← Econometrics
Карта тем
6 лекций (Vo1–Vo6, Preinerstorfer, Spring 2026) → 6 конспектов. Жми заголовок блока.
Vo1
- Assumption AL, матричная форма $Y=X\beta+\varepsilon$
- OLS $\hat\beta=(X'X)^{-1}X'Y$, нормальное уравнение
- TSS=ESS+RSS, $R^2$, скорректированный $R^2$
Vo2
- AL, AR, AX, AH, AN — что и зачем
- Несмещённость, ков. матрица, оценка $\sigma^2$
- Гаусс–Марков (BLUE), мультиколлинеарность
- $t$- и $F$-тесты
Vo3
- Доверительный и прогнозный интервалы
- Лог-модели: level/log интерпретация коэффициентов
- Дамми, baseline, взаимодействия, полиномы, вершина
Vo4
- Состоятельность, omitted variable bias
- Выбор модели: AIC, SC
- Jarque–Bera, Breusch–Pagan, White, Ljung–Box
- Робастные se, GLS/FGLS, преобразования
Vo5
- Слабая/сильная стационарность, ACF, mean reversion
- Белый шум, случайное блуждание, trend-stationary
- AR(1): стационарность, среднее, дисперсия; MA(q)
- ACF vs PACF — идентификация порядка
Vo6
- ARMA(p,q), стационарность и обратимость через корни
- ARIMA, единичный корень, тест ADF
- Ljung–Box, ARCH/GARCH (volatility clustering)