Микроэконометрика качественных данных 2020: различия между версиями
Перейти к навигации
Перейти к поиску
Potanin (обсуждение | вклад) |
Potanin (обсуждение | вклад) |
||
| (не показано 56 промежуточных версий 3 участников) | |||
| Строка 1: | Строка 1: | ||
== Общая информация == | == Общая информация == | ||
*[https://www.hse.ru/edu/courses/384736726 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== | ==Вводный курс по R== | ||
| Строка 71: | Строка 79: | ||
Для воспроизведения .do файлов вам понадобятся данные по индивидам 25-й волны РМЭЗ в .dta формате (полная выборка), которые можно скачать по [https://www.hse.ru/data/2017/10/03/1173710457/r25iall26c.dta ссылке]. | Для воспроизведения .do файлов вам понадобятся данные по индивидам 25-й волны РМЭЗ в .dta формате (полная выборка), которые можно скачать по [https://www.hse.ru/data/2017/10/03/1173710457/r25iall26c.dta ссылке]. | ||
1. [https://github.com/bogdanpotanin/Microeconometrics-Stata/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%20%D0%B8%20%D1%87%D0%B8%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5%20%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B%20%D0%BE%D0%BF%D1%82%D0%B8%D0%BC%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8.do Метод максимального правдоподобия и численные методы оптимизации] | |||
2. [https://github.com/bogdanpotanin/Microeconometrics-Stata/raw/main/2.%20%D0%9A%D0%BB%D0%B0%D1%81%D1%81%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%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.do Классические модели бинарного выбора] | |||
3. [https://github.com/bogdanpotanin/Microeconometrics-Stata/raw/main/3.%20%D0%92%D1%8B%D0%B1%D0%BE%D1%80%20%D0%BE%D0%BF%D1%82%D0%B8%D0%BC%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%BE%D0%B9%20%D1%81%D0%BF%D0%B5%D1%86%D0%B8%D1%84%D0%B8%D0%BA%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8%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.do Выбор оптимальной спецификации модели бинарного выбора] | |||
4. [https://github.com/bogdanpotanin/Microeconometrics-Stata/raw/main/4.%20%D0%9C%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8%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.do Модели порядкового выбора] | |||
5. [https://github.com/bogdanpotanin/Microeconometrics-Stata/raw/main/5.%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.do Модели множественного выбора] | |||
6. [https://github.com/bogdanpotanin/Microeconometrics-Stata/raw/main/6.%20%D0%9C%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D0%B8%D0%B5%20%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%82%D1%8B%20%D0%B8%20%D0%B2%D0%BB%D0%BE%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B9%20%D0%B2%D1%8B%D0%B1%D0%BE%D1%80.do Моделированние частоты и вложенный выбор] | |||
7. [https://github.com/bogdanpotanin/Microeconometrics-Stata/raw/main/7.%20%D0%A3%D1%81%D0%B5%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5%20%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8.do Усеченные модели] | |||
8. [https://github.com/bogdanpotanin/Microeconometrics-Stata/raw/main/8.%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.do Метод Хекмана] | |||
==Неделя 1. Модели бинарного выбора: формулировка, интерпретация и оценивание== | ==Неделя 1. Модели бинарного выбора: формулировка, интерпретация и оценивание== | ||
| Строка 146: | Строка 154: | ||
*[https://youtu.be/nSY87wfUQeM Видео 3] | *[https://youtu.be/nSY87wfUQeM Видео 3] | ||
==Неделя 5. Системы бинарных уравнений== | |||
Материалы лекции: | |||
