Econometrics

/week10/

10 - 1 - 10.1.1. Медианная регрессия (9-36).mp4

10 - 10 - 10.2.1. Квантильная регрессия и алгоритм случайного леса (11-16).mp4

10 - 11 - 10.2.2. Логит-модель- байесовский подход (7-33).mp4

10 - 12 - 10.2.3. Регрессия пик-плато- байесовский подход (9-35).mp4

10 - 2 - 10.1.2. Квантильная регрессия (7-35).mp4

10 - 3 - 10.1.3. Алгоритм случайного леса (8-13).mp4

10 - 4 - 10.1.4. Пример построения регрессионного дерева [у доски] (11-04).mp4

10 - 5 - 10.1.5. Суть байесовского подхода (4-54).mp4

10 - 6 - 10.1.6. Расчет апостериорного распределения- пример 1 [у доски] (10-52).mp4

10 - 7 - 10.1.7. Расчет апостериорного распределения- пример 2 [у доски] (10-41).mp4

10 - 8 - 10.1.8. Алгоритм MCMC и логит-модель (8-53).mp4

10 - 9 - 10.1.9. Регрессия пик-плато и спасибо (7-43).mp4

lab_10.zip

lec_10.pdf

/week10/srt/

10 - 1 - 10.1.1. Медианная регрессия (9-36).srt

10 - 10 - 10.2.1. Квантильная регрессия и алгоритм случайного леса (11-16).srt

10 - 11 - 10.2.2. Логит-модель- байесовский подход (7-33).srt

10 - 12 - 10.2.3. Регрессия пик-плато- байесовский подход (9-35).srt

10 - 2 - 10.1.2. Квантильная регрессия (7-35).srt

10 - 3 - 10.1.3. Алгоритм случайного леса (8-13).srt

10 - 4 - 10.1.4. Пример построения регрессионного дерева [у доски] (11-04).srt

10 - 5 - 10.1.5. Суть байесовского подхода (4-54).srt

10 - 6 - 10.1.6. Расчет апостериорного распределения- пример 1 [у доски] (10-52).srt

10 - 7 - 10.1.7. Расчет апостериорного распределения- пример 2 [у доски] (10-41).srt

