Бакалавриат
2024/2025
"Большие данные" в макроэкономическом анализе
Статус:
Курс по выбору (Экономика)
Направление:
38.03.01. Экономика
Кто читает:
Департамент теоретической экономики
Где читается:
Факультет экономических наук
Когда читается:
4-й курс, 2 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Охват аудитории:
для своего кампуса
Преподаватели:
Смирнов Сергей Владиславович
Язык:
русский
Кредиты:
3
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
