• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Контакты

109028, Москва,
Покровский бульвар, дом 11, каб. Т-614
(проезд: м. Тургеневская/Чистые пруды, Китай-город, Курская/Чкаловская)
тел: (495) 628-83-68

почта: fes@hse.ru 

Руководство
Первый заместитель декана Мерзляков Сергей Анатольевич
Заместитель декана по учебной работе Покатович Елена Викторовна
Заместитель декана по научной работе Веселов Дмитрий Александрович
Заместитель декана по международной деятельности Засимова Людмила Сергеевна
Заместитель декана по работе со студентами Бурмистрова Елена Борисовна

Исследовательский проектный семинар № 41

Описание проекта

Общая информация о проекте

Тип проекта

Прикладной

Название проекта (на русском и английском языках)

Разработка алгоритма для одновременного решения и оценки DSGE модели (An algorithm for simultaneous solving and estimating DSGE model)

Инициатор проекта от НИУ ВШЭ

Мамедли Мариам Октаевна, МЛ макроэкономического анализа

Инициатор проекта от компании (если есть)

Банк России;

Селезнев Сергей Михайлович, начальник отдела экономических исследований с использованием «Больших данных», seleznevsm@cbr.ru

Описание проекта (максимум 250 слов)

 

В последние десятилетия DSGE-модели являются рабочей лошадкой как в академических кругах, так и среди центральных банков, однако, несмотря на их популярность современные методы их решения и оценки либо вычислительно сложны, либо позволяют работать с только линейными аппроксимациями.

Целью этой работы является разработка алгоритма, который позволит получать глобальное решение модели, одновременно оценивая ее, что позволит сократить время получения оцененной модели до O(N+T), где N и T – время оценки и решения модели для заданных параметров.  В результате мы также планируем получить библиотеку, имплементирующую данный алгоритм.

Требования к студентам

Количество студентов на проекте

 

3 студента:

Курс не важен при наличии соответствующих знаний.

Требования к студентам - участникам проекта

 

 

Написание курсовой не является обязательным требованием.

Все участники: Базовые знания Python.

1й участник: Байесовская статистика.

2й участник: Алгоритмы решения DSGE-моделей.

3й участник: Reinforcement learning, Tensorflow/PyTorch.



Регистрация на проект здесь