10 - 8 - 10.1.8. Алгоритм MCMC и логит-модель (8-53).srt

10 - 9 - 10.1.9. Регрессия пик-плато и спасибо (7-43).srt

/week1/

1 - 1 - Представление ассистентов.mp4

1 - 10 - 1.1.9. Коэффициент детерминации (9-52).mp4

1 - 11 - 1.1.10. Мораль первой лекции (1-38).mp4

1 - 12 - 1.2.1. Консольный режим в R (11-13).mp4

1 - 13 - 1.2.2. Написание первого скрипта в R (11-43).mp4

1 - 14 - 1.2.3. Установка пакетов в R. Получение справки (8-58).mp4

1 - 15 - 1.2.4. Первый взгляд на набор данных в R (11-16).mp4

1 - 16 - 1.2.5. МНК в R. Пример с машинами (10-07).mp4

1 - 17 - 1.2.6. МНК в R. Пример с фертильностью (8-25).mp4

1 - 2 - 1.1.1. Суть метода наименьших квадратов (8-45).mp4

1 - 3 - 1.1.2. Пример 1. Регрессия на константу [у доски] (8-22).mp4

1 - 4 - 1.1.3. Пример 2. Парная регрессия. Начало [у доски] (6-58).mp4

1 - 5 - 1.1.4. Пример 2. Парная регрессия. Окончание [у доски] (8-17).mp4

1 - 6 - 1.1.5. МНК на графике. Случай множества регрессоров (11-17).mp4

1 - 7 - 1.1.6. Ликбез по линейной алгебре (5-46).mp4

1 - 8 - 1.1.7. Геометрия регрессии на константу [у доски] (7-24).mp4

1 - 9 - 1.1.8. Геометрия множественной регрессии [у доски] (13-17).mp4

lec_01.pdf

script_01_a_after.R

script_01_b_after.R

/week1/srt/

1 - 10 - 1.1.9. Коэффициент детерминации (9-52).srt

1 - 11 - 1.1.10. Мораль первой лекции (1-38).srt

1 - 12 - 1.2.1. Консольный режим в R (11-13).srt

1 - 13 - 1.2.2. Написание первого скрипта в R (11-43).srt

1 - 14 - 1.2.3. Установка пакетов в R. Получение справки (8-58).srt

1 - 15 - 1.2.4. Первый взгляд на набор данных в R (11-16).srt

1 - 16 - 1.2.5. МНК в R. Пример с машинами (10-07).srt

1 - 17 - 1.2.6. МНК в R. Пример с фертильностью (8-25).srt

1 - 2 - 1.1.1. Суть метода наименьших квадратов (8-45).srt

1 - 3 - 1.1.2. Пример 1. Регрессия на константу [у доски] (8-22).srt

1 - 4 - 1.1.3. Пример 2. Парная регрессия. Начало [у доски] (6-58).srt

1 - 5 - 1.1.4. Пример 2. Парная регрессия. Окончание [у доски] (8-17).srt

1 - 6 - 1.1.5. МНК на графике. Случай множества регрессоров (11-17).srt

1 - 7 - 1.1.6. Ликбез по линейной алгебре (5-46).srt

1 - 8 - 1.1.7. Геометрия регрессии на константу [у доски] (7-24).srt

1 - 9 - 1.1.8. Геометрия множественной регрессии [у доски] (13-17).srt

/week2/

2 - 1 - 2.1.1. Условное математическое ожидание. Определение (2-58).mp4

2 - 10 - 2.1.10. Статистические свойства оценок коэффициентов (14-12).mp4

2 - 11 - 2.1.11. Построение доверительных интервалов и проверка гипотез (5-58).mp4

2 - 12 - 2.1.12. Пример. Доверительный интервал для коэффициента бета [у доски] (10-06).mp4

2 - 13 - 2.1.13. Пример. Доверительный интервал для дисперсии [у доски] (5-44).mp4

2 - 14 - 2.1.14. Пример. Проверка гипотезы о коэффициенте бета [у доски] (8-01).mp4

2 - 15 - 2.1.15. Интерпретация стандартной таблички (7-42).mp4

2 - 16 - 2.1.16. Особенности проверки гипотез (8-22).mp4

2 - 17 - 2.1.17. Проверка гипотезы о связи коэффициентов. Заключение [+доска] (10-16).mp4

2 - 18 - 2.2.1. Работа со случайными величинами в R (10-14).mp4

2 - 19 - 2.2.2. Проверка гипотез о коэффициентах в R (9-35).mp4

2 - 2 - 2.1.2. Пример подсчета условного математического ожидания [у доски] (12-53).mp4

2 - 20 - 2.2.3. Стандартизированные коэффициенты и эксперимент с ложно-значимыми регрессорами (10-54).mp4

2 - 21 - 2.2.4. Сохранение и загрузка данных (10-52).mp4

2 - 22 - 2.2.5. Загрузка данных RLMS (9-57).mp4

2 - 3 - 2.1.3. Условная дисперсия [+доска] (7-44).mp4

2 - 4 - 2.1.4. Геометрическая иллюстрация условного математического ожидания [у доски] (7-26).mp4

2 - 5 - 2.1.5. Условная дисперсия МНК оценок (4-51).mp4

2 - 6 - 2.1.6. Условная дисперсия МНК оценок. Доказательство [у доски] (9-21).mp4

2 - 7 - 2.1.7. Дисперсия оценок коэффициентов в общем виде (5-07).mp4

2 - 8 - 2.1.8. Доказательство формулы для ковариационной матрицы [у доски, линал] (11-35).mp4

2 - 9 - 2.1.9. Оценка ковариационной матрицы (3-44).mp4

lab_02.zip

lec_02.pdf

/week2/srt/

2 - 1 - 2.1.1. Условное математическое ожидание. Определение (2-58).srt

2 - 10 - 2.1.10. Статистические свойства оценок коэффициентов (14-12).srt

2 - 11 - 2.1.11. Построение доверительных интервалов и проверка гипотез (5-58).srt

2 - 12 - 2.1.12. Пример. Доверительный интервал для коэффициента бета [у доски] (10-06).srt

2 - 13 - 2.1.13. Пример. Доверительный интервал для дисперсии [у доски] (5-44).srt

2 - 14 - 2.1.14. Пример. Проверка гипотезы о коэффициенте бета [у доски] (8-01).srt

2 - 15 - 2.1.15. Интерпретация стандартной таблички (7-42).srt

2 - 16 - 2.1.16. Особенности проверки гипотез (8-22).srt

2 - 17 - 2.1.17. Проверка гипотезы о связи коэффициентов. Заключение [+доска] (10-16).srt

2 - 18 - 2.2.1. Работа со случайными величинами в R (10-14).srt

2 - 19 - 2.2.2. Проверка гипотез о коэффициентах в R (9-35).srt

2 - 2 - 2.1.2. Пример подсчета условного математического ожидания [у доски] (12-53).srt

2 - 20 - 2.2.3. Стандартизированные коэффициенты и эксперимент с ложно-значимыми регрессорами (10-54).srt

2 - 21 - 2.2.4. Сохранение и загрузка данных (10-52).srt

2 - 22 - 2.2.5. Загрузка данных RLMS (9-57).srt

2 - 3 - 2.1.3. Условная дисперсия [+доска] (7-44).srt

2 - 4 - 2.1.4. Геометрическая иллюстрация условного математического ожидания [у доски] (7-26).srt

2 - 5 - 2.1.5. Условная дисперсия МНК оценок (4-51).srt

2 - 6 - 2.1.6. Условная дисперсия МНК оценок. Доказательство [у доски] (9-21).srt

2 - 7 - 2.1.7. Дисперсия оценок коэффициентов в общем виде (5-07).srt

2 - 8 - 2.1.8. Доказательство формулы для ковариационной матрицы [у доски, линал] (11-35).srt

2 - 9 - 2.1.9. Оценка ковариационной матрицы (3-44).srt

/week3/

3 - 1 - 3.1.1. Прогнозирование во множественной регрессии (8-06).mp4

3 - 10 - 3.1.10. Тест Рамсея [+ доска] (13-55).mp4

3 - 11 - 3.1.11. Простые показатели качества модели (6-11).mp4

3 - 12 - 3.2.1. R- графики и переход к логарифмам (12-37).mp4

3 - 13 - 3.2.2. R- графики для качественных и количественных переменных (8-14).mp4

3 - 14 - 3.2.3. Оценивание моделей с дамми-переменными в R (14-24).mp4

3 - 15 - 3.2.4. Построение прогнозов в R (4-57).mp4

3 - 16 - 3.2.5. Проверка гипотезы о линейных ограничениях, графическое представление результатов (6-58).mp4

3 - 17 - 3.2.6. Ловушка дамми-переменных, информационные критерии, тест Рамсея (7-55).mp4

3 - 18 - 3.2.7. Нано-исследование (11-59).mp4

3 - 2 - 3.1.2. Пример построения интервалов для прогнозов [у доски] (12-14).mp4

3 - 3 - 3.1.3. Интерпретация коэффициента при логарифмировании (8-30).mp4

3 - 4 - 3.1.4. Дамми-переменные. Разные зависимости для подвыборок (12-47).mp4

3 - 5 - 3.1.5. Проверка гипотезы о нескольких линейных ограничениях (6-42).mp4

3 - 6 - 3.1.6. Пример проверки гипотезы о нескольких линейных ограничениях [у доски] (8-36).mp4

3 - 7 - 3.1.7. Вывод формулы для гипотезы о незначимости регрессии [+ доска] (9-01).mp4

3 - 8 - 3.1.8. Пример проверки гипотезы о незначимости регрессии [+ доска] (8-34).mp4

3 - 9 - 3.1.9. Лишние и пропущенные переменные (7-10).mp4

lab_03.zip

lec_03.pdf

/week3/srt/

3 - 1 - 3.1.1. Прогнозирование во множественной регрессии (8-06).srt

3 - 10 - 3.1.10. Тест Рамсея [+ доска] (13-55).srt

3 - 11 - 3.1.11. Простые показатели качества модели (6-11).srt

3 - 12 - 3.2.1. R- графики и переход к логарифмам (12-37).srt

3 - 13 - 3.2.2. R- графики для качественных и количественных переменных (8-14).srt

