Selection — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
(Публикации участников)
Строка 89: Строка 89:
 
5. Под руководством Потанина Б. С. студентка Сергиенко М. Е. стала лауреатом конкурса НИРС НИУ-ВШЭ в номинации "Лучшая научно-исследовательская работа по образованию
 
5. Под руководством Потанина Б. С. студентка Сергиенко М. Е. стала лауреатом конкурса НИРС НИУ-ВШЭ в номинации "Лучшая научно-исследовательская работа по образованию
 
для студентов бакалавриата", написав работу по теме, сопряженной с исследовательскими интересами группы.
 
для студентов бакалавриата", написав работу по теме, сопряженной с исследовательскими интересами группы.
 +
 +
==Разработка программного обеспечения==
 +
 +
1. В комплексной сети архивов R была опубликована очередная версия пакета [https://cran.r-project.org/web/packages/hpa/hpa.pdf hpa]. Данный пакет позволяет осуществлять полу-непараметрическое оценивание параметров ряда моделей с ограниченными значениями зависимых переменных.

Версия 20:10, 8 января 2021

Рабочая группа по разработке эконометрических методов анализа данных с ограниченными значениями переменных

О группе

Разработка методов оценивания моделей с ограниченными значениями объясняемых (зависимых) переменных, активно ведется с середины прошлого века и интенсивно продолжается до настоящего времени, в том числе, и в форме синтеза методов эконометрического анализа и машинного обучения. Особую известность приобрели методы, предложенные Тобином и Хекманом, вошедшие во все продвинутые учебники по эконометрике.

Данные методы традиционно используются в экономике труда и при оценке эффективности государственных программ, однако область их применения значительно шире. Несмотря на активное развитие этих методов, все еще остаются актуальные, но слабо разработанные области, например, задачи, связанные с использованием эконометрических моделей в условиях многокритериального неслучайного отбора наблюдений. Современные исследования в данной области малочисленны в силу их теоретической и технической сложности. Также, многие из уже разработанных методов не имеют программной реализации в рамках стандартных статистических сред (STATA, SPSS, R, Julia, Python), что осложняет их применение широким кругом исследователей.

Таким образом, возникает необходимость как в разработке новых подходов к оцениванию моделей с ограниченными значениями объясняемых переменных, так и в программной имплементации соответствующих методов, чтобы сделать их доступными для широкого круга исследователей. В свете сказанного наша группа ставит перед собой следующие цели:

  • Научная: разработать новые методы оценивания моделей с ограниченными значениями зависимых переменных, в частности, моделей с многокритериальным смещением отбора, и опубликовать полученные результаты в ведущих отечественных и международных научных журналах.
  • Популяризационная: реализовать разработанные методы в виде пакетов для статистического ПО, что сделает их использование доступным для широкого круга исследователей.
  • Образовательная: научить студентов-участников данной группы, самостоятельно разрабатывать и программировать продвинутые методы эконометрического анализа, а также оформлять результаты своей работы в виде научных статей.

Состав группы

Руководитель:

Коссова Елена Владимировна, кандидат физико-математически наук, доцент департамента прикладной экономики, факультет экономических наук НИУ ВШЭ - руководитель

Участники:

1. Долгих София Игоревна, ассистент департамента теоретической экономики НИУ-ВШЭ

2. Мухамбетова Айнур, студентка 3-го курса факультета экономических наук НИУ-ВШЭ

3. Потанин Богдан Станиславович, кандидат экономических наук, преподаватель департамента прикладной экономики НИУ-ВШЭ

4. Слаболицкий Илья Сергеевич, студент 4-го курса факультета экономических наук НИУ-ВШЭ

5. Трифонов Юрий Сергеевич, студент 4-го курса факультета экономических наук НИУ-ВШЭ

6. Фурманов Кирилл Константинович, кандидат экономических наук, доцент департамента прикладной экономики НИУ-ВШЭ

Публикации

Статьи, опубликованные в 2020 году:

1. Melnikov R. M., Furmanov K. K. Evaluating of Impact of Provision of Infrastructure on the Economic Development of Russian Regions // Regional Research of Russia. 2020. Vol. 10. P. 513-521.

2. Никольский И. М., Фурманов К. К. Исследование эффективности дублирования сообщений в сенсорных сетях // Прикладная математика и информатика. 2020. № 64. С. 47-54.

