Практикум по прикладным экономическим исследованиям

Правительство Российской Федерации
Федеральное государственное автономное образовательное
учреждение высшего профессионального образования
"Национальный исследовательский университет
"Высшая школа экономики"
Факультет экономики
Программа дисциплины
Практикум по прикладным экономическим исследованиям
для направления 080100.62 Экономика
подготовки бакалавра
Авторы программы:
Кашакбаев А.М., преподаватель azamatmk@gmail.com
Гаспарян О.Т., преподаватель ogasparyan@hse.ru
Стукал Д.К., к.полит.н., PhD Student NYU, Department of Politics denis.stukal@nyu.edu
Одобрена на заседании департамента Экономики и Финансов
«_____» _________ 2015г
Руководитель департамента __ ___ __________________ Е.А. Шакина
Утверждена академическим советом образовательной программы Экономика
НИУ ВШЭ - Пермь «_____» __________ 2015г
Председатель ________________________ А.М. Емельянов
Пермь, 2015
"Национальный исследовательский университет " Высшая школа экономики"
Программа «Практикума по прикладным экономическим исследованиям»
для направления 080100.62 Экономика подготовки бакалавра
Настоящая программа не может быть использована другими подразделениями
университета и другими вузами без разрешения кафедры-разработчика программы.
2
"Национальный исследовательский университет " Высшая школа экономики"
Программа «Практикума по прикладным экономическим исследованиям»
для направления 080100.62 Экономика подготовки бакалавра
1. Область применения и нормативные ссылки
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 080100.62 Экономика, изучающих
дисциплину «Практикум по прикладным экономическим исследованиям».
Программа разработана в соответствии с:
 Образовательным стандартом НИУ-ВШЭ по направлению подготовки 080100.62
Экономика от 02.07.2010 г., протокол № 15;
 Рабочим учебным планом университета по направлению подготовки 080100.62
Экономика, утвержденным в июне 2015 г.
2. Цели освоения дисциплины
1 часть курса:
Реклама является неотъемлемой частью экономической активности фирм. Мировые
расходы на рекламу превышают ВВП некоторых стран и с каждым годом затраты на
рекламную деятельность растут. Реклама влияет на поведение фирм в отрасли, поведение
потребителей, рыночную власть и барьеры входа.
Данный курс знакомит студентов с экономической теорией рекламы и анализирует
результаты исследований, посвященных экономике рекламы. Базой для изучения курса
является знание Микроэкономики и Теории отраслевых рынков. Целью курса является
формализация накопленного знания в области экономики рекламы и умение анализировать
эффекты рекламы в отношении поведения экономических агентов и общественного
благосостояния. Студентам будут предложены теоретические модели, объясняющие, каким
образом фирмы определяют свои рекламные стратегии и эмпирические исследования в
области экономики рекламы.
2 часть курса:
Цель освоения дисциплины «Избранные главы анализа данных: причинность и
пространственное моделирование» – овладеть знаниями в области количественного анализа
причинности, необходимыми для освоения продвинутых методов анализа данных в
социальных науках.
В соответствии с поставленной целью, курс решает следующие задачи:
1. формирование у студентов углубленных знаний о различных подходах к определению
причинности
2. освоение основных статистических моделей и методов анализа причинности,
отражающих различные социально-экономические и политические процессы и
явления;
3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения
дисциплины.
В результате изучения курса студент должен:
 Знать основные особенности теории рекламы и основные модели, методы
количественного анализа причинности в рамках данной программы
 Уметь анализировать исследования, посвященные экономике рекламы и применять
изученные в рамках дисциплины методы анализа данных к решению содержательных
социально-экономических и политологических задач
3
"Национальный исследовательский университет " Высшая школа экономики"
Программа «Практикума по прикладным экономическим исследованиям»
для направления 080100.62 Экономика подготовки бакалавра

Иметь навыки проведения экономического исследования и навыки самостоятельной
работы
В результате освоения дисциплины студент осваивает следующие компетенции:
Компетенция
Код по
ФГОС/
НИУ
Готов использовать основные ОНК-1
законы научных дисциплин в
профессиональной
деятельности, применять
методы математического
анализа и моделирования,
теоретического и
экспериментального
исследования в экономике
Готов
к
организационно- ИК-3
управленческой
работе
с
малыми коллективами
Готов работать с информацией ИК-4
из различных источников
Дескрипторы – основные
признаки освоения
(показатели достижения
результата)
Демонстрирует навыки
решения практических
задач
Формы и методы
обучения,
способствующие
формированию и
развитию
компетенции
Решение
практических
задач
демонстрирует
умение Домашние
организовать
работу
в задания
для
малых группах
работы в минигруппах.
Анализирует
Презентация по
дополнительную
статье
литературу, самостоятельно
подбирает научные статьи
по необходимому для
анализа вопросу
Способен
анализировать СЛК–4
социально-значимые проблемы
и процессы, происходящие в
обществе, и прогнозировать
возможное их развитие в
будущем
Готов к кооперации с
СЛК-7
коллегами, работе в коллективе
Имеет навыки логичного и Выступления на
аргументированного
семинарах
изложения своих знаний
Демонстрирует
умение
работать
в
команде,
выполняя доклад в минигруппах 2-3 человека
Выступления на
семинарах,
обсуждение
научных статей
Способен собрать и
проанализировать исходные
данные, необходимые для
расчета экономических и
социально-экономических
показателей, характеризующих
деятельность хозяйствующих
субъектов
Имеет навыки решения
практических задач
Решение
типовых задач;
обсуждение
научных статей
ПК-1
2
"Национальный исследовательский университет " Высшая школа экономики"
Программа «Практикума по прикладным экономическим исследованиям»
для направления 080100.62 Экономика подготовки бакалавра
Компетенция
Код по
ФГОС/
НИУ
способен
выбрать ПК-5
инструментальные средства для
обработки
экономических
данных в соответствии с
поставленной
задачей,
проанализировать результаты
расчетов
и
обосновать
полученные выводы;
способен, используя
ПК-9
отечественные и зарубежные
источники информации,
собрать необходимые данные
проанализировать их и
подготовить информационный
обзор и/или аналитический
отчет;
способен организовать
ПК-11
деятельность малой группы,
созданной для реализации
конкретного экономического
проекта
Дескрипторы – основные
признаки освоения
(показатели достижения
результата)
Формы и методы
обучения,
способствующие
формированию и
развитию
компетенции
способен
рассчитать Решение
необходимые
показатели типовых задач
для проведения анализа,
интерпретировать
полученные
результаты,
доказать свою точку зрения
может найти информацию в Подготовка
иностранных источниках и презентации
в
проанализировать ее
малых группах
демонстрирует
умение Подготовка
организовать
работу
в презентации
в
малых группах
малых группах
4. Место дисциплины в структуре образовательной программы
Настоящая дисциплина относится к профессиональному циклу дисциплин.
Для направления 080100.62 «Экономика» подготовки бакалавра дисциплина
«Практикум по прикладным экономическим исследованиям»
является обязательной
дисциплиной.
Изучение дисциплины «Практикум по прикладным экономическим исследованиям»
базируется на следующих дисциплинах:
 «Микроэкономика»
 «Теория вероятностей и математическая статистика»
 «Теория отраслевых рынков»;
 «Эконометрика»
Для освоения учебной дисциплины, студенты должны владеть следующими знаниями и
компетенциями:
 знать основные модели микроэкономики,
 знать основные положения математической статистики и теории вероятностей
Основные положения дисциплины должны быть использованы в дальнейшем при
изучении следующих дисциплин:
 Научно-исследовательский семинар «Корпоративные финансы»
3
"Национальный исследовательский университет " Высшая школа экономики"
Программа «Практикума по прикладным экономическим исследованиям»
для направления 080100.62 Экономика подготовки бакалавра
 Научно-исследовательский семинар «Эмпирическая экономика»
 Написание выпускной квалификационной работы
5. Тематический план учебной дисциплины
Аудиторные часы
Всего
часов
Лекции
Семина
ры
Самост
оятель
ная
работа
12
28
14
20
6
2
2
2
6
2
6
2
2
10
20
10
12
4
Информативная реклама на рынке
неоднородного товара. Модель
Гроссмана-Шапиро. Модель Фридмана
6
2
4
Убеждающая реклама на рынке
неоднородного товара
Реклама как сигнал качества
5
Решение задач
6
ИТОГО:
2 часть курса
1
Введение в каузальный анализ:
потенциальные исходы, рандомизация
и анализ не экспериментальных
данных
2
Измерение эффекта воздействия при
отсутствии рандомизации:
взвешивание методом регрессии.
Смещение оценок эффекта
воздействия
3
Измерение эффекта воздействия при
отсутствии рандомизации:
взвешивание методом мэтчинга
4
Измерение эффекта воздействия в
квази-экспериментальных условиях:
инструментальные переменные
5
Измерение эффекта воздействия в
квази-экспериментальных условиях:
метод разрывной регрессии
6
Введение в пространственный анализ.
Понятие и модели пространственной
взаимосвязи. Диагностирование
пространственной взаимосвязи
6
2
4
10
4
88
2
№
Название раздела
1 часть курса
Введение в экономику рекламы
1.
Виды рекламы
2.
Реклама в монополии
3.
Реклама в олигополии
4.
Информативная реклама на рынке
4.1
однородного товара. Модель Батерса
4.2
4.3
4
14
2
4
16
6
58
10
2
2
6
12
2
2
8
14
4
2
8
12
2
2
8
12
2
2
8
12
2
2
8
"Национальный исследовательский университет " Высшая школа экономики"
Программа «Практикума по прикладным экономическим исследованиям»
для направления 080100.62 Экономика подготовки бакалавра
ИТОГО:
72
14
12
46
6. Формы контроля знаний студентов
Тип
контроля
Текущий
Текущий
Форма
контроля
Контрольная
работа
Домашняя
контрольная
работа
Итоговый Экзамен
1
*
4 курс
3
*
2
*
*
*
Департамент
Параметры **
Департамент
экономики и
финансов
Департамент
экономики и
финансов
Департамент
экономики и
финансов
письменная работа 80
минут
4
Презентация статьи в
мини-группах
письменная работа
60 мин.
6.1 Критерии оценки знаний, навыков
Студент должен уметь воспроизводить, анализировать информацию, логически верно,
аргументировано и ясно строить письменную речь. Основными критериями оценки работы
на семинаре служат активное участие в дискуссиях, докладах, групповых работах,
посещение, выполнение домашних заданий. Оценки по всем формам текущего контроля
выставляются по 10-ти балльной шкале.
6.2 Порядок формирования оценок по дисциплине
Преподаватель оценивает работу студентов на семинарских занятиях: регулярность
посещения занятий, подготовка к занятиям (работа с литературой), активность участия в
дискуссиях. Оценки за работу на семинарских занятиях преподаватель выставляет в рабочую
ведомость. Оценка по 10-ти балльной шкале за работу на семинарских занятиях
определяется перед итоговым контролем и называется - Оаудиторная.
Формулы расчета оценок:
1 часть курса:
Накопленная оценка за текущий контроль учитывает результаты студента по
текущему контролю следующим образом:
Онакопленная= 1*Отекущий + 0*Оаудиторная
где
Отекущий рассчитывается как взвешенная сумма всех форм текущего контроля,
предусмотренных в РУП:
Отекущий = n1·Ок/р + n2·О д/р,
при этом n1 = 0.6, n2 = 0.4 .
Способ округления накопленной оценки текущего контроля: арифметический.
Экзамен не проводится, результирующая оценка за дисциплину рассчитывается
следующим образом
Орезультирующая = Онакопленная .
