Микроэконометрика качественных данных 2020 — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
Строка 229: Строка 229:
 
Материалы семинара:
 
Материалы семинара:
 
* [https://github.com/bogdanpotanin/Microeconometrics/raw/master/9.%20%D0%9C%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D1%8C%20%D0%BC%D0%BD%D0%BE%D0%B6%D0%B5%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE%20%D0%B2%D1%8B%D0%B1%D0%BE%D1%80%D0%B0.r Файл к семинару]
 
* [https://github.com/bogdanpotanin/Microeconometrics/raw/master/9.%20%D0%9C%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D1%8C%20%D0%BC%D0%BD%D0%BE%D0%B6%D0%B5%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE%20%D0%B2%D1%8B%D0%B1%D0%BE%D1%80%D0%B0.r Файл к семинару]
 
* [ Файл с записями (добавлю чуть позже)]
 
  
 
Видео
 
Видео

Версия 20:43, 20 января 2021

Содержание

Общая информация

0.4*(Домашнее задание 1)+0.4*(Домашнее задание 2)+0.2*Экзамен

  • Экзамен

проводится в двух формах:

1)Выступление с докладом по материалам научной статьи, использующей модели, изучаемые в курсе. Условия: Статья должна а) быть из хорошего журнала, с красивой интерпретацией б) использовать модели вероятностного выбора или с ограниченными зависимыми переменными.

2)Выполнение письменной экзаменационной работы.

Вводный курс по R

Занятия по микроэконометрике проходят в R. Те, кому не знаком данный язык, могут быстро изучить его просмотрев курс видеолекций с задачами и решениями:

Также, для изучения R можно использовать:

Инструкции по установке R и R-studio:

Материалы курса в STATA

Для воспроизведения .do файлов вам понадобятся данные по индивидам 25-й волны РМЭЗ в .dta формате (полная выборка), которые можно скачать по ссылке.

1. Метод максимального правдоподобия и численные методы оптимизации

2. Классические модели бинарного выбора

3. Выбор оптимальной спецификации модели бинарного выбора

4. Модели порядкового выбора

5. Модели множественного выбора

6. Моделированние частоты и вложенный выбор

7. Усеченные модели

8. Метод Хекмана

Неделя 1. Модели бинарного выбора: формулировка, интерпретация и оценивание

Материалы лекции:

Материалы семинара:

Неделя 2. Модели бинарного выбора: прогнозирование и проверка общей линейной гипотезы

Материал лекции:

Материалы семинара:

Неделя 3. Ошибки спецификации в бинарных моделях: лишние переменные, гетероскедастичность, нормальность(?) случайных ошибок

Материал лекции:

Материалы по семинару:

Неделя 4. Группировка данных. Минимум хи-квадрат метод

Материалы лекции:

Материалы семинара:

Неделя 5. Системы бинарных уравнений

Материалы лекции:

Внешне несвязанные и иерархические системы бинарных уравнений

ВНИМАНИЕ: в третьем видео (про предельные эффекты) допущена ошибка! При записи предельного эффекта условной вероятности по переменной (dP(Y1 = 1 | Y2 = 2)/dXs) потерян коэффициент корреляции rho, который возникает в слагаемом dP(Y1 = 1; Y2 = 2)/dXs (см. начало того же видео, где как раз-таки верно расписан предельный эффект совместной вероятности по переменной)!

Материалы семинара:

Видео:

Неделя 6. Квази-, псевдо-правдоподобие. Полупараметрические модели бинарного выбора

Материалы лекции:

Псевдоправдоподобие

Материалы семинара:

Видео:

Литература:

Неделя 7. Бинарные панели.

Материалы лекции: Бинарные панели: теория и пример

Материалы семинара:

Неделя 8.

Материалы лекции: Модели с ограниченными значениями зависимой переменной. Усечённые выборки

Материалы семинара:

Видео

Неделя 9.

Материалы лекции: Цензурированные данные. Модель Тобина

Материалы семинара:

Видео

Неделя 10. Модели с ограниченными значениями зависимых переменных

Материалы лекции:

Это видео снято весной, для более короткого курса. Продолжение следует)

Материалы семинара:

Примечание: в видео семинара функции плотности стандартного нормального распределения должны дополнительно делиться на стандартное отклонение случайной ошибки.

Неделя 11. Метод Хекмана

Материалы лекции:

Материалы семинара:

Неделя 12. Непараметрические методы коррекции смещения отбора. Выбор между параметрическим и непараметрическим подходом

Материалы лекции:

Видео лекции

Материалы семинара:

Литература: 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

Основная литература

Дополнительная литература

  • Будет добавлена