Микроэконометрика качественных данных 2022

Общая информация

• Официальная программа курса
• Формула оценки (будет указана позже)

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:

• []

Материалы семинара:

• Метод максимального правдоподобия