[https://www.youtube.com/playlist?list=PLmzDcFUjgzZ4TnD8U5_aXbPspZg5sEUop Внешне несвязанные и иерархические системы бинарных уравнений] | |||
ВНИМАНИЕ: в третьем видео (про предельные эффекты) допущена ошибка! При записи предельного эффекта условной вероятности по переменной (dP(Y1 = 1 | Y2 = 2)/dXs) потерян коэффициент корреляции rho, который возникает в слагаемом dP(Y1 = 1; Y2 = 2)/dXs (см. начало того же видео, где как раз-таки верно расписан предельный эффект совместной вероятности по переменной)! | |||
Материалы семинара: | |||
* [https://github.com/bogdanpotanin/Microeconometrics/raw/master/5.%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 Файл к семинару] | |||
Видео: | |||
* [https://youtu.be/Vug3WL9iRzs Видео 1] | |||
* [https://youtu.be/v2kzg83jcCA Видео 2] | |||
* [https://youtu.be/l9V4YsyBjy4 Видео 3] | |||
==Неделя 6. Квази-, псевдо-правдоподобие. Полупараметрические модели бинарного выбора== | |||
Материалы лекции: | |||
[https://youtu.be/k93OkGxVbwU Псевдоправдоподобие] | |||
Материалы семинара: | |||
* [https://github.com/bogdanpotanin/Microeconometrics/raw/master/6.%20%D0%9F%D0%BE%D0%BB%D1%83%D0%BF%D0%B0%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%B5%D1%82%D1%80%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%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 Файл к семинару] | |||
Видео: | |||
* [https://youtu.be/fDpV9EryWYI Видео 1] | |||
* [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.== | |||
Материалы лекции: | |||
[https://www.youtube.com/playlist?list=PLmzDcFUjgzZ6T_6-eD7jC0dDpqLaTUfVi Бинарные панели: теория и пример] | |||
Материалы семинара: | |||
* [https://github.com/bogdanpotanin/Microeconometrics/raw/master/7.%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 Файл к семинару] | |||
* [https://youtu.be/dfO6QrbxZnY Видео] | |||
== Неделя 8. == | |||
Материалы лекции: | |||
[https://www.youtube.com/watch?v=WAvwh_0cf2c&list=PLmzDcFUjgzZ5RuJCpSUSaV7nxftZMTqBa Модели с ограниченными значениями зависимой переменной. Усечённые выборки] | |||
Материалы семинара: | |||
* [https://github.com/bogdanpotanin/Microeconometrics/raw/master/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 Файл к семинару] | |||
Видео | |||
* [https://youtu.be/EDv_Cw5tybE Видео 1] | |||
* [https://youtu.be/BuchrHUHjnE Видео 2] | |||
== Неделя 9. == | |||
Материалы лекции: | |||
[https://www.youtube.com/watch?v=i4gAWTmOXWo&list=PLmzDcFUjgzZ5EUDW_oJYbkjXYcU4qyMjg Цензурированные данные. Модель Тобина] | |||
Материалы семинара: | |||
* [https://github.com/bogdanpotanin/Microeconometrics/raw/master/9.%20%D0%9C%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D1%8C%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 Файл к семинару] | |||
Видео | |||
* [https://youtu.be/XMLFFazEFEE Видео] | |||
== Неделя 10. 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/raw/master/10.%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%20%D0%B8%20%D1%83%D1%81%D0%B5%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D0%B0%D1%8F%20%D1%80%D0%B5%D0%B3%D1%80%D0%B5%D1%81%D1%81%D0%B8%D1%8F.r Файл к семинару] | |||
*[https://youtu.be/FhbV1TygICE Видео 1] | |||
*[https://youtu.be/DAUybF2Plx0 Видео 2] | |||
'''Примечание''': в видео семинара функции плотности стандартного нормального распределения должны дополнительно делиться на стандартное отклонение случайной ошибки. | |||
== Неделя 11. Метод Хекмана == | |||
Материалы лекции: | |||
*[https://youtu.be/9iNE7IDkb18 Пример применения модели Хекмана - расходы на лекарства (Засимова Л. С., Коссова Е. В. Расходы населения России на лекарственные средства: эмпирический анализ // Прикладная эконометрика. 2016. Т. 42. № 2. С. 75-99). Декомпозиция Оаксаки-Блайндера] | |||
