Сотрудники Института Гайдара приняли участие VIII Международном экономическом симпозиуме, посвященном 300-летию СПбГУ

Международный экономический симпозиум ежегодно собирает ведущих ученых и практиков в области экономики, управления и финансов из России и зарубежных стран. Основной целью Симпозиума является апробация научных идей и актуальных предложений участников конференций, а также укрепление и расширение научно-практических связей с другими университетами и представителями бизнес-сообщества.

Ангелина Шпилевая выступила с докладом, посвященном оценке результатов экономической политики в области образования на основе OLG модели. В докладе были представлены результаты моделирования различных сценариев государственной политики в области образования, направленные на стимулирование накопления человеческого капитала в РФ. Среди них: сценарии с выделением государством дополнительных денежных средств на высшее образование, иным распределением бюджетных ассигнований, изменением налоговых ставок и структуры бюджета. В докладе подчеркивалась важность учета микрооснований в анализе образовательной политики. В рамках дискуссии во время доклада обсуждалась необходимость проведения дополнительных исследований, направленных на калибровку параметров распределений гетерогенных предпочтений, таких как: несклонность к риску, коэффициент дисконтирования, баллы ЕГЭ. Подчеркнута необходимость публикации подробной статистики о распределении баллов ЕГЭ по предметам на федеральном и региональном уровне для точной калибровки предлагаемой модели.

Доклад Анны Майгур был посвящен прогнозированию длительности безработицы методами машинного обучения. В своем выступлении Анна представила результаты построения моделей машинного обучения для прогнозирования длительности индивидуальной безработицы. Модели были оценены на данных центров занятости различных регионов России за период с 2017 года по первую половину 2021 г., которые охватывают различные индивидуальные характеристики безработных. Анна описала качество прогнозов двух моделей, первая из которых – модель пропорциональных рисков Кокса, а вторая – нейронная сеть непропорциональных рисков Кокса. В результате, нейронная сеть достигла более качественных прогнозов на всем временном отрезке. Дополнительно был разобран вклад отдельных переменных в качество прогноза. Оказалось, что точность предсказаний существенно ниже при исключении переменных «регион» и «опыт работы за последний год». При этом точность практически не меняется, если не использовать переменную «уровень образования», что говорит, скорее, о том, что уровень образования не сильно варьируется среди людей, которым пришлось обратиться в центр занятости за помощью при поиске работы.

Анастасия Панкратова представила доклад на тему: «Устойчивость воздействия технологического шока в модели малой открытой экономики с обучением на практике». В выступлении была представлена двухсекторная модель бизнес-цикла для малой открытой экономики с механизмом обучения на практике. В ходе анализа представленной модели были изучены особенности функционирования экономики в условиях экономической рецессии. Было обнаружено, что долгосрочные негативные последствия экономического спада оказывают влияние на потенциальный уровень производства, занятость и другие структурные аспекты экономики, даже в периоды восстановления. Показано также, что в рамках данной модели негативные последствия экономического спада проявляются лишь при наличии эндогенного механизма обучения на практике.