Математические, статистические и инструментальные методы в экономике

в РГЭУ (РИНХ) · Ростов-на-Дону

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	20	191 000 ₽

Программа посвящена количественному исследованию экономики и созданию инструментов для анализа и принятия решений. Диссертации могут быть связаны с эконометрическими моделями, прогнозированием, оптимизацией, анализом временных рядов, оценкой рисков, имитацией рынков и разработкой информационно-аналитических систем. Аспиранты осваивают математическую статистику, машинное обучение, исследование операций, программирование, работу с базами данных, проверку гипотез и оценку устойчивости результатов. Для РГЭУ (РИНХ) эта специальность находится в центре основного экономического профиля. Исследовательские задачи можно ставить на материале финансов, региональной экономики, управления предприятиями и цифровых платформ. Важная особенность подготовки – необходимость соединить математическую корректность с содержательной интерпретацией: модель должна учитывать природу показателей, качество данных и ограничения применения. Программный инструмент рассматривается как часть научного результата, если его методы обоснованы и проверены. Программа подойдёт экономистам с хорошей математической подготовкой, математикам, аналитикам и разработчикам, интересующимся экономическими задачами. Степень кандидата экономических наук открывает возможности для преподавания, исследований и руководства аналитическими проектами. Выпускник может работать в банках, компаниях, государственных и консалтинговых структурах, создавая прогнозы, системы оценки рисков, модели поведения рынков и инструменты поддержки управленческих решений.

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.