Tag Archive for 'majandusteadus-doktoriõpe'

Terviseökonoomika ja selle aasta noorte majandusteadlaste tööturg

Selle aasta noorte majandusteadlaste tööturg on enam-vähem läbi saanud. Oli suhteliselt halb aasta ja turg oli väga aeglane. See tähendab, et kui tavaliselt teeb iga ülikool hulga tööpakkumisi ühe korraga, oodates et suur osa kandidaate lükkab nende pakkumise tagasi, aga arvestades võimalusega, et kõik kandidaadid pakkumise vastu võtavad. Siis sel aastal on paljudel ülikoolidel eelarved rangelt piiratud ja nad saavad tõesti fikseeritud arvu noori professoreid tööle võtta. Mistõttu paljud tegid pakkumisi ühe kaupa — alles siis kui eelmine kandidaat oli pakkumise tagasi lükanud, said nad selle uuele inimesele esitada. Nii võttis see protsess väga kaua aega.

Aga kokkuvõtteid tehes saab öelda, et Northwesterni kaks parimat lõpetajat said töökohad Berkeley’s ja Pennsylvania ülikoolis. Et me nende doktorantide uurimistööst, keda NU kaalus tööle võtta oleme siin kirjutanud, siis räägime ka oma lõpetajatest.

Ben Handel on terviseökonoomik, kes võttis vastu pakkumise Berkeley’st. Oma tööturupaberis ta hindab ümberlülitumiskulude suurust tervisekindlustuses negatiivse selektsiooni tingimustes. Üldjuhul on empiiriliste uurimuste headuse algtingimuseks uus ja suurepärane andmehulk, mis võimaldab vastata seni vastamata küsimusele. Tema kasutada olev andmehulk on üsna imeline. Nimelt, nagu teada kasutab suur osa USA tööealistest inimestest oma tööandja poolt pakutavat tervisekindlustust. Benil on kasutada paneelandmed, mis sisaldavad üle aastate nii inimeste detailset meditsiiniteenuste tarbimist kui ka nende valikuid tööandja poolt pakutavate tervisekindlustusplaanide osas. Need andmed pärinevad ühest “anonüümsest” ligi 10000 töötajaga ettevõttest.

See uurimus üritab vastata küsimusele, mis mõju heaolule avaldavad ümberlülitumiskulud ja negatiivne valik (adverse selection). Ümberlülitamiskulud kirjeldavad olukorda, kus tarbija teeb rumalaid otsuseid. Nimelt, kui inimese jaoks otsustusprotsess on pingutav, siis ta kipub valima default valiku, isegi siis kui see ei ole tema jaoks kasulik. Et takistada inimesi tegemast endale kahjulikke valikuid tunduks mõistlik jagada inimestele informatsiooni — lihtsasti kättesaadav info valikute kohta muudab ümberlülitumiskulud madalaks. Aga Ben leiab, et negatiivse selektsiooni tingimustes ei pruugi ümberlülitumiskulude vähendamine heaolu suurendada. Nimelt, varasem kirjandus on ümberlülitumiskulude vähendamise mõju vaadanud vaid osalise tasakaalu mudelis, kus kindlustusplaanide hind ei muutu, kui erineva riskiga (ehk siis kuluga) tarbijad liiguvad plaanide vahel. Ben aga vaatab üldise tasakaalu mudelit, kus plaani hind kajastab tarbijate riski.

Tulles tagasi andmehulga juurde. Sel andmehulgal on unikaalsed omadused, mis võimaldavadki Benil vastata seni uurimata küsimusele. Nimelt, vaatlusaluse perioodi keskel muutis see ettevõte oluliselt oma pakutavaid tervisekindlustusplaane. See tähendab, et selle muutuse hetkel olid kõik töötajad sunnitud valima uute plaanide vahel, samas kui teistel aastatel oli töötajatel võimalus otsustada oma eelmise aasta valiku kasuks. Seega ta näeb inimeste valikuid nii ümberlülitumiskulude kui ka -kuludeta.

Juba tema esialgne andmeanalüüs näitab, et ümberlülitumiskulud on suured. Nimelt, ta võrdleb uusi töötajaid (kellel ümberlülitumiskulud puuduvad) sarnaste karakteristikutega olemasolevate töötajatega ja leiab, et nende valikud erinevad oluliselt. Lisaks sellele, üks pakutavatest plaanidest muutub vaatlusaluse perioodi jooksul domineerituks teiste poolt (plaanid pakkusid sama tervishoiuteenust ja erinesid ainult hinna ja omavastutuse poolest, aga sellisel viisil, et üks plaan oli mistahes tervishoiuteenuse tarbimise korral alati kallim kui teised). Tuleb välja, et enamik inimesi ei vali uut plaani, isegi siis kui nende plaan muutub domineerituks teiste poolt. Esialgne andmeanalüüs näitab ka negatiivse valiku olemasolu. Keskendudes inimestele, kel enne uute plaanide tulekut oli ühesugune plaan, siis ta leiab, et inimesed kelle tervisekulutused olid suuremad, valivad hiljem suuremat katet pakkuva plaani.

Et suuta kvantifitseerida ümberlülitumiskulude vähendamise mõju heaolule, hindab Ben struktuurse mudeli. Hinnangud näitavad, et mudelis ümberlülitumiskulude vähenemisel suureneb oluliselt negatiivne valik, mille tulemusena kogu heaolu väheneb.

Uus majandusteaduskondade publikatsioonide edetabel Tilburgist

Tilburgi ülikoolis on kokku pandud uutel andmetel põhinev majandusteaduskondade teadustöö pingerida, kus muuhulgas saab koostada ka oma valdkonnale vastava pingerea.

Metoodikast: nad on kogunud kokku ülikoolide publikatsioonid 36 parimas ajakirjas aastatel 2004-2008 ja standardpingerida on lihtsalt avaldatud artiklite koguarv nendes ajakirjades selle perioodi kestel. St seal on näiteks Journal of Economic Dynamics and Control ja World Bank Economic Review sama kaaluga mis American Economic Review ja Econometrica. See annab tulemuseks pingerea kus mõned traditsioonilised tippkoolid on suhteliselt taga (nt MIT alles 5. ja Princeton alles 12.), samas kui New Yorgi ülikool on üllatuslikult 3. kohal ja mõned Euroopa koolid on samuti üllatavalt ees (LSE on 8., Tilburg ja Toulouse mõlemad esimese 30 hulgas).

Aga seal on ka pingeridade liivakast, kus igaüks võib ise valida välja ajakirjad, milles avaldamise alusel koole järjestada. Arvestades, et heades koolides professorid peavad oluliseks avaldamisi ainult parimates nn üldhuviga ajakirjades ja oma spetsiifilise valdkonna parimas ajakirjas (ülejäänud artikleid ei võetaks ka töökoha saamisel arvesse), siis võib vabalt koostada ülikoolide pingerea ainult parimate üldhuviga ajakirjade põhjal. Näiteks võtta ainult klassikalised kolm tippu (AER, Econometrica, QJE) või lisada ka Journal of Political Economy ja Review of Economic Studies) ja vaadata, kuidas nimekiri muutub (muutub küll). Lisaks sobib liivakast hästi valdkondade pingeridade koostamiseks: võtta parimad üldhuviga ajakirjad ja lisada neile mingi valdkonna spetsiifilised ajakirjad. Kui olla huvitatud näiteks majandusteooriast, siis JET, GEB, ET.

Majandusteadlaste tööturg ja kuidas hinnata intellektuaalomandi kaitse mõju innovatsioonile

Selle aasta tööturg on täies hoos. Kolmapäeval lõppes aastakonverents, kus viidi läbi tööintervjuud, ja järgmine etapp on tööturupaberite esitamine seminarides. Esimesed värbamisseminarid leidsid siin aset juba selle nädala lõpus. Neljapäeval rääkis Chicago ülikooli doktorant Benjamin Moll oma tööturupaberist “Productivity Losses from Financial Frictions: Can Self-financing Undo Capital Misallocation?” (pdf). Et tema valdkonnad on makro, majanduskasv, arenguökonoomika ja rahandus, ja tööturupaber oli vastavalt nendel teemadel, siis jätsime me selle seminari vahele. Reedel aga kuulasime me Harvardi doktoranti Heidi Williamsit, kelle valdkondadeks on avaliku sektori ökonoomika, terviseökonoomika, innovatsioon ja töö-ökonoomika. Ta rääkis oma tööturupaberist “Intellectual Property Rights and Innovation: Evidence from the Human Genome” (pdf).

Lühidalt ta tegi seal järgmist. Ta vaatas intellektuaalomandi kaitse mõju järgnevale innovatsioonile ühel spetsiifilisel näitel. (Selgituseks, et tihti kui räägitakse intellektuaalomandi kaitse mõjust innovatsioonile mõeldakse ex ante mõju, et kuidas investeeringud uurimistöösse suurenevad kui on lootust avastusele patent saada. Tema vaatas aga ainult ex post mõju, et kuidas mingile avastusele antud kaitse takistab selle avastuse kasutamist hilisemas innovatsioonis.) Selles töös kasutatud näide oli lähedane loomulikule eksperimendile. Nimelt inimese genoomi kaardistamisega tegelesid paralleelselt kaks suurt projekti: ettevõte Celera ja avalik Inimese Genoomiprojekt. Esimese poolt kaardistatud geenid olid intellektuaalomandi kaitse all ajani, mil Inimese Genoomiprojekt suutis sellesama geeni kaardistada. Väidetavalt vaatlusalusel perioodil oli see, millised geenid kumbki pool kaardistab, juhuslik (kasutuses oleva tehnoloogia tõttu). See juhuslikkus muudabki tema andmehulga loomulikuks eksperimendiks.

Seega tema andmehulgaks on üle kahekümne tuhande geeni ja ta üritab testida, kas geenid, mis olid mingil hetkel Celera intellektuaalomandi kaitse all on vähem kasutatud hilisemas teadustöös ja tootearenduses. Ta teeb seda kahel viisil. Esiteks, ta vaatab kas 2009. aasta seisuga nende geenide kasutamine erines (võrdleb perioodil 2001-2009 avaldatud teadusartiklite arvu, kas 2009. aastal on teada geeni seotus mingi haigusega ja kas geeni kasutatakse mingis turul pakutavas geenitestis). Teiseks ta paneb kokku paneelandmed, mis näitavad iga geeni kumulatiivset kasutamist teadustöös ja tootearenduses üle aja. Paneelandmete abil ta saab vaadata mis juhtub innovatsiooniga hetkel, kui geen kaotab intellektuaalomani kaitse (st Celera poolt kaitse all olnud geen kaardistatakse Inimese Genoomiprojekti poolt). Lühidalt, tema tulemused näitavad, et Celera intellektuaalomandi kaitse all olnud geenide kasutamine hilisemas teadustöös ja tootearenduses on 30% võrra väiksem kui geenidel, mis selle kaitse alla kunagi ei sattunud.

Infoks, et järgmiseks nädalaks on siin planeeritud kaks töö-ökonoomika teemadega doktoranti MITst.
Pilt: DNA-lõhestamine

Kuhu kaovad naised teadusest?

Marju Himma kirjutab Postimehes soolisest koosseisust Tartu Ülikoolis:

… ülikoolis on 52% tudengkonnast naised. /…/ … teadureid on 474, mehi 236 ja naisi 238, ent aste kõrgemal, vanemteaduri ametikohal, töötab 189 meest ja vaid 80 naist. Muljetavaldavaimad käärid tulevad sisse aga professori ametikohal: 134 meesprofessorit ja vaid 35 naisprofessorit.

Kuhu siis kaovad naised teadusest? Seesama aastaraamat märgib ära, et naisprofessoritest on suurim hulk ehk 18 vanuses 51–60 eluaastat. 10 aastat nooremas rühmas ehk vanuses 41–50 eluaastat on üheksa naisprofessorit. Samast earühmast on muide kõrvale panna 37 meesprofessorit. Noorimas earühmas, kus Tartu Ülikoolist võib naisprofessoreid leida, vanuses 31–40 eluaastat, on kaks nais- ning 15 meesprofessorit.

Huvitav statistika. USAs on need numbrid eriti reaalaladel veel hullemad ja ka majanduses ollakse vähemalt tippülikoolides tugevalt meeste poole nihkes. 2008. aastal anti USA ülikoolides 35% majandusteaduse doktorikraadidest naisterahvastele, aga naiste osakaal täisprofessorite hulgas oli ainult 9%. Kusjuures top-10 ülikoolides on naiste osakaalud veel madalamad (vt tabelit 1 lk 9 pdf). Sealhulgas Northwesterni näide on siiski üsna erandlik: meil nimelt on 35st (assistant, associate ja täis) professorist vaid üks naisterahvas (paar aastat tagasi doktorikraadi saanud ja praegu assistant professor).

Üldiselt arvatakse, et naisprofessorite vähesuse põhjus USAs on suuresti tingitud USA ülikoolide tenuuri süsteemist. Täpsemalt nn tenuurikellast, mille kohaselt nii assistant kui ka associate professor peab suutma publitseerida etteantud koguse teadustööd tavaliselt kuni 6 aastaga. Tenuurikell tingib selle, et 12 aasta jooksul peale doktorikraadi saamist noored professorid rabavad kõvasti tööd teha, enne kui saabub kaua oodatud täielik akadeemiline vabadus koos tenuuriga täisprofessori kohaga. Et tenuurikell ei sõltu laste arvust, siis kipuvad lastega naisterahvad suunduma erasektorisse ja valitsusasutustesse, mis võimaldavad osaajaga tööd või veel enam, lubavad mõneks ajaks teadustöö juurest hoopis kõrvale jääda.

Eestis on seadusega tagatud lapsepuhkus (soovi korral isegi kuni 3 aastat). Seega ei saa väikeses naisprofessorite hulgas tenuurikella süüdistada. Mis siis on põhjused?

Külalispostitus: kas tudeng peaks ülikooli valikul juhinduma Nobeli laureaatidest?

Ott kirjutab, et Nobeli laureaatide hulk on mürarikas, aga siiski informatiivne signaal ülikooli taseme kohta.


Lühike vastus: see on üks võimalik, kuigi mõneti ebatäpne viis kooli valida.

Mõnikord on ajakirjanduses kõlanud mõtted et Nobeli laureaatide hulk ülikoolis on tudengi jaoks vähetähtis. Tippteadlased tegelevad tippteadusega, õpetavad vähe, eriti bakalaureusetasemel, ja nii on (potensiaalsel) üliõpilasel targem võrrelda õppekavasid kui Nobeli laureaatide arvu.

See mõtteviis on küll õige, kuid eeldab et koolid kus on töötanud palju Nobeli laureaate, on muus mõttes teiste koolidega võrreldavad. Niisugune eeldus annab õigustuse (kaudselt) väita, et üksikute maailma tippude olemasolu ei tee paremaks õppekavasid ega anna tudengile rohkem teadmisi. Põhimõtteliselt et kui me “istutame” Tartu keemiateaduskonda ühe nobelisti, siis majandusteaduskonna tudengil sellest kasu pole. Nõus.

Nobeli preemia ei tule aga lihtsalt õhust. Üksik laureaat ei lähe tööle juhuslikku ülikooli. Seega on eelnev näide, ehkki õige, eksitav. Mõne maailma tippteadlase kohalolek ülikoolis tähendab enamasti suure toetava meeskonna olemasolu. Kindlasti on samas ülikoolis veel palju tipptasemel professoreid — ideed tulevad tänapäeval enamasti töögruppides. Kindlasti on neil professoritel palju väga häid doktorante (sest muidu läheksid nad säält minema). Tõenäoliselt on olemas korralik management kes tahab tippteadlasi tööle võtta ning on võimeline seda tegema. Kindlasti liigub sääl palju raha, palju külalisi ning palju huvitavaid mõtteid. Need hüved ei piirdu ainult ühe teaduskonnaga. Kui ülikoolil on võime ja raha et väga häid inimesi tööle võtta, siis kandub osa sellest ka teistesse valdkondadesse. Ehk siis management, kes tahab ja suudab pidada tipptasemel keemia töögruppi, on huvitatud ja võimeline tööle võtma ka andekaid majandusteadlasi. Võibolla mitte tippe, võibolla on ülikool spetsialiseerunud näiteks tehnoloogia aladele, kuid kindlasti on neil huvi ka tugeva majanduse vastu (näiteks selleks, et tehnoloogilisi mõtteid paremini turule viia). Ja see kõik kajastub ka õppekavades. Ka siis kui kirja pandud kavas pole palju seksika nimega aineid on usutav et andekad hää haridusega professorid suudavad materjali huvitavalt esitada (erandeid on muidugi nii andekate kui mitteandekate seas).

Seega, Nobeli laureaatide olemasolu ülikoolis on indikaator ülikooli üldisest hääst tasemest. See on üks kõige lihtsamini jälgitav indikaator, samas on ta omajagu mürane. Nobeli laureaate on vähe ja sageli antakse preemia aastakümneid pääle oluliste avastuste tegemist. Täpsemat informatsiooni annab praegu toimuv teadustöö just sind huvitaval erialal.

Külalispostitus: Vahetusprogramm kui jalg ukse vahel

Sander kirjutab doktorantuuri astumisest ja vahetusprogrammidest. Veeta paar semestrit mõnes paremas ülikoolis on igal juhul kasulik. Aga nagu Sander kirjutab, võib vahetusprogramm anda võimaluse ka kraadi omandamiseks tippülikoolist.


Yale majandusteaduskonnas on päris paljud olnud kunagi ülikoolide vahetusprogrammis. Parim näide on Mannheimi ülikooli vahetused Yale ja Berkeley ülikoolidega, kus päris paljud osalenud tudengid saavad pärast parematesse ülikoolidesse sisse. Minu kursusel on kaks sakslast, kellest üks oli kaks aastat enne Yale’i sissesaamist seal vahetuses ja teine tegi vahetuse Berkeleys. Yale majandusteaduskonnas on üldse palju sakslasi, igas aastas mõni. Samas pole seal minu teada ühtegi prantslast või hispaanlast, kuigi rahvaarvu järgi võiks ju olla. Ja peaaegu kõik sakslased, keda ma seal tean, on Mannheimi ülikoolist, nii et sakslaste domineerimist peaks Mannheimi vahetusprogramm päris hästi seletama.

Vahetusprogrammis osalemine võib ennustada tippülikooli saamist selektsioonimehhanismi tõttu ehk vahetusprogrammi valitakse targemad ja aktiivsemad inimesed nagu ülikoolidesse vastuvõtmiselgi. Mingi selektsiooninihe selles suunas on kindlasti olemas, aga arvatavasti ei seleta see kogu sissesaamistõenäosuse suurenemist vahetusprogrammi järel. Rohkem aitab vahetus minu arvates heasse ülikoolis sissesaamisel seetõttu, et vahetuse käigus on võimalik hankida soovituskirju tuntud professoritelt. Ja soovituskirjad on sissesaamisel vähemalt majandusteaduses kõige olulisem faktor. Hea soovituse saamiseks tuleks muidugi olla aines kolme parema hulgas, et õppejõule meelde jääda. Kõige paremini aitab vahetusprogramm sisse saada muidugi sellesse ülikooli, kus see toimub (soovitused selle ülikooli professoritelt), mis seletab ka Mannheimi ülikoolist pärit inimeste suhteliselt suurt osakaalu Yale’is.

Lisaks sissesaamisele on vahetuses käimine kasulik ka baasi omandamisel. Heas ülikoolis vahetuses olles saab õppida doktoriprogrammis edaspidi vajalikke aineid kõrgel tasemel, mis teeb kraadiõppe ainete võtmise lihtsamaks või võimaldab mõne aine juba ette ära teha.

Vahetusprogrammist on heasse ülikooli sissesaamisel kasu muidugi siis, kui seda kasutatakse õppimiseks. Torontos nägin küllalt inimesi, kelle eesmärk vahetusprogrammis osaledes oli välismaal vanemate silma alt ära aasta otsa pidutseda. Aineid võtsid ja nendes pingutasid nad minimaalselt. Sama olen kuulnud ka Erasmuse vahetusprogrammi kohta. Eks kogemusi ja CV-le täiendust annab ka lihtsalt vahetusprogrammis olemine ja kuna inimeste eesmärgid elus on erinevad, siis ei saa üheselt öelda, et vahetuses olles tuleks ainult või põhiliselt õppida. Kõik nõuanded saavad olla vaid kui-siis vormis, näiteks kui tahta edaspidi heasse ülikooli sisse saada, siis peaks vahetuse pühendama õppimisele.

Külalispostitus: Kevadsemestri ained Yale’is

Sander Heinsalu kirjutab seekordses külalispostituses Yale’i majandusteaduse doktoriõppe teise semestri kursustest.


Kevadsemestril võtsin neli ainet nagu sügiselgi. Elu oli selle võrra lihtsam, et üks ainetest oli majandusajalugu, aga pinge oli suurem, sest mikro ja makro tasemeeksamid lähenesid. Teised kevade ained olid mikroökonoomika, makroökonoomika ja ökonomeetria 2.

Mikroökonoomikas andis Larry Samuelson täieliku informatsiooniga mängude osa ja Dirk Bergemann informatsiooniökonoomika ja mehhanismidisaini osa. Lisaks majanduse esimese aasta doktorandidele oli seal ka palju muud rahvast, eriti alguses – ärikooli doktorandid finantsist, turundusest, majandusarvestusest, poliitikateaduse ja keskkonnateaduse doktorandid, mõned edasijõudnumad bakalaureusetudengid. Kursuse korraldus ei soodustanud eriti mittemajanduse inimeste osalemist, sest aine esimene osa oli abstraktsem teooria ja alles Bergemanni osas tegeleti laialdaselt rakendustega, mis enamikule huvi pakkusid.

Mänguteooria osa algas päris baastasemelt, defineeriti mäng ja võeti järjest läbi palju tasakaalukontseptsioone – domineerivad strateegiad, domineeritud strateegiate järjestikune eemaldamine, ratsionaliseeritavus, Nashi tasakaal ja selle arendused (refinements) nagu perfektne ja korralik (proper) tasakaal. Ma polnud varem näinud Nashi tasakaalu üldistust korreleeritud tasakaalu, mille kohta oli minu üllatuseks ka vaheeksamil üks tõestusküsimus.

Edasi oli Samuelsoni osas ekstensiivse vormi mängude osa. Võtsime läbi mängu definitsiooni, Nashi tasakaalu, alammängu perfektse tasakaalu, lühidalt järjestikuse tasakaalu ja nõrga perfektse Bayesi tasakaalu ning (minu lemmiknimega) ekstensiivse vormi väriseva käe perfektse tasakaalu. Ainuke arendus, mida me lühidalt võtsime oli Cho-Krepsi intuitiivne kriteerium. Kuna In-Koo Cho Torontos õpetab, olin ma intuitiivse kriteeriumiga eelmisel aastal ebaproportsionaalselt palju kokku puutunud. Intuitiivne kriteerium on minu arvates kõige vähemintuitiivsem mõiste esimese aasta mänguteoorias ja paljudel inimestel oli tõsiseid raskusi sellest aru saamisega.

Samuelsoni osa viimane teema oli õppejõu enda uurimisvaldkond korratavad mängud. Seal oli põhiliseks tasakaaluks alammängu perfektne tasakaal. Esimest korda nägin selles kursuses automaatoneid, mille suur pooldaja Samuelson on. Korratavates mängudes käsitleti nii täiusliku kui ebatäiusliku vaadeldavusega mänge, päästikustrateegiaid, kahepoolse minmaxi strateegiaid ja mängijaspetsiifiliste karistustega strateegiaid. Peamiselt pidi leidma automaatoneid, mis neid strateegiaid rakendaksid.

Mikro vaheeksamis küsiti umbes pooles ulatuses mängude lahendamist ja pooles tõestusi või vastunäiteid. Ühte küsimust ei lugenud ma korralikult ja unustasin täieliku info eelduse, mis tähendab, et mu tõestus oli vale asja kohta. Tõestus ise oli õige ja minu üllatuseks andis Samuelson selle eest peaaegu täispunktid. Korreleeritud tasakaalu küsimuses ei osanud ma tõestada, et korreleeritud tasakaalude hulk on kumer.

Dirk Bergemanni osas alustasime nagu infoökonoomikas tavaliselt Akerlofi kasutatud autode mudelist. Defineeriti Bayesi Nashi tasakaal ja siis mindi üle oksjoniteooriale, mis on ka üks Bergemanni enda valdkondi. Kolm peamist oksjonitüüpi kogu kursuse jooksul olid esimese hinna, teise hinna ja kõik maksavad oksjon, aga hiljem tuli ette ka huvitavamaid tüüpe nagu ühtlane k-nda hinna oksjon.

Edasi võtsime odava jutu mänge koonduvate ja eralduvate tasakaaludega, palju Spence’i hariduse kui signaali mudelit, ebasoodsa valimi, mittelineaarsete hindade ja kindlustuse mudeleid. Järgmine osa oli mehhanismidisain, selles oli ka natuke teooriat – avaldamisprintsiip ja tuluekvivalentsi teoreem. Muidu oli Bergemanni osa üsna rakenduslik järjest erinevate mudelite (osaline) lahendamine. Viimaseks teemaks oli moraalirisk ja lepingu muutmise läbirääkimised (renegotiation).

Eksamis oli Bergemanni osas tööturusignaliseerimine, kahepoolne vahetus, mittelineaarsed hinnad ja moraalirisk. Samuelsoni osas oli ratsionaliseeritavus, ekstensiivse vormi mäng täiusliku ja ebatäiusliku jälgimisega ja korratav mäng täiusliku ja ebatäiusliku jälgimisega. Eksam oli hästi pikk (kolm ja pool tundi), meile anti lisaaega ja ma lahendasin peaaegu mõttepausideta, aga umbes veerand jäi tegemata.

Bergemann kutsus aine lõpus kogu kursuse kahes jaos endaga lõunale. See polnud nii huvitav, kui ma ootasin, sest mänguteooriast ja muidu teadusest rääkis ta vähe, aga oli päris naljakas. Bergemann pajatas huvitavaid seiku oma elust, näiteks sain teada, et tal pole bürokraatia vingerpussi tõttu muud diplomit peale doktorikraadi – bakalaureus jäi tal lõpetamata ja magistrit ta ei teinud. Ta on sellega aeg-ajalt administratiivseid töötajaid šokeerinud, et tal bakalaureust pole.

Mänguteooria kursus oli minu jaoks kevade kõige huvitavam aine ja lihtsuselt teine majandusajaloo järel. Peale korratavate mängude olin ma peaagu kõike mingil kujul varem näinud. Mänguteoorias on mul hea intuitsioon, lahendus paistab vahel juba enne algebraga alustamist kätte, erinevalt makrost ja ökonomeetriast.

Mikro tasemeeksam algas nagu kõik teisedki eksamid kella kümnest. Nagu enne makro tasemeeksamitki pakkusid teise aasta doktorandid meile enne eksamit eksamiruumis hommikusööki, aga sellest eelnevalt ei teatatud. Õnneks läksin piisavalt vara kohale, et natuke süüa. Pärast eksamit oli teaduskonna ühe maja taga teaduskonna kevadgrill. Ilm oli uduvihmane, nii et võibolla viis professorit näitasid nägu, põhiliselt olid seal doktorandid organiseerimiskomiteest ja meie, esimese aasta omad. Pakuti burgereid, küpsiseid, puuvilju, õlut ja veini. Mitmel inimesel oli kojusõiduga kiire, nii et üritus jäi lühikeseks.

Mikro tasemeeksam oli oodatust tunduvalt kergem, erinevalt makrost. Mitu inimest lõpetasid varem, mina nende hulgas. Sain kõigi ülesannetega hakkama ja isegi erilisi kahtlusi polnud. Pärast selgus, et sain 78%, läbi saamiseks oli vaja 60%. Eksamis oli kaks küsimust igalt esimese kolme veerandi õppejõult ja üks pikem Bergemannilt. Truman Bewley osas oli üks küsimus, kas antud hindade ja koguste vektorite kogumid saavad olla valitud ratsionaalse agendi poolt ja kui, siis mis on kasulikkusfunktsioon. Üks kogum polnud ratsionaliseeritav, üks oli Cobb-Douglas. Teine küsimus oli üldise tasakaalu leidmisest mittediferentseeruvate mitte-von Neumann-Morgensterni kasulikkusfunktsioonidega. Pidi lihtsalt ära arvama, mis tasakaal on ja selle kirjutama. John Geanakoplose osas olid täiesti oodatavad küsimused – üldine tasakaal Leontjevi agentidega, selle intressimäär ja tatonnement stabiilsus, üldine tasakaal kattuvate generatsioonidega, selle intressimäär ja varade hinnad. Larry Samuelsoni osas oli kaks hästi lihtsat mänguteooria küsimust – kui laual on masin, mis kümne perioodi jooksul väljastab igal perioodil 100 dollarit (või kuni üks agent raha üles korjab), siis mis on Nashi tasakaal ja alammängu perfektne tasakaal. Teine küsimus oli Cournot ja Stackelbergi konkurentsist. Dirk Bergemanni osas oli oodatav küsimus perfektse Bayesi tasakaalu kohta, koonduva ja eralduva tasakaalu leidmine Spence’i tööturusignaliseerimise mudelis, kus töötaja nimi oli firma ja tööandja nimi oli investor.

Makroökonoomikat andsid kevadel Giuseppe Moscarini ja taas kord Eduardo Engel. Makroökonoomika on minu jaoks kummalisel kombel nii igav kui ka keeruline. Ainuke motivatsioon (ja tugev motivatsioon) oli makro tasemeeksam. Eelmisel aastal kukkus makros esimesel korral läbi kaheksa ja mikros viis inimest. Sel aastal jõudsin pärast makro tulemuste kättesaamist rääkida ainult kahe inimesega, kes mõlemad said samuti makros läbi.

Makro Moscarini osas oli mitu erinevat osalise tasakaalu mudelit ja mingit keskset teemat ei paistnud olevat. Võeti aine ülejäänud veeranditest üle jäävaid asju. Esiteks õppisime investeerimismudeleid nõgusate ja konstantsete kohandumiskuludega täiusliku ja ebatäiusliku info keskkonnas (q-teooria). Siis tuli teoreetilisem osa difusiooniprotsesside kohta, mis oli minu jaoks uus matemaatika – Wieneri protsess ja Ito integraal. Seda rakendasime pöördumatu investeeringu mudelis difusiooniprotsessi järgi areneva tuluga.

Järgmine teoreetiline osa oli Poissoni protsessid, mida rakendati tööturu otsimismudelites. Viimane mudel, mida me eksamiks teadma pidime, oli saarestiku otsimismudel (täiuslik konkurents igal saarel, liikumiskulud ja seega ebatäiuslik konkurents saarte vahel). Selle järel võtsime veel töölepingute kindlustusfunktsiooni mudelit lepingust taganemisega. Kogu ülejäänud esimese aasta jooksul makroökonoomika mudelites lepingust taganemist polnud.

Vaheeksamil olid lühikesed intuitsiooniküsimused, kus matemaatikat polnud, neis tuli mõne mudeli kohta kvalitatiivseid ennustusi teha või empiiriliste paberite tulemusi teada. Üks ülesanne oli tööturu otsimismudelitest ja teine diskreetsest investeerimisest q-teooria osast.

Aasialastel oli raskusi Moscarini itaalia aktsendist aru saamisega, aga mind ei seganud see üldse. Mul on rohkem raskusi aasia aktsentidega, kuna ma neid keeli ei tunne. Moscarini kasutas loengutes slaide, ta oli ainus õppejõud, kes seda regulaarselt tegi. Mikros ja sügise matemaatika aines ei kasutanud slaide keegi ja ökonomeetrias, majandusajaloos ja makro teistes veerandites tehti seda harva. Moscarini oli makro õppejõududest parim, ta andis ainet selgelt ja süstematiseeritult. Slaidid aitasid hiljem korrata ja nende tõttu polnud vaja loengus pidevalt kirjutada. Põhiline pluss slaidide juures on see, et nad distsiplineerivad õppejõudu ja sunnivad teda materjali eelnevalt läbi mõtlema ja struktureerima.

Eduardo Engeli osa oli makroökonoomika rahandusmudelid ehk uuskeinsistlikud ehk nominaalsete jäikustega mudelid. Eelnevates makroveerandites polnud rahal mudelites olulist rolli, tavaliselt seda ei mainitudki. Engel alustas empiirilise paberiga hüperinflatsioonidest ja Kiyotaki-Wrighti otsimismudeliga, kus raha suurendab tehingu tõenäosust. Siis õppisime raha ette ja raha kasulikkusfunktsioonis mudeleid, mille suhtes Engel kohe alguses oma vastumeelsust väljendas. Raha makroökonoomilisse mudelisse sisestamiseks tuleb enamasti mingeid trikke teha ja muuta mudelit viisil, mis on empiiriliste andmetega vastuolus.

Teoreetiline osa oli viimases makroveerandis vektorautoregressiooni kohta. Ökonomeetria 2-s võtsime vektorautoregressiooni ainult pool tundi, makros tunduvalt pikemalt, nii et makro aitas ökonomeetria seda osa õppida. Pärast seda õppisime rahandusteooria ja rahanduspoliitika osa, uuskeinsistlikku mudelit Calvo ja muude hinnakohandamise viisidega ja erinevaid Taylori reegli variante. Lühidalt võtsime mänguteoreetilist mudelit keskpanga siduvate lubaduste kasulikkuse kohta, mis oli üllatuslikult hiljem tasemeeksamis sees.

