Микроэконометрика качественных данных 2021 — различия между версиями
Evkossova (обсуждение | вклад) |
Evkossova (обсуждение | вклад) |
||
Строка 174: | Строка 174: | ||
Материалы лекции: | Материалы лекции: | ||
+ | |||
[https://www.youtube.com/playlist?list=PLmzDcFUjgzZ6T_6-eD7jC0dDpqLaTUfVi Бинарные панели: теория и пример] | [https://www.youtube.com/playlist?list=PLmzDcFUjgzZ6T_6-eD7jC0dDpqLaTUfVi Бинарные панели: теория и пример] |
Версия 12:54, 7 октября 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.
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: