Микроэконометрика, магистратура, 2024 — различия между версиями
Potanin (обсуждение | вклад) (Новая страница: «== Общая информация == *Формула оценки ==Вводный курс по R== Занятия по микроэконометрике п…») |
Potanin (обсуждение | вклад) (→Основная литература) |
||
Строка 182: | Строка 182: | ||
==Основная литература== | ==Основная литература== | ||
+ | |||
+ | * [https://press.princeton.edu/books/hardcover/9780691235899/econometrics B. Hansen. Econometrics] | ||
* [https://www.amazon.com/Econometric-Analysis-8th-William-Greene/dp/0134461363 William H. Greene. Econometric Analysis (8th Edition)] | * [https://www.amazon.com/Econometric-Analysis-8th-William-Greene/dp/0134461363 William H. Greene. Econometric Analysis (8th Edition)] | ||
* [https://www.ozon.ru/context/detail/id/29965383/ Путеводитель по современной эконометрике : учеб. пособие для вузов, Вербик М., Банникова В. А., 2008] | * [https://www.ozon.ru/context/detail/id/29965383/ Путеводитель по современной эконометрике : учеб. пособие для вузов, Вербик М., Банникова В. А., 2008] |
Текущая версия на 15:14, 3 апреля 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: