Семинары по эконометрике

Эконометрика, факультет экономики, 3 курс, бакалавриат, 2015-2016, ВШЭ

Жаль, что в вышке пока нет системы коротких названий курсов. Вот я заранее застолбил EM301. Раз на третьем курсе, значит 300, а раз самый важный курс — значит 1. :)

Логи семинаров (исследовательский поток)

Семинар 31. 09 июня 2016

  • Случайное блуждание
  • ACF и PACF по данным с sophist.hse.ru (в R)

Семинар 30. 02 июня 2016

  • Большой Устный Зачёт 16 июня (список тем можно смотреть по прошлому году).
  • Письменный экзамен (с бп) 20 июня (длится полтора часа); в нём будет 10 тестовых вопросов с одним верным ответом, 4 задачи и 3 теоретических вопроса (что-то вроде опишите последствия гетероскедастичности).
  • Временные ряды: процессы ARMA, ARIMA
  • Тест Дики — Фуллера
  • PACF

Семинар 29. 19 мая 2016

  • Автокорреляционная функция; стационарное решение.

Титаник

Семинар 27. 21 апреля 2016

  • Метод опорных векторов
  • Можно решать задачи из главы про метод опорных векторов в задачнике
  • Официальный текст домашки про Титаник
  • Метод опорных векторов в R.

Семинар 26. 14 апреля 2016

  • Зачёт по графической интерпретации теоремы Гаусса — Маркова.
  • Случайный лес.
  • Случайный лес в R.

Семинар 25. 07 апреля 2016

  • Метод главных компонент: руками и в R.

Семинар 24. 24 марта 2016

  • Медианная и квантильная регрессии.
  • Пример квантильной регрессии в R.

Семинар 23. 17 марта 2016

  • Мультиколлинерность: VIF, число обусловленности матрицы.
  • LASSO и ridge регрессия.
  • Скрипт R, ipynb notebook.
  • Открыть файл .ipynb можно с помощью Jupyter Notebook. Осторожно: в Google Chrome могут некорректно отображаться теховские формулы.

Семинар 22. 10 марта 2016

  • Гетероскедастичность. Тест Уайта. Тест Бройша — Пагана. Тест Голдфелда — Квандта.
  • Тесты в R.
  • Д.з.: задачи 8.28–8.33.

Семинар 21. 03 марта 2016

  • Гетероскедастичность, сравнение свойств коэффициентов при условной гомоскедастичности и условной гетероскедастичности.
  • Обнаружение гетероскедастичности в R.
  • Д.з.: задачи 8.1–8.7 из задачника + задача, которой в задачнике пока нет:
  • Пусть уравнение регрессии имеет вид \(y_i = 2 + 3x_i +\varepsilon_i\), где \(\varepsilon_i \thicksim N(0, \sigma^2)\); \(y_i^* = e^{y_i}, \; x_i^* = e^{x_i}\). Представьте зависимость в виде \(y_i^* = \alpha_1 + \alpha_2 x_i^* +\varepsilon_i^*\), где \(cov(\varepsilon_i^*, x_i^*) = 0\), и найдите \(E(\varepsilon_i^*|x_i^*)\), \(\alpha_1\), \(\alpha_2\), \(Var(\varepsilon_i^*|x_i^*)\).

Семинар 20. 25 февраля 2016

  • Контрольная работа 3 («Максимально правдоподобно»).

Семинар 19. 18 февраля 2016

  • Прогнозирование в логит-моделях (на доске и в R).
  • Визуализация результатов логит-регрессии в R.
  • Через неделю (25 февраля) — контрольная. Темы: ML, LR, LM, тест Вальда, логит- и пробит-модели.

Домашка по shiny

  • Дедлайн — 10 марта
  • (подробное руководство к действию будет позже)

Семинар 18. 04 февраля 2016

  • Предельные эффекты в логит модели.
  • Симуляции в shiny для логит-модели: ui.R и server.R.

Семинар 17. 28 января 2016

  • Логит и пробит модели.
  • Задача 6.1 и задача про Винни-Пуха и пчёл (на доске и в R).
  • Д.з.: 6.1–6.2, 6.4, 6.5, 6.6.

Семинар 16. 21 января 2016

  • Метод максимального правдоподобия и три базовых теста в R.
  • Д.з.: точная формулировка нового большого домашнего задания будет позже, однако в течение этой недели очень рекомендуется продумать для него эконометрический факт и разобраться с устройством Shiny (галерея с примерами, обучающее видео).

Семинар 15. 14 января 2016

  • Метод максимального правдоподобия
  • Д.з.: проверить гипотезы \(p_1 = p_2\); \(p_1 = 2p_2\); \(p_1 = 0.5\), \(p_2 = 0.25\) с помощью теста множителей Лагранжа, теста Вальда и LR–теста

Экзамен 28.12.2015

  • Время: примерно 3 часа

Домашка по RLMS

  • Сдаётся в печатном виде на первом семинаре после НГ (примерно 13 января 2016)
  • Обязательно использовать Rnw или Rmd

Семинар 14. 15 декабря 2015

  • Геометрическое доказательство теоремы Фриша — Вау.
  • Метод инструментальных переменных.
  • На зачёте задачи из глав 1—4, 10, 14—15.

Семинар 13. 08 декабря 2015

  • Стохастические регрессоры.
  • Теорема Фриша — Вау.
  • Д.з.: 10.1—10.5.

Семинар 12. 01 декабря 2015

  • Доверительные интервалы для средней длины тормозного пути.
  • Предиктивные интервалы для длины тормозного пути.
  • В R: доверительный интервал для среднего значения зависимой переменной и предиктивный интервал для конкретного будущего значения.

Семинар 11. 24 ноября 2015

  • Задача 3.28.
  • Тесты Чоу: на структурные сдвиги и на прогнозную силу.
  • Тест Чоу на структурные сдвиги в R.

Семинар 10. 17 ноября 2015

  • Неограниченная и ограниченная модели, F-тест.
  • Задача 3.27.
  • Проверка гипотезы о влиянии размеров бриллиантов на их цену при фиксированной массе в R.
  • Создание .Rmd файлов (сам .Rmd и что получается в .pdf).
  • Д.з.: 3.23—3.26, 3.28.

Семинар 9. 10 ноября 2015

Семинар 8. 03 ноября 2015

  • Задачи 4.26 и 4.13.
  • Задача 4.13 в R.
  • Контрольная работа 10 ноября в 9.00.

Семинар 7. 20 октября 2015

  • Задачи 2.9, 2.27, 2.29, 2.33.
  • В R: 2.23.
  • Белая Роза: 4.13: 1–9, 16, 4.15, 4.18, 4.20, 3.29.
  • Алая Роза: 2.40, 2.41, 2.42, 2.43.

Семинар 6. 13 октября 2015

  • Задачи 2.13, 2.18, 2.24, 4.26.
  • В R: оценка модели зависимости стандартизированного показателя плодовитости от количества мужчин, занятых в сельском хозяйстве, и доли католического населения.
  • Д.з.: минимум (Белая Роза) + дополнительные задачи (Алая Роза).
  • Белая Роза: 2.9, 2.10, 2.12, 2.27, 2.28, 2.29, 3.44.
  • Алая Роза: 2.33, 2.36, 2.38.

Семинар 5. 06 октября 2015

  • Проверка несмещенности оценок (2.6). Дисперсия и свойства оценки \(\small{\hat\beta_2}\) (2.17).
  • Д.з.: с прошлого семинара (4.16, 4.21, 4.22, 4.25, 4.26, 1.15, 1.20) + минимум (Белая Роза) + дополнительные задачи (Алая Роза).
  • Белая Роза: 2.8, 2.13, 2.18, 2.24, 2.28.
  • Алая Роза: 2.32, 2.34, 2.36, 2.42.

Семинар 4. 29 сентября 2015

  • Упражнение по линейной алгебре. Математическое ожидание и ковариационная матрица вектора, аналогия с одномерным случаем. Предположения для неслучайного X. Мета-мега-матрица.
  • Д.з.: досчитать все математические ожидания и ковариации в мета-мега-матрице.

Семинар 3. 22 сентября 2015

  • Задача про матрицу из контрольной.
  • МНК. Прогнозирование с двумя объясняющими переменными. Геометрическая интерпретация.
  • Д.з.: уметь рисовать картинку; найти как можно больше прямоугольных треугольников и выписать для них теоремы Пифагора в двух вариантах (с квадратами длин и с суммами). Сдавать не нужно.
  • Как сдавать любое д.з. в электронном виде: по почте отправить файлы .Rnw и .pdf, файл .pdf принести распечатанным. В теме письма обязательно указать EM301 с каким-нибудь пояснением (например, EM301 Домашнее задание 3). Сами файлы называть только английскими буквами, без пробелов, в названии как-нибудь отразить фамилию.

Семинар 2. 15 сентября 2015

Семинар 1. 08 сентября 2015

  • МНК. Модели зависимости роста от веса и погоды на улице (без параметра).
  • Оценка моделей с помощью МНК в R.
  • Темы Контрольной работы 1: скалярное произведение и его связь с косинусом угла, т. Пифагора, т. о трех перпендикулярах; проверка гипотезы о среднем, уровень значимости, p-value, доверительные интервалы; свойства м.о., дисперсии, условная вероятность; умножение, обращение, транспонирование матриц, определитель и след матрицы, их связь с собственными значениями; det(AB), tr(AB).
  • Д.з.: установить R/Rstudio/Latex; выслать два файла (.Rnw и .pdf) с пятью фактами о себе и картинкой до 10:40 22 сентября, распечатанным сдать только .pdf файл.
  • Пример домашнего задания от Хрюши. Можно разархивировать файл, открыть .Rnw в R-studio, нажать “compile pdf”, должен получиться готовый pdf-файл.

Лекции

Литература и ссылки

Правильное отношение к научным исследованиям:

Эконометрика, free books

Мелочи:

Форумы, где спросить совет…

Прочие книжки

Можно купить или найти в чёрном-чёрном-чёрном Интернете:

  • Freedman, Statistical models
  • Seber, Linear Regression Analysis, хорошо изложена матричная сторона дела. Есть перевод первого издания на русский.

Лицензия

Созданные мной для данного курса материалы распространяются по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike