Eng

Дмитрий Архангельский: «Факультет меняется, и это хорошо»

Дмитрий Архангельский: «Факультет меняется, и это хорошо»

На экономическом факультете завершился спецкурс Дмитрия Архангельского, выпускника ЭФ 2010 года, PhD-студента Стэнфордской бизнес-школы. Дмитрий поделился впечатлениями о курсе, воспоминаниями об учебе на экономическом факультете и мыслями об экономической науке и образовании.

- Митя, твой курс был посвящен методам прикладной статистики и эконометрики. Почему тебя заинтересовала эта тема и чем она полезна экономистам? 

     Начну с некоторой предыстории. Перед тем, как уехать в Стэнфорд, я работал в Яндексе - занимался аукционами, с помощью которых продают рекламу. Правила этого аукциона можно немного менять и смотреть, как это отразится на поведении рекламодателей и, соответственно, на доходах Яндекса. Изначально я думал об этих вопросах с чисто теоретической точки зрения: диплом, который я писал на втором году обучения в магистратуре РЭШ, был по прикладной микроэкономике и посвящен аукционам контекстной рекламы. В Яндексе пришлось заниматься более конкретными задачами, много работать с данными. Именно в этот момент я начал думать про эконометрику не как про сухую науку, а как про вполне нужный практический инструмент.

     Затем я уехал в Стэнфорд, начал брать довольно много курсов на департаменте статистики и заметил одну характерную вещь. Так получается, что большая часть экономических исследований редко заканчивается каким-то практически важным результатом. То есть, мы прогнали регрессию, получили какие-то оценки, обсудили и обычно на этом закончили. А для инженеров, людей со специализацией в компьютерных науках или биологов те же самые методы из курса статистики оказываются очень полезными именно с практической точки зрения. Они берут, прогоняют регрессию или что-то похожее, и магическим образом начинают летать вертолёты, лечиться рак, распознаваться изображения. И для решения всех этих разных задач