Магистратура
2019/2020
Научно-исследовательский семинар "Анализ, моделирование и прогнозирование экономики России"
Статус:
Курс по выбору (Прикладная экономика)
Направление:
38.04.01. Экономика
Кто читает:
Департамент прикладной экономики
Где читается:
Факультет экономических наук
Когда читается:
1-й курс, 1-4 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Прогр. обучения:
Прикладная экономика
Язык:
русский
Кредиты:
10
Контактные часы:
136
Программа дисциплины
Аннотация
Научный семинар по курсу " Анализ, моделирование и прогнозирование экономики России " включает в себя 216 часов семинарских занятий и рассчитан на студентов 1 курса магистратуры В ходе семинара происходит обсуждение тем будущих магистерских диссертаций. Пререквизитов не имеется. Итоговой формой контроля является экзамен.
Планируемые результаты обучения
- выявлять научную сущность проблем в профессиональной области
- 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
- уметь вести исследовательскую деятельность, включая анализ проблем, постановку целей и задач, выделение объекта и предмета исследования, выбор способа и методов исследования, а также оценку его качества
- грамотно строить коммуникацию, исходя из целей и ситуации общения
- владеть культурой критического мышления, способен к обобщению, анализу, восприятию информации, постановке цели и выбору путей её достижения
- иметь квалифицированную точку зрения по социально-экономическим процессам в России и в мире
- различать основные течения современной экономической науки, понимает суть их противоречий и аргументов в пользу каждого из них
- свободно общаться, выражать свои мысли устно и письменно, вести дискуссию на грамотном русском и английском языках
- быть способным к постановке научно-исследовательских задачи и выявлению научной проблематики в профессиональной деятельности
- быть способным к презентации результатов аналитической и исследовательской работы
Содержание учебной дисциплины
- Студенты определяют предполагаемую тематику магистерских диссертаций и, в соответствие с выбранной тематикой, выбирают себе научного руководителя.
- По выбранной тематике на одном или нескольких семинарах каждый из студентов обозначивает круг вопросов и проблем, которые он видит и хотел бы рассмотреть в своей работе.
- Обсуждение поставленной проблематики докладчиком с аудиторией
- Выработка или определение предполагаемой методики анализа поставленных вопросов и проблем
- Написание итогового краткого эссе, отражающего достигнутые результаты в ходе работы над ВКР
Элементы контроля
- Активность на семинарских занятияхОценивается в соответствии с содержанием ПУД
- Доклад по научной статьеОценивается в соответствии с содержанием ПУД
- Выступления в качестве оппонента по докладуОценивается в соответствии с содержанием ПУД
- Доля посещенных студентом семинаровОценивается в соответствии с содержанием ПУД
Промежуточная аттестация
- Промежуточная аттестация (2 модуль)0.4 * Активность на семинарских занятиях + 0.2 * Доклад по научной статье + 0.4 * Доля посещенных студентом семинаров
- Промежуточная аттестация (4 модуль)0.4 * Активность на семинарских занятиях + 0.2 * Доклад по научной статье + 0.4 * Доля посещенных студентом семинаров
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Как организовать и представить исследовательский проект : 75 простых правил, Радаев, В. В., 2001
- Эконометрика : учеб. пособие для вузов, Айвазян, С. А., Иванова, С. С., 2010
- Эконометрика. Начальный курс : учебник для вузов, Магнус, Я. Р., Катышев, П. К., 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