若き経済学者のアメリカEconomics ≫ Econometrics (micro)

Econometrics (micro)

カバーした内容は、
1. Panel Data (Linear model, Nonlinear model)
2. Finite Mixture Model, EM Algorithm
3. Random Numbers, Sampling, Halton sequence, Monte Carlo Integration
4. Maximum Simulated Likelihood (MSL)
5. Method of Simulated Moments (MSM)
6. Tobit, Multinomial Probit
7. Indirect Inference
8. Bayesian Method
9. MCMC (Metropolis-Hastings, Gibbs, data augmentation, hierarchical Bayes)
10. Stochastic volatility model

タームペーパーでは、consumer preference を推定するのに、hierarchical Bayes を使ってみた。ふむ、面白いではないか。それからこの授業で初めて、R を用いることとなったのだが、これもイイではないか!Matlab も使いやすくていいのだが、グラフィックは圧倒的に R が優れていることを実感。アウトプットが美しい。担当教授はとくに Matlab がお嫌いなようで、「いつまでそんな言語を使っているのかね」と手厳しい。これを機会に乗り換えるのもアリかと思った次第。

レファレンスは以下の通り。MSL や MSM を中心に最も参照したのが Cameron & Trivedi "Microeconometrics"。章節立ての構成がややバラバラとしている感が否めないが、結局のところ参考になるのはこれしかないのだ。という意味で辞書的に大いに活用した。
Microeconometrics: Methods and Applications

Bayesian に関しては、2007年出版とまだ新しい "Bayesian Econometric Methods" が読みやすく分かりやすい。その上、データとコードを公開しているので、その点でも勉強になる。"Contemporary Bayesian Econometrics and Statistics" はもう少しレベルが高くなるので、また後日取り組ませて頂きます・・・。
Bayesian Econometric Methods (Econometric Exercises) Contemporary Bayesian Econometrics and Statistics (Wiley Series in Probability and Statistics)

MCMC は同じ著者による以下の2冊。著者の一人は、"Statistical Inference" で知られる George Casella。とくに2009年に出版されたばかりの "Introducing Monte Carlo Methods with R" は大変にありがたかった。MCMCの implementation と同時に、R のコードの書き方も学べた一冊だ。
Monte Carlo Statistical Methods (Springer Texts in Statistics) Introducing Monte Carlo Methods with R (Use R)


というように、教授の授業運びの巧さもあって、エキサイティングに学んだクラスであった。



2010/05/18(火) | Economics | トラックバック(0) | コメント(0)

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