Просмотр кода страницы Econ metrics 2025-26

== 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 Официальная программа курса "Эконометрика 1 (углубленный курс)"]
*[https://www.hse.ru/edu/courses/1048897093 Официальная программа курса "Эконометрика 2 (углубленный курс)"]

==== Курс в ЛМС: ==== 
*[https://edu.hse.ru/course/view.php?id=251275 "Эконометрика 1 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]
*[https://edu.hse.ru/course/view.php?id=264874 "Эконометрика 2 (углубленный курс)", ИП+ЭАД]

==== Преподаватели: ====
* Лектор: [https://www.hse.ru/staff/evakulenko Елена Сергеевна Вакуленко] evakulenko@hse.ru
* Семинарист: [https://www.hse.ru/org/persons/208518670 Полина Вячеславовна Погорелова] pvpogorelova@hse.ru
* Учебные ассистенты: Бахишев Никита, Будылин Александр, Чуйкин Никита

==== Формула оценивания: ==== 
* 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

== Дополнительные материалы к курсу ==
* [https://github.com/bdemeshev/metrics_hse_exams/raw/master/metrics_hse_exams.pdf Подборка контрольных прошлых лет]. Кажется, [https://github.com/bdemeshev/metrics_hse_exams/issues/new я нашел опечатку].


Нажми "развернуть", чтобы увидеть ещё больше! - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 🡣
<div class="mw-collapsible mw-collapsed" style="width:1000px; overflow: hidden;">
* Matthias Vallentin, [https://github.com/mavam/stat-cookbook/releases/download/0.2.7/stat-cookbook.pdf Statistics cookbook]: пачка полезных формул по теории вероятностей и статистике.
* [https://www.schmidheiny.name/teaching/shortguides.htm Kurt Schmidheiny, Short guides in Econometrics]
* [https://otexts.com/fpp3/ Rob Hyndman, Forecasting principles and practices]
* [https://arxiv.org/abs/1411.5279 Tim Hesterberg, What teachers should know about bootstrap?]
* [https://books.econ.msu.ru/Introduction-to-Econometrics/ Дружелюбная эконометрика]
* Никита Артамонов, [http://img1.liveinternet.ru/images/attach/c/2//3833/3833271_econometrics.pdf Введение в эконометрику]
* Кирилл Фурманов, [http://www.hse.ru/org/persons/503346#other сборник задач на личной страничке]
* онлайн курс по метрике на [https://openedu.ru/course/hse/METRIX/ openedu]
* универсиада мгу [https://new.universiade-ecm.com/ по эконометрике]
* Michael Creel, [https://github.com/mcreel/Econometrics Econometrics] и [https://github.com/mcreel/Econometrics/raw/main/econometrics.pdf pdf]
* Bruce Hansen, [https://www.ssc.wisc.edu/~bhansen/econometrics/ Econometrics]
* Dolf Schluter, [https://www.zoology.ubc.ca/~bio501/R/ Quantitative methods in ecology and evolution] курс по статистике для мбиологов. Хорошая подборка статей по статистике, хорошее введение в R.
* Faraway, [http://cran.r-project.org/doc/contrib/Faraway-PRA.pdf Practical regression and ANOVA using R]: гетероскедастичность, мультиколлинеарность, метод главных компонент, Ridge regression, ANOVA.
* Ruey Tsay [http://faculty.chicagobooth.edu/ruey.tsay/teaching/ teaching page]: его курсы по временным рядам с R
* Kevin Sheppard, [https://www.kevinsheppard.com/teaching/mfe/ Financial Econometrics]: GMM, VaR, многомерная волатильность.
* [https://quantecon.org/ QuantEcon]
* Abdi, Williams, [https://personal.utdallas.edu/~herve/abdi-awPCA2010.pdf PCA]
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2017/Rotation/ PCA, rotation]
* Cavanaugh, Neath, [https://iowabiostat.github.io/research-highlights/joe/Cavanaugh_Neath_2019.pdf AIC]
* Barum Park [https://barumpark.com/blog/2018/aic-and-bic/ AIC and BIC]
* Matteo Courthoud, [https://towardsdatascience.com/understanding-cuped-a822523641af Understanding CUPED]
</div>
==== Таблицы ====
* [https://github.com/bdemeshev/probability_hse_exams/raw/master/tables/tables_all.pdf Таблицы нормального и прочих распределения]
* Таблицы для теста Колмогорова [https://drive.google.com/file/d/1vAwMmq_yGatmmP5Qbi_2NFPFE1_Tv1DR/view?usp=sharing (по-русски)], [https://bit.ly/2FbPbck (English version)].
* Приложения вместо таблиц [https://play.google.com/store/apps/details?id=kz.madiyar.probabilitydistributions android], [https://apps.apple.com/app/id6447695305 ios1], [https://apps.apple.com/ru/app/probability-distributions/id889106396 ios2]

== Проверочные работы ==
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/demo_24_25.pdf Демонстрационный вариант ПР-1]
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/exam_winter.pdf Экзамен]
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/razd_material%20(1).pdf Распечатка к экзамену.]

