Chercheur associé et Fellow CIRANO depuis 2002, Harry J. Paarsch est professeur au College of Business Administration de l'Université de Floride centrale.

Titulaire d'un doctorat en sciences économiques de l'Université Stanford, ses principaux intérêts de recherche sont l'économétrie appliquée, en particulier appliquée à l'économie forestière et, plus particulièrement, l'utilisation des enchères pour vendre du bois ainsi que pour obtenir des services de plantation d'arbres.

Il a occupé des postes à plein temps à l'Université de la Colombie-Britannique et à l'Université Western Ontario, ainsi qu'à l'Université de l'Iowa et à l'Université de Melbourne. Il a également été professeur invité à l'Université d'Aarhus, l'Université autonome de Barcelone, l'Université d’Helsinki, l'Université de Nouvelle-Galles du Sud et l'Université Stanford.

Harry J. Paarsch a reçu l'Arch W. Shaw National Fellowship à la Hoover Institution on War, Revolution and Peace sur le campus de l'Université Stanford, et a été chercheur invité à l'Institut d'économie industrielle (IDEI) (Toulouse, France), à l'Institut d'Anàlisi Econòmica (IAE) (Bellaterra, Espagne), au Center for Economic Institutions à l'Institute of Economic Research of Hitotsubashi University (Kunitachi, Japon), au Collegio Carlo Alberto (Turin, Italie), et au Gary Becker Milton Friedman Institute for Research in Economics à l'Universié de Chicago.

Il a publié des articles sur l'économétrie théorique et appliquée, ainsi que sur l'économie numérique, la finance empirique, l'organisation industrielle, l'économie du travail et l'économie du personnel.

Avec Han Hong, il a écrit un livre sur l'analyse économétrique structurelle des données de terrain des enchères. Avec Timothy P. Hubbard, il a écrit un livre sur les ventes aux enchères. Et avec Konstantin Golyaev, il a écrit un guide pratique sur les méthodes computationnelles au cœur de la recherche quantitative moderne.

De juillet 2011 à septembre 2014, il a travaillé en tant qu'économiste pour Amazon.com, Inc. à Seattle, Washington, initialement sur l'Economics Team, puis sur la Global Inventory Platform sur l'Inventory Policy Analytics Team, et enfin sur la Machine Learning Seller-Services Platform Team du site Web destiné aux consommateurs.