Dokumentierte / reproduzierbare Beispiele für erfolgreiche reale Anwendungen ökonometrischer Methoden?

Diese Frage mag sehr weit gefasst klingen, aber hier ist, wonach ich suche. Ich weiß, dass es viele ausgezeichnete Bücher über ökonometrische Methoden und viele ausgezeichnete Expository-Artikel über ökonometrische Techniken gibt. Es gibt sogar ausgezeichnete reproduzierbare Beispiele für Ökonometrie, wie in dieser CrossValidated- Frage beschrieben . Tatsächlich kommen die Beispiele in dieser Frage dem sehr nahe, wonach ich suche; Das einzige, was in diesen Beispielen fehlt, ist, dass es sich nur um Forschungsberichte handelt , ohne zu erwähnen, wie sich die Ergebnisse der Studie in einer realen Anwendung entwickelt haben .

Was ich suche, sind dokumentierte / reproduzierbare Beispiele für reale Anwendungen der ökonometrischen Theorie, die idealerweise die folgenden Eigenschaften aufweisen:

1. Sie sollten reproduzierbar sein , dh eine detaillierte Beschreibung (und Verweise auf) Daten, ökonometrische Techniken und Code enthalten. Idealerweise ist der Code in der R-Sprache.
2. Es sollte eine detaillierte Dokumentation vorliegen, aus der hervorgeht, dass die Technik nach einem gut quantifizierten Erfolgsmaßstab in der realen Welt erfolgreich war (z. B. "Die Technik hat zur Umsatzsteigerung beigetragen, da sie eine verbesserte Prognose der Nachfrage ermöglichte, und hier sind die Zahlen").

Ich verwende den Begriff ökonometrisch hier ziemlich weit gefasst - ich meine jede Art von Data-Mining , statistischer Datenanalyse , Vorhersage , Prognose oder maschinellem Lernen . Ein unmittelbares Problem bei der Suche nach solchen Beispielen: Viele erfolgreiche Anwendungen der Ökonometrie werden in einem gewinnorientierten Umfeld durchgeführt und sind daher proprietär. Wenn also eine Technik gut funktioniert, wird sie wahrscheinlich nicht veröffentlicht (dies gilt insbesondere für den proprietären Handel) Strategien), aber ich hoffe trotzdem, dass es veröffentlichte Beispiele gibt, die mindestens die Eigenschaft (2) oben haben, wenn nicht beide (1) und (2).

Wie in den Kommentaren erwähnt, verwenden Reiseanforderungsprognosen häufig Eingaben von diskreten Auswahlmodellen (multinomiales Logit, verschachteltes Logit, gemischtes Logit usw.), um die Entwicklung der Wahl des Verhaltensmodus oder der Routenzuweisung in ihren Reiseanforderungsprognosen zu unterstützen. DCM hat sicherlich viele Anwendungen außerhalb der Prognose der Reiseanforderung, aber es wird seit mehr als 30 Jahren in der Transportbranche eingesetzt, daher sollte es viele gute Beispiele geben.

Wie für reproduzierbare Beispiele:

• Biogeme ist eine Open-Source-Software, die für die Schätzung von Logit-Modellen optimiert ist. Die Website enthält die Daten, den Code und eine Beschreibung ihrer Methoden.
• travelR ist ein Projekt, um mit R. Prognosen zur Nachfrage nach Reisen zu erstellen. Bei useR gab es eine Präsentation! 2010 über das Projekt, Zusammenfassung hier und Folien hier . In einigen Wochen steht auch ein Webinar zur Prognose der R- und Reiseanforderung auf dem Programm, das ich für Interessenten hier finden und aktualisieren werde.
• Die Konferenz des Transportation Review Board hat dieses Jahr eine Liste aller Artikel online verfügbar gemacht. Ich habe kein spezifisches Papier, auf das ich verlinken kann, aber es gibt mehrere Papiere im Wert von Ausschuss zur Anwendung von Auswahlmodellen im Transportkontext.