3. Batalova E., Furmanov K., Shelkova E. A binary choice model with partial observability for panel data // Model Assisted Statistics and Applications. 2020. Vol. 15. No. 4. P. 315-322.

4. Статья Kossova E. V., Potanin B., Sheluntcova M. Estimating effect of marriage on male wages in Russia // Journal of Economic Studies. 2020. Vol. 47. No. 7. P. 1649-1667.

5. Коссова Е. В., Куприянова Л. А., Потанин Б. С. Сравнение точности оценок параметрических и полупараметрических методов коррекции многомерного смещения отбора // Прикладная эконометрика. 2020. Т. 57

Статьи, принятые к печати в 2021 году:

1. Румянцева Е.В., Фурманов К.К. Использование вневыборочных остатков Кокса-Снелл при прогнозировании наступления событий // Бизнес-информатика, 2021, Vol. 15, №1.

Учебные пособия, опубликованные в 2020 году:

1. Вакуленко Е. С., Ратникова Т. А., Фурманов К. К. Эконометрика (продвинутый курс). Применение пакета Stata. М. : Юрайт, 2020.

Учебные пособия, принятые к печати в 2021 году:

1. Борзых Д. А., Вакуленко Е. С., Фурманов К. К. Эконометрика: работа с данными на компьютере. Практикум: Элементы теории. Практические задания. Ответы и решения. Издательская группа URSS, 2021.

Участие в конференциях

1. XXI Апрельская международная конференция (Москва). Доклад: Принятие решений в условиях риска: анализ телевизионного шоу. Потанин Б.С., Долгих С.И.

2. META2020 and 2-nd Workshop “Applied Econometrics” (Пермь). Доклад: Engel curve semiparametric estimation under multivariate nonrandom selection. Потанин Б.С., Куприянова Л.А.

Образовательная деятельность

1. Записан курс по введению в R, общей продолжительностью более 6 часов, призванный помочь текущим и потенциальным участникам группы изучить принципы работы с данным языком. Ознакомиться с материалами курса можно по ссылке: https://www.youtube.com/playlist?list=PLYNF0rLTse2bpBsxSANzxZmkP5YzVj1Z2

2. Прочитаны курсы по микроэконометрике качественных данных, охватывающие темы, сопряженные с исследовательскими интересами группы. С материалами курса можно ознакомиться по ссылке: http://wiki.cs.hse.ru/Микроэконометрика_качественных_данных_2020

3. По темам, сопряженным с исследовательскими интересами группы, были написаны следующие студенческие работы:

  • Павленко Б. В. «Оценивание отдачи от образования в России в условиях неслучайного отбора». Факультет экономических наук, 2020, Выпускная Квалификационная Работа под руководством Потанина Б. С.
  • Ганнык И. А. «Оценивание человеческого капитала на примере мигрантов в США». Факультет экономических наук, 2020, Выпускная Квалификационная Работа под руководством Потанина Б. С.
  • Сергиенко М. Е. «Оценивание отдачи от образования в России в условиях неслучайного отбора», Курсовая Работа под руководством Потанина Б. С.
  • Мухамбетова А. «Обзор современных методов численной оптимизации в экономике», Курсовая Работа под руководством Потанина Б. С.
  • Трифонов Ю. С. «Влияние ожиданий инвесторов на цену нефти«, Курсовая Работа под руководством Потанина Б. С.

4. При участии Коссовой Е.В. и Потанина Б.С. была создана проектная группа "Приложения статистических методов в экономике и финансах", в рамках которой студенты могут заниматься исследованиями, связанными с разработкой и применением методов эконометрического анализа данных, включающих ограниченные значения переменных. Планируется отбор наиболее мотивированных студентов в рабочую группу.

5. Под руководством Потанина Б. С. студентка Сергиенко М. Е. стала лауреатом конкурса НИРС НИУ-ВШЭ в номинации "Лучшая научно-исследовательская работа по образованию для студентов бакалавриата", написав работу по теме, сопряженной с исследовательскими интересами группы.

Разработка программного обеспечения

1. В комплексной сети архивов R была опубликована очередная версия пакета hpa. Данный пакет позволяет осуществлять полу-непараметрическое оценивание параметров ряда моделей с ограниченными значениями зависимых переменных.