Микроэконометрика, магистратура, 2022 — различия между версиями
Potanin (обсуждение | вклад) (→Неделя 6. Система бинарных уравнений и модель множественного выбора) |
Potanin (обсуждение | вклад) (→Неделя 6. Модели с усечением и цензурированием) |
||
| Строка 150: | Строка 150: | ||
Материалы семинара: | Материалы семинара: | ||
| − | *[ | + | *[https://github.com/bogdanpotanin/Microeconometrics-Master-2022/raw/main/4.1%20%D0%9C%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D1%8C%20%D1%81%20%D1%83%D1%81%D0%B5%D1%87%D1%91%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B9%20%D0%B7%D0%B0%D0%B2%D0%B8%D1%81%D0%B8%D0%BC%D0%BE%D0%B9%20%D0%BF%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B9.R Файл с кодом, часть 1] |
| − | *[ | + | *[https://github.com/bogdanpotanin/Microeconometrics-Master-2022/raw/main/4.2.%20%D0%9C%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D1%8C%20%D0%A2%D0%BE%D0%B1%D0%B8%D0%BD%D0%B0.R Файл с кодом, часть 2] |
==Основная литература== | ==Основная литература== | ||
Версия 21:19, 10 мая 2022
Содержание
- 1 Общая информация
- 2 Вводный курс по R
- 3 Материалы курса в STATA
- 4 Неделя 1. Вводная лекция
- 5 Неделя 2. Модели бинарного выбора
- 6 Неделя 3. Спецификация моделей бинарного выбора
- 7 Неделя 4. Модели порядкового выбора
- 8 Неделя 5. Система бинарных уравнений и модель множественного выбора
- 9 Неделя 6. Модели с усечением и цензурированием
- 10 Основная литература
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:
- Урок 1. Компиляция кода
- Урок 3. Типы переменных
- Урок 4. Векторы
- Урок 5. Использование функций
- Урок 6. Создание функций
- Урок 7. Логические выражения
- Урок 8. Базовые типы объектов
- Урок 9. Листы
- Урок 10. Атрибуты и классы
- Урок 11. Матрицы и массивы
- Урок 12. Датафреймы
- Урок 14. Сортировка
- Урок 15. Циклы
- Урок 16. Факторы
- Урок 17. Библиотеки (пакеты)
- Урок 18. Функция apply
- Урок 19. Графики
- Урок 20. Пропуски
- Урок 21. Числа с плавающей точкой (сложно)
- Урок 22. Численное дифференцирование
- Урок 23. Численная оптимизация
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
5. Модели множественного выбора
6. Моделированние частоты и вложенный выбор
Неделя 1. Вводная лекция
Материалы лекции:
Дополнительные материалы:
- Повторение метода максимального правдоподобия в R (видео)
- Повторение метода максимального правдоподобия в R (файл)
Неделя 2. Модели бинарного выбора
Материалы лекции:
Материалы семинара:
Неделя 3. Спецификация моделей бинарного выбора
Материалы лекции:
Материалы семинара:
Неделя 4. Модели порядкового выбора
Материалы для самостоятельного изучения:
Неделя 5. Система бинарных уравнений и модель множественного выбора
Материалы лекции:
Материалы семинара:
Неделя 6. Модели с усечением и цензурированием
Материалы лекции:
Материалы семинара:
