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

Научно-исследовательский семинар "Количественная экономика"

2019/2020
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
3
Кредиты
Статус:
Курс по выбору
Когда читается:
2-й курс, 2-4 модуль

Программа дисциплины

Аннотация

Настоящая программа учебной дисциплины устанавливает минимальные требования к знаниям и умениям студента и определяет содержание и виды учебных занятий и отчетности. Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления подготовки 38.03.01 «Экономика», обучающихся по образовательной программе «Экономика». Настоящая дисциплина относится к циклу дисциплин проектной и исследовательской работы и блоку дисциплин, обеспечивающих бакалаврскую подготовку. Изучение данной дисциплины базируется на следующих дисциплинах: «Теория аргументации и академическое письмо», «Математический анализ», «Линейная алгебра», «Теория вероятностей и математи-ческая статистика», «Основы математических исследований», «Основы статистики и анализа данных», «Социально-экономическая статистика», «Эконометрика». Основные положения дисциплины должны быть использованы в дальнейшем при изучении дисциплин, связанных с научно-исследовательской деятельностью студентов, подготовке курсовой работы и ВКР.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Обучение применению методов экономической теории для анализа экономических ситуаций на практике
  • Знакомство с основными источниками данных и научными изданиями, используемыми в экономических исследованиях
  • Совершенствование в написании исследовательских (в частности, курсовых) работ
Результаты освоения дисциплины

Результаты освоения дисциплины

  • 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.
  • 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.
  • 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 Created with Sketch. Текущий контроль 1
  • неблокирующий Created with Sketch. Текущий контроль 2
  • неблокирующий Created with Sketch. Текущий контроль 3
  • неблокирующий Created with Sketch. Экзамен
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • Промежуточная аттестация (4 модуль)
    0.18 * Текущий контроль 1 + 0.18 * Текущий контроль 2 + 0.24 * Текущий контроль 3 + 0.4 * Экзамен
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • 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. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.37D1B9FE

Рекомендуемая дополнительная литература

  • 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
  • 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