Methodological Research Seminar

2020/2021

Academic Year

RUS

Instruction in Russian

3

ECTS credits

Delivered by:

Department of Applied Economics

Type:

Compulsory course

When:

4 year, 2 module

Instructor Instructors

Volodin, Sergey

Voskoboynikov, Ilya

Galanova, Alexandra

Dyachkova, Natalia

Karpov, Alexander V.

Kurochkin, Sergey V.

Lazareva, Olga

Malyshev, Pavel

Mikova, Evgenia

Stolyarov, Andrey I.

Tabakh, Anton V.

Fedorova, Elena

Cherkasova, Viсtoria A.

Yudkevich, Maria M.

Программа дисциплины

Аннотация

Для студентов 4-го курса ОП «Экономика» дисциплина «Методологический научно- исследовательский семинар» проходит в первом модуле и является обязательной. Целями освоения дисциплины являются: • выбор предметного поля и обоснование предполагаемой темы ВКР 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.

Цель освоения дисциплины

• Целью методологического научного семинара для студентов бакалавриата четвертого курса по направлению «Экономика» является формирование профессиональных исследовательских, аналитических и консультационных компетенций для написания научных работ высокого уровня в области корпоративных финансов, финансовых рынков и финансовых институтов (включая инвестиционные фонды), банковского дела, риск-менеджмента, страхования, а также бухгалтерского учета и анализа корпоративной финансовой отчетности.Для достижения данной цели нужно решить ряд подзадач: формирование у студентов навыков исследований; развитие навыков построения исследований и формулирования гипотез исследования; выработка у студентов бакалавриата умений и практических навыков по работе с различными электронными библиотечными ресурсами и библиографическими менеджерами (Mendeley и Zotero); формирование у студентов бакалавриата способности составления качественного литературного обзора, систематизации и критического анализа научной литературы; знакомство с общими принципами работы и базовыми функциями терминала Bloomberg: поиск ценных бумаг, анализ ключевых финансовых показателей компаний и структуры владения акциями, состав фондовых индексов, расчет суммы сделки с облигациями, макроэкономические индикаторы, сортировка новостей, построение ценовых графиков, основы импорта текущих и исторических данных из системы Bloomberg в MS Excel; выработка у студентов бакалавриата практических навыков по работе с различными базами данных (Refinitiv Eikon, Ruslana, Zephyr, Спарк),умений собирать и представлять различные виды данных (панельные, временные и т.д.); применение современного математического инструментария для решения финансово- экономических задач; использование современного программного обеспечения для решения задач корпоративных финансов, банковского дела, риск-менеджмента и финансовых рынков и институтов; самостоятельное осуществление исследовательской работы студентами.

Планируемые результаты обучения

• умение выбрать актуальную тему для исследования; структурировать свое исследование, в том числе с целью дальнейшей публикации
• умение выделить и определить научную новизну исследования
• умение подготовить презентацию для защиты
• умение находить литературу по запросу в электронных базах данных научного цитирования через различные критерии поиска
• умение проверять достоверность и идентифицировать качественные первоисточники
• умение подготовить обзор литературы, демонстрирующий навыки работы с библиотечными ресурсами, обобщения и критического анализа опубликованных научных исследований
• умение пользоваться основными функциями библиографических менеджеров Mendeley и Zotero
• понимание основных принципов работы в терминале Bloomberg и знание базовых функций
• умение самостоятельно находить необходимые функции, ценные бумаги, отчетность компании и поля данных в соответствии с поставленной исследовательской задачей
• умение грамотно структурировать и представлять полученные данные в соответствии с исследовательским запросом
• освоение и закрепление навыков работы с различными терминалами баз данных, знание о базовых функциях и поиске данных в различных базах данных (Refinitiv Eikon, Ruslana, Zephyr, Спарк)
• умение находить и оформлять статистические данные, в том числе умение собирать и формировать выборку по временным и панельным рядам данных, собирать и представлять данные для событийно-вероятностного анализа
• умение подготовить релевантную базу данных для проведения вычислительного эксперимента в целях подготовки курсовой работы или выпускной квалификационной работы
• умение самостоятельно подобрать релевантную методологию исследования в соответствии с поставленной научной задачей
• умение выбрать статистический пакет для реализации адекватной методологии
• умение интерпретировать полученные результаты с экономической точки зрения

