Документированные / воспроизводимые примеры успешного применения эконометрических методов в реальных условиях?

Этот вопрос может показаться очень широким, но вот что я ищу. Я знаю, что есть много прекрасных книг об эконометрических методах и много отличных пояснительных статей об эконометрических методах. Существуют даже превосходные воспроизводимые примеры эконометрики, как описано в этом перекрестном вопросе . На самом деле примеры в этом вопросе очень близки к тому, что я ищу; единственное, чего не хватает в этих примерах, - это то, что они являются только исследовательскими отчетами, без какого-либо упоминания о том, как результаты исследования показали себя в реальных приложениях .

То, что я ищу, - это документированные / воспроизводимые примеры реальных приложений эконометрической теории, которые в идеале имеют следующие характеристики:

1. Они должны быть воспроизводимыми , то есть содержать подробное описание (и указатели) данных, эконометрических методов и кода. В идеале код должен быть на языке R.
2. Должна быть подробная документация, показывающая, что метод преуспел в реальном мире , в соответствии с хорошо выраженным количественным показателем успеха (например, «метод помог увеличить доходы, потому что он позволил улучшить прогнозирование спроса, и вот цифры»)

Я использую термин « эконометрика» здесь довольно широко - я имею в виду любой вид анализа данных , статистический анализ данных , прогнозирование , прогнозирование или технику машинного обучения . Одна непосредственная проблема при нахождении таких примеров: многие успешные применения эконометрики выполняются в коммерческих целях и, следовательно, являются собственностью, поэтому, если метод работал хорошо, он, вероятно, не будет опубликован (это особенно верно в случае частной торговли стратегии), но, тем не менее, я надеюсь, что есть опубликованные примеры, которые имеют по крайней мере свойство (2) выше, если не оба (1) и (2).

Как упоминалось в комментариях, прогнозы спроса на поездки часто используют входные данные из моделей дискретного выбора (многочленный логит, вложенный логит, смешанный логит и т. Д.), Чтобы помочь в разработке поведенческого выбора режима или назначения маршрута в своих прогнозах спроса на поездки. У DCM, конечно, много применений, помимо прогнозирования спроса на поездки, но он используется в транспортной отрасли более 30 лет, поэтому должно быть много хороших примеров.

Что касается воспроизводимых примеров:

• Biogeme - это программное обеспечение с открытым исходным кодом, которое оптимизировано для оценки моделей логита. Сайт предоставляет данные, код и документ с описанием их методов.
• travelR - это проект для прогнозирования спроса на поездки с R. Была презентация на useR! 2010 о проекте, аннотация здесь и слайды здесь . Через несколько недель будет также организован вебинар по прогнозированию спроса на поездки и поездок, который я найду по ссылке и обновлю здесь для всех заинтересованных.
• Конференция Совета по транспортному обзору подготовила список всех документов, доступных онлайн в этом году. У меня нет конкретного документа, на который можно было бы сослаться, но есть несколько статей комитета, касающихся применения моделей выбора в транспортном контексте.