Математические, статистические и инструментальные методы в экономике

в ЦЭМИ РАН · 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 ориентир.	—	—	1	0	—

Аспиранты разрабатывают и применяют математические, статистические и вычислительные методы для анализа экономических процессов. Темами диссертаций могут стать эконометрические модели, прогнозирование, теория игр, оптимизация, межотраслевой баланс, оценка рисков, анализ рынков и поведения экономических агентов. Исследователь осваивает работу с данными, причинно-следственный анализ, построение и проверку моделей, программирование, имитационные эксперименты и содержательную интерпретацию количественных результатов. ЦЭМИ РАН является одним из основных российских центров экономико-математических исследований. Его профиль соединяет экономическую теорию с математическим моделированием, исследованием операций и анализом сложных систем. Подготовка проходит в академической среде, где от модели требуется формальная корректность, экономический смысл и проверяемость на данных. Аспирант включается в обсуждение задач, выходящих от фундаментальной теории к оценке решений в экономике и управлении. Программа подойдёт экономистам с сильной математической подготовкой, а также математикам и специалистам по данным, готовым глубоко изучать экономическую теорию. Она требует уверенного владения вероятностью, статистикой и программными инструментами анализа. Степень кандидата экономических наук позволяет работать исследователем, преподавателем, эконометристом или аналитиком, руководить моделированием и экспертизой, обосновывать прогнозы и решения в государственных, научных и корпоративных структурах.

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.