== Первый семестр. Эконометрика 1 ==
'''Неделя 1. Что такое эконометрика и зачем она нужна?'''
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01.pdf Семинар 1. Задания.]
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_01_sol.pdf Семинар 1. Решение.]
'''Неделя 2. Модель парной регрессии. МНК.'''
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02.pdf Семинар 2. Задания.]
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_02_sol.pdf Семинар 2. Решение.]
'''Неделя 3. Модель множественной регрессии.'''
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_03.pdf Семинар 3. Задания.]
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_03_sol.pdf Семинар 3. Решение.]
'''Неделя 4. Модель множественной регрессии.'''
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_04.pdf Семинар 4. Задания.]
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_04_sol.pdf Семинар 4. Решение.]
'''Неделя 5. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез.'''
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_05.pdf Семинар 5. Задания.]
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_05_sol.pdf Семинар 5. Решение.]
'''Неделя 6. Модель множественной регрессии. Тестирование гипотез. Теорема Фриша-Во-Ловелла.'''
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_06.pdf Семинар 6. Задания.]
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_06_sol.pdf Семинар 6. Решение.]
'''Неделя 7. Безусловное прогнозирование.'''
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_07.pdf Семинар 7. Задания.]
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_07_sol.pdf Семинар 7. Решение.]
'''Неделя 8. Фиктивные переменные. Тест Чоу.'''
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08.pdf Семинар 8. Задания.]
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08_sol.pdf Семинар 8. Решение.]
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_08.ipynb Семинар 8. Пример в Python. Фиктивные переменные, обработка выбросов.]
'''Неделя 9. Мультиколлинеарность: диагностика и последствия.'''
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09.pdf Семинар 9. Задания.]
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09_sol.pdf Семинар 9. Решение.]
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_09.ipynb Семинар 9. Пример в Python.]
'''Неделя 10. Мультиколлинеарность: метод главных компонент (PCA).'''
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_10.pdf Семинар 10. Задания.]
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_10_sol.pdf Семинар 10. Решение.]
'''Неделя 11. Гетероскедастичность.'''
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_11.pdf Семинар 11. Задания.]
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_11_sol.pdf Семинар 11. Решение.]
'''Неделя 12. Ошибки спецификации.'''
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_12.pdf Семинар 12. Задания.]
'''Неделя 13. Выбор функциональной зависимости.'''
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_13.pdf Семинар 13. Задания.]
*[https://colab.research.google.com/github/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_13.ipynb Семианр 13. Пример в Python.]
'''Неделя 14. Эндогенность.'''
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_14.pdf Семинар 14. Задания.]

== Второй семестр. Эконометрика 2 ==
'''Неделя 15. Эндогенность. Продолжение.'''
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_15.pdf Семинар 15. Задания.]
*[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.]
'''Неделя 16. Оценка эффекта воздействия. ATE. DiD.'''
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_16.pdf Семинар 16. Задания.]
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_24_25/blob/main/sem_16_sol.pdf Семинар 16. Решение.]
'''Неделя 17. Оценка эффекта воздействия. LATE.'''
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_17.pdf Семинар 17. Задания.]
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_17_sol.pdf Семинар 17. Решение.]
'''Неделя 18. Разрывный регрессионный дизайн.'''
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/sem_18.ipynb Семинар 18. Задания.]
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/RDD.ipynb Семинар 18. Практические примеры.]

== Подборка задач для самостоятельного решения ==
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_1.pdf Подборка 1.]
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_02.pdf Подборка 2.]
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_03.pdf Подборка 3.]
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_04.pdf Подборка 4.]
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_05.pdf Подборка 5.]
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_06.pdf Подборка 6.]
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_07.pdf Подборка 7.]
*[https://github.com/pvpogorelova/metrics_25_26/blob/main/problem_set_08.pdf Подборка 8.]