Летняя школа объединяет пять направлений: макроэкономику, финансы, машинное обучение, разработку программного обеспечения и анализ данных. Участники познакомятся с современными методами прикладных исследований, актуальными научными темами и инструментами, которые используются для решения практических задач.
Занятия проходят в формате 90-минутных мастер-классов. Каждый мастер-класс сопровождается заданием: участникам предстоит написать код, оценить модель, подготовить краткий аналитический отчет или выполнить другую работу по теме занятия.
Выполнение практических заданий является обязательным условием участия в мастер-классах. Итоговая работа представляет собой концепцию собственного исследования или прикладной разработки (project proposal). Наиболее сильным и мотивированным участникам будет предложено присоединиться к действующим проектам.
Успехов!Тимур М.
| Время | Класс | Преподаватель и тема |
|---|---|---|
| 24 августа, понедельник | ||
| 17:00 | Opening | Тимур Магжанов Открытие школы Приветственное слово и краткая организационная информация. |
| 17:30 | Keynote | Александр Усвицкий Поведенческие финансы Ключевые вопросы и современные направления исследований в поведенческих финансах. |
| 19:00 | Macro-1 | Надежда Юрченко VAR, SVAR и BVAR Векторные авторегрессии и идентификация структурных шоков. Функции импульсного отклика, контрфактический анализ, работа в R, MATLAB и пакете BEAR. Оценка краткосрочной нейтральной процентной ставки. |
| 20:30 | Fin-1 | Анна Иванова Рыночные ожидания Построение кривых доходности, премии за срочность, формирование рыночных ожиданий. Анализ систематических ошибок прогнозов по ключевой ставке с применением динамического модельного усреднения. |
| 25 августа, вторник | ||
| 19:00 | SE-1 | Павел Шахмин, Елизавета Левшина Разработка веб-приложения: социальная сеть krug.my Проектирование и разработка веб-приложения: архитектура, серверная и клиентская части, развертывание. |
| 20:30 | ML-1 | Михаил Иванов Введение в машинное обучение Основные идеи и направления машинного обучения, обзор современных методов и моделей. Обучение моделей и сравнение подходов машинного обучения с эконометрическими методами. |
| 26 августа, среда | ||
| 19:00 | Macro-2 | Анна Пустовалова MS-VAR и TVP-VAR Модели с марковскими переключениями (Markov switching models) и модели с меняющимися во времени параметрами (time-varying parameter models, TVP). Работа в R и MATLAB, типичные проблемы спецификации и оценивания, способы их решения. |
| 20:30 | DM-1 | Георгий Борисенко Работа с API Получение данных из различных источников через API. Работа с OpenAI API. |
| 29 августа, суббота | ||
| 12:30 | Fin-2 | Иван Салков Премии за риск в ценах товарных фьючерсов Разделение рыночных ожиданий и премии за риск во фьючерсных ценах. Подход Hamilton and Wu применительно к нефтяным фьючерсам. Систематические ошибки рыночных ожиданий цен на сырьевые товары. |
| 14:30 | DM-2 | Илья Зайцев Сбор веб-данных с помощью BeautifulSoup Структура HTML-страниц, извлечение данных со статических веб-страниц, работа с библиотекой BeautifulSoup. |
| 30 августа, воскресенье | ||
| 10:00 | SE-2 | Анастасия Голубкова Разработка мобильного приложения: социальная сеть krug.my Проектирование и разработка мобильного приложения: архитектура, серверная и клиентская части, развертывание. |
| 12:30 | ML-2 | Андрей Афонин Обучение с подкреплением Основные принципы обучения с подкреплением: взаимодействие агента со средой, выбор действий, получение вознаграждения и обучение на основе обратной связи. |
| 31 августа, понедельник | ||
| 19:00 | Macro-3 | Кристина Жиляева Динамические стохастические модели общего равновесия (DSGE) Новокейнсианские DSGE-модели, байесовские методы оценивания, алгоритм Metropolis-Hastings, работа в MATLAB и Dynare. |
| 20:30 | Fin-3 | Калимжан Бейсеуов Чрезмерная реакция на товарных рынках Чрезмерная реакция на различных товарных рынках и ее динамика во времени. Оценка эффективности торговых стратегий. |
| 1 сентября, вторник | ||
| 19:00 | SE-3 | Мария Бондаренко Разработка платформы для экономического анализа svod.im Проектирование и разработка веб-платформы для экономического анализа: архитектура, серверная и клиентская части, развертывание. |
| 20:30 | ML-3 | Сергей Хатунцев Машинное обучение для прогнозирования цен на сырьевые товары Структура данных и спецификация прогнозной модели, вычислительная инфраструктура, тестирование вне выборки и метрики качества прогнозов. Анонс соревнования на Kaggle. |
| 2 сентября, среда | ||
| 20:30 | DM-3 | Анна Иванова Сбор веб-данных с помощью Selenium и Playwright Ограничения базовых методов извлечения данных. Работа с Selenium и Playwright, автоматизированный сбор данных с динамических веб-страниц. |
| 5 сентября, суббота | ||
| 11:00 | Macro-4 | Тимур Магжанов Современные направления макроэкономических исследований Поведенческие искажения в макроэкономике. Ограничения DSGE-моделей и проблема их интерпретируемости. Анализ оптимальной политики центрального банка. |
| 12:30 | Fin-4 | Тимур Магжанов Современные направления исследований в финансах Поведенческие финансы, современные исследования финансовых рынков и применение больших языковых моделей (LLM). |
| 14:30 | DM-4 | Тимур Магжанов Автоматизированный сбор данных в прикладных исследованиях Исследовательские проекты, основанные на автоматизированном сборе и обработке данных с веб-страниц. |
| 6 сентября, воскресенье | ||
| 11:00 | SE-4 | Анна Иванова Разработка платформы для экспериментальных исследований forecasting.to Проектирование и разработка веб-платформы для проведения экспериментальных исследований: архитектура, серверная и клиентская части, развертывание. |
| 12:30 | ML-4 | Тимур Магжанов Современные прикладные задачи машинного обучения Большие языковые модели (LLM), распознавание речи, высокочастотная торговля и другие приложения машинного обучения в экономике и финансах. |