|
|
| Строка 120: |
Строка 120: |
| | * [https://youtu.be/3ZGq472-XbE Математическая статистика в python 3] | | * [https://youtu.be/3ZGq472-XbE Математическая статистика в python 3] |
| | * [https://colab.research.google.com/drive/1OYq5b7d-ruOGppAmUdbQW-qQJ4XDmFXY?hl=ru#scrollTo=xR1xnEccTqXm Код к видео] | | * [https://colab.research.google.com/drive/1OYq5b7d-ruOGppAmUdbQW-qQJ4XDmFXY?hl=ru#scrollTo=xR1xnEccTqXm Код к видео] |
| − |
| |
| − | ==Неделя 2. Модели бинарного выбора: проверка общей линейной гипотезы и ошибок спецификации==
| |
| − |
| |
| − | Материалы лекции:
| |
| − |
| |
| − | * [https://drive.google.com/file/d/1ap0MFI4mvbxVbp8FSDxYCc1dbNgXRhUG/view?usp=sharing слайды к лекции 2]
| |
| − |
| |
| − | Материалы семинара:
| |
| − | * [https://github.com/bogdanpotanin/Microeconometrics-Master-2022/blob/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 Модели бинарного выбора]
| |
| − | * [https://github.com/bogdanpotanin/Microeconometrics-Master-2022/blob/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://github.com/bogdanpotanin/Microeconometrics-Master-2022/blob/main/9.%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 Панельные модели бинарного выбора]
| |
| − |
| |
| − | ==Неделя 3. Модели порядкового и множественного выбора==
| |
| − |
| |
| − | Материалы семинара:
| |
| − | * [https://github.com/bogdanpotanin/Microeconometrics-Master-2022/blob/main/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 Модели порядкового выбора]
| |
| − | * [https://github.com/bogdanpotanin/Microeconometrics-Master-2022/blob/main/3.2.%20%D0%9C%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8%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 Модели множественного выбора]
| |
| − |
| |
| − | ==Неделя 4. Усеченная регрессия и модель Тобина==
| |
| − |
| |
| − | Материалы семинара:
| |
| − | * [https://github.com/bogdanpotanin/Microeconometrics-Master-2022/blob/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 Усеченная регрессия]
| |
| − | * [https://github.com/bogdanpotanin/Microeconometrics-Master-2022/blob/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 Модель Тобина]
| |
| − |
| |
| − | =Неделя 8. Квази-, псевдо-правдоподобие. Полупараметрические модели бинарного выбора=
| |
| − |
| |
| − | Материалы лекции:
| |
| − |
| |
| − | [https://youtu.be/k93OkGxVbwU Псевдоправдоподобие]
| |
| − |
| |
| − | 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 ]
| |
Версия 19:18, 25 августа 2025
Общая информация
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:
Нажмите "развернуть", чтобы увидеть - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 🡣
Также, для изучения R можно использовать:
Инструкции по установке R и R-studio:
Материалы курса в STATA
Нажмите "развернуть", чтобы увидеть - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 🡣
Основная литература
Неделя 1. Повторение метода максимального правдоподобия. Модели бинарного выбора: формулировка, интерпретация и оценивание
Материалы лекции:
Материалы семинара:
Дополнительные материалы:
