• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Программа обучения

В настоящем разделе описаны текущие требования по выполнению программы, однако некоторые изменения могут вноситься в процессе обучения. Точный список дисциплин и требований содержится в учебных планах, ежегодно утверждаемых университетом.

В течение первых 6 модулей студенты непосредственно изучают дисциплины согласно Учебному плану образовательной программы. Кроме того, студент выбирает Исследовательский проектный семинар, в рамках которого он будет привлечен к практической подготовке.

Около половины курсов, рекомендованных на данной магистерской программе, ориентированы на изучение методов стохастического (вероятностно-статистического) анализа и применение этих методов для моделирования экономических процессов. К данной линейке курсов относятся следующие дисциплины:

  • Случайные процессы и моделирование (проф. В.Д. Конаков)
  • Введение в стохастические дифференциальные уравнения и числовую вероятность (Ж.-Ф. Жабир и Г. Морено-Франко)
  • Введение в финансовую математику (проф. В.Н. Колокольцов, НИУ ВШЭ и университет Уорик, Великобритания)
  • Введение в теорию финансового риска (проф. С.А. Молчанов, НИУ ВШЭ и университет Северной Каролины в Шарлотт, США)
  • Элементы стохастического анализа (проф. А.А. Гущин)
  • Математико-статистические методы исследования экстремальных событий (проф. В.И. Питербарг)

Кроме того, в рамках данной магистерской программы студенты имеют возможность изучить

  • базовые экономические дисциплины (Микроэкономика, Макроэкономика, Эконометрика),
  • методы анализа данных (Современные методы принятия решений и анализа данных, Data mining),
  • основы теории страхования (Математические методы страхования, Актуарное дело).