Микроэкономика – фундамент экономической теории. Она изучает индивидуальное поведение двух центральных экономических агентов, потребителя и производителя, и их взаимодействия. Усвоив базовые принципы микроэкономической теории, слушатели смогут применять их к анализу самых разных социально-экономических ситуаций, которые на первый взгляд могут показаться совершенно непохожими. Роль микроэкономической теории в образе мышления экономистов очень велика, и ее эхо слышится практически в любых разделах экономической науки. В курсе рассматриваются такие темы как теория поведения потребителя, теория поведения производителя, квазилинейная экономика: случай совершенной конкуренции, монополия и ценовая дискриминация, олигополия. Настоящая программа учебной дисциплины «Микроэкономика» устанавливает минимальные требования к знаниям и умениям студента и определяет содержание и виды учебных занятий и отчетности. Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления 38.04.01 «Экономика» подготовки магистров, обучающихся по образовательной программе «Экономический анализ»

Литература:
Микроэкономика. Принципы и анализ : учебник, Коуэлл Ф., Демидовой А. В., 2011.
Микроэкономика : задачи и решения: учеб. пособие для вузов, Левина Е. А., Покатович Е. В., 2007
Микроэкономика. Промежуточный уровень : сборник задач с решениями и ответами: учеб. пособие, Балакина Т. П., Левина Е. А., 2013
Сборник задач по курсу микроэкономики продвинутого уровня, Бусыгин В. П., Покатович Е. В., 2007

Настоящая программа учебной дисциплины устанавливает минимальные требования к знаниям и умениям студента, и определяет содержание и виды учебных занятий и отчетности. Материал курса предназначен для использования в курсах, связанных с количественным анализом динамики реальных экономических явлений, таких как, например, макроэкономика, прикладная макроэкономика, теория финансов и других.

В результате обучения слушатель:

• Знакомится с основными понятиями теории случайных процессов.
• Умеет различать процессы ARMA(p,q) и рассчитывать их характеристики
• Умеет оценивать коэффициенты моделей ARMA.
• Умеет построить как точечный, так и интервальный прогноз по модели ARMA.
• Понимает различие между стационарными и нестационарными рядами, умеет приводить ряды к стационарному виду.
• Умеет тестировать наличие единичного корня, понимает особенности распределения тестовой статистики.
• Умеет проводить тесты на наличие экзогенных и эндогенных структурных сдвигов.
• Умеет тестировать тип нестационарнности.
• Уметь тестировать три типа экзогенности.

Тематический план:

1. Визуализация и наивные модели рядов. Классификация рядов с помощью DTW (dynamic time warping).
2. ETS модели (также известны как экспоненциальное сглаживание)
3. ARIMA модели (в том числе сезонные).
4. Периодические регрессоры, спектр временного ряда.
5. Модели пространства состояний на примере UCM.
6. Фильтр Калмана
7. Байесовский подход на примере модели PROPHET.

Рекомендуемая основная литература

• Канторович Г.Г. (2002). Лекции: Анализ Временных Рядов. Higher School of Economics Economic Journal Экономический Журнал Высшей Школы Экономики, (1), 85.
• Канторович Г.Г. (2002). Лекции: Анализ временных рядов.
• Канторович Г.Г. (2002). Лекции: Анализ временных рядов. Экономический Журнал Высшей Школы Экономики, (1).
• Канторович, Г. (2002). Лекции: Анализ Временных Рядов. Экономический Журнал Высшей Школы Экономики, (3). R
• Путеводитель по современной эконометрике : учеб. пособие для вузов, Вербик М., Банникова В. А., 2008

Материал курса предназначен для использования в курсах, связанных с количественным анализом динамики реальных экономических явлении, таких как, например, макроэкономика, прикладная макроэкономика, теория финансов и других.

Тематический план

1. Кажущиеся тренды и регрессионные зависимости. Тест Дикки-Фуллера на наличие единичных корней.
2. Тесты на единичные корни со структурными сдвигами.
3. Методика исследования типа нестационарности временного ряда TS или DS.
4. Регрессионные динамические модели. Авторегрессионые модели с распределенными лагами (ADL). Понятие экзогенности. Слабая, сильная и супер-экзогенность переменных. Причинность по Грэнджеру (Granger causality).
5. Коинтеграция временных рядов. Коинтеграция и модель коррекции ошибками (Error Correction Model).
6. Многомерные временные ряды. Структурная и приведенная формы многомерных моделей. Модели векторной авторегрессии (VAR).
7. Структурные модели векторных авторегрессий (SVAR).
8. Коинтеграция временных рядов. Коинтеграционная регрессия. Тестирование коинтеграции. Тест Йохансана. Модели векторных коррекций ошибками (VECM).  Структурные модели векторных коррекций ошибками (SVECM). Теорема Гренджера о представлении.

Рекомендуемая основная литература

• Канторович Г.Г. (2002). Лекции: Анализ Временных Рядов. Higher School of Economics Economic Journal Экономический Журнал Высшей Школы Экономики, (1), 85.
• Канторович Г.Г. (2002). Лекции: Анализ временных рядов.
• Канторович Г.Г. (2002). Лекции: Анализ временных рядов. Экономический Журнал Высшей Школы Экономики, (1).
• Канторович, Г. (2002). Лекции: Анализ Временных Рядов. Экономический Журнал Высшей Школы Экономики, (3). R
• Путеводитель по современной эконометрике : учеб. пособие для вузов, Вербик М., Банникова В. А., 2008

Цель курса: Ознакомление с основами современных методов машинного обучения (ML) и примерами их использования в макроэкономических исследованиях. Отдельное внимание будет уделено ключевым аспектам, на которые стоит обратить внимание при построении рассмотренных алгоритмов.