3 - 14 - 3.2.3. Оценивание моделей с дамми-переменными в R (14-24).srt

3 - 15 - 3.2.4. Построение прогнозов в R (4-57).srt

3 - 16 - 3.2.5. Проверка гипотезы о линейных ограничениях, графическое представление результатов (6-58).srt

3 - 17 - 3.2.6. Ловушка дамми-переменных, информационные критерии, тест Рамсея (7-55).srt

3 - 18 - 3.2.7. Нано-исследование (11-59).srt

3 - 2 - 3.1.2. Пример построения интервалов для прогнозов [у доски] (12-14).srt

3 - 3 - 3.1.3. Интерпретация коэффициента при логарифмировании (8-30).srt

3 - 4 - 3.1.4. Дамми-переменные. Разные зависимости для подвыборок (12-47).srt

3 - 5 - 3.1.5. Проверка гипотезы о нескольких линейных ограничениях (6-42).srt

3 - 6 - 3.1.6. Пример проверки гипотезы о нескольких линейных ограничениях [у доски] (8-36).srt

3 - 7 - 3.1.7. Вывод формулы для гипотезы о незначимости регрессии [+ доска] (9-01).srt

3 - 8 - 3.1.8. Пример проверки гипотезы о незначимости регрессии [+ доска] (8-34).srt

3 - 9 - 3.1.9. Лишние и пропущенные переменные (7-10).srt

/week4/

4 - 1 - 4.1.1. Определение мультиколлинеарности (11-09).mp4

4 - 10 - 4.2.4. Метод главных компонент в R (10-38).mp4

4 - 2 - 4.1.2. Что поделать с мультиколлинеарностью- (9-26).mp4

4 - 3 - 4.1.3. Ридж и LASSO регрессия (9-49).mp4

4 - 4 - 4.1.4. Идея метода главных компонент (7-25).mp4

4 - 5 - 4.1.5. Пример нахождения главной компоненты [у доски] (10-45).mp4

4 - 6 - 4.1.6. Свойства главных компонент (9-28).mp4

4 - 7 - 4.2.1. R- доверительные интервалы при мультиколлинеарности (8-48).mp4

4 - 8 - 4.2.2. LASSO регрессия в R (8-33).mp4

4 - 9 - 4.2.3. R- ридж-регрессия и идея оценки лямбды (4-52).mp4

lab_04.zip

lec_04.pdf

/week4/srt/

4 - 1 - 4.1.1. Определение мультиколлинеарности (11-09).srt

4 - 10 - 4.2.4. Метод главных компонент в R (10-38).srt

4 - 2 - 4.1.2. Что поделать с мультиколлинеарностью- (9-26).srt

4 - 3 - 4.1.3. Ридж и LASSO регрессия (9-49).srt

4 - 4 - 4.1.4. Идея метода главных компонент (7-25).srt

4 - 5 - 4.1.5. Пример нахождения главной компоненты [у доски] (10-45).srt

4 - 6 - 4.1.6. Свойства главных компонент (9-28).srt

4 - 7 - 4.2.1. R- доверительные интервалы при мультиколлинеарности (8-48).srt

4 - 8 - 4.2.2. LASSO регрессия в R (8-33).srt

4 - 9 - 4.2.3. R- ридж-регрессия и идея оценки лямбды (4-52).srt

/week5/

5 - 1 - 5.1.1. Гомоскедастичность [+доска] (10-38).mp4

5 - 10 - 5.1.10. Мораль лекции о гетероскедастичности (3-02).mp4

5 - 11 - 5.2.1. Написание функций в R (9-33).mp4

5 - 12 - 5.2.2. Написание циклов в R (5-02).mp4

5 - 13 - 5.2.3. Прежние оценки для сравнения (6-02).mp4

5 - 14 - 5.2.4. Доверительные интервалы при гетероскедастичности в R (9-11).mp4

5 - 15 - 5.2.5. Тесты на гетероскедастичность в R (8-24).mp4

5 - 2 - 5.1.2. Условная гетероскедастичность [доска] (11-08).mp4

5 - 3 - 5.1.3. Безусловная гетероскедастичность [доска] (10-33).mp4

5 - 4 - 5.1.4. Последствия гетероскедастичности для малых выборок (8-11).mp4

5 - 5 - 5.1.5. Последствия гетероскедастичности- нормальность и большие выборки (6-46).mp4

5 - 6 - 5.1.6. Робастные стандартные ошибки и обнаружение гетероскедастичности (11-08).mp4

5 - 7 - 5.1.7. Пример теста Уайта [доска] (7-50).mp4

5 - 8 - 5.1.8. Тест Голдфельда-Квандта [+ доска] (11-18).mp4

5 - 9 - 5.1.9. Пример с известной структурой гетероскедастичности [+доска] (10-09).mp4

lab_05.zip

lec_05.pdf

/week5/srt/

5 - 1 - 5.1.1. Гомоскедастичность [+доска] (10-38).srt

5 - 10 - 5.1.10. Мораль лекции о гетероскедастичности (3-02).srt

5 - 11 - 5.2.1. Написание функций в R (9-33).srt

5 - 12 - 5.2.2. Написание циклов в R (5-02).srt

5 - 13 - 5.2.3. Прежние оценки для сравнения (6-02).srt

5 - 14 - 5.2.4. Доверительные интервалы при гетероскедастичности в R (9-11).srt

5 - 15 - 5.2.5. Тесты на гетероскедастичность в R (8-24).srt

5 - 2 - 5.1.2. Условная гетероскедастичность [доска] (11-08).srt

5 - 3 - 5.1.3. Безусловная гетероскедастичность [доска] (10-33).srt

5 - 4 - 5.1.4. Последствия гетероскедастичности для малых выборок (8-11).srt

5 - 5 - 5.1.5. Последствия гетероскедастичности- нормальность и большие выборки (6-46).srt

5 - 6 - 5.1.6. Робастные стандартные ошибки и обнаружение гетероскедастичности (11-08).srt

5 - 7 - 5.1.7. Пример теста Уайта [доска] (7-50).srt

5 - 8 - 5.1.8. Тест Голдфельда-Квандта [+ доска] (11-18).srt

5 - 9 - 5.1.9. Пример с известной структурой гетероскедастичности [+доска] (10-09).srt

/week6/

6 - 1 - 6.1.1. Автокорреляция [+ доска] (8-41).mp4

6 - 10 - 6.2.5. Тесты на автокорреляцию в R (5-52).mp4

6 - 2 - 6.1.2. Свойства автокорреляции первого порядка [доска] (12-27).mp4

6 - 3 - 6.1.3. Последствия автокорреляции (7-33).mp4

6 - 4 - 6.1.4. Робастные стандартные ошибки и тест Дарбина-Уотсона (6-53).mp4

6 - 5 - 6.1.5. Тест Бройша-Годфри. Пример тестирования автокорреляции [+доска] (10-00).mp4

6 - 6 - 6.2.1. Работа с датами в R (10-14).mp4

6 - 7 - 6.2.2. Базовые действия с временными рядами (4-26).mp4

6 - 8 - 6.2.3. Загрузка данных из внешних источников (10-15).mp4

6 - 9 - 6.2.4. R- Построение робастных доверительных интервалов (11-25).mp4

lab_06.zip

lec_06.pdf

/week6/srt/

6 - 1 - 6.1.1. Автокорреляция [+ доска] (8-41).srt

6 - 10 - 6.2.5. Тесты на автокорреляцию в R (5-52).srt

6 - 2 - 6.1.2. Свойства автокорреляции первого порядка [доска] (12-27).srt

6 - 3 - 6.1.3. Последствия автокорреляции (7-33).srt

6 - 4 - 6.1.4. Робастные стандартные ошибки и тест Дарбина-Уотсона (6-53).srt

6 - 5 - 6.1.5. Тест Бройша-Годфри. Пример тестирования автокорреляции [+доска] (10-00).srt

6 - 6 - 6.2.1. Работа с датами в R (10-14).srt

6 - 7 - 6.2.2. Базовые действия с временными рядами (4-26).srt

6 - 8 - 6.2.3. Загрузка данных из внешних источников (10-15).srt

6 - 9 - 6.2.4. R- Построение робастных доверительных интервалов (11-25).srt

/week7/

7 - 1 - 7.1.1. Суть метода максимального правдоподобия [+доска] (6-46).mp4

7 - 10 - 7.2.2. Оценивание коэффициентов и прогнозирование скрытой переменной [+доска] (12-39).mp4

