар 2. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02_sol.pdf Семинар 2. Решение.]<br />
'''Неделя 3. Модель множественной регрессии.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_03.pdf Семинар 3. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_03_sol.pdf Семинар 3. Решение.]<br />
'''Неделя 4. Модель множественной регрессии.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_04.pdf Семинар 4. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_04_sol.pdf Семинар 4. Решение.]<br />
'''Неделя 5. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_05.pdf Семинар 5. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_05_sol.pdf Семинар 5. Решение.]<br />
'''Неделя 6. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез. Теорема Фриша-Во-Ловелла.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_06.pdf Семинар 6. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_06_sol.pdf Семинар 6. Решение.]<br />
'''Неделя 7. Безусловное прогнозирование.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_07.pdf Семинар 7. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_07_sol.pdf Семинар 7. Решение.]<br />
'''Неделя 8. Фиктивные переменные. Тест Чоу.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08.pdf Семинар 8. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08_sol.pdf Семинар 8. Решение.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08.ipynb Семинар 8. Пример в Python. Фиктивные переменные, обработка выбросов.]<br />
'''Неделя 9. Мультиколлинеарность: диагностика и последствия.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09.pdf Семинар 9. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09_sol.pdf Семинар 9. Решение.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09.ipynb Семинар 9. Пример в Python.]<br />
'''Неделя 10. Мультиколлинеарность: метод главных компонент (PCA).'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_10.pdf Семинар 10. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_10_sol.pdf Семинар 10. Решение.]<br />
'''Неделя 11. Гетероскедастичность.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_11.pdf Семинар 11. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_11_sol.pdf Семинар 11. Решение.]<br />
'''Неделя 12. Ошибки спецификации.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_12.pdf Семинар 12. Задания.]<br />
'''Неделя 13. Выбор функциональной зависимости.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_13.pdf Семинар 13. Задания.]<br />
*[https://colab.research.google.com/github/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_13.ipynb Семианр 13. Пример в Python.]<br />
'''Неделя 14. Эндогенность.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_14.pdf Семинар 14. Задания.]<br />
<br />
== Второй семестр. Эконометрика 2 ==<br />
'''Неделя 15. Эндогенность. Продолжение.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_15.pdf Семинар 15. Задания.]<br />
*[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.]<br />
'''Неделя 16. Оценка эффекта воздействия. ATE. DiD.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_16.pdf Семинар 16. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_16_sol.pdf Семинар 16. Решение.]<br />
'''Неделя 17. Оценка эффекта воздействия. LATE.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_17_sol.pdf Семинар 17. Решение.]<br />
'''Неделя 18. Разрывный регрессионный дизайн.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/RDD.ipynb Семинар 18. Практические примеры.]<br />
'''Неделя 19. Системы регрессионных уравнений. SUR, SEM. Способы оценивания: FGLS, ILS.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_19.pdf Семинар 19. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_19_sol.pdf Семинар 19. Решение.]<br />
'''Семинар 20. Системы регрессионных уравнений. SEM. Идентификация. Способы оценивания: 2SLS, 3 SLS.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_slides.pdf Примеры на индетификацию систем.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_20.pdf Семинар 20. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_20_sol.pdf Семинар 20. Решение.]<br />
'''Семинар 21. Метод максимального правдоподобия. Тесты LR, LM, Wald.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_21.pdf Семинар 21. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_21_sol_1.pdf Семинар 21. Решение задачи 1.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_21_presentation.pdf Семинар 21. Решение задачи 2.]<br />
<br />
== Подборка задач для самостоятельного решения ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_1.pdf Подборка 1.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_02.pdf Подборка 2.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_03.pdf Подборка 3.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_04.pdf Подборка 4.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_05.pdf Подборка 5.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_06.pdf Подборка 6.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_07.pdf Подборка 7.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_08.pdf Подборка 8.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_09.pdf Подборка 9.]</div>
Polina
https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Smef_metrics_2025-26&diff=95668
Smef metrics 2025-26
2026-03-04T10:56:43Z
<p>Polina: </p>
<hr />
<div>== Общая информация ==<br />
<br />
Курс в ЛМС: [https://edu.hse.ru/course/view.php?id=266086]<br />
<br />
[https://www.hse.ru/edu/courses/1048970813 Официальная программа]<br />
<br />
Лектор: [https://www.hse.ru/org/persons/42727 Пересецкий Анатолий Абрамович]<br />
<br />
Семинарист: [https://www.hse.ru/org/persons/208518670 Погорелова Полина Вячеславовна]<br />
<br />
Учебный ассистент: Адила Ахмедова (Akhmedova.A.A@hse.ru)<br />
<br />
Оценка = 0.1 * Домашние задания и самостоятельные работы + 0.1 * Контрольная работа №1 + 0.6 * Контрольная работа №2 + 0.2 * Проект (самостоятельное прикладное эконометрическое исследование).<br />
<br />
Контрольная работа 2 является блокирующей. Минимальный балл – 25.<br />
<br />
Литература: [https://disk.360.yandex.ru/d/KRBKNfM_bo_TNA]<br />
<br />
Stata на Windows: [https://disk.yandex.ru/d/1VC8xvfHw2ByRg]<br />
<br />
Stata на Mac: [https://disk.yandex.ru/d/fYalxTYgV1wjTg]<br />
<br />
== Модуль 3-4 ==<br />
'''Неделя 1. Модель множественной регресии.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_24_25/blob/main/smef_01.pdf Семинар 1. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_24_25/blob/main/smef_01_ws.pdf Семинар 1. Решение задач 1-3.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_24_25/blob/main/%D0%A1%D0%B5%D0%BC%D0%B8%D0%BD%D0%B0%D1%80%201.%20%D0%A0%D0%B5%D1%88%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%20%D0%B7%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%204-5.pdf Семинар 1. Решение задач 4-5.]<br />
'''Неделя 2. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_24_25/blob/main/smef_02.pdf Семинар 2. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_24_25/blob/main/smef_02_sol.pdf Семинар 2. Решение.]<br />
'''Неделя 3. Модель множественной регрессии. Спецификация модели, гетероскедастичность.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_24_25/blob/main/sem_3.pdf Семинар 3. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_25_26/blob/main/smef_03_sol.pdf Семинар 3. Решение.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_24_25/blob/main/smef_03.do Семинар 3. Do-file.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_24_25/blob/main/data_flats.xlsx Данные data_flats.xlsx.]<br />
'''Неделя 4. Эндогенность.'''<br />
*[Обсуждали теорию.]<br />
'''Неделя 5. Эндогенность (продолжение). Модели бинарного и упорядоченного выбора.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_25_26/blob/main/smef_05.pdf Семинар 5. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_25_26/blob/main/smef_05_sol.pdf Семинар 5. Решение.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_25_26/blob/main/smef_05.do Семинар 5. Do-file.]<br />
'''Неделя 6. Модель множественного выбора. Пуассоновская регрессия.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_25_26/blob/main/smef_06.pdf Семинар 6. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_25_26/blob/main/smef_06.do Семинар 6. Do-file.]<br />
'''Неделя 7. Модели цензуированных и усеченных данных.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_25_26/blob/main/smef_07.pdf Семинар 7. Задания.]</div>
Polina
https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Econ_metrics_2025-26&diff=95606
Econ metrics 2025-26
2026-02-28T15:23:02Z
<p>Polina: /* Второй семестр. Эконометрика 2 */</p>
<hr />
<div>== Общая информация ==<br />
<br />
Курс предназначен для студентов 3 курса ОП "Экономика" (ФЭН, исследовательский поток)" и ОП "Экономика и анализ данных" (Прикладная математика и информатика, ФЭН/ФКН)"<br />
<br />
==== Официальная программа курса: ==== <br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897077 Официальная программа курса "Эконометрика 1 (углубленный курс)"]<br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897093 Официальная программа курса "Эконометрика 2 (углубленный курс)"]<br />
<br />
==== Курс в ЛМС: ==== <br />
*[https://edu.hse.ru/course/view.php?id=251275 "Эконометрика 1 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
*[https://edu.hse.ru/course/view.php?id=264874 "Эконометрика 2 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
<br />
==== Преподаватели: ====<br />
* Лектор: [https://www.hse.ru/staff/evakulenko Елена Сергеевна Вакуленко] evakulenko@hse.ru<br />
* Семинарист: [https://www.hse.ru/org/persons/208518670 Полина Вячеславовна Погорелова] pvpogorelova@hse.ru<br />
* Учебные ассистенты: Бахишев Никита, Будылин Александр, Мирзоева Алина, Чуйкин Никита<br />
<br />
==== Формула оценивания: ==== <br />
* Оценка за курс "Эконометрика 1 (углубленный курс)" = 0.1 * Домашнее задание + 0.3 * Контрольная работа + 0.2 * Проверочные работы на лекциях и семинарах + 0.4 * Экзамен<br />
<br />
== Дополнительные материалы к курсу ==<br />
* [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].<br />
<br />
<br />
Нажми "развернуть", чтобы увидеть ещё больше! - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 🡣<br />
<div class="mw-collapsible mw-collapsed" style="width:1000px; overflow: hidden;"><br />
* 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.<br />
* [https://www.schmidheiny.name/teaching/shortguides.htm Kurt Schmidheiny, Short guides in Econometrics]<br />
* [https://otexts.com/fpp3/ Rob Hyndman, Forecasting principles and practices]<br />
* [https://arxiv.org/abs/1411.5279 Tim Hesterberg, What teachers should know about bootstrap?]<br />
* [https://books.econ.msu.ru/Introduction-to-Econometrics/ Дружелюбная эконометрика]<br />
* Никита Артамонов, [http://img1.liveinternet.ru/images/attach/c/2//3833/3833271_econometrics.pdf Введение в эконометрику]<br />
* Кирилл Фурманов, [http://www.hse.ru/org/persons/503346#other сборник задач на личной страничке]<br />
* онлайн курс по метрике на [https://openedu.ru/course/hse/METRIX/ openedu]<br />
* универсиада мгу [https://new.universiade-ecm.com/ по эконометрике]<br />
* Michael Creel, [https://github.com/mcreel/Econometrics Econometrics] и [https://github.com/mcreel/Econometrics/raw/main/econometrics.pdf pdf]<br />
* Bruce Hansen, [https://www.ssc.wisc.edu/~bhansen/econometrics/ Econometrics]<br />
* 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.<br />
* 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.<br />
* Ruey Tsay [http://faculty.chicagobooth.edu/ruey.tsay/teaching/ teaching page]: его курсы по временным рядам с R<br />
* Kevin Sheppard, [https://www.kevinsheppard.com/teaching/mfe/ Financial Econometrics]: GMM, VaR, многомерная волатильность.<br />
* [https://quantecon.org/ QuantEcon]<br />
* Abdi, Williams, [https://personal.utdallas.edu/~herve/abdi-awPCA2010.pdf PCA]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2017/Rotation/ PCA, rotation]<br />
* Cavanaugh, Neath, [https://iowabiostat.github.io/research-highlights/joe/Cavanaugh_Neath_2019.pdf AIC]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2018/aic-and-bic/ AIC and BIC]<br />
* Matteo Courthoud, [https://towardsdatascience.com/understanding-cuped-a822523641af Understanding CUPED]<br />
</div><br />
==== Таблицы ====<br />
* [https://github.com/bdemeshev/probability_hse_exams/raw/master/tables/tables_all.pdf Таблицы нормального и прочих распределения]<br />
* 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)].<br />
* 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]<br />
<br />
== Проверочные работы ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/demo_24_25.pdf Демонстрационный вариант ПР-1]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/exam_winter.pdf Экзамен]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/razd_material%20(1).pdf Распечатка к экзамену.]<br />
<br />
== Первый семестр. Эконометрика 1 ==<br />
'''Неделя 1. Что такое эконометрика и зачем она нужна?'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01.pdf Семинар 1. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01_sol.pdf Семинар 1. Решение.]<br />
'''Неделя 2. Модель парной регрессии. МНК.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02.pdf Семинар 2. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02_sol.pdf Семинар 2. Решение.]<br />
'''Неделя 3. Модель множественной регрессии.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_03.pdf Семинар 3. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_03_sol.pdf Семинар 3. Решение.]<br />
'''Неделя 4. Модель множественной регрессии.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_04.pdf Семинар 4. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_04_sol.pdf Семинар 4. Решение.]<br />
'''Неделя 5. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_05.pdf Семинар 5. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_05_sol.pdf Семинар 5. Решение.]<br />
'''Неделя 6. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез. Теорема Фриша-Во-Ловелла.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_06.pdf Семинар 6. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_06_sol.pdf Семинар 6. Решение.]<br />
'''Неделя 7. Безусловное прогнозирование.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_07.pdf Семинар 7. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_07_sol.pdf Семинар 7. Решение.]<br />
'''Неделя 8. Фиктивные переменные. Тест Чоу.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08.pdf Семинар 8. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08_sol.pdf Семинар 8. Решение.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08.ipynb Семинар 8. Пример в Python. Фиктивные переменные, обработка выбросов.]<br />
'''Неделя 9. Мультиколлинеарность: диагностика и последствия.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09.pdf Семинар 9. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09_sol.pdf Семинар 9. Решение.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09.ipynb Семинар 9. Пример в Python.]<br />
'''Неделя 10. Мультиколлинеарность: метод главных компонент (PCA).'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_10.pdf Семинар 10. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_10_sol.pdf Семинар 10. Решение.]<br />
'''Неделя 11. Гетероскедастичность.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_11.pdf Семинар 11. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_11_sol.pdf Семинар 11. Решение.]<br />
'''Неделя 12. Ошибки спецификации.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_12.pdf Семинар 12. Задания.]<br />
'''Неделя 13. Выбор функциональной зависимости.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_13.pdf Семинар 13. Задания.]<br />
*[https://colab.research.google.com/github/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_13.ipynb Семианр 13. Пример в Python.]<br />
'''Неделя 14. Эндогенность.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_14.pdf Семинар 14. Задания.]<br />
<br />
== Второй семестр. Эконометрика 2 ==<br />
'''Неделя 15. Эндогенность. Продолжение.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_15.pdf Семинар 15. Задания.]<br />
*[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.]<br />
'''Неделя 16. Оценка эффекта воздействия. ATE. DiD.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_16.pdf Семинар 16. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_16_sol.pdf Семинар 16. Решение.]<br />
'''Неделя 17. Оценка эффекта воздействия. LATE.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_17_sol.pdf Семинар 17. Решение.]<br />
'''Неделя 18. Разрывный регрессионный дизайн.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/RDD.ipynb Семинар 18. Практические примеры.]<br />
'''Неделя 19. Системы регрессионных уравнений. SUR, SEM. Способы оценивания: FGLS, ILS.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_19.pdf Семинар 19. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_19_sol.pdf Семинар 19. Решение.]<br />
'''Семинар 20. Системы регрессионных уравнений. SEM. Идентификация. Способы оценивания: 2SLS, 3 SLS.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_slides.pdf Примеры на индетификацию систем.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_20.pdf Семинар 20. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_20_sol.pdf Семинар 20. Решение.]<br />
'''Семинар 21. Метод максимального правдоподобия. Тесты LR, LM, Wald.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_21.pdf Семинар 21. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_21_sol_1.pdf Семинар 21. Решение задачи 1.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_21_presentation.pdf Семинар 21. Решение задачи 2.]<br />
<br />
== Подборка задач для самостоятельного решения ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_1.pdf Подборка 1.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_02.pdf Подборка 2.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_03.pdf Подборка 3.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_04.pdf Подборка 4.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_05.pdf Подборка 5.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_06.pdf Подборка 6.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_07.pdf Подборка 7.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_08.pdf Подборка 8.]</div>
Polina
https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Econ_metrics_2025-26&diff=95605
Econ metrics 2025-26
2026-02-28T15:22:06Z
<p>Polina: </p>
<hr />
<div>== Общая информация ==<br />
<br />
Курс предназначен для студентов 3 курса ОП "Экономика" (ФЭН, исследовательский поток)" и ОП "Экономика и анализ данных" (Прикладная математика и информатика, ФЭН/ФКН)"<br />
<br />
==== Официальная программа курса: ==== <br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897077 Официальная программа курса "Эконометрика 1 (углубленный курс)"]<br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897093 Официальная программа курса "Эконометрика 2 (углубленный курс)"]<br />
<br />
==== Курс в ЛМС: ==== <br />
*[https://edu.hse.ru/course/view.php?id=251275 "Эконометрика 1 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
*[https://edu.hse.ru/course/view.php?id=264874 "Эконометрика 2 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
<br />
==== Преподаватели: ====<br />
* Лектор: [https://www.hse.ru/staff/evakulenko Елена Сергеевна Вакуленко] evakulenko@hse.ru<br />
* Семинарист: [https://www.hse.ru/org/persons/208518670 Полина Вячеславовна Погорелова] pvpogorelova@hse.ru<br />
