Микроэконометрика качественных данных 2022 — различия между версиями
Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Evkossova (обсуждение | вклад) |
Potanin (обсуждение | вклад) (→Неделя 2. Модели бинарного выбора: формулировка, интерпретация и оценивание) |
||
| Строка 102: | Строка 102: | ||
*[https://github.com/bogdanpotanin/Microeconometrics-Master-2022/raw/main/1.%20%D0%9C%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8%20%D0%B1%D0%B8%D0%BD%D0%B0%D1%80%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE%20%D0%B2%D1%8B%D0%B1%D0%BE%D1%80%D0%B0.R Классические модели бинарного выбора] | *[https://github.com/bogdanpotanin/Microeconometrics-Master-2022/raw/main/1.%20%D0%9C%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8%20%D0%B1%D0%B8%D0%BD%D0%B0%D1%80%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE%20%D0%B2%D1%8B%D0%B1%D0%BE%D1%80%D0%B0.R Классические модели бинарного выбора] | ||
*[https://drive.google.com/file/d/1ap0MFI4mvbxVbp8FSDxYCc1dbNgXRhUG/view?usp=sharing Слайды к лекции] | *[https://drive.google.com/file/d/1ap0MFI4mvbxVbp8FSDxYCc1dbNgXRhUG/view?usp=sharing Слайды к лекции] | ||
| + | |||
| + | ==Неделя 3. Спецификация моделей бинарного выбора== | ||
| + | |||
| + | *[https://github.com/bogdanpotanin/Microeconometrics-Master-2022/raw/main/2.%20%D0%A1%D0%BF%D0%B5%D1%86%D0%B8%D1%84%D0%B8%D0%BA%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F%20%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%B9%20%D0%B1%D0%B8%D0%BD%D0%B0%D1%80%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE%20%D0%B2%D1%8B%D0%B1%D0%BE%D1%80%D0%B0.R Спецификация моделей бинарного выбора] | ||
| + | *[https://youtu.be/Y3oTPq-OlNI Видео 1] | ||
| + | *[https://youtu.be/-eARERNDJno Видео 2] | ||
Версия 12:04, 30 сентября 2022
Содержание
Общая информация
- Официальная программа курса
- Формула оценки (будет указана позже)
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
Основная литература
- Путеводитель по современной эконометрике : учеб. пособие для вузов, Вербик М., Банникова В. А., 2008