7 - 11 - 7.2.3. Доверительный интервал для вероятности и LR тест в R (6-14).mp4

7 - 12 - 7.2.4. Предельные эффекты в R (9-32).mp4

7 - 13 - 7.2.5. ROC кривая (9-10).mp4

7 - 2 - 7.1.2. ML в непрерывном случае [+доска] (6-36).mp4

7 - 3 - 7.1.3. ML и построение доверительных интервалов [+доска] (7-52).mp4

7 - 4 - 7.1.4. Проверка гипотез. LR тест [+доска] (8-03).mp4

7 - 5 - 7.1.5. Логит-модель [+доска] (9-15).mp4

7 - 6 - 7.1.6. Вероятность и отношение шансов [у доски] (6-19).mp4

7 - 7 - 7.1.7. Предельные эффекты и прогнозы (5-29).mp4

7 - 8 - 7.1.8. Несуществование оценок логит-модели. Заключение [+доска] (10-49).mp4

7 - 9 - 7.2.1. Графики для качественных переменных в R (9-51).mp4

lab_07.zip

lec_07.pdf

/week7/srt/

7 - 1 - 7.1.1. Суть метода максимального правдоподобия [+доска] (6-46).srt

7 - 10 - 7.2.2. Оценивание коэффициентов и прогнозирование скрытой переменной [+доска] (12-39).srt

7 - 11 - 7.2.3. Доверительный интервал для вероятности и LR тест в R (6-14).srt

7 - 12 - 7.2.4. Предельные эффекты в R (9-32).srt

7 - 13 - 7.2.5. ROC кривая (9-10).srt

7 - 2 - 7.1.2. ML в непрерывном случае [+доска] (6-36).srt

7 - 3 - 7.1.3. ML и построение доверительных интервалов [+доска] (7-52).srt

7 - 4 - 7.1.4. Проверка гипотез. LR тест [+доска] (8-03).srt

7 - 5 - 7.1.5. Логит-модель [+доска] (9-15).srt

7 - 6 - 7.1.6. Вероятность и отношение шансов [у доски] (6-19).srt

7 - 7 - 7.1.7. Предельные эффекты и прогнозы (5-29).srt

7 - 8 - 7.1.8. Несуществование оценок логит-модели. Заключение [+доска] (10-49).srt

7 - 9 - 7.2.1. Графики для качественных переменных в R (9-51).srt

/week8/

8 - 1 - 8.1.1. Стационарные и нестационарные ряды (7-44).mp4

8 - 10 - 8.1.10. Модель авторегрессии и скользящего среднего ARMA(p,q) (5-15).mp4

8 - 11 - 8.1.11. Алгоритм оценивания ARMA процесса (8-49).mp4

8 - 12 - 8.2.1. Искусственно сгенерированные стационарные процессы (8-24).mp4

8 - 13 - 8.2.2. Искусственно сгенерированные нестационарные процессы (5-51).mp4

8 - 14 - 8.2.3. Пример 1. Анализ уровня воды озера Гурон (9-00).mp4

8 - 15 - 8.2.4. Пример 2 и 3. Анализ стоимости акций компании Гугл и численности населения России (10-43).mp4

8 - 16 - 8.2.5. Пример 4. Анализ индекса потребительских цен (10-15).mp4

8 - 2 - 8.1.2. Процесс скользящего среднего, MA(q) [+доска] (12-03).mp4

8 - 3 - 8.1.3. Автокорреляционная функция [+доска] (5-19).mp4

8 - 4 - 8.1.4. Частная автокорреляционная функция [+доска] (13-26).mp4

8 - 5 - 8.1.5. Процесс авторегрессии [+доска] (10-11).mp4

8 - 6 - 8.1.6. Пример подсчёта частной автокорреляционной функции AR(1) процесса [доска] (9-58).mp4

8 - 7 - 8.1.7. Множественность решений уравнения AR(1) процесса [+доска] (7-50).mp4

8 - 8 - 8.1.8. Стационарность через характеристический многочлен [+доска] (14-28).mp4

8 - 9 - 8.1.9. Прогнозирование процессов авторегрессии [+доска] (15-06).mp4

lab_08.zip

lec_08.pdf

/week8/srt/

8 - 1 - 8.1.1. Стационарные и нестационарные ряды (7-44).srt

8 - 10 - 8.1.10. Модель авторегрессии и скользящего среднего ARMA(p,q) (5-15).srt

8 - 11 - 8.1.11. Алгоритм оценивания ARMA процесса (8-49).srt

8 - 12 - 8.2.1. Искусственно сгенерированные стационарные процессы (8-24).srt

8 - 13 - 8.2.2. Искусственно сгенерированные нестационарные процессы (5-51).srt

8 - 14 - 8.2.3. Пример 1. Анализ уровня воды озера Гурон (9-00).srt

8 - 15 - 8.2.4. Пример 2 и 3. Анализ стоимости акций компании Гугл и численности населения России (10-43).srt

8 - 16 - 8.2.5. Пример 4. Анализ индекса потребительских цен (10-15).srt

8 - 2 - 8.1.2. Процесс скользящего среднего, MA(q) [+доска] (12-03).srt

8 - 3 - 8.1.3. Автокорреляционная функция [+доска] (5-19).srt

8 - 4 - 8.1.4. Частная автокорреляционная функция [+доска] (13-26).srt

8 - 5 - 8.1.5. Процесс авторегрессии [+доска] (10-11).srt

8 - 6 - 8.1.6. Пример подсчёта частной автокорреляционной функции AR(1) процесса [доска] (9-58).srt

8 - 7 - 8.1.7. Множественность решений уравнения AR(1) процесса [+доска] (7-50).srt

8 - 8 - 8.1.8. Стационарность через характеристический многочлен [+доска] (14-28).srt

8 - 9 - 8.1.9. Прогнозирование процессов авторегрессии [+доска] (15-06).srt

/week9/

9 - 1 - 9.1.1. Различные формы записи одной модели [+доска] (9-54).mp4

9 - 10 - 9.2.2. Двухшаговый метод наименьших квадратов в парной регрессии (12-05).mp4

9 - 11 - 9.2.3. Пара нюансов двухшагового метода наименьших квадратов (7-56).mp4

9 - 2 - 9.1.2. Определение эндогенности (7-19).mp4

9 - 3 - 9.1.3. Ошибка измерения регрессора [+доска] (7-26).mp4

9 - 4 - 9.1.4. Пропущенная объясняющая переменная [+доска] (8-48).mp4

9 - 5 - 9.1.5. Система уравнений с двумя эндогенными переменными [у доски] (7-52).mp4

9 - 6 - 9.1.6. Метод инструментальных переменных [+доска] (9-42).mp4

9 - 7 - 9.1.7. Корреляция и причинность (8-26).mp4

9 - 8 - 9.1.8. Три иллюстрации к данным наблюдений (7-09).mp4

9 - 9 - 9.2.1. Деление выборки на обучающую и тестовую (7-45).mp4

lab_09.zip

lec_09.pdf

/week9/srt/

9 - 1 - 9.1.1. Различные формы записи одной модели [+доска] (9-54).srt

9 - 10 - 9.2.2. Двухшаговый метод наименьших квадратов в парной регрессии (12-05).srt

9 - 11 - 9.2.3. Пара нюансов двухшагового метода наименьших квадратов (7-56).srt

9 - 2 - 9.1.2. Определение эндогенности (7-19).srt

9 - 3 - 9.1.3. Ошибка измерения регрессора [+доска] (7-26).srt

9 - 4 - 9.1.4. Пропущенная объясняющая переменная [+доска] (8-48).srt

9 - 5 - 9.1.5. Система уравнений с двумя эндогенными переменными [у доски] (7-52).srt

9 - 6 - 9.1.6. Метод инструментальных переменных [+доска] (9-42).srt

9 - 7 - 9.1.7. Корреляция и причинность (8-26).srt

9 - 8 - 9.1.8. Три иллюстрации к данным наблюдений (7-09).srt

9 - 9 - 9.2.1. Деление выборки на обучающую и тестовую (7-45).srt

Total files 308