Research Seminar "Quantitative Economics"

2018/2019

Academic Year

RUS

Instruction in Russian

3

ECTS credits

Delivered at:

Department of Economics

Course type:

Elective course

When:

2 year, 2-4 module

Instructors

Krasilnikov, Alexander

Купера Александра Валерьевна

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

• 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

• 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

• 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

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

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

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