Учебник «Дружелюбная эконометрика»
Филипп Картаев, д.э.н., зав. кафедрой математических методов анализа экономики в МГУ им. М.В. Ломоносова, опубликовал интерактивный учебник по основам эконометрики.
Если вам интересно познакомиться с тем, как экономисты смотрят на данные и почему считают, что правильное выявление причинно-следственных связей может быть важнее качества прогноза, то эта книга может стать отличным началом.
Филипп умеет объяснять простыми словами сложные вещи, рассказывать понятно и в то же время интересно. Многие, вероятно, уже это знают, поскольку смотрели его доклад по инструментальным переменным на треке Causal Inference in ML на Data Fest Online 2020.
Вот что сам Филипп говорит о своей книге:
«В этом учебнике я постарался собрать три ингредиента, нужных для знакомства с эконометрикой:
Во-первых, тут есть основы теории, изложенные не только в виде текста, но и в формате видеолекций.
Во-вторых, в учебнике содержится детальное обсуждение применения эконометрики на практике. При рассказе о разных методах я стараюсь пояснить, для чего каждый из них может быть полезен в ваших собственных изысканиях, и показать, как их можно реализовать в специальных эконометрических программах.
В-третьих, в конце глав предложены задания для самостоятельной работы. Формат электронного учебника позволил обеспечить для них автоматическую проверку. Поэтому после прохождения теста вы можете сразу получить обратную связь и узнать, сколько заданий вы решили верно.
Некоторое время я размышлял, с каким из эконометрических пакетов знакомить читателя в этой книге. В итоге я не смог выбрать единственную программу, так что в учебнике содержатся видеофрагменты, показывающие, как проводить расчеты сразу в двух пакетах на выбор: в Gretl и в R. Каждый из них распространяется бесплатно.
После простой регистрации вам откроется личный кабинет с возможностью делать закладки и заметки, а также решать задачи.
Работа над проектом продолжается, так что я буду рад вашей обратной связи. Берегите себя!»
#tech #causal_inference
Post #19
2.49K
- 🔥 20
- 👍 5
- ❤ 2