Микроэконометрика бакалавриат 2024-2025: различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к навигации Перейти к поиску
Новая страница: «== Общая информация == *[https://dp.hse.ru/#/program/common?programId=886803 Официальная программа курса] *[https://dp.hs…»
 
 
(не показано 12 промежуточных версий 2 участников)
Строка 102: Строка 102:
* [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]


==5 сентября. Повторение метода максимального правдоподобия. Модели бинарного выбора: формулировка, интерпретация и оценивание==
* [https://www.amazon.com/Econometrics-Bruce-Hansen/dp/0691235899 Econometrics. Hansen B. Princeton University Press, 2022]
 
==Неделя 1. Повторение метода максимального правдоподобия. Модели бинарного выбора: формулировка, интерпретация и оценивание==


Материалы лекции:
Материалы лекции:


*[https://youtu.be/TMxKKphIbwM модели бинарного выбора, вступление]
* [https://drive.google.com/file/d/1X-I0-2OVAv2ENcTMixB4_yfpCUB3tAMi/view?usp=sharing слайды к лекции 1]
*[https://youtu.be/lw6eqyNf3II  линейная вероятностная модель]
*[https://youtu.be/mL-5sNzRylc probit подход - интерпретация]
*[https://youtu.be/ZzfhXh3BTKo оценивание, эпизод 1]
*[https://youtu.be/pAPY8FM4vjk оценивание, эпизод 2]
*[https://youtu.be/xWuvT-GzMC8 свойства ОМП]
*[https://youtu.be/Lcy1Jg2Y6T0 предельные эффекты]


Материалы семинара:
Материалы семинара:
Строка 118: Строка 114:
*[https://github.com/bogdanpotanin/Microeconometrics-2021/raw/main/1.%20%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%20%D0%BC%D0%B0%D0%BA%D1%81%D0%B8%D0%BC%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE%20%D0%BF%D1%80%D0%B0%D0%B2%D0%B4%D0%BE%D0%BF%D0%BE%D0%B4%D0%BE%D0%B1%D0%B8%D1%8F.R Метод максимального правдоподобия]
*[https://github.com/bogdanpotanin/Microeconometrics-2021/raw/main/1.%20%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%20%D0%BC%D0%B0%D0%BA%D1%81%D0%B8%D0%BC%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE%20%D0%BF%D1%80%D0%B0%D0%B2%D0%B4%D0%BE%D0%BF%D0%BE%D0%B4%D0%BE%D0%B1%D0%B8%D1%8F.R Метод максимального правдоподобия]


==12 сентября. Модели бинарного выбора. Проверка общей линейной гипотезы==
Дополнительные материалы:
 
Материалы лекции:
 
*[https://drive.google.com/file/d/1APW0vqw18iuJLeCRfRbr-PSqe86kc8sn/view?usp=sharing Слайды: Тройка тестов для проверки общей линейной гипотезы] *[https://drive.google.com/file/d/1ap0MFI4mvbxVbp8FSDxYCc1dbNgXRhUG/view?usp=sharing Слайды к лекции]
*[https://youtu.be/sX43w74D57o пример]
*[https://youtu.be/yNml4bZXqLw Тестирование гипотез]
*[https://youtu.be/gkaSgTU1o6Y Ошибки спецификации]
 
Материалы семинара:


*[https://github.com/bogdanpotanin/Microeconometrics-Master-2022/raw/main/1.%20%D0%9C%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8%20%D0%B1%D0%B8%D0%BD%D0%B0%D1%80%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE%20%D0%B2%D1%8B%D0%B1%D0%BE%D1%80%D0%B0.R Модели бинарного выбора]
* [https://youtu.be/F7dJmORBXzM Математическая статистика в python 1]
* [https://youtu.be/VKHr1Po9ztI Математическая статистика в python 2]
* [https://youtu.be/3ZGq472-XbE Математическая статистика в python 3]
* [https://colab.research.google.com/drive/1OYq5b7d-ruOGppAmUdbQW-qQJ4XDmFXY?hl=ru#scrollTo=xR1xnEccTqXm Код к видео]


==19 сентября. Тест множителей Лагранжа. Группировка данных. Минимум хи-квадрат метод==
==Неделя 2. Модели бинарного выбора: проверка общей линейной гипотезы и ошибок спецификации==


Материалы лекции:
Материалы лекции:


*[https://drive.google.com/file/d/1ap0MFI4mvbxVbp8FSDxYCc1dbNgXRhUG/view?usp=sharing Слайды к лекции]
* [https://drive.google.com/file/d/1ap0MFI4mvbxVbp8FSDxYCc1dbNgXRhUG/view?usp=sharing слайды к лекции 2]
 
*[https://youtu.be/TNFpbdcccCQ Видео: Тест множителей Лагранжа. Группировка данных. Минимум хи-квадрат метод]


