Математические, статистические и инструментальные методы в экономике

в ВОЕНМЕХ им. Д.Ф. Устинова · Санкт-Петербург

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	1	347 700 ₽

Программа посвящена математическим, статистическим и инструментальным методам исследования экономики. Аспиранты строят модели производственных и рыночных процессов, оценивают риски, прогнозируют показатели, исследуют эффективность предприятий и проверяют устойчивость управленческих решений. Типичная диссертация может касаться оптимизации выпуска, анализа временных рядов, имитации сложных систем или обработки больших массивов экономических данных. Осваиваются эконометрика, методы оптимизации, вероятностные модели, машинное обучение, программирование и вычислительный эксперимент. В технической среде ВОЕНМЕХа такие исследования естественно соприкасаются с задачами промышленности, где экономические показатели зависят от производственных ограничений, надёжности, сроков и ресурсов. Инженерная культура вуза помогает формулировать модели с учётом устройства реального объекта, а не только доступной статистики. Возможные исследовательские сюжеты связаны с высокотехнологичным производством, планированием, логистикой и оценкой сложных проектов. Программа подойдёт тем, кто уверенно работает с математикой и хочет применять вычислительные методы к экономическим задачам. Степень кандидата экономических наук полезна для академической и преподавательской работы, экономического моделирования, аналитики данных, прогнозирования и поддержки управленческих решений. Выпускник умеет превращать содержательную проблему в формальную модель, выбирать метод оценки и объяснять границы полученного результата.

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.