Стабильность параметров и изменяющиеся во времени коэффициенты

【Введение】 ⚡Начало работы со Stata: (24 лекции + 4 задания = 5,5 часов контента): доступно на Udemy: https://www.udemy.com/course/getting-... ⚡Прикладное программирование временных рядов с использованием Stata (29 лекций + 4 задания = 6,5 часов контента): доступно на Udemy: https://www.udemy.com/course/applied-... В этом видео более подробно рассматривается программирование в Stata. Мы иллюстрируем изменяющиеся во времени коэффициенты в регрессиях. Это проблема анализа временных рядов, направленная на прогнозирование. Как можно прогнозировать, если ваша модель демонстрирует нестабильность параметров? Мы иллюстрируем проблему и наш подход, используя перекрывающиеся периоды. Реализация в Stata подчеркивает различия между матричной и переменной средой. Мы переключаемся между ними с помощью команды svmat. На графике отображаются изменяющиеся во времени коэффициенты, и выделяется структурный разрыв. Все материалы, включая слайды, данные и код Stata, доступны на GitHub (ссылка на страницы каналов). Разделы 0:00 Стабильность параметров 0:32 Иллюстрация проблемы 2:52 Пример решения в Stata 4:06 Получение коэффициентов 5:03 Переменная или матрица в Stata 7:38 Команда svmat 9:52 Приём egen max() 10:55 Цикл Fovalues 14:55 Построение графика скользящей регрессии О курсе Этот курс предлагает полное введение в науку о данных. Вам не требуется никаких знаний в области статистики, математики или использования программного обеспечения (Stata). Мы рассмотрим широкий спектр тем, включая (1) Введение в статистические модели и Stata, (2) Изучение данных, (3) Регрессионный анализ, (4) Анализ результатов после оценки, (5) Анализ панельных данных, (6) Модели бинарного выбора, (7) Спецификация модели и (8) Измерение неизмеримого: CFA (подтверждающий факторный анализ) и SEM (модели структурных уравнений). Академическая версия этого курса была разработана под названием «Анализ качественных и количественных данных» в SOAS University of London (2015-2019). Более прикладная версия была создана для HMRC и преподавалась с 2012 по 2015 год. Эта версия представляет собой очень прикладной и практический опыт в области науки о данных – адаптированный для YouTube. Канал YUNIKARN специализируется на публикации образовательного контента в области прикладной статистики, математики и науки о данных. В этих областях навыки программирования стали необходимыми. Поэтому мы рассматриваем различные языки программирования, включая Python, Stata и C++, для решения задач и для развлечения. Хэштеги #datascience #dataanalytics #stata