"Большие данные" в макроэкономическом анализе

2025/2026

Учебный год

RUS

Обучение ведется на русском языке

3

Кредиты

Кто читает:

Департамент теоретической экономики

Статус:

Курс по выбору

Когда читается:

4-й курс, 2 модуль

Преподаватель

Смирнов Сергей Владиславович

Программа дисциплины

Аннотация

Курс ориентирован на важнейшие примеры практического использования «больших данных» и методов машинного обучения в контексте макроэкономического анализа. Рассматриваются достоинства и недостатки предложенных подходов, намечаются возможные направления их совершенствования и развития.

Цель освоения дисциплины

• Основная цель курса – ознакомление студентов с существующим опытом использования «больших данных» и методов машинного обучения для макроэкономического анализа. Для освоения учебной дисциплины студенты должны быть знакомы с основами макроэкономики, иметь представление о методах машинного обучения и обладать первоначальным опытом статистического анализа данных. В результате освоения дисциплины студент должен: сформировать ясное представление об основных достижениях в области использования «больших данных» и методов машинного обучения в контексте макроэкономического анализа; приобрести опыт интерпретации и оценки перспектив практического применения индикаторов, полученных на основе «больших данных» и методов машинного обучения, для анализа макроэкономической динамики.

Планируемые результаты обучения

• Умеет ориентироваться в существующих подходах к классификации различных типов «больших данных».
• Имеет представление о потенциальных источниках ежедневных и недельных финансовых и экономических данных
• Имеет представление о возможностях использования методов цифровой обработки текстов для макроэкономического анализа
• Имеет представление о возможностях использования инструментов Google-trends и Wordstat для макроэкономического анализа.
• Имеет представление о альтернативных индексах инфляции, в том числе, о возможностях использования инструментов веб-скрапинга для макроэкономического анализа
• Ориентируется в имеющихся подходах к исследованию рынка труда на основе «больших данных»

Содержание учебной дисциплины

• Статистические, опросные и «большие» данные в макроэкономическом анализе. Типы «больших данных». ) Высокочастотные (ежедневные и недельные) макроиндикаторы.
• Показатели экономической активности, основанные на анализе текстов (аудио, видео)
• Показатели экономической активности, основанные на статистике запросов в поисковых системах
• Альтернативные индексы инфляции
• Исследования рынка труда на основе интернет-данных
• Макроиндикаторы, основанные на космических снимках земной поверхности
• Применение методов машинного обучения в макроэкономическом анализе

Элементы контроля

• Семинары
• Доклад
• Экзамен

Промежуточная аттестация

• 2025/2026 2nd module
  0.4 * Доклад + 0.29 * Семинары + 0.31 * Экзамен

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• The elements of statistical learning : data mining, inference, and prediction, Hastie, T., 2017

Рекомендуемая дополнительная литература

• Банк России. Книга1: ., Голикова, Ю. С., 2000

Авторы

• Смирнов Сергей Владиславович