Содержание учебной дисциплины

• Тема 1. Ключевые аспекты структуры исследовательского проекта.
  Актуальные направления исследований в рамках специализации. Рекомендации по написанию ВКР. Научная новизна исследования. Особенности представления результатов - ошибки в презентациях. Постановка гипотез. Обязательные содержательные части текста. Описание работ, на которые ссылается автор. Оформление текста. Оформление ссылок, сносок, таблиц, рисунков, приложений, формул, списка литературы.
• Тема 2. Подходы к систематизации релевантных источников. Работа с библиотечными ресурсами (Elsevier, РИНЦ, Springer, EBSCO и т.д.) и библиографическими менеджерами (Mendeley и Zotero)
  Электронный каталог библиотеки, оформление удалённого доступа к электронным ресурсам. Сервис поиска полного текста статьи по всей электронной подписке Full Text Finder. Поиск первоисточников через основные критерии поиска (ключевые слова или словосочетания, по названиям журналов, авторам, аннотациям и т.д.) в поисковых сервисах Elsevier, РИНЦ, Springer, EBSCO, Google Scholar и т.д. Ведущие базы научного цитирования Web of Science и Scopus, проверка статей на вхождение в ведущие базы цитирования и определение квартиля, умение классифицировать и определять качественный/некачественный первоисточник. Обзор литературы по теме исследования, обобщение направлений исследования в рамках выбранной тематики, упорядочивание и систематизация, мета-анализ. Составление обзора литературы: практические рекомендации. Работа с библиографическими менеджерами (установка программ, знакомство с основными функциями, практические упражнения).
• Тема 3. Работа с базами данных (Bloomberg, RefinitivEikon, Ruslana, Zephyr, Спарк, базы данных Банка России). Сбор и представление данных
  Вводная часть: общие принципы работы с базами данных: · что такое база данных и для каких целей ее удобно использовать; · вход в систему и создание личной учетной записи (при необходимости); Основная часть: поиск и первичный анализ финансовой информации: · как формировать запрос в различных базах данных, уметь сопоставлять результаты, выгруженные из различных баз данных, объем данных (выборка) и их представление, умение собирать исторические (накопленные) значения, строить тренд по ряду данных; · находить данные по отчетности компаний и банков, котировкам акций, индексом бирж и макроэкономическим показателям Заключительная часть: поиск и оформление базы данных, первичный анализ выборки: получать данные в виде панели и временных рядов; получать описательные (дескриптивные) статистики и делать визуальный анализ по собранной выборке (выгруженным данным); · возможности очистки данных (если это необходимо), проблема пропуска данных и методы устранения (bootstraping, jackknife, resampling).
• Тема 4. Методология исследования для панельных данных в корпоративных финансах на примере данных по отчетности компаний
  Основные понятия моделей бинарного выбора, применение моделей бинарного выбора и методов машинного обучения на примере исследований по банкротству компаний. Текстовый анализ и его применение в финансах, алгоритм оценки тональности текстов на английском и русском языках. Использование текстового анализа для оценки уровня раскрытия информации по корпоративной социальной ответственности. Особенности применения панельной регрессии для данных по финансовой отчетности компаний. Виды программных пакетов.
• Тема 5. Методология исследования для временных рядов на примере котировок акций
  Основные модели временных рядов и их применение в финансах. VAR модели и импульсные отклики, GARCH моделирование, тесты на причинность. Разложение на моды, построение копул. Все модели демонстрируются на примерах, связанных с котировками акций крупных корпораций.

Элементы контроля

• Текущая работа на семинарах (НИС) - посещение занятий, выступление и участие в дискуссиях
• База данных
• Методология
• Презентация-разбор статьи из журнала уровня q1 Scopus
• Реферат
• Презентация реферата

Промежуточная аттестация

• Промежуточная аттестация (2 модуль)
  0.3 * Презентация реферата + 0.4 * Реферат + 0.3 * Текущая работа на семинарах (НИС) - посещение занятий, выступление и участие в дискуссиях

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Методология финансовых исследований : учебное пособие, Федорова, Е. А., 2017

Рекомендуемая дополнительная литература

• Cherkasova Victoria, & Zakharova Evgeniya. (2016). Suboptimal investments and M&A deals in emerging capital markets. Ekonomski Anali, (208), 93. https://doi.org/10.2298/EKA1608093C