4.9
Sterne
600 Bewertungen
•
122 Bewertungen

Борис Демешев
Herausragender Dozent

44.048 bereits angemeldet

von

Эконометрика (Econometrics)

HSE University

Über diesen Kurs

42.607 kürzliche Aufrufe

Эконометрика – наука, позволяющая исследовать закономерности в реальных данных. К концу курса мы научимся отвечать на два вопроса. Как одна переменная, y, зависит от другой переменной, x? Как спрогнозировать переменную y?
Мы будем подробно изучать линейные регрессионные модели,  рассмотрим наиболее частые отклонения от предпосылок классической линейной регрессии. Изучим базовые модели (логит и пробит) для качественных зависимых переменных. Наряду с теоретической основой мы будем работать с реальными данными, используя статистический пакет R.

Необходимые знания:
Теория вероятностей и математическая статистика.
Линейная алгебра опционально.

Появились технические трудности? Обращайтесь на адрес: coursera@hse.ru

Flexible Fristen

Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.

Zertifikat zur Vorlage

Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat

100 % online

Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Ca. 30 Stunden zum Abschließen

Russisch

Untertitel: Russisch

Kompetenzen, die Sie erwerben

Statistics
Time Series
Econometrics
R Programming

Flexible Fristen

Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.

Zertifikat zur Vorlage

Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat

100 % online

Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Ca. 30 Stunden zum Abschließen

Russisch

Untertitel: Russisch

Dozent

Dozentenbewertung

4,96/5 (65 Bewertungen)

Борис Демешев
Herausragender Dozent

Старший преподаватель

Факультет экономических наук НИУ ВШЭ

45.022 Lernende

2 Kurse

von

HSE University

HSE University is one of the top research universities in Russia. Established in 1992 to promote new research and teaching in economics and related disciplines, it now offers programs at all levels of university education across an extraordinary range of fields of study including business, sociology, cultural studies, philosophy, political science, international relations, law, Asian studies, media and communicamathematics, engineering, and more.

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Inhaltsbewertung96%(5,505 Bewertungen)

Woche

Woche 1

5 Stunden zum Abschließen

Метод наименьших квадратов или рабочая лошадка эконометриста, введение в R

Материалы всех недель доступны сразу, но в системе указаны рекомендуемые сроки выполнения всех заданий. Форум также открыт для Ваших вопросов. Ознакомьтесь с правилами оценивания и проведения контрольных работ. Обращаем Ваше внимание на то, что тест можно делать сколько угодно раз, но на каждые 8 часов даются только три попытки. Если Вы начали выполнять тест, то время на его выполнение неограничено. Ссылки на pdf-файлы лекций и скрипты для всех недель находятся в разделе Ценные ресурсы так же, как и правки к видео-фрагментам :) В первых же тестах есть вопросы, где необходимо использовать R, поэтому надеемся, что Вы уже успели поставить его на свои компьютеры. Если нет, то в Ценных ресурсах лежат подробные инструкции по установке софта. После установки не забудьте открыть в R-Studio (File -> Open file) файл "install_all.R" и запустите его, чтобы поставить все необходимые нам в ближайшее время пакеты. Выделите все строчки и запустите с помощью сочетания Ctrl + Enter на Windows или Cmd + Enter на Mac. Чтобы познакомиться с R поближе, в данной виньетке представлено краткое и наглядное описание интерфейса R-studio, шорткатов и других полезных вещей. Успехов!

5 Stunden zum Abschließen

18 Videos (Gesamt 146 min), 10 Lektüren, 1 Quiz

18 Videos

Об университете1m

О курсе. Промо-ролик1m

1.1.1. Суть метода наименьших квадратов8m

1.1.2. Пример 1. Регрессия на константу [у доски]8m

1.1.3. Пример 2. Парная регрессия. Начало [у доски]6m

1.1.4. Пример 2. Парная регрессия. Окончание [у доски]8m

1.1.5. МНК на графике. Случай множества регрессоров11m

1.1.6. Ликбез по линейной алгебре 5m

1.1.7. Геометрия регрессии на константу [у доски] 7m

1.1.8. Геометрия множественной регрессии [у доски] 13m

1.1.9. Коэффициент детерминации9m

1.1.10. Мораль первой лекции 1m

1.2.1. Консольный режим в R11m

1.2.2. Написание первого скрипта в R11m

1.2.3. Установка пакетов в R. Получение справки8m

1.2.4. Первый взгляд на набор данных в R11m

1.2.5. МНК в R. Пример с машинами10m

1.2.6. МНК в R. Пример с фертильностью8m

10 Lektüren

Об университете10m

Правила академической честности на курсе10m

Установка R/R-studio/Texlive под Windows10m

Установка R/R-studio/Mactex под Mac10m

Установка R/R-studio/Texlive под Linux10m

Ссылки на pdf-версии лекций, скрипты и данные10m

Источники мудрости10m

Критерии оценивания10m

Поправки к неточностям в видео-фрагментах10m

Доброжелательное напутствие перед тестом :)10m

1 praktische Übung

МНК, введение в R30m

Woche

Woche 2

4 Stunden zum Abschließen

Статистические свойства оценок коэффициентов

Бета с крышкой - друг и враг эконометриста :)

4 Stunden zum Abschließen

22 Videos (Gesamt 188 min), 1 Lektüre, 1 Quiz

22 Videos

2.1.1. Условное математическое ожидание. Определение2m

2.1.2. Пример подсчета условного математического ожидания [у доски]12m

2.1.3. Условная дисперсия [+доска]7m

2.1.4. Геометрическая иллюстрация условного математического ожидания [у доски]7m

2.1.5. Условная дисперсия МНК оценок4m

2.1.6. Условная дисперсия МНК оценок. Доказательство [у доски]9m

2.1.7. Дисперсия оценок коэффициентов в общем виде5m

2.1.8. Доказательство формулы для ковариационной матрицы [у доски, линал]11m

2.1.9. Оценка ковариационной матрицы3m

2.1.10. Статистические свойства оценок коэффициентов14m

2.1.11. Построение доверительных интервалов и проверка гипотез 5m

2.1.12. Пример. Доверительный интервал для коэффициента бета [у доски]10m

2.1.13. Пример. Доверительный интервал для дисперсии [у доски]5m

2.1.14. Пример. Проверка гипотезы о коэффициенте бета [у доски]8m

2.1.15. Интерпретация стандартной таблички7m

2.1.16. Особенности проверки гипотез8m

2.1.17. Проверка гипотезы о связи коэффициентов. Заключение [+доска]10m

2.2.1. Работа со случайными величинами в R10m

2.2.2. Проверка гипотез о коэффициентах в R9m

2.2.3. Стандартизированные коэффициенты и эксперимент с ложно-значимыми регрессорами10m

2.2.4. Сохранение и загрузка данных10m

2.2.5. Загрузка данных RLMS9m

1 Lektüre

И вновь доброжелательное напутствие!10m

1 praktische Übung

Проверка гипотез о коэффициентах30m

Woche

Woche 3

4 Stunden zum Abschließen

Дамми-переменные, сравнение вложенных моделей

Дамми для дам и не только :)

4 Stunden zum Abschließen

18 Videos (Gesamt 169 min), 1 Lektüre, 1 Quiz

18 Videos

3.1.1. Прогнозирование во множественной регрессии8m

3.1.2. Пример построения интервалов для прогнозов [у доски]12m

3.1.3. Интерпретация коэффициента при логарифмировании8m

3.1.4. Дамми-переменные. Разные зависимости для подвыборок12m

3.1.5. Проверка гипотезы о нескольких линейных ограничениях6m

3.1.6. Пример проверки гипотезы о нескольких линейных ограничениях [у доски]8m

3.1.7. Вывод формулы для гипотезы о незначимости регрессии [+ доска]9m

3.1.8. Пример проверки гипотезы о незначимости регрессии [+ доска]8m

3.1.9. Лишние и пропущенные переменные7m

3.1.10. Тест Рамсея [+ доска]13m

3.1.11. Простые показатели качества модели6m

3.2.1. R: графики и переход к логарифмам12m

3.2.2. R: графики для качественных и количественных переменных 8m

3.2.3. Оценивание моделей с дамми-переменными в R14m

3.2.4. Построение прогнозов в R4m

3.2.5. Проверка гипотезы о линейных ограничениях, графическое представление результатов6m

3.2.6. Ловушка дамми-переменных, информационные критерии, тест Рамсея7m

3.2.7. Нано-исследование11m

1 Lektüre

Ну очень доброжелательное напутствие перед тестом!10m

1 praktische Übung

Прогнозирование и гипотезы о нескольких ограничениях30m

Woche

Woche 4

2 Stunden zum Abschließen

Мультиколлинеарность

Или зачастую "самая нестрашная" проблема в данных :)

