Микроэконометрика качественных данных 2020 — различия между версиями
Evkossova (обсуждение | вклад) |
Evkossova (обсуждение | вклад) |
||
| Строка 180: | Строка 180: | ||
* [https://youtu.be/bINPM-zCdYc Видео 2] | * [https://youtu.be/bINPM-zCdYc Видео 2] | ||
| + | |||
| + | Литература: | ||
| + | |||
| + | * [https://www.jstor.org/stable/1912526?seq=1 Метод квази максимального правдоподобия] | ||
| + | |||
| + | * [https://www.jstor.org/stable/2285067?seq=1 Статья про сравнение параметрических и полупараметрических моделей бинарного выбора]: данные и модели из этой статьи рассматривались на семинаре | ||
| + | |||
| + | * [https://www.jstor.org/stable/2951556?seq=1 Метод Клейна и Спади ] | ||
== Неделя 7. Бинарные панели.== | == Неделя 7. Бинарные панели.== | ||
| Строка 189: | Строка 197: | ||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
| − | |||
==Основная литература== | ==Основная литература== | ||
Версия 00:04, 5 ноября 2020
Содержание
- 1 Общая информация
- 2 Вводный курс по R
- 3 Материалы курса в STATA
- 4 Неделя 1. Модели бинарного выбора: формулировка, интерпретация и оценивание
- 5 Неделя 2. Модели бинарного выбора: прогнозирование и проверка общей линейной гипотезы
- 6 Неделя 3. Ошибки спецификации в бинарных моделях: лишние переменные, гетероскедастичность, нормальность(?) случайных ошибок
- 7 Неделя 4. Группировка данных. Минимум хи-квадрат метод
- 8 Неделя 5. Системы бинарных уравнений
- 9 Неделя 6. Квази-, псевдо-правдоподобие. Полупараметрические модели бинарного выбора
- 10 Неделя 7. Бинарные панели.
- 11 Основная литература
- 12 Дополнительная литература
Общая информация
Официальная программа курса
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. Модели бинарного выбора: формулировка, интерпретация и оценивание
Материалы лекции:
Материалы семинара:
Неделя 2. Модели бинарного выбора: прогнозирование и проверка общей линейной гипотезы
Материал лекции:
Материалы семинара:
Неделя 3. Ошибки спецификации в бинарных моделях: лишние переменные, гетероскедастичность, нормальность(?) случайных ошибок
Материал лекции:
Материалы по семинару:
Неделя 4. Группировка данных. Минимум хи-квадрат метод
Материалы лекции:
Материалы семинара:
Неделя 5. Системы бинарных уравнений
Материалы лекции:
Внешне несвязанные и иерархические системы бинарных уравнений
Материалы семинара:
Видео:
Неделя 6. Квази-, псевдо-правдоподобие. Полупараметрические модели бинарного выбора
Материалы лекции:
Материалы семинара:
Видео:
Литература:
- Статья про сравнение параметрических и полупараметрических моделей бинарного выбора: данные и модели из этой статьи рассматривались на семинаре
Неделя 7. Бинарные панели.
Материалы лекции: Бинарные панели: теория и пример
Материалы семинара:
Основная литература
- Путеводитель по современной эконометрике : учеб. пособие для вузов, Вербик М., Банникова В. А., 2008
Дополнительная литература
- Будет добавлена
