Микроэконометрика качественных данных 2021 — различия между версиями

Версия 23:03, 20 сентября 2021

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 2. Создание и использование переменных

• 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 13. Выбор элементов по логическому вектору

• 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:

• datacamp

• Официальный курс от R-Studio

• Книга рецептов R

Инструкции по установке R и R-studio:

• Инструкция от datacamp

• Видео на youtube

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

Основная литература

• William H. Greene. Econometric Analysis (8th Edition)

• 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:

• Метод максимального правдоподобия

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:

• Файл с кодом
• Запись семинара

Неделя 3. Тест множителей Лагранжа. Группировка данных. Минимум хи-квадрат метод

Материалы лекции:

• Слайды к лекции

• Видео: Тест множителей Лагранжа. Группировка данных. Минимум хи-квадрат метод

Неделя 4. Продолжение темы "Группировка данных. Минимум хи-квадрат метод". Свойства двумерного нормального распределения

Материалы лекции:

• Группировка данных. Минимум хи-квадрат метод

Для тех, кто хочет знать, откуда берутся формулы, используемые в следующих лекциях:

• Свойства двумерного нормального распределения