Экономика

в СПбГУ · Санкт-Петербург

Заказчики целевого — приём 2026

Управление Федеральной Налоговой Службы По Санкт-Петербургу · 1 мест

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	—	94	—	22	254 500 ₽
2025	—	—	93	175	528 000 ₽
2018	—	—	—	105	—

Магистерская программа «Экономика» в СПбГУ реализуется в смешанном формате (mixed), сочетающем очные занятия с элементами дистанционных технологий. Обучение ориентировано на углублённое изучение экономической теории и прикладных методов анализа, с акцентом на макроэкономическое моделирование, эконометрику и исследование рыночных структур. Особенность подготовки — интеграция фундаментальных академических знаний с практическими задачами: студенты работают с реальными данными, осваивают профессиональные пакеты для статистического анализа и прогнозирования. Программа предполагает высокую долю самостоятельной работы и научно-исследовательских проектов, что требует от студентов дисциплины и готовности к интенсивной аналитической нагрузке. СПбГУ — старейший классический университет России с мощной школой экономической мысли, что обеспечивает программе академический фундамент и доступ к научным лабораториям и библиотечным ресурсам мирового уровня. Вступительные испытания проводятся по установленному вузом перечню (уточняется на странице приёмной комиссии), что позволяет участвовать в отборе выпускникам разных профилей. Программа подойдёт тем, кто уже имеет базовое экономическое или математическое образование и хочет углубить компетенции в анализе данных и моделировании для работы в исследовательских центрах, государственных ведомствах или крупных корпорациях. Выпускники могут претендовать на позиции экономистов-аналитиков, специалистов по прогнозированию в банках и консалтинге, а также продолжить академическую карьеру в аспирантуре. Диплом СПбГУ даёт преимущество при трудоустройстве в структуры, ценящие высокий уровень фундаментальной подготовки.

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.