成功的实际应用中的计量经济学方法的书面/可复制示例？

这个问题听起来可能很广泛，但这就是我想要的。我知道有许多关于计量经济学方法的优秀书籍，以及关于计量经济学技术的许多出色的说明性文章。如此CrossValidated 问题中所述，甚至还有极好的可重复的计量经济学示例。实际上，此问题中的示例与我要寻找的非常接近；这些示例中唯一缺少的是它们仅是研究报告，而没有提及研究结果在实际应用中的表现。

我正在寻找的是计量经济学理论在现实世界中应用的已记录/可复制的示例，这些示例理想地具有以下特征：

1. 它们应该是可重复的，即，包含的详细描述（并指针）的数据，计量技术，和代码。理想情况下，代码将使用R语言。
2. 根据详细量化的成功指标，应该有详细的文档显示该技术在现实世界中取得了成功（例如“该技术有助于增加收入，因为它可以改善需求预测，这是其中涉及的数字”）

我在这里广泛使用“ 计量经济学 ”一词-我的意思是任何种类的数据挖掘，统计数据分析，预测，预测或机器学习技术。查找此类示例的一个直接问题是：计量经济学的许多成功应用都是在营利性环境中完成的，因此是专有的，因此，如果一项技术行之有效，则可能不会公开（特别是在专有交易的情况下）策略），但我仍然希望有一些已发布的示例至少具有上述属性（2），如果不是同时具有（1）和（2）。

如评论中所述，旅行需求预测通常使用离散选择模型（多项式Lo​​git，嵌套Logit，混合Logit等）的输入来协助在他们的旅行需求预测中发展行为模式选择或路线分配。DCM当然可以用于旅行需求预测之外的许多应用程序，但是它已经在交通运输行业中使用了30多年，因此应该有很多很好的例子。

至于可重现的示例：

• Biogeme是一款开源软件，已针对估计logit模型进行了优化。该网站提供了数据，代码和描述其方法的论文。
• travelR是一个使用R进行旅行需求预测的项目。useR上有一个演示文稿！2010年有关该项目的信息，在此处摘要和此处幻灯片。几周后还将举行有关R和旅行需求预测的网络研讨会，我将在此处找到相关链接并为感兴趣的人进行更新。
• 美国运输审查委员会会议已经在线列出了所有论文的清单。我没有要链接的特定论文，但是关于选择模型在运输环境中的应用，有几篇委员会值得发表的论文。