Микроэконометрика, магистратура ФЭН, 2021 — различия между версиями
Evkossova (обсуждение | вклад) (→Неделя 1. Модели бинарного выбора: формулировка, интерпретация и оценивание) |
Evkossova (обсуждение | вклад) |
||
| Строка 112: | Строка 112: | ||
*[https://youtu.be/K0Q4QZzTs2E Видео второго семинара] | *[https://youtu.be/K0Q4QZzTs2E Видео второго семинара] | ||
| − | ==Неделя 2. Модели бинарного выбора: прогнозирование | + | ==Неделя 2. Модели бинарного выбора: прогнозирование,проверка общей линейной гипотезы, ошибки спецификации== |
Материал лекции: | Материал лекции: | ||
Версия 11:53, 13 апреля 2021
Содержание
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.
В 16.20 каждый понедельник проходят консультации в системе Zoom:
Подключиться к конференции Zoom
Идентификатор конференции: 798 1508 7494 Код доступа: 8d2XwM
Если в течение 10 минут вопросы не поступают, консультация заканчивается.
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
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
- пример
Материалы семинара:
Неделя 2. Модели бинарного выбора: прогнозирование,проверка общей линейной гипотезы, ошибки спецификации
Материал лекции:
