Talabalar, iqtisodchilar, tadqiqotchilarga tavsiya. Sabab v | Uzbekonomics
Talabalar, iqtisodchilar, tadqiqotchilarga tavsiya.
Sabab va oqibat farqi haqida ko’p gapiramiz. Har qanday iqtisodchi yoki ijtimoiy fanlarda faoliyat olib boradigan tadqiqotchi qo’li ostida bir metod haqida tezda qaytarib olish uchun albatta qandaydir kitob/qo'llanma bo’lishi kerak deb o’ylayman. O’zim ham, qandaydir ekonometrik metodni qo’llashda, bir narsani qaytarib olish uchun, g’oyani tekshirib olish uchun ishonchli manbalar ro’yxatini qilib olganman. Obunachilarim bilan quyida ba’zilari bilan ulashaman, kitoblarda ma’lumotlar, misollarni Python, R, yoki Stata da o'quvchilar qo’llashi uchun kodlar berilgan. Eng muhimi barchasi onlayn (kitobni sotib olsa ham bo’ladi) va bepul!
1. The Effect: An Introduction to Research Design and Causality - bu yaqinda chiqqan yangi kitob/qo’llanma, eksperimental tadqiqot usulida yaratilgan ma’lumotlar emas, balki allaqachon mavjud bo’lgan ma’lumotlar bazasi asosida tadqiqotlarni qanday puxta yaratish, empirik ravishda qanday uni amalga oshirishda ishlatilishi mumkin bo’lgan barcha usullarni juda yaxshi yoritib bergan. Kitob intuitiv va tushunarli tarzda yozilgan va texnik tafsilotlar bilan o’quvchini ortiqcha qiynamaydi. Qattiq tavsiya.
2. Causal Inference: The Mixtape - bu kitob haqida avvalroq ham yozgan edim. Bu yerda yaxshiroq tavsifnoma berilgan.
3. Causal Inference: What If - epidemiolog professor tomonidan yozilgan qo’llanma. Kitob uch qismdan iborad. Birinchisida modellarsiz sabab-oqibat xulosasi (ya’ni, sabab-oqibatlarning parametrik bo‘lmagan identifikatsiyasi), ikkinchisida modellar bilan sabab-oqibatni chiqarish (ya’ni, parametrik modellar yordamida) va uchinchi qismida vaqt mobaynida o'zgarib turadigan effektlarning sabab-oqibati ta'sirini baholash haqida gap ketadi. Python, R, Stata uchun kodlari ham bor.
4. Introduction to Econometrics with R - R dasturida misollar, kodlar bilan ekonometrik metodlarni qo’llash uchun yaxshi qo’llanma.
5. Causal Inference for The Brave and True - sabab-oqibat ta'sirini o’rganish va sezuvchanlik tahlilini qilish uchun o’ta yengil, ammo qat'iy yondashuv bilan yozilgan qo’llanma. Hammasi kodlar Python-da. Va eng qizig’i, har bir mavzu/bobda memlar bilan misollar keltirilgan. Axir, memlarsiz ekonemetrikani qanday o’rganish mumkin?!
6. Mastering Mostly Harmless Econometrics - Bu yilgi Nobel mukofoti sovrindori Joshua Angristning (Pischke bilan) kitobi. Hech qanday tavsif shart emas menimcha. Aynan shu kitob va umuman ekonemetrika haqida Angrist (va boshqalar) 2020 yilgi Amerika iqtisodiyot uyushmasi tomonidan uyushtirilgan davomli ta’lim dasturi doirasida video dars o’tganlar. Ko’ring. Leksiya materiallari ham bor.
7. Causal Inference, Online Lectures - Magistr/doktorant talaba darajasidagilar uchun iqtisodchi Ben Elsnerdan Youtubeda darslik. Yuqoridagi kitoblardan foydalanilgan.
Men hozircha yozganlarim shular, orasidan o’zingizga qulay va ma’qulini topasiz deb o’ylayman. Ya’na 1-2 ta qo’llanmani esimdan chiqargan bo’lishim mumkin.
@uzbekonomics
