Hacktoberfest 2026: những issue maintainer đã đánh dấu cho tháng Mười, đang mở và phù hợp người mới. Xem issue Hacktoberfest

Tutorials for Economists

Đang mở
  • Có gì không ổn?
#67 15 bình luận 5 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
5/5
Thời gian dự kiến
Hơn một tuần
Mức phù hợp với người mới
20/100
Loại issue
Tài liệu
Độ rõ ràng
Cần làm rõ
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Công nghệ
julia
Lĩnh vực
documentation

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu với mười chủ đề tutorial được đề xuất và các bài báo, bài đăng blog, cùng các ví dụ được liên kết trong issue này. Tham vấn các nhà kinh tế học và người dùng Turing để thu hẹp phần động não thành một phạm vi tutorial cụ thể; được xem là hoàn thành khi có một đề xuất tutorial khả thi và đã được thống nhất, thay vì một danh sách ý tưởng khác.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

One thing I have always wanted to do is write more tutorials that empirical and theoretical economists can use to inform how they do their research. @trappmartin recently reminded me how much I have wanted to do this.

This issue is meant to be a super-issue that brainstorms possible tutorials that people might like to see on how to use Turing in the social sciences (economics in particular, but I am open to other fields if someone with experience can help).

I naturally tilt towards finance and thus most of my suggestions are likely to be finance-related. I'm hoping someone with more general econ experience can jump in here. In particular, I would like to see some macroeconomics tutorials, because that has historically been where the most sophisticated applications of Bayesian tools has been.

I also want to hear from some of the QuantEcon people to see what they think. @jlperla do you know of some people who might have some good ideas for shortish tutorials they would like to see on Bayesian methods in economics? I'm not trying to get anyone to write any of these, just to solicit some ideas.

Anyways, here are some of my ideas:

  1. Trend/cycle decomposition. This is a fairly simple time series analysis that let's you talk about latent variables, analytical tricks to simplify models, and ties into a moderately large literature.
  2. Structural estimation of a simple macro model, like endogenous growth or something. Probably best to use a very simple model that the literature has moved on from just for computation and expository purposes.
  3. An industrial organization model, also structural estimation. I don't know this literature very well but I would like to see something on market growth and consolidation.
  4. A dynamic corporate finance model -- this chapter by Strebulaev and Whited is excellent and has any number of things that could be viewed from a Bayesian perspective.
  5. Models that attempt to recover latent variables, perhaps like a well-structured labor econ paper that attempts to infer skill from obervables. This might also be good because a tutorial could cover DAGs and how they can be expressed in Turing.
  6. A conditional beta model from finance. Lots of evidence suggests that market betas are time varying, and it would be cool to try to estimate the posteriors for conditional betas.
  7. A factor model comparison paper. Barillas and Shaken (2018) do something like this where they compare a bunch of different factor models, and I think this could be done with Bayesian model combination (where expected returns are weighted by a Dirichlet distribution) to see if the results hold.
  8. Structural break tests in time series (via @rlouf).
  9. Conjoint MNL/mixed logit models for marketing (via this tweet).
  10. Item response theory, via this tweet. There's a good Stata blog post and an ArXiV paper on this.

Any other ideas from economist types are welcome, please add them down here.

Ngôn ngữ chính
Markdown
Star
238
Fork
107
Merge trung bình
21 giờ 48 phút
Pull request đã merge (30 ngày)
2

Chuẩn bị môi trường

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của TuringLang/docs

Tất cả issue của TuringLang/docs

Issue tương tự

Thêm issue về Documentation

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.