Микроэконометрика, магистратура, 2023 — различия между версиями
Potanin (обсуждение | вклад) (→Неделя 4. Модели порядкового выбора) |
Potanin (обсуждение | вклад) (→Неделя 8. Модели с эндогенным переключением) |
||
| Строка 166: | Строка 166: | ||
*[https://github.com/bogdanpotanin/Microeconometrics-Master-2022/raw/main/8.%20%D0%9C%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8%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.pdf Презентация] | *[https://github.com/bogdanpotanin/Microeconometrics-Master-2022/raw/main/8.%20%D0%9C%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8%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.pdf Презентация] | ||
| − | |||
Материалы семинара: | Материалы семинара: | ||
Текущая версия на 22:50, 21 марта 2024
Содержание
- 1 Общая информация
- 2 Вводный курс по R
- 3 Материалы курса в STATA
- 4 Неделя 1. Вводная лекция
- 5 Неделя 2. Модели бинарного выбора
- 6 Неделя 3. Спецификация моделей бинарного выбора
- 7 Неделя 4. Модели порядкового выбора
- 8 Неделя 5. Система бинарных уравнений и модель множественного выбора
- 9 Неделя 6. Модели с усечением и цензурированием
- 10 Неделя 7. Модели с неслучайным отбором
- 11 Неделя 8. Модели с эндогенным переключением
- 12 Неделя 9. Модели частотных данных
- 13 Основная литература
Общая информация
- Формула оценки
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. Вводная лекция
Материалы лекции:
Дополнительные материалы:
- Повторение метода максимального правдоподобия в R (видео)
- Повторение метода максимального правдоподобия в R (файл)
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 лекции:
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:
