Панельные регрессии в Python с библиотекой linearmodels

Оценка стандартных ошибок в панельных данных с помощью Python и linearmodels В этом видео мы рассмотрим основы панельных данных, панельные регрессии и важность стандартных ошибок. Затем мы углубимся в библиотеку linearmodels — мощный инструментарий Python для анализа панельных данных. Мы рассмотрим, как оценивать стандартные ошибки в панельных данных с помощью Python и библиотеки linearmodels. В частности, мы увидим, как оценивать панельные регрессии методом наименьших квадратов (МНК) с использованием: стандартных ошибок МНК, стандартных ошибок Уайта, кластерных стандартных ошибок и стандартных ошибок Дрисколла-Краая. - Мы также увидим, как оценивать регрессии Фама-Макбета со стандартными ошибками Ньюи-Уэста. 👍 Пожалуйста, поставьте лайк, если это видео оказалось полезным, и подпишитесь, чтобы быть в курсе моих последних уроков. 🔔 ❤️ Вы можете поддержать этот канал, купив мне ☕: https://buymeacoffee.com/codesfinance Письменные инструкции смотрите в моей статье в блоге: https://vincent.codes.finance/posts/p... Код смотрите в моем репозитории GitHub: https://github.com/Vincent-Codes-Fina... Ссылки на видео: linearmodels: https://bashtage.github.io/linearmodels/ Советы по программированию Митчелла Петерсена: https://www.kellogg.northwestern.edu/... Статьи: Петерсен (2009): https://academic.oup.com/rfs/article-... Фама-Макбет (1973): https://www.journals.uchicago.edu/doi... Ньюи-Уэст (1987): https://www.jstor.org/stable/1913610 Дрисколл-Краай (1998): https://www.mitpressjournals.org/doi/.... Книги: Песаран (2015): https://academic.oup.com/book/43485 Вулдридж (2010): https://mitpress.mit.edu/978026223258... 🐍 Больше информации о финансах от Винсента Кодеса: ✍🏻 Блог: https://vincent.codes.finance 🐦 X:   / codesfinance   🧵 Threads: https://www.threads.net/@codesfinance 😺 GitHub: https://github.com/Vincent-Codes-Finance 📘 Facebook:   / 61559283113665   👨‍💼 LinkedIn:   / vincent-codes-finance   🎓 Академический сайт: https://www.vincentgregoire.com/ 🔖 Разделы: 00:00 Введение 01:36 Панельные данные 04:12 Тестовые данные 05:21 Линейные модели 07:50 Матричные обозначения 10:10 Регрессии МНК 13:20 Стандартные ошибки Уайта 14:48 Кластерные стандартные ошибки 17:52 Фиксированные эффекты 19:34 Регрессии Фама-Макбета 20:51 Стандартные ошибки Ньюи-Уэста 22:03 Стандартные ошибки Дрисколла-Краая 22:42 Заключение #python #linearmodels #statsmodels #ols #econometrics #panels #finance