2 Stunden zum Abschließen

10 Videos (Gesamt 91 min), 1 Lektüre, 1 Quiz

10 Videos

4.1.1. Определение мультиколлинеарности11m

4.1.2. Что поделать с мультиколлинеарностью?9m

4.1.3. Ридж и LASSO регрессия 9m

4.1.4. Идея метода главных компонент7m

4.1.5. Пример нахождения главной компоненты [у доски]10m

4.1.6. Свойства главных компонент9m

4.2.1. R: доверительные интервалы при мультиколлинеарности8m

4.2.2. LASSO регрессия в R8m

4.2.3. R: ридж-регрессия и идея оценки лямбды4m

4.2.4. Метод главных компонент в R10m

1 Lektüre

Напутствие перед тестом!10m

1 praktische Übung

Мультиколлинеарность30m

Woche

Woche 5

3 Stunden zum Abschließen

Гетероскедастичность

В древнерусском Разноразбросие :)

3 Stunden zum Abschließen

15 Videos (Gesamt 129 min), 1 Lektüre, 1 Quiz

15 Videos

5.1.1. Гомоскедастичность [+доска]10m

5.1.2. Условная гетероскедастичность [доска]11m

5.1.3. Безусловная гетероскедастичность [доска]10m

5.1.4. Последствия гетероскедастичности для малых выборок 8m

5.1.5. Последствия гетероскедастичности: нормальность и большие выборки6m

5.1.6. Робастные стандартные ошибки и обнаружение гетероскедастичности11m

5.1.7. Пример теста Уайта [доска]7m

5.1.8. Тест Голдфельда-Квандта [+ доска]11m

5.1.9. Пример с известной структурой гетероскедастичности [+доска]10m

5.1.10. Мораль лекции о гетероскедастичности3m

5.2.1. Написание функций в R9m

5.2.2. Написание циклов в R5m

5.2.3. Прежние оценки для сравнения6m

5.2.4. Доверительные интервалы при гетероскедастичности в R9m

5.2.5. Тесты на гетероскедастичность в R8m

1 Lektüre

Очень-очень доброжелательное и важное напутствие перед экзаменом10m

1 praktische Übung

Промежуточный экзамен30m

Woche

Woche 6

3 Stunden zum Abschließen

Автокорреляция

Или о том, чем могут быть опасны зависимые ошибки :)

3 Stunden zum Abschließen

10 Videos (Gesamt 90 min), 2 Lektüren, 2 Quiz

10 Videos

6.1.1. Автокорреляция [+ доска]8m

6.1.2. Свойства автокорреляции первого порядка [доска]12m

6.1.3. Последствия автокорреляции7m

6.1.4. Робастные стандартные ошибки и тест Дарбина-Уотсона8m

6.1.5. Тест Бройша-Годфри. Пример тестирования автокорреляции [+доска]10m

6.2.1. Работа с датами в R10m

6.2.2. Базовые действия с временными рядами4m

6.2.3. Загрузка данных из внешних источников10m

6.2.4. R: Построение робастных доверительных интервалов11m

6.2.5. Тесты на автокорреляцию в R5m

2 Lektüren

Напутствие перед тестом10m

Перед выполнением теста10m

2 praktische Übungen

Гетероскедастичность и автокорреляция30m

Анализ реальных данных на примере РЛМС30m

Woche

Woche 7

2 Stunden zum Abschließen

Метод максимального правдоподобия. Модели бинарного выбора

Или о том, что делать, если зависимая переменная принимает всего два значения

2 Stunden zum Abschließen

13 Videos (Gesamt 109 min), 1 Lektüre, 1 Quiz

13 Videos

7.1.1. Суть метода максимального правдоподобия [+доска] 6m

7.1.2. ML в непрерывном случае [+доска] 6m

7.1.3. ML и построение доверительных интервалов [+доска] 7m

7.1.4. Проверка гипотез. LR тест [+доска] 8m

7.1.5. Логит-модель [+доска] 9m

7.1.6. Вероятность и отношение шансов [у доски] 6m

7.1.7. Предельные эффекты и прогнозы 5m

7.1.8. Несуществование оценок логит-модели. Заключение [+доска] 10m

7.2.1. Графики для качественных переменных в R 9m

7.2.2. Оценивание коэффициентов и прогнозирование скрытой переменной [+доска] 12m

7.2.3. Доверительный интервал для вероятности и LR тест в R6m

7.2.4. Предельные эффекты в R 9m

7.2.5. ROC кривая 9m

1 Lektüre

Напутствие перед тестом!10m

1 praktische Übung

Метод максимального правдоподобия30m

Woche

Woche 8

3 Stunden zum Abschließen

Стационарные временные ряды

Даты, встаньте в ряд! :)

3 Stunden zum Abschließen

16 Videos (Gesamt 154 min), 1 Lektüre, 1 Quiz

16 Videos

8.1.1. Стационарные и нестационарные ряды 7m

8.1.2. Процесс скользящего среднего, MA(q) [+доска] 12m

8.1.3. Автокорреляционная функция [+доска] 5m

8.1.4. Частная автокорреляционная функция [+доска] 13m

8.1.5. Процесс авторегрессии [+доска] 10m

8.1.6. Пример подсчёта частной автокорреляционной функции AR(1) процесса [доска] 9m

8.1.7. Множественность решений уравнения AR(1) процесса [+доска] 7m

8.1.8. Стационарность через характеристический многочлен [+доска] 14m

8.1.9. Прогнозирование процессов авторегрессии [+доска] 15m

8.1.10. Модель авторегрессии и скользящего среднего ARMA(p,q) 5m

8.1.11. Алгоритм оценивания ARMA процесса 8m

8.2.1. Искусственно сгенерированные стационарные процессы8m

8.2.2. Искусственно сгенерированные нестационарные процессы 5m

8.2.3. Пример 1. Анализ уровня воды озера Гурон9m

8.2.4. Пример 2 и 3. Анализ стоимости акций компании Гугл и численности населения России 10m

8.2.5. Пример 4. Анализ индекса потребительских цен 10m

1 Lektüre

Прочитать перед тестом!10m

1 praktische Übung

Временные ряды30m

Woche

Woche 9

2 Stunden zum Abschließen

Эндогенность

Проблема, которую можно найти почти во всех исследованиях :)

2 Stunden zum Abschließen

11 Videos (Gesamt 94 min), 1 Lektüre, 1 Quiz

11 Videos

9.1.1. Различные формы записи одной модели [+доска]9m

9.1.2. Определение эндогенности7m

9.1.3. Ошибка измерения регрессора [+доска]7m

9.1.4. Пропущенная объясняющая переменная [+доска]8m

9.1.5. Система уравнений с двумя эндогенными переменными [у доски] 7m

9.1.6. Метод инструментальных переменных [+доска]9m

9.1.7. Корреляция и причинность 8m

9.1.8. Три иллюстрации к данным наблюдений7m

9.2.1. Деление выборки на обучающую и тестовую7m

9.2.2. Двухшаговый метод наименьших квадратов в парной регрессии12m

9.2.3. Пара нюансов двухшагового метода наименьших квадратов7m

1 Lektüre

Напутствие перед тестом!10m

1 praktische Übung

Эндогенность30m

Woche

Woche 10

2 Stunden zum Abschließen

Нестандартные сюжеты

Забредём в случайный лес!

2 Stunden zum Abschließen

12 Videos (Gesamt 108 min), 1 Lektüre, 1 Quiz

12 Videos

10.1.1. Медианная регрессия 9m

10.1.2. Квантильная регрессия 7m

10.1.3. Алгоритм случайного леса8m

10.1.4. Пример построения регрессионного дерева [у доски]11m

10.1.5. Суть байесовского подхода4m

10.1.6. Расчет апостериорного распределения: пример 1 [у доски] 10m

10.1.7. Расчет апостериорного распределения: пример 2 [у доски]10m

10.1.8. Алгоритм MCMC и логит-модель8m

10.1.9. Регрессия пик-плато и спасибо7m

10.2.1. Квантильная регрессия и алгоритм случайного леса11m

10.2.2. Логит-модель: байесовский подход7m

10.2.3. Регрессия пик-плато: байесовский подход9m

1 Lektüre

Последнее наше напутствие!10m

1 praktische Übung

Финальный экзамен30m

Bewertungen

4.9

122 Bewertungen

5 stars
95,51 %
4 stars
3,48 %
3 stars
0,49 %
1 star
0,49 %

Top-Bewertungen von ЭКОНОМЕТРИКА (ECONOMETRICS)

von KP18. Okt. 2020

очень интересный и полезный курс, много прикладных задач, практика в RStudio. перед началом курса советую повторить матан, матстат, линал. хотелось бы продолжения курса!

von VV7. Juni 2019

Спасибо, прекрасный курс! Узнал много нового, на некоторые вещи даётся необычный взгляд. Хорошо бы сделать ещё более продвинутый курс, в один всё не влезает ))

von RM8. Juni 2016

Прекрасный курс, дает глубокие знания основ дисциплины. Очень хорошая манера преподавания, исключительно качественные проверочные задания. Всем рекомендую.

von AG14. Apr. 2020

Отличный курс. Сложное изложено просто. Огромное, огромнейшее спасибо лектору и команде, которая помогала ему! Это было не просто пройти данный курс.