Программа курса:

1. Альтернативные источники данных: их использование в задачах макроаналитики.
2. Основные направления экономических исследований на основе машинного обучения.
3. Использование машинного обучения и анализа текстов в задачах банковского надзора.
4. Применение ML в задах макроэкономического прогнозирования.
5. Предсказание успешности стартапов в области финансовых технологий на основе анализа связей фирм и инвесторов.
6. Использование данных социальных сетей для оценки настроений населения и инфляционных ожиданий.
7. Тоннальность публикуемых решений по монетарной политике и ее влияние на экономику и финансовые рынки.
8. Построение альтернативных макроэкономических показателей на основе Больших Данных.

Литература:
- Хасти Тревор, Фридман Джером, Тибришани Роберт. Основы статистического обучения. Интеллектуальный анализ данных, логический вывод и прогнозирование Вильямс, 2020 г.
- Материалы конференции Банка Англии, “Modelling with Big Data and Machine Learning: Interpretability and Model Uncertainty”, 2019.

Курс посвящен исследованию и использованию математических моделей, описывающих как развитие национальной экономики (или группы экономик) и их отдельных секторов, так и отдельных рынков. В качестве инструментов моделирования используются модели общего экономического равновесия и агентные модели.

Курс направлен на обучение студентов моделированию экономики. Тому, какие предположения и упрощения приходится принимать, чтобы построить практичную модель.  Общим приемам моделирования, таким как: переход от микроописаний к макромоделям (агрегирование), сочетание нормативного (как должно быть) с дескриптивным (как бывает) и структурного (из чего сделано) с функциональным (как работает) подходов на разных уровнях и объектах моделирования. Демонстрацией методов качественного анализа результатов моделирования. Умению различать то, что в экономике поддается моделированию, а что пока нет.

Для этого в курсе проводится построение и анализ одной довольно типичной, но оригинальной динамической модели общего равновесия. Построение проводится «с самого начала» с систематическим обсуждением различных альтернатив описания и используемых в мировой практике моделирования неизбежных упрощений.

Программа курса

1. Концепция оптимизационных и равновесных моделей.
2. Формулировка задач экономических агентов: ограничения в виде равенств и неравенств, функционал, терминальное условие.
3. Решение оптимизационных задач экономических агентов.
4. Условия равновесия в модели и техника нахождения общего равновесия.
5. Подходы к идентификации параметров модели, прикладные вопросы использования оптимизационных и агентных моделей. - исследование возможности использования результатов микровзаимодействий в моделях общего экономического равновесия в качестве ограничений в задачах агентов. 

Литература

Уикенс М. Макроэкономическая теория: подход динамического общего равновесия, 2015

Петров А.А., Поспелов И.Г., Шананин А.А. Опыт математического моделирования экономики, 1996

Целью освоения дисциплины «Монетарная экономика» является овладение студентами основами монетарной экономики. В результате освоения дисциплины студент:

•          узнает функции финансовых рынков, мотивы спроса на деньги, функции центрального банка, процесс создания денежного предложения, цели и инструменты денежной политики в различных странах, трансмиссионные механизмы денежной политики причины и особенности финансовых кризисов в современной глобальной экономике, возможности антикризисной денежной политики;

•          сможет анализировать данные финансовой и денежно-кредитной статистики, применять инструментарий монетарной экономики для анализа событий денежно-кредитной и финансовой сферы;

•          овладеет навыками обсуждения событий на финансовых рынках, решений и действий центральных банков, последствий изменений монетарной политики для экономики;

•          получит представление о современных проблемах денежно-кредитной политики.

Основными разделами курса являются:

1. Спрос на деньги: теория и эмпирика
2. Денежно-кредитная политика: цели и инструменты
3. Финансовые кризисы и политика центрального банка
4. Монетарная политика в условиях ловушки ликвидности
5. Программа инфляционного таргетирования (в том числе на примере Банка России)
6. Нетрадиционная монетарная политика (QE, CE, NIPR)
7. Монетарная политика в Новой кейнсианской модели
8. Оптимальный дизайн монетарной политики

Основная литература:

1. Ромер Д. Высшая макроэкономика. 2-е изд. М.: ИД ВШЭ, 2014.
2. Lewis, Mervyn K. and Paul D. Mizen (2000) Monetary Economics. Oxford University Press: Oxford.

Целью освоения дисциплины «Фискальная политика» является ознакомление студентов с современными проблемами фискальной политики и комплексное изучение практических и теоретических вопросов, связанных с ее проведением.

Основными разделами курса являются:

1. Цели и ограничения фискальной политики
2. Бюджетные правила (в том числе на примере России)
3. Эффективность и устойчивость фискальной политики
4. Эффекты фискальной консолидации (некейнсианские эффекты фискальной политики, фискальные мультипликаторы разных компонент бюджета)
5. Фискальная политика в условиях ловушки ликвидности
6. Государственный долг
7. Долговые кризисы
8. Взаимодействие фискальной и монетарной политики

Основная литература:

1. Ромер Д. Высшая макроэкономика. 2-е изд. М.: ИД ВШЭ, 2014.
2. Бурда М., Виплош Ч. Макроэкономика, Европейский текст, СПб.: «Судостроение», 1998

Курс «Рост и развитие» посвящен теоретическим моделям и эмпирическим исследованиям, объясняющим закономерности долгосрочной социально-экономической динамики. Для прохождения курса необходимы знания в области элементарной математики. Курс позволяет познакомиться с методами макроэкономического анализа роста и развития и научиться применять данные методы в финансовом и экономическом анализе и построении макроэкономический моделей.

Основные разделы курса

1. Введение в теорию роста. Основные факты о долгосрочной экономической динамике
2. Накопление капитала и экономический рост. Модель Солоу-Свана и ее расширения.
3. Введение в теорию эндогенного роста. Моделирование технического прогресса
4. Открытая экономика и долгосрочный экономический рост.
5. Модели догоняющего развития.
6. Единая теория роста. Фундаментальные факторы роста и развития.

