econometrics

Statsmodels: Statistische Modellierung und Ökonometrie in Python

Sammlung von Notebooks über quantitative Finanzen mit interaktivem Python-Code.

Blitzschnelle Prognosen mit statistischen und ökonometrischen Modellen.

ALICE (Automated Learning and Intelligence for Causation and Economics) ist ein Projekt von Microsoft Research, das darauf abzielt, Konzepte der künstlichen Intelligenz auf wirtschaftliche Entscheidungsfindungen anzuwenden. Eines seiner Ziele ist es, ein Toolkit zu entwickeln, das modernste Techniken des maschinellen Lernens mit der Ökonometrie kombiniert, um Automatisierung in komplexe kausale Inferenzprobleme zu bringen. Bisher umfasst dies das ALICE Python SDK (e

Kausale Inferenz für Mutige. Ein humorvoller und dennoch rigoroser Ansatz zum Erlernen von Wirkungsschätzung und Kausalität.

2- bis 2000-mal schnellere ML-Algorithmen, 50 % weniger Speicherverbrauch, funktioniert auf alter und neuer Hardware.

Eine Statistik-Bibliothek zur Schließung von Lücken in den Zeitreihenanalyse-Funktionen von Python, einschließlich des Äquendants zur auto.arima-Funktion von R.

Eine sofort einsatzbereite Claude-Code-Vorlage für Akademiker, die LaTeX/Beamer + R verwenden. Multi-Agenten-Review, Qualitätsprüfungen, adversariales QA und Replikationsprotokolle.

Robyn ist ein experimentelles, KI/ML-gestütztes und Open-Source-Paket für Marketing Mix Modeling (MMM) von Meta Marketing Science. Unsere Mission ist es, Modellierungswissen zu demokratisieren, die Branche durch Innovation zu inspirieren, menschliche Verzerrungen im Modellierungsprozess zu reduzieren und eine starke Open-Source-Community für Marketing Science aufzubauen.

Generalized Random Forests

Zeitschriftenbezogene Claude Code-/Codex-Skill-Pakete für Mainstream-Journals – AER, QJE, Nature, Cell, 管理世界, 经济研究 & über 200 weitere – Ihr schneller Weg zur Veröffentlichung.

Chinesische Übersetzung von „Causal Inference for the Brave and True“. Der gesamte Code basiert auf Python und eignet sich für Bereiche wie Ökonometrie, quantitative Soziologie und Richtlinienevaluation. Originalautor der englischen Version: Matheus Facure

Dieses Repository enthält den Quellcode für das Online-Buch Coding for Economists.

DoubleML - Double Machine Learning in Python

Probabilistische hierarchische Vorhersage 👑 mit statistischen und ökonometrischen Methoden.

Fortgeschrittene und schnelle Datentransformation in R

Replikation von Tabellen und Abbildungen aus „Mostly Harmless Econometrics“ in Stata, R, Python und Julia.

Eine kuratierte Liste von KI-Tools, Bibliotheken und Ressourcen für wirtschaftswissenschaftliche Forschung, Lehre und politische Analyse. Gepflegt vom OpenEcon-Team.

Visualisieren Sie Ihre CSV-Dateien in Sekunden, ohne Ihre Daten an externe Server zu senden

Ein interaktiver Begleiter zum anerkannten Lehrbuch 'Introduction to Econometrics' von Stock & Watson (2015).

Tutorials zur Ökonometrie mit Python. Dies ist ein Crashkurs zur Wiederholung der wichtigsten Konzepte und Techniken der grundlegenden Ökonometrie; die Theorien werden leicht verständlich ohne komplexe Herleitungen präsentiert und der Python-Code ist direkt.