About this Course
최근 조회 66,919

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

완료하는 데 약 55시간 필요

권장: 10 weeks of study, 6-7 hours/week...

러시아어

자막: 러시아어

귀하가 습득할 기술

StatisticsTime SeriesEconometricsR Programming
Course을(를) 수강하는 학습자
  • Economists
  • Financial Analysts
  • Risk Managers
  • Traders
  • Chief Financial Officers (CFOs)

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

완료하는 데 약 55시간 필요

권장: 10 weeks of study, 6-7 hours/week...

러시아어

자막: 러시아어

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1
완료하는 데 5시간 필요

Метод наименьших квадратов или рабочая лошадка эконометриста, введение в R

18개 동영상 (총 147분), 8 readings, 1 quiz
18개의 동영상
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
8개의 읽기 자료
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
1개 연습문제
МНК, введение в R40m
2
완료하는 데 4시간 필요

Статистические свойства оценок коэффициентов

22개 동영상 (총 188분), 1 reading, 1 quiz
22개의 동영상
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
1개의 읽기 자료
И вновь доброжелательное напутствие!10m
1개 연습문제
Проверка гипотез о коэффициентах40m
3
완료하는 데 4시간 필요

Дамми-переменные, сравнение вложенных моделей

18개 동영상 (총 169분), 1 reading, 1 quiz
18개의 동영상
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
1개의 읽기 자료
Ну очень доброжелательное напутствие перед тестом!10m
1개 연습문제
Прогнозирование и гипотезы о нескольких ограничениях40m
4
완료하는 데 2시간 필요

Мультиколлинеарность

10개 동영상 (총 91분), 1 reading, 1 quiz
10개의 동영상
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
1개의 읽기 자료
Напутствие перед тестом!10m
1개 연습문제
Мультиколлинеарность40m
4.9
68개의 리뷰Chevron Right

67%

이 강좌를 수료한 후 새로운 경력 시작하기

43%

이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점 얻기

25%

급여 인상 또는 승진하기

Эконометрика (Econometrics)의 최상위 리뷰

대학: VVJun 8th 2019

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

대학: FBAug 16th 2019

A well balanced course to have a clear practical understanding of Econometrics. Enjoyable experience of learning R programming.

강사

Avatar

Boris Demeshev

Senior Lecturer
Department of Applied Economics

국립 연구 고등 경제 대학 정보

National Research University - Higher School of Economics (HSE) 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. Learn more on www.hse.ru...

자주 묻는 질문

  • 강좌에 등록하면 바로 모든 비디오, 테스트 및 프로그래밍 과제(해당하는 경우)에 접근할 수 있습니다. 상호 첨삭 과제는 이 세션이 시작된 경우에만 제출하고 검토할 수 있습니다. 강좌를 구매하지 않고 살펴보기만 하면 특정 과제에 접근하지 못할 수 있습니다.

  • 수료증을 구매하면 성적 평가 과제를 포함한 모든 강좌 자료에 접근할 수 있습니다. 강좌를 완료하면 전자 수료증이 성취도 페이지에 추가되며, 해당 페이지에서 수료증을 인쇄하거나 LinkedIn 프로필에 수료증을 추가할 수 있습니다. 강좌 콘텐츠만 읽고 살펴보려면 해당 강좌를 무료로 청강할 수 있습니다.

궁금한 점이 더 있으신가요? 학습자 도움말 센터를 방문해 보세요.