Материалы семинара:
Материалы семинара:
* [https://github.com/bogdanpotanin/Microeconometrics-Master-2022/blob/main/1.%20%D0%9C%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8%20%D0%B1%D0%B8%D0%BD%D0%B0%D1%80%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE%20%D0%B2%D1%8B%D0%B1%D0%BE%D1%80%D0%B0.R Модели бинарного выбора]
* [https://github.com/bogdanpotanin/Microeconometrics-Master-2022/blob/main/2.%20%D0%A1%D0%BF%D0%B5%D1%86%D0%B8%D1%84%D0%B8%D0%BA%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F%20%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%B9%20%D0%B1%D0%B8%D0%BD%D0%B0%D1%80%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE%20%D0%B2%D1%8B%D0%B1%D0%BE%D1%80%D0%B0.R Спецификация моделей бинарного выбора]
* [https://github.com/bogdanpotanin/Microeconometrics-Master-2022/blob/main/9.%20%D0%9F%D0%B0%D0%BD%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D0%B5%20%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8%20%D0%B1%D0%B8%D0%BD%D0%B0%D1%80%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE%20%D0%B2%D1%8B%D0%B1%D0%BE%D1%80%D0%B0.r Панельные модели бинарного выбора]


*[https://github.com/bogdanpotanin/Microeconometrics-Master-2022/raw/main/2.%20%D0%A1%D0%BF%D0%B5%D1%86%D0%B8%D1%84%D0%B8%D0%BA%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F%20%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%B9%20%D0%B1%D0%B8%D0%BD%D0%B0%D1%80%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE%20%D0%B2%D1%8B%D0%B1%D0%BE%D1%80%D0%B0.R Спецификация моделей бинарного выбора]
==Неделя 3. Модели порядкового и множественного выбора==
*[https://youtu.be/Y3oTPq-OlNI Видео 1]
*[https://youtu.be/-eARERNDJno Видео 2]


==26 сентября. Продолжение темы "Группировка данных. Минимум хи-квадрат метод". Свойства двумерного нормального распределения==
Материалы семинара:
 
* [https://github.com/bogdanpotanin/Microeconometrics-Master-2022/blob/main/8.%20%D0%9C%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D1%8C%20%D0%BF%D0%BE%D1%80%D1%8F%D0%B4%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D0%BE%D0%B3%D0%BE%20%D0%B2%D1%8B%D0%B1%D0%BE%D1%80%D0%B0.r Модели порядкового выбора]
Материалы лекции:
* [https://github.com/bogdanpotanin/Microeconometrics-Master-2022/blob/main/3.2.%20%D0%9C%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8%20%D0%BC%D0%BD%D0%BE%D0%B6%D0%B5%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE%20%D0%B2%D1%8B%D0%B1%D0%BE%D1%80%D0%B0.R Модели множественного выбора]


*[https://www.youtube.com/playlist?list=PLmzDcFUjgzZ4ci9q5UZOo9yrIA6i9UcKv Группировка данных. Минимум хи-квадрат метод]
==Неделя 4. Усеченная регрессия и модель Тобина==


Для тех, кто хочет знать, откуда берутся формулы, используемые в следующих лекциях:
Материалы семинара:
*[https://youtu.be/niSo6B3O1tU Свойства двумерного нормального распределения]
* [https://github.com/bogdanpotanin/Microeconometrics-Master-2022/blob/main/4.1%20%D0%9C%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D1%8C%20%D1%81%20%D1%83%D1%81%D0%B5%D1%87%D1%91%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B9%20%D0%B7%D0%B0%D0%B2%D0%B8%D1%81%D0%B8%D0%BC%D0%BE%D0%B9%20%D0%BF%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B9.R Усеченная регрессия]
* [https://github.com/bogdanpotanin/Microeconometrics-Master-2022/blob/main/4.2.%20%D0%9C%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D1%8C%20%D0%A2%D0%BE%D0%B1%D0%B8%D0%BD%D0%B0.R Модель Тобина]


Материалы семинара
=Неделя 8. Квази-, псевдо-правдоподобие. Полупараметрические модели бинарного выбора=
*[https://github.com/bogdanpotanin/Microeconometrics-Master-2022/raw/main/3.1.%20%D0%A1%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BC%D1%8B%20%D0%B1%D0%B8%D0%BD%D0%B0%D1%80%D0%BD%D1%8B%D1%85%20%D1%83%D1%80%D0%B0%D0%B2%D0%BD%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B9.r Системы бинарного выбора]
 
==3 октября. Системы бинарных уравнений. Бинарные панели==


Материалы лекции:
Материалы лекции:
*[https://youtu.be/Ngp0IcRJ4ho Системы бинарных уравнений]
*[https://www.youtube.com/playlist?list=PLmzDcFUjgzZ6T_6-eD7jC0dDpqLaTUfVi Бинарные панели: теория и пример]
Материалы семинара
*[https://github.com/bogdanpotanin/Microeconometrics-Master-2022/raw/main/3.1.%20%D0%A1%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BC%D1%8B%20%D0%B1%D0%B8%D0%BD%D0%B0%D1%80%D0%BD%D1%8B%D1%85%20%D1%83%D1%80%D0%B0%D0%B2%D0%BD%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B9.r Модель порядкового выбора]
==12 октября. Неупорядоченный множественный выбор==
Материалы лекции:
*[https://www.youtube.com/watch?v=TXTMjEVpRPo Модели неупорядоченного множественного выбора]
*[https://www.youtube.com/watch?v=9-YUPKPr-_A Логистическая модель множественного выбора. Независимость от посторонних альтернатив]
*[https://www.youtube.com/watch?v=d1jO4PBPvyg Предельные эффекты]
*[https://www.youtube.com/watch?v=Ruk9f_PJ27k Множественная логистическая модель с индивидуальными характеристиками]
Материалы семинара:
*[https://github.com/bogdanpotanin/Microeconometrics-Master-2022/edit/main/3.2.%20%D0%9C%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8%20%D0%BC%D0%BD%D0%BE%D0%B6%D0%B5%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE%20%D0%B2%D1%8B%D0%B1%D0%BE%D1%80%D0%B0.R Модели множественного выбора]
==16 октября. Квази-, псевдо-правдоподобие. Полупараметрические модели бинарного выбора==


[https://youtu.be/k93OkGxVbwU Псевдоправдоподобие]
[https://youtu.be/k93OkGxVbwU Псевдоправдоподобие]
Строка 187: Строка 153:


* [https://www.jstor.org/stable/1912526?seq=1 Метод квази максимального правдоподобия]
* [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 ]
* [https://www.jstor.org/stable/2951556?seq=1 Метод Клейна и Спади ]
Материалы семинара:
* [https://github.com/bogdanpotanin/Microeconometrics-Master-2022/raw/main/7.%20%D0%9C%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8%20%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%82%D0%BD%D1%8B%D1%85%20%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85.r Модели частотных данных]
==2 ноября. Усечённые выборки, распределения, регрессии==
Разберите материал лекции:
* [https://www.youtube.com/playlist?list=PLmzDcFUjgzZ5RuJCpSUSaV7nxftZMTqBa Усечённые модели]
Материалы семинара:
* [https://github.com/bogdanpotanin/Microeconometrics-Master-2022/raw/main/4.1%20%D0%9C%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D1%8C%20%D1%81%20%D1%83%D1%81%D0%B5%D1%87%D1%91%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B9%20%D0%B7%D0%B0%D0%B2%D0%B8%D1%81%D0%B8%D0%BC%D0%BE%D0%B9%20%D0%BF%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B9.R Модели с усеченной зависимой переменной]
==9 ноября. Модель Тобина==
Разберите материал лекции:
* [https://www.youtube.com/watch?v=i4gAWTmOXWo&list=PLmzDcFUjgzZ5EUDW_oJYbkjXYcU4qyMjg Модель Тобина]
* [https://www.youtube.com/watch?v=jaqdpabqQbU&list=PLmzDcFUjgzZ72FQyeB433Vat4wXQMRsCH&index=5 Вывод формулы для предельного эффекта]
Материалы семинара:
* [https://github.com/bogdanpotanin/Microeconometrics-Master-2022/raw/main/4.2.%20%D0%9C%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D1%8C%20%D0%A2%D0%BE%D0%B1%D0%B8%D0%BD%D0%B0.R Модель Тобина]
== 16 ноября. Модели с ограниченными значениями зависимых переменных ==
Материалы лекции:
*[https://www.youtube.com/playlist?list=PLmzDcFUjgzZ4wEdMgASRCIDGXgAJdP4wr Модель Хекмана]
Это видео снято весной, для более короткого курса. Продолжение следует)
Материалы семинара:
*[https://github.com/bogdanpotanin/Microeconometrics-Master-2022/raw/main/5.%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 Метод Хекмана]
== 23 ноября. Непараметрические методы коррекции смещения отбора. Выбор между параметрическим и непараметрическим подходом ==
Материалы лекции:
*[https://youtu.be/y5CRHsgZXqQ Видео лекции]
Материалы семинара:
*[https://github.com/bogdanpotanin/Microeconometrics-Master-2022/raw/main/6.%20%D0%9C%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D1%8C%20%D1%81%20%D1%8D%D0%BD%D0%B4%D0%BE%D0%B3%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%BC%20%D0%BF%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%BA%D0%BB%D1%8E%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%D0%BC.r Модели с эндогенным переключением]

Текущая версия от 07:41, 1 ноября 2024

Общая информация

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:

Нажмите "развернуть", чтобы увидеть - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 🡣

Также, для изучения R можно использовать:

Инструкции по установке R и R-studio:

Материалы курса в STATA

Нажмите "развернуть", чтобы увидеть - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 🡣

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. Повторение метода максимального правдоподобия. Модели бинарного выбора: формулировка, интерпретация и оценивание

Материалы лекции:

Материалы семинара:

Дополнительные материалы:

Неделя 2. Модели бинарного выбора: проверка общей линейной гипотезы и ошибок спецификации

Материалы лекции:

Материалы семинара:

Неделя 3. Модели порядкового и множественного выбора

Материалы семинара:

Неделя 4. Усеченная регрессия и модель Тобина

Материалы семинара:

Неделя 8. Квази-, псевдо-правдоподобие. Полупараметрические модели бинарного выбора

Материалы лекции:

Псевдоправдоподобие

Литература:

Источник — https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Микроэконометрика_бакалавриат_2024-2025&oldid=87582