Литература по курсу

1. Введение в теорию экономического роста: учебник для вузов / Ч. И. Джонс, Д. Волларт; Пер. с англ. Ю. Перевышина, Е. Перевышиной; Под науч. ред. Ю. Перевышина. – М.: Дело, 2018. – 291 с. – (Сер. "Академический учебник") . - ISBN 9785774912995.
2. Загадка экономического роста / Э. Хелпман; Пер. с англ. А. Калинина; Под ред. М. Ханаевой, Е. Синельниковой. – М.: Ин-т Гайдара, 2012. – 239 с. - ISBN 978-5-932553-25-1.
3. Введение в теорию современного экономического роста: учебник для вузов : в 2 кн. / Д. Асемоглу; Пер. с англ. под науч. ред. К. Сосунова. – М.: Дело, 2018. – (Сер. "Академический учебник") . - ISBN 978-5-7749-1264-3.
4. Экономический рост / Р. Дж. Барро, Х. Сала-и-Мартин; Пер. с англ. А. Н. Моисеева, О. В. Капустиной. – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2010. – 824 с. - ISBN 978-5-947747-90-4.
5. В поисках роста: приключения и злоключения экономистов в тропиках / У. Истерли; Пер. с англ. В. Сонькина; Под ред. С. Заверского. – М.: Ин-т комплексных стратег. исслед., 2006. – 342 с. - ISBN 5-902770-70-6.
6. Высшая макроэкономика: учебник / Д. Ромер; Пер. с англ. под науч. ред. В. М. Полтеровича; Пер. с англ. Н. Г. Арефьева, и др.. – М.: Изд. дом Высшей школы экономики, 2014. – 855 с. - ISBN 978-5-7598-0406-2.
7. Экономический рост / В. Курзенев, В. Матвеенко/ Спб.: Питер, 2018
8. Galor, O. (2011). Unified growth theory. Princeton University Press.
9. Nunn, N. (2014). Historical development. In Handbook of economic growth (Vol. 2, pp. 347-402). Elsevier.

В ходе изучения курса студенты: - получат знания об особенностях финансовой отчетности по МСФО, принципах ее подготовки; - научатся оценивать и представлять в финансовой отчетности показатели активов, капитала, доходов и расходов; - получат навыки анализа и принятия решений на основании отчетности, подготовленной в соответствии с международными стандартами.

Цель освоения дисциплины:

• приобретение знаний о принципах и правилах формирования финансовой отчетности в соответствии с международными стандартами, составе отчетных показателей, используемых в международной практике, их различиях с отчетными показателями, используемыми в российской системе учета и отчетности;
• приобретение умений и практических навыков составления финансовой отчетности в соответствии с требованиями международных стандартов финансовой отчетности (МСФО);
• приобретение умений анализировать влияние принципов и правил формирования финансовой отчетности на финансовое состояние хозяйствующих субъектов.

Содержание учебной дисциплины

Тема 1. Сущность и содержание международных стандартов финансовой отчетности, принципы подготовки финансовой отчетности в соответствии с международными стандартами

Особенности национальных стандартов учета и отчетности различных стран. Роль и назначение МСФО. Международные организации, занимающиеся вопросами унификации финансовой отчетности. Порядок разработки и принятия международных стандартов финансовой отчетности. Основополагающие принципы финансовой отчетности, ее качественные характеристики и основные элементы в соответствии с международными стандартами. Цель финансовой отчетности по международным стандартам, требования к ее составлению. Структура финансовой отчетности. Раскрытие информации.

Тема 2. Формирование показателей отчетности в соответствии с международными стандартами

Показатели основных средств, нематериальных активов, инвестиционной собственности, запасов, финансовых инструментов, резервов, условных активов и обязательств и прочих активов, обязательств и капитала в соответствии с международными стандартами финансовой отчетности. Отражение договоров аренды в финансовой отчетности. Формирование выручки и себестоимости продаж в соответствии с международными стандартами. Обесценение активов. Отложенные налоги.

Тема 3. Консолидация финансовой отчетности в соответствии с международными стандартами

Процедура консолидации и учет инвестиций в дочерние, ассоциированные и совместные компании. Метод покупки и метод долевого участия.

Список литературы

МСФО: точка зрения КПМГ. – Москва, 2019.

Трофимова Л. Б. - МЕЖДУНАРОДНЫЕ СТАНДАРТЫ ФИНАНСОВОЙ ОТЧЕТНОСТИ – 2019.

Курс посвящен новой для российской практики методологии анализа компании, сфокусированной на задаче максимизации ее фундаментальной стоимости. Он основан на концепциях современной финансовой теории и выходит далеко за рамки интерпретации финансовой отчетности компании.

Применяя принципы универсальной финансовой теории, мы, тем не менее, отразим и специфику российского рынка капитала, который относится к группе развивающихся рынков. Курс основан на изучении публичных компаний, однако его концепции применимы к компаниям любой организационно-правовой формы. Мы сфокусируемся на анализе ключевых корпоративных решений: решений о привлечении капитала и решений об инвестициях. Инвестиционные решения – это выбор компанией проектов для долгосрочных вложений.

Программа курса

1. Цели корпорации. Потоки денежных средств корпорации
2. Ценность денег с учетом фактора времени (time value of money). Дисконтирование и приведенная стоимость. Определение фундаментальной стоимости акций и облигаций
3. Риск и доходность. Модель оценки долгосрочных активов (CAPM)
4. Критерии принятия инвестиционных решений и формирования портфеля проектов
5. Как корпорации привлекают капитал. Структура капитала компании на совершенном рынке капитала. Стоимость капитала для компании (cost of capital)
6. Структура капитала компании на несовершенном рынке: Эффект налогов и издержек банкротства (financial distress costs). Теория компромисса (Trade-off theory)
7. Структура капитала на несовершенном рынке: эффект агентских проблем и асимметричной информации. Порядок выбора источников финансирования. (Pecking order of financing)
8. Политика выплат инвесторам. Модель для совершенного рынка. Загадки дивидендов. Эффект налогов и асимметрии информации
9. Оценка стоимости компании методами дисконтирования денежных потоков
10. Стратегические сделки: слияния, поглощения, выкупы компаний, реструктуризация
11. Корпоративное управление (corporate governance) и стоимость компании

Литература:

Jonathan Berk and Peter DeMarzo, Corporate Finance, 3rd edition, Prentice Hall, 2013
Ричард Брейли, Стюарт Майерс, Принципы корпоративных финансов, М.: Олимп-Бизнес, 2010 г.
Jonathan Berk, Peter DeMarzo, Jarrad Harford, Fundamentals of Corporate Finance, 2nd edition, Prentice Hall, 2011.
Welch, Ivo, 2014, Corporate Finance, 3rd edition, http://book.ivo-welch.info/ed3/

Курс Российская экономика (часть 1) дает представление о современном состоянии российской экономики, а также систематизирует факторы, определяющие логику социально-экономического развития страны на разных ее этапах, что позволит продемонстрировать преемственность проблем российской экономики в условиях различных экономических систем.

Изучение данной дисциплины базируется на следующих дисциплинах:

• История экономических учений;
• Математическая статистика;
• Микроэкономика;
• Макроэкономика;
• Институциональная экономика.

В результате освоения дисциплины студент должен:

• Знать основные события, процессы, даты, характеризующие процесс развития российской экономики и общества; место и роль своей страны в глобальной экономике.
• Уметь критически относиться к заявлениям, слышимым в общественной дискуссии, подвергать их проверке на логическую последовательность и соответствие эмпирическим наблюдениям; осуществлять поиск информации по полученному заданию, сбор, анализ данных, необходимых для решения поставленных экономических задач; анализировать и интерпретировать экономическую, финансовую и управленческую информацию.

Основные темы курса:

1. Дореволюционная экономика России
2. Советская социалистическая экономика
3. Программы перехода к рынку и либерализационные реформы начала 1990-х
4. Бюджетная и монетарная политика
5. Финансовые институты
6. Пенсионная система
7. Рынок труда
8. Уровень жизни и социальная политика
9. Здравоохранение и образование
10. Современная Россия: необходимые преобразования

Список основной литературы:

1. Ясин Е.Г. Российская экономика. Истоки и панорама рыночных реформ: Курс лекций. М.: ГУ-ВШЭ, 2002.
2. Российская экономика: настоящее и перспективы после реформ. Курс лекций / Под общ. ред.: Е. Г. Ясин. М.: Издательский дом НИУ ВШЭ, 2019

Курс Российская экономика (часть 2) является логичным продолжением курса Российская экономика (часть 1), более детально раскрывая особенности современного состояния российской экономики, а также систематизирует факторы, определяющие логику социально-экономического развития страны на разных ее этапах, что позволит продемонстрировать преемственность проблем российской экономики в условиях различных экономических систем.

Изучение данной дисциплины базируется на следующих дисциплинах:

• Российская экономика (часть 1);
• Экономическая география России;
• Математическая статистика;
• Микроэкономика;
• Макроэкономика;
• Институциональная экономика.

В результате освоения дисциплины студент должен:

• Знать основные события, процессы, даты, характеризующие процесс развития российской экономики и общества; место и роль своей страны в глобальной экономике.
• Уметь критически относиться к заявлениям, слышимым в общественной дискуссии, подвергать их проверке на логическую последовательность и соответствие эмпирическим наблюдениям; осуществлять поиск информации по полученному заданию, сбор, анализ данных, необходимых для решения поставленных экономических задач; анализировать и интерпретировать экономическую, финансовую и управленческую информацию.

Основные темы курса:

1. Приватизация и эволюция собственности в России
2. Структура российской экономики и структурная политика
3. Национальное богатство (ресурсы)
4. Важнейшие отрасли экономики России (часть 1)
5. Важнейшие отрасли экономики России (часть 2)
6. Инновации и НИОКР
7. Региональное развитие
8. Развитие городской среды
9. Россия в международном разделении труда
10. Санкции и российская экономика

Список основной литературы:

1. Ясин Е.Г. Российская экономика. Истоки и панорама рыночных реформ: Курс лекций. М.: ГУ-ВШЭ, 2002.
2. Российская экономика: настоящее и перспективы после реформ. Курс лекций / Под общ. ред.: Е. Г. Ясин. М.: Издательский дом НИУ ВШЭ, 2019
3. Долгопятова Т., Ивасаки И., Яковлев А. «Российский бизнес 20 лет спустя: путь от социалистического предприятия к рыночной фирме» // Мир России, 2009, №4.

В этом курсе речь пойдет о специфике работы с панельными данными, т.е. данными, описывающими поведение выборки людей, семей, домохозяйств, предприятий, регионов и стран в динамике. Эти данные представляют собой результаты продолжительного наблюдения над пространственными выборками одних и тех же объектов.

Панельные данные поступают часто из опросов домохозяйств или предприятий, которые предоставляют широкий спектр типов экономического поведения этих объектов. Использование панельных данных в анализе позволяет провести адекватный учет неоднородности экономических агентов в эконометрических моделях. Анализируя пространственную выборку объектов, собранную в конкретный момент времени, исследователь не имеет доступа к индивидуальной эволюции объектов во времени и не может адекватно отразить в моделях ее неоднородность. Панельные данные предоставляют широкие возможности исследования и учета индивидуальной динамики объектов выборки во всем разнообразии.

Для изучения этого раздела курса необходимо знание теории вероятностей, математической статистики, эконометрики, математического анализа и линейной алгебры.

 Тематический план:

1. Введение
2. Особенности оценивания моделей с панельными данными  в условиях гетероскедастичности и серийных корреляций случайных возмущений.
3. Оценивание коэффициентов панельных регрессий  в условиях эндогенности.
4. Обобщенный метод моментов и оценивание динамических моделей.
5. Оценивание моделей с дискретными и ограниченными зависимыми  переменными по панельным данным.
6. Методы борьбы с истощением выборки.
7. Модели со случайными коэффициентами.
8. Прогнозирование по моделям, построенным на панельных данных.

Литература

1. Вербик М. (2008). Путеводитель по современной эконометрике.  М. М.: «Научная книга»
2. Кэмерон Э.К., Триведи П.К. (2015). Микроэконометрика: методы и их применения. М.: «Дело»
3. Магнус Я. Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. (2004). "Эконометрика". М.: «Дело»
4. Ратникова Т.А., Фурманов К.К. (2014). Анализ панельных данных и данных о длительности состояний. М.: Издательский дом НИУ ВШЭ

Курс посвящен факторам, влияющим на размер компаний и структуру рынка. Почему на одних рынках преобладают малые компании, а на другом крупные? Продавцы принимают решения стратегически, однако их стимулы в свою очередь зависят от структуры рынка и от предшествующих решений. Как разделить между зоной предопределенных и свободных решений? Например, сговор как модель ценового поведения – предопределен структурой рынка или служит результатом свободного волеизъявления?

Способны ли укоренившиеся на рынке продавцы препятствовать входу новичков, защищая свою рыночную долю и свою прибыль? Каковы лучшие способы предотвращения ценовых сговоров продавцов? Нужно ли (или по крайней мере желательно) запрещать или ограничивать слияния между крупными продавцами? Есть ли необходимость для государственной политики налагать ограничения на условия договоров между производителем и дистрибьютором? Как в этих условиях должна быть организована государственная политика (применение антимонопольных запретов и регулирование)? На эти и другие вопросы мы и будем искать ответы.

Тематический план:

• Размер фирмы и его объяснение
• Монополия, естественная монополия и регулирование
• Парадокс Бертрана и факторы олигополистической конкуренции
• Сговор
• Вертикальные ограничивающие контракты
• Дифференциация продукта и реклама
• Вход, выход и формирование структуры рынка
• Инновации и конкуренция. Сетевые эффекты потребления и их влияние на рынок

Литература:

Кабраль Л. Организация отраслевых рынков, Минск, 2003.

Юсупова Г.Ф. Теория отраслевых рынков. Практикум, М., 2012

Экономика общественного сектора – одна из многих областей применения микроэкономического анализа. Этот курс фокусируется на роли государства в современной рыночной экономике. В частности, аргументируется вмешательство государства в функционирование частных рынков, обсуждаются цели, формы и методы такого вмешательства. Особое внимание уделяется неизбежному конфликту эффективности и справедливости при разработке и реализации государственных программ. Та же проблема возникает и при создании налоговой системы, необходимой для обеспечения доходов государственного бюджета.

Главные вопросы, которые рассматриваются в курсе экономики общественного сектора: Каковы последствия государственного вмешательства в экономику (налогов, отдельных программ государственных расходов)? Как построить государственные программы таким образом, чтобы максимизировать общественное благосостояние?

Тематический план:

1. Введение. Общественный сектор как объект изучения. Рынок и государство. Провалы рынка и государственное вмешательство.

2. Общественные блага и критерии эффективности. Дилемма «эффективность-справедливость».

3. Общественный выбор. Правила принятия коллективных решений. Теорема о медианном избирателе. Теорема Эрроу о невозможности.

4. Основы теории налогов: налоговое бремя. Доходы государства. Виды налогов. Критерии оценки налоговой системы. Перемещение налогового бремени.

5. Основы теории налогов: оптимальное налогообложение. Цели и ограничения налоговой политики. Парето-оптимальные налоговые структуры. Проблема уклонения от налогов.

6. Расходы государства. Формы государственных расходов. Сферы действия программ государственных расходов.

7. Оценка эффективности общественных расходов. Оценка затрат и результатов: критерии и виды анализа. Реальные и денежные экстерналии.

8. Финансирование и производство услуг в общественном секторе. Общественные расходы и производство в государственном секторе.

9. Введение в экономику отраслей общественного сектора: образование, здравоохранение, жилищная сфера.

10. Бюджетный федерализм. Понятие федерализма. Теорема о децентрализации. Гипотеза Тибу.

Литература:

Экономика общественного сектора : учебник для вузов, Якобсон Л. И., Колосницына М. Г., 2014

Auerbach, A. J. (2013). Handbook of Public Economics. Amsterdam: North Holland

Цифровизация экономики является приоритетным направлением национального развития России, и к 2025 году ее масштабы должны увеличиться до 8-10%% ВВП. Это создает существенные вызовы в сфере труда. В результате цифровизации в мире в ближайшие 15-20 лет могут исчезнуть 14% существующих рабочих мест, радикально изменятся 32% рабочих мест, повысится нестабильность рабочих мест и ускорится "вымывание" среднего класса, произойдет постепенное исчезновение долгосрочной занятости. Под воздействием цифровизации уже сегодня меняются правила игры на рынке труда, трансформируются традиционные трудовые отношения, повышается роль самозанятости. В этой связи повышается необходимость совершенствования норм и правил взаимодействий между участниками сделок и игроками на рынке труда. Вызовы цифровизации в виде удаленной занятости и занятости на цифровых платформах отражаются на содержании работы и требованиях к организации рабочих мест, приводят к трансформации концепции социальной защиты. Перечень традиционных гарантий, предоставляемых предприятиями работникам, постепенно модифицируется.

Цифровые трансформации затрагивают практически все направления управления персоналом организаций. Это и применение новых форм найма, отбора и продвижения работников, разработка карьерных стимулов и моделей карьерного роста. Обучение становится одним из ключевых направлений экономики персонала в цифровую эпоху. Ожидаются значительные изменения в формах занятости работников. Прежде всего, это расширение масштабов применения предприятиями нестандартных видов занятости, увеличение масштабов занятости на платформе, различных комбинаций дистанционной занятости. Изменения в характере труда и видах занятости работников, повышение автономности труда и ориентация на конечный результат в эпоху цифровизации приведут к созданию принципиально новых форм и систем оплаты труда.

Цель курса – познакомить студентов с основными трансформациями в управлении персоналом и их последствиями для занятости и заработной платы на рынке труда. 

Курс базируется на различных междисциплинарных теоретических и эмпирических подходах, опирается на использование современных экономико-математических методов и моделей. Обучение в рамках курса осуществляется путем использования методологических подходов из таких областей научных знаний, как экономика труда и теория игр, теория контрактов и микро-эконометрика, поведенческая экономика и менеджмент.

Курс является актуальным и имеет практическую направленность. Знания и навыки, полученные студентами, могут быть использованы ими как на уровне компаний (организаций), так и на уровне экономики в целом. Они могут найти применение при разработке моделей оплаты труда и вознаграждения персонала, обучении и создании схем карьерного продвижения, при внедрении новых форм и видов занятости, социальной защищённости на рынке труда и др. Данный курс будет полезен будущим экономистам-исследователям, студентам, планирующим карьеру в области экономики и менеджмента в компаниях (организациях), управленческого консалтинга, управления персоналом, государственного управления, предпринимательства.

Основная литература:

1. Ales E. et al. Working in digital and smart organizations. – Basingstoke: Palgrave McMillan, 2018.
2. Bearson D., Kenney M., Zysman J. Measuring the impacts of labor in the platform economy: new work created, old work reorganized, and value creation reconfigured //Industrial and Corporate Change. – 2020.
3. Garibaldi P. Personnel economics in imperfect labour markets. – Oxford University Press, 2006.
4. Hobbs R. Create to learn: Introduction to digital literacy. – John Wiley & Sons, 2017.
5. Huws U. Labor in the global digital economy: The cybertariat comes of age. – NYU Press, 2014.
6. Larsson A., Teigland R. (ed.). The Digital Transformation of Labor (Open Access): Automation, the Gig Economy and Welfare. – Routledge, 2019.
7. Lazear E. P. et al. Inside the firm: contributions to personnel economics //OUP Catalogue. – 2016.
8. Lazear E. P., Gibbs M. Personnel economics in practice. – John Wiley & Sons, 2014.
9. Peitz M., Waldfogel J. (ed.). The Oxford handbook of the digital economy. – Oxford University Press, 2012.
10. Poutanen S., Kovalainen A., Rouvinen P. (ed.). Digital Work and the Platform Economy: Understanding Tasks, Skills and Capabilities in the New Era. – Routledge, 2019.
11. Vallas S. P., Kovalainen A. (ed.). Work and labor in the digital age. – Emerald Group Publishing, 2019.

Дополнительная литература:

12. Berg J. et al. Digital labour platforms and the future of work //Towards Decent Work in the Online World. Rapport de l’OIT. – 2018.
13. Coyle D. Precarious and productive work in the digital economy //National institute economic review. – 2017. – Т. 240. – №. 1. – С. R5-R14.
14. De La Rica S., Gortazar L. Digitalization at work, Job Tasks and Wages: Cross-Country evidence from PIAAC1. – GLO Discussion Paper, 2017. – №. 22.
15. Djankov S., Saliola F. The changing nature of work //Journal of International Affairs. – 2019. – Т. 72. – №. 1. – С. 57-74.
16. Gandini A. Labour process theory and the gig economy //Human Relations. – 2019. – Т. 72. – №. 6. – С. 1039-1056.
17. Graham M., Hjorth I., Lehdonvirta V. Digital labour and development: impacts of global digital labour platforms and the gig economy on worker livelihoods //Transfer: European Review of Labour and Research. – 2017. – Т. 23. – №. 2. – С. 135-162.
18. Palier B. Work, social protection and the middle classes: What future in the digital age? //International Social Security Review. – 2019. – Т. 72. – №. 3. – С. 113-133.
19. Pesole A. et al. Platform workers in Europe //Luxembourg: Publications Office of the European Union. – 2018.
20. Stewart A., Stanford J. Regulating work in the gig economy: What are the options? //The Economic and Labour Relations Review. – 2017. – Т. 28. – №. 3. – С. 420-437.
21. Stromquist N. P. World Development Report 2019: The changing nature of work. – 2019.
22. Valenduc G., Vendramin P. Work in the digital economy: sorting the old from the new. – Brussels: European trade union institute, 2016. – Т. 3.
23. Warning A., Weber E. Digitalisation, hiring and personnel policy: evidence from a representative business survey. – IAB-Discussion Paper, 2018. – №. 10/2018.
24. Денисов А. Ф., Кардаш Д. С. Анализ практик применения цифровых технологий в отборе персонала //Экономика и управление. – 2018. – №. 6. – С. 26-37.
25. Кузнецов Н. В. Изменение структуры занятости и профессионально-квалификационных требований в эпоху цифровизации экономики //Современные проблемы науки и образования. – 2018. – №. 5. – С. 116-116.

Настоящая программа учебной дисциплины устанавливает минимальные требования к знаниям и умениям студента, и определяет содержание и виды учебных занятий и отчетности. Материал курса предназначен для использования в курсах, связанных с количественным анализом динамики реальных экономических явлений, таких как, например, макроэкономика, прикладная макроэкономика, теория финансов и других.

В результате обучения слушатель:

• Знакомится с основными понятиями теории случайных процессов.
• Умеет различать процессы ARMA(p,q) и рассчитывать их характеристики
• Умеет оценивать коэффициенты моделей ARMA.
• Умеет построить как точечный, так и интервальный прогноз по модели ARMA.
• Понимает различие между стационарными и нестационарными рядами, умеет приводить ряды к стационарному виду.
• Умеет тестировать наличие единичного корня, понимает особенности распределения тестовой статистики.
• Умеет проводить тесты на наличие экзогенных и эндогенных структурных сдвигов.
• Умеет тестировать тип нестационарнности.
• Уметь тестировать три типа экзогенности.

