Экономика

в ПГНИУ · Пермь

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	72	—	26	4	215 000 ₽
2018	183	93	15	25	—

Программа магистратуры «Экономика» в ПГНИУ ориентирована на углублённую фундаментальную подготовку в области экономической теории и прикладного анализа. В рамках обучения студенты осваивают современные методы количественного и качественного исследования экономических процессов, включая эконометрическое моделирование и прогнозирование. Особый акцент сделан на региональную экономику и отраслевые рынки, что связано с профилем вуза и его исторической ролью в изучении ресурсной базы Урала. Учебный план включает работу с большими данными и макроэкономическое планирование, что позволяет выпускникам решать задачи на стыке экономики и управления. ПГНИУ — единственный национальный исследовательский университет в Пермском крае, что гарантирует высокий уровень научной базы и доступ к исследовательским проектам. Сильной стороной вуза является его геологическая и экономическая школа, сложившаяся вокруг изучения сырьевых рынков (нефть, газ, калийные удобрения), что даёт студентам уникальные кейсы для анализа. Стоимость обучения на платной основе не указана, но уточнить её можно на официальной странице приёмной комиссии. Вступительные испытания проводятся по профильным предметам, перечень которых опубликован на сайте вуза. Программа подойдёт выпускникам бакалавриата, которые хотят получить системные знания для работы в аналитических отделах крупных корпораций, банковском секторе или органах государственного управления. Благодаря сильной региональной специализации, выпускники востребованы в компаниях Пермского края, связанных с добычей и переработкой полезных ископаемых, а также в консалтинговых структурах. Перспективы трудоустройства включают позиции экономиста-аналитика, финансового менеджера и специалиста по стратегическому планированию с возможностью продолжения карьеры в аспирантуре ПГНИУ.

Направление «Экономика» (магистратура) готовит специалистов, способных анализировать, прогнозировать и управлять экономическими процессами на микро- и макроуровнях. Программа углубляет знания в экономической теории, количественных методах и прикладных дисциплинах, развивая навыки принятия решений в условиях неопределённости. Студенты учатся работать с большими данными, строить эконометрические модели и оценивать эффективность инвестиций. Ключевые дисциплины включают микро- и макроэкономику продвинутого уровня, эконометрику, финансовую экономику, теорию игр, экономику отраслевых рынков, а также специализированные курсы по анализу данных и моделированию. В зависимости от профиля изучаются международная экономика, государственные финансы, цифровая экономика или экономика фирмы. Студенты осваивают методы статистического анализа, прогнозирования и оценки рисков. Выпускники получают компетенции в области экономического анализа, стратегического планирования, управления проектами и консультирования. Они умеют проводить комплексные исследования рынков, разрабатывать бизнес-планы и оценивать экономическую эффективность. Навыки включают владение современными программными пакетами (Stata, R, Python), работу с базами данных и презентацию результатов. Направление интересно своей универсальностью: знания применимы в бизнесе, госсекторе и научной среде. Особенность магистратуры — акцент на исследовательскую работу и практико-ориентированные проекты. Выпускники востребованы в условиях цифровой трансформации экономики и глобализации.

Выпускники работают экономистами, аналитиками, консультантами в банках, инвестиционных компаниях, консалтинговых фирмах (Big Four), государственных органах (Минэкономразвития, Центробанк), международных организациях (Всемирный банк, МВФ). Возможные должности: финансовый аналитик, риск-менеджер, бизнес-аналитик, экономист-исследователь. Перспективы включают карьерный рост до руководителя отдела или директора по экономике. Востребованность высокая, особенно у специалистов с навыками data science и машинного обучения.