5
"Национальный исследовательский университет " Высшая школа экономики"
Программа «Практикума по прикладным экономическим исследованиям»
для направления 080100.62 Экономика подготовки бакалавра
2 часть курса:
Накопленная оценка за текущий контроль учитывает результаты студента по
текущему контролю следующим образом:
Онакопленная= 0,3*Отекущий + 0,7*Оаудиторная
где
Отекущий рассчитывается как взвешенная сумма всех форм текущего контроля,
предусмотренных в РУП:
Отекущий = n1·Ок/р р,
при этом n1 = 1 .
Способ округления накопленной оценки текущего контроля: арифметический.
Результирующая оценка за дисциплину рассчитывается следующим образом
Орезультирующая = 0.6* Онакопленная + 0.4*·Оэкз
Способ округления накопленной оценки промежуточного (итогового) контроля в
форме зачета: арифметический.
В диплом выставляется результирующая оценка по учебной дисциплине, которая
формируется равной среднему арифметическому результирующей оценки 1-ой части курса и
2-ой части курса.
7. Содержание дисциплины
1 часть курса:
Тема 1. Введение в экономику рекламы
Мировой рынок рекламы. Определение рекламы с точки зрения экономической теории и
маркетинга. История рекламы. Эволюция экономической теории рекламы. Три основных
вида рекламы.
Количество часов аудиторной работы: 2 часа.
Общий объем самостоятельной работы: 6 часов
Распределение самостоятельной работы для разных видов подготовки студента: для
проработки материала лекций и подготовки к семинарам – 4 часа, для самостоятельного
изучения отдельных вопросов 2 часа.
Тема 2. Виды рекламы
Убеждающая реклама: Braithwaite, Chamberlin, Robinson, Kaldor. Информативная реклама:
Ozga, Stigler, Telser, Nelson. Комплементарная реклама: Becker, Stigler, Murphy.
Литература:
1. Braithwaite, D. (1928). “The economic effects of advertisement”. Economic Journal 38, 16–
37.
2. Chamberlin, E. (1933). The Theory of Monopolistic Competition. Harvard Univ. Press,
Cambridge, MA.
6
"Национальный исследовательский университет " Высшая школа экономики"
Программа «Практикума по прикладным экономическим исследованиям»
для направления 080100.62 Экономика подготовки бакалавра
3. Robinson, J. (1933). Economics of Imperfect Competition. MacMillan and Co., London.
4. Kaldor, N.V. (1950). “The economic aspects of advertising”. Review of Economic Studies
18, 1-27.
5. Ozga, S.A. (1960). “Imperfect markets through lack of knowledge”. Quarterly Journal of
Economics 74, 29–52.
6. Stigler, G.J. (1961). “The economics of information”. Journal of Political Economy 69, 213–
225.
7. Telser, L.G. (1964). “Advertising and competition”. Journal of Political Economy 72, 537–
562.
8. Telser, L.G. (1968). “Some aspects of the economics of advertising”. Journal of Business
41, 166–173.
9. Telser, L.G. (1969b). “Another look at advertising and concentration”. Journal of Industrial
Economics 18, 85–94.
10. Nelson, P. (1970). “Information and consumer behavior”. Journal of Political Economy 78,
311–329.
11. Nelson, P. (1974b). “Advertising as information”. Journal of Political Economy 82, 729–
754.
12. Becker, G.S., Murphy, K.M. (1993). “A simple theory of advertising as a good or bad”.
Quarterly Journal of Economics 108, 942–964.
13. Stigler, G.J., Becker, G.S. (1977). “De gustibus non est disputandum”. American Economic
Review 67, 76–90.
14. Nichols, L.M. (1985). “Advertising and economic welfare”. American Economic Review
75, 213–218.
Количество часов аудиторной работы: 8 часов.
Общий объем самостоятельной работы: 20 часов
Распределение самостоятельной работы для разных видов подготовки студента: для
проработки материала лекций и подготовки к семинарам – 8 часа, для самостоятельного
изучения отдельных вопросов 12 часа.
Тема 3. Реклама в монополии
Модель Дорфмана-Штайнера. Эластичность спроса по рекламе и индекс
Лернера.
Интенсивность рекламы. Функция общественного благосостояния. Общественно
оптимальный уровень рекламы. Частные выгоды от рекламы. Общественные выгоды от
рекламы.
Условия
избыточности
рекламы.
Условия
недостатка
рекламы.
Инфрамаржинальный эффект. Эффект Диксита-Нормана.
Литература:
Dorfman, R., Steiner, P.O. (1954). “Optimal advertising and optimal quality”. American Economic
Review 44, 826–836.
Количество часов аудиторной работы: 4 часа.
Общий объем самостоятельной работы: 10 часов
Распределение самостоятельной работы для разных видов подготовки студента: для
проработки материала лекций и подготовки к семинарам – 4 часа, для самостоятельного
изучения отдельных вопросов 6 часов.
Тема 4. Реклама на олигополии
Информативная реклама на рынке однородного товара. Модель Батерса. Информативная
реклама на рынке неоднородного товара. Модель Гроссмана-Шапиро. Модель Фридмана.
Убеждающая реклама на рынке неоднородного товара.
7
"Национальный исследовательский университет " Высшая школа экономики"
Программа «Практикума по прикладным экономическим исследованиям»
для направления 080100.62 Экономика подготовки бакалавра
Литература:
1. Butters, G. (1977). “Equilibrium distributions of sales and advertising prices”. Review of
Economic Studies 44, 465–491.
2. Grossman, G.M., Shapiro, C. (1984). “Informative advertising with differentiated products”.
The Review of Economic Studies 51, 63–81.
3. Friedman, J.W. (1983a). "Advertising and Oligopolistic Equilibrium," Bell Journal of
Economics, The RAND Corporation, The RAND Corporation, vol. 14(2), pages 464-473
4. Von der Fehr, N.-H.M., Stevik, K. (1998). “Persuasive advertising and product
differentiation”. Southern Economic Journal 65, 113–126.
Количество часов аудиторной работы: 2 часа.
Общий объем самостоятельной работы: 4 часов
Распределение самостоятельной работы для разных видов подготовки студента: для
проработки материала лекций и подготовки к семинарам – 2 часа, для самостоятельного
изучения отдельных вопросов 2 часа.
Тема 5. Реклама как сигнал качества. Решение задач
Количество часов аудиторной работы: 8 часов.
Общий объем самостоятельной работы: 6 часов
Распределение самостоятельной работы для разных видов подготовки студента: для
проработки материала лекций и подготовки к семинарам – 2 часа, для самостоятельного
изучения отдельных вопросов 4 часа.
2 часть курса
Тема 1. Введение в каузальный анализ: потенциальные исходы, рандомизация и
анализ неэкспериментальных данных
Дискуссионность понятия причинности: от философских дискуссий к программе
научных исследований. Подход Неймана – Рубина: потенциальные исходы (potential
outcomes), эффект воздействия (treatment effect) и средний эффект воздействия (average
treatment effect) Рандомизация как эталон изучения каузальности: как рандомизация решает
проблему ненаблюдаемых потенциальных исходов? Допущение о неизменности величины
эффекта воздействия для наблюдения (SUTVA). Применимость стандартных методов
статистики к анализу рандомизированных и неэкспериментальных данных (на примере
сравнения средних). Исходное смещение (baseline bias), смешение от различий в эффектах
воздействия (differential treatment effect bias)
Основная литература:
1. Angrist, J, Pischke S. 2008. Mostly Harmless Econometrics. Princeton: Princeton University
Press, Ch. 1-2
2. Morgan, Stephen L., and Christopher Winship. 2007. Counterfactuals and Causal Inference:
Methods and Principles for Social Research. Cambridge, UK: Cambridge University Press,
Ch. 3
Дополнительная литература:
1. Angrist, J. Krueger A. 1999 Empirical Strategies in Labor Economics. Chapter 23
8
"Национальный исследовательский университет " Высшая школа экономики"
Программа «Практикума по прикладным экономическим исследованиям»
для направления 080100.62 Экономика подготовки бакалавра
2. Rubin D. 1978 Bayesian Inference for Causal Effects: The Role of Randomization. The
Annuals of Statistics, Vol. 6, No. 1, pp. 34-58.
Количество часов аудиторной работы: 4 часа.
Общий объем самостоятельной работы: 6 часов
Распределение самостоятельной работы для разных видов подготовки студента: для
проработки материала лекций и подготовки к семинарам – 4 часа, для самостоятельного
изучения отдельных вопросов 2 часа.
Тема 2.
Измерение эффекта воздействия при отсутствии рандомизации:
взвешивание методом регрессии
Условная независимость как подход к стратегии идентификации. Когда допущение об
условной независимости обоснованно?
Регрессия как метод взвешивания для измерения эффекта воздействия (при
допущении условной независимости): какие наблюдения получают наибольший и
наименьший вес? Допущение об однородности эффекта воздействия и его ослабления.
Регрессия при нарушении допущения условной независимость: эндогенность
(проблема пропущенных переменных, ошибка в направлении причинно – следственных
связей).
Смещение из-за самоотбора выборки (sample-selection bias), смещение из-за
эндогенности контрольных переменных (post-treatment bias), ошибки измерения
(measurement error bias)
Основная литература:
1. Angrist, J, Pischke S. 2008. Mostly Harmless Econometrics. Princeton: Princeton University
Press, Ch.3
2. Aronow, P. M. and C. Samii 2013. Does regression produce representative estimates of
causal effects? Manuscript, Yale University and New York University
3. Morgan, Stephen L., and Christopher Winship. 2007. Counterfactuals and Causal Inference:
Methods and Principles for Social Research. Cambridge, UK: Cambridge University Press,
Ch. 5
4. Rosenbaum P.R. 1984. The Consequences of Adjustment for a Concomitant Variable That
Has Been Affected by the Treatment. Royal Statistical Society., Vol. 147, Part 5, pp.656666.
5. Bound et al. 2000. Measurement Error in Survey Data. Research Project, pp.1 – 27.
Дополнительная литература:
1. Imai et al. 2008. Misunderstanding between experimentalists and observationalists about
causal inference. Royal Statistical Society., Vol. 171, Part 2, pp.481-502.
2. Morgan, Stephen L., and Christopher Winship. 2007. Counterfactuals and Causal Inference:
Methods and Principles for Social Research. Cambridge, UK: Cambridge University Press,
Ch.6
3. Samii C., P. Aronow 2012. On equivalence between design-based and regression-based
variance estimators for randomized experiments. Statistics and Probability Letters, Vol. 82,
pp. 365-370.
Количество часов аудиторной работы: 4 часа.
Общий объем самостоятельной работы: 8 часов
9
"Национальный исследовательский университет " Высшая школа экономики"
Программа «Практикума по прикладным экономическим исследованиям»
для направления 080100.62 Экономика подготовки бакалавра
Распределение самостоятельной работы для разных видов подготовки студента: для
проработки материала лекций и подготовки к семинарам – 4 часа, для самостоятельного
изучения отдельных вопросов 4 часа.
Тема 3. Измерение эффекта воздействия при отсутствии рандомизации:
взвешивание методом мэтчинга
Мэтчинг как альтернативный метод взвешивания. Почему мэтчинг не является
самостоятельной стратегией идентификации? Роль допущения условной независимости в
мэтчинге.
Алгоритмы мэтчинга: расстояние Махаланобиса, выравнивание по вероятности
(propensity score matching). Методы проверки сбалансированности контрольной и
экспериментальной групп (критерий Стьюдента, двухвыборочный критерий Колмогорова –
Смирнова, расстояние Кальбека – Ляйблера).
Основная литература:
1. Morgan, Stephen L., and Christopher Winship. 2007. Counterfactuals and Causal Inference:
Methods and Principles for Social Research. Cambridge, UK: Cambridge University Press,
Ch. 4
2. Todd P.E. 2006. Matching Estimators.
Дополнительная литература:
1. Busso et al. 2011 New Evidence on the Finite Sample Properties of Propensity Score
Reweightening and Matching Estimators.
2. Ho et al. 2007. Matching as Nonparametric Processing for Reducing Model Dependence in
Parametric Causal Inference. Political Analysis. Vol. 15, pp. 199-236.
3. King et al. 2001 Analyzing Incomplete Political Science Data: An Alternative Algorithm for
Multiple Imputation. American Political Science Review, Vol. 95, No. 1, pp.49-69.
Количество часов аудиторной работы: 6 часов.
Общий объем самостоятельной работы: 8 часов
Распределение самостоятельной работы для разных видов подготовки студента: для
проработки материала лекций и подготовки к семинарам – 4 часа, для самостоятельного
изучения отдельных вопросов 4 часа.
Тема 4. Измерение эффекта воздействия в квази-экспериментальных условиях:
инструментальные переменные
Понятие квази-эксперимента. Понятие инструментальных переменных. IV-оценка при
допущении однородности эффекта воздействия. Сложности, возникающие при ослаблении
допущения об однородности эффекта воздействия: always-takers, compliers, defiers и nevertakers. Понятие локального среднего эффекта воздействия (LATE).
Требования к инструментам: экзогенность и валидность. Последствия нарушения этих
требований.
Сверхидентификация и ее бессмысленность при неоднородности эффектов
воздействия.
Основная литература:
10
"Национальный исследовательский университет " Высшая школа экономики"
Программа «Практикума по прикладным экономическим исследованиям»
для направления 080100.62 Экономика подготовки бакалавра
1. Angrist, J, Pischke S. 2008. Mostly Harmless Econometrics. Princeton: Princeton University
Press, Ch. 4
2. Morgan, Stephen L., and Christopher Winship. 2007. Counterfactuals and Causal Inference:
Methods and Principles for Social Research. Cambridge, UK: Cambridge University Press,
Ch. 7
3. Sovey A., D. Green 2011. Instrumental Variables Estimation in Political Science: A
Readers’ Guide. American Journal of Political Science, Vol. 55, No.1, pp.188-200.
Дополнительная литература:
1. Angrist J. et al. 1996. Identification of Causal Effects Using Instrumental Variables. Journal
of the American Statistical Association. Vol. 91, No. 434, pp. 444-455.
2. Bound et al. 1995. Problems with Instrumental Variables Estimation When the Correlation
Between the Instruments and the Endogenous Explanatory Variable is Weak. Journal of the
American Statistical Association. Vol. 90, No. 430, pp.443-450.
3. Heckman J., S.Urzua 2009. Comparing IV with Structural Models: What Simple IV Can and
Cannot Identify.
Количество часов аудиторной работы: 4 часа.
Общий объем самостоятельной работы: 8 часов
Распределение самостоятельной работы для разных видов подготовки студента: для
проработки материала лекций и подготовки к семинарам – 4 часа, для самостоятельного
изучения отдельных вопросов 4 часа.
Тема 5. Измерение эффекта воздействия в квази-экспериментальных условиях:
метод разрывной регрессии
Условный эффект воздействия (conditional treatment effect). Метод острого
регрессионного разрыва. Метод нечеткого регрессионного разрыва.
Применимость метода разрывной регрессии: что именно мы оцениваем?
Основная литература:
1. Angrist, J, Pischke S. 2008. Mostly Harmless Econometrics. Princeton: Princeton University
Press, Ch. 6
2. Morgan, Stephen L., and Christopher Winship. 2007. Counterfactuals and Causal Inference:
Methods and Principles for Social Research. Cambridge, UK: Cambridge University Press,
Ch. 9
Дополнительная литература:
1. Caughey D., J. Sekhon 2011. Elections and the Regression Discontinuity Design: Lessons
from Close U.S. House Races, 1942-2008. Political Analysis, Vol. 19, pp. 385-408.
2. Imbens G., T. Lemieux 2008. Regression discontinuity designs: A guide to practice. Journal
of Econometrics, Vol. 142, pp. 615-635.
3. Lee D., D. Card 2007. Regression discontinuity inference with specification error. Journal of
Econometrics, Vol. 142, pp. 655-674.
4. Papay J. et al. 2011. Extending the regression-discontinuity approach to multiple assignment
variables. Journal of Econometrics, Vol. 161, pp. 203-207.
Количество часов аудиторной работы: 4 часа.
Общий объем самостоятельной работы: 8 часов
11
"Национальный исследовательский университет " Высшая школа экономики"
Программа «Практикума по прикладным экономическим исследованиям»
для направления 080100.62 Экономика подготовки бакалавра
Распределение самостоятельной работы для разных видов подготовки студента: для
проработки материала лекций и подготовки к семинарам – 4 часа, для самостоятельного
изучения отдельных вопросов 4 часа.
Тема 6. Введение в пространственный анализ
Понятие пространственной взаимосвязи как нарушение SUTVA. Теоретические и
эмпирические модели пространственной взаимосвязи. Матрица взаимосвязи – матрица весов
W. Пространственные модели: Spatial Lag, Spatial Error and Mixed Models – типология и
оценивание моделей. Интерпретация. Spatiotemporal Models – оценивание и интерпретация
моделей. Применимость и ограничения данных моделей.
Основная литература:
1. Anselin, L. 1995. “Local Indicators of Spatial Association – LISA.” Geographical Analysis
27: 93-115.
2. Beck, N., Gleditsch, K., Beardsley, K. 2006. “Space is More than Geography: Using Spatial
Econometrics in the Study of Political Economy.” International Studies Quarterly 50: 27-44.
3. Buse A. 1982. The Likelihood Ratio, Wald and LM Tests: An Expository Noteю The
American Statistician, Vol. 36, No. 3, pp. 153-157.
4. Elhorst, J.P. 2001. “Dynamic Models in Space and Time.” Geographical Analysis 33:119140.
5. Franzese, R., Hays, J. 2007. “Spatial-Econometric Models of Cross-Sectional
Interdependence in Political Science Panel and Time-Series-Cross-Section Data.” Political
Analysis 15(2): 140-164.
Дополнительная литература:
1. Anselin, L. 1988. Spatial Econometrics: Methods and Models. Boston: Kluwer Academic.
2. Anselin L. et al. 1996. Simple Diagnostic Tests for Spatial Dependence. Regional Science
anв Urban Economics, Vol. 26, pp. 77-104.
3. Anselin, L. 2006. “Spatial Econometrics.” InT.C. Mills and K. Patterson, eds., Palgrave
Handbook of Econometrics: Volume 1, Econometric Theory. Basingstoke: Palgrave
Macmillan, pp. 901-941.
4. Neumayer, E., Plümper, T., 2013. “W” EPSA 2013 Annual General Conference Paper 165.
5. Plümper, T., Neumayer, E. 2010. “Model Specification in the Analysis of Spatial
Dependence,” European Journal of Political Research 49(3):418-42.
Количество часов аудиторной работы: 4 часа.
Общий объем самостоятельной работы: 8 часов
Распределение самостоятельной работы для разных видов подготовки студента: для
проработки материала лекций и подготовки к семинарам – 4 часа, для самостоятельного
изучения отдельных вопросов 4 часа.
Формы и методы контроля по разделам, применяемые учебные технологии:
Для проведения лекционных занятий используются мультимедийные презентации,
которые высылаются студентам накануне лекций.
Программа предусматривает проведение семинарских занятий, на которых решаются
расчетные задачи, использующие теоретический материал, данный на лекциях; проводится
обсуждение и анализ научных статей, отрабатываются навыки выступления и дискуссии во
время докладов студентов.
На семинарских занятиях используются следующие методы обучения:
 Решение расчетных и качественных задач;
 Доклады студентов по научным статьям
12
"Национальный исследовательский университет " Высшая школа экономики"
Программа «Практикума по прикладным экономическим исследованиям»
для направления 080100.62 Экономика подготовки бакалавра
8. Образовательные технологии
Изучение дисциплины проводится в режиме лекций и семинаров. На семинарах
регулярно проводятся текущие проверочные работы, нацеленные на выявление глубины
освоения как текущего материала, так и изученного ранее.
На семинарских занятиях группа из 2-3 человек представляет исследование,
проведенное в выбранной для анализа научной статье. Другие группы задают вопросы и
дискутируют.
Самостоятельная работа студентов включает в себя освоение теоретического материала
на основе лекций, основной и дополнительной литературы, публикаций в периодических
изданиях; подготовку к семинарским занятиям в индивидуальном и групповом режиме.
Целью преподавателя является стимулирование самостоятельного, углублённого
изучения материала курса, хорошо структурированное, последовательное изложение теории
на лекциях, отработка навыков решения задач и системного анализа ситуаций на
семинарских занятиях, контроль знаний студентов.
9. Оценочные средства для текущего контроля и аттестации студента
Примерные задачи для контроля и самостоятельной работы:
1 часть курса
Вопрос 1.
Почему ученые только к началу ХХ века стали серьезно заниматься экономической
теорией рекламы?
Вопрос 2.
(а) В чем заключаются сходства и различия между убеждающей и комплементарной
рекламой?
(б) Спрос описывается функцией вида
9.1.
Параметр - количество рекламы на рынке. Определите, какой это вид рекламы?
Почему?
(в) Каким образом реклама влияет на ценовую эластичность спроса?
Вопрос 3.
Для каждого из утверждений определите «верно» или «не верно». Если утверждение
не верно, то объясните, в чем заключается ошибка:
1) - Реклама стимулирует спрос, увеличивает производство и даже может снизить цены,
если достигается эффект масштаба
2) - Реклама усиливает степень дифференциации товаров и поэтому фирмам становится
легче манипулировать ценами, т.к. спрос становится менее эластичным
3) - Информативная реклама снижает издержки поиска и поэтому график функции
спроса становится более крутым
4) - Если товар является товаром поиска, то его реклама будет эффективной, даже если
она не содержит информации о цене
5) - Товары поиска рекламируются активнее, чем товары скрытой полезности
6) - Чем эластичнее спрос по рекламе, тем выше рекламные расходы
7) - В модели Grossman&Shapiro (1984) олигополисты склонны предоставлять
недостаточное количество информативной рекламы, а в условиях монополистической
конкуренции реклама избыточна
13
"Национальный исследовательский университет " Высшая школа экономики"
Программа «Практикума по прикладным экономическим исследованиям»
для направления 080100.62 Экономика подготовки бакалавра
8) - Если фирмы симметричны, то убеждающая реклама, которая меняет распределение
вкусов и предпочтений, является более эффективной, нежели убеждающая реклама,
усиливающая дифференциацию товаров
Вопрос 4.
Некоторый рынок описывается функцией спроса вида
, где
,
, – ёмкость рынка, – рыночная цена, – количество рекламы на
рынке
(а) Определите, за какие эффекты отвечают
и
(б) Какой это вид рекламы?
(в) Как реклама влияет на эластичность спроса по цене?
(г) Является ли данный вид рекламы проконкурентным? Почему?
Задание для домашней контрольной работы
В мини-группах 2-3 человека необходимо сделать презентацию одной из предложенных
статей по следующим темам:
1. Убеждающая реклама и рыночная структура. Реклама как барьер входа в отрасль.
 Sutton, J. (1974). “Advertising, concentration, and competition”. Economic Journal
84, 56–69.
 Comanor, W.S., Wilson, T.A. (1967). “Advertising, market structure and
performance”. The Review of Economics and Statistics 49, 423–440.
2. Информативная реклама. Товары поиска и товары скрытой полезности. Прямая и
косвенная информация в рекламе.
 Nelson, P. (1970). “Information and consumer behavior”. Journal of Political
Economy 78, 311–329.
 Nelson, P. (1974b). “Advertising as information”. Journal of Political Economy 82,
729–754.
3. Информативная реклама и рыночная структура. Хищническая реклама.
 Telser, L.G. (1964). “Advertising and competition”. Journal of Political Economy
72, 537–562.
