ДЗЭН (Данные, знания, экономика, нарративы)

Срок обучения: 2 года

Мест: 16

Язык: Русский

О программе

Обновленная магистерская программа по экономике — ДЗЭН (Данные, знания, экономика, нарративы) — опирается на традиционно сильную фундаментальную подготовку в области экономики в ЕУСПб, а также запрос работодателей и предлагает двойную квалификацию (экономика + прикладная информатика).

В основе нашего подхода к построению программы лежат три принципа:

фундаментальные знания основ экономики
системное знакомство с методами анализа данных
умение применять полученные знания в реальных экономических приложениях

Структура программы

Мы собрали структуру программы таким образом, что каждый выпускник сможет чувствовать себя уверенно как в финтех-стартапах, так и работая в Центре макроэкономических исследований в Сбере, Центральном Банке РФ или Счетной палате. Для тех, кому будет интересно продолжить академический трек, есть возможность поступить в собственную аспирантуру ЕУСПб или на PhD-программы.

После обучения на программе студенты смогут сдать экзамен на сертификат финансового аналитика, что позволит им получить дополнительное преимущество при устройстве на работу в финансовый сектор.

Программа включает набор обязательных курсов, которые позволяют сформировать тот самый фундамент в области экономики и прикладной информатики, которые обеспечит наших выпускников знаниями, необходимыми для того, чтобы (почти бесконечные) наборы данных превратились в понятные нарративы.

За счет курсов по выбору в рамках программы можно сформировать собственную траекторию обучения. Мы видим три трека, но ими выбор не ограничивается:

Макрофинансы: моделирование и прогнозирование в финансовом секторе (ценообразование производных ценных бумаг, вводный курс по страхованию, вводный курс по рискам, курс по DSGE-моделям)
Практические финансы (корпоративные финансы, ценообразование производных ценных бумаг, вводный курс по рискам, вводный курс по страхованию, «зеленые» финансы)
Доказательный подход к принятию решений (evidence-based policy decision-making, качественные методы поддержки решений в области экономической политики, курс по DSGE-моделям, методы оценки экономических реформ)

Сильным преимуществом нашей программы является сплоченное сообщество выпускников, которое помогает советами, контактами, при поиске работы и в науке.

Обязательные курсы. Направление «Экономика»

Макроэкономика: Макроэкономика анализирует работу экономики как единого целого, рассматривает происходящее в экономике на уровне страны или региона, а не на уровне отдельных рынков. В процессе обучения студенты освоят основные понятия и модели макроэкономики, смогут объяснять логику экономических решений Центрального банка и правительства, научатся смотреть на результаты любого серьезного экономического события с точки зрения краткосрочного периода (что произойдет в самом ближайшем будущем) и долгосрочного периода (что это даст нашим детям и внукам). В рамках курса студенты будут применять изучаемые модели к реальным ситуациям и научатся объяснять происходящее в экономике.
Микроэкономика: Микроэкономика занимается подробным исследованием деятельности отдельных экономических агентов — индивидов (потребителей) и фирм (производителей), — а также описанием их взаимодействия друг с другом. В рамках курса студенты познакомятся с моделированием поведения экономических агентов, научатся описывать взаимодействие потребителей и производителей на одном рынке (частичное экономическое равновесие), какой бы структурой этот рынок ни характеризовался (от совершенной конкуренции до монополии и олигополии). По окончании курса студенты смогут объяснить, в чем сила ОПЕК, как экономисты предлагают бороться с шумными соседями и почему карантин в период эпидемии нужно вводить на уровне государственных решений.
Линейка курсов по эконометрике: В рамках этих курсов студенты познакомятся с широким набором эконометрических методов. Отправной точкой станет подробное знакомство с множественным регрессионным анализом. На этой базе будут обсуждаться более сложные структуры данные — временные ряды, панельные данные, а также модели причинно-следственного выбора и модели с особыми типами зависимых переменных. Особое внимание уделяется тому, чтобы студенты не только уверенно применяли разнообразные методы, но и знали границы их применимости. Все изучаемые модели оцениваются на реальных данных, а студенты получают возможность освоить пакеты EViews и Stata.
Введение в машинное обучение: Курс предназначен для ознакомления с теоретическими основами алгоритмов машинного обучения, типами задач анализа данных и методами анализа данных. В рамках курса студенты узнают про алгоритмы кластеризации, деревья решений, применение регрессионного анализа, ансамблевых методов и стохастического поиска для решения различных задач. В рамках курса особое внимание уделяется специфике экономических и финансовых данных и соответствующей адаптации алгоритмов.
Институты и инструменты финансового рынка: Курс посвящен введению в базовые понятия, связанные с функционированием современной финансовой системы. Студенты узнают, чем отличаются друг от друга финансовые рынки, финансовые институты и финансовые инструменты и как все вместе они образуют финансовую систему. В процессе изучения курса студенты познакомятся с основными видами финансовых инструментов, их особенностями, научатся совершать базовые финансовые расчеты и поймут базовые принципы составления инвестиционных портфелей. Студенты узнают о формальной и теневой частях финансового рынка, о работе банковских и небанковских институтов и о том, как органы регулирования и надзора должны находить баланс между регулированием и свободой.