Eksamis olid nagu makros tavaks intuitsiooniküsimused ja seejärel üks ülesanne Kiyotaki-Wrighti mudeli kohta ja üks jäikade hindade ja hinnaindekseerimise kohta (Calvo mudel). Engelile meeldib väga loglineariseerimine, see oli kevadel juba eelduseks ja Engeli mudelites kasutasime seda laialdaselt.

Makro tasemeeksam oli eelmiste aastate omadest väga erinev, pikem, keerulisem ja selle ülesanded olid loengutes lühidalt käsitletud ja teisejärguliste teemade kohta. Esimest korda oli eksamis programmeerimisküsimus – pidi ühe sügissemestri programmeerimisülesande põhjal kirjeldama, kuidas teha Matlabis väärtusfunktsiooni iteratsiooni. Tasemeeksamis olid ka tavalised intuitsiooniküsimused. Esimene ülesanne oli kestvus- ja tarbekaupade segamudel rekursiivse struktuuriga, mille sarnast ma varem näinud polnud. Esimest korda pidi selles ülesandes tegema eksamil Taylori arendust. Teine ülesanne oli rekursiivsest tasakaalust uusklassikalises kasvumudelis. See oli natuke standardsem, kui esimene, aga kummalise kujuga väärtusfunktsiooniga, mille saamine oli väga algebraintensiivne. Kolmas ülesanne oli jagamatu tööjõu pakkumise ja töötamisloteriidega, iseenesest lihtne mudel, aga kahte tüüpi agentidega ja eksamil täiesti ootamatu. Neljas ülesanne oli mänguteoreetiline mudel keskpanga siduva lubaduse kohta, mida ma samuti eksamil ei oodanud.

Ökonomeetriat andis kevadel Taisuke Otsu, kes kirjutas kõik hästi kiiresti tahvlil läbi, aga eriti palju ei seletanud, sest inimesed ei küsinud. Ökonomeetrias oli peaagu kõik minu jaoks uus, aga matemaatiliselt oli see tavaline lineaaralgebra, nii et mitte eriti huvitav. Lahendusmeetodid mulle eriti külge ei jäänud, ilma konspektist vaatamata ei osanud ma peaagu midagi teha, lihtsalt ei tulnud selle peale, mis suunas algebrat arendada. Esimene pool oli teoreetiline ja teine rakenduslik, pidime ka arvutis empiirikaülesandeid tegema, enamasti lihtsaid mudelihindamisi. Ma püüdsin neid teha Matlabis ja sain selgeks, et Matlab ökonomeetria jaoks ei sobi, tuleks ikka mõnda spetsialiseeritumat programmi kasutada. Üldiselt on kõik ökonomeetriakursused Yale’is väga teoreetilised, uuritakse meetodite asümptootilisi omadusi ja tõestatakse konsistentsust ja asümptootilist normaaljaotust.

Ökonomeetrias võtsime järjest läbi parameetrilised meetodid, põhilisi teooriaid oli kaks, GMM ja ML. Alustasime projektsiooni- ja regressioonimudelitest ja momentide meetodist, üldistasime GMM-ile. Õppisime mittelineaarset vähimruutude meetodit, empiirilise tõepära meetodit, kvantiilregressiooni ja üht mitteparameetrilist meetodit (kernel regression). Rakenduslikus osas õppisime põhiliselt piiratud sõltuva muutuja mudeleid – binoom- ja multinoommudelit, loendusmudelit, tsensoreeritud ja lõigatud sõltuvat muutujat ja kestusmudelit. Edasi võtsime instrumentmuutuja regressiooni ja GMM-i. Kõige lõpus ja eksamist väljas oli struktuurivõrrandite hindamine rekursiivse investeerimismudeli näitel. Otsu õpetatud Bellmani võrrand oli abstraktsem ja keerulisem kui need, mida me makroökonoomikas võtsime ja selle lihtsustamise tehnika oli samuti uus ja mitmesammuline. Seda osa ökonomeetriast oleksin tahtnud sügisel näha, sest see oleks makros palju aidanud.

Oleksin tahtnud paremini süstematiseeritud kursust, näiteks oleks võinud alustada teoreetilise struktuuri tutvustamisega. Käsitleti kahte peamist parameetriliste mudelite klassi – ML ja GMM, vist kõik peale mitteparameetrilise meetodi ja struktuurivõrrandite hindamise oli ML-i ja GMM-i erinevad rakendused. Oleks pidanud alustama ML-i ja GMM-i üldisest teooriast ja siis iga rakenduse puhul näitama, missugune üldisema meetodi erijuht see on.

Ökonomeetria 2 vaheeksam oli avatud materjalidega, mis tundus mulle üsna kummaline. Suurema osa kirjutasin lihtsalt oma loengumärkmetest maha ja seda, mida loengukonspektis polnud, ei osanud teha. Ökonomeetria 2 oli mu kevadsemestri kõige vähemtähtis aine ja mul polnud eriti aega sellesse süveneda.

Majandusajalugu on doktoriprogrammis kohustuslik, ega eriti keegi seda muidu ei võtaks, kuigi see, mida meile anti, oli üsna huvitav. Euroopa majandusajalugu andis Timothy Guinnane. See oli ainuke esimese aasta aine, mis oli peaaegu täielikult artiklitepõhine. Aines rääkis Guinnane pabereid arutades peaaegu kogu majandusteaduse spektrumist – mikrost, makrost, ökonomeetriast, kaubandusest, töö-ökonoomikast, arenguökonoomikast, finantsist. Ökonomeetria kohta sain ma sellest ainest natuke intuitsiooni juurde, kui Guinnane loengus empiirilisi pabereid kritiseeris. Igaks nädalaks pidime 2-5 paberit lugema ja olema valmis loengus sõna sekka ütlema. Aines oli seitse inimest ja põhiline sõnavõtja olin mina.

Majandusajaloos pidime kirjutama kolm lühipaberit või ühe pikema, mille võis esitada suvel. Lühipaberites tuli paari loengus arutatud paberi kohta arvamust avaldada, muid artikleid lugeda polnud vaja. Üks lühipaber võttis umbes ühe päeva, alternatiiviks olnud pikem paber oleks kindlasti rohkem kui kolm päeva võtnud.

Alustasime majandusajaloos niinimetatud suurtest teooriatest, mis püüavad kogu majandusarengut mingi ühtse printsiibi järgi seletada. Neid teooriaid on igasuguseid, suurem osa populaarteaduslikud ja mõned lausa segased. Me õppisime Acemoglu, Johnsoni ja Robinsoni institutsioonide ja majandusarengu vastasmõju teooriat ja Sachsi kriitikat sellele.

Ajaliselt alustasime 11. sajandi Vahemere kaupmeestest. Nende kohta oli Greifi mänguteoreetiline mudel lepingute jõustamisest kahepoolse ja mitmepoolse reputatsioonimehhanismiga ja koalitsioonilise tegutsemisega. Sarnased paberid olid gildide tekkepõhjustest ja sotsiaalsest kapitalist nendes. Edasi lugesime empiirilisi pabereid põllumajandusest tööstusrevolutsiooni ajal ja selle mõjust tööstusele. Demograafia kohta 18. sajandil lugesime Malthusi mudeleid hindavaid empiirilisi pabereid, üks neist ka Guinnane enda oma. Järgmine teema oli tööstusrevolutsioon Inglismaal, finantskeskkonna ja elustandardi muutus. Sellele järgnes sotsiaalabisüsteemi väljakujunemine ja mõju demograafiale ja majandusarengule Inglismaal.

19. sajandi kohta õppisime Saksamaa tolliliidu tekkepõhjusi ja mõjusid. Edasi pidime lugema pabereid raudteedest ja tootlikkuse arengust alates 19. sajandist. Mõned paberid olid tollide ja kartellide mõjust majandusarengule, selgub, et 19. sajandil mõnes riigis tollid ja kartellid kiirendasid majanduskasvu erinevalt 20. sajandist, mille kohta on leitud tugevaid tõendeid protektsionismi kahjulikkusest.

Üks artikkel oli inimeste pikkuse ja elustandardi seosest (pikkus sõltub kogu lapsepõlve toitumusest, haiguskoormusest ja töökoormusest), üks institutsioonide arengust Inglismaal ja majandus- ning poliitiliste vabaduste mõjust majandusarengule. Üks paber oli ka kullastandardi rahvusvahelisest kerge deflatsiooni ja vabakaubanduse soodustamisest ja riigi usaldusväärsuse signaliseerimisest. Viimane paber oli erinevatest ettevõtlusvormidest ja ettevõtluskeskkonna headuse mõõtmisest erinevates riikides.

Riikide lõikes oli tähelepanu keskmes Inglismaa võrdluses Prantsusmaa, Saksamaa ja USAga. Põhilised ideed majandusajaloost olid, et ajalugu on keeruline ja tõenäosuslik, mitte deterministlik, nii et suured teooriad, mis püüavad kõike korraga seletada, on peaaegu kindlasti valed. Pabereid peaks lugema kriitilise pilguga, sest ajaloolistest allikatest tulevad enamasti üsna halva kvaliteediga ja piiratud andmed. Majandusajaloos oli palju uut ja huvitavat materjali, näiteks sain teada, et tööstusrevolutsiooni ajal polnud majanduskasv oluliselt kõrgem seda ümbritsevate perioodide omast ja kõigepealt toimus oluline tootlikkuse kasv põllumajanduses. Aine ise oli kõige lihtsam esimese aasta omadest, sest ei pidanud ülesandeid lahendama, ainult (enamasti üsna lihtsaid) pabereid lugema.

Guinnane korraldas kevadsemestri lõpu poole oma majas esimese aasta doktorandidele ja majandusajalooga seotud kõrgemate aastate doktorandidele peo. Peole tulek oli tal nalja pärast ka aine nõuetesse kirja pandud. Paar professorit ja järeldoktorandi oli ka seal, kahjuks rääkisid professorid omavahel ja meie, esimese aasta omad, omavahel, nii et midagi uut ja huvitavat seal teada ei saanud.

Minu jaoks oli neli ainet ülemine piir, peaaegu kogu aeg oli täidetud ja rohkem poleks ma suutnud õppida. Aga ma olen majandusteaduskonnas oma aastas umbes mediaantasemel. Intelligentsuse jaotus paistab Yale’is olevat selline pika parempoolse sabaga, et keskmine ja mediaan suurt midagi ei ütle (kui keskmine üldse eksisteeribki). Inimeste intelligentsus on normaaljaotusega ja sellest parempoolset otsa lõigates peakski selline tugevalt asümmeetriline jaotus tekkima. Kursusekaaslastest Zhentao Shi ja Byoung-Gun Park võtsid kevadel viis ainet, nende hulgas ökonomeetria 3 ja 5. Alexis Akira Toda võttis kuus: puhta matemaatika teaduskonnast funktsionaalanalüüsi ja harmoonilise analüüsi, statistikateaduskonnast informatsiooniteooria ja majandusteaduskonnast mikro, makro ja ökonomeetria 3. Ma ei usuks selle võimalikkust isegi Yale doktorandi puhul, kui poleks ise näinud – kodutööde mahtu arvestades ei tohiks juba füüsiliselt aega jätkuda. Matemaatika ja statistika ainetes sai ta kõrgeima hinde. Lisaks sai ta valmis teise paberi üldise tasakaalu teooria valdkonnas: Integration of Walrasian Paradigm into Statistical Paradigm.

U.S. Newsi uus majandusteaduse doktoriõppeprogrammide edetabel

Sel nädalal tuli välja uus U.S. Newsi majandusteaduse doktoriõppeprogrammide pingerida. Esikümne koolid on siin all graafikul. U.S. Newsi edetabelid mõõdavad küsitluste abil USA ülikoolide akadeemilist taset. Et majanduses on teadustöö koondunud USAsse ja Euroopa koolidel ei ole esikümnesse asja, siis tegemist on parimate majandusteaduse doktoriõppeprogrammidega maailmas.

Suuri muutusi võrreldes varasemate edetabelitega ei paista olema. Princeton on tõusnud võrdseks kolme suurega — Harvard, MIT ja Chicago — nende järel järgmine grupp on Stanford, Berkeley, Yale ja Northwestern, pärast seda Penn, Columbia, Minnesota. Kooli valides tasub kindlasti vaadata ka valdkondade edetabeleid. Vaadates Northwesterni seisu erinevates valdkonnatabelites olime mõnevõrra üllatunud nähes Northwesternit mikroökonoomikas alles kuuendal kohal. Struktuuriökonoomika teine koht oli mõnevõrra ootuspärasem. Positiivsest küljest saab välja tuua selle, et Northwestern on ka nendes valdkondades, mis siin ülikoolis on vähem populaarsed, siiski esikümnes — ökonomeetrias kaheksas, makroökonoomikas kaheksas ja töö-ökonoomikas kümnes.

U.S. News Economics Graduate Program  Rankings, Top 10

Muusikaline meelelahutusprogramm majandusteaduse kraadiõppest

I can’t write no dissertation
I won’t be at graduation
Though I’ve tried, and I’ve tried, and I’ve tried, and I’ve tried
I can’t write no, I can’t write no

When I’m bummin’ in third year
And Endrico sends the emails out
That I need to do more and more
But I don’t have a prospectus,
And I think they now suspect this.
I can’t write no, oh no no no
Hey hey hey, that’s what I say

When I test hypothesis
Stata has got the nerve to tell me
That my t-stat’s less than three
So I can’t be a prof ’cause I do not have
Results that they want to see.
I can’t write no, oh no no no
Hey hey hey, that’s what I say

Need on esimesed salmid Berkeley kraadiõppurite traagilisest muusikapalast (I can’t write no) dissertation, kus kitarristidena löövad kaasa tuntud ökonomeetrikud Paul Ruud and Jim Powell. Leidsime selle teised allpooltoodud muusikapalad tööturufoorumist.

(I Can’t Write No) Dissertation

No Dissertation from ticoneva on Vimeo.

Econ School Drop-out

Your story’s sad to tell,
crushed under Mas-Colell.
Most mixed up 1st year-student
on the block
Your future’s so unclear now
What’s left of your career now?
Can’t even find a trade-off
for your time

See oli esimene salm Columbia esmakursuslaste laulust.


Econ School Drop-out from warren1951

Stronger

Stronger from ticoneva on Vimeo.

Nonparametric Estimation

Nonparamtric Estimation from ticoneva on Vimeo.

Estimation Unknown

Estimation Unknown from ticoneva on Vimeo.

Economists With Attitude

Behind the Research – EWA from youngbcewa

Külalispostitus: millist kooli valida?

Seekordses külalispostituses jätkab Ott Toomet diskussiooni välismaal õppimise teemal. Omalt poolt lisaksime ainult ühe täpsustuse õpingute rahastamise kohta. Nagu me eelmisel aastal kirjutasime, on päris mitmed tippülikoolid viimase paari aasta jooksul hakanud pakkuma täisrahastamist kõigile, kelle vanemate sissetulek ei ole väga suur.


Minu kogemused põhinevad peamiselt economicsi õppimisel ja selles valdkonnas töötamisel erinevates ülikoolides. Usun, et mõndagi kehtib ka teistel erialadel. Nõuanded on orienteeritud neile ambitsioonikatele noortele, eriti keskkooliõpilastele, kes soovivad oma erialal kaugele jõuda. Ülikoolis võib käia ka paljudel muudel põhjustel — elada üliõpilaselu, leida omale boy- või girlfriend, kaunistada CV-d … Siin ma palju aidata ei oska ;-)

* * *

RANKINGUD ON OLULISED. Paremad ülikoolid on “paremad”. Tüüpiliselt on hääd ülikoolid tugevad kõigil aladel ja kõigis valdkondades. Esiteks on õpetamine parem — sa õpid rohkem ja kiiremini ning uuemaid käsitlusi. Sa saad targemaks. Teiseks on professorid tuntumad — sa saad soovitused, mis on palju mõjukamad. Kolmandaks on tudengid paremad — sa saad omale targemad ja edukamad sõbrad. Neljandaks on paremates ning rahvusvahelisemates koolides avatum ja meeldivam õhkkond. Viiendaks avab tuntum diplom hoopis rohkem uksi tööturul. Oluline on kus sa lõpetad, mitte milliste tulemustega sa lõpetad …

Seega peaks kooli valides esiteks tutvuma ülikoolide tasemega huvipakkuvatel erialadel. Tuleks tutvuda ka vastuvõtunõuetega ning stipendiumi saamise võimalustega. Vastuvõtunõuded sisaldavad tüüpiliselt mingit võimekustesti (nagu SAT) ning inglise keele testi.

Tasub julgelt üritada. Kui oled lõpetanud ühe parema Eesti keskkooli ühe parema õpilasena, siis võid julgesti üritada astuda top-20 ülikoolidesse. Tuleb aga kohe öelda, et bakalaureusetasemel on stipendiumivõimalused üsna väikesed, küll on tavaline õppemaks. Magistri- ja doktoritasemel on stipendiumi hoopis lihtsam saada. Et nii kaugele jõuda on vaja eelnevad 3-5 aastat sisukalt kasutada.

MILLINE ERIALA VALIDA. Võibolla üllatusena ei ole majandusanalüütiku elukutse alustamiseks kõige parem alustada majanduse bakalauerusest, vaid hoopis matemaatikast (või ka füüsikast). Moodne majandusteadus tugineb väga palju matemaatilistel meetoditel, samas on enamus economicsi programme loodud “keskmisele üliõpilasele”, kes 3-5 aasta möödudes tööle läheb ning iialgi teoreetilisi artikleid kirjutama ei hakka.

Matemaatikas võib spetsialiseeruda statistikale, aga see ei ole väga tähtis. Oluline on saada korralik taust algebras, analüüsis, tõenäosusteoorias ja hulgateoorias. Niisugusest taustast on doktoriprogrammis palju rohkem abi kui sissejuhatavatest majanduskursustest. Matemaatikat võiks täiendada kolme põhilise rahvamajandusainega — mikro- ja makroökonoomikaga ning ökonomeetriaga. Samas on tippülikoolide economicsi doktoriprogrammi sisseastumisnõuete seas majandus sageli üksnes “soovitav”, matemaatika aga nõutav.

Tartu Ülikoolis soovitaksin võtta mikro, makro ja ökonomeetria sellisel kujul nagu neid õpetatakse rahvamajanduse haru tudengitele. Kõrvalaine variandid on nõrgemad, kõrvalaine sisaldab ka palju jutustavaid aineid, millest on hiljem väga vähe kasu.

VAHETUSTUDENGIKS. Paremasse ülikooli edasiminekul aitab kaasa vahetustudengi aasta. Seda aastat peab samuti planeerima tulevast kraadiõpet silmas pidades. Nii saad sa võimaluse võtta tugevad põhikursused (mis on oluline kui õpid Tartus majandust) ning saada soovitused. Seega tuleks valida võimalikest vahetusülikoolidest koht, kus õpetatakse põhiained korralikult ning kus õpetavad inimesed kelle soovitus võiks palju maksta.

Järgmise sammuna on vaja potensiaalse soovitaja kursusel teha väga kõvasti tööd. Ideaalis pead olema grupi kõige parem, niisugune kelle võimete kohta professor võib julgelt kirjutada “exceptional”. Teised ained võivad selle nimel kannatada.

Vahetusprogrammiga natuke analoogiline võimalus on õppida matemaatikat matemaatikateaduskonnas (kui sa seda juba ei tee ;-) ) Võtta oleks vaja võimalikult palju puhta matemaatika aineid. Kõik need ained tuleb teha “A” pääle — sinu ülesanne on vastuvõtukomisjoni veenda, et oled matemaatikas väga tugev.

KUI KÕRGELE SIHTIDA? Selle määravad ära sinu testid (GRE test) ning soovitused. Kui oled GRE teinud maksimumi pääle ning saanud korralikud soovitused, siis sihi ka (aga mitte ainult) top-10 koolidesse.

Ja siis tuleb kandideerida ja kandideerida ja kandideerida … Usu mind, see tasub ära!