 Telser, L.G. (1969b). “Another look at advertising and concentration”. Journal of
Industrial Economics 18, 85–94.
 Cubbin, J., Domberger, S. (1988). “Advertising and post-entry oligopoly behavior”.
Journal of Industrial
 Economics 37, 123–140.
4. Кооперативная и хищническая реклама. Влияние рекламы на рыночную цену.
 Milyo, J., Waldfogel, J. (1999). “The effect of price advertising on prices: Evidence
in the wake of 44 liquormart”. American Economic Review 89, 1081–1096.
 Seldon, B.J., Doroodian, K. (1989). “A simultaneous model of cigarette advertising:
Effects of demand and industry response to public policy”. The Review of
Economics and Statistics 71, 673–677.
 Seldon, Barry J., and Khosrow Doroodian. "Does purely predatory advertising
exist?." Review of Industrial Organization 5.3 (1990): 45-70.
5. Эконометрические методы оценки информативной и комплементарной рекламы.
Ackerberg, D.A. (2001). “Empirically distinguishing informative and prestige effects of
advertising”. RAND Journal of Economics 32, 316–333.
Примерный план презентации:
1. Общая идея статьи, актуальность и значимость
14
"Национальный исследовательский университет " Высшая школа экономики"
Программа «Практикума по прикладным экономическим исследованиям»
для направления 080100.62 Экономика подготовки бакалавра
2. Основные вопросы исследования
3. Краткое изложение теории, на которой базируется исследование
Методология и описание данных
4. Краткое описание модели
5. Результаты и их обоснование
6. Слабые стороны статьи и ее возможные недостатки.
7. Как была дальше развита эта статья (идея) другими (более современными) авторами
(дополнительный вопрос)
2 часть курса
Вопросы для оценки качества освоения дисциплины
1. Подход Неймана – Рубина: потенциальные исходы (potential outcomes), эффект
воздействия (treatment effect) и средний эффект воздействия (average treatment effect)
2. Рандомизация как эталон изучения каузальности: как рандомизация решает проблему
ненаблюдаемых потенциальных исходов?
3. Применимость стандартных методов статистики к анализу рандомизированных и
неэкспериментальных данных (на примере сравнения средних). Исходное смещение
(baseline bias), смешение от различий в эффектах воздействия (differential treatment
effect bias).
4. Условная независимость как подход к стратегии идентификации. Когда допущение об
условной независимости обоснованно?
5. Регрессия как метод взвешивания для измерения эффекта воздействия (при
допущении условной независимости): какие наблюдения получают наибольший и
наименьший вес?
6. Допущение о неизменности величины эффекта воздействия для наблюдения (SUTVA)
и его ослабления.
7. Регрессия при нарушении допущения условной независимость: эндогенность
(проблема пропущенных переменных, ошибка в направлении причинно –
следственных связей).
8. Две традиции в теории статистики: фишеровская и пирсоновская: недостатки обеих
традиций и попытка синтеза в современных методах каузального анализа.
9. Смещение из-за самоотбора выборки (sample-selection bias).
10. Смещение из-за эндогенности контрольных переменных (post-treatment bias).
11. Ошибки измерения (measurement error bias).
12. Мэтчинг как альтернативный метод взвешивания: почему мэтчинг не является
самостоятельной стратегией идентификации?
13. Роль допущения условной независимости в мэтчинге.
14. Алгоритмы мэтчинга: расстояние Махаланобиса, выравнивание по вероятности
(propensity score matching).
15. Методы проверки сбалансированности контрольной и экспериментальной групп.
16. Понятие квази-эксперимента.
17. Понятие инструментальных переменных. IV-оценка при допущении однородности
эффекта воздействия.
18. Понятие локального среднего эффекта воздействия (LATE).
19. Требования к инструментам: экзогенность и валидность. Последствия нарушения этих
требований.
20. Сверхидентификация и ее бессмысленность при неоднородности эффектов
воздействия.
21. Условный эффект воздействия (conditional treatment effect).
22. Метод острого регрессионного разрыва.
15
"Национальный исследовательский университет " Высшая школа экономики"
Программа «Практикума по прикладным экономическим исследованиям»
для направления 080100.62 Экономика подготовки бакалавра
23. Метод нечеткого регрессионного разрыва.
24. Применимость метода разрывной регрессии.
25. Понятие пространственной взаимосвязи как нарушение SUTVA. Теоретические и
эмпирические модели пространственной взаимосвязи.
26. Матрица взаимосвязи – матрица весов W.
27. Пространственные модели: Spatial Lag, Spatial Error and Mixed Models – типология и
оценивание моделей.
28. Spatiotemporal Models – оценивание и интерпретация моделей.
10.Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины
10.1.
Базовый учебник:
1. Angrist, J, Pischke S. 2008. Mostly Harmless Econometrics. Princeton: Princeton University
Press, Ch. 4
10.2.
Основная литература
2. Bagwell, K. “The Economic Analysis of Advertising.” Chapter 28 in Handbook of
Industrial Organization, 2007, Vol. 3, pp. 1701-1844, M. Armstrong & R. Porter (eds.),
Elsevier/North-Holland.
3. Morgan, Stephen L., and Christopher Winship. 2007. Counterfactuals and Causal Inference:
Methods and Principles for Social Research. Cambridge, UK: Cambridge University Press,
Ch. 7
10.3.
Базовые статьи:
1. Anselin, L. 1995. “Local Indicators of Spatial Association – LISA.” Geographical Analysis
27: 93-115.
2. Aronow, P. M. and C. Samii 2013. Does regression produce representative estimates of
causal effects? Manuscript, Yale University and New York University
3. Beck, N., Gleditsch, K., Beardsley, K. 2006. “Space is More than Geography: Using Spatial
Econometrics in the Study of Political Economy.” International Studies Quarterly 50: 27-44.
4. Beck, N., Gleditsch, K., Beardsley, K. 2006. “Space is More than Geography: Using Spatial
Econometrics in the Study of Political Economy.” International Studies Quarterly 50: 27-44.
