¿Ejemplos documentados / reproducibles de aplicaciones exitosas del mundo real de métodos econométricos?

Esta pregunta puede sonar muy amplia, pero esto es lo que estoy buscando. Sé que hay muchos libros excelentes sobre métodos econométricos y muchos artículos expositivos excelentes sobre técnicas econométricas. Incluso hay excelentes ejemplos reproducibles de econometría, como se describe en esta pregunta CrossValidated . De hecho, los ejemplos en esta pregunta se acercan mucho a lo que estoy buscando; Lo único que falta en esos ejemplos es que son solo informes de investigación , sin mencionar cómo les fue a los resultados del estudio en una aplicación del mundo real .

Lo que estoy buscando son ejemplos documentados / reproducibles de aplicaciones del mundo real de la teoría econométrica que idealmente tengan las siguientes características:

1. Deben ser reproducibles , es decir, contener una descripción detallada de (y punteros a) datos, técnicas econométricas y código. Idealmente, el código estaría en el lenguaje R.
2. Debe haber documentación detallada que demuestre que la técnica tuvo éxito en el mundo real , de acuerdo con una medida de éxito bien cuantificada (por ejemplo, "la técnica ayudó a aumentar los ingresos porque permitió una mejor predicción de la demanda, y aquí están los números involucrados")

Estoy utilizando el término econométrica bastante ampliamente aquí - me refiero a cualquier tipo de minería de datos , datos de análisis estadístico , predictiion , previsión o de aprendizaje de máquinas técnica. Un problema inmediato para encontrar tales ejemplos: muchas aplicaciones exitosas de la econometría se realizan en un entorno con fines de lucro y, por lo tanto, son propietarias, por lo que si una técnica funcionó bien, probablemente no se publicará (esto es especialmente cierto en el caso del comercio propietario estrategias), pero sin embargo espero que haya ejemplos publicados que tengan al menos la propiedad (2) anterior si no ambos (1) y (2).

Como se mencionó en los comentarios, los pronósticos de demanda de viaje a menudo usan entradas de modelos de elección discreta (logit multinomial, logit anidado, logit mixto, etc.) para ayudar en el desarrollo de la elección del modo de comportamiento o la asignación de ruta en sus pronósticos de demanda de viaje. DCM ciertamente tiene muchas aplicaciones fuera del pronóstico de la demanda de viajes, pero se ha utilizado en la industria del transporte por más de 30 años, por lo que debería haber muchos buenos ejemplos.

En cuanto a ejemplos reproducibles:

• Biogeme es un software de código abierto optimizado para estimar modelos logit. El sitio web proporciona los datos, el código y una redacción en papel que describe sus métodos.
• travelR es un proyecto para hacer pronósticos de demanda de viajes con R. Hubo una presentación en useR! 2010 sobre el proyecto, resumen aquí y diapositivas aquí . También hay un seminario web en las próximas semanas sobre R y el pronóstico de la demanda de viajes que encontraré el enlace y actualizaré aquí para aquellos interesados.
• La Conferencia de la Junta de Revisión de Transporte ha hecho una lista de todos los documentos disponibles en línea este año. No tengo un documento específico para vincular, pero hay varios documentos de varios comités sobre la aplicación de modelos de elección en el contexto del transporte.