Alle Bewertungen anzeigen

Häufig gestellte Fragen

Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Anmeldung ab. Wenn Sie einen Kurs im Gastmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erhalten, müssen Sie während oder nach Ihrer Gastphase das Zertifikat erwerben. Wenn Sie die Gastoption nicht sehen:
Der Kurs bietet möglicherweise keine Gastoption an. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen.
Der Kurs kann stattdessen "Vollständiger Kurs ohne Zertifikat" anbieten. Mit dieser Option können Sie alle Kursmaterialien einsehen, die erforderlichen Aufgaben einreichen und eine Endnote erhalten. Dies bedeutet auch, dass Sie kein Zertifikat erwerben können.
Was bekomme ich, wenn ich das Zertifikat erwerbe?
Wenn Sie ein Zertifikat erwerben, erhalten Sie Zugriff auf alle Kursmaterialien, einschließlich bewerteter Aufgaben. Nach Abschluss des Kurses wird Ihr elektronisches Zertifikat zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn Profil hinzufügen. Wenn Sie nur lesen und den Inhalt des Kurses anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Ja, Coursera bietet Kursteilnehmern, die die Gebühr nicht bezahlen können, finanzielle Hilfe an. Sie beantragen diese Hilfe, indem Sie auf den entsprechenden Link links unter der Schaltfläche "Anmelden" klicken. Sie werden dazu aufgefordert, ein Antragsformular auszufüllen, und Sie werden benachrichtigt, wenn Ihr Antrag bewilligt wird. Mehr erfahren.

Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Learner Help Center.

Эконометрика (Econometrics)

Эконометрика (Econometrics)

Über diesen Kurs

Kompetenzen, die Sie erwerben

Dozent

Борис Демешев
Herausragender Dozent

von

HSE University

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche 1

Метод наименьших квадратов или рабочая лошадка эконометриста, введение в R

Woche 2

Статистические свойства оценок коэффициентов

Woche 3

Дамми-переменные, сравнение вложенных моделей

Woche 4

Мультиколлинеарность

Woche 5

Гетероскедастичность

Woche 6

Автокорреляция

Woche 7

Метод максимального правдоподобия. Модели бинарного выбора

Woche 8

Стационарные временные ряды

Woche 9

Эндогенность

Woche 10

Нестандартные сюжеты

Bewertungen

Top-Bewertungen von ЭКОНОМЕТРИКА (ECONOMETRICS)

Häufig gestellte Fragen

Starten oder fördern Sie Ihre Karriere

Beliebte Themen durchsuchen

Beliebte Kurse und Artikel

Abschluss oder Zertifikat online erwerben

Coursera

Community

Mehr

Эконометрика (Econometrics)

Эконометрика (Econometrics)

Über diesen Kurs

Kompetenzen, die Sie erwerben

Dozent

Борис ДемешевHerausragender Dozent

von

HSE University

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche 1

Метод наименьших квадратов или рабочая лошадка эконометриста, введение в R

Woche 2

Статистические свойства оценок коэффициентов

Woche 3

Дамми-переменные, сравнение вложенных моделей

Woche 4

Мультиколлинеарность

Woche 5

Гетероскедастичность

Woche 6

Автокорреляция

Woche 7

Метод максимального правдоподобия. Модели бинарного выбора

Woche 8

Стационарные временные ряды

Woche 9

Эндогенность

Woche 10

Нестандартные сюжеты

Bewertungen

Top-Bewertungen von ЭКОНОМЕТРИКА (ECONOMETRICS)

Häufig gestellte Fragen

Coursera Footer

Starten oder fördern Sie Ihre Karriere

Beliebte Themen durchsuchen

Beliebte Kurse und Artikel

Abschluss oder Zertifikat online erwerben

Coursera

Community

Mehr

Борис Демешев
Herausragender Dozent