Микроэконометрика качественных данных 2021 — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
(→‎Неделя 12. Непараметрические методы коррекции смещения отбора. Выбор между параметрическим и непараметрическим подходом)
 
(не показано 48 промежуточных версии 2 участников)
Строка 105: Строка 105:
 
Материалы лекции:
 
Материалы лекции:
  
−
*[https://youtu.be/6CvlO0q5YyY Линейная вероятностная модель и пробит подход]
+
*[https://youtu.be/TMxKKphIbwM модели бинарного выбора, вступление]
−
==Неделя 2. Модели бинарного выбора: прогнозирование и проверка общей линейной гипотезы==
+
*[https://youtu.be/lw6eqyNf3II  линейная вероятностная модель]
 +
*[https://youtu.be/mL-5sNzRylc probit подход - интерпретация]
 +
*[https://youtu.be/ZzfhXh3BTKo оценивание, эпизод 1]
 +
*[https://youtu.be/pAPY8FM4vjk оценивание, эпизод 2]
 +
*[https://youtu.be/xWuvT-GzMC8 свойства ОМП]
 +
*[https://youtu.be/Lcy1Jg2Y6T0 предельные эффекты]
 +
*[https://youtu.be/rSGSPpU0Y3A оценки, вероятности, предельные эффекты]
 +
*[https://youtu.be/ubKoR6lIpZM Прогнозирование]
  
−
Материал лекции:
+
Материалы семинара:
 +
 
 +
*[https://github.com/bogdanpotanin/Microeconometrics-2021/raw/main/1.%20%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%20%D0%BC%D0%B0%D0%BA%D1%81%D0%B8%D0%BC%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE%20%D0%BF%D1%80%D0%B0%D0%B2%D0%B4%D0%BE%D0%BF%D0%BE%D0%B4%D0%BE%D0%B1%D0%B8%D1%8F.R Метод максимального правдоподобия]
 +
 
 +
==Неделя 2. Модели бинарного выбора: Как можно интерпретировать латентную переменную? Проверка общей линейной гипотезы==
 +
 
 +
Материалы лекции:
  
 
*[https://drive.google.com/file/d/1APW0vqw18iuJLeCRfRbr-PSqe86kc8sn/view?usp=sharing Слайды: Тройка тестов для проверки общей линейной гипотезы]
 
*[https://drive.google.com/file/d/1APW0vqw18iuJLeCRfRbr-PSqe86kc8sn/view?usp=sharing Слайды: Тройка тестов для проверки общей линейной гипотезы]
 +
*[https://youtu.be/sX43w74D57o пример]
 +
*[https://youtu.be/yNml4bZXqLw Тестирование гипотез]
 +
*[https://youtu.be/gkaSgTU1o6Y Ошибки спецификации]
 +
 +
Материалы семинара:
 +
 +
*[https://github.com/bogdanpotanin/Microeconometrics-2021/raw/main/2.%20%D0%9A%D0%BB%D0%B0%D1%81%D1%81%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B5%20%D0%BC%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 Файл с кодом]
 +
*[https://youtu.be/JsPjrsxh6yg Запись семинара]
 +
 +
==Неделя 3. Тест множителей Лагранжа. Группировка данных. Минимум хи-квадрат метод==
 +
 +
Материалы лекции:
 +
 +
*[https://drive.google.com/file/d/1ap0MFI4mvbxVbp8FSDxYCc1dbNgXRhUG/view?usp=sharing Слайды к лекции]
 +
 +
*[https://youtu.be/TNFpbdcccCQ Видео: Тест множителей Лагранжа. Группировка данных. Минимум хи-квадрат метод]
 +
 +
Материалы семинара:
 +
 +
*[https://github.com/bogdanpotanin/Microeconometrics-2021/raw/main/3.%20%D0%A2%D0%B5%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5%20%D0%B3%D0%B8%D0%BF%D0%BE%D1%82%D0%B5%D0%B7%20%D0%BE%20%D0%BF%D0%B0%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%B5%D1%82%D1%80%D0%B0%D1%85%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 Файл с кодом]
 +
*[https://youtu.be/UoNL7CzujNY Запись семинара]
 +
 +
==Неделя 4. Продолжение темы "Группировка данных. Минимум хи-квадрат метод". Свойства двумерного нормального распределения==
 +
 +
Материалы лекции:
 +
 +
*[https://www.youtube.com/playlist?list=PLmzDcFUjgzZ4ci9q5UZOo9yrIA6i9UcKv Группировка данных. Минимум хи-квадрат метод]
 +
 +
Для тех, кто хочет знать, откуда берутся формулы, используемые в следующих лекциях:
 +
*[https://youtu.be/niSo6B3O1tU Свойства двумерного нормального распределения]
 +
 +
Материалы семинара:
 +
 +
*[https://youtu.be/L6NCsDXyRYM Запись семинара]
 +
*[https://github.com/bogdanpotanin/Microeconometrics-2021/raw/main/4.%20%D0%A2%D0%B5%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5%20%D0%B3%D0%B8%D0%BF%D0%BE%D1%82%D0%B5%D0%B7%20%D0%BE%20%D1%80%D0%B0%D1%81%D0%BF%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B8%20%D1%81%D0%BB%D1%83%D1%87%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D1%8B%D1%85%20%D0%BE%D1%88%D0%B8%D0%B1%D0%BE%D0%BA%20%D0%B8%20%D0%BC%D0%B8%D0%BD%D0%B8%D0%BC%D1%83%D0%BC%20%D1%85%D0%B8-%D0%BA%D0%B2%D0%B0%D0%B4%D1%80%D0%B0%D1%82%20%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4.R Файл с кодом]
 +
 +
==Неделя 5. Системы бинарных уравнений==
 +
 +
Материалы лекции:
 +
 +
[https://youtu.be/Ngp0IcRJ4ho Системы бинарных уравнений]
 +
 +
Материалы семинара:
 +
 +
# [https://youtu.be/2eT5CPQNt9A Запись семинара]
 +
# [https://github.com/bogdanpotanin/Microeconometrics-2021/raw/main/5.%20%D0%A1%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BC%D1%8B%20%D0%B1%D0%B8%D0%BD%D0%B0%D1%80%D0%BD%D1%8B%D1%85%20%D1%83%D1%80%D0%B0%D0%B2%D0%BD%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B9.r Файл с кодом]
 +
 +
== Неделя 6. Бинарные панели.==
 +
 +
Материалы лекции:
 +
 +
[https://www.youtube.com/playlist?list=PLmzDcFUjgzZ6T_6-eD7jC0dDpqLaTUfVi Бинарные панели: теория и пример]
 +
 +
Материалы семинара:
 +
 +
==Неделя 7. Квази-, псевдо-правдоподобие. Полупараметрические модели бинарного выбора==
 +
 +
Материалы лекции:
 +
 +
[https://youtu.be/k93OkGxVbwU Псевдоправдоподобие]
 +
 +
Материалы семинара:
 +
 +
[https://youtu.be/acuk7mq08H4 Запись семинара]
 +
 +
[https://github.com/bogdanpotanin/Microeconometrics-2021/raw/main/6.%20%D0%9F%D0%BE%D0%BB%D1%83%D0%BF%D0%B0%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%B5%D1%82%D1%80%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B5%20%D0%BC%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 Файл с кодом]
 +
 +
Литература:
 +
 +
* [https://www.jstor.org/stable/1912526?seq=1 Метод квази максимального правдоподобия]
 +
 +
* [https://www.jstor.org/stable/2285067?seq=1 Статья про сравнение параметрических и полупараметрических моделей бинарного выбора]: данные и модели из этой статьи рассматривались на семинаре
 +
 +
* [https://www.jstor.org/stable/2951556?seq=1 Метод Клейна и Спади ]
 +
 +
==Неделя 8. Модели множественного выбора==
 +
 +
===Упорядоченный выбор===
 +
 +
Посмотрите видео:
 +
* [https://youtu.be/EDv_Cw5tybE Видео 1]
 +
* [https://youtu.be/BuchrHUHjnE Видео 2]
 +
* [https://github.com/bogdanpotanin/Microeconometrics/raw/master/8.%20%D0%9C%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D1%8C%20%D0%BF%D0%BE%D1%80%D1%8F%D0%B4%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D0%BE%D0%B3%D0%BE%20%D0%B2%D1%8B%D0%B1%D0%BE%D1%80%D0%B0.r Материалы к практическому занятию]
 +
 +
===Неупорядоченный выбор===
 +
 +
Посмотрите видео:
 +
* [https://youtu.be/XMLFFazEFEE Видео]
 +
[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 Материалы к практическому занятию]
 +
 +
==Неделя 9. Усечённые выборки, распределения, регрессии==
 +
 +
Разберите материал лекции:
 +
 +
* [https://www.youtube.com/playlist?list=PLmzDcFUjgzZ5RuJCpSUSaV7nxftZMTqBa Усечённые модели]
 +
 +
Материалы семинара:
 +
 +
* [https://youtu.be/z-KP5kBDFTo Запись семинара]
 +
 +
* [https://github.com/bogdanpotanin/Microeconometrics-2021/raw/main/9.%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]
 +
 +
==Неделя 10. Модель Тобина==
 +
 +
Разберите материал лекции:
 +
 +
* [https://www.youtube.com/watch?v=i4gAWTmOXWo&list=PLmzDcFUjgzZ5EUDW_oJYbkjXYcU4qyMjg Модель Тобина]
 +
* [https://www.youtube.com/watch?v=jaqdpabqQbU&list=PLmzDcFUjgzZ72FQyeB433Vat4wXQMRsCH&index=5 Вывод формулы для предельного эффекта]
 +
 +
Материалы семинара:
 +
 +
* [https://youtu.be/ev1io208QhI Запись семинара]
 +
 +
* [https://github.com/bogdanpotanin/Microeconometrics-2021/raw/main/10.%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]
 +
 +
== Неделя 11. Модели с ограниченными значениями зависимых переменных ==
 +
Материалы лекции:
 +
 +
*[https://www.youtube.com/playlist?list=PLmzDcFUjgzZ4wEdMgASRCIDGXgAJdP4wr Модель Хекмана]
 +
Это видео снято весной, для более короткого курса. Продолжение следует)
 +
 +
*[https://youtu.be/0BQL8qSly5k Видео семинара по моделям порядкового выбора и панельным данным]
 +
*[https://github.com/bogdanpotanin/Microeconometrics-2021/raw/main/7.%20%D0%9C%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D1%8C%20%D0%BF%D0%BE%D1%80%D1%8F%D0%B4%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D0%BE%D0%B3%D0%BE%20%D0%B2%D1%8B%D0%B1%D0%BE%D1%80%D0%B0.r Код по порядковым моделям]
 +
*[https://github.com/bogdanpotanin/Microeconometrics-2021/raw/main/11.%20%D0%9F%D0%B0%D0%BD%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D0%B5%20%D0%BC%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 Код по моделям бинарного выбора со случайными эффектами]
 +
 +
== Неделя 12. Непараметрические методы коррекции смещения отбора. Выбор между параметрическим и непараметрическим подходом ==
 +
 +
Материалы лекции:
 +
 +
*[https://youtu.be/y5CRHsgZXqQ Видео лекции]
 +
 +
Материалы семинара:
 +
*[https://youtu.be/8zTbPNw5bNA Видео семинара]
 +
*[https://github.com/bogdanpotanin/Microeconometrics-2021/raw/main/12.%20%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%20%D0%A5%D0%B5%D0%BA%D0%BC%D0%B0%D0%BD%D0%B0.r Файл с кодом]
 +
 +
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

Текущая версия на 19:14, 2 декабря 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

Основная литература

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

Материалы лекции:

Материалы семинара:

Неделя 2. Модели бинарного выбора: Как можно интерпретировать латентную переменную? Проверка общей линейной гипотезы

Материалы лекции:

Материалы семинара:

Неделя 3. Тест множителей Лагранжа. Группировка данных. Минимум хи-квадрат метод

Материалы лекции:

Материалы семинара:

Неделя 4. Продолжение темы "Группировка данных. Минимум хи-квадрат метод". Свойства двумерного нормального распределения

Материалы лекции:

Для тех, кто хочет знать, откуда берутся формулы, используемые в следующих лекциях:

Материалы семинара:

Неделя 5. Системы бинарных уравнений

Материалы лекции:

Системы бинарных уравнений

Материалы семинара:

  1. Запись семинара
  2. Файл с кодом

Неделя 6. Бинарные панели.

Материалы лекции:

Бинарные панели: теория и пример

Материалы семинара:

Неделя 7. Квази-, псевдо-правдоподобие. Полупараметрические модели бинарного выбора

Материалы лекции:

Псевдоправдоподобие

Материалы семинара:

Запись семинара

Файл с кодом

Литература:

Неделя 8. Модели множественного выбора

Упорядоченный выбор

Посмотрите видео:

Неупорядоченный выбор

Посмотрите видео:

Материалы к практическому занятию

Неделя 9. Усечённые выборки, распределения, регрессии

Разберите материал лекции:

Материалы семинара:

Неделя 10. Модель Тобина

Разберите материал лекции:

Материалы семинара:

Неделя 11. Модели с ограниченными значениями зависимых переменных

Материалы лекции:

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

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

Материалы 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

Источник — «http://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Микроэконометрика_качественных_данных_2021&oldid=62363»