Econometrics

1. week10/10 - 1 - 10.1.1. Медианная регрессия (9-36).mp426.82MB
2. week10/10 - 10 - 10.2.1. Квантильная регрессия и алгоритм случайного леса (11-16).mp420.1MB
3. week10/10 - 11 - 10.2.2. Логит-модель- байесовский подход (7-33).mp414.43MB
4. week10/10 - 12 - 10.2.3. Регрессия пик-плато- байесовский подход (9-35).mp417.91MB
5. week10/10 - 2 - 10.1.2. Квантильная регрессия (7-35).mp419.11MB
6. week10/10 - 3 - 10.1.3. Алгоритм случайного леса (8-13).mp420.32MB
7. week10/10 - 4 - 10.1.4. Пример построения регрессионного дерева [у доски] (11-04).mp434.16MB
8. week10/10 - 5 - 10.1.5. Суть байесовского подхода (4-54).mp412.76MB
9. week10/10 - 6 - 10.1.6. Расчет апостериорного распределения- пример 1 [у доски] (10-52).mp434.74MB
10. week10/10 - 7 - 10.1.7. Расчет апостериорного распределения- пример 2 [у доски] (10-41).mp435.28MB
11. week10/10 - 8 - 10.1.8. Алгоритм MCMC и логит-модель (8-53).mp423.57MB
12. week10/10 - 9 - 10.1.9. Регрессия пик-плато и спасибо (7-43).mp420.19MB
13. week1/1 - 1 - Представление ассистентов.mp42.59MB
14. week1/1 - 10 - 1.1.9. Коэффициент детерминации (9-52).mp429.95MB
15. week1/1 - 11 - 1.1.10. Мораль первой лекции (1-38).mp44.31MB
16. week1/1 - 12 - 1.2.1. Консольный режим в R (11-13).mp419.23MB
17. week1/1 - 13 - 1.2.2. Написание первого скрипта в R (11-43).mp421.12MB
18. week1/1 - 14 - 1.2.3. Установка пакетов в R. Получение справки (8-58).mp416.77MB
19. week1/1 - 15 - 1.2.4. Первый взгляд на набор данных в R (11-16).mp418.45MB
20. week1/1 - 16 - 1.2.5. МНК в R. Пример с машинами (10-07).mp415.74MB
21. week1/1 - 17 - 1.2.6. МНК в R. Пример с фертильностью (8-25).mp414.68MB
22. week1/1 - 2 - 1.1.1. Суть метода наименьших квадратов (8-45).mp422.14MB
23. week1/1 - 3 - 1.1.2. Пример 1. Регрессия на константу [у доски] (8-22).mp422.27MB
24. week1/1 - 4 - 1.1.3. Пример 2. Парная регрессия. Начало [у доски] (6-58).mp421.91MB
25. week1/1 - 5 - 1.1.4. Пример 2. Парная регрессия. Окончание [у доски] (8-17).mp427.33MB
26. week1/1 - 6 - 1.1.5. МНК на графике. Случай множества регрессоров (11-17).mp428.68MB
27. week1/1 - 7 - 1.1.6. Ликбез по линейной алгебре (5-46).mp414.08MB
28. week1/1 - 8 - 1.1.7. Геометрия регрессии на константу [у доски] (7-24).mp422.48MB
29. week1/1 - 9 - 1.1.8. Геометрия множественной регрессии [у доски] (13-17).mp434.89MB
30. week2/2 - 1 - 2.1.1. Условное математическое ожидание. Определение (2-58).mp46.53MB
31. week2/2 - 10 - 2.1.10. Статистические свойства оценок коэффициентов (14-12).mp432.38MB
32. week2/2 - 11 - 2.1.11. Построение доверительных интервалов и проверка гипотез (5-58).mp416MB
33. week2/2 - 12 - 2.1.12. Пример. Доверительный интервал для коэффициента бета [у доски] (10-06).mp430.04MB
34. week2/2 - 13 - 2.1.13. Пример. Доверительный интервал для дисперсии [у доски] (5-44).mp413.76MB
35. week2/2 - 14 - 2.1.14. Пример. Проверка гипотезы о коэффициенте бета [у доски] (8-01).mp421.28MB
36. week2/2 - 15 - 2.1.15. Интерпретация стандартной таблички (7-42).mp421.75MB
37. week2/2 - 16 - 2.1.16. Особенности проверки гипотез (8-22).mp421.01MB
38. week2/2 - 17 - 2.1.17. Проверка гипотезы о связи коэффициентов. Заключение [+доска] (10-16).mp427.71MB
39. week2/2 - 18 - 2.2.1. Работа со случайными величинами в R (10-14).mp417.9MB
40. week2/2 - 19 - 2.2.2. Проверка гипотез о коэффициентах в R (9-35).mp415.63MB
41. week2/2 - 2 - 2.1.2. Пример подсчета условного математического ожидания [у доски] (12-53).mp438.9MB
42. week2/2 - 20 - 2.2.3. Стандартизированные коэффициенты и эксперимент с ложно-значимыми регрессорами (10-54).mp419.29MB
43. week2/2 - 21 - 2.2.4. Сохранение и загрузка данных (10-52).mp418.32MB
44. week2/2 - 22 - 2.2.5. Загрузка данных RLMS (9-57).mp418.07MB
45. week2/2 - 3 - 2.1.3. Условная дисперсия [+доска] (7-44).mp417.79MB
46. week2/2 - 4 - 2.1.4. Геометрическая иллюстрация условного математического ожидания [у доски] (7-26).mp422.4MB
47. week2/2 - 5 - 2.1.5. Условная дисперсия МНК оценок (4-51).mp49.95MB
48. week2/2 - 6 - 2.1.6. Условная дисперсия МНК оценок. Доказательство [у доски] (9-21).mp426.06MB
49. week2/2 - 7 - 2.1.7. Дисперсия оценок коэффициентов в общем виде (5-07).mp412.78MB
50. week2/2 - 8 - 2.1.8. Доказательство формулы для ковариационной матрицы [у доски, линал] (11-35).mp429.69MB
51. week2/2 - 9 - 2.1.9. Оценка ковариационной матрицы (3-44).mp49.53MB
52. week3/3 - 1 - 3.1.1. Прогнозирование во множественной регрессии (8-06).mp420.29MB
53. week3/3 - 10 - 3.1.10. Тест Рамсея [+ доска] (13-55).mp437.56MB
54. week3/3 - 11 - 3.1.11. Простые показатели качества модели (6-11).mp417.17MB
55. week3/3 - 12 - 3.2.1. R- графики и переход к логарифмам (12-37).mp420.81MB
56. week3/3 - 13 - 3.2.2. R- графики для качественных и количественных переменных (8-14).mp414.4MB
57. week3/3 - 14 - 3.2.3. Оценивание моделей с дамми-переменными в R (14-24).mp435.47MB
58. week3/3 - 15 - 3.2.4. Построение прогнозов в R (4-57).mp49.77MB
59. week3/3 - 16 - 3.2.5. Проверка гипотезы о линейных ограничениях, графическое представление результатов (6-58).mp413.08MB
60. week3/3 - 17 - 3.2.6. Ловушка дамми-переменных, информационные критерии, тест Рамсея (7-55).mp414.95MB
61. week3/3 - 18 - 3.2.7. Нано-исследование (11-59).mp421.61MB
62. week3/3 - 2 - 3.1.2. Пример построения интервалов для прогнозов [у доски] (12-14).mp434.51MB
63. week3/3 - 3 - 3.1.3. Интерпретация коэффициента при логарифмировании (8-30).mp423.18MB
64. week3/3 - 4 - 3.1.4. Дамми-переменные. Разные зависимости для подвыборок (12-47).mp433.54MB
65. week3/3 - 5 - 3.1.5. Проверка гипотезы о нескольких линейных ограничениях (6-42).mp415.7MB
66. week3/3 - 6 - 3.1.6. Пример проверки гипотезы о нескольких линейных ограничениях [у доски] (8-36).mp422.92MB
67. week3/3 - 7 - 3.1.7. Вывод формулы для гипотезы о незначимости регрессии [+ доска] (9-01).mp424.93MB
68. week3/3 - 8 - 3.1.8. Пример проверки гипотезы о незначимости регрессии [+ доска] (8-34).mp422.97MB
69. week3/3 - 9 - 3.1.9. Лишние и пропущенные переменные (7-10).mp417.88MB
70. week4/4 - 1 - 4.1.1. Определение мультиколлинеарности (11-09).mp422.68MB
71. week4/4 - 10 - 4.2.4. Метод главных компонент в R (10-38).mp418.72MB
72. week4/4 - 2 - 4.1.2. Что поделать с мультиколлинеарностью- (9-26).mp424.96MB
