4.9
étoiles
595 évaluations

Борис Демешев
Enseignant de premier plan

43 292 déjà inscrits

Offert par

Эконометрика (économétrie)

Université HSE

À propos de ce cours

47 975 consultations récentes

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

Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Certificat partageable

Obtenez un Certificat lorsque vous terminez

100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Approx. 30 heures pour terminer

Russe

Sous-titres : Russe

Compétences que vous acquerrez

StatisticsTime SeriesEconometricsR Programming

Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Certificat partageable

Obtenez un Certificat lorsque vous terminez

100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Approx. 30 heures pour terminer

Russe

Sous-titres : Russe

Enseignant

Évaluation de l'enseignant

4,96/5 (63 notes)

Борис Демешев
Enseignant de premier plan

Старший преподаватель

Факультет экономических наук НИУ ВШЭ

44 198 étudiants

2 cours

Offert par

Université HSE

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.

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Évaluation du contenu96%(5,493 notes)

Semaine

Semaine 1

5 heures pour terminer

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 heures pour terminer

18 vidéos (Total 146 min), 10 lectures, 1 quiz

18 vidéos

Об университете1 min

О курсе. Промо-ролик1 min

1.1.1. Суть метода наименьших квадратов8 min

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

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

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

1.1.5. МНК на графике. Случай множества регрессоров11 min

1.1.6. Ликбез по линейной алгебре 5 min

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

1.1.8. Геометрия множественной регрессии [у доски] 13 min

1.1.9. Коэффициент детерминации9 min

1.1.10. Мораль первой лекции 1 min

1.2.1. Консольный режим в R11 min

1.2.2. Написание первого скрипта в R11 min

1.2.3. Установка пакетов в R. Получение справки8 min

1.2.4. Первый взгляд на набор данных в R11 min

1.2.5. МНК в R. Пример с машинами10 min

1.2.6. МНК в R. Пример с фертильностью8 min

10 lectures

Об университете10 min

Правила академической честности на курсе10 min

Установка R/R-studio/Texlive под Windows10 min

Установка R/R-studio/Mactex под Mac10 min

Установка R/R-studio/Texlive под Linux10 min

Ссылки на pdf-версии лекций, скрипты и данные10 min

Источники мудрости10 min

Критерии оценивания10 min

Поправки к неточностям в видео-фрагментах10 min

Доброжелательное напутствие перед тестом :)10 min

1 exercice pour s'entraîner

МНК, введение в R30 min

Semaine

Semaine 2

4 heures pour terminer

Статистические свойства оценок коэффициентов

Бета с крышкой - друг и враг эконометриста :)

4 heures pour terminer

22 vidéos (Total 188 min), 1 lecture, 1 quiz

22 vidéos

2.1.1. Условное математическое ожидание. Определение2 min

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

2.1.3. Условная дисперсия [+доска]7 min

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

2.1.5. Условная дисперсия МНК оценок4 min

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

2.1.7. Дисперсия оценок коэффициентов в общем виде5 min

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

2.1.9. Оценка ковариационной матрицы3 min

2.1.10. Статистические свойства оценок коэффициентов14 min

2.1.11. Построение доверительных интервалов и проверка гипотез 5 min

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

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

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

2.1.15. Интерпретация стандартной таблички7 min

2.1.16. Особенности проверки гипотез8 min

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

2.2.1. Работа со случайными величинами в R10 min

2.2.2. Проверка гипотез о коэффициентах в R9 min

2.2.3. Стандартизированные коэффициенты и эксперимент с ложно-значимыми регрессорами10 min

2.2.4. Сохранение и загрузка данных10 min

2.2.5. Загрузка данных RLMS9 min

1 lecture

И вновь доброжелательное напутствие!10 min

1 exercice pour s'entraîner

Проверка гипотез о коэффициентах30 min

Semaine

Semaine 3

4 heures pour terminer

Дамми-переменные, сравнение вложенных моделей

Дамми для дам и не только :)

4 heures pour terminer

18 vidéos (Total 169 min), 1 lecture, 1 quiz

18 vidéos

3.1.1. Прогнозирование во множественной регрессии8 min

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

3.1.3. Интерпретация коэффициента при логарифмировании8 min

3.1.4. Дамми-переменные. Разные зависимости для подвыборок12 min

3.1.5. Проверка гипотезы о нескольких линейных ограничениях6 min

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

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

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

3.1.9. Лишние и пропущенные переменные7 min

3.1.10. Тест Рамсея [+ доска]13 min

3.1.11. Простые показатели качества модели6 min

3.2.1. R: графики и переход к логарифмам12 min

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

3.2.3. Оценивание моделей с дамми-переменными в R14 min

3.2.4. Построение прогнозов в R4 min

3.2.5. Проверка гипотезы о линейных ограничениях, графическое представление результатов6 min

3.2.6. Ловушка дамми-переменных, информационные критерии, тест Рамсея7 min

3.2.7. Нано-исследование11 min

1 lecture

Ну очень доброжелательное напутствие перед тестом!10 min

1 exercice pour s'entraîner

Прогнозирование и гипотезы о нескольких ограничениях30 min

Semaine

Semaine 4

2 heures pour terminer

Мультиколлинеарность

Или зачастую "самая нестрашная" проблема в данных :)

2 heures pour terminer

10 vidéos (Total 91 min), 1 lecture, 1 quiz

10 vidéos

4.1.1. Определение мультиколлинеарности11 min

4.1.2. Что поделать с мультиколлинеарностью?9 min

4.1.3. Ридж и LASSO регрессия 9 min

4.1.4. Идея метода главных компонент7 min

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

4.1.6. Свойства главных компонент9 min

4.2.1. R: доверительные интервалы при мультиколлинеарности8 min

4.2.2. LASSO регрессия в R8 min

4.2.3. R: ридж-регрессия и идея оценки лямбды4 min

4.2.4. Метод главных компонент в R10 min

1 lecture

Напутствие перед тестом!10 min

1 exercice pour s'entraîner

Мультиколлинеарность30 min

Semaine

Semaine 5

3 heures pour terminer

Гетероскедастичность

В древнерусском Разноразбросие :)