*[https://youtu.be/o78_EmFRMiw Декомпозиция Оаксаки-Блайндера с учётом смещения отбора] | |||
*[https://youtu.be/O6_oOm6SFvY Поколенческий эффект в потреблении алкоголя (подробнее в статье Kossova T. V., Kossova E. V., Sitnikova A., Sheluntcova M. Evaluation of changes in alcohol consumption: evidence from Russia // Journal of Economic Studies). Модель Боржаса: заработки иммигрантов] | |||
Материалы семинара: | |||
*[https://github.com/bogdanpotanin/Microeconometrics/raw/master/11.%20%D0%9C%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D1%8C%20%D0%A5%D0%B5%D0%BA%D0%BC%D0%B0%D0%BD%D0%B0.r Файл к семинару] | |||
*[https://youtu.be/zWFDW8Xiono Видео] | |||
== Неделя 12. 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/raw/master/12.%20%D0%9C%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D1%8C%20%D0%9D%D1%8C%D1%8E%D0%B8%20%D0%B8%20%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D1%8C%20%D0%93%D0%B0%D0%BB%D0%BB%D0%B0%D0%BD%D1%82%D0%B0%20%D0%B8%20%D0%9D%D0%B8%D1%87%D0%BA%D0%B8.r Файл к семинару] | |||
*[https://youtu.be/3ZNSOs7f67w Видео] | |||
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 | |||
==Основная литература== | ==Основная литература== | ||
| Строка 151: | Строка 277: | ||
* [https://www.amazon.com/Econometric-Analysis-8th-William-Greene/dp/0134461363 William H. Greene. Econometric Analysis (8th Edition)] | * [https://www.amazon.com/Econometric-Analysis-8th-William-Greene/dp/0134461363 William H. Greene. Econometric Analysis (8th Edition)] | ||
*[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] | ||
Текущая версия от 10:08, 9 июня 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 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
ВНИМАНИЕ: в третьем видео (про предельные эффекты) допущена ошибка! При записи предельного эффекта условной вероятности по переменной (dP(Y1 = 1 | Y2 = 2)/dXs) потерян коэффициент корреляции rho, который возникает в слагаемом dP(Y1 = 1; Y2 = 2)/dXs (см. начало того же видео, где как раз-таки верно расписан предельный эффект совместной вероятности по переменной)!
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:
Неделя 8.
Материалы лекции: Модели с ограниченными значениями зависимой переменной. Усечённые выборки
Материалы семинара:
Видео
Неделя 9.
Материалы лекции: Цензурированные данные. Модель Тобина
Материалы семинара:
Видео
Неделя 10. Модели с ограниченными значениями зависимых переменных
Материалы лекции:
Это видео снято весной, для более короткого курса. Продолжение следует)
Материалы семинара:
Примечание: в видео семинара функции плотности стандартного нормального распределения должны дополнительно делиться на стандартное отклонение случайной ошибки.
Неделя 11. Метод Хекмана
Материалы лекции:
- Пример применения модели Хекмана - расходы на лекарства (Засимова Л. С., Коссова Е. В. Расходы населения России на лекарственные средства: эмпирический анализ // Прикладная эконометрика. 2016. Т. 42. № 2. С. 75-99). Декомпозиция Оаксаки-Блайндера
- Декомпозиция Оаксаки-Блайндера с учётом смещения отбора
- Поколенческий эффект в потреблении алкоголя (подробнее в статье Kossova T. V., Kossova E. V., Sitnikova A., Sheluntcova M. Evaluation of changes in alcohol consumption: evidence from Russia // Journal of Economic Studies). Модель Боржаса: заработки иммигрантов
Материалы семинара:
Неделя 12. Непараметрические методы коррекции смещения отбора. Выбор между параметрическим и непараметрическим подходом
Материалы лекции:
Материалы семинара:
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