73. week4/4 - 3 - 4.1.3. Ридж и LASSO регрессия (9-49).mp425.41MB
74. week4/4 - 4 - 4.1.4. Идея метода главных компонент (7-25).mp417.6MB
75. week4/4 - 5 - 4.1.5. Пример нахождения главной компоненты [у доски] (10-45).mp428.93MB
76. week4/4 - 6 - 4.1.6. Свойства главных компонент (9-28).mp422.8MB
77. week4/4 - 7 - 4.2.1. R- доверительные интервалы при мультиколлинеарности (8-48).mp416.23MB
78. week4/4 - 8 - 4.2.2. LASSO регрессия в R (8-33).mp413.74MB
79. week4/4 - 9 - 4.2.3. R- ридж-регрессия и идея оценки лямбды (4-52).mp49.14MB
80. week5/5 - 1 - 5.1.1. Гомоскедастичность [+доска] (10-38).mp429.97MB
81. week5/5 - 10 - 5.1.10. Мораль лекции о гетероскедастичности (3-02).mp46.73MB
82. week5/5 - 11 - 5.2.1. Написание функций в R (9-33).mp415.12MB
83. week5/5 - 12 - 5.2.2. Написание циклов в R (5-02).mp47.89MB
84. week5/5 - 13 - 5.2.3. Прежние оценки для сравнения (6-02).mp410.23MB
85. week5/5 - 14 - 5.2.4. Доверительные интервалы при гетероскедастичности в R (9-11).mp415.83MB
86. week5/5 - 15 - 5.2.5. Тесты на гетероскедастичность в R (8-24).mp414.56MB
87. week5/5 - 2 - 5.1.2. Условная гетероскедастичность [доска] (11-08).mp430.42MB
88. week5/5 - 3 - 5.1.3. Безусловная гетероскедастичность [доска] (10-33).mp428.82MB
89. week5/5 - 4 - 5.1.4. Последствия гетероскедастичности для малых выборок (8-11).mp418.06MB
90. week5/5 - 5 - 5.1.5. Последствия гетероскедастичности- нормальность и большие выборки (6-46).mp415.11MB
91. week5/5 - 6 - 5.1.6. Робастные стандартные ошибки и обнаружение гетероскедастичности (11-08).mp425.99MB
92. week5/5 - 7 - 5.1.7. Пример теста Уайта [доска] (7-50).mp423.55MB
93. week5/5 - 8 - 5.1.8. Тест Голдфельда-Квандта [+ доска] (11-18).mp429.66MB
94. week5/5 - 9 - 5.1.9. Пример с известной структурой гетероскедастичности [+доска] (10-09).mp427.76MB
95. week6/6 - 1 - 6.1.1. Автокорреляция [+ доска] (8-41).mp420.89MB
96. week6/6 - 10 - 6.2.5. Тесты на автокорреляцию в R (5-52).mp410.39MB
97. week6/6 - 2 - 6.1.2. Свойства автокорреляции первого порядка [доска] (12-27).mp435.16MB
98. week6/6 - 3 - 6.1.3. Последствия автокорреляции (7-33).mp415.45MB
99. week6/6 - 4 - 6.1.4. Робастные стандартные ошибки и тест Дарбина-Уотсона (6-53).mp418.09MB
100. week6/6 - 5 - 6.1.5. Тест Бройша-Годфри. Пример тестирования автокорреляции [+доска] (10-00).mp426.61MB
101. week6/6 - 6 - 6.2.1. Работа с датами в R (10-14).mp417.8MB
102. week6/6 - 7 - 6.2.2. Базовые действия с временными рядами (4-26).mp48.58MB
103. week6/6 - 8 - 6.2.3. Загрузка данных из внешних источников (10-15).mp417.16MB
104. week6/6 - 9 - 6.2.4. R- Построение робастных доверительных интервалов (11-25).mp418.6MB
105. week7/7 - 1 - 7.1.1. Суть метода максимального правдоподобия [+доска] (6-46).mp418.23MB
106. week7/7 - 10 - 7.2.2. Оценивание коэффициентов и прогнозирование скрытой переменной [+доска] (12-39).mp428.22MB
107. week7/7 - 11 - 7.2.3. Доверительный интервал для вероятности и LR тест в R (6-14).mp410.72MB
108. week7/7 - 12 - 7.2.4. Предельные эффекты в R (9-32).mp421.99MB
109. week7/7 - 13 - 7.2.5. ROC кривая (9-10).mp414.83MB
