• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Бакалавриат 2018/2019

Научно-исследовательский семинар "Количественная экономика"

Статус: Курс по выбору (Экономика)
Направление: 38.03.01. Экономика
Когда читается: 2-й курс, 2-4 модуль
Формат изучения: без онлайн-курса
Язык: русский
Кредиты: 3
Контактные часы: 36

Программа дисциплины

Аннотация

Настоящая дисциплина относится к циклу проектной и исследовательской работы и блоку дисциплин, обеспечивающих бакалаврскую подготовку. Является дисциплиной по выбору. Навыки, знания, умения и компетенции, приобретаемые в рамках НИС "Экономика и математика", должны быть использованы в дальнейшем при выполнении работ, связанных с научно-исследовательской деятельностью студентов, подготовкой курсовых работ и ВКР. Изучение данной дисциплины базируется на следующих дисциплинах: • вводный научно-исследовательский семинар • математический анализ • основы анализа данных • эконометрика • микро- и макроэкономика
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Получение студентами знаний об особенностях выполнения научного исследования по экономике и основных этапах самостоятельного научного исследования.
  • Получение студентами знаний об использовании количественных методов анализа данных, их применению в исследовательских работах.
  • Формирование у студентов знаний о структуре, принципах, выборе методов научного исследования и их последующего представления.
  • Совершенствование в подготовке текст научного исследования.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Способен учиться, приобретать новые знания, умения, в том числе в области, отличной от профессиональной
  • Способен работать с информацией: находить, оценивать и использовать информацию из различных источников, необходимую для решения научных и профессиональных задач (в том числе на основе системного подхода)
  • Способен сформулировать и обосновать собственную точку зрения по социально-экономическим процессам в России и в мире
  • Способен осуществлять сбор, анализ и обработку статистических данных, информации, научно-аналитических материалов, необходимых для решения поставленных экономических задач
  • Способен подготовить информационный обзор и/или аналитический отчёт, используя отечественные и зарубежные источники информации
  • Способен организовать деятельность малой группы, созданной для реализации конкретного экономического проекта
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Введение
    Почему научно-исследовательская деятельность важна для студентов, даже если они не планируют заниматься наукой? Требования, предъявляемые к НИР бакалавров ВШЭ. Академическая честность и научная этика. Плагиат и некорректное перефразирование. Воспроизводимость исследований.
  • Введение. Теоретические основы исследовательской работы
    Научно-исследовательская работа студентов, ее виды, содержание, форма представления результатов. Основные требования, предъявляемые к научно-исследовательской работе бакалавра ВШЭ.
  • Исследовательский вопрос
    Как выбрать тему исследований и сформулировать исследовательский вопрос? Поста-новка задач и выдвижение гипотез. Принцип фальсифицируемости. Исследовательский вопрос в качественных и количественных исследованиях. Форму-лировка исследовательского вопроса как итерационный процесс. Критерии FINER и PICOT.
  • Основные этапы научного исследования, литература, источники данных
    Выбор и актуальность темы исследования. Постановка задач. Выдвижение гипотез. Об-зор литературы. Электронная библиотека Вышки. Взаимосвязь информационной базы и применяемых методов исследования, выявление специфики исследовательской базы на различных рынках. Базы данных научного цитирования и работа с журнальными базами. Статистические службы, центральные банки и международные организации как источники данных.
  • Поиск научной литературы
    Стратегии поиска релевантной литературы. Ключевые слова. JEL коды. Метод снежного шара. Поиск по списку литературы «вверх» и «вниз». Иерархия и специализация научных журналов по экономике в России и мире. Электронная библиотека Вышки. База данных научного цитирования ISI Web of Science. Работа с Google Scholar. Работа с журнальными базами: JSTOR, Science Direct и другие. Directory of Open Access Journals. Препринты.
  • Написание обзора литературы
    Стратегии организации обзора литературы. Хронологический, тематический, методологический порядок. Описание текущей ситуации, истории, методов и стандартов. Непрямые цитаты. Корректное и некорректное перефразирование. Критический анализ литературы. Библиографические менеджеры (Mendeley, EndNote, Zotero) и настройка их взаимодействия с LaTeX.
