Микроэконометрика магистратура 2025-2026

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

Формула оценки

Оценка = 0.1 * Активность + 0.25 * Домашнее задание 1 + 0.25 * Домашнее задание 2 + 0.2 * Экзамен + 0.2 * Презентация

Домашнее задание 1

Дедлайн: 17-го мая включительно

Ссылки на задание и данные к нему.

Важно: файл с заданием необходимо скачать, поскольку на github он может отображаться не полностью.

Неделя 1. Вводная лекция

Материалы лекции:

• Презентация

Дополнительные материалы:

• Повторение метода максимального правдоподобия в R (видео)
• Повторение метода максимального правдоподобия в R (файл)

Неделя 2. Модели бинарного выбора

Материалы лекции:

• Презентация

Материалы семинара:

• Файл с кодом

Неделя 3. Спецификация моделей бинарного выбора

Материалы лекции:

• Презентация

Материалы семинара:

• Файл с кодом

Неделя 4. Модели порядкового выбора

Материалы лекции:

• Презентация

Материалы для самостоятельного изучения:

• Файл с кодом

Неделя 5. Система бинарных уравнений и модель множественного выбора

Материалы лекции:

• Презентация

Материалы семинара:

• Файл с кодом, часть 1

• Файл с кодом, часть 2

Неделя 6. Модели с усечением и цензурированием

Материалы лекции:

• Презентация

Материалы семинара:

• Файл с кодом, часть 1

• Файл с кодом, часть 2

Неделя 7. Модели с неслучайным отбором

Материалы лекции:

• Презентация

Материалы семинара:

• Файл с кодом

Неделя 8. Модели с эндогенным переключением

Материалы лекции:

• Презентация

Материалы семинара:

• Файл с кодом

Неделя 9. Модели частотных данных

Материалы лекции:

• Презентация лекции

Материалы семинара:

• Файл с кодом

Основная литература

• B. Hansen. Econometrics

• William H. Greene. Econometric Analysis (8th Edition)

• Путеводитель по современной эконометрике : учеб. пособие для вузов, Вербик М., Банникова В. А., 2008