Kurzus nemzetközi vendég- és részidős hallgatóknak

Kar

Gazdaságtudományi Kar

Szervezet

Gazdaságtudományi Kar

Kód

GTI10AN002EN

Cím

Adatelemzés a társadalomtudományokban

Tervezett félév

Tavaszi

Meghirdetve

2023/24/2

ECTS

3

Nyelv

en

Oktatás célja

A kurzus célja, hogy bemutassa, miként alkalmazható a regresszióelemzés az ok-okozati összefüggések azonosítására.  A kurzus nagy része a szakpolitika szemszögéből közelíti meg a problémákat. A tananyag kitér az egyes kutatási megközelítésekre, a hallgatók korábban publikált, a megismert módszereket használó cikkeket elemeznek és olyan példákat tanulmányoznak, amely segítségével megérthetik, hogyan lehet az egyes kutatási stratégiákat a szabadon hozzáférhető R statisztikai szoftvercsomag segítségével megvalósítani. A félév során az alábbi primer kutatással és további témakörökkel kapcsolatos ismereteket szerezhetik meg a hallgatók: Véletlenszerű hozzárendelés Fix hatások, első differencia Különbségek különbsége (és hármas különbség) Instrumentális változók Regressziós diszkontinuitás Az empirikus kutatások kritikai értékelése Az R program alapjai A kurzus 100%-ban angol nyelvű. A félév során angol nyelvű tudományos folyóiratcikkek részleteit olvassák és elemzik a résztvevők. Bár az órákon az R használatára is sor kerül, a félév végére csak az alapszintű ismeretek elsajátítása a cél: az órákon a hallgatók megismerik az R által nyújtott lehetőségeket és a félév végére készen állnak arra, hogy a későbbiekben az R-rel kapcsolatos ismereteiket tovább bővítsék.

Tantárgy tartalma

Előfeltétel: Ez a kurzus nagymértékben épít az ökonometria tárgy során megszerzett ismeretekre.  A kurzus sikeres elvégzésének feltétele az ökonometria tárgy korábbi teljesítése, és a hallgatónak jól kell értenie az OLS-regresszió mechanikáját. Emellett elvárt, hogy a kurzus részvevői a Wooldridge: Introductory Econometrics: A Modern Approach c. könyv első 8 fejezetében tárgyalt témák megfelelő ismeretével is rendelkezzenek.  Ezen erős alapok hiányában a tárgy elvégzése jelentős nehézségekbe ütközik. A kurzuson a hallgatók megismerik a statisztikában alkalmazott R programozási nyelvet.  Az R professzionális és rugalmas programozási nyelv.  Lesznek olyan órák, amikor a hallgatónak a saját laptopján kell majd futtatnia az R programot, ezért elvárt az R és az RStudio programok előzetes telepítése. Mivel az osztályteremben nem biztosított minden laptop áramforrásra csatlakoztatása és töltése, ezért a laptopokat teljesen feltöltött állapotban kell a hallgatóknak minden órára magával hozniuk. Részletes tartalom: Az előadások és a szemináriumok anyaga Az videós alkalmak a Panopto rendszerbe kerülnek feltöltésre és a Moodle platformon lesznek elérhetők. A kurzus Moodle oldalán további olvasnivalók találhatók. Előzetes tanmenet: Javasoljuk, hogy a hallgató folyamatosan kísérje figyelemmel az GTK órarendjét. 1. téma: A potenciális kimeneteli keret és a véletlenszerű hozzárendelés. Rubin oksági modellje. 2. téma: OLS modell és a Fixed Effects modell. Matching, azaz a párosításon alapuló módszer. Panel regresszió elemzés 3. téma: DD és DDD, azaz Difference in Differences (diff-in-diff vagy DiD)) és Triple Difference. Példák 4. téma: Instrumentális változók (IV) módszerén alapuló lineáris regresszió. Példák 5. téma: Diszkontinuitás, azaz szakadásos regresszió elemzés (RDD). Példák

Számonkérés és értékelés

Két 45 perces zárthelyi vizsgára kerül sor a Vizsgaközpontban a GTK által meghatározott időpontokban. A zárthelyik a szokásosnál hosszabbak lesznek, hogy a hallgatóknak elegendő idejük legyen a válaszok megadása előtt a kérdések kritikai értékelésére is. A félév során 2-4 alkalommal, az órák keretében nyílik lehetőség pluszpontok megszerzésére, összesen 10 pont értékben. További pontszerzési lehetőség nincs. Az órai rövid feladatok általában nem kerülnek előre bejelentésre. A zárthelyiken és az órai feladatokkal szerzett pontok összeadódnak és a félév során maximálisan elérhető pontszám: 100. Az elért pontok függvényében a hallgató két módon szerezhet jegyet: már a vizsgaidőszak kezdete előtt megajánlott jegyet kaphat vagy pedig a félév végén vizsgát tesz. Ez utóbbira a vizsgára bocsáthatósági feltétel teljesítése esetén lesz lehetősége a hallgatónak. A vizsgára bocsáthatóság és a megajánlott jegyek az ELTE GTK általános számonkérési és értékelési rendszerét követve kerülnek megállapításra.

Irodalomjegyzék

A kurzus tartalma nem egyetlen könyvön alapul, de az alábbi szabadon és ingyenesen elérhető könyv kötelező olvasmányként szerepel, mert annak tartalma kiegészíti a kurzuson tanultakat. Scott Cunningham: Causal Inference: The Mixtape. A könyv ingyenesen elérhető online és részletes Stata és R példákat tartalmaz számos a kurzuson tanulmányozott témakörhöz. Az alább felsorolt könyvek nem ingyenesek, de online olcsón elérhetők. Ezek ismerete nem elvárt, de az érdeklődő hallgató számára hasznos referenciaként szolgálhatnak: Angrist & Pischke: Mostly Harmless Econometrics (MHE) – ezt a könyvet világszerte széles körben használják alapképzésen és mesterképzésen tanulók egyaránt. Angrist & Pischke: Mastering ‘Metrics – az előző könyv (MHE) alapképzésen tanulók számára készült változata, amely elősegítheti a téma könnyebb megértését. Wooldridge: Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data – egy drága haladó szintű könyv, amelyet elsősorban a doktori képzések panel módszerek témakörével foglalkozó ökonometria kurzusain használnak. Ez a könyv a jelen kurzuson elvártnál sokkal magasabb szintet képvisel, referencia könyvként és csak a téma iránt kifejezetten érdeklődőknek ajánlott. Az R egyik pozitív jellemzője a felhasználók által készített szkriptek és az R működésének megértését és használatát segítő tartalmak jelentős mennyisége. A kurzus erre az elérhető ismeretre alapozva elsősorban az ökonometriára helyezi a hangsúlyt.  Néhány kiváló szoftveres oktatóprogram az R használatának megkezdéséhez: Installálás: https://www.youtube.com/watch?v=TFGYlKvQEQ4 Általános oktatóprogramok: https://campus.datacamp.com/courses/free-introduction-to-r/ https://app.datacamp.com/learn/courses/introduction-to-regression-in-r Egyéb oktatóprogramok: https://rpubs.com/phle https://www.econometrics-with-r.org/index.html

Kurzus szakjai