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 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.
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
- 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.
Литература и ссылки
Правильное отношение к научным исследованиям:
Конспекты вышкинского курса
Эконометрика, free books
- Michael Creel, Econometric lecture notes: graduate level и github repository
- Bruce Hansen, Econometrics: graduate level
- John Stachurski, First course on econometric theory: graduate level (?)
- Breheny, Applied Statistical Modeling for Medicine and Public Health Замечательно изложены методы “за пределами” простой регрессии с примерами на R.
- Wolter Sosa-Escudero, Econometric analysis. Продвинутый магистерский курс с кучей интересных материалов внизу страницы.
- Dolf Schluter, Quantitative methods in ecology and evolution Курс по статистике для магистров биологов. Хорошая подборка статей по статистике, хорошее введение в R.
- Faraway, Practical regression and ANOVA using R Гетероскедастичность, мультиколлинеарность, метод главных компонент, Ridge regression, ANOVA.
- Никита Артамонов, Введение в эконометрику
- Кирилл Фурманов, Сборник задач на личной страничке
- Стренг, Линейная алгебра, древний, но очень удачный учебник по линейной алгебре
- A. Ian McLeod, Hao Yu, Esam Mahdi, Time Series Analysis with R, замечательный обзор пакетов R по временным рядам с примерами кода. Заодно там рядом по ссылке толстая поваренная книга (777 страниц) по временным рядам.
- Страничка Ruey Tsay с его курсами по временным рядам с R и названиями его книжек
- Kevin Sheppard, Financial Econometrics. Хорошо изложен GMM, VaR. Есть многомерная волатильность.
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.