24-25 мамыр аралығында экономика жоғарғы мектебінің магистранттары өздерінің диссертацияларын ұсынды. Олардың жұмысы бірқатар критерийлер бойынша бағаланды, соның ішінде презентация логикасы мен зерттеу сұрағы, зерттеу әдіснамасының дұрыстығы, қорытынды жасай білу және ұсыныстарының сапасы.

Бірнеше студенттер Аттестаттау комиссияларының оң бағаларын алды. Комиссия мүшелері ұсынылған жұмыстардың зерттеу әлеуетін атап өтті.

Экономика магистрі Толғанай Умурзакова Қазақстандағы жұмысқа қанағаттануға біліктілік сәйкессіздігінің әсерін анықтайтын зерттеулер жүргізді. Сондай-ақ, мақалада білім беру, гендерлік және жұмыспен қамту секторының жұмысқа қанағаттануға әсері қарастырылды. Зерттеу үшін OECD Adult Skills Survey (PIAAC) алғашқы деректері пайдаланылды. PIAAC ересектердің ақпаратты өңдеудің негізгі дағдыларына – сауаттылыққа, математикалық сауаттылыққа және технологиялық ортадағы мәселелерді шешуге дағдылануын өлшейді және ересектер өз дағдыларын үйде, жұмыста және жалпы қоғамда қалай қолданатыны туралы ақпарат пен деректер жинайды (OECD, 2019)
Зерттеу бірнеше қызықты нәтижелер берді. Біріншіден, қазақстандық респонденттер арасында дағдылардың сәйкессіздігі жоғары деңгейде болды. Респонденттердің көпшілігі олардың дағдылары істеп жатқан жұмысына сәйкес келмейді деп санайды және өздерін жұмысына қатысты біліктілік деңгейі жоғары немесе біліктілігі жеткіліксіз деп санайды. Екіншіден, қазақстандық респонденттердің жұмысқа қанағаттанушылық деңгейі де ерекше жоғары. Үшіншіден, нәтижелер көрсеткендей, шеберліктің сәйкес келмеуі жұмысқа қанағаттануға статистикалық тұрғыдан маңызды әсер етпейді. Алайда, жұмысқа қанағаттанбау ықтималдығы біліммен кері байланысты екені анықталды: білім деңгейі жоғары адамдар өз жұмысына қанағаттанбайды. Жұмыспен қамту секторы жұмыс орындарының қанағаттануына үлкен әсерін тигізеді.

Экономика магистранты Бота Серик бұрынғы Кеңестік республикалардағы Орта Азия мен Әзірбайжандағы білім беру саласындағы жеке қайтарымды зерттеп, ЕҚДБ-нің «Өтпелі кезеңдегі өмір-2016» сауалнамасының алғашқы деректерін қолданды. Жеке білімге оралу – бұл білім деңгейінің жоғарылауы нәтижесінде жалақының өсуін бағалайтын Дж.Минцер ұсынған тұжырымдама. Еңбек нарығы мен білім берудің субъектілері (студенттер мен олардың ата-аналары, жоғары оқу орындары), сондай-ақ саясаткерлер мен жұмыс берушілер білімнің қайтарымын түсіну керек, өйткені бұл жетілмеген бәсекелестік, ақпараттық асимметриялар нарығында ақпараттық сигнал және нарықтағы басқа сәтсіздіктер белгісі.

Талдауға сәйкес, Тәжікстан мен Әзірбайжан білімге қайтып келу деңгейі бойынша ең төмен, ал Өзбекстан жоғары деңгейде. Бұл талдау нәтижесін экономика мен еңбек нарығының дамымаған құрылымымен (Тәжікстан жағдайында), білім сапасының төмендігімен (Әзірбайжан жағдайында) және білімді адамдардың жоқтығымен және білімге деген жоғары сұраныспен ( Өзбекстан жағдайы) түсіндіруге болады.

Марат Сыздықов, қаржы магистрі, «P2P несиелік несиелері бойынша дефолтты болжау: несиелік клубтар туралы мәліметтерге қолданылатын машиналық оқыту классификациясы алгоритмдері, инвесторлардың перспективасы» атты еңбегінде біз соңғы жылдары әлеуметтік несиелеу нарығының пайда болғандығына куә болғанымыз және тең дәрежелі немесе P2P несиелеу жайында жазды.

Қарыз алушылар мен несие берушілер әдеттегі банктер сияқты мықты делдалдың қатысуынсыз P2P несиелендіру платформалары арқылы онлайн режимде өзара әрекеттеседі.
P2P платформалары қаржылық кеңейтуге ықпал еткенімен, бұл нарық сонымен дәстүрлі банктерге қарағанда жоғары деңгейдегі ақпарат асимметриясының проблемасымен бірге сипатталады. Осы себепті, Марат өзінің диссертациясында жеке инвесторлар P2P Lending Club платформасы ұсынатын мәліметтер бойынша Машиналық оқыту әдісімен дефолтты болжау арқылы ақпараттың асимметриясын қаншалықты жақсы басқара алады деп ойлады.Ол зерттеудің эксперименттік бөлігі үшін Random Forest және XGBoost машиналарын оқыту классификациясының алгоритмдерін таңдады, өнімділіктің эталоны ретінде логистикалық регрессия жіктеуіші болды. Оның зерттеулері сыныптағы теңгерімсіздік жағдайында тиісті нәтижелік шараларды қолдануға және жіктеу нәтижелерін әділ және ашық түсіндіруге баса назар аударады. Бұдан әрі Марат мәліметтерді мұқият және ашық дайындауды жүзеге асырды және таңдалған классификаторлардың өнімділігін салыстырды; нәтижесінде зерттеу олардың рейтингін негіздеу үшін екеуінің арасында айтарлықтай айырмашылықты таппады. Сонымен қатар, алдыңғы алты зерттеудің негізгі жіктеуіштерінің нәтижелері көрсетілген және бұл нәтижелердің ұқсастығы Марат жүргізген зерттеу нәтижелерімен жалпы сәйкес келді. Алайда, алдыңғы зерттеулердің нәтижелерінен айырмашылығы, Мараттың зерттеуі нәтижелерді болжау шектерін анықтау әдісін қосымша енгізді, бұл көрсетілгендей, жекелеген инвесторлар үшін портфельдің жоғары және тұрақты кірістілігін қамтамасыз ететін, көрсетілгендей, несие бойынша қате жіктелген төлемдерді азайтуға мүмкіндік берді. Марат машиналық оқытуды жіктеу алгоритмдерінің шекті техникамен үйлесімділігі инвесторлар үшін ақылға қонымды нәтиже беруі мүмкін екендігін көрсеткенімен, барлық домен бойынша болжам нәтижелерінің байқалатын дәйектілігі несиелік клуб ұсынған мәліметтер типі жоғары болжамды қуатты машиналарды құру үшін жеткіліксіз болуы мүмкін деген болжам жасады. Осылайша, ол P2P несиелеу нарығында баламалы деректерді кеңінен қолдану қажеттілігін атап өтті.

Қаржы магистрі Райымбек Смадинов « M&A қатысушы компаниялар аномальды кірістілікке дағдарыссыз кезеңмен салыстырғандағы Ковид дағдарысының әсері» тақырыбында зерттеу жүргізді. Қазіргі COVID-19 дағдарысы сияқты дағдарыстар кезінде бірігу мен қосылу саны азаяды, бірақ ең тиімді мәмілелер дағдарыс кезінде жасалады. Бұл зерттеу дағдарыс кезінде қор қайтарымының қалыптан тыс өсуінің пайда болуын анықтауға тырысады. Бұл зерттеу бастапқыда 2018 және 2020 жылдың соңы аралығындағы 28402 M&A транзакциясын таңдады. Әдістеме ретінде оқиғаларды талдау және регрессиялық талдау қолданылды. Зерттеу нәтижелері көрсеткендей, дағдарыстық кезеңдерде, дағдарыстық емес кезеңнен айырмашылығы, мақсатты компания тарапынан да, сатып алушы компания тарапынан да әдеттен тыс кірістіліктің айтарлықтай өсуі байқалады. Сондай-ақ, регрессиялық талдаудың нәтижесінде, дағдарыстан басқа, әдеттегіден тыс табыстылыққа сатып алушы компания екінші компанияны сатып алу үшін қолданатын төлем әдісі әсерін тигізетіндігі анықталды.

Құралай Әкімбекова, менеджмент есебі магистрі экологиялық, әлеуметтік және басқарушылық инвестициялар (ESG) және корпоративті қаржы тақырыптарын зерттеді. Өздеріңіз білетіндей, тұрақтылық пен жауапты инвестициялар мәселелері корпоративтік әлемде де, қоғамда да маңызды рөл атқарады. Оның жұмысы жақында танымал және маңыздылыққа ие болған ESG инвестициялау тұжырымдамасын талқылайды және ESG жоғары / тиімді жұмысының корпоративті қаржыландыруға, атап айтқанда, Ұлыбритания компанияларының қаржылық көрсеткіштеріне әсерін сипаттайды. ESG субфакторларының әрқайсысының маңыздылығы басқа зерттеушілердің жұмыстары негізінде сипатталған. Сондай-ақ, COVID-19 кезінде және одан кейін болған корпоративтік әлемдегі өзгерістер талданды. Зерттеу Bloomberg және Yahoo Finance терминалдарынан алынған сапалы аргументтер мен сандық мәліметтерді талдау арқылы тұрақты ESG инвестициясының маңыздылығы мен қажеттілігін түсіндіруге бағытталған. Есептеулерді жүргізу үшін оқиғалардың төрт терезесінен тұратын оқиғаларды талдау қолданылды. Негізгі нәтижелер R Studio-дағы регрессия әдісі арқылы алынды. Зерттеу бірнеше қызықты нәтижелер көрсетті; Негізгі қорытынды – ESG-ге байланысты факторлар дағдарыстан кейінгі алғашқы алты айда рөл атқарады, бірақ олардың әсері нақты оқиға болған күннен бастап күшейеді.