5.2.2

в МГТУ им. Н.Э. Баумана · 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	115	—	1	5	489 000 ₽

Программа аспирантуры «5.2.2» в МГТУ им. Н.Э. Баумана готовит исследователей, способных применять математический аппарат и статистические методы для решения экономических задач, но с ярко выраженным инженерным уклоном. В отличие от классических экономических школ, здесь акцент сделан на инструментальные методы: численное моделирование, оптимизацию, анализ больших данных и разработку алгоритмов для управления техническими и производственными системами. Особенность подготовки — интеграция экономической теории с практикой создания реальных машин и механизмов, что позволяет выпускникам исследовать эффективность сложных инженерных проектов и вооружений, а не только абстрактные рыночные процессы. Вуз силён в данном направлении за счёт уникальной «штучной» школы инженеров полного цикла и статуса национального исследовательского университета. Конкурс, вероятно, высокий, так как «Бауманка» исторически готовит специалистов, способных доводить теоретические разработки до реальных прототипов, что критично для экономики высокотехнологичных отраслей. Программа подойдёт выпускникам технических и экономических специальностей, которые хотят заниматься прикладными исследованиями на стыке инженерии и экономики — например, моделированием производственных цепочек, оценкой эффективности оборонных проектов или оптимизацией ресурсопотребления в промышленности. После выпуска открыты перспективы работы в НИИ, аналитических отделах крупных машиностроительных корпораций, а также в академической сфере, где востребованы специалисты, владеющие как математическим инструментарием, так и пониманием инженерной реальности.

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.