Udokumentowane / odtwarzalne przykłady udanych zastosowań metod ekonometrycznych w świecie rzeczywistym?

To pytanie może zabrzmieć bardzo szeroko, ale oto czego szukam. Wiem, że istnieje wiele doskonałych książek o metodach ekonometrycznych oraz wiele doskonałych artykułów z ekspozytorów na temat technik ekonometrycznych. Istnieją nawet doskonałe powtarzalne przykłady ekonometrii, jak opisano w tym sprawdzonym pytaniu krzyżowym . W rzeczywistości przykłady w tym pytaniu są bardzo zbliżone do tego, czego szukam; jedyną rzeczą, której brakuje w tych przykładach, jest to, że są to tylko raporty z badań , bez żadnej wzmianki o tym, jak wyniki badania wypadły w zastosowaniu w świecie rzeczywistym .

To, czego szukam, to udokumentowane / odtwarzalne przykłady rzeczywistych zastosowań teorii ekonometrycznej, które idealnie mają następujące cechy:

1. Powinny być odtwarzalne , tzn. Zawierać szczegółowy opis danych (i wskaźniki do nich), techniki ekonometryczne i kod. Najlepiej byłoby, gdyby kod był w języku R.
2. Powinna istnieć szczegółowa dokumentacja wykazująca, że ​​technika ta odniosła sukces w świecie rzeczywistym , zgodnie z dobrze skwantyfikowaną miarą sukcesu (np. „Technika pomogła zwiększyć przychody, ponieważ umożliwiła lepsze prognozowanie popytu, a oto liczby”)

Używam tutaj terminu ekonometrycznego dość szeroko - mam na myśli wszelkiego rodzaju eksplorację danych , statystycznej analizy danych , predictiion , prognozowania lub maszynowego uczenia się techniki. Jednym z bezpośrednich problemów ze znalezieniem takich przykładów: wiele udanych zastosowań ekonometrii odbywa się w środowisku nastawionym na zysk, a zatem są zastrzeżone, więc jeśli technika działała dobrze, prawdopodobnie nie zostanie opublikowana (jest to szczególnie prawdziwe w przypadku handlu na własny rachunek strategie), ale mam jednak nadzieję, że zostaną opublikowane przykłady, które mają przynajmniej właściwość (2) powyżej, jeśli nie zarówno (1), jak i (2).

Jak wspomniano w komentarzach, prognozy zapotrzebowania na podróż często wykorzystują dane wejściowe z modeli wyboru dyskretnego (logit wielomianowy, logit zagnieżdżony, logit mieszany itp.), Aby pomóc w opracowaniu wyboru trybu behawioralnego lub przypisania trasy w ich prognozach zapotrzebowania na podróż. DCM z pewnością ma wiele zastosowań poza prognozowaniem popytu na podróże, ale jest używany w branży transportowej od ponad 30 lat, więc powinno być wiele dobrych przykładów.

Jeśli chodzi o odtwarzalne przykłady:

• Biogeme to oprogramowanie typu open source zoptymalizowane do szacowania modeli logit. Witryna zawiera dane, kod i papierowy opis opisujący ich metody.
• travelR to projekt służący do sporządzania prognoz popytu na podróże z R. Wystąpiła prezentacja w useR! 2010 o projekcie, streszczenie tutaj i slajdy tutaj . W ciągu kilku tygodni pojawi się również seminarium internetowe dotyczące prognoz R i zapotrzebowania na podróże, które znajdę tutaj link i zaktualizuję dla zainteresowanych.
• Konferencja Transport Review Board opublikowała w tym roku listę wszystkich artykułów dostępnych online. Nie mam konkretnego dokumentu, z którym można by się połączyć, ale jest kilka dokumentów komisji o zastosowaniu modeli wyboru w kontekście transportu.