Тематический план:

1. Визуализация и наивные модели рядов. Классификация рядов с помощью DTW (dynamic time warping).
2. ETS модели (также известны как экспоненциальное сглаживание)
3. ARIMA модели (в том числе сезонные).
4. Периодические регрессоры, спектр временного ряда.
5. Модели пространства состояний на примере UCM.
6. Фильтр Калмана
7. Байесовский подход на примере модели PROPHET.

Рекомендуемая основная литература

• Канторович Г.Г. (2002). Лекции: Анализ Временных Рядов. Higher School of Economics Economic Journal Экономический Журнал Высшей Школы Экономики, (1), 85.
• Канторович Г.Г. (2002). Лекции: Анализ временных рядов.
• Канторович Г.Г. (2002). Лекции: Анализ временных рядов. Экономический Журнал Высшей Школы Экономики, (1).
• Канторович, Г. (2002). Лекции: Анализ Временных Рядов. Экономический Журнал Высшей Школы Экономики, (3). R
• Путеводитель по современной эконометрике : учеб. пособие для вузов, Вербик М., Банникова В. А., 2008

Материал курса предназначен для использования в курсах, связанных с количественным анализом динамики реальных экономических явлении, таких как, например, макроэкономика, прикладная макроэкономика, теория финансов и других.

Тематический план

1. Кажущиеся тренды и регрессионные зависимости. Тест Дикки-Фуллера на наличие единичных корней.
2. Тесты на единичные корни со структурными сдвигами.
3. Методика исследования типа нестационарности временного ряда TS или DS.
4. Регрессионные динамические модели. Авторегрессионые модели с распределенными лагами (ADL). Понятие экзогенности. Слабая, сильная и супер-экзогенность переменных. Причинность по Грэнджеру (Granger causality).
5. Коинтеграция временных рядов. Коинтеграция и модель коррекции ошибками (Error Correction Model).
6. Многомерные временные ряды. Структурная и приведенная формы многомерных моделей. Модели векторной авторегрессии (VAR).
7. Структурные модели векторных авторегрессий (SVAR).
8. Коинтеграция временных рядов. Коинтеграционная регрессия. Тестирование коинтеграции. Тест Йохансана. Модели векторных коррекций ошибками (VECM).  Структурные модели векторных коррекций ошибками (SVECM). Теорема Гренджера о представлении.

Рекомендуемая основная литература

• Канторович Г.Г. (2002). Лекции: Анализ Временных Рядов. Higher School of Economics Economic Journal Экономический Журнал Высшей Школы Экономики, (1), 85.
• Канторович Г.Г. (2002). Лекции: Анализ временных рядов.
• Канторович Г.Г. (2002). Лекции: Анализ временных рядов. Экономический Журнал Высшей Школы Экономики, (1).
• Канторович, Г. (2002). Лекции: Анализ Временных Рядов. Экономический Журнал Высшей Школы Экономики, (3). R
• Путеводитель по современной эконометрике : учеб. пособие для вузов, Вербик М., Банникова В. А., 2008

В этом курсе речь пойдет о специфике работы с панельными данными, т.е. данными, описывающими поведение выборки людей, семей, домохозяйств, предприятий, регионов и стран в динамике. Эти данные представляют собой результаты продолжительного наблюдения над пространственными выборками одних и тех же объектов.

Панельные данные поступают часто из опросов домохозяйств или предприятий, которые предоставляют широкий спектр типов экономического поведения этих объектов. Использование панельных данных в анализе позволяет провести адекватный учет неоднородности экономических агентов в эконометрических моделях. Анализируя пространственную выборку объектов, собранную в конкретный момент времени, исследователь не имеет доступа к индивидуальной эволюции объектов во времени и не может адекватно отразить в моделях ее неоднородность. Панельные данные предоставляют широкие возможности исследования и учета индивидуальной динамики объектов выборки во всем разнообразии.

Для изучения этого раздела курса необходимо знание теории вероятностей, математической статистики, эконометрики, математического анализа и линейной алгебры.

 Тематический план:

1. Введение
2. Особенности оценивания моделей с панельными данными  в условиях гетероскедастичности и серийных корреляций случайных возмущений.
3. Оценивание коэффициентов панельных регрессий  в условиях эндогенности.
4. Обобщенный метод моментов и оценивание динамических моделей.
5. Оценивание моделей с дискретными и ограниченными зависимыми  переменными по панельным данным.
6. Методы борьбы с истощением выборки.
7. Модели со случайными коэффициентами.
8. Прогнозирование по моделям, построенным на панельных данных.

Литература

1. Вербик М. (2008). Путеводитель по современной эконометрике.  М. М.: «Научная книга»
2. Кэмерон Э.К., Триведи П.К. (2015). Микроэконометрика: методы и их применения. М.: «Дело»
3. Магнус Я. Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. (2004). "Эконометрика". М.: «Дело»
4. Ратникова Т.А., Фурманов К.К. (2014). Анализ панельных данных и данных о длительности состояний. М.: Издательский дом НИУ ВШЭ

Курс «Микроэконометрика» посвящен моделям, описывающим ситуацию, когда в качестве зависимой переменной в эконометрической модели выступает переменная, характеризующая наличие или отсутствие некоторого качества рассматриваемого объекта. Такие модели называются моделями вероятностного выбора. Сфера применений моделей вероятностного выбора чрезвычайно широка. Классическими примерами их применения являются задачи прогнозирования долей рынка и дефолтов компаний, модели голосования/предпочтения, уравнения занятости, моделирование уровня образования и многие другие задачи, в которых требуется определить детерминанты некоторого выбора и спрогнозировать его вероятность. В дополнение к моделям вероятностного выбора в курсе рассматриваются также модели с ограниченными значениями зависимой переменной. Это модели Тобина и Хекмана, позволяющие работать с так называемыми усеченными выборками, и с выборками, подверженными смещению отбора. Для успешного усвоения курса слушателям необходимо иметь базовые знания по теории вероятностей, математической статистике и эконометрике. Курс носит прикладной характер. Изложение теоретических подходов к оцениванию рассматриваемых в курсе моделей сопровождается практическими примерами и выполнением компьютерных заданий с использованием пакета R и баз данных РОССТАТа, RLMS и других.

Материал курса предназначен для использования в дисциплинах, связанных с эмпирическим анализом реальных экономических явлений, в курсах макро- и микро- экономики, при выполнении исследований в ходе подготовки ВКР.

Основные разделы курса:

1. Модели бинарного выбора: линейная вероятностная, пробит и логит модели.
2. Внешне несвязанные и иерархические системы бинарных уравнений
3. Оценивание вероятностей по сгруппированным данным: минимум хи-квадрат метод
4. Модели множественного выбора: упорядоченный и неупорядоченный выбор
5. Модели с ограниченными значениями зависимой переменной: модели Тобина, Хекмана и модель с переключением.

Основная литература:

1. Эконометрика. Начальный курс : учебник для вузов, Магнус Я. Р., Катышев П. К., М.: Дело, 2007. ISBN 5-7749-0055-Х
2. Микроэконометрика: методы и их применение, Кэмерон Э. Колин, Триведи Правин К., М.: Дело, 2015. ISBN: 978-5-7749-0955-1

Курс посвящен исследованию и использованию математических моделей, описывающих как развитие национальной экономики (или группы экономик) и их отдельных секторов, так и отдельных рынков. В качестве инструментов моделирования используются модели общего экономического равновесия и агентные модели.

Курс направлен на обучение студентов моделированию экономики. Тому, какие предположения и упрощения приходится принимать, чтобы построить практичную модель.  Общим приемам моделирования, таким как: переход от микроописаний к макромоделям (агрегирование), сочетание нормативного (как должно быть) с дескриптивным (как бывает) и структурного (из чего сделано) с функциональным (как работает) подходов на разных уровнях и объектах моделирования. Демонстрацией методов качественного анализа результатов моделирования. Умению различать то, что в экономике поддается моделированию, а что пока нет.

Для этого в курсе проводится построение и анализ одной довольно типичной, но оригинальной динамической модели общего равновесия. Построение проводится «с самого начала» с систематическим обсуждением различных альтернатив описания и используемых в мировой практике моделирования неизбежных упрощений.

Программа курса

1. Концепция оптимизационных и равновесных моделей.
2. Формулировка задач экономических агентов: ограничения в виде равенств и неравенств, функционал, терминальное условие.
3. Решение оптимизационных задач экономических агентов.
4. Условия равновесия в модели и техника нахождения общего равновесия.
5. Подходы к идентификации параметров модели, прикладные вопросы использования оптимизационных и агентных моделей. - исследование возможности использования результатов микровзаимодействий в моделях общего экономического равновесия в качестве ограничений в задачах агентов. 

Литература

Уикенс М. Макроэкономическая теория: подход динамического общего равновесия, 2015

Петров А.А., Поспелов И.Г., Шананин А.А. Опыт математического моделирования экономики, 1996

Целью данного курса является обучение слушателей методам построения математических моделей для волатильности финансовых временных рядов, включая модели со структурными изменениями, а также методами применения таких моделей для исследования финансовых задач.

Под волатильностью цены финансового инструмента обычно понимают некоторую меру изменчивости цены этого финансового инструмента. Волатильность — один из основных показателей, которые характеризуют риск финансового инструмента. Точная оценка волатильности финансового инструмента является важной прикладной задачей, поскольку неправильный расчет и прогноз волатильности приводят к неадекватному восприятию риска агентами, принимающими решения, и зачастую служит причиной существенных убытков, которые эти агенты несут.

Основные разделы курса:

1. Понятие волатильности. Прикладные задачи, в которых возникает необходимость корректного расчета волатильности.
2. GARCH-модель.
3. Тесты на наличие GARCH-эффекта.
4. Методы оценивания параметров GARCH-модели.
5. Оценивание стандартных ошибок коэффициентов для GARCH-модели.
6. Построение доверительных интервалов для коэффициентов GARCH-модели.
7. Тестирование гипотез относительно коэффициентов GARCH-модели. Тест отношения правдоподобия.
8. Подбор адекватной GARCH-модели.
9. Примеры оценки GARCH-моделей на симулированных данных.
10. Примеры оценки GARCH-моделей на реальных данных. Приложения к задачам из риск-менеджмента и теории финансов.
11. Различные модификации GARCH-моделей: EGARCH-, TARCH-, HARCH-, GARCH-in-mean-, GJR-GARCH-модели.
12. Структурные сдвиги в моделях для волатильности и методы их обнаружения.

Основная литература:

1. Ширяев А. Н. Основы стохастической финансовой математики : В 2 т. Т. 1 : Факты, модели. — М. : МЦНМО, 2016.
2. Greene W.H. Econometric Analysis. Prentice Hall, 2012.
3. Tsay R. S. Analysis of Financial Time Series. John Wiley & Sons, 2010.
4. Brooks С. Introductory Econometrics for Finance. Cambridge University Press, 2014.
5. Kokoszka P., Leipus R. (2000). Change-point estimation in ARCH models. Bernoulli, 6 (3), 513–539.
6. Inclán C., Tiao G. (1994). Use of cumulative sums of squares for retrospective detection of changes of variance. Journal of the American Statistical Association, 89 (427), 913–923.
7. Борзых Д. А., Хасыков М. А. Процедура уточнения ICSS алгоритма обнаружения структурных сдвигов в GARCH-моделях // Прикладная эконометрика. 2018. Т. 51. С. 126-139.