Математические, статистические и инструментальные методы в экономике

в МАИ · Москва

Год	БюджетПроходной балл на бюджетные места — сумма баллов последнего зачисленного в этом году.	ПлатноеПроходной балл на платные места в этом году.	Мест БЧисло бюджетных мест в этом году.	Мест ПЧисло платных мест в этом году.	Цена/год
2026 ориентир.	—	—	0	1	459 900 ₽

Программа посвящена количественному исследованию экономических процессов. Аспиранты строят модели поведения предприятий, рынков и отраслей, исследуют прогнозирование, оценку рисков, принятие решений и обработку больших массивов данных. Диссертации могут быть связаны с эконометрикой, оптимизацией, имитационными моделями, анализом временных рядов и цифровыми инструментами управления. Осваиваются математическая статистика, программирование, работа с базами данных, проверка гипотез и оценка качества прогноза. В МАИ экономические методы могут применяться к задачам высокотехнологичного производства, инвестициям в сложные проекты, управлению жизненным циклом изделий и развитию авиационной отрасли. Технический профиль университета способствует постановке исследований, где экономическая модель опирается на реальные производственные ограничения и инженерные показатели. Важной частью подготовки становится перевод практической задачи в формальную модель и проверка выводов по данным. Программа подойдёт экономистам, математикам, аналитикам и инженерам, желающим углубиться в количественные методы. Степень кандидата экономических наук полезна для академической карьеры, прикладной аналитики, прогнозирования и руководства исследовательскими проектами. Она подтверждает способность разрабатывать методику, корректно работать с неопределённостью и получать выводы, пригодные для управленческих решений в промышленности, государственном секторе и консалтинге.

Направление «Математические, статистические и инструментальные методы в экономике» (ФГОС 5.2.2) в аспирантуре готовит исследователей и преподавателей, владеющих современными количественными методами анализа экономических систем. Программа направлена на формирование глубоких знаний в области математического моделирования, эконометрики, теории вероятностей и статистики, а также навыков работы с инструментальными программными средствами (R, Python, Stata, MATLAB). Обучение включает освоение методов оптимизации, анализа временных рядов, панельных данных, машинного обучения и имитационного моделирования для решения прикладных экономических задач. Ключевые дисциплины: «Эконометрика (продвинутый уровень)», «Математические методы в экономике», «Статистический анализ данных», «Инструментальные методы (Big Data, Data Mining)», «Теория игр и принятия решений», «Моделирование экономической динамики». Студенты изучают построение и верификацию экономико-математических моделей, методы оценки параметров, тестирование гипотез, прогнозирование, а также алгоритмы обработки больших данных. Выпускник приобретает компетенции: способность формулировать и решать научные проблемы с использованием математического аппарата, проводить эконометрический анализ, разрабатывать и адаптировать инструментальные средства для исследования экономических процессов. Навыки включают программирование статистических и оптимизационных задач, интерпретацию результатов, подготовку научных публикаций и преподавание. Направление востребовано в академической среде, аналитических отделах компаний, государственных органах (ЦБ, Минфин), банках, страховых и консалтинговых фирмах. Особенность — междисциплинарность: сочетание экономической теории, математики и IT, что позволяет выпускникам быть гибкими и решать широкий спектр задач от прогнозирования рыночных трендов до оценки эффективности политик.

Выпускники работают экономистами-аналитиками, эконометриками, data scientist’ами, риск-аналитиками, консультантами по количественным методам в банках (анализ кредитных рисков), инвестиционных компаниях (портфельный анализ), страховых организациях (актуарные расчеты), IT-компаниях (анализ пользовательского поведения), государственных структурах (макроэкономическое прогнозирование). Перспективы: научно-исследовательская деятельность (НИИ, вузы), руководство аналитическими отделами. Востребованность высокая из-за роста объемов данных и потребности в обоснованных решениях.