Research Seminar "Research Methods in Corporate Finance"

2024/2025

Academic Year

RUS

Instruction in Russian

6

ECTS credits

Delivered at:

Master's Programmes Curriculum Support

Course type:

Compulsory course

When:

1 year, 2, 3 module

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

Промежуточная аттестация

• 2024/2025 3rd module
  0.4 * Презентация по методам event study + 0.3 * Презентация по текстовому анализу + 0.3 * Презентация по эконометрическим методам

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• 9781491962992 - Bengfort, Benjamin; Bilbro, Rebecca; Ojeda, Tony - Applied Text Analysis with Python : Enabling Language-Aware Data Products with Machine Learning - 2018 - O'Reilly Media - https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=nlebk&AN=1827695 - nlebk - 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

Авторы

• Макеева Елена Юрьевна
• Кривцова Екатерина Андреевна