5. Franzese, R., Hays, J. 2007. “Spatial-Econometric Models of Cross-Sectional
Interdependence in Political Science Panel and Time-Series-Cross-Section Data.” Political
Analysis 15(2): 140-164.
6. Franzese, R., Hays, J. 2007. “Spatial-Econometric Models of Cross-Sectional
Interdependence in Political Science Panel and Time-Series-Cross-Section Data.” Political
Analysis 15(2): 140-164.
7. Samii C., P. Aronow 2012. On equivalence between design-based and regression-based
variance estimators for randomized experiments. Statistics and Probability Letters, Vol. 82,
pp. 365-370.
Дополнительная литература:
1 часть курса
16
"Национальный исследовательский университет " Высшая школа экономики"
Программа «Практикума по прикладным экономическим исследованиям»
для направления 080100.62 Экономика подготовки бакалавра
1. Belleflamme,Paul & Peitz,Martin, 2010. "Industrial Organization," Cambridge Books,
Cambridge University Press, umber 9780521681599.
2. Cabral L. M. B. (ed.). Introduction to industrial organization. – MIT press, 2000.
3. Carlton and Perloff: Modern Industrial Organization. Addisson-Wesley, 2000
4. Martin, Stephen: Advanced Industrial Economics. Blackwell, 2002
5. Shy, Oz: Industrial Organization. Theory and Applications. MIT Press, 1997
2 часть курса
1. Angrist J. et al. 1996. Identification of Causal Effects Using Instrumental Variables. Journal
of the American Statistical Association. Vol. 91, No. 434, pp. 444-455.
2. Anselin L. et al. 1996. Simple Diagnostic Tests for Spatial Dependence. Regional Science
anв Urban Economics, Vol. 26, pp. 77-104.
3. Anselin, L. 1988. Spatial Econometrics: Methods and Models. Boston: Kluwer Academic.
4. Anselin, L. 2006. “Spatial Econometrics.” InT.C. Mills and K. Patterson, eds., Palgrave
Handbook of Econometrics: Volume 1, Econometric Theory. Basingstoke: Palgrave
Macmillan, pp. 901-941.
5. Bound et al. 1995. Problems with Instrumental Variables Estimation When the Correlation
Between the Instruments and the Endogenous Explanatory Variable is Weak. Journal of the
American Statistical Association. Vol. 90, No. 430, pp.443-450.
6. Bound et al. 2000. Measurement Error in Survey Data. Research Project.
7. Buse A. 1982. The Likelihood Ratio, Wald and LM Tests: An Expository Noteю The
American Statistician, Vol. 36, No. 3, pp. 153-157.
8. Busso et al. 2011 New Evidence on the Finite Sample Properties of Propensity Score
Reweightening and Matching Estimators.
9. Caughey D., J. Sekhon 2011. Elections and the Regression Discontinuity Design: Lessons
from Close U.S. House Races, 1942-2008. Political Analysis, Vol. 19, pp. 385-408.
10. Elhorst, J.P. 2001. “Dynamic Models in Space and Time.” Geographical Analysis 33:119140.
11. Elhorst, J.P. 2001. “Dynamic Models in Space and Time.” Geographical Analysis 33:119140.
12. Heckman J. 1979. Sample-selection bias as Specification Error. Econometrica, Vol. 47, No.
1, pp. 153-161.
13. Heckman J., S.Urzua 2009. Comparing IV with Structural Models: What Simple IV Can and
Cannot Identify.
14. Ho et al. 2007. Matching as Nonparametric Processing for Reducing Model Dependence in
Parametric Causal Inference. Political Analysis. Vol. 15, pp. 199-236.
15. Imai et al. 2008. Misunderstanding between experimentalists and observationalists about
causal inference. Royal Statistical Society., Vol. 171, Part 2, pp.481-502.
16. Imbens G., T. Lemieux 2008. Regression discontinuity designs: A guide to practice. Journal
of Econometrics, Vol. 142, pp. 615-635.
17. King et al. 2001 Analyzing Incomplete Political Science Data: An Alternative Algorithm for
Multiple Imputation. American Political Science Review, Vol. 95, No. 1, pp.49-69.
18. Lee D., D. Card 2007. Regression discontinuity inference with specification error. Journal of
Econometrics, Vol. 142, pp. 655-674.
19. Neumayer, E., Plümper, T., 2013. “W” EPSA 2013 Annual General Conference Paper 165.
20. Papay J. et al. 2011. Extending the regression-discontinuity approach to multiple assignment
variables. Journal of Econometrics, Vol. 161, pp. 203-207.
21. Plümper, T., Neumayer, E. 2010. “Model Specification in the Analysis of Spatial
Dependence,” European Journal of Political Research 49(3):418-42.
17
"Национальный исследовательский университет " Высшая школа экономики"
Программа «Практикума по прикладным экономическим исследованиям»
для направления 080100.62 Экономика подготовки бакалавра
22. Rosenbaum P.R. 1984. The Consequences of Adjustment for a Concomitant Variable That
Has Been Affected by the Treatment. Royal Statistical Society., Vol. 147, Part 5, pp.656666.
23. Ross, M. and E. Homer. 1976. “Galton’s Problem in Cross-National Research.” World
Politics 29(1):1-28.
24. Sovey A., D. Green 2011. Instrumental Variables Estimation in Political Science: A
Readers’ Guide. American Journal of Political Science, Vol. 55, No.1, pp.188-200.
25. Todd P.E. 2006. Matching Estimators.
10.5.
Программные средства
Для успешного освоения дисциплины, студент использует следующие программные
средства: Microsoft Office (Excel, Word, Power Point). Также для изучения дисциплины
студенты должны обладать базовыми навыками работы в программном пакете Stata 11.2 или
Stata 12.1 и в R.
11. Материально-техническое обеспечение дисциплины
На лекциях возможно использование мультимедийного проектора при наличии
презентаций и др. наглядных материалов.
18