Магистратура
2023/2024
Научно-исследовательский семинар "Методы исследований в корпоративных финансах"
Статус:
Курс обязательный (Корпоративные финансы)
Направление:
38.04.08. Финансы и кредит
Где читается:
Факультет экономических наук
Когда читается:
1-й курс, 2, 3 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Охват аудитории:
для своего кампуса
Прогр. обучения:
Корпоративные финансы
Язык:
русский
Кредиты:
6
Контактные часы:
56
Программа дисциплины
Аннотация
Данная дисциплина обеспечивает подготовку к проведению научных исследований и является основой для профессиональной ориентации студентов при подготовке магистерской диссертации. Дисциплина включает в себя: подготовку обзоров литературы, работу с базами данных, формирование исследовательских вопросов и освоение методологических основ проведения научных исследований
Цель освоения дисциплины
- Цель научно-исследовательского семинара - познакомить с методами проведения научных исследований в области корпоративных финансов
Планируемые результаты обучения
- уметь использовать полнотекстовый поиск
- Cтуденты научатся запускать парсер текстовых и количественных данных и формировать первичный текстовый корпус и сводные таблицы количественных данных.
- Уметь отбирать академическую литературу по тематическим блокам
- Уметь применять регрессионные модели для исследования корпоративных практик
Содержание учебной дисциплины
- Метод событийного анализа
- Использование регрессионного анализа в исследованиях корпоративных политик
- Использование текстового анализа в исследованиях корпоративных политик
Элементы контроля
- Презентация по методам event study
- Презентация по эконометрическим методам
- Презентация по текстовому анализу
- Презентация исследования
Промежуточная аттестация
- 2023/2024 3rd module0.4 * Презентация по методам event study + 0.3 * Презентация по текстовому анализу + 0.3 * Презентация по эконометрическим методам
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Bengfort, B., Bilbro, R., & Ojeda, T. (2018). Applied Text Analysis with Python : Enabling Language-Aware Data Products with Machine Learning. Beijing: O’Reilly Media. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=nlebk&AN=1827695
- Bhavsar, K., Kumar, N., & Dangeti, P. (2017). Natural Language Processing with Python Cookbook : Over 60 Recipes to Implement Text Analytics Solutions Using Deep Learning Principles. Packt Publishing.
- Commentary for academic writing for graduate students : essential tasks and skills, Swales, J. M., 2020
- Contemporary academic writing. A comprehensive course for students in higher education : Course book, Sowton, C., 2016
- Dipanjan Sarkar. (2019). Text Analytics with Python : A Practitioner’s Guide to Natural Language Processing: Vol. Second edition. Apress.
- Galina Besstremyannaya, & Sergei Golovan. (2019). Physician’s altruism in incentive contracts: Medicare’s quality race. CINCH Working Paper Series. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsrep&AN=edsrep.p.duh.wpaper.1903
- How to write a lot : a practical guide to productive academic writing, Silvia, P. J., 2019
- Mehler, A., & Köhler, R. (2007). Aspects of Automatic Text Analysis. Springer.
- Schmidheiny, K., & Siegloch, S. (2019). On Event Study Designs and Distributed-Lag Models: Equivalence, Generalization and Practical Implications.
- Text analysis in R. (2017). Communication Methods and Measures, 11(4), 245–265. https://doi.org/10.1080/19312458.2017.1387238
Рекомендуемая дополнительная литература
- Corrado, C. J., & Zivney, T. L. (1992). The Specification and Power of the Sign Test in Event Study Hypothesis Tests Using Daily Stock Returns. Journal of Financial & Quantitative Analysis, 27(3), 465–478. https://doi.org/10.2307/2331331
- How to fix your academic writing trouble : a practical guide, Mewburn, I., 2019