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
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
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
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
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