Математические, статистические и инструментальные методы в экономике

в НИЯУ МИФИ · 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	183	—	1	2	590 000 ₽

Аспиранты разрабатывают и применяют математические, статистические и программные методы для анализа экономических процессов. Диссертации могут быть посвящены прогнозированию, оценке рисков, оптимизации решений, моделированию рынков и предприятий, анализу больших данных или созданию систем поддержки управления. Осваиваются эконометрика, теория вероятностей, методы оптимизации, машинное обучение, имитационное моделирование и программные средства обработки данных. Особое внимание уделяется проверке моделей и содержательной интерпретации расчётов. В НИЯУ МИФИ эта экономическая специальность развивается в окружении сильных школ математики, информатики и инженерного анализа. Такой контекст подходит для исследований технологических компаний, наукоёмких производств и сложных организационных систем, где экономические выводы зависят от качества данных и адекватности модели. Связь университета с атомной отраслью и другими крупными организациями позволяет учитывать особенности капиталоёмких проектов, технологических рисков и управления инновациями без отрыва от общей экономической теории. Программа подойдёт экономистам, математикам, аналитикам и специалистам по данным, которым важно не только применять готовые модели, но и совершенствовать методический аппарат. Степень кандидата экономических наук полезна для академической карьеры, преподавания, количественной аналитики, консалтинга и исследовательской работы в компаниях и государственных структурах. Она подтверждает способность строить обоснованные модели, оценивать ограничения данных и превращать расчёты в проверяемые экономические выводы.

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.