Микроэконометрика, магистратура, 2022 — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
(→‎Неделя 8. Модели с эндогенным переключением)
(→‎Неделя 8. Модели с эндогенным переключением)
 
Строка 174: Строка 174:
  
 
*[https://github.com/bogdanpotanin/Microeconometrics-Master-2022/raw/main/6.%20%D0%9C%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D1%8C%20%D1%81%20%D1%8D%D0%BD%D0%B4%D0%BE%D0%B3%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%BC%20%D0%BF%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%BA%D0%BB%D1%8E%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%D0%BC.r Файл с кодом]
 
*[https://github.com/bogdanpotanin/Microeconometrics-Master-2022/raw/main/6.%20%D0%9C%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D1%8C%20%D1%81%20%D1%8D%D0%BD%D0%B4%D0%BE%D0%B3%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%BC%20%D0%BF%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%BA%D0%BB%D1%8E%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%D0%BC.r Файл с кодом]
 +
 +
==Неделя 9. Модели частотных данных==
 +
 +
Материалы лекции:
 +
 +
*[https://github.com/bogdanpotanin/Microeconometrics-Master-2022/raw/main/9.%20%D0%9C%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8%20%D0%B4%D0%BB%D1%8F%20%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%82%D0%BD%D1%8B%D1%85%20%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85.pdf Презентация лекции]
 +
 +
Материалы семинара:
 +
 +
*[https://github.com/bogdanpotanin/Microeconometrics-Master-2022/raw/main/7.%20%D0%9C%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8%20%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%82%D0%BD%D1%8B%D1%85%20%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85.r Файл с кодом]
  
 
==Основная литература==
 
==Основная литература==

Текущая версия на 01:31, 1 июня 2022

Общая информация

  • 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:

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

4. Модели порядкового выбора

5. Модели множественного выбора

6. Моделированние частоты и вложенный выбор

7. Усеченные модели

8. Метод Хекмана

Неделя 1. Вводная лекция

Материалы лекции:

Дополнительные материалы:

Неделя 2. Модели бинарного выбора

Материалы лекции:

Материалы семинара:

Неделя 3. Спецификация моделей бинарного выбора

Материалы лекции:

Материалы семинара:

Неделя 4. Модели порядкового выбора

Материалы для самостоятельного изучения:

Неделя 5. Система бинарных уравнений и модель множественного выбора

Материалы лекции:

Материалы семинара:

Неделя 6. Модели с усечением и цензурированием

Материалы лекции:

Материалы семинара:

Неделя 7. Модели с неслучайным отбором

Материалы лекции:

Материалы семинара:

Неделя 8. Модели с эндогенным переключением

Материалы лекции:

Материалы семинара:

Неделя 9. Модели частотных данных

Материалы лекции:

Материалы семинара:

Основная литература

Источник — «http://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Микроэконометрика,_магистратура,_2022&oldid=70276»