* Учебные ассистенты: Бахишев Никита, Будылин Александр, Мирзоева Алина, Чуйкин Никита<br />
<br />
==== Формула оценивания: ==== <br />
* Оценка за курс "Эконометрика 1 (углубленный курс)" = 0.1 * Домашнее задание + 0.3 * Контрольная работа + 0.2 * Проверочные работы на лекциях и семинарах + 0.4 * Экзамен<br />
<br />
== Дополнительные материалы к курсу ==<br />
* [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].<br />
<br />
<br />
Нажми "развернуть", чтобы увидеть ещё больше! - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 🡣<br />
<div class="mw-collapsible mw-collapsed" style="width:1000px; overflow: hidden;"><br />
* 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.<br />
* [https://www.schmidheiny.name/teaching/shortguides.htm Kurt Schmidheiny, Short guides in Econometrics]<br />
* [https://otexts.com/fpp3/ Rob Hyndman, Forecasting principles and practices]<br />
* [https://arxiv.org/abs/1411.5279 Tim Hesterberg, What teachers should know about bootstrap?]<br />
* [https://books.econ.msu.ru/Introduction-to-Econometrics/ Дружелюбная эконометрика]<br />
* Никита Артамонов, [http://img1.liveinternet.ru/images/attach/c/2//3833/3833271_econometrics.pdf Введение в эконометрику]<br />
* Кирилл Фурманов, [http://www.hse.ru/org/persons/503346#other сборник задач на личной страничке]<br />
* онлайн курс по метрике на [https://openedu.ru/course/hse/METRIX/ openedu]<br />
* универсиада мгу [https://new.universiade-ecm.com/ по эконометрике]<br />
* Michael Creel, [https://github.com/mcreel/Econometrics Econometrics] и [https://github.com/mcreel/Econometrics/raw/main/econometrics.pdf pdf]<br />
* Bruce Hansen, [https://www.ssc.wisc.edu/~bhansen/econometrics/ Econometrics]<br />
* 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.<br />
* 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.<br />
* Ruey Tsay [http://faculty.chicagobooth.edu/ruey.tsay/teaching/ teaching page]: его курсы по временным рядам с R<br />
* Kevin Sheppard, [https://www.kevinsheppard.com/teaching/mfe/ Financial Econometrics]: GMM, VaR, многомерная волатильность.<br />
* [https://quantecon.org/ QuantEcon]<br />
* Abdi, Williams, [https://personal.utdallas.edu/~herve/abdi-awPCA2010.pdf PCA]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2017/Rotation/ PCA, rotation]<br />
* Cavanaugh, Neath, [https://iowabiostat.github.io/research-highlights/joe/Cavanaugh_Neath_2019.pdf AIC]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2018/aic-and-bic/ AIC and BIC]<br />
* Matteo Courthoud, [https://towardsdatascience.com/understanding-cuped-a822523641af Understanding CUPED]<br />
</div><br />
==== Таблицы ====<br />
* [https://github.com/bdemeshev/probability_hse_exams/raw/master/tables/tables_all.pdf Таблицы нормального и прочих распределения]<br />
* 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)].<br />
* 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]<br />
<br />
== Проверочные работы ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/demo_24_25.pdf Демонстрационный вариант ПР-1]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/exam_winter.pdf Экзамен]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/razd_material%20(1).pdf Распечатка к экзамену.]<br />
<br />
== Первый семестр. Эконометрика 1 ==<br />
'''Неделя 1. Что такое эконометрика и зачем она нужна?'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01.pdf Семинар 1. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01_sol.pdf Семинар 1. Решение.]<br />
'''Неделя 2. Модель парной регрессии. МНК.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02.pdf Семинар 2. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02_sol.pdf Семинар 2. Решение.]<br />
'''Неделя 3. Модель множественной регрессии.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_03.pdf Семинар 3. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_03_sol.pdf Семинар 3. Решение.]<br />
'''Неделя 4. Модель множественной регрессии.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_04.pdf Семинар 4. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_04_sol.pdf Семинар 4. Решение.]<br />
'''Неделя 5. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_05.pdf Семинар 5. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_05_sol.pdf Семинар 5. Решение.]<br />
'''Неделя 6. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез. Теорема Фриша-Во-Ловелла.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_06.pdf Семинар 6. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_06_sol.pdf Семинар 6. Решение.]<br />
'''Неделя 7. Безусловное прогнозирование.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_07.pdf Семинар 7. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_07_sol.pdf Семинар 7. Решение.]<br />
'''Неделя 8. Фиктивные переменные. Тест Чоу.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08.pdf Семинар 8. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08_sol.pdf Семинар 8. Решение.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08.ipynb Семинар 8. Пример в Python. Фиктивные переменные, обработка выбросов.]<br />
'''Неделя 9. Мультиколлинеарность: диагностика и последствия.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09.pdf Семинар 9. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09_sol.pdf Семинар 9. Решение.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09.ipynb Семинар 9. Пример в Python.]<br />
'''Неделя 10. Мультиколлинеарность: метод главных компонент (PCA).'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_10.pdf Семинар 10. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_10_sol.pdf Семинар 10. Решение.]<br />
'''Неделя 11. Гетероскедастичность.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_11.pdf Семинар 11. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_11_sol.pdf Семинар 11. Решение.]<br />
'''Неделя 12. Ошибки спецификации.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_12.pdf Семинар 12. Задания.]<br />
'''Неделя 13. Выбор функциональной зависимости.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_13.pdf Семинар 13. Задания.]<br />
*[https://colab.research.google.com/github/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_13.ipynb Семианр 13. Пример в Python.]<br />
'''Неделя 14. Эндогенность.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_14.pdf Семинар 14. Задания.]<br />
<br />
== Второй семестр. Эконометрика 2 ==<br />
'''Неделя 15. Эндогенность. Продолжение.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_15.pdf Семинар 15. Задания.]<br />
*[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.]<br />
'''Неделя 16. Оценка эффекта воздействия. ATE. DiD.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_16.pdf Семинар 16. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_16_sol.pdf Семинар 16. Решение.]<br />
'''Неделя 17. Оценка эффекта воздействия. LATE.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_17_sol.pdf Семинар 17. Решение.]<br />
'''Неделя 18. Разрывный регрессионный дизайн.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/RDD.ipynb Семинар 18. Практические примеры.]<br />
'''Неделя 19. Системы регрессионных уравнений. SUR, SEM. Способы оценивания: FGLS, ILS.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_19.pdf Семинар 19. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_19_sol.pdf Семинар 19. Решение.]<br />
'''Семинар 20. Системы регрессионных уравнений. SEM. Идентификация. Способы оценивания: 2SLS, 3 SLS.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_slides.pdf Примеры на индетификацию систем.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_20.pdf Семинар 20. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_20_sol.pdf Семинар 20. Решение.]<br />
'''Семинар 21. Метод максимального правдоподобия. Тесты LR, LM, Wald.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_21.pdf Семинар 21. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_21_sol_1.pdf Семинар 21. Решение задачи 1.<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_21_presentation.pdf Семинар 21. Решение задачи 2.]<br />
<br />
== Подборка задач для самостоятельного решения ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_1.pdf Подборка 1.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_02.pdf Подборка 2.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_03.pdf Подборка 3.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_04.pdf Подборка 4.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_05.pdf Подборка 5.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_06.pdf Подборка 6.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_07.pdf Подборка 7.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_08.pdf Подборка 8.]</div>
Polina
https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Econ_metrics_2025-26&diff=95603
Econ metrics 2025-26
2026-02-28T15:05:21Z
<p>Polina: </p>
<hr />
<div>== Общая информация ==<br />
<br />
Курс предназначен для студентов 3 курса ОП "Экономика" (ФЭН, исследовательский поток)" и ОП "Экономика и анализ данных" (Прикладная математика и информатика, ФЭН/ФКН)"<br />
<br />
==== Официальная программа курса: ==== <br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897077 Официальная программа курса "Эконометрика 1 (углубленный курс)"]<br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897093 Официальная программа курса "Эконометрика 2 (углубленный курс)"]<br />
<br />
==== Курс в ЛМС: ==== <br />
*[https://edu.hse.ru/course/view.php?id=251275 "Эконометрика 1 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
*[https://edu.hse.ru/course/view.php?id=264874 "Эконометрика 2 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
<br />
==== Преподаватели: ====<br />
* Лектор: [https://www.hse.ru/staff/evakulenko Елена Сергеевна Вакуленко] evakulenko@hse.ru<br />
* Семинарист: [https://www.hse.ru/org/persons/208518670 Полина Вячеславовна Погорелова] pvpogorelova@hse.ru<br />
* Учебные ассистенты: Бахишев Никита, Будылин Александр, Мирзоева Алина, Чуйкин Никита<br />
<br />
==== Формула оценивания: ==== <br />
* Оценка за курс "Эконометрика 1 (углубленный курс)" = 0.1 * Домашнее задание + 0.3 * Контрольная работа + 0.2 * Проверочные работы на лекциях и семинарах + 0.4 * Экзамен<br />
<br />
== Дополнительные материалы к курсу ==<br />
* [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].<br />
<br />
<br />
Нажми "развернуть", чтобы увидеть ещё больше! - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 🡣<br />
<div class="mw-collapsible mw-collapsed" style="width:1000px; overflow: hidden;"><br />
* 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.<br />
* [https://www.schmidheiny.name/teaching/shortguides.htm Kurt Schmidheiny, Short guides in Econometrics]<br />
* [https://otexts.com/fpp3/ Rob Hyndman, Forecasting principles and practices]<br />
* [https://arxiv.org/abs/1411.5279 Tim Hesterberg, What teachers should know about bootstrap?]<br />
* [https://books.econ.msu.ru/Introduction-to-Econometrics/ Дружелюбная эконометрика]<br />
* Никита Артамонов, [http://img1.liveinternet.ru/images/attach/c/2//3833/3833271_econometrics.pdf Введение в эконометрику]<br />
* Кирилл Фурманов, [http://www.hse.ru/org/persons/503346#other сборник задач на личной страничке]<br />
* онлайн курс по метрике на [https://openedu.ru/course/hse/METRIX/ openedu]<br />
* универсиада мгу [https://new.universiade-ecm.com/ по эконометрике]<br />
* Michael Creel, [https://github.com/mcreel/Econometrics Econometrics] и [https://github.com/mcreel/Econometrics/raw/main/econometrics.pdf pdf]<br />
* Bruce Hansen, [https://www.ssc.wisc.edu/~bhansen/econometrics/ Econometrics]<br />
* 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.<br />
* 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.<br />
* Ruey Tsay [http://faculty.chicagobooth.edu/ruey.tsay/teaching/ teaching page]: его курсы по временным рядам с R<br />
* Kevin Sheppard, [https://www.kevinsheppard.com/teaching/mfe/ Financial Econometrics]: GMM, VaR, многомерная волатильность.<br />
* [https://quantecon.org/ QuantEcon]<br />
* Abdi, Williams, [https://personal.utdallas.edu/~herve/abdi-awPCA2010.pdf PCA]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2017/Rotation/ PCA, rotation]<br />
* Cavanaugh, Neath, [https://iowabiostat.github.io/research-highlights/joe/Cavanaugh_Neath_2019.pdf AIC]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2018/aic-and-bic/ AIC and BIC]<br />
* Matteo Courthoud, [https://towardsdatascience.com/understanding-cuped-a822523641af Understanding CUPED]<br />
</div><br />
==== Таблицы ====<br />
* [https://github.com/bdemeshev/probability_hse_exams/raw/master/tables/tables_all.pdf Таблицы нормального и прочих распределения]<br />
* 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)].<br />
* 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]<br />
<br />
== Проверочные работы ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/demo_24_25.pdf Демонстрационный вариант ПР-1]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/exam_winter.pdf Экзамен]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/razd_material%20(1).pdf Распечатка к экзамену.]<br />
<br />
== Первый семестр. Эконометрика 1 ==<br />
'''Неделя 1. Что такое эконометрика и зачем она нужна?'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01.pdf Семинар 1. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01_sol.pdf Семинар 1. Решение.]<br />
'''Неделя 2. Модель парной регрессии. МНК.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02.pdf Семинар 2. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02_sol.pdf Семинар 2. Решение.]<br />
'''Неделя 3. Модель множественной регрессии.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_03.pdf Семинар 3. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_03_sol.pdf Семинар 3. Решение.]<br />
'''Неделя 4. Модель множественной регрессии.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_04.pdf Семинар 4. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_04_sol.pdf Семинар 4. Решение.]<br />
'''Неделя 5. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_05.pdf Семинар 5. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_05_sol.pdf Семинар 5. Решение.]<br />
'''Неделя 6. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез. Теорема Фриша-Во-Ловелла.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_06.pdf Семинар 6. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_06_sol.pdf Семинар 6. Решение.]<br />
'''Неделя 7. Безусловное прогнозирование.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_07.pdf Семинар 7. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_07_sol.pdf Семинар 7. Решение.]<br />
'''Неделя 8. Фиктивные переменные. Тест Чоу.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08.pdf Семинар 8. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08_sol.pdf Семинар 8. Решение.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08.ipynb Семинар 8. Пример в Python. Фиктивные переменные, обработка выбросов.]<br />
'''Неделя 9. Мультиколлинеарность: диагностика и последствия.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09.pdf Семинар 9. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09_sol.pdf Семинар 9. Решение.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09.ipynb Семинар 9. Пример в Python.]<br />
'''Неделя 10. Мультиколлинеарность: метод главных компонент (PCA).'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_10.pdf Семинар 10. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_10_sol.pdf Семинар 10. Решение.]<br />
'''Неделя 11. Гетероскедастичность.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_11.pdf Семинар 11. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_11_sol.pdf Семинар 11. Решение.]<br />
'''Неделя 12. Ошибки спецификации.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_12.pdf Семинар 12. Задания.]<br />
'''Неделя 13. Выбор функциональной зависимости.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_13.pdf Семинар 13. Задания.]<br />
*[https://colab.research.google.com/github/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_13.ipynb Семианр 13. Пример в Python.]<br />
'''Неделя 14. Эндогенность.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_14.pdf Семинар 14. Задания.]<br />
<br />
== Второй семестр. Эконометрика 2 ==<br />
'''Неделя 15. Эндогенность. Продолжение.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_15.pdf Семинар 15. Задания.]<br />
*[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.]<br />
'''Неделя 16. Оценка эффекта воздействия. ATE. DiD.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_16.pdf Семинар 16. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_16_sol.pdf Семинар 16. Решение.]<br />
'''Неделя 17. Оценка эффекта воздействия. LATE.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_17_sol.pdf Семинар 17. Решение.]<br />
'''Неделя 18. Разрывный регрессионный дизайн.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/RDD.ipynb Семинар 18. Практические примеры.]<br />
'''Неделя 19. Системы регрессионных уравнений. SUR, SEM. Способы оценивания: FGLS, ILS.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_19.pdf Семинар 19. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_19_sol.pdf Семинар 19. Решение.]<br />
'''Семинар 20. Системы регрессионных уравнений. SEM. Идентификация. Способы оценивания: 2SLS, 3 SLS.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_slides.pdf Примеры на индетификацию систем.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_20.pdf Семинар 20. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_20_sol.pdf Семинар 20. Решение.]<br />
<br />
== Подборка задач для самостоятельного решения ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_1.pdf Подборка 1.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_02.pdf Подборка 2.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_03.pdf Подборка 3.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_04.pdf Подборка 4.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_05.pdf Подборка 5.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_06.pdf Подборка 6.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_07.pdf Подборка 7.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_08.pdf Подборка 8.]</div>
Polina
https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Econ_metrics_2025-26&diff=95567
Econ metrics 2025-26
2026-02-26T09:59:33Z
<p>Polina: </p>
<hr />
<div>== Общая информация ==<br />
<br />
Курс предназначен для студентов 3 курса ОП "Экономика" (ФЭН, исследовательский поток)" и ОП "Экономика и анализ данных" (Прикладная математика и информатика, ФЭН/ФКН)"<br />
<br />
==== Официальная программа курса: ==== <br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897077 Официальная программа курса "Эконометрика 1 (углубленный курс)"]<br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897093 Официальная программа курса "Эконометрика 2 (углубленный курс)"]<br />
<br />
==== Курс в ЛМС: ==== <br />
*[https://edu.hse.ru/course/view.php?id=251275 "Эконометрика 1 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
*[https://edu.hse.ru/course/view.php?id=264874 "Эконометрика 2 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
<br />
==== Преподаватели: ====<br />
* Лектор: [https://www.hse.ru/staff/evakulenko Елена Сергеевна Вакуленко] evakulenko@hse.ru<br />
* Семинарист: [https://www.hse.ru/org/persons/208518670 Полина Вячеславовна Погорелова] pvpogorelova@hse.ru<br />
* Учебные ассистенты: Бахишев Никита, Будылин Александр, Мирзоева Алина, Чуйкин Никита<br />
<br />
==== Формула оценивания: ==== <br />
* Оценка за курс "Эконометрика 1 (углубленный курс)" = 0.1 * Домашнее задание + 0.3 * Контрольная работа + 0.2 * Проверочные работы на лекциях и семинарах + 0.4 * Экзамен<br />
<br />
== Дополнительные материалы к курсу ==<br />
* [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].<br />
<br />
<br />
Нажми "развернуть", чтобы увидеть ещё больше! - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 🡣<br />
<div class="mw-collapsible mw-collapsed" style="width:1000px; overflow: hidden;"><br />
* 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.<br />
* [https://www.schmidheiny.name/teaching/shortguides.htm Kurt Schmidheiny, Short guides in Econometrics]<br />
* [https://otexts.com/fpp3/ Rob Hyndman, Forecasting principles and practices]<br />
* [https://arxiv.org/abs/1411.5279 Tim Hesterberg, What teachers should know about bootstrap?]<br />
* [https://books.econ.msu.ru/Introduction-to-Econometrics/ Дружелюбная эконометрика]<br />
* Никита Артамонов, [http://img1.liveinternet.ru/images/attach/c/2//3833/3833271_econometrics.pdf Введение в эконометрику]<br />
* Кирилл Фурманов, [http://www.hse.ru/org/persons/503346#other сборник задач на личной страничке]<br />
* онлайн курс по метрике на [https://openedu.ru/course/hse/METRIX/ openedu]<br />
* универсиада мгу [https://new.universiade-ecm.com/ по эконометрике]<br />
* Michael Creel, [https://github.com/mcreel/Econometrics Econometrics] и [https://github.com/mcreel/Econometrics/raw/main/econometrics.pdf pdf]<br />
* Bruce Hansen, [https://www.ssc.wisc.edu/~bhansen/econometrics/ Econometrics]<br />
* 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.<br />
* 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.<br />
* Ruey Tsay [http://faculty.chicagobooth.edu/ruey.tsay/teaching/ teaching page]: его курсы по временным рядам с R<br />
* Kevin Sheppard, [https://www.kevinsheppard.com/teaching/mfe/ Financial Econometrics]: GMM, VaR, многомерная волатильность.<br />
* [https://quantecon.org/ QuantEcon]<br />
* Abdi, Williams, [https://personal.utdallas.edu/~herve/abdi-awPCA2010.pdf PCA]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2017/Rotation/ PCA, rotation]<br />
* Cavanaugh, Neath, [https://iowabiostat.github.io/research-highlights/joe/Cavanaugh_Neath_2019.pdf AIC]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2018/aic-and-bic/ AIC and BIC]<br />
* Matteo Courthoud, [https://towardsdatascience.com/understanding-cuped-a822523641af Understanding CUPED]<br />
</div><br />
==== Таблицы ====<br />
* [https://github.com/bdemeshev/probability_hse_exams/raw/master/tables/tables_all.pdf Таблицы нормального и прочих распределения]<br />
* 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)].<br />
* 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]<br />
<br />
== Проверочные работы ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/demo_24_25.pdf Демонстрационный вариант ПР-1]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/exam_winter.pdf Экзамен]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/razd_material%20(1).pdf Распечатка к экзамену.]<br />
<br />
== Первый семестр. Эконометрика 1 ==<br />
'''Неделя 1. Что такое эконометрика и зачем она нужна?'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01.pdf Семинар 1. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01_sol.pdf Семинар 1. Решение.]<br />
'''Неделя 2. Модель парной регрессии. МНК.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02.pdf Семинар 2. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02_sol.pdf Семинар 2. Решение.]<br />
'''Неделя 3. Модель множественной регрессии.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_03.pdf Семинар 3. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_03_sol.pdf Семинар 3. Решение.]<br />
'''Неделя 4. Модель множественной регрессии.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_04.pdf Семинар 4. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_04_sol.pdf Семинар 4. Решение.]<br />
'''Неделя 5. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_05.pdf Семинар 5. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_05_sol.pdf Семинар 5. Решение.]<br />
'''Неделя 6. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез. Теорема Фриша-Во-Ловелла.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_06.pdf Семинар 6. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_06_sol.pdf Семинар 6. Решение.]<br />
'''Неделя 7. Безусловное прогнозирование.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_07.pdf Семинар 7. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_07_sol.pdf Семинар 7. Решение.]<br />
'''Неделя 8. Фиктивные переменные. Тест Чоу.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08.pdf Семинар 8. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08_sol.pdf Семинар 8. Решение.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08.ipynb Семинар 8. Пример в Python. Фиктивные переменные, обработка выбросов.]<br />
'''Неделя 9. Мультиколлинеарность: диагностика и последствия.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09.pdf Семинар 9. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09_sol.pdf Семинар 9. Решение.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09.ipynb Семинар 9. Пример в Python.]<br />
'''Неделя 10. Мультиколлинеарность: метод главных компонент (PCA).'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_10.pdf Семинар 10. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_10_sol.pdf Семинар 10. Решение.]<br />
'''Неделя 11. Гетероскедастичность.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_11.pdf Семинар 11. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_11_sol.pdf Семинар 11. Решение.]<br />
'''Неделя 12. Ошибки спецификации.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_12.pdf Семинар 12. Задания.]<br />
'''Неделя 13. Выбор функциональной зависимости.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_13.pdf Семинар 13. Задания.]<br />
*[https://colab.research.google.com/github/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_13.ipynb Семианр 13. Пример в Python.]<br />
'''Неделя 14. Эндогенность.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_14.pdf Семинар 14. Задания.]<br />
<br />
== Второй семестр. Эконометрика 2 ==<br />
'''Неделя 15. Эндогенность. Продолжение.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_15.pdf Семинар 15. Задания.]<br />
*[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.]<br />
'''Неделя 16. Оценка эффекта воздействия. ATE. DiD.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_16.pdf Семинар 16. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_16_sol.pdf Семинар 16. Решение.]<br />
'''Неделя 17. Оценка эффекта воздействия. LATE.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_17_sol.pdf Семинар 17. Решение.]<br />
'''Неделя 18. Разрывный регрессионный дизайн.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/RDD.ipynb Семинар 18. Практические примеры.]<br />
'''Неделя 19. Системы регрессионных уравнений. SUR, SEM. Способы оценивания: FGLS, ILS.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_19.pdf Семинар 19. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_19_sol.pdf Семинар 19. Решение.]<br />
'''Семинар 20. Системы регрессионных уравнений. SEM. Идентификация. Способы оценивания: 2SLS, 3 SLS.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_slides.pdf Примеры на индетификацию систем.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_20.pdf Семинар 20. Задания.]<br />
<br />
== Подборка задач для самостоятельного решения ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_1.pdf Подборка 1.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_02.pdf Подборка 2.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_03.pdf Подборка 3.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_04.pdf Подборка 4.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_05.pdf Подборка 5.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_06.pdf Подборка 6.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_07.pdf Подборка 7.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_08.pdf Подборка 8.]</div>
Polina
https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Econ_metrics_2025-26&diff=95566
Econ metrics 2025-26
2026-02-26T09:57:53Z
<p>Polina: </p>
<hr />
<div>== Общая информация ==<br />
<br />
Курс предназначен для студентов 3 курса ОП "Экономика" (ФЭН, исследовательский поток)" и ОП "Экономика и анализ данных" (Прикладная математика и информатика, ФЭН/ФКН)"<br />
<br />
==== Официальная программа курса: ==== <br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897077 Официальная программа курса "Эконометрика 1 (углубленный курс)"]<br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897093 Официальная программа курса "Эконометрика 2 (углубленный курс)"]<br />
<br />
==== Курс в ЛМС: ==== <br />
*[https://edu.hse.ru/course/view.php?id=251275 "Эконометрика 1 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
*[https://edu.hse.ru/course/view.php?id=264874 "Эконометрика 2 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
<br />
==== Преподаватели: ====<br />
* Лектор: [https://www.hse.ru/staff/evakulenko Елена Сергеевна Вакуленко] evakulenko@hse.ru<br />
* Семинарист: [https://www.hse.ru/org/persons/208518670 Полина Вячеславовна Погорелова] pvpogorelova@hse.ru<br />
* Учебные ассистенты: Бахишев Никита, Будылин Александр, Мирзоева Алина, Чуйкин Никита<br />
<br />
==== Формула оценивания: ==== <br />
* Оценка за курс "Эконометрика 1 (углубленный курс)" = 0.1 * Домашнее задание + 0.3 * Контрольная работа + 0.2 * Проверочные работы на лекциях и семинарах + 0.4 * Экзамен<br />
<br />
== Дополнительные материалы к курсу ==<br />
* [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].<br />
<br />
<br />
Нажми "развернуть", чтобы увидеть ещё больше! - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 🡣<br />
<div class="mw-collapsible mw-collapsed" style="width:1000px; overflow: hidden;"><br />
* 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.<br />
* [https://www.schmidheiny.name/teaching/shortguides.htm Kurt Schmidheiny, Short guides in Econometrics]<br />
* [https://otexts.com/fpp3/ Rob Hyndman, Forecasting principles and practices]<br />
* [https://arxiv.org/abs/1411.5279 Tim Hesterberg, What teachers should know about bootstrap?]<br />
* [https://books.econ.msu.ru/Introduction-to-Econometrics/ Дружелюбная эконометрика]<br />
* Никита Артамонов, [http://img1.liveinternet.ru/images/attach/c/2//3833/3833271_econometrics.pdf Введение в эконометрику]<br />
* Кирилл Фурманов, [http://www.hse.ru/org/persons/503346#other сборник задач на личной страничке]<br />
* онлайн курс по метрике на [https://openedu.ru/course/hse/METRIX/ openedu]<br />
* универсиада мгу [https://new.universiade-ecm.com/ по эконометрике]<br />
* Michael Creel, [https://github.com/mcreel/Econometrics Econometrics] и [https://github.com/mcreel/Econometrics/raw/main/econometrics.pdf pdf]<br />
* Bruce Hansen, [https://www.ssc.wisc.edu/~bhansen/econometrics/ Econometrics]<br />
* 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.<br />
* 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.<br />
* Ruey Tsay [http://faculty.chicagobooth.edu/ruey.tsay/teaching/ teaching page]: его курсы по временным рядам с R<br />
* Kevin Sheppard, [https://www.kevinsheppard.com/teaching/mfe/ Financial Econometrics]: GMM, VaR, многомерная волатильность.<br />
* [https://quantecon.org/ QuantEcon]<br />
* Abdi, Williams, [https://personal.utdallas.edu/~herve/abdi-awPCA2010.pdf PCA]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2017/Rotation/ PCA, rotation]<br />
* Cavanaugh, Neath, [https://iowabiostat.github.io/research-highlights/joe/Cavanaugh_Neath_2019.pdf AIC]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2018/aic-and-bic/ AIC and BIC]<br />
* Matteo Courthoud, [https://towardsdatascience.com/understanding-cuped-a822523641af Understanding CUPED]<br />
</div><br />
==== Таблицы ====<br />
* [https://github.com/bdemeshev/probability_hse_exams/raw/master/tables/tables_all.pdf Таблицы нормального и прочих распределения]<br />
* 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)].<br />
* 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]<br />
<br />
== Проверочные работы ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/demo_24_25.pdf Демонстрационный вариант ПР-1]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/exam_winter.pdf Экзамен]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/razd_material%20(1).pdf Распечатка к экзамену.]<br />
<br />
== Первый семестр. Эконометрика 1 ==<br />
'''Неделя 1. Что такое эконометрика и зачем она нужна?'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01.pdf Семинар 1. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01_sol.pdf Семинар 1. Решение.]<br />
'''Неделя 2. Модель парной регрессии. МНК.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02.pdf Семинар 2. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02_sol.pdf Семинар 2. Решение.]<br />
'''Неделя 3. Модель множественной регрессии.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_03.pdf Семинар 3. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_03_sol.pdf Семинар 3. Решение.]<br />
'''Неделя 4. Модель множественной регрессии.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_04.pdf Семинар 4. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_04_sol.pdf Семинар 4. Решение.]<br />
'''Неделя 5. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_05.pdf Семинар 5. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_05_sol.pdf Семинар 5. Решение.]<br />
'''Неделя 6. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез. Теорема Фриша-Во-Ловелла.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_06.pdf Семинар 6. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_06_sol.pdf Семинар 6. Решение.]<br />
'''Неделя 7. Безусловное прогнозирование.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_07.pdf Семинар 7. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_07_sol.pdf Семинар 7. Решение.]<br />
'''Неделя 8. Фиктивные переменные. Тест Чоу.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08.pdf Семинар 8. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08_sol.pdf Семинар 8. Решение.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08.ipynb Семинар 8. Пример в Python. Фиктивные переменные, обработка выбросов.]<br />
'''Неделя 9. Мультиколлинеарность: диагностика и последствия.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09.pdf Семинар 9. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09_sol.pdf Семинар 9. Решение.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09.ipynb Семинар 9. Пример в Python.]<br />
'''Неделя 10. Мультиколлинеарность: метод главных компонент (PCA).'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_10.pdf Семинар 10. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_10_sol.pdf Семинар 10. Решение.]<br />
'''Неделя 11. Гетероскедастичность.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_11.pdf Семинар 11. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_11_sol.pdf Семинар 11. Решение.]<br />
'''Неделя 12. Ошибки спецификации.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_12.pdf Семинар 12. Задания.]<br />
'''Неделя 13. Выбор функциональной зависимости.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_13.pdf Семинар 13. Задания.]<br />
*[https://colab.research.google.com/github/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_13.ipynb Семианр 13. Пример в Python.]<br />
'''Неделя 14. Эндогенность.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_14.pdf Семинар 14. Задания.]<br />
<br />
== Второй семестр. Эконометрика 2 ==<br />
'''Неделя 15. Эндогенность. Продолжение.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_15.pdf Семинар 15. Задания.]<br />
*[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.]<br />
'''Неделя 16. Оценка эффекта воздействия. ATE. DiD.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_16.pdf Семинар 16. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_16_sol.pdf Семинар 16. Решение.]<br />
'''Неделя 17. Оценка эффекта воздействия. LATE.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_17_sol.pdf Семинар 17. Решение.]<br />
'''Неделя 18. Разрывный регрессионный дизайн.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/RDD.ipynb Семинар 18. Практические примеры.]<br />
'''Неделя 19. Системы регрессионных уравнений. SUR, SEM. Способы оценивания: FGLS, ILS.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_19.pdf Семинар 19. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_19_sol.pdf Семинар 19. Решение.]<br />
'''Семинар 20. Системы регрессионных уравнений. SEM. Идентификация. Способы оценивания: 2SLS, 3 SLS.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_20.pdf Семинар 20. Задания.]<br />
<br />
== Подборка задач для самостоятельного решения ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_1.pdf Подборка 1.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_02.pdf Подборка 2.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_03.pdf Подборка 3.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_04.pdf Подборка 4.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_05.pdf Подборка 5.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_06.pdf Подборка 6.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_07.pdf Подборка 7.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_08.pdf Подборка 8.]</div>
Polina
https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Econ_metrics_2025-26&diff=95565
Econ metrics 2025-26
2026-02-26T09:52:31Z
<p>Polina: </p>
<hr />
<div>== Общая информация ==<br />
<br />
Курс предназначен для студентов 3 курса ОП "Экономика" (ФЭН, исследовательский поток)" и ОП "Экономика и анализ данных" (Прикладная математика и информатика, ФЭН/ФКН)"<br />
<br />
==== Официальная программа курса: ==== <br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897077 Официальная программа курса "Эконометрика 1 (углубленный курс)"]<br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897093 Официальная программа курса "Эконометрика 2 (углубленный курс)"]<br />
<br />
==== Курс в ЛМС: ==== <br />
*[https://edu.hse.ru/course/view.php?id=251275 "Эконометрика 1 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
*[https://edu.hse.ru/course/view.php?id=264874 "Эконометрика 2 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
<br />
==== Преподаватели: ====<br />
* Лектор: [https://www.hse.ru/staff/evakulenko Елена Сергеевна Вакуленко] evakulenko@hse.ru<br />
* Семинарист: [https://www.hse.ru/org/persons/208518670 Полина Вячеславовна Погорелова] pvpogorelova@hse.ru<br />
* Учебные ассистенты: Бахишев Никита, Будылин Александр, Мирзоева Алина, Чуйкин Никита<br />
<br />
==== Формула оценивания: ==== <br />
* Оценка за курс "Эконометрика 1 (углубленный курс)" = 0.1 * Домашнее задание + 0.3 * Контрольная работа + 0.2 * Проверочные работы на лекциях и семинарах + 0.4 * Экзамен<br />
<br />
== Дополнительные материалы к курсу ==<br />
* [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].<br />
<br />
<br />
Нажми "развернуть", чтобы увидеть ещё больше! - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 🡣<br />
<div class="mw-collapsible mw-collapsed" style="width:1000px; overflow: hidden;"><br />
* 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.<br />
* [https://www.schmidheiny.name/teaching/shortguides.htm Kurt Schmidheiny, Short guides in Econometrics]<br />
* [https://otexts.com/fpp3/ Rob Hyndman, Forecasting principles and practices]<br />
* [https://arxiv.org/abs/1411.5279 Tim Hesterberg, What teachers should know about bootstrap?]<br />
* [https://books.econ.msu.ru/Introduction-to-Econometrics/ Дружелюбная эконометрика]<br />
* Никита Артамонов, [http://img1.liveinternet.ru/images/attach/c/2//3833/3833271_econometrics.pdf Введение в эконометрику]<br />
* Кирилл Фурманов, [http://www.hse.ru/org/persons/503346#other сборник задач на личной страничке]<br />
* онлайн курс по метрике на [https://openedu.ru/course/hse/METRIX/ openedu]<br />
* универсиада мгу [https://new.universiade-ecm.com/ по эконометрике]<br />
* Michael Creel, [https://github.com/mcreel/Econometrics Econometrics] и [https://github.com/mcreel/Econometrics/raw/main/econometrics.pdf pdf]<br />
* Bruce Hansen, [https://www.ssc.wisc.edu/~bhansen/econometrics/ Econometrics]<br />
* 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.<br />
* 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.<br />
* Ruey Tsay [http://faculty.chicagobooth.edu/ruey.tsay/teaching/ teaching page]: его курсы по временным рядам с R<br />
* Kevin Sheppard, [https://www.kevinsheppard.com/teaching/mfe/ Financial Econometrics]: GMM, VaR, многомерная волатильность.<br />
* [https://quantecon.org/ QuantEcon]<br />
* Abdi, Williams, [https://personal.utdallas.edu/~herve/abdi-awPCA2010.pdf PCA]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2017/Rotation/ PCA, rotation]<br />
* Cavanaugh, Neath, [https://iowabiostat.github.io/research-highlights/joe/Cavanaugh_Neath_2019.pdf AIC]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2018/aic-and-bic/ AIC and BIC]<br />
* Matteo Courthoud, [https://towardsdatascience.com/understanding-cuped-a822523641af Understanding CUPED]<br />
</div><br />
==== Таблицы ====<br />
* [https://github.com/bdemeshev/probability_hse_exams/raw/master/tables/tables_all.pdf Таблицы нормального и прочих распределения]<br />
* 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)].<br />
* 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]<br />
<br />
== Проверочные работы ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/demo_24_25.pdf Демонстрационный вариант ПР-1]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/exam_winter.pdf Экзамен]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/razd_material%20(1).pdf Распечатка к экзамену.]<br />
<br />
== Первый семестр. Эконометрика 1 ==<br />
'''Неделя 1. Что такое эконометрика и зачем она нужна?'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01.pdf Семинар 1. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01_sol.pdf Семинар 1. Решение.]<br />
'''Неделя 2. Модель парной регрессии. МНК.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02.pdf Семинар 2. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02_sol.pdf Семинар 2. Решение.]<br />
'''Неделя 3. Модель множественной регрессии.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_03.pdf Семинар 3. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_03_sol.pdf Семинар 3. Решение.]<br />
'''Неделя 4. Модель множественной регрессии.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_04.pdf Семинар 4. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_04_sol.pdf Семинар 4. Решение.]<br />
'''Неделя 5. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_05.pdf Семинар 5. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_05_sol.pdf Семинар 5. Решение.]<br />
'''Неделя 6. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез. Теорема Фриша-Во-Ловелла.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_06.pdf Семинар 6. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_06_sol.pdf Семинар 6. Решение.]<br />
'''Неделя 7. Безусловное прогнозирование.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_07.pdf Семинар 7. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_07_sol.pdf Семинар 7. Решение.]<br />
'''Неделя 8. Фиктивные переменные. Тест Чоу.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08.pdf Семинар 8. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08_sol.pdf Семинар 8. Решение.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08.ipynb Семинар 8. Пример в Python. Фиктивные переменные, обработка выбросов.]<br />
'''Неделя 9. Мультиколлинеарность: диагностика и последствия.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09.pdf Семинар 9. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09_sol.pdf Семинар 9. Решение.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09.ipynb Семинар 9. Пример в Python.]<br />
'''Неделя 10. Мультиколлинеарность: метод главных компонент (PCA).'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_10.pdf Семинар 10. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_10_sol.pdf Семинар 10. Решение.]<br />
'''Неделя 11. Гетероскедастичность.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_11.pdf Семинар 11. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_11_sol.pdf Семинар 11. Решение.]<br />
'''Неделя 12. Ошибки спецификации.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_12.pdf Семинар 12. Задания.]<br />
'''Неделя 13. Выбор функциональной зависимости.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_13.pdf Семинар 13. Задания.]<br />
*[https://colab.research.google.com/github/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_13.ipynb Семианр 13. Пример в Python.]<br />
'''Неделя 14. Эндогенность.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_14.pdf Семинар 14. Задания.]<br />
<br />
== Второй семестр. Эконометрика 2 ==<br />
'''Неделя 15. Эндогенность. Продолжение.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_15.pdf Семинар 15. Задания.]<br />
*[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.]<br />
'''Неделя 16. Оценка эффекта воздействия. ATE. DiD.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_16.pdf Семинар 16. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_16_sol.pdf Семинар 16. Решение.]<br />
'''Неделя 17. Оценка эффекта воздействия. LATE.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_17_sol.pdf Семинар 17. Решение.]<br />
'''Неделя 18. Разрывный регрессионный дизайн.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/RDD.ipynb Семинар 18. Практические примеры.]<br />
'''Неделя 19. Системы регрессионных уравнений. SUR, SEM. Способы оценивания: FGLS, ILS.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_19.pdf Семинар 19. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_19_sol.pdf Семинар 19. Решение.]<br />
'''Семинар 20. Системы регрессионных уравнений. SEM. Идентификация. Способы оценивания: 2SLS, 3 SLS.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_20.pdf Семинар 20. Задания.]<br />
<br />
== Подборка задач для самостоятельного решения ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_1.pdf Подборка 1.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_02.pdf Подборка 2.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_03.pdf Подборка 3.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_04.pdf Подборка 4.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_05.pdf Подборка 5.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_06.pdf Подборка 6.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_07.pdf Подборка 7.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_08.pdf Подборка 8.]</div>
Polina
https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Smef_metrics_2025-26&diff=95544
Smef metrics 2025-26
2026-02-25T14:39:47Z
<p>Polina: /* Модуль 3-4 */</p>
<hr />
<div>== Общая информация ==<br />
<br />
Курс в ЛМС: [https://edu.hse.ru/course/view.php?id=266086]<br />
<br />
[https://www.hse.ru/edu/courses/1048970813 Официальная программа]<br />
<br />
Лектор: [https://www.hse.ru/org/persons/42727 Пересецкий Анатолий Абрамович]<br />
<br />
Семинарист: [https://www.hse.ru/org/persons/208518670 Погорелова Полина Вячеславовна]<br />
<br />
Учебный ассистент: Адила Ахмедова (Akhmedova.A.A@hse.ru)<br />
<br />
Оценка = 0.1 * Домашние задания и самостоятельные работы + 0.1 * Контрольная работа №1 + 0.6 * Контрольная работа №2 + 0.2 * Проект (самостоятельное прикладное эконометрическое исследование).<br />
<br />
Контрольная работа 2 является блокирующей. Минимальный балл – 25.<br />
<br />
Литература: [https://disk.360.yandex.ru/d/KRBKNfM_bo_TNA]<br />
<br />
Stata на Windows: [https://disk.yandex.ru/d/1VC8xvfHw2ByRg]<br />
<br />
Stata на Mac: [https://disk.yandex.ru/d/fYalxTYgV1wjTg]<br />
<br />
== Модуль 3-4 ==<br />
'''Неделя 1. Модель множественной регресии.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_24_25/blob/main/smef_01.pdf Семинар 1. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_24_25/blob/main/smef_01_ws.pdf Семинар 1. Решение задач 1-3.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_24_25/blob/main/%D0%A1%D0%B5%D0%BC%D0%B8%D0%BD%D0%B0%D1%80%201.%20%D0%A0%D0%B5%D1%88%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%20%D0%B7%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%204-5.pdf Семинар 1. Решение задач 4-5.]<br />
'''Неделя 2. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_24_25/blob/main/smef_02.pdf Семинар 2. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_24_25/blob/main/smef_02_sol.pdf Семинар 2. Решение.]<br />
'''Неделя 3. Модель множественной регрессии. Спецификация модели, гетероскедастичность.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_24_25/blob/main/sem_3.pdf Семинар 3. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_25_26/blob/main/smef_03_sol.pdf Семинар 3. Решение.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_24_25/blob/main/smef_03.do Семинар 3. Do-file.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_24_25/blob/main/data_flats.xlsx Данные data_flats.xlsx.]<br />
'''Неделя 4. Эндогенность.'''<br />
*[Обсуждали теорию.]<br />
'''Неделя 5. Эндогенность (продолжение). Модели бинарного и упорядоченного выбора.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_25_26/blob/main/smef_05.pdf Семинар 5. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_25_26/blob/main/smef_05_sol.pdf Семинар 5. Решение.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_25_26/blob/main/smef_05.do Семинар 5. Do-file.]<br />
'''Неделя 6. Модель множественного выбора. Пуассоновская регрессия.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_25_26/blob/main/smef_06.pdf Семинар 6. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_25_26/blob/main/smef_06.do Семинар 6. Do-file.]</div>
Polina
https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Smef_metrics_2025-26&diff=95543
Smef metrics 2025-26
2026-02-25T14:39:05Z
<p>Polina: /* Модуль 3-4 */</p>
<hr />
<div>== Общая информация ==<br />
<br />
Курс в ЛМС: [https://edu.hse.ru/course/view.php?id=266086]<br />
<br />
[https://www.hse.ru/edu/courses/1048970813 Официальная программа]<br />
<br />
Лектор: [https://www.hse.ru/org/persons/42727 Пересецкий Анатолий Абрамович]<br />
<br />
Семинарист: [https://www.hse.ru/org/persons/208518670 Погорелова Полина Вячеславовна]<br />
<br />
Учебный ассистент: Адила Ахмедова (Akhmedova.A.A@hse.ru)<br />
<br />
Оценка = 0.1 * Домашние задания и самостоятельные работы + 0.1 * Контрольная работа №1 + 0.6 * Контрольная работа №2 + 0.2 * Проект (самостоятельное прикладное эконометрическое исследование).<br />
<br />
Контрольная работа 2 является блокирующей. Минимальный балл – 25.<br />
<br />
Литература: [https://disk.360.yandex.ru/d/KRBKNfM_bo_TNA]<br />
<br />
Stata на Windows: [https://disk.yandex.ru/d/1VC8xvfHw2ByRg]<br />
<br />
Stata на Mac: [https://disk.yandex.ru/d/fYalxTYgV1wjTg]<br />
<br />
== Модуль 3-4 ==<br />
'''Неделя 1. Модель множественной регресии.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_24_25/blob/main/smef_01.pdf Семинар 1. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_24_25/blob/main/smef_01_ws.pdf Семинар 1. Решение задач 1-3.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_24_25/blob/main/%D0%A1%D0%B5%D0%BC%D0%B8%D0%BD%D0%B0%D1%80%201.%20%D0%A0%D0%B5%D1%88%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%20%D0%B7%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%204-5.pdf Семинар 1. Решение задач 4-5.]<br />
'''Неделя 2. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_24_25/blob/main/smef_02.pdf Семинар 2. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_24_25/blob/main/smef_02_sol.pdf Семинар 2. Решение.]<br />
'''Неделя 3. Модель множественной регрессии. Спецификация модели, гетероскедастичность.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_24_25/blob/main/sem_3.pdf Семинар 3. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_25_26/blob/main/smef_03_sol.pdf Семинар 3. Решение.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_24_25/blob/main/smef_03.do Семинар 3. Do-file.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_24_25/blob/main/data_flats.xlsx Данные data_flats.xlsx.]<br />
'''Неделя 4. Эндогенность.'''<br />
*[Обсуждали теорию.]<br />
'''Неделя 5. Эндогенность (продолжение). Модели бинарного и упорядоченного выбора.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_25_26/blob/main/smef_05.pdf Семинар 5. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_25_26/blob/main/smef_05_sol.pdf Семинар 5. Решение.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_25_26/blob/main/smef_05.do Семинар 5. Do-file.]<br />
'''Неделя 6. Модель множественного выбора. Пуассоновская регрессия.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_25_26/blob/main/smef_06.pdf Семинар 6. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_25_26/blob/main/smef_06.do Семинар 5. Do-file.]</div>
Polina
https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Smef_metrics_2025-26&diff=95528
Smef metrics 2025-26
2026-02-24T23:00:45Z
<p>Polina: </p>
<hr />
<div>== Общая информация ==<br />
<br />
Курс в ЛМС: [https://edu.hse.ru/course/view.php?id=266086]<br />
<br />
[https://www.hse.ru/edu/courses/1048970813 Официальная программа]<br />
<br />
Лектор: [https://www.hse.ru/org/persons/42727 Пересецкий Анатолий Абрамович]<br />
<br />
Семинарист: [https://www.hse.ru/org/persons/208518670 Погорелова Полина Вячеславовна]<br />
<br />
Учебный ассистент: Адила Ахмедова (Akhmedova.A.A@hse.ru)<br />
<br />
Оценка = 0.1 * Домашние задания и самостоятельные работы + 0.1 * Контрольная работа №1 + 0.6 * Контрольная работа №2 + 0.2 * Проект (самостоятельное прикладное эконометрическое исследование).<br />
<br />
Контрольная работа 2 является блокирующей. Минимальный балл – 25.<br />
<br />
Литература: [https://disk.360.yandex.ru/d/KRBKNfM_bo_TNA]<br />
<br />
Stata на Windows: [https://disk.yandex.ru/d/1VC8xvfHw2ByRg]<br />
<br />
Stata на Mac: [https://disk.yandex.ru/d/fYalxTYgV1wjTg]<br />
<br />
== Модуль 3-4 ==<br />
'''Неделя 1. Модель множественной регресии.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_24_25/blob/main/smef_01.pdf Семинар 1. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_24_25/blob/main/smef_01_ws.pdf Семинар 1. Решение задач 1-3.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_24_25/blob/main/%D0%A1%D0%B5%D0%BC%D0%B8%D0%BD%D0%B0%D1%80%201.%20%D0%A0%D0%B5%D1%88%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%20%D0%B7%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%204-5.pdf Семинар 1. Решение задач 4-5.]<br />
'''Неделя 2. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_24_25/blob/main/smef_02.pdf Семинар 2. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_24_25/blob/main/smef_02_sol.pdf Семинар 2. Решение.]<br />
'''Неделя 3. Модель множественной регрессии. Спецификация модели, гетероскедастичность.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_24_25/blob/main/sem_3.pdf Семинар 3. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_25_26/blob/main/smef_03_sol.pdf Семинар 3. Решение.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_24_25/blob/main/smef_03.do Семинар 3. Do-file.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_24_25/blob/main/data_flats.xlsx Данные data_flats.xlsx.]<br />
'''Неделя 4. Эндогенность.'''<br />
*[Обсуждали теорию.]<br />
'''Неделя 5. Эндогенность (продолжение). Модели бинарного и упорядоченного выбора.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_25_26/blob/main/smef_05.pdf Семинар 5. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_25_26/blob/main/smef_05_sol.pdf Семинар 5. Решение.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_25_26/blob/main/smef_05.do Семинар 5. Do-file.]<br />
'''Неделя 6. Модель множественного выбора. Пуассоновская регрессия.'''</div>
Polina
https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Smef_metrics_2025-26&diff=95527
Smef metrics 2025-26
2026-02-24T22:39:48Z
<p>Polina: </p>
<hr />
<div>== Общая информация ==<br />
<br />
Курс в ЛМС: [https://edu.hse.ru/course/view.php?id=266086]<br />
<br />
[https://www.hse.ru/edu/courses/1048970813 Официальная программа]<br />
<br />
Лектор: [https://www.hse.ru/org/persons/42727 Пересецкий Анатолий Абрамович]<br />
<br />
Семинарист: [https://www.hse.ru/org/persons/208518670 Погорелова Полина Вячеславовна]<br />
<br />
Учебный ассистент: Адила Ахмедова (Akhmedova.A.A@hse.ru)<br />
<br />
Оценка = 0.1 * Домашние задания и самостоятельные работы + 0.1 * Контрольная работа №1 + 0.6 * Контрольная работа №2 + 0.2 * Проект (самостоятельное прикладное эконометрическое исследование).<br />
<br />
Контрольная работа 2 является блокирующей. Минимальный балл – 25.<br />
<br />
Литература: [https://disk.360.yandex.ru/d/KRBKNfM_bo_TNA]<br />
<br />
Stata на Windows: [https://disk.yandex.ru/d/1VC8xvfHw2ByRg]<br />
<br />
Stata на Mac: [https://disk.yandex.ru/d/fYalxTYgV1wjTg]<br />
<br />
== Модуль 3-4 ==<br />
'''Неделя 1. Модель множественной регресии.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_24_25/blob/main/smef_01.pdf Семинар 1. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_24_25/blob/main/smef_01_ws.pdf Семинар 1. Решение задач 1-3.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_24_25/blob/main/%D0%A1%D0%B5%D0%BC%D0%B8%D0%BD%D0%B0%D1%80%201.%20%D0%A0%D0%B5%D1%88%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%20%D0%B7%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%204-5.pdf Семинар 1. Решение задач 4-5.]<br />
'''Неделя 2. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_24_25/blob/main/smef_02.pdf Семинар 2. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_24_25/blob/main/smef_02_sol.pdf Семинар 2. Решение.]<br />
'''Неделя 3. Модель множественной регрессии. Спецификация модели, гетероскедастичность.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_24_25/blob/main/sem_3.pdf Семинар 3. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_25_26/blob/main/smef_03_sol.pdf Семинар 3. Решение.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_24_25/blob/main/smef_03.do Семинар 3. Do-file.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_24_25/blob/main/data_flats.xlsx Данные data_flats.xlsx.]<br />
'''Неделя 4. Эндогенность.'''<br />
*[Обсуждали теорию.]<br />
'''Неделя 5. Эндогенность (продолжение). Модели бинарного и упорядоченного выбора.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_25_26/blob/main/smef_05.pdf Семинар 5. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_25_26/blob/main/smef_05.do Семинар 5. Do-file.]<br />
'''Неделя 6. Модель множественного выбора. Пуассоновская регрессия.'''</div>
Polina
https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Econ_metrics_2025-26&diff=95456
Econ metrics 2025-26
2026-02-20T13:38:57Z
<p>Polina: </p>
<hr />
<div>== Общая информация ==<br />
<br />
Курс предназначен для студентов 3 курса ОП "Экономика" (ФЭН, исследовательский поток)" и ОП "Экономика и анализ данных" (Прикладная математика и информатика, ФЭН/ФКН)"<br />
<br />
==== Официальная программа курса: ==== <br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897077 Официальная программа курса "Эконометрика 1 (углубленный курс)"]<br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897093 Официальная программа курса "Эконометрика 2 (углубленный курс)"]<br />
<br />
==== Курс в ЛМС: ==== <br />
*[https://edu.hse.ru/course/view.php?id=251275 "Эконометрика 1 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
*[https://edu.hse.ru/course/view.php?id=264874 "Эконометрика 2 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
<br />
==== Преподаватели: ====<br />
* Лектор: [https://www.hse.ru/staff/evakulenko Елена Сергеевна Вакуленко] evakulenko@hse.ru<br />
* Семинарист: [https://www.hse.ru/org/persons/208518670 Полина Вячеславовна Погорелова] pvpogorelova@hse.ru<br />
* Учебные ассистенты: Бахишев Никита, Будылин Александр, Мирзоева Алина, Чуйкин Никита<br />
<br />
==== Формула оценивания: ==== <br />
* Оценка за курс "Эконометрика 1 (углубленный курс)" = 0.1 * Домашнее задание + 0.3 * Контрольная работа + 0.2 * Проверочные работы на лекциях и семинарах + 0.4 * Экзамен<br />
<br />
== Дополнительные материалы к курсу ==<br />
* [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].<br />
<br />
<br />
Нажми "развернуть", чтобы увидеть ещё больше! - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 🡣<br />
<div class="mw-collapsible mw-collapsed" style="width:1000px; overflow: hidden;"><br />
* 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.<br />
* [https://www.schmidheiny.name/teaching/shortguides.htm Kurt Schmidheiny, Short guides in Econometrics]<br />
* [https://otexts.com/fpp3/ Rob Hyndman, Forecasting principles and practices]<br />
* [https://arxiv.org/abs/1411.5279 Tim Hesterberg, What teachers should know about bootstrap?]<br />
* [https://books.econ.msu.ru/Introduction-to-Econometrics/ Дружелюбная эконометрика]<br />
* Никита Артамонов, [http://img1.liveinternet.ru/images/attach/c/2//3833/3833271_econometrics.pdf Введение в эконометрику]<br />
* Кирилл Фурманов, [http://www.hse.ru/org/persons/503346#other сборник задач на личной страничке]<br />
* онлайн курс по метрике на [https://openedu.ru/course/hse/METRIX/ openedu]<br />
* универсиада мгу [https://new.universiade-ecm.com/ по эконометрике]<br />
* Michael Creel, [https://github.com/mcreel/Econometrics Econometrics] и [https://github.com/mcreel/Econometrics/raw/main/econometrics.pdf pdf]<br />
* Bruce Hansen, [https://www.ssc.wisc.edu/~bhansen/econometrics/ Econometrics]<br />
* 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.<br />
* 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.<br />
* Ruey Tsay [http://faculty.chicagobooth.edu/ruey.tsay/teaching/ teaching page]: его курсы по временным рядам с R<br />
* Kevin Sheppard, [https://www.kevinsheppard.com/teaching/mfe/ Financial Econometrics]: GMM, VaR, многомерная волатильность.<br />
* [https://quantecon.org/ QuantEcon]<br />
* Abdi, Williams, [https://personal.utdallas.edu/~herve/abdi-awPCA2010.pdf PCA]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2017/Rotation/ PCA, rotation]<br />
* Cavanaugh, Neath, [https://iowabiostat.github.io/research-highlights/joe/Cavanaugh_Neath_2019.pdf AIC]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2018/aic-and-bic/ AIC and BIC]<br />
* Matteo Courthoud, [https://towardsdatascience.com/understanding-cuped-a822523641af Understanding CUPED]<br />
</div><br />
==== Таблицы ====<br />
* [https://github.com/bdemeshev/probability_hse_exams/raw/master/tables/tables_all.pdf Таблицы нормального и прочих распределения]<br />
* 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)].<br />
* 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]<br />
<br />
== Проверочные работы ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/demo_24_25.pdf Демонстрационный вариант ПР-1]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/exam_winter.pdf Экзамен]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/razd_material%20(1).pdf Распечатка к экзамену.]<br />
<br />
== Первый семестр. Эконометрика 1 ==<br />
'''Неделя 1. Что такое эконометрика и зачем она нужна?'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01.pdf Семинар 1. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01_sol.pdf Семинар 1. Решение.]<br />
'''Неделя 2. Модель парной регрессии. МНК.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02.pdf Семинар 2. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02_sol.pdf Семинар 2. Решение.]<br />
'''Неделя 3. Модель множественной регрессии.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_03.pdf Семинар 3. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_03_sol.pdf Семинар 3. Решение.]<br />
'''Неделя 4. Модель множественной регрессии.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_04.pdf Семинар 4. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_04_sol.pdf Семинар 4. Решение.]<br />
'''Неделя 5. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_05.pdf Семинар 5. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_05_sol.pdf Семинар 5. Решение.]<br />
'''Неделя 6. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез. Теорема Фриша-Во-Ловелла.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_06.pdf Семинар 6. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_06_sol.pdf Семинар 6. Решение.]<br />
'''Неделя 7. Безусловное прогнозирование.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_07.pdf Семинар 7. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_07_sol.pdf Семинар 7. Решение.]<br />
'''Неделя 8. Фиктивные переменные. Тест Чоу.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08.pdf Семинар 8. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08_sol.pdf Семинар 8. Решение.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08.ipynb Семинар 8. Пример в Python. Фиктивные переменные, обработка выбросов.]<br />
'''Неделя 9. Мультиколлинеарность: диагностика и последствия.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09.pdf Семинар 9. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09_sol.pdf Семинар 9. Решение.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09.ipynb Семинар 9. Пример в Python.]<br />
'''Неделя 10. Мультиколлинеарность: метод главных компонент (PCA).'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_10.pdf Семинар 10. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_10_sol.pdf Семинар 10. Решение.]<br />
'''Неделя 11. Гетероскедастичность.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_11.pdf Семинар 11. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_11_sol.pdf Семинар 11. Решение.]<br />
'''Неделя 12. Ошибки спецификации.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_12.pdf Семинар 12. Задания.]<br />
'''Неделя 13. Выбор функциональной зависимости.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_13.pdf Семинар 13. Задания.]<br />
*[https://colab.research.google.com/github/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_13.ipynb Семианр 13. Пример в Python.]<br />
'''Неделя 14. Эндогенность.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_14.pdf Семинар 14. Задания.]<br />
<br />
== Второй семестр. Эконометрика 2 ==<br />
'''Неделя 15. Эндогенность. Продолжение.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_15.pdf Семинар 15. Задания.]<br />
*[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.]<br />
'''Неделя 16. Оценка эффекта воздействия. ATE. DiD.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_16.pdf Семинар 16. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_16_sol.pdf Семинар 16. Решение.]<br />
'''Неделя 17. Оценка эффекта воздействия. LATE.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_17_sol.pdf Семинар 17. Решение.]<br />
'''Неделя 18. Разрывный регрессионный дизайн.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_18.ipynb Семинар 18. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/RDD.ipynb Семинар 18. Практические примеры.]<br />
'''Неделя 19. Системы регрессионных уравнений. SUR, SEM. Способы оценивания: FGLS, ILS.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_19.pdf Семинар 19. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_19_sol.pdf Семинар 19. Решение.]<br />
'''Семинар 20. Системы регрессионных уравнений. SEM. Идентификация. Способы оценивания: 2SLS, 3 SLS.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_20.pdf Семинар 20. Задания.]<br />
<br />
== Подборка задач для самостоятельного решения ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_1.pdf Подборка 1.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_02.pdf Подборка 2.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_03.pdf Подборка 3.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_04.pdf Подборка 4.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_05.pdf Подборка 5.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_06.pdf Подборка 6.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_07.pdf Подборка 7.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_08.pdf Подборка 8.]</div>
Polina
https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Econ_metrics_2025-26&diff=95451
Econ metrics 2025-26
2026-02-19T23:49:20Z
<p>Polina: </p>
<hr />
<div>== Общая информация ==<br />
<br />
Курс предназначен для студентов 3 курса ОП "Экономика" (ФЭН, исследовательский поток)" и ОП "Экономика и анализ данных" (Прикладная математика и информатика, ФЭН/ФКН)"<br />
<br />
==== Официальная программа курса: ==== <br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897077 Официальная программа курса "Эконометрика 1 (углубленный курс)"]<br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897093 Официальная программа курса "Эконометрика 2 (углубленный курс)"]<br />
<br />
==== Курс в ЛМС: ==== <br />
*[https://edu.hse.ru/course/view.php?id=251275 "Эконометрика 1 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
*[https://edu.hse.ru/course/view.php?id=264874 "Эконометрика 2 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
<br />
==== Преподаватели: ====<br />
* Лектор: [https://www.hse.ru/staff/evakulenko Елена Сергеевна Вакуленко] evakulenko@hse.ru<br />
* Семинарист: [https://www.hse.ru/org/persons/208518670 Полина Вячеславовна Погорелова] pvpogorelova@hse.ru<br />
* Учебные ассистенты: Бахишев Никита, Будылин Александр, Мирзоева Алина, Чуйкин Никита<br />
<br />
==== Формула оценивания: ==== <br />
* Оценка за курс "Эконометрика 1 (углубленный курс)" = 0.1 * Домашнее задание + 0.3 * Контрольная работа + 0.2 * Проверочные работы на лекциях и семинарах + 0.4 * Экзамен<br />
<br />
== Дополнительные материалы к курсу ==<br />
* [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].<br />
<br />
<br />
Нажми "развернуть", чтобы увидеть ещё больше! - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 🡣<br />
<div class="mw-collapsible mw-collapsed" style="width:1000px; overflow: hidden;"><br />
* 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.<br />
* [https://www.schmidheiny.name/teaching/shortguides.htm Kurt Schmidheiny, Short guides in Econometrics]<br />
* [https://otexts.com/fpp3/ Rob Hyndman, Forecasting principles and practices]<br />
* [https://arxiv.org/abs/1411.5279 Tim Hesterberg, What teachers should know about bootstrap?]<br />
* [https://books.econ.msu.ru/Introduction-to-Econometrics/ Дружелюбная эконометрика]<br />
* Никита Артамонов, [http://img1.liveinternet.ru/images/attach/c/2//3833/3833271_econometrics.pdf Введение в эконометрику]<br />
* Кирилл Фурманов, [http://www.hse.ru/org/persons/503346#other сборник задач на личной страничке]<br />
* онлайн курс по метрике на [https://openedu.ru/course/hse/METRIX/ openedu]<br />
* универсиада мгу [https://new.universiade-ecm.com/ по эконометрике]<br />
* Michael Creel, [https://github.com/mcreel/Econometrics Econometrics] и [https://github.com/mcreel/Econometrics/raw/main/econometrics.pdf pdf]<br />
* Bruce Hansen, [https://www.ssc.wisc.edu/~bhansen/econometrics/ Econometrics]<br />
* 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.<br />
* 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.<br />
* Ruey Tsay [http://faculty.chicagobooth.edu/ruey.tsay/teaching/ teaching page]: его курсы по временным рядам с R<br />
* Kevin Sheppard, [https://www.kevinsheppard.com/teaching/mfe/ Financial Econometrics]: GMM, VaR, многомерная волатильность.<br />
* [https://quantecon.org/ QuantEcon]<br />
* Abdi, Williams, [https://personal.utdallas.edu/~herve/abdi-awPCA2010.pdf PCA]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2017/Rotation/ PCA, rotation]<br />
* Cavanaugh, Neath, [https://iowabiostat.github.io/research-highlights/joe/Cavanaugh_Neath_2019.pdf AIC]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2018/aic-and-bic/ AIC and BIC]<br />
* Matteo Courthoud, [https://towardsdatascience.com/understanding-cuped-a822523641af Understanding CUPED]<br />
</div><br />
==== Таблицы ====<br />
* [https://github.com/bdemeshev/probability_hse_exams/raw/master/tables/tables_all.pdf Таблицы нормального и прочих распределения]<br />
* 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)].<br />
* 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]<br />
<br />
== Проверочные работы ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/demo_24_25.pdf Демонстрационный вариант ПР-1]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/exam_winter.pdf Экзамен]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/razd_material%20(1).pdf Распечатка к экзамену.]<br />
<br />
== Первый семестр. Эконометрика 1 ==<br />
'''Неделя 1. Что такое эконометрика и зачем она нужна?'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01.pdf Семинар 1. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01_sol.pdf Семинар 1. Решение.]<br />
'''Неделя 2. Модель парной регрессии. МНК.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02.pdf Семинар 2. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02_sol.pdf Семинар 2. Решение.]<br />
'''Неделя 3. Модель множественной регрессии.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_03.pdf Семинар 3. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_03_sol.pdf Семинар 3. Решение.]<br />
'''Неделя 4. Модель множественной регрессии.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_04.pdf Семинар 4. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_04_sol.pdf Семинар 4. Решение.]<br />
'''Неделя 5. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_05.pdf Семинар 5. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_05_sol.pdf Семинар 5. Решение.]<br />
'''Неделя 6. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез. Теорема Фриша-Во-Ловелла.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_06.pdf Семинар 6. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_06_sol.pdf Семинар 6. Решение.]<br />
'''Неделя 7. Безусловное прогнозирование.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_07.pdf Семинар 7. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_07_sol.pdf Семинар 7. Решение.]<br />
'''Неделя 8. Фиктивные переменные. Тест Чоу.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08.pdf Семинар 8. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08_sol.pdf Семинар 8. Решение.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08.ipynb Семинар 8. Пример в Python. Фиктивные переменные, обработка выбросов.]<br />
'''Неделя 9. Мультиколлинеарность: диагностика и последствия.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09.pdf Семинар 9. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09_sol.pdf Семинар 9. Решение.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09.ipynb Семинар 9. Пример в Python.]<br />
'''Неделя 10. Мультиколлинеарность: метод главных компонент (PCA).'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_10.pdf Семинар 10. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_10_sol.pdf Семинар 10. Решение.]<br />
'''Неделя 11. Гетероскедастичность.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_11.pdf Семинар 11. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_11_sol.pdf Семинар 11. Решение.]<br />
'''Неделя 12. Ошибки спецификации.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_12.pdf Семинар 12. Задания.]<br />
'''Неделя 13. Выбор функциональной зависимости.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_13.pdf Семинар 13. Задания.]<br />
*[https://colab.research.google.com/github/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_13.ipynb Семианр 13. Пример в Python.]<br />
'''Неделя 14. Эндогенность.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_14.pdf Семинар 14. Задания.]<br />
<br />
== Второй семестр. Эконометрика 2 ==<br />
'''Неделя 15. Эндогенность. Продолжение.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_15.pdf Семинар 15. Задания.]<br />
*[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.]<br />
'''Неделя 16. Оценка эффекта воздействия. ATE. DiD.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_16.pdf Семинар 16. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_16_sol.pdf Семинар 16. Решение.]<br />
'''Неделя 17. Оценка эффекта воздействия. LATE.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_17_sol.pdf Семинар 17. Решение.]<br />
'''Неделя 18. Разрывный регрессионный дизайн.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_18.ipynb Семинар 18. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/RDD.ipynb Семинар 18. Практические примеры.]<br />
'''Неделя 19. Системы регрессионных уравнений. SUR, SEM. Способы оценивания: FGLS, ILS.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_19.pdf Семинар 19. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_19_sol.pdf Семинар 19. Решение.]<br />
<br />
== Подборка задач для самостоятельного решения ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_1.pdf Подборка 1.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_02.pdf Подборка 2.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_03.pdf Подборка 3.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_04.pdf Подборка 4.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_05.pdf Подборка 5.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_06.pdf Подборка 6.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_07.pdf Подборка 7.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_08.pdf Подборка 8.]</div>
Polina
https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Smef_metrics_2025-26&diff=95425
Smef metrics 2025-26
2026-02-18T15:17:36Z
<p>Polina: </p>
<hr />
<div>== Общая информация ==<br />
<br />
Курс в ЛМС: [https://edu.hse.ru/course/view.php?id=266086]<br />
<br />
[https://www.hse.ru/edu/courses/1048970813 Официальная программа]<br />
<br />
Лектор: [https://www.hse.ru/org/persons/42727 Пересецкий Анатолий Абрамович]<br />
<br />
Семинарист: [https://www.hse.ru/org/persons/208518670 Погорелова Полина Вячеславовна]<br />
<br />
Учебный ассистент: Адила Ахмедова (Akhmedova.A.A@hse.ru)<br />
<br />
Оценка = 0.1 * Домашние задания и самостоятельные работы + 0.1 * Контрольная работа №1 + 0.6 * Контрольная работа №2 + 0.2 * Проект (самостоятельное прикладное эконометрическое исследование).<br />
<br />
Контрольная работа 2 является блокирующей. Минимальный балл – 25.<br />
<br />
Литература: [https://disk.360.yandex.ru/d/KRBKNfM_bo_TNA]<br />
<br />
Stata на Windows: [https://disk.yandex.ru/d/1VC8xvfHw2ByRg]<br />
<br />
Stata на Mac: [https://disk.yandex.ru/d/fYalxTYgV1wjTg]<br />
<br />
== Модуль 3-4 ==<br />
'''Неделя 1. Модель множественной регресии.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_24_25/blob/main/smef_01.pdf Семинар 1. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_24_25/blob/main/smef_01_ws.pdf Семинар 1. Решение задач 1-3.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_24_25/blob/main/%D0%A1%D0%B5%D0%BC%D0%B8%D0%BD%D0%B0%D1%80%201.%20%D0%A0%D0%B5%D1%88%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%20%D0%B7%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%204-5.pdf Семинар 1. Решение задач 4-5.]<br />
'''Неделя 2. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_24_25/blob/main/smef_02.pdf Семинар 2. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_24_25/blob/main/smef_02_sol.pdf Семинар 2. Решение.]<br />
'''Неделя 3. Модель множественной регрессии. Спецификация модели, гетероскедастичность.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_24_25/blob/main/sem_3.pdf Семинар 3. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_25_26/blob/main/smef_03_sol.pdf Семинар 3. Решение.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_24_25/blob/main/smef_03.do Семинар 3. Do-file.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_24_25/blob/main/data_flats.xlsx Данные data_flats.xlsx.]<br />
'''Неделя 4. Эндогенность.'''<br />
*[Обсуждали теорию.]<br />
'''Неделя 5. Эндогенность (продолжение). Модели бинарного и упорядоченного выбора.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_25_26/blob/main/smef_05.pdf Семинар 5. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_25_26/blob/main/smef_05.do Семинар 5. Do-file.]</div>
Polina
https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Econ_metrics_2025-26&diff=95307
Econ metrics 2025-26
2026-02-13T09:40:01Z
<p>Polina: </p>
<hr />
<div>== Общая информация ==<br />
<br />
Курс предназначен для студентов 3 курса ОП "Экономика" (ФЭН, исследовательский поток)" и ОП "Экономика и анализ данных" (Прикладная математика и информатика, ФЭН/ФКН)"<br />
<br />
==== Официальная программа курса: ==== <br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897077 Официальная программа курса "Эконометрика 1 (углубленный курс)"]<br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897093 Официальная программа курса "Эконометрика 2 (углубленный курс)"]<br />
<br />
==== Курс в ЛМС: ==== <br />
*[https://edu.hse.ru/course/view.php?id=251275 "Эконометрика 1 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
*[https://edu.hse.ru/course/view.php?id=264874 "Эконометрика 2 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
<br />
==== Преподаватели: ====<br />
* Лектор: [https://www.hse.ru/staff/evakulenko Елена Сергеевна Вакуленко] evakulenko@hse.ru<br />
* Семинарист: [https://www.hse.ru/org/persons/208518670 Полина Вячеславовна Погорелова] pvpogorelova@hse.ru<br />
* Учебные ассистенты: Бахишев Никита, Будылин Александр, Мирзоева Алина, Чуйкин Никита<br />
<br />
==== Формула оценивания: ==== <br />
* Оценка за курс "Эконометрика 1 (углубленный курс)" = 0.1 * Домашнее задание + 0.3 * Контрольная работа + 0.2 * Проверочные работы на лекциях и семинарах + 0.4 * Экзамен<br />
<br />
== Дополнительные материалы к курсу ==<br />
* [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].<br />
<br />
<br />
Нажми "развернуть", чтобы увидеть ещё больше! - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 🡣<br />
<div class="mw-collapsible mw-collapsed" style="width:1000px; overflow: hidden;"><br />
* 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.<br />
* [https://www.schmidheiny.name/teaching/shortguides.htm Kurt Schmidheiny, Short guides in Econometrics]<br />
* [https://otexts.com/fpp3/ Rob Hyndman, Forecasting principles and practices]<br />
* [https://arxiv.org/abs/1411.5279 Tim Hesterberg, What teachers should know about bootstrap?]<br />
* [https://books.econ.msu.ru/Introduction-to-Econometrics/ Дружелюбная эконометрика]<br />
* Никита Артамонов, [http://img1.liveinternet.ru/images/attach/c/2//3833/3833271_econometrics.pdf Введение в эконометрику]<br />
* Кирилл Фурманов, [http://www.hse.ru/org/persons/503346#other сборник задач на личной страничке]<br />
* онлайн курс по метрике на [https://openedu.ru/course/hse/METRIX/ openedu]<br />
* универсиада мгу [https://new.universiade-ecm.com/ по эконометрике]<br />
* Michael Creel, [https://github.com/mcreel/Econometrics Econometrics] и [https://github.com/mcreel/Econometrics/raw/main/econometrics.pdf pdf]<br />
* Bruce Hansen, [https://www.ssc.wisc.edu/~bhansen/econometrics/ Econometrics]<br />
* 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.<br />
* 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.<br />
* Ruey Tsay [http://faculty.chicagobooth.edu/ruey.tsay/teaching/ teaching page]: его курсы по временным рядам с R<br />
* Kevin Sheppard, [https://www.kevinsheppard.com/teaching/mfe/ Financial Econometrics]: GMM, VaR, многомерная волатильность.<br />
* [https://quantecon.org/ QuantEcon]<br />
* Abdi, Williams, [https://personal.utdallas.edu/~herve/abdi-awPCA2010.pdf PCA]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2017/Rotation/ PCA, rotation]<br />
* Cavanaugh, Neath, [https://iowabiostat.github.io/research-highlights/joe/Cavanaugh_Neath_2019.pdf AIC]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2018/aic-and-bic/ AIC and BIC]<br />
* Matteo Courthoud, [https://towardsdatascience.com/understanding-cuped-a822523641af Understanding CUPED]<br />
</div><br />
==== Таблицы ====<br />
* [https://github.com/bdemeshev/probability_hse_exams/raw/master/tables/tables_all.pdf Таблицы нормального и прочих распределения]<br />
* 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)].<br />
* 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]<br />
<br />
== Проверочные работы ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/demo_24_25.pdf Демонстрационный вариант ПР-1]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/exam_winter.pdf Экзамен]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/razd_material%20(1).pdf Распечатка к экзамену.]<br />
<br />
== Первый семестр. Эконометрика 1 ==<br />
'''Неделя 1. Что такое эконометрика и зачем она нужна?'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01.pdf Семинар 1. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01_sol.pdf Семинар 1. Решение.]<br />
'''Неделя 2. Модель парной регрессии. МНК.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02.pdf Семинар 2. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02_sol.pdf Семинар 2. Решение.]<br />
'''Неделя 3. Модель множественной регрессии.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_03.pdf Семинар 3. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_03_sol.pdf Семинар 3. Решение.]<br />
'''Неделя 4. Модель множественной регрессии.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_04.pdf Семинар 4. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_04_sol.pdf Семинар 4. Решение.]<br />
'''Неделя 5. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_05.pdf Семинар 5. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_05_sol.pdf Семинар 5. Решение.]<br />
'''Неделя 6. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез. Теорема Фриша-Во-Ловелла.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_06.pdf Семинар 6. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_06_sol.pdf Семинар 6. Решение.]<br />
'''Неделя 7. Безусловное прогнозирование.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_07.pdf Семинар 7. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_07_sol.pdf Семинар 7. Решение.]<br />
'''Неделя 8. Фиктивные переменные. Тест Чоу.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08.pdf Семинар 8. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08_sol.pdf Семинар 8. Решение.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08.ipynb Семинар 8. Пример в Python. Фиктивные переменные, обработка выбросов.]<br />
'''Неделя 9. Мультиколлинеарность: диагностика и последствия.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09.pdf Семинар 9. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09_sol.pdf Семинар 9. Решение.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09.ipynb Семинар 9. Пример в Python.]<br />
'''Неделя 10. Мультиколлинеарность: метод главных компонент (PCA).'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_10.pdf Семинар 10. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_10_sol.pdf Семинар 10. Решение.]<br />
'''Неделя 11. Гетероскедастичность.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_11.pdf Семинар 11. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_11_sol.pdf Семинар 11. Решение.]<br />
'''Неделя 12. Ошибки спецификации.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_12.pdf Семинар 12. Задания.]<br />
'''Неделя 13. Выбор функциональной зависимости.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_13.pdf Семинар 13. Задания.]<br />
*[https://colab.research.google.com/github/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_13.ipynb Семианр 13. Пример в Python.]<br />
'''Неделя 14. Эндогенность.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_14.pdf Семинар 14. Задания.]<br />
<br />
== Второй семестр. Эконометрика 2 ==<br />
'''Неделя 15. Эндогенность. Продолжение.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_15.pdf Семинар 15. Задания.]<br />
*[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.]<br />
'''Неделя 16. Оценка эффекта воздействия. ATE. DiD.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_16.pdf Семинар 16. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_16_sol.pdf Семинар 16. Решение.]<br />
'''Неделя 17. Оценка эффекта воздействия. LATE.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_17_sol.pdf Семинар 17. Решение.]<br />
'''Неделя 18. Разрывный регрессионный дизайн.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_18.ipynb Семинар 18. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/RDD.ipynb Семинар 18. Практические примеры.]<br />
'''Неделя 19. Системы регрессионных уравнений. SUR, SEM. Способы оценивания: FGLS, ILS.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_19.pdf Семинар 19. Задания.]<br />
<br />
== Подборка задач для самостоятельного решения ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_1.pdf Подборка 1.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_02.pdf Подборка 2.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_03.pdf Подборка 3.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_04.pdf Подборка 4.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_05.pdf Подборка 5.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_06.pdf Подборка 6.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_07.pdf Подборка 7.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_08.pdf Подборка 8.]</div>
Polina
https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Econ_metrics_2025-26&diff=95306
Econ metrics 2025-26
2026-02-13T09:39:33Z
<p>Polina: </p>
<hr />
<div>== Общая информация ==<br />
<br />
Курс предназначен для студентов 3 курса ОП "Экономика" (ФЭН, исследовательский поток)" и ОП "Экономика и анализ данных" (Прикладная математика и информатика, ФЭН/ФКН)"<br />
<br />
==== Официальная программа курса: ==== <br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897077 Официальная программа курса "Эконометрика 1 (углубленный курс)"]<br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897093 Официальная программа курса "Эконометрика 2 (углубленный курс)"]<br />
<br />
==== Курс в ЛМС: ==== <br />
*[https://edu.hse.ru/course/view.php?id=251275 "Эконометрика 1 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
*[https://edu.hse.ru/course/view.php?id=264874 "Эконометрика 2 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
<br />
==== Преподаватели: ====<br />
* Лектор: [https://www.hse.ru/staff/evakulenko Елена Сергеевна Вакуленко] evakulenko@hse.ru<br />
* Семинарист: [https://www.hse.ru/org/persons/208518670 Полина Вячеславовна Погорелова] pvpogorelova@hse.ru<br />
* Учебные ассистенты: Бахишев Никита, Будылин Александр, Мирзоева Алина, Чуйкин Никита<br />
<br />
==== Формула оценивания: ==== <br />
* Оценка за курс "Эконометрика 1 (углубленный курс)" = 0.1 * Домашнее задание + 0.3 * Контрольная работа + 0.2 * Проверочные работы на лекциях и семинарах + 0.4 * Экзамен<br />
<br />
== Дополнительные материалы к курсу ==<br />
* [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].<br />
<br />
<br />
Нажми "развернуть", чтобы увидеть ещё больше! - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 🡣<br />
<div class="mw-collapsible mw-collapsed" style="width:1000px; overflow: hidden;"><br />
* 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.<br />
* [https://www.schmidheiny.name/teaching/shortguides.htm Kurt Schmidheiny, Short guides in Econometrics]<br />
* [https://otexts.com/fpp3/ Rob Hyndman, Forecasting principles and practices]<br />
* [https://arxiv.org/abs/1411.5279 Tim Hesterberg, What teachers should know about bootstrap?]<br />
* [https://books.econ.msu.ru/Introduction-to-Econometrics/ Дружелюбная эконометрика]<br />
* Никита Артамонов, [http://img1.liveinternet.ru/images/attach/c/2//3833/3833271_econometrics.pdf Введение в эконометрику]<br />
* Кирилл Фурманов, [http://www.hse.ru/org/persons/503346#other сборник задач на личной страничке]<br />
* онлайн курс по метрике на [https://openedu.ru/course/hse/METRIX/ openedu]<br />
* универсиада мгу [https://new.universiade-ecm.com/ по эконометрике]<br />
* Michael Creel, [https://github.com/mcreel/Econometrics Econometrics] и [https://github.com/mcreel/Econometrics/raw/main/econometrics.pdf pdf]<br />
* Bruce Hansen, [https://www.ssc.wisc.edu/~bhansen/econometrics/ Econometrics]<br />
* 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.<br />
* 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.<br />
* Ruey Tsay [http://faculty.chicagobooth.edu/ruey.tsay/teaching/ teaching page]: его курсы по временным рядам с R<br />
* Kevin Sheppard, [https://www.kevinsheppard.com/teaching/mfe/ Financial Econometrics]: GMM, VaR, многомерная волатильность.<br />
* [https://quantecon.org/ QuantEcon]<br />
* Abdi, Williams, [https://personal.utdallas.edu/~herve/abdi-awPCA2010.pdf PCA]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2017/Rotation/ PCA, rotation]<br />
* Cavanaugh, Neath, [https://iowabiostat.github.io/research-highlights/joe/Cavanaugh_Neath_2019.pdf AIC]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2018/aic-and-bic/ AIC and BIC]<br />
* Matteo Courthoud, [https://towardsdatascience.com/understanding-cuped-a822523641af Understanding CUPED]<br />
</div><br />
==== Таблицы ====<br />
* [https://github.com/bdemeshev/probability_hse_exams/raw/master/tables/tables_all.pdf Таблицы нормального и прочих распределения]<br />
* 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)].<br />
* 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]<br />
<br />
== Проверочные работы ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/demo_24_25.pdf Демонстрационный вариант ПР-1]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/exam_winter.pdf Экзамен]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/razd_material%20(1).pdf Распечатка к экзамену.]<br />
<br />
== Первый семестр. Эконометрика 1 ==<br />
'''Неделя 1. Что такое эконометрика и зачем она нужна?'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01.pdf Семинар 1. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01_sol.pdf Семинар 1. Решение.]<br />
'''Неделя 2. Модель парной регрессии. МНК.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02.pdf Семинар 2. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02_sol.pdf Семинар 2. Решение.]<br />
'''Неделя 3. Модель множественной регрессии.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_03.pdf Семинар 3. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_03_sol.pdf Семинар 3. Решение.]<br />
'''Неделя 4. Модель множественной регрессии.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_04.pdf Семинар 4. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_04_sol.pdf Семинар 4. Решение.]<br />
'''Неделя 5. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_05.pdf Семинар 5. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_05_sol.pdf Семинар 5. Решение.]<br />
'''Неделя 6. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез. Теорема Фриша-Во-Ловелла.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_06.pdf Семинар 6. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_06_sol.pdf Семинар 6. Решение.]<br />
'''Неделя 7. Безусловное прогнозирование.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_07.pdf Семинар 7. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_07_sol.pdf Семинар 7. Решение.]<br />
'''Неделя 8. Фиктивные переменные. Тест Чоу.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08.pdf Семинар 8. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08_sol.pdf Семинар 8. Решение.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08.ipynb Семинар 8. Пример в Python. Фиктивные переменные, обработка выбросов.]<br />
'''Неделя 9. Мультиколлинеарность: диагностика и последствия.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09.pdf Семинар 9. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09_sol.pdf Семинар 9. Решение.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09.ipynb Семинар 9. Пример в Python.]<br />
'''Неделя 10. Мультиколлинеарность: метод главных компонент (PCA).'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_10.pdf Семинар 10. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_10_sol.pdf Семинар 10. Решение.]<br />
'''Неделя 11. Гетероскедастичность.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_11.pdf Семинар 11. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_11_sol.pdf Семинар 11. Решение.]<br />
'''Неделя 12. Ошибки спецификации.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_12.pdf Семинар 12. Задания.]<br />
'''Неделя 13. Выбор функциональной зависимости.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_13.pdf Семинар 13. Задания.]<br />
*[https://colab.research.google.com/github/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_13.ipynb Семианр 13. Пример в Python.]<br />
'''Неделя 14. Эндогенность.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_14.pdf Семинар 14. Задания.]<br />
<br />
== Второй семестр. Эконометрика 2 ==<br />
'''Неделя 15. Эндогенность. Продолжение.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_15.pdf Семинар 15. Задания.]<br />
*[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.]<br />
'''Неделя 16. Оценка эффекта воздействия. ATE. DiD.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_16.pdf Семинар 16. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_16_sol.pdf Семинар 16. Решение.]<br />
'''Неделя 17. Оценка эффекта воздействия. LATE.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_17.pdf Семинар 17. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_17_sol.pdf Семинар 17. Решение.]<br />
'''Неделя 18. Разрывный регрессионный дизайн.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_18.ipynb Семинар 18. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/RDD.ipynb Семинар 18. Практические примеры.]<br />