  • Поиск данных
    Статистические службы, центральные банки и международные организации как источ-ники данных. Система ЕМИСС и сайт Росстата. Источники данных индивидуального уровня, RLMS. NBER как источник данных. Источники пространственных данных. Парсинг данных, инструменты парсинга.
  • Подготовка данных
    Импорт данных в R и Stata. Подготовка данных в R и Stata. Понятие «tidy dataset». Subsetting, reshaping, combining данных. Манипулирование string variables.
  • Описательные статистики и визуализация данных
    Центральные тенденции, меры разброса, skewness и kurtosis в R и Stata. Описательные статистики панельных данных. Основные виды графиков (histograms, dotplots, box plots, scatterplots, bar charts, pie charts), их построение базовыми средствами Stata и R. Визуализация в R: ggplot2, plotly, cowplot.
  • Исследовательские методы
    Взаимосвязь исследовательского вопроса и используемых методов. Взаимосвязь теории и эмпирики. Ассоциация и каузальность. Внутренняя и внешняя валидность. Экспериментальные и квазиэкспериментальные методы. Естественные эксперименты. Разрывной дизайн. Метод разности разностей.
  • Написание и оформление текста (research report, academic paper, academic conference presentation)
    Особенности академических текстов. Структура, организация, message, аргументация, целевая аудитория. (Само)редактирование. Использование «сильных» глаголов. «Псевдонаучный» стиль. Издательская система LaTeX. Взаимодействие LaTeX с R и Stata, R Markdown. Инструменты совместной работы.
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Экзамен
  • неблокирующий презентация исследовательского вопроса
  • неблокирующий презентация обзора литературы по теме исследования
  • неблокирующий презентация исследовательской статьи
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • Промежуточная аттестация (4 модуль)
    0.18 * презентация исследовательского вопроса + 0.24 * презентация исследовательской статьи + 0.18 * презентация обзора литературы по теме исследования + 0.4 * Экзамен
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Constrained Optimization Approaches to Estimation of Structural Models:Comment. (2016). Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.DB9A9AAB
  • Eric French, & John Bailey Jones. (2010). The Effects of Health Insurance and Self-Insurance on Retirement Behavior. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.729DDA94
  • Hotz, V. J., & Miller, R. A. (1993). Conditional Choice Probabilities and the Estimation of Dynamic Models. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.EFA9C6F9
  • Rust, J. (1987). Optimal Replacement of GMC Bus Engines: An Empirical Model of Harold Zurcher. Econometrica, (5), 999. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsrep&AN=edsrep.a.ecm.emetrp.v55y1987i5p999.1033
  • Victor Aguirregabiria, & Pedro Mira. (2002). Swapping the Nested Fixed Point Algorithm: A Class of Estimators for Discrete Markov Decision Models. Econometrica, (4), 1519. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsrep&AN=edsrep.a.ecm.emetrp.v70y2002i4p1519.1543
  • Victor Aguirregabiria, & Pedro Mira. (2002). Swapping the Nested Fixed Point Algorithm: A Class of Estimators for Discrete Markov Decision Models. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.37D1B9FE

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Carroll, C. D. (2006). The method of endogenous gridpoints for solving dynamic stochastic optimization problems. Economics Letters, (3), 312. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsrep&AN=edsrep.a.eee.ecolet.v91y2006i3p312.320
  • Christopher D. Carroll, Wouter Den Haan, Michael Haliassos, Albert Marcet, Dimitri Mavridis, Michael Reiter, … John Rust. (2005). 2006): “The Method of Endogenous Gridpoints for Solving Dynamic Stochastic Optimization Problems,” Economics Letters, Forthcoming. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.6C04B3DE
  • Eric French, & John Bailey Jones. (2011). The Effects of Health Insurance and Self‐Insurance on Retirement Behavior. Econometrica, (3), 693. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsrep&AN=edsrep.a.ecm.emetrp.v79y2011i3p693.732
  • McFadden, D. (1989). A Method of Simulated Moments for Estimation of Discrete Response Models without Numerical Integration. Econometrica, (5), 995. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsrep&AN=edsrep.a.ecm.emetrp.v57y1989i5p995.1026