Микроэконометрика магистратура 2025-2026: различия между версиями
Potanin (обсуждение | вклад) Новая страница: «== Общая информация == *Формула оценки ==Вводный курс по R== Занятия по микроэконометрике п…» |
Potanin (обсуждение | вклад) |
||
| Строка 86: | Строка 86: | ||
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] | 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] | ||
=Формула оценки= | |||
Оценка = 0.1 * Активность + 0.25 * Домашнее задание 1 + 0.25 * Домашнее задание 2 + 0.2 * Экзамен + 0.2 * Презентация | |||
==Неделя 1. Вводная лекция== | ==Неделя 1. Вводная лекция== | ||
Версия от 17:58, 1 апреля 2026
Общая информация
- Формула оценки
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
Формула оценки
Оценка = 0.1 * Активность + 0.25 * Домашнее задание 1 + 0.25 * Домашнее задание 2 + 0.2 * Экзамен + 0.2 * Презентация
Неделя 1. Вводная лекция
Материалы лекции:
Дополнительные материалы:
- Повторение метода максимального правдоподобия в R (видео)
- Повторение метода максимального правдоподобия в R (файл)
Неделя 2. Модели бинарного выбора
Материалы лекции:
Материалы семинара:
Неделя 3. Спецификация моделей бинарного выбора
Материалы лекции:
Материалы семинара:
Неделя 4. Модели порядкового выбора
Материалы лекции:
Материалы для самостоятельного изучения:
Неделя 5. Система бинарных уравнений и модель множественного выбора
Материалы лекции:
Материалы семинара:
Неделя 6. Модели с усечением и цензурированием
Материалы лекции:
Материалы семинара:
Неделя 7. Модели с неслучайным отбором
Материалы лекции:
Материалы семинара:
Неделя 8. Модели с эндогенным переключением
Материалы лекции:
Материалы семинара:
Неделя 9. Модели частотных данных
Материалы лекции:
Материалы семинара: