Микроэконометрика качественных данных 2021 — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
Строка 256: Строка 256:
  
 
Литература: Коссова Е. В., Куприянова Л. А., Потанин Б. С. Сравнение точности оценок параметрических и полупараметрических методов коррекции многомерного смещения отбора // Прикладная эконометрика. 2020. Т. 57
 
Литература: Коссова Е. В., Куприянова Л. А., Потанин Б. С. Сравнение точности оценок параметрических и полупараметрических методов коррекции многомерного смещения отбора // Прикладная эконометрика. 2020. Т. 57
 
== Неделя 12. Непараметрические и полупараметрические модели с ограниченными значениями зависимых переменных ==
 
Материалы лекции:
 
 
Материалы семинара:
 
*[https://youtu.be/8zTbPNw5bNA Видео семинара по методу Хекмана]
 
*[https://github.com/bogdanpotanin/Microeconometrics-2021/raw/main/12.%20%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%20%D0%A5%D0%B5%D0%BA%D0%BC%D0%B0%D0%BD%D0%B0.r Код с семинара]
 

Версия 16:25, 1 декабря 2021

Содержание

Общая информация

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

Основная литература

Неделя 1. Модели бинарного выбора: формулировка, интерпретация и оценивание

Материалы лекции:

Материалы семинара:

Неделя 2. Модели бинарного выбора: Как можно интерпретировать латентную переменную? Проверка общей линейной гипотезы

Материалы лекции:

Материалы семинара:

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

Материалы лекции:

Материалы семинара:

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

Материалы лекции:

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

Материалы семинара:

Неделя 5. Системы бинарных уравнений

Материалы лекции:

Системы бинарных уравнений

Материалы семинара:

  1. Запись семинара
  2. Файл с кодом

Неделя 6. Бинарные панели.

Материалы лекции:

Бинарные панели: теория и пример

Материалы семинара:

Неделя 7. Квази-, псевдо-правдоподобие. Полупараметрические модели бинарного выбора

Материалы лекции:

Псевдоправдоподобие

Материалы семинара:

Запись семинара

Файл с кодом

Литература:

Неделя 8. Модели множественного выбора

Упорядоченный выбор

Посмотрите видео:

Неупорядоченный выбор

Посмотрите видео:

Материалы к практическому занятию

Неделя 9. Усечённые выборки, распределения, регрессии

Разберите материал лекции:

Материалы семинара:

Неделя 10. Модель Тобина

Разберите материал лекции:

Материалы семинара:

Неделя 11. Модели с ограниченными значениями зависимых переменных

Материалы лекции:

Это видео снято весной, для более короткого курса. Продолжение следует)

Неделя 12. Непараметрические методы коррекции смещения отбора. Выбор между параметрическим и непараметрическим подходом

Материалы лекции:

Видео лекции

Литература: Коссова Е. В., Куприянова Л. А., Потанин Б. С. Сравнение точности оценок параметрических и полупараметрических методов коррекции многомерного смещения отбора // Прикладная эконометрика. 2020. Т. 57