Задокументовані / відтворювані приклади успішних реальних застосувань економетричних методів?

Це питання може звучати дуже широко, але ось що я шукаю. Я знаю, що існує багато чудових книг про економетричні методи, і багато чудових статей про економетричні методи. Існують навіть відмінні відтворювані приклади економетрики, як описано в цьому перекладеному питанні . Насправді приклади в цьому питанні дуже близькі до того, що я шукаю; Єдине, чого бракує в цих прикладах, це те, що це лише звіти про дослідження , без жодної згадки про те, як результати дослідження проходили в реальному застосуванні .

Що я шукаю - це документально підтверджені / відтворювані приклади застосувань економетричної теорії в реальному світі, які в ідеалі мають такі характеристики:

1. Вони повинні бути відтвореними , тобто містити детальний опис (та покажчики) даних, економетричні методи та код. В ідеалі код буде на мові R.
2. Повинна бути детальна документація, що свідчить про те, що ця технологія досягла успіху в реальному світі , згідно з чітко оціненою мірою успіху (наприклад, "методика допомогла збільшити доходи, оскільки вона дозволила вдосконалити прогнозування попиту, і ось кількість залучених")

Тут я досить широко використовую термін економетричний - я маю на увазі будь-який вид видобутку даних , статистичного аналізу даних , прогнозування , прогнозування або методу машинного навчання . Одна з негайних проблем у пошуку таких прикладів: багато успішних застосувань економетрики робляться з метою отримання прибутку і, таким чином, є власником, тому, якщо техніка спрацювала добре, вона, ймовірно, не буде опублікована (це особливо актуально у випадку власницької торгівлі стратегії), але я все ж сподіваюся, що є опубліковані приклади, які мають принаймні властивість (2) вище, якщо не обидва (1) та (2).

Як зазначається в коментарях, прогнози попиту на поїздки часто використовують дані з моделей дискретного вибору (мультиноміальний logit, вкладений logit, змішаний logit тощо), щоб допомогти у розробці вибору поведінкового режиму або призначення маршруту у своїх прогнозах попиту на подорож. DCM, безумовно, має багато застосувань за межами прогнозування попиту на поїздки, але він застосовується в транспортній галузі протягом 30+ років, тому має бути багато хороших прикладів.

Що стосується відтворюваних прикладів:

• Biogeme - це програмне забезпечення з відкритим кодом, яке оптимізоване для оцінки моделей logit. На веб-сайті представлені дані, код та документ, що описує їх методи.
• travelR - це проект для прогнозування попиту на подорожі разом з R. Була презентація на useR! 2010 про проект, реферат тут та слайди тут . За кілька тижнів також з'являється вебінар щодо прогнозування попиту на поїздки та поїздки, що я знайду посилання та оновлення тут для тих, хто цікавиться.
• Конференція ради перевірки транспорту склала перелік усіх публікацій, доступних в Інтернеті цього року. Я не маю конкретного документу, з яким можна посилатись, але є декілька вакансій комітету щодо застосування моделей вибору в транспортному контексті.