计量经济学方法在现实世界中成功应用的记录/可复制示例?

机器算法验证 r 机器学习 预测 数据挖掘 计量经济学
2022-03-04 03:31:32

这个问题可能听起来很宽泛,但这就是我要找的。我知道有许多关于计量经济学方法的优秀书籍,以及许多关于计量经济学技术的优秀说明性文章。如这个 CrossValidated question中所述,甚至还有很好的可重复的计量经济学示例。事实上,这个问题中的例子与我正在寻找的非常接近;这些示例中唯一缺少的是它们只是研究报告,没有提及研究结果在实际应用中的表现如何。

我正在寻找的是计量经济学理论在实际应用中的记录/可重现示例,理想情况下具有以下特征:

  1. 它们应该是可重现的,即包含对数据、计量经济学技术和代码的详细描述(和指针)。理想情况下,代码将使用 R 语言。
  2. 应该有详细的文档表明该技术在现实世界中取得了成功,根据一个很好量化的成功衡量标准(例如“该技术有助于增加收入,因为它能够改进需求预测,这里是所涉及的数字”)

我在这里非常广泛地使用计量经济学这个术语——我的意思是任何类型的数据挖掘统计数据分析预测预测机器学习技术。找到此类示例的一个直接问题是:许多成功的计量经济学应用都是在营利性环境中完成的,因此是专有的,因此如果一项技术运作良好,它可能不会被发表(在自营交易的情况下尤其如此策略),但我仍然希望有已发布的示例至少具有上述属性(2),如果不是同时具有(1)和(2)。

1个回答

正如评论中提到的,旅行需求预测通常使用来自离散选择模型(多项 logit、嵌套 logit、混合 logit 等)的输入来帮助他们在旅行需求预测中开发行为模式选择或路线分配。DCM 在旅行需求预测之外当然有很多应用,但它已经在交通行业使用了 30 多年,所以应该有很多很好的例子。

至于可重现的例子:

  • Biogeme是一款开源软件,针对估计 logit 模型进行了优化。该网站提供了数据、代码和描述他们方法的论文。
  • travelR是一个使用 R 进行旅行需求预测的项目。在 userR 上有一个演示文稿!2010 年关于该项目的摘要,此处为摘要,此处为幻灯片几周后还有一个关于 R 和旅行需求预测的网络研讨会,我会在这里找到链接并为感兴趣的人更新。
  • 运输审查委员会会议列出了今年在线提供的所有论文的清单。我没有要链接到的特定论文,但有几篇委员会关于在交通环境中应用选择模型的论文。