Микроэконометрика качественных данных 2020 — различия между версиями
Evkossova (обсуждение | вклад) |
Evkossova (обсуждение | вклад) |
||
Строка 229: | Строка 229: | ||
Материалы семинара: | Материалы семинара: | ||
* [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 Файл к семинару] | * [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 Файл к семинару] | ||
− | |||
− | |||
Видео | Видео |
Версия 20:43, 20 января 2021
Содержание
- 1 Общая информация
- 2 Вводный курс по R
- 3 Материалы курса в STATA
- 4 Неделя 1. Модели бинарного выбора: формулировка, интерпретация и оценивание
- 5 Неделя 2. Модели бинарного выбора: прогнозирование и проверка общей линейной гипотезы
- 6 Неделя 3. Ошибки спецификации в бинарных моделях: лишние переменные, гетероскедастичность, нормальность(?) случайных ошибок
- 7 Неделя 4. Группировка данных. Минимум хи-квадрат метод
- 8 Неделя 5. Системы бинарных уравнений
- 9 Неделя 6. Квази-, псевдо-правдоподобие. Полупараметрические модели бинарного выбора
- 10 Неделя 7. Бинарные панели.
- 11 Неделя 8.
- 12 Неделя 9.
- 13 Неделя 10. Модели с ограниченными значениями зависимых переменных
- 14 Неделя 11. Метод Хекмана
- 15 Неделя 12. Непараметрические методы коррекции смещения отбора. Выбор между параметрическим и непараметрическим подходом
- 16 Основная литература
- 17 Дополнительная литература
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
Неделя 1. Модели бинарного выбора: формулировка, интерпретация и оценивание
Материалы лекции:
Материалы семинара:
Неделя 2. Модели бинарного выбора: прогнозирование и проверка общей линейной гипотезы
Материал лекции:
Материалы семинара:
Неделя 3. Ошибки спецификации в бинарных моделях: лишние переменные, гетероскедастичность, нормальность(?) случайных ошибок
Материал лекции:
Материалы по семинару:
Неделя 4. Группировка данных. Минимум хи-квадрат метод
Материалы лекции:
Материалы семинара:
Неделя 5. Системы бинарных уравнений
Материалы лекции:
Внешне несвязанные и иерархические системы бинарных уравнений
ВНИМАНИЕ: в третьем видео (про предельные эффекты) допущена ошибка! При записи предельного эффекта условной вероятности по переменной (dP(Y1 = 1 | Y2 = 2)/dXs) потерян коэффициент корреляции rho, который возникает в слагаемом dP(Y1 = 1; Y2 = 2)/dXs (см. начало того же видео, где как раз-таки верно расписан предельный эффект совместной вероятности по переменной)!
Материалы семинара:
Видео:
Неделя 6. Квази-, псевдо-правдоподобие. Полупараметрические модели бинарного выбора
Материалы лекции:
Материалы семинара:
Видео:
Литература:
- Статья про сравнение параметрических и полупараметрических моделей бинарного выбора: данные и модели из этой статьи рассматривались на семинаре
Неделя 7. Бинарные панели.
Материалы лекции: Бинарные панели: теория и пример
Материалы семинара:
Неделя 8.
Материалы лекции: Модели с ограниченными значениями зависимой переменной. Усечённые выборки
Материалы семинара:
Видео
Неделя 9.
Материалы лекции: Цензурированные данные. Модель Тобина
Материалы семинара:
Видео
Неделя 10. Модели с ограниченными значениями зависимых переменных
Материалы лекции:
Это видео снято весной, для более короткого курса. Продолжение следует)
Материалы семинара:
Примечание: в видео семинара функции плотности стандартного нормального распределения должны дополнительно делиться на стандартное отклонение случайной ошибки.
Неделя 11. Метод Хекмана
Материалы лекции:
- Пример применения модели Хекмана - расходы на лекарства (Засимова Л. С., Коссова Е. В. Расходы населения России на лекарственные средства: эмпирический анализ // Прикладная эконометрика. 2016. Т. 42. № 2. С. 75-99). Декомпозиция Оаксаки-Блайндера
- Декомпозиция Оаксаки-Блайндера с учётом смещения отбора
- Поколенческий эффект в потреблении алкоголя (подробнее в статье Kossova T. V., Kossova E. V., Sitnikova A., Sheluntcova M. Evaluation of changes in alcohol consumption: evidence from Russia // Journal of Economic Studies). Модель Боржаса: заработки иммигрантов
Материалы семинара:
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
Основная литература
- Путеводитель по современной эконометрике : учеб. пособие для вузов, Вербик М., Банникова В. А., 2008
Дополнительная литература
- Будет добавлена