3 heures pour terminer

15 vidéos (Total 129 min), 1 lecture, 1 quiz

15 vidéos

5.1.1. Гомоскедастичность [+доска]10 min

5.1.2. Условная гетероскедастичность [доска]11 min

5.1.3. Безусловная гетероскедастичность [доска]10 min

5.1.4. Последствия гетероскедастичности для малых выборок 8 min

5.1.5. Последствия гетероскедастичности: нормальность и большие выборки6 min

5.1.6. Робастные стандартные ошибки и обнаружение гетероскедастичности11 min

5.1.7. Пример теста Уайта [доска]7 min

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

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

5.1.10. Мораль лекции о гетероскедастичности3 min

5.2.1. Написание функций в R9 min

5.2.2. Написание циклов в R5 min

5.2.3. Прежние оценки для сравнения6 min

5.2.4. Доверительные интервалы при гетероскедастичности в R9 min

5.2.5. Тесты на гетероскедастичность в R8 min

1 lecture

Очень-очень доброжелательное и важное напутствие перед экзаменом10 min

1 exercice pour s'entraîner

Промежуточный экзамен30 min

Semaine

Semaine 6

3 heures pour terminer

Автокорреляция

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

3 heures pour terminer

10 vidéos (Total 90 min), 2 lectures, 2 quiz

10 vidéos

6.1.1. Автокорреляция [+ доска]8 min

6.1.2. Свойства автокорреляции первого порядка [доска]12 min

6.1.3. Последствия автокорреляции7 min

6.1.4. Робастные стандартные ошибки и тест Дарбина-Уотсона8 min

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

6.2.1. Работа с датами в R10 min

6.2.2. Базовые действия с временными рядами4 min

6.2.3. Загрузка данных из внешних источников10 min

6.2.4. R: Построение робастных доверительных интервалов11 min

6.2.5. Тесты на автокорреляцию в R5 min

2 lectures

Напутствие перед тестом10 min

Перед выполнением теста10 min

2 exercices pour s'entraîner

Гетероскедастичность и автокорреляция30 min

Анализ реальных данных на примере РЛМС30 min

Semaine

Semaine 7

2 heures pour terminer

Метод максимального правдоподобия. Модели бинарного выбора

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

2 heures pour terminer

13 vidéos (Total 109 min), 1 lecture, 1 quiz

13 vidéos

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

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

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

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

7.1.5. Логит-модель [+доска] 9 min

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

7.1.7. Предельные эффекты и прогнозы 5 min

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

7.2.1. Графики для качественных переменных в R 9 min

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

7.2.3. Доверительный интервал для вероятности и LR тест в R6 min

7.2.4. Предельные эффекты в R 9 min

7.2.5. ROC кривая 9 min

1 lecture

Напутствие перед тестом!10 min

1 exercice pour s'entraîner

Метод максимального правдоподобия30 min

Semaine

Semaine 8

3 heures pour terminer

Стационарные временные ряды

Даты, встаньте в ряд! :)

3 heures pour terminer

16 vidéos (Total 154 min), 1 lecture, 1 quiz

16 vidéos

8.1.1. Стационарные и нестационарные ряды 7 min

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

8.1.3. Автокорреляционная функция [+доска] 5 min

8.1.4. Частная автокорреляционная функция [+доска] 13 min

8.1.5. Процесс авторегрессии [+доска] 10 min

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

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

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

8.1.9. Прогнозирование процессов авторегрессии [+доска] 15 min

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

8.1.11. Алгоритм оценивания ARMA процесса 8 min

8.2.1. Искусственно сгенерированные стационарные процессы8 min

8.2.2. Искусственно сгенерированные нестационарные процессы 5 min

8.2.3. Пример 1. Анализ уровня воды озера Гурон9 min

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

8.2.5. Пример 4. Анализ индекса потребительских цен 10 min

1 lecture

Прочитать перед тестом!10 min

1 exercice pour s'entraîner

Временные ряды30 min

Semaine

Semaine 9

2 heures pour terminer

Эндогенность

Проблема, которую можно найти почти во всех исследованиях :)

2 heures pour terminer

11 vidéos (Total 94 min), 1 lecture, 1 quiz

11 vidéos

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

9.1.2. Определение эндогенности7 min

9.1.3. Ошибка измерения регрессора [+доска]7 min

9.1.4. Пропущенная объясняющая переменная [+доска]8 min

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

9.1.6. Метод инструментальных переменных [+доска]9 min

9.1.7. Корреляция и причинность 8 min

9.1.8. Три иллюстрации к данным наблюдений7 min

9.2.1. Деление выборки на обучающую и тестовую7 min

9.2.2. Двухшаговый метод наименьших квадратов в парной регрессии12 min

9.2.3. Пара нюансов двухшагового метода наименьших квадратов7 min

1 lecture

Напутствие перед тестом!10 min

1 exercice pour s'entraîner

Эндогенность30 min

Semaine

Semaine 10

2 heures pour terminer

Нестандартные сюжеты

Забредём в случайный лес!

2 heures pour terminer

12 vidéos (Total 108 min), 1 lecture, 1 quiz

12 vidéos

10.1.1. Медианная регрессия 9 min

10.1.2. Квантильная регрессия 7 min

10.1.3. Алгоритм случайного леса8 min

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

10.1.5. Суть байесовского подхода4 min

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

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

10.1.8. Алгоритм MCMC и логит-модель8 min

10.1.9. Регрессия пик-плато и спасибо7 min

10.2.1. Квантильная регрессия и алгоритм случайного леса11 min

10.2.2. Логит-модель: байесовский подход7 min

10.2.3. Регрессия пик-плато: байесовский подход9 min

1 lecture

Последнее наше напутствие!10 min

1 exercice pour s'entraîner

Финальный экзамен30 min

Avis

4.9

121 avis

5 stars
95,47 %
4 stars
3,51 %
3 stars
0,50 %
1 star
0,50 %

Meilleurs avis pour ЭКОНОМЕТРИКА (ÉCONOMÉTRIE)

par KP18 oct. 2020

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

par VV7 juin 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 ))

par RM8 juin 2016

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

par AG14 avr. 2020

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

Voir tous les avis

Foire Aux Questions

Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
L’accès à des vidéos de cours et des devoirs dépend de votre type d’inscription. Si vous suivez un cours en mode auditeur libre, vous pourrez voir la plupart des contenus de cours gratuitement. Pour accéder aux devoirs notés et obtenir un certificat, vous devrez acheter une expérience de certificat, pendant ou après avoir assister au cours en tant qu’auditeur libre. Si vous ne visualisez pas l’option auditeur libre :
Il est possible que le cours ne propose pas d’option auditeur libre. Vous pouvez en revanche accéder à un essai gratuit ou faire une demande d'aide financière.
Le cours propose peut-être « Cours complet, aucun certificat » à la place. Cette option vous permet de voir tous les contenus de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cependant, vous ne pourrez pas acheter une expérience de certificat.
À quoi ai-je droit si j'achète le Certificat ?
Lorsque vous achetez un Certificat, vous bénéficiez d'un accès à tout le contenu du cours, y compris les devoirs notés. Lorsque vous avez terminé et réussi le cours, votre Certificat électronique est ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.
Une aide financière est-elle possible ?
Oui, Coursera fournit une Aide Financière aux étudiants n'ayant pas les moyens d'acquitter les frais. Pour en faire la demande, cliquez sur le lien Aide Financière situé sous le bouton S'inscrire ci-contre à gauche. Vous serez invité(e) à déposer une demande et vous serez averti(e) si elle est acceptée. En savoir plus.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.

Эконометрика (économétrie)

Эконометрика (économétrie)

À propos de ce cours

Compétences que vous acquerrez

Enseignant

Борис Демешев
Enseignant de premier plan

Offert par

Université HSE

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine 1

Метод наименьших квадратов или рабочая лошадка эконометриста, введение в R

Semaine 2

Статистические свойства оценок коэффициентов

Semaine 3

Дамми-переменные, сравнение вложенных моделей

Semaine 4

Мультиколлинеарность

Semaine 5

Гетероскедастичность

Semaine 6

Автокорреляция

Semaine 7

Метод максимального правдоподобия. Модели бинарного выбора

Semaine 8

Стационарные временные ряды

Semaine 9

Эндогенность

Semaine 10

Нестандартные сюжеты

Avis

Meilleurs avis pour ЭКОНОМЕТРИКА (ÉCONOMÉTRIE)

Foire Aux Questions

Commencez ou faites progresser votre carrière

Parcourez les sujets populaires

Améliorez les compétences de votre équipe

Obtenez un diplôme ou un certificat en ligne

Coursera

Communauté

Plus

Эконометрика (économétrie)

Эконометрика (économétrie)

À propos de ce cours

Compétences que vous acquerrez

Enseignant

Борис ДемешевEnseignant de premier plan

Offert par

Université HSE

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine 1

Метод наименьших квадратов или рабочая лошадка эконометриста, введение в R

Semaine 2

Статистические свойства оценок коэффициентов

Semaine 3

Дамми-переменные, сравнение вложенных моделей

Semaine 4

Мультиколлинеарность

Semaine 5

Гетероскедастичность

Semaine 6

Автокорреляция

Semaine 7

Метод максимального правдоподобия. Модели бинарного выбора

Semaine 8

Стационарные временные ряды

Semaine 9

Эндогенность

Semaine 10

Нестандартные сюжеты

Avis

Meilleurs avis pour ЭКОНОМЕТРИКА (ÉCONOMÉTRIE)

Foire Aux Questions

Coursera Footer

Commencez ou faites progresser votre carrière

Parcourez les sujets populaires

Améliorez les compétences de votre équipe

Obtenez un diplôme ou un certificat en ligne

Coursera

Communauté

Plus

Борис Демешев
Enseignant de premier plan