110. week7/7 - 2 - 7.1.2. ML в непрерывном случае [+доска] (6-36).mp416.75MB
111. week7/7 - 3 - 7.1.3. ML и построение доверительных интервалов [+доска] (7-52).mp419.61MB
112. week7/7 - 4 - 7.1.4. Проверка гипотез. LR тест [+доска] (8-03).mp421.83MB
113. week7/7 - 5 - 7.1.5. Логит-модель [+доска] (9-15).mp423.03MB
114. week7/7 - 6 - 7.1.6. Вероятность и отношение шансов [у доски] (6-19).mp417.82MB
115. week7/7 - 7 - 7.1.7. Предельные эффекты и прогнозы (5-29).mp413.12MB
116. week7/7 - 8 - 7.1.8. Несуществование оценок логит-модели. Заключение [+доска] (10-49).mp430.51MB
117. week7/7 - 9 - 7.2.1. Графики для качественных переменных в R (9-51).mp415.73MB
118. week8/8 - 1 - 8.1.1. Стационарные и нестационарные ряды (7-44).mp420.4MB
119. week8/8 - 10 - 8.1.10. Модель авторегрессии и скользящего среднего ARMA(p,q) (5-15).mp414.83MB
120. week8/8 - 11 - 8.1.11. Алгоритм оценивания ARMA процесса (8-49).mp421.44MB
121. week8/8 - 12 - 8.2.1. Искусственно сгенерированные стационарные процессы (8-24).mp414.78MB
122. week8/8 - 13 - 8.2.2. Искусственно сгенерированные нестационарные процессы (5-51).mp410.25MB
123. week8/8 - 14 - 8.2.3. Пример 1. Анализ уровня воды озера Гурон (9-00).mp415.72MB
124. week8/8 - 15 - 8.2.4. Пример 2 и 3. Анализ стоимости акций компании Гугл и численности населения России (10-43).mp418.32MB
125. week8/8 - 16 - 8.2.5. Пример 4. Анализ индекса потребительских цен (10-15).mp418.36MB
126. week8/8 - 2 - 8.1.2. Процесс скользящего среднего, MA(q) [+доска] (12-03).mp438.91MB
127. week8/8 - 3 - 8.1.3. Автокорреляционная функция [+доска] (5-19).mp415.44MB
128. week8/8 - 4 - 8.1.4. Частная автокорреляционная функция [+доска] (13-26).mp438.27MB
129. week8/8 - 5 - 8.1.5. Процесс авторегрессии [+доска] (10-11).mp431.55MB
130. week8/8 - 6 - 8.1.6. Пример подсчёта частной автокорреляционной функции AR(1) процесса [доска] (9-58).mp431.95MB
131. week8/8 - 7 - 8.1.7. Множественность решений уравнения AR(1) процесса [+доска] (7-50).mp422.53MB
132. week8/8 - 8 - 8.1.8. Стационарность через характеристический многочлен [+доска] (14-28).mp439.89MB
133. week8/8 - 9 - 8.1.9. Прогнозирование процессов авторегрессии [+доска] (15-06).mp444.52MB
134. week9/9 - 1 - 9.1.1. Различные формы записи одной модели [+доска] (9-54).mp426.54MB
135. week9/9 - 10 - 9.2.2. Двухшаговый метод наименьших квадратов в парной регрессии (12-05).mp421.66MB
136. week9/9 - 11 - 9.2.3. Пара нюансов двухшагового метода наименьших квадратов (7-56).mp413.66MB
137. week9/9 - 2 - 9.1.2. Определение эндогенности (7-19).mp417.66MB
138. week9/9 - 3 - 9.1.3. Ошибка измерения регрессора [+доска] (7-26).mp420.86MB
139. week9/9 - 4 - 9.1.4. Пропущенная объясняющая переменная [+доска] (8-48).mp423MB
140. week9/9 - 5 - 9.1.5. Система уравнений с двумя эндогенными переменными [у доски] (7-52).mp425.2MB
141. week9/9 - 6 - 9.1.6. Метод инструментальных переменных [+доска] (9-42).mp425.26MB
142. week9/9 - 7 - 9.1.7. Корреляция и причинность (8-26).mp420.46MB
143. week9/9 - 8 - 9.1.8. Три иллюстрации к данным наблюдений (7-09).mp418.24MB
144. week9/9 - 9 - 9.2.1. Деление выборки на обучающую и тестовую (7-45).mp413.49MB