Микроэконометрика, магистратура, 2022 — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
(Неделя 1. Вводная лекция)
(Общая информация)
Строка 1: Строка 1:
 
== Общая информация ==
 
== Общая информация ==
  
*[https://www.hse.ru/edu/courses/384736726 Официальная программа курса]
 
 
*Формула оценки  
 
*Формула оценки  
 
0.4*(Домашнее задание 1)+0.4*(Домашнее задание 2)+0.2*Экзамен
 
0.4*(Домашнее задание 1)+0.4*(Домашнее задание 2)+0.2*Экзамен

Версия 00:31, 6 апреля 2022

Общая информация

  • Формула оценки

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. Вводная лекция

Материалы лекции:

Неделя 2. Модели бинарного выбора

Материалы лекции:

Основная литература