• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Бакалаврская программа «Экономика»

Научно-исследовательский семинар "Математические методы анализа экономики"

2019/2020
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
8
Кредиты
Статус:
Курс по выбору
Когда читается:
4-й курс, 1-3 модуль

Преподаватели

Программа дисциплины

Аннотация

Для направления «Экономика» подготовки бакалавра дисциплина «Научно-исследовательский семинар» как таковая является обязательной, студенты выбирают конкретный семинар (в данном случае - "Математические методы анализа в экономике") из набора, предложенного в рабочем учебном плане. Изучение дисциплины «Научно-исследовательский семинар "Математические методы анализа в экономике" базируется на ранее изученных дисциплинах: • Микроэкономика (промежуточный уровень); • Макроэкономика (промежуточный уровень); • Эконометрика; • Анализ временных рядов (по выбору студентов); • Прикладная микроэкономика (по выбору студентов).
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • получение систематизированного представления о современных направлениях моделирования рынков, отраслей, поведения отдельных экономических агентов и российской экономики в целом в современной экономической науке
  • выбор предметного поля и обоснование предполагаемой темы дипломного исследования студента
  • овладение основными навыками научного поиска (работа с библиотечными базами научной периодики, знакомство с основными базами статистических данных в изучаемой области, ведущими журналами, энциклопедическими и статистическими регулярными изданиями)
  • освоение навыков презентации научного исследования, оппонирования, ведения дискуссии
Результаты освоения дисциплины

Результаты освоения дисциплины

  • знать основные направления современных методов экономико-математического моделирования, используемые методы исследований и результаты
  • уметь анализировать научные статьи, посвященные отдельным проблемам экономико-математического моделирования, готовить доклады по статьям, оппонировать докладчику, вести дискуссию
  • иметь навыки самостоятельной исследовательской работы: научного библиографического поиска, поиска данных, выбора и обоснования проблематики собственного исследования, презентации исследования на разных этапах его готовности
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Тема 2. Научный поиск в исследовательской работе: статистические базы данных.
    Занятие учит основным подходам к поиску и выбору необходимых для работы и адекватных статистических источников. Студенты получают представление об основных доступных базах статистических данных, которые могут пригодиться им в работе над дипломным исследованием. К занятию студенты готовят доклады по основным базам данных, разбирают их основные характеристики, достоинства и недостатки.
  • Тема 3. Примеры научных исследований: проблематика эконометрического макро-моделирования.
    Четыре блока занятий посвящены, соответственно, научным исследованиям в области макроэкономического моделирования, микроэкономического моделирования, вычислимых и динамических моделей общего равновесия, и применения методов машинного обучения к моделированию и прогнозированию экономических процессов. К каждому занятию ведущий данный блок преподаватель дает студентам статьи (материалы) для чтения, назначает докладчиков и оппонентов. На каждом семинаре проводится обсуждение отдельных статей. В течение этих 52 часов каждый студент должен два - три раза выступить докладчиком.
  • Тема 4. Примеры научных исследований: проблематика эконометрического микро-моделирования
    Четыре блока занятий посвящены, соответственно, научным исследованиям в области макроэкономического моделирования, микроэкономического моделирования, вычислимых и динамических моделей общего равновесия, и применения методов машинного обучения к моделированию и прогнозированию экономических процессов. К каждому занятию ведущий данный блок преподаватель дает студентам статьи (материалы) для чтения, назначает докладчиков и оппонентов. На каждом семинаре проводится обсуждение отдельных статей. В течение этих 52 часов каждый студент должен два - три раза выступить докладчиком.
  • Тема 5. Примеры научных исследований: проблематика DSGE моделирования
    Четыре блока занятий посвящены, соответственно, научным исследованиям в области макроэкономического моделирования, микроэкономического моделирования, вычислимых и динамических моделей общего равновесия, и применения методов машинного обучения к моделированию и прогнозированию экономических процессов. К каждому занятию ведущий данный блок преподаватель дает студентам статьи (материалы) для чтения, назначает докладчиков и оппонентов. На каждом семинаре проводится обсуждение отдельных статей. В течение этих 52 часов каждый студент должен два - три раза выступить докладчиком.
  • Тема 6. Примеры научных исследований: применение методов машинного обучения
    Четыре блока занятий посвящены, соответственно, научным исследованиям в области макроэкономического моделирования, микроэкономического моделирования, вычислимых и динамических моделей общего равновесия, и применения методов машинного обучения к моделированию и прогнозированию экономических процессов. К каждому занятию ведущий данный блок преподаватель дает студентам статьи (материалы) для чтения, назначает докладчиков и оппонентов. На каждом семинаре проводится обсуждение отдельных статей. В течение этих 52 часов каждый студент должен два - три раза выступить докладчиком.
  • Тема 7. Методические вопросы подготовки, написания и презентации дипломного исследования бакалавра.
    Преподаватель знакомит студентов с основными содержательными и формальными требованиями к дипломному исследованию бакалавра. Особое внимание уделяется вопросам построения эффективной презентации, на отдельных примерах разбираются типичные ошибки. Студентам предлагаются самостоятельные задания: из небольших текстовых фрагментов сделать 1-2 слайда.
  • Тема 8. Дипломные исследования студентов: презентации и обсуждения.
    Занятия 3-го модуля целиком посвящены дипломным исследованиям студентов. В течение модуля каждый студент должен сделать доклад с презентацией своей исследовательской работы и выступить оппонентом по докладу другого студента. На занятиях студенты учатся отвечать на вопросы аудитории, вести дискуссию, объяснять свою точку зрения. Докладчики получают комментарии и предложения по своим исследованиям. В конце НИС студент готовит итоговое краткое эссе, отражающее достигнутые результаты в ходе работы над ВКР.
  • Тема 1. Знакомство с основными направлениями экономико-математического моделирования рынков и поведения экономических агентов в современной экономической науке.
    Первые восемь аудиторных часов курса посвящены знакомству студентов с основными современными направлениями экономико-математического моделирования рынков и поведения экономических агентов. На занятиях проводятся представления преподавателей семинара. Студенты получают представление о предметном поле анализа прикладной макро- и микроэкономики, а также эконометрики, о той научной проблематике, которая предлагается им в качестве возможного направления дипломного исследования, они знакомятся с преподавателями, могут задать вопросы, сравнить предлагаемую тематику дипломных работ и сделать выбор собственной темы.
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Активность на семинарских занятиях
    полный балл дается за не менее чем три выступления с сообщениями
  • неблокирующий Доля посещенных студентом семинаров
  • неблокирующий Финальное эссе
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • Промежуточная аттестация (3 модуль)
    0.4 * Активность на семинарских занятиях + 0.4 * Доля посещенных студентом семинаров + 0.2 * Финальное эссе
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Как организовать и представить исследовательский проект : 75 простых правил, Радаев В. В., 2001

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Chen, L.-Y., Oparina, E., Powdthavee, N., & Srisuma, S. (2019). Have Econometric Analyses of Happiness Data Been Futile? A Simple Truth About Happiness Scales. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsarx&AN=edsarx.1902.07696
  • Müller, O., Fay, M., & vom Brocke, J. (2018). The Effect of Big Data and Analytics on Firm Performance: An Econometric Analysis Considering Industry Characteristics. Journal of Management Information Systems, 35(2), 488–509. https://doi.org/10.1080/07421222.2018.1451955