'''Неделя 19. Системы регрессионных уравнений. SUR, SEM. Способы оценивания: FGLS, ILS.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_19.pdf Семинар 19. Задания.]<br />
<br />
== Подборка задач для самостоятельного решения ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_1.pdf Подборка 1.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_02.pdf Подборка 2.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_03.pdf Подборка 3.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_04.pdf Подборка 4.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_05.pdf Подборка 5.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_06.pdf Подборка 6.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_07.pdf Подборка 7.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_08.pdf Подборка 8.]</div>
Polina
https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Econ_metrics_2025-26&diff=95300
Econ metrics 2025-26
2026-02-12T23:55:05Z
<p>Polina: </p>
<hr />
<div>== Общая информация ==<br />
<br />
Курс предназначен для студентов 3 курса ОП "Экономика" (ФЭН, исследовательский поток)" и ОП "Экономика и анализ данных" (Прикладная математика и информатика, ФЭН/ФКН)"<br />
<br />
==== Официальная программа курса: ==== <br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897077 Официальная программа курса "Эконометрика 1 (углубленный курс)"]<br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897093 Официальная программа курса "Эконометрика 2 (углубленный курс)"]<br />
<br />
==== Курс в ЛМС: ==== <br />
*[https://edu.hse.ru/course/view.php?id=251275 "Эконометрика 1 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
*[https://edu.hse.ru/course/view.php?id=264874 "Эконометрика 2 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
<br />
==== Преподаватели: ====<br />
* Лектор: [https://www.hse.ru/staff/evakulenko Елена Сергеевна Вакуленко] evakulenko@hse.ru<br />
* Семинарист: [https://www.hse.ru/org/persons/208518670 Полина Вячеславовна Погорелова] pvpogorelova@hse.ru<br />
* Учебные ассистенты: Бахишев Никита, Будылин Александр, Мирзоева Алина, Чуйкин Никита<br />
<br />
==== Формула оценивания: ==== <br />
* Оценка за курс "Эконометрика 1 (углубленный курс)" = 0.1 * Домашнее задание + 0.3 * Контрольная работа + 0.2 * Проверочные работы на лекциях и семинарах + 0.4 * Экзамен<br />
<br />
== Дополнительные материалы к курсу ==<br />
* [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].<br />
<br />
<br />
Нажми "развернуть", чтобы увидеть ещё больше! - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 🡣<br />
<div class="mw-collapsible mw-collapsed" style="width:1000px; overflow: hidden;"><br />
* 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.<br />
* [https://www.schmidheiny.name/teaching/shortguides.htm Kurt Schmidheiny, Short guides in Econometrics]<br />
* [https://otexts.com/fpp3/ Rob Hyndman, Forecasting principles and practices]<br />
* [https://arxiv.org/abs/1411.5279 Tim Hesterberg, What teachers should know about bootstrap?]<br />
* [https://books.econ.msu.ru/Introduction-to-Econometrics/ Дружелюбная эконометрика]<br />
* Никита Артамонов, [http://img1.liveinternet.ru/images/attach/c/2//3833/3833271_econometrics.pdf Введение в эконометрику]<br />
* Кирилл Фурманов, [http://www.hse.ru/org/persons/503346#other сборник задач на личной страничке]<br />
* онлайн курс по метрике на [https://openedu.ru/course/hse/METRIX/ openedu]<br />
* универсиада мгу [https://new.universiade-ecm.com/ по эконометрике]<br />
* Michael Creel, [https://github.com/mcreel/Econometrics Econometrics] и [https://github.com/mcreel/Econometrics/raw/main/econometrics.pdf pdf]<br />
* Bruce Hansen, [https://www.ssc.wisc.edu/~bhansen/econometrics/ Econometrics]<br />
* 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.<br />
* 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.<br />
* Ruey Tsay [http://faculty.chicagobooth.edu/ruey.tsay/teaching/ teaching page]: его курсы по временным рядам с R<br />
* Kevin Sheppard, [https://www.kevinsheppard.com/teaching/mfe/ Financial Econometrics]: GMM, VaR, многомерная волатильность.<br />
* [https://quantecon.org/ QuantEcon]<br />
* Abdi, Williams, [https://personal.utdallas.edu/~herve/abdi-awPCA2010.pdf PCA]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2017/Rotation/ PCA, rotation]<br />
* Cavanaugh, Neath, [https://iowabiostat.github.io/research-highlights/joe/Cavanaugh_Neath_2019.pdf AIC]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2018/aic-and-bic/ AIC and BIC]<br />
* Matteo Courthoud, [https://towardsdatascience.com/understanding-cuped-a822523641af Understanding CUPED]<br />
</div><br />
==== Таблицы ====<br />
* [https://github.com/bdemeshev/probability_hse_exams/raw/master/tables/tables_all.pdf Таблицы нормального и прочих распределения]<br />
* 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)].<br />
* 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]<br />
<br />
== Проверочные работы ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/demo_24_25.pdf Демонстрационный вариант ПР-1]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/exam_winter.pdf Экзамен]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/razd_material%20(1).pdf Распечатка к экзамену.]<br />
<br />
== Первый семестр. Эконометрика 1 ==<br />
'''Неделя 1. Что такое эконометрика и зачем она нужна?'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01.pdf Семинар 1. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01_sol.pdf Семинар 1. Решение.]<br />
'''Неделя 2. Модель парной регрессии. МНК.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02.pdf Семинар 2. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02_sol.pdf Семинар 2. Решение.]<br />
'''Неделя 3. Модель множественной регрессии.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_03.pdf Семинар 3. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_03_sol.pdf Семинар 3. Решение.]<br />
'''Неделя 4. Модель множественной регрессии.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_04.pdf Семинар 4. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_04_sol.pdf Семинар 4. Решение.]<br />
'''Неделя 5. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_05.pdf Семинар 5. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_05_sol.pdf Семинар 5. Решение.]<br />
'''Неделя 6. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез. Теорема Фриша-Во-Ловелла.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_06.pdf Семинар 6. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_06_sol.pdf Семинар 6. Решение.]<br />
'''Неделя 7. Безусловное прогнозирование.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_07.pdf Семинар 7. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_07_sol.pdf Семинар 7. Решение.]<br />
'''Неделя 8. Фиктивные переменные. Тест Чоу.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08.pdf Семинар 8. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08_sol.pdf Семинар 8. Решение.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08.ipynb Семинар 8. Пример в Python. Фиктивные переменные, обработка выбросов.]<br />
'''Неделя 9. Мультиколлинеарность: диагностика и последствия.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09.pdf Семинар 9. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09_sol.pdf Семинар 9. Решение.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09.ipynb Семинар 9. Пример в Python.]<br />
'''Неделя 10. Мультиколлинеарность: метод главных компонент (PCA).'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_10.pdf Семинар 10. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_10_sol.pdf Семинар 10. Решение.]<br />
'''Неделя 11. Гетероскедастичность.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_11.pdf Семинар 11. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_11_sol.pdf Семинар 11. Решение.]<br />
'''Неделя 12. Ошибки спецификации.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_12.pdf Семинар 12. Задания.]<br />
'''Неделя 13. Выбор функциональной зависимости.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_13.pdf Семинар 13. Задания.]<br />
*[https://colab.research.google.com/github/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_13.ipynb Семианр 13. Пример в Python.]<br />
'''Неделя 14. Эндогенность.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_14.pdf Семинар 14. Задания.]<br />
<br />
== Второй семестр. Эконометрика 2 ==<br />
'''Неделя 15. Эндогенность. Продолжение.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_15.pdf Семинар 15. Задания.]<br />
*[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.]<br />
'''Неделя 16. Оценка эффекта воздействия. ATE. DiD.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_16.pdf Семинар 16. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_16_sol.pdf Семинар 16. Решение.]<br />
'''Неделя 17. Оценка эффекта воздействия. LATE.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_17.pdf Семинар 17. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_17_sol.pdf Семинар 17. Решение.]<br />
'''Неделя 18. Разрывный регрессионный дизайн.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_18.ipynb Семинар 18. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/RDD.ipynb Семинар 18. Практические примеры.]<br />
<br />
== Подборка задач для самостоятельного решения ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_1.pdf Подборка 1.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_02.pdf Подборка 2.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_03.pdf Подборка 3.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_04.pdf Подборка 4.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_05.pdf Подборка 5.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_06.pdf Подборка 6.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_07.pdf Подборка 7.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_08.pdf Подборка 8.]</div>
Polina
https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Econ_metrics_2025-26&diff=95299
Econ metrics 2025-26
2026-02-12T23:54:33Z
<p>Polina: </p>
<hr />
<div>== Общая информация ==<br />
<br />
Курс предназначен для студентов 3 курса ОП "Экономика" (ФЭН, исследовательский поток)" и ОП "Экономика и анализ данных" (Прикладная математика и информатика, ФЭН/ФКН)"<br />
<br />
==== Официальная программа курса: ==== <br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897077 Официальная программа курса "Эконометрика 1 (углубленный курс)"]<br />
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897093 Официальная программа курса "Эконометрика 2 (углубленный курс)"]<br />
<br />
==== Курс в ЛМС: ==== <br />
*[https://edu.hse.ru/course/view.php?id=251275 "Эконометрика 1 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
*[https://edu.hse.ru/course/view.php?id=264874 "Эконометрика 2 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
<br />
==== Преподаватели: ====<br />
* Лектор: [https://www.hse.ru/staff/evakulenko Елена Сергеевна Вакуленко] evakulenko@hse.ru<br />
* Семинарист: [https://www.hse.ru/org/persons/208518670 Полина Вячеславовна Погорелова] pvpogorelova@hse.ru<br />
* Учебные ассистенты: Бахишев Никита, Будылин Александр, Чуйкин Никита<br />
<br />
==== Формула оценивания: ==== <br />
* Оценка за курс "Эконометрика 1 (углубленный курс)" = 0.1 * Домашнее задание + 0.3 * Контрольная работа + 0.2 * Проверочные работы на лекциях и семинарах + 0.4 * Экзамен<br />
<br />
== Дополнительные материалы к курсу ==<br />
* [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].<br />
<br />
<br />
Нажми "развернуть", чтобы увидеть ещё больше! - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 🡣<br />
<div class="mw-collapsible mw-collapsed" style="width:1000px; overflow: hidden;"><br />
* 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.<br />
* [https://www.schmidheiny.name/teaching/shortguides.htm Kurt Schmidheiny, Short guides in Econometrics]<br />
* [https://otexts.com/fpp3/ Rob Hyndman, Forecasting principles and practices]<br />
* [https://arxiv.org/abs/1411.5279 Tim Hesterberg, What teachers should know about bootstrap?]<br />
* [https://books.econ.msu.ru/Introduction-to-Econometrics/ Дружелюбная эконометрика]<br />
* Никита Артамонов, [http://img1.liveinternet.ru/images/attach/c/2//3833/3833271_econometrics.pdf Введение в эконометрику]<br />
* Кирилл Фурманов, [http://www.hse.ru/org/persons/503346#other сборник задач на личной страничке]<br />
* онлайн курс по метрике на [https://openedu.ru/course/hse/METRIX/ openedu]<br />
* универсиада мгу [https://new.universiade-ecm.com/ по эконометрике]<br />
* Michael Creel, [https://github.com/mcreel/Econometrics Econometrics] и [https://github.com/mcreel/Econometrics/raw/main/econometrics.pdf pdf]<br />
* Bruce Hansen, [https://www.ssc.wisc.edu/~bhansen/econometrics/ Econometrics]<br />
* 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.<br />
* 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.<br />
* Ruey Tsay [http://faculty.chicagobooth.edu/ruey.tsay/teaching/ teaching page]: его курсы по временным рядам с R<br />
* Kevin Sheppard, [https://www.kevinsheppard.com/teaching/mfe/ Financial Econometrics]: GMM, VaR, многомерная волатильность.<br />
* [https://quantecon.org/ QuantEcon]<br />
* Abdi, Williams, [https://personal.utdallas.edu/~herve/abdi-awPCA2010.pdf PCA]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2017/Rotation/ PCA, rotation]<br />
* Cavanaugh, Neath, [https://iowabiostat.github.io/research-highlights/joe/Cavanaugh_Neath_2019.pdf AIC]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2018/aic-and-bic/ AIC and BIC]<br />
* Matteo Courthoud, [https://towardsdatascience.com/understanding-cuped-a822523641af Understanding CUPED]<br />
</div><br />
==== Таблицы ====<br />
* [https://github.com/bdemeshev/probability_hse_exams/raw/master/tables/tables_all.pdf Таблицы нормального и прочих распределения]<br />
* 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)].<br />
* 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]<br />
<br />
== Проверочные работы ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/demo_24_25.pdf Демонстрационный вариант ПР-1]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/exam_winter.pdf Экзамен]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/razd_material%20(1).pdf Распечатка к экзамену.]<br />
<br />
== Первый семестр. Эконометрика 1 ==<br />
'''Неделя 1. Что такое эконометрика и зачем она нужна?'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01.pdf Семинар 1. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01_sol.pdf Семинар 1. Решение.]<br />
'''Неделя 2. Модель парной регрессии. МНК.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02.pdf Семинар 2. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02_sol.pdf Семинар 2. Решение.]<br />
'''Неделя 3. Модель множественной регрессии.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_03.pdf Семинар 3. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_03_sol.pdf Семинар 3. Решение.]<br />
'''Неделя 4. Модель множественной регрессии.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_04.pdf Семинар 4. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_04_sol.pdf Семинар 4. Решение.]<br />
'''Неделя 5. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_05.pdf Семинар 5. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_05_sol.pdf Семинар 5. Решение.]<br />
'''Неделя 6. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез. Теорема Фриша-Во-Ловелла.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_06.pdf Семинар 6. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_06_sol.pdf Семинар 6. Решение.]<br />
'''Неделя 7. Безусловное прогнозирование.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_07.pdf Семинар 7. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_07_sol.pdf Семинар 7. Решение.]<br />
'''Неделя 8. Фиктивные переменные. Тест Чоу.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08.pdf Семинар 8. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08_sol.pdf Семинар 8. Решение.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08.ipynb Семинар 8. Пример в Python. Фиктивные переменные, обработка выбросов.]<br />
'''Неделя 9. Мультиколлинеарность: диагностика и последствия.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09.pdf Семинар 9. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09_sol.pdf Семинар 9. Решение.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09.ipynb Семинар 9. Пример в Python.]<br />
'''Неделя 10. Мультиколлинеарность: метод главных компонент (PCA).'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_10.pdf Семинар 10. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_10_sol.pdf Семинар 10. Решение.]<br />
'''Неделя 11. Гетероскедастичность.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_11.pdf Семинар 11. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_11_sol.pdf Семинар 11. Решение.]<br />
'''Неделя 12. Ошибки спецификации.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_12.pdf Семинар 12. Задания.]<br />
'''Неделя 13. Выбор функциональной зависимости.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_13.pdf Семинар 13. Задания.]<br />
*[https://colab.research.google.com/github/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_13.ipynb Семианр 13. Пример в Python.]<br />
'''Неделя 14. Эндогенность.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_14.pdf Семинар 14. Задания.]<br />
<br />
== Второй семестр. Эконометрика 2 ==<br />
'''Неделя 15. Эндогенность. Продолжение.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_15.pdf Семинар 15. Задания.]<br />
*[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.]<br />
'''Неделя 16. Оценка эффекта воздействия. ATE. DiD.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_16.pdf Семинар 16. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_16_sol.pdf Семинар 16. Решение.]<br />
'''Неделя 17. Оценка эффекта воздействия. LATE.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_17.pdf Семинар 17. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_17_sol.pdf Семинар 17. Решение.]<br />
'''Неделя 18. Разрывный регрессионный дизайн.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_18.ipynb Семинар 18. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/RDD.ipynb Семинар 18. Практические примеры.]<br />
<br />
== Подборка задач для самостоятельного решения ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_1.pdf Подборка 1.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_02.pdf Подборка 2.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_03.pdf Подборка 3.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_04.pdf Подборка 4.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_05.pdf Подборка 5.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_06.pdf Подборка 6.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_07.pdf Подборка 7.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_08.pdf Подборка 8.]</div>
Polina
https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Econ_metrics_2025-26&diff=95298
Econ metrics 2025-26
2026-02-12T23:53:38Z
<p>Polina: </p>
<hr />
<div>== Общая информация ==<br />
<br />
Курс предназначен для студентов 3 курса ОП "Экономика" (ФЭН, исследовательский поток)" и ОП "Экономика и анализ данных" (Прикладная математика и информатика, ФЭН/ФКН)"<br />
<br />
==== Официальная программа курса: ==== <br />
* [https://www.hse.ru/edu/courses/1048897077 Официальная программа курса "Эконометрика 1 (углубленный курс)"]<br />
<br />
==== Курс в ЛМС: ==== <br />
*[https://edu.hse.ru/course/view.php?id=251275 "Эконометрика 1 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
*[https://edu.hse.ru/course/view.php?id=264874 "Эконометрика 2 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
<br />
==== Преподаватели: ====<br />
* Лектор: [https://www.hse.ru/staff/evakulenko Елена Сергеевна Вакуленко] evakulenko@hse.ru<br />
* Семинарист: [https://www.hse.ru/org/persons/208518670 Полина Вячеславовна Погорелова] pvpogorelova@hse.ru<br />
* Учебные ассистенты: Бахишев Никита, Будылин Александр, Чуйкин Никита<br />
<br />
==== Формула оценивания: ==== <br />
* Оценка за курс "Эконометрика 1 (углубленный курс)" = 0.1 * Домашнее задание + 0.3 * Контрольная работа + 0.2 * Проверочные работы на лекциях и семинарах + 0.4 * Экзамен<br />
<br />
== Дополнительные материалы к курсу ==<br />
* [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].<br />
<br />
<br />
Нажми "развернуть", чтобы увидеть ещё больше! - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 🡣<br />
<div class="mw-collapsible mw-collapsed" style="width:1000px; overflow: hidden;"><br />
* 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.<br />
* [https://www.schmidheiny.name/teaching/shortguides.htm Kurt Schmidheiny, Short guides in Econometrics]<br />
* [https://otexts.com/fpp3/ Rob Hyndman, Forecasting principles and practices]<br />
* [https://arxiv.org/abs/1411.5279 Tim Hesterberg, What teachers should know about bootstrap?]<br />
* [https://books.econ.msu.ru/Introduction-to-Econometrics/ Дружелюбная эконометрика]<br />
* Никита Артамонов, [http://img1.liveinternet.ru/images/attach/c/2//3833/3833271_econometrics.pdf Введение в эконометрику]<br />
* Кирилл Фурманов, [http://www.hse.ru/org/persons/503346#other сборник задач на личной страничке]<br />
* онлайн курс по метрике на [https://openedu.ru/course/hse/METRIX/ openedu]<br />
* универсиада мгу [https://new.universiade-ecm.com/ по эконометрике]<br />
* Michael Creel, [https://github.com/mcreel/Econometrics Econometrics] и [https://github.com/mcreel/Econometrics/raw/main/econometrics.pdf pdf]<br />
* Bruce Hansen, [https://www.ssc.wisc.edu/~bhansen/econometrics/ Econometrics]<br />
* 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.<br />
* 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.<br />
* Ruey Tsay [http://faculty.chicagobooth.edu/ruey.tsay/teaching/ teaching page]: его курсы по временным рядам с R<br />
* Kevin Sheppard, [https://www.kevinsheppard.com/teaching/mfe/ Financial Econometrics]: GMM, VaR, многомерная волатильность.<br />
* [https://quantecon.org/ QuantEcon]<br />
* Abdi, Williams, [https://personal.utdallas.edu/~herve/abdi-awPCA2010.pdf PCA]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2017/Rotation/ PCA, rotation]<br />
* Cavanaugh, Neath, [https://iowabiostat.github.io/research-highlights/joe/Cavanaugh_Neath_2019.pdf AIC]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2018/aic-and-bic/ AIC and BIC]<br />
* Matteo Courthoud, [https://towardsdatascience.com/understanding-cuped-a822523641af Understanding CUPED]<br />
</div><br />
==== Таблицы ====<br />
* [https://github.com/bdemeshev/probability_hse_exams/raw/master/tables/tables_all.pdf Таблицы нормального и прочих распределения]<br />
* 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)].<br />
* 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]<br />
<br />
== Проверочные работы ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/demo_24_25.pdf Демонстрационный вариант ПР-1]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/exam_winter.pdf Экзамен]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/razd_material%20(1).pdf Распечатка к экзамену.]<br />
<br />
== Первый семестр. Эконометрика 1 ==<br />
'''Неделя 1. Что такое эконометрика и зачем она нужна?'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01.pdf Семинар 1. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01_sol.pdf Семинар 1. Решение.]<br />
'''Неделя 2. Модель парной регрессии. МНК.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02.pdf Семинар 2. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02_sol.pdf Семинар 2. Решение.]<br />
'''Неделя 3. Модель множественной регрессии.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_03.pdf Семинар 3. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_03_sol.pdf Семинар 3. Решение.]<br />
'''Неделя 4. Модель множественной регрессии.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_04.pdf Семинар 4. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_04_sol.pdf Семинар 4. Решение.]<br />
'''Неделя 5. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_05.pdf Семинар 5. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_05_sol.pdf Семинар 5. Решение.]<br />
'''Неделя 6. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез. Теорема Фриша-Во-Ловелла.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_06.pdf Семинар 6. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_06_sol.pdf Семинар 6. Решение.]<br />
'''Неделя 7. Безусловное прогнозирование.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_07.pdf Семинар 7. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_07_sol.pdf Семинар 7. Решение.]<br />
'''Неделя 8. Фиктивные переменные. Тест Чоу.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08.pdf Семинар 8. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08_sol.pdf Семинар 8. Решение.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08.ipynb Семинар 8. Пример в Python. Фиктивные переменные, обработка выбросов.]<br />
'''Неделя 9. Мультиколлинеарность: диагностика и последствия.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09.pdf Семинар 9. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09_sol.pdf Семинар 9. Решение.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09.ipynb Семинар 9. Пример в Python.]<br />
'''Неделя 10. Мультиколлинеарность: метод главных компонент (PCA).'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_10.pdf Семинар 10. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_10_sol.pdf Семинар 10. Решение.]<br />
'''Неделя 11. Гетероскедастичность.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_11.pdf Семинар 11. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_11_sol.pdf Семинар 11. Решение.]<br />
'''Неделя 12. Ошибки спецификации.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_12.pdf Семинар 12. Задания.]<br />
'''Неделя 13. Выбор функциональной зависимости.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_13.pdf Семинар 13. Задания.]<br />
*[https://colab.research.google.com/github/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_13.ipynb Семианр 13. Пример в Python.]<br />
'''Неделя 14. Эндогенность.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_14.pdf Семинар 14. Задания.]<br />
<br />
== Второй семестр. Эконометрика 2 ==<br />
'''Неделя 15. Эндогенность. Продолжение.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_15.pdf Семинар 15. Задания.]<br />
*[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.]<br />
'''Неделя 16. Оценка эффекта воздействия. ATE. DiD.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_16.pdf Семинар 16. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_16_sol.pdf Семинар 16. Решение.]<br />
'''Неделя 17. Оценка эффекта воздействия. LATE.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_17.pdf Семинар 17. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_17_sol.pdf Семинар 17. Решение.]<br />
'''Неделя 18. Разрывный регрессионный дизайн.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_18.ipynb Семинар 18. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/RDD.ipynb Семинар 18. Практические примеры.]<br />
<br />
== Подборка задач для самостоятельного решения ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_1.pdf Подборка 1.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_02.pdf Подборка 2.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_03.pdf Подборка 3.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_04.pdf Подборка 4.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_05.pdf Подборка 5.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_06.pdf Подборка 6.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_07.pdf Подборка 7.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_08.pdf Подборка 8.]</div>
Polina
https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Econ_metrics_2025-26&diff=95297
Econ metrics 2025-26
2026-02-12T23:51:44Z
<p>Polina: </p>
<hr />
<div>== Общая информация ==<br />
<br />
Курс предназначен для студентов 3 курса ОП "Экономика" (ФЭН, исследовательский поток)" и ОП "Экономика и анализ данных" (Прикладная математика и информатика, ФЭН/ФКН)"<br />
<br />
==== Официальная программа курса: ==== <br />
* [https://www.hse.ru/edu/courses/1048897077 Официальная программа курса "Эконометрика 1 (углубленный курс)"]<br />
<br />
==== Курс в ЛМС: ==== <br />
*[https://edu.hse.ru/course/view.php?id=251275 "Эконометрика 1 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]<br />
<br />
==== Преподаватели: ====<br />
* Лектор: [https://www.hse.ru/staff/evakulenko Елена Сергеевна Вакуленко] evakulenko@hse.ru<br />
* Семинарист: [https://www.hse.ru/org/persons/208518670 Полина Вячеславовна Погорелова] pvpogorelova@hse.ru<br />
* Учебные ассистенты: Бахишев Никита, Будылин Александр, Чуйкин Никита<br />
<br />
==== Формула оценивания: ==== <br />
* Оценка за курс "Эконометрика 1 (углубленный курс)" = 0.1 * Домашнее задание + 0.3 * Контрольная работа + 0.2 * Проверочные работы на лекциях и семинарах + 0.4 * Экзамен<br />
<br />
== Дополнительные материалы к курсу ==<br />
* [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].<br />
<br />
<br />
Нажми "развернуть", чтобы увидеть ещё больше! - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 🡣<br />
<div class="mw-collapsible mw-collapsed" style="width:1000px; overflow: hidden;"><br />
* 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.<br />
* [https://www.schmidheiny.name/teaching/shortguides.htm Kurt Schmidheiny, Short guides in Econometrics]<br />
* [https://otexts.com/fpp3/ Rob Hyndman, Forecasting principles and practices]<br />
* [https://arxiv.org/abs/1411.5279 Tim Hesterberg, What teachers should know about bootstrap?]<br />
* [https://books.econ.msu.ru/Introduction-to-Econometrics/ Дружелюбная эконометрика]<br />
* Никита Артамонов, [http://img1.liveinternet.ru/images/attach/c/2//3833/3833271_econometrics.pdf Введение в эконометрику]<br />
* Кирилл Фурманов, [http://www.hse.ru/org/persons/503346#other сборник задач на личной страничке]<br />
* онлайн курс по метрике на [https://openedu.ru/course/hse/METRIX/ openedu]<br />
* универсиада мгу [https://new.universiade-ecm.com/ по эконометрике]<br />
* Michael Creel, [https://github.com/mcreel/Econometrics Econometrics] и [https://github.com/mcreel/Econometrics/raw/main/econometrics.pdf pdf]<br />
* Bruce Hansen, [https://www.ssc.wisc.edu/~bhansen/econometrics/ Econometrics]<br />
* 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.<br />
* 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.<br />
* Ruey Tsay [http://faculty.chicagobooth.edu/ruey.tsay/teaching/ teaching page]: его курсы по временным рядам с R<br />
* Kevin Sheppard, [https://www.kevinsheppard.com/teaching/mfe/ Financial Econometrics]: GMM, VaR, многомерная волатильность.<br />
* [https://quantecon.org/ QuantEcon]<br />
* Abdi, Williams, [https://personal.utdallas.edu/~herve/abdi-awPCA2010.pdf PCA]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2017/Rotation/ PCA, rotation]<br />
* Cavanaugh, Neath, [https://iowabiostat.github.io/research-highlights/joe/Cavanaugh_Neath_2019.pdf AIC]<br />
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2018/aic-and-bic/ AIC and BIC]<br />
* Matteo Courthoud, [https://towardsdatascience.com/understanding-cuped-a822523641af Understanding CUPED]<br />
</div><br />
==== Таблицы ====<br />
* [https://github.com/bdemeshev/probability_hse_exams/raw/master/tables/tables_all.pdf Таблицы нормального и прочих распределения]<br />
* 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)].<br />
* 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]<br />
<br />
== Проверочные работы ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/demo_24_25.pdf Демонстрационный вариант ПР-1]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/exam_winter.pdf Экзамен]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/razd_material%20(1).pdf Распечатка к экзамену.]<br />
<br />
== Первый семестр. Эконометрика 1 ==<br />
'''Неделя 1. Что такое эконометрика и зачем она нужна?'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01.pdf Семинар 1. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01_sol.pdf Семинар 1. Решение.]<br />
'''Неделя 2. Модель парной регрессии. МНК.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02.pdf Семинар 2. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02_sol.pdf Семинар 2. Решение.]<br />
'''Неделя 3. Модель множественной регрессии.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_03.pdf Семинар 3. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_03_sol.pdf Семинар 3. Решение.]<br />
'''Неделя 4. Модель множественной регрессии.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_04.pdf Семинар 4. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_04_sol.pdf Семинар 4. Решение.]<br />
'''Неделя 5. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_05.pdf Семинар 5. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_05_sol.pdf Семинар 5. Решение.]<br />
'''Неделя 6. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез. Теорема Фриша-Во-Ловелла.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_06.pdf Семинар 6. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_06_sol.pdf Семинар 6. Решение.]<br />
'''Неделя 7. Безусловное прогнозирование.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_07.pdf Семинар 7. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_07_sol.pdf Семинар 7. Решение.]<br />
'''Неделя 8. Фиктивные переменные. Тест Чоу.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08.pdf Семинар 8. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08_sol.pdf Семинар 8. Решение.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08.ipynb Семинар 8. Пример в Python. Фиктивные переменные, обработка выбросов.]<br />
'''Неделя 9. Мультиколлинеарность: диагностика и последствия.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09.pdf Семинар 9. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09_sol.pdf Семинар 9. Решение.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09.ipynb Семинар 9. Пример в Python.]<br />
'''Неделя 10. Мультиколлинеарность: метод главных компонент (PCA).'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_10.pdf Семинар 10. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_10_sol.pdf Семинар 10. Решение.]<br />
'''Неделя 11. Гетероскедастичность.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_11.pdf Семинар 11. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_11_sol.pdf Семинар 11. Решение.]<br />
'''Неделя 12. Ошибки спецификации.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_12.pdf Семинар 12. Задания.]<br />
'''Неделя 13. Выбор функциональной зависимости.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_13.pdf Семинар 13. Задания.]<br />
*[https://colab.research.google.com/github/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_13.ipynb Семианр 13. Пример в Python.]<br />
'''Неделя 14. Эндогенность.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_14.pdf Семинар 14. Задания.]<br />
<br />
== Второй семестр. Эконометрика 2 ==<br />
'''Неделя 15. Эндогенность. Продолжение.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_15.pdf Семинар 15. Задания.]<br />
*[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.]<br />
'''Неделя 16. Оценка эффекта воздействия. ATE. DiD.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_16.pdf Семинар 16. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_16_sol.pdf Семинар 16. Решение.]<br />
'''Неделя 17. Оценка эффекта воздействия. LATE.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_17.pdf Семинар 17. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_17_sol.pdf Семинар 17. Решение.]<br />
'''Неделя 18. Разрывный регрессионный дизайн.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_18.ipynb Семинар 18. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/RDD.ipynb Семинар 18. Практические примеры.]<br />
<br />
== Подборка задач для самостоятельного решения ==<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_1.pdf Подборка 1.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_02.pdf Подборка 2.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_03.pdf Подборка 3.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_04.pdf Подборка 4.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_05.pdf Подборка 5.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_06.pdf Подборка 6.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_07.pdf Подборка 7.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_08.pdf Подборка 8.]</div>
Polina
https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Smef_metrics_2025-26&diff=95222
Smef metrics 2025-26
2026-02-07T19:51:24Z
<p>Polina: </p>
<hr />
<div>== Общая информация ==<br />
<br />
Курс в ЛМС: [https://edu.hse.ru/course/view.php?id=266086]<br />
<br />
[https://www.hse.ru/edu/courses/1048970813 Официальная программа]<br />
<br />
Лектор: [https://www.hse.ru/org/persons/42727 Пересецкий Анатолий Абрамович]<br />
<br />
Семинарист: [https://www.hse.ru/org/persons/208518670 Погорелова Полина Вячеславовна]<br />
<br />
Учебный ассистент: Адила Ахмедова (Akhmedova.A.A@hse.ru)<br />
<br />
Оценка = 0.1 * Домашние задания и самостоятельные работы + 0.1 * Контрольная работа №1 + 0.6 * Контрольная работа №2 + 0.2 * Проект (самостоятельное прикладное эконометрическое исследование).<br />
<br />
Контрольная работа 2 является блокирующей. Минимальный балл – 25.<br />
<br />
Литература: [https://disk.360.yandex.ru/d/KRBKNfM_bo_TNA]<br />
<br />
Stata на Windows: [https://disk.yandex.ru/d/1VC8xvfHw2ByRg]<br />
<br />
Stata на Mac: [https://disk.yandex.ru/d/fYalxTYgV1wjTg]<br />
<br />
== Модуль 3-4 ==<br />
'''Неделя 1. Модель множественной регресии.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_24_25/blob/main/smef_01.pdf Семинар 1. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_24_25/blob/main/smef_01_ws.pdf Семинар 1. Решение задач 1-3.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_24_25/blob/main/%D0%A1%D0%B5%D0%BC%D0%B8%D0%BD%D0%B0%D1%80%201.%20%D0%A0%D0%B5%D1%88%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%20%D0%B7%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%204-5.pdf Семинар 1. Решение задач 4-5.]<br />
'''Неделя 2. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_24_25/blob/main/smef_02.pdf Семинар 2. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_24_25/blob/main/smef_02_sol.pdf Семинар 2. Решение.]<br />
'''Неделя 3. Модель множественной регрессии. Спецификация модели, гетероскедастичность.'''<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_24_25/blob/main/sem_3.pdf Семинар 3. Задания.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_25_26/blob/main/smef_03_sol.pdf Семинар 3. Решение.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_24_25/blob/main/smef_03.do Семинар 3. Do-file.]<br />
*[https://github.com/pvpogorelova/smef_metrics_24_25/blob/main/data_flats.xlsx Данные data_flats.xlsx.]</div>
Polina