Department of Theoretical Economics

Regular version of the site

109028, Moscow,
Pokrovsky Boulevard 11, Rooms: S1029, S1030
Phone: +7 (495) 772-95-90*27172, 27174, 27601, 28270

Department Administration

Department Head – Alexander Tarasov

PhD, Penn State University

Deputy Head – Svetlana Seregina

Manager – Zulikhan Ibragimbeili

Senior Administrator – Elizaveta Volodina

Senior Administrator – Natalia Baibouzenko

Administrator – Marina Yudina

About the Department

The Department of Theoretical Economics brings together highly qualified specialists in various fields of economics, including micro and macroeconomics, monetary and financial theory, economic history and the history of economic thought. Our mission is to teach economic disciplines at HSE on the level of leading Western universities.

Publications

Book

Russian and Western Economic Thought: Mutual Influences and Transfer of Ideas

Springer, 2022.

Article

On the repeated volunteer's dilemma with equal cost sharing
In press

Amir R., Liu H., Mayskaya T. et al.

Economic Theory. 2026.

Book chapter

Unholy Alliance. Socialism and the Market in Soviet Economic Discourse

Ananyin O. I., Melnik D.

In bk.: Reforming Communism, Refusing Capitalism. The Rise and Fall of the Concept of "Socialist Market". L.: Bloomsbury Academic, 2026. P. 323-360.

Working paper

Cyclical Fluctuations, Financial Frictions, and Productivity Differences across Firms

Mishin A., Guerrieri L., Kim J.

Finance and Economics Discussion Series (FEDS). 2026-042. the Board of Governors of the Federal Reserve System, 2026

All publications

Delivered by:: Department of Theoretical Economics

Type:: Elective course

When:: 4 year, 2 module

Instructor

Smirnov, Sergey V.

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

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
0.31 * Экзамен + 0.29 * Семинары + 0.4 * Доклад

Список литературы

Авторы

Смирнов Сергей Владиславович

Big Data in Macroeconomic Analysis