Микроэконометрика качественных данных 2021 — различия между версиями
Evkossova (обсуждение | вклад) |
Potanin (обсуждение | вклад) (→Неделя 12. Непараметрические методы коррекции смещения отбора. Выбор между параметрическим и непараметрическим подходом) |
||
(не показано 8 промежуточных версии 2 участников) | |||
Строка 231: | Строка 231: | ||
* [https://www.youtube.com/watch?v=i4gAWTmOXWo&list=PLmzDcFUjgzZ5EUDW_oJYbkjXYcU4qyMjg Модель Тобина] | * [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: | Материалы семинара: | ||
Строка 243: | Строка 244: | ||
*[https://www.youtube.com/playlist?list=PLmzDcFUjgzZ4wEdMgASRCIDGXgAJdP4wr Модель Хекмана] | *[https://www.youtube.com/playlist?list=PLmzDcFUjgzZ4wEdMgASRCIDGXgAJdP4wr Модель Хекмана] | ||
Это видео снято весной, для более короткого курса. Продолжение следует) | 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
- 1 Общая информация
- 2 Вводный курс по R
- 3 Материалы курса в STATA
- 4 Основная литература
- 5 Неделя 1. Модели бинарного выбора: формулировка, интерпретация и оценивание
- 6 Неделя 2. Модели бинарного выбора: Как можно интерпретировать латентную переменную? Проверка общей линейной гипотезы
- 7 Неделя 3. Тест множителей Лагранжа. Группировка данных. Минимум хи-квадрат метод
- 8 Неделя 4. Продолжение темы "Группировка данных. Минимум хи-квадрат метод". Свойства двумерного нормального распределения
- 9 Неделя 5. Системы бинарных уравнений
- 10 Неделя 6. Бинарные панели.
- 11 Неделя 7. Квази-, псевдо-правдоподобие. Полупараметрические модели бинарного выбора
- 12 Неделя 8. Модели множественного выбора
- 13 Неделя 9. Усечённые выборки, распределения, регрессии
- 14 Неделя 10. Модель Тобина
- 15 Неделя 11. Модели с ограниченными значениями зависимых переменных
- 16 Неделя 12. Непараметрические методы коррекции смещения отбора. Выбор между параметрическим и непараметрическим подходом
Общая информация
- Официальная программа курса
- 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
Основная литература
- Путеводитель по современной эконометрике : учеб. пособие для вузов, Вербик М., Банникова В. А., 2008
Неделя 1. Модели бинарного выбора: формулировка, интерпретация и оценивание
Материалы лекции:
- модели бинарного выбора, вступление
- линейная вероятностная модель
- probit подход - интерпретация
- оценивание, эпизод 1
- оценивание, эпизод 2
- свойства ОМП
- предельные эффекты
- оценки, вероятности, предельные эффекты
- Прогнозирование
Материалы семинара:
Неделя 2. Модели бинарного выбора: Как можно интерпретировать латентную переменную? Проверка общей линейной гипотезы
Материалы лекции:
- Слайды: Тройка тестов для проверки общей линейной гипотезы
- пример
- Тестирование гипотез
- Ошибки спецификации
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:
Материалы семинара:
Неделя 6. Бинарные панели.
Материалы лекции:
Бинарные панели: теория и пример
Материалы семинара:
Неделя 7. Квази-, псевдо-правдоподобие. Полупараметрические модели бинарного выбора
Материалы лекции:
Материалы семинара:
Литература:
- Статья про сравнение параметрических и полупараметрических моделей бинарного выбора: данные и модели из этой статьи рассматривались на семинаре
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)
- Видео семинара по моделям порядкового выбора и панельным данным
- Код по порядковым моделям
- Код по моделям бинарного выбора со случайными эффектами
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