Курс читается Константином Васильевым, генеральным директором информационного агентства по финансовым рынкам CBonds.
Финансовая отчетность: Курс знакомит студентов с базовыми понятиями финансового менеджмента, позволяющими повысить эффективность управления финансовыми ресурсами коммерческой организации и финансового обеспечения предпринимательской деятельности. Студенты знакомятся с приемами и методами анализа финансовой отчетности, применением финансового анализа к оценке финансовых результатов, учатся вырабатывать рекомендации по повышению финансовой устойчивости компании и представлять интегрированную информацию по финансовому состоянию фирмы для принятия управленческих решений.
Ценообразование финансовых активов: В рамках курса рассматриваются различные подходы к моделированию процесса формирования цены финансового актива на финансовых рынках. Студенты узнают, как характеристики инвесторов — их восприятие риска и желание получить стабильную или же сверхвысокую доходность — влияют на процесс формирования равновесной цены, и почему во многих моделях используется подход с репрезентативными инвесторами. Студенты познакомятся с дискретным моделированием ценообразования на финансовых рынках в одном и в нескольких периодах, а также узнают, как моделировать в непрерывном времени с помощью стохастических процессов. Студенты научатся ориентироваться в пространстве «риск-доходность» и выбирать оптимальный портфель с учетом характеристик ценных бумаг и предпочтений инвестора относительно риска. Студенты также узнают, как моделируются цены на производные ценные бумаги, и поймут, почему одной из причин финансового кризиса 2008 года стала неверная оценка вероятности дефолта по ряду таких инструментов.

Обязательные курсы. Направление «Прикладная информатика»

Введение в программирование на R: Этот курс позволяет освоить основные принципы применения программной среды R для решения экономических и финансовых задач. Студенты познакомятся с логикой языка, получат представление об основных механиках навигации и отбора наблюдений и переменных. Кроме того, студенты освоят основные методы преобразования и визуализации данных для того, чтобы максимально наглядно иллюстрировать свои научные результаты.
Введение в программирование на Python: Курс направлен на освоение основ алгоритмизации, а также прикладного программирования с упором на последующую сферу анализа данных. Студенты научатся: работать с основными элементами структурного программирования, проводить декомпозицию задач и структурирование кода, освоят основы объектно-ориентированного и функционального программирования, работать со стандартной библиотекой языка и внешними модулями, применять на практике основные пакеты обработки данных.
Базы данных и SQL: Дисциплина «Базы данных» знакомит слушателей с современным СУБД и организацией данных в них, дает представление о реляционной алгебре и реляционных СУБД, о реляционной алгебре и документно-ориентированных СУБД, научит создавать схему хранения данных для проекта, даст навыки работы с SQL-подобными языками запросов, а также научит сопрягать приложения на Python и С++ с базами данных и пользоваться ORM (Object-Relational Mapping) в программах для работы с СУБД.
Методология и проектирование информационных систем: В рамках курса студенты изучают основы проектирования и разработки информационных систем (ИС), работы инфраструктурных сервисов, развертывания программного обеспечения, знакомятся с архитектурой и эволюцией информационных систем, принципами многозвенной архитектуры, с составом и ролью основных компонентов ИС. Студенты развивают навыки описания процессов на разных уровнях ИС, организации движения и хранения данных в ИС, написания компонентов ИС и встраивания этих компонентов в существующие ИС и др.
Технологии программирования: Курс знакомит студентов с методологией разработки программного обеспечения, включая парадигму объектно-ориентированного программирования, а также шаблоны проектирования. Особое внимание уделяется углубленному знакомству с методологией объектно-ориентированного программирования, получению навыков работы в современных IDE, включая профилирование и отладку, а также приемы рефакторинга, получению навыков работы с трехзвенной архитектурой и архитектурой клиент-сервер, получению навыков веб-разработки, получению навыков развертывания ПО на серверах, пакетирования приложений в различные контейнеры.