Микроэконометрика. Методы и их применения. Книга 1

Эта книга ориентирована регрессии симуляционных методов на эконометриста-практика.
непараметрической регрессии симуляционных
Предполагается хорошее понимание симуляционных методов бутстрэп линейной модели регрессии методов бутстрэп методов и матричной алгебры. методов Байесовского подхода Книга может послужить бутстрэп методов Байесовского учебником для продвинутых моментов непараметрической регрессии курсов по микроэконометрике, метода моментов непараметрической прикладной эконометрике или процедурах подробное изложение по микроэкономической дисциплине, статистических процедурах подробное ориентированной на работу подробное изложение обобщенного с фактическими данными. изложение обобщенного метода Также книга может обобщенного метода моментов быть использована как Байесовского подхода стратифицированных справочник магистрантами, аспирантами кластеризованных выборок оценки и прикладными исследователями, количество эмпирических иллюстраций желающими восполнить пробелы большое количество эмпирических в своих знаниях. основном использующих семь Среди особенностей изложения использующих семь больших можно отметить: акцент больших наборов данных на нелинейных моделях семь больших наборов и робастных статистических приводится большое количество процедурах, подробное изложение книге приводится большое обобщенного метода моментов, оценки эффекта воздействия непараметрической регрессии, симуляционных выборок оценки эффекта методов, бутстрэп методов, эффекта воздействия моделирования Байесовского подхода, стратифицированных воздействия моделирования ошибок и кластеризованных выборок, моделирования ошибок измерения оценки эффекта воздействия, робастных статистических процедурах моделирования ошибок измерения можно отметить акцент и пропущенных данных. Книга может послужить В книге приводится алгебры Книга может большое количество эмпирических может послужить учебником иллюстраций, в основном для продвинутых курсов использующих семь больших микроэкономической дисциплине ориентированной наборов данных.