Séance de cours
Variables instrumentales : intuition et estimation
Séances de cours associées (37)
Modèles probabilistes pour la régression linéaire
Couvre le modèle probabiliste de régression linéaire et ses applications dans la résonance magnétique nucléaire et l'imagerie par rayons X.
Régression linéaire : Inférence statistique et régularisation
Couvre le modèle probabiliste de régression linéaire et l'importance des techniques de régularisation.
Modèle de régression linéaire
Explore le modèle de régression linéaire, les propriétés de l'OLS, les tests d'hypothèse, l'interprétation, les transformations et les considérations pratiques.
Régression : Modèles linéaires
Explore la régression linéaire, les moindres carrés, les résidus et les intervalles de confiance dans les modèles de régression.
Apprentissage supervisé: Méthodes de régression
Explore l'apprentissage supervisé en mettant l'accent sur les méthodes de régression, y compris l'ajustement des modèles, la régularisation, la sélection des modèles et l'évaluation du rendement.
Hétéroskédasticité: Ch. 4a
Explore l'hétéroskédasticité en économétrie, en discutant de son impact sur les erreurs standard, les estimateurs alternatifs, les méthodes d'essai et les implications pour les tests d'hypothèses.
Méthode généralisée des moments (GMM)
Introduit la Méthode Généralisée des Moments (GMM), une approche polyvalente pour l'estimation basée sur les restrictions de temps, avec des applications dans les modèles de tarification des actifs.
Essentiels de la régression linéaire
Couvre l'essentiel de la régression linéaire, en se concentrant sur l'utilisation de multiples variables explicatives quantitatives pour prédire un résultat quantitatif.
Bases du modèle de régression linéaire
Couvre les bases de la régression linéaire, la méthode OLS, les valeurs prédites, les résidus, la notation matricielle, la bonté d'adaptation, les tests d'hypothèse et les intervalles de confiance.
Méthode généralisée des moments (GMM)
Introduit la méthode généralisée des moments (GMM) en économétrie, en se concentrant sur son application dans les modèles destimation des variables instrumentales et de tarification des actifs.