От данных — к решениям: Центр создан в 2025 году в ответ на быстрый рост объёмов экономической и финансовой информации и на потребность в теоретически обоснованных инструментах её анализа. Мы объединяем экономистов, статистиков и инженеров данных, чтобы разрабатывать и внедрять методы, которые превращают Big Data в понятные инсайты для государства, банков и бизнеса.
Миссия — продвигать границу знания в области эконометрики больших данных и готовить исследователей нового поколения, способных одинаково уверенно чувствовать себя в теории, программном коде и прикладных задачах.
Ключевые направления:
- Теория сверхбольших данных
Высокая размерность, неоднородность, тяжёлые хвосты и эндогенность — мы выводим новые асимптотики и создаём устойчивые методы оценивания. - Непараметрика и AI
Сглаживающие сплайны, LASSO-регуляризация, ансамбли деревьев и глубокие модели — разрабатываем алгоритмы с доказанными свойствами сходимости. - Прикладная аналитика
Макро- и микрофинансы, прогнозирование рынков, оценка рисков и эффективности госполитики — превращаем модели в рабочие решения. - Образование и комьюнити
Магистерские курсы, летние школы и открытые семинары соединяют обучение с реальными проектами и публикационной культурой top-5 журналов. - Партнёрства и консалтинг
Совместные исследовательские и внедренческие проекты с Центральным банком, ведущими коммерческими банками, ИТ-компаниями и органами власти.
Новости
Мартин Бурда и Артем Прохоров опубликовали статью «Bayesian Adaptive Sparse Copula» в журнале Journal of Computational and Graphical Statistics . В работе представлен новый подход к байесовскому непараметрическому оцениванию многомерных плотностей распределения. Авторы предлагают априорное распределение на основе случайных полиномов Бернштейна, что позволяет сохранить преимущества многоуровневых методов на базе деревьев решений, одновременно смягчая эффект проклятия размерности.
15 апреля
Анастасия Гергенретер опубликовала статью «Оценивание эффектов воздействия на порядковые показатели в многомерных моделях упорядоченного выбора» в журнале «Прикладная эконометрика». В работе представлен новый взгляд на задачу оценивания эффектов воздействия на порядковые показатели в условиях неслучайного отбора и нарушения предположения об условной независимости переменных.
8 апреля
Б. Потанин и С. Долгих опубликовали статью «Fertility and labor supply in Mexico» в журнале Journal of Economic Studies. В работе представлен новый взгляд на сложную взаимосвязь между решением о рождении детей и поведением на рынке труда в Мексике. Авторы исследуют, как количество детей влияет на эластичность предложения труда замужних женщин.
21 марта
Команда исследователей в составе Zheng Wei, Huiyan Sang, Artem Prokhorov, and Yu Ma опубликовала статью «Shape-Aware Deep Learning for Models of Production» в журнале Journal of Productivity Analysis. Исследование предлагает прорывной метод, который сочетает в себе возможности нейронных сетей (Deep Neural Networks, DNN) с фундаментальными экономическими принципами.
3 февраля
Международный коллектив исследователей в составе Субала С. Кумбхакара, А. Пересецкого, Ю. Щетинина и А. Зайцева опубликовал статью «Technical efficiency and inefficiency: Reliability of standard SFA models and a misspecification problem». Работа раскрывает фундаментальную проблему моделей стохастической границы (Stochastic Frontier Analysis, SFA), используемых для оценки эффективности компаний и отраслей.
24 октября, 2025 г.
Коллектив исследователей Центра больших данных в экономике и финансах (Артем Прохоров, Петр Радченко, Александр Семенов, Антон Скроботов) разработал новый метод выявления структурных разрывов в экономических и финансовых временных рядах. В статье “Change-Point Detection in Time Series Using Mixed Integer Programming” представлен подход, основанный на методах смешанно-целочисленной оптимизации (Mixed Integer Optimization, MIO).
22 октября, 2025 г.
Центр больших данных в экономике и финансах НИУ ВШЭ запускает регулярную серию iCEBDA Seminar Series. Новая инициатива стала логичным продолжением прошедшей конференции International Conference on Econometrics and Big Data Analysis (iCEBDA-25) и будет посвящена современным методам эконометрики и анализа данных.
25 сентября, 2025 г.
С 11 по 14 сентября 2025 года в кампусе santralistanbul Университета Билги состоялась Международная конференция по эконометрике и анализу больших данных (International Conference on Econometrics and Big Data Analysis, iCEBDA-2025). Организатором выступил НИУ ВШЭ (Центр больших данных в экономике и финансах) при поддержке Центрального банка Турции.
16 сентября, 2025 г.