проведи один день в рэш!

Для принятия стратегических решений и предоставления политических рекомендаций людям, предприятиям и правительствам необходимо знать, как эти решения влияют на их полезность, прибыль, благосостояние.

Цель курса — помочь понять современные прикладные эконометрические методы, научиться понимать и критически оценивать эмпирические работы, а также развить навыки, необходимые для планирования и проведения собственных проектов в сфере наук о данных.

Этот курс исследует применение теории игр в различных областях человеческой деятельности, включая бизнес, международные отношения, спорт и экологию. Мы будем обсуждать как классические научные работы, так и недавние результаты, оказавшие влияние на отдельные рынки.

Цель этого курса — проиллюстрировать возможности теории игр в предсказании равновесных исходов в разнообразных ситуациях стратегического взаимодействия нескольких агентов.

Этот курс дает вам возможность приобрести практические навыки управления благосостоянием и личного финансового планирования. Все темы рассматриваются с двух сторон: со стороны личного (или клиентского) взгляда и со стороны и отраслевого подхода. Мы обсуждаем эффективное использование финансовых инструментов и взаимодействие с финансовыми посредниками в рамках долгосрочной стратегии Управления благосостоянием, а также изучаем структуру индустрии, специфику различных игроков (частных банков, инвестиционных компаний, семейных офисов и т. д.) и их услуг. На протяжении всего курса мы обсуждаем
самые свежие примеры и актуальные кейсы, прежде всего, фокусируясь на текущей ситуации.

Курс направлен на то, чтобы научить студентов решать юридические проблемы без консультации юриста. В рамках курса студенты изучают ключевые понятия российского права, осваивают основные сферы регулирования (договорное право, корпоративное право, трудовое право) и узнают, где искать информацию о праве и когда обращаться за помощью к юристу.

Финансовые отчеты фирмы могут рассказать нам о том, какими ресурсами она обладает и как использует их для создания экономической ценности. Этот курс разработан для знакомства с правилами формирования финансовой отчетности, изучения подводных камней бухгалтерского учёта и их влияния на деятельность фирм.

Цель курса — развить грамотность в финансовом учете — навык, который улучшит вашу оценку рисков, прогнозирование и принятие решений.

В ходе курса участники глубже изучат роль человеческого фактора в переговорах, освоят методы управления и контроля переговорного процесса, а также продолжат развивать и адаптировать свой индивидуальный стиль ведения переговоров. Студенты научатся анализировать и выстраивать переговорный процесс в деловой среде, осуществляя постоянную оценку на всех его этапах.

Цель этого курса — познакомить студентов с фундаментальными концепциями контролируемого машинного обучения (ML) и его применениями в финансах. На лекциях мы рассмотрим ключевые методы ML, включая классификации и регрессии, ансамблевые методы и искусственные нейронные сети, не углубляясь в технические детали (хотя будет представлено несколько доказательств, и для понимания материала требуется солидная математическая подготовка). Выполняя домашние задания, студенты узнают, как применять эти методы к решению финансовых задач, таким как торговля индексами, ценообразование деривативов, прогнозирование волатильности и выбор портфеля.

Студенты также получат практический опыт работы с финансовыми данными с использованием методов машинного обучения и, кроме того, изучат основные команды Python и выполнят практические задания.

Курс посвящен изучению деловых циклов. Он состоит из следующих разделов: основные эмпирические факты о деловых циклах; реальные деловые циклы; роль несовершенной информации в объяснении отсутствия нейтральности денег в краткосрочной перспективе; номинальные и реальные жесткости; новокейнсианская (new Keynesian) теория деловых циклов; роль несовершенств (трений) на финансовом рынке в амплификации и пропагации эффектов макроэкономических шоков; рынок труда и безработица в моделях стимулирующей заработной платы (efficiency wages) и в моделях поиска (search and matching); модели деловых циклов с гетерогенными экономическими агентами; денежно-кредитная политика.

Курс рассматривает вопросы создания и управления венчурным фондом, заключения сделок с венчурным капиталом (отбор компаний, оценка, due diligence, структурирование и закрытие сделок), способов создания ценности для инвесторов.

Этот курс будет полезен студентам, планирующим карьеру в области principal инвестиций в PE фондах, венчурных компаниях, пенсионных фондах, family офисах или банках.

Курс «Машинное обучение-1» познакомил студентов с методами работы с табличными данными и базовыми принципами построения нейронных сетей.

Курс «Машинное обучение-2» является продолжением и сосредоточен на нейросетевых подходах. Его цель — ввести слушателей в насыщенную, хоть и относительно короткую, историю направления машинного обучения, известного как глубокое обучение.

В рамках курса мы пройдем путь от сверточных и рекуррентных нейронных сетей до современных моделей LLM и VLM. Обсудим, почему внимание — это самое важное в современном машинной обучении, и научимся применять некоторые из современных методов, чтобы студенты могли иметь мощный инструментарий в кармане и знать, когда его применять.

Этот курс дает вам возможность приобрести практические навыки управления благосостоянием и личного финансового планирования. Все темы рассматриваются с двух сторон: со стороны личного (или клиентского) взгляда и со стороны и отраслевого подхода. Мы обсуждаем эффективное использование финансовых инструментов и взаимодействие с финансовыми посредниками в рамках долгосрочной стратегии Управления благосостоянием, а также изучаем структуру индустрии, специфику различных игроков (частных банков, инвестиционных компаний, семейных офисов и т. д.) и их услуг. На протяжении всего курса мы обсуждаем
самые свежие примеры и актуальные кейсы, прежде всего, фокусируясь на текущей ситуации.

Курс направлен на то, чтобы научить студентов решать юридические проблемы без консультации юриста. В рамках курса студенты изучают ключевые понятия российского права, осваивают основные сферы регулирования (договорное право, корпоративное право, трудовое право) и узнают, где искать информацию о праве и когда обращаться за помощью к юристу.

В ходе курса участники глубже изучат роль человеческого фактора в переговорах, освоят методы управления и контроля переговорного процесса, а также продолжат развивать и адаптировать свой индивидуальный стиль ведения переговоров. Студенты научатся анализировать и выстраивать переговорный процесс в деловой среде, осуществляя постоянную оценку на всех его этапах.

Цель этого курса — познакомить студентов с фундаментальными концепциями контролируемого машинного обучения (ML) и его применениями в финансах. На лекциях мы рассмотрим ключевые методы ML, включая классификации и регрессии, ансамблевые методы и искусственные нейронные сети, не углубляясь в технические детали (хотя будет представлено несколько доказательств, и для понимания материала требуется солидная математическая подготовка). В домашних заданиях студенты узнают, как применять эти методы к финансовым проблемам, таким как торговля индексами, ценообразование деривативов, прогнозирование волатильности и выбор портфеля.

Курс рассматривает вопросы создания и управления венчурным фондом, заключения сделок с венчурным капиталом (отбор компаний, оценка, due diligence, структурирование и закрытие сделок), способов создания ценности для инвесторов.

Этот курс будет полезен студентам, планирующим карьеру в области principal инвестиций в PE фондах, венчурных компаниях, пенсионных фондах, family офисах или банках.

Курс направлен на развитие навыков структурирования сделок и принятия решений как с точки зрения bankability, так и со стороны инвестиционной привлекательности для спонсоров в проектах в различных отраслях — инфраструктура, традиционная и возобновляемая энергия и т.д.

Темы курса охватывают распространенные типы сделок и лучшие практики в области проектного и структурного финансирования: «торговое» структурное финансирование, «классическое» проектное финансирование с ограниченным регрессом или без такового вовсе, а также государственно-частное партнерство, включая обзор соответствующих финансовых и правовых рамок.

Курс «Машинное обучение-1» познакомил студентов с методами работы с табличными данными и базовыми принципами построения нейронных сетей.

Курс «Машинное обучение-2» является продолжением и сосредоточен на нейросетевых подходах. Его цель — ввести слушателей в насыщенную, хоть и относительно короткую, историю направления машинного обучения, известного как глубокое обучение.

В рамках курса мы пройдем путь от сверточных и рекуррентных нейронных сетей до современных моделей LLM и VLM. Обсудим, почему внимание — это самое важное в современном машинной обучении, и научимся применять некоторые из современных методов, чтобы студенты могли иметь мощный инструментарий в кармане и знать, когда его применять.