econometrics

Statsmodels : modélisation statistique et économétrie en Python

Collection de notebooks sur la finance quantitative, avec du code Python interactif.

Prévisions ultra-rapides avec des modèles statistiques et économétriques.

ALICE (Automated Learning and Intelligence for Causation and Economics) est un projet de Microsoft Research visant à appliquer les concepts d'intelligence artificielle à la prise de décision économique. L'un de ses objectifs est de construire une boîte à outils combinant des techniques d'apprentissage automatique de pointe avec l'économétrie afin d'automatiser les problèmes complexes d'inférence causale. À ce jour, le SDK Python ALICE (e

Inférence causale pour les courageux et les sincères. Une approche légère mais rigoureuse pour apprendre l'estimation d'impact et la causalité.

Algorithmes ML 2 à 2000 fois plus rapides, 50 % d'utilisation mémoire en moins, compatibles avec tout matériel, récent ou ancien.

Une bibliothèque statistique conçue pour combler les lacunes de Python en matière d'analyse de séries temporelles, incluant l'équivalent de la fonction auto.arima de R.

Un modèle Claude Code prêt à être forké pour les universitaires utilisant LaTeX/Beamer + R. Inclut une revue multi-agents, des contrôles de qualité, du QA contradictoire et des protocoles de réplication.

Robyn est un package open source de Marketing Mix Modeling (MMM) expérimental propulsé par l'IA/ML, développé par Meta Marketing Science. Notre mission est de démocratiser les connaissances en modélisation, d'inspirer l'industrie par l'innovation, de réduire les biais humains dans le processus de modélisation et de bâtir une communauté solide en science du marketing open source.

Forêts aléatoires généralisées (Generalized Random Forests).

Packs de compétences Claude Code/Codex spécifiques aux revues couvrant les principales publications — AER, QJE, Nature, Cell, 管理世界, 经济研究 et plus de 200 autres — votre raccourci pour la publication.

Traduction chinoise de Causal Inference for the Brave and True. Tout le code est basé sur Python et est adapté à l'économétrie, à la sociologie quantitative et à l'évaluation de stratégies. Auteur de la version originale anglaise : Matheus Facure.

Ce dépôt contient le code du livre en ligne Coding for Economists.

DoubleML - Double Machine Learning en Python.

Prévision hiérarchique probabiliste avec des méthodes statistiques et économétriques.

Transformation de données avancée et rapide en R

Réplication des tableaux et figures de "Mostly Harmless Econometrics" en Stata, R, Python et Julia.

Une liste organisée d'outils, de bibliothèques et de ressources d'IA pour la recherche, l'enseignement et l'analyse des politiques en économie. Maintenue par l'équipe OpenEcon.

Visualisez vos fichiers CSV en quelques secondes sans envoyer vos données nulle part

Compagnon interactif du manuel reconnu 'Introduction to Econometrics' de Stock & Watson (2015).

Tutoriels d'économétrie utilisant Python. Un cours intensif pour passer en revue les concepts et techniques essentiels de l'économétrie de base, avec des théories présentées simplement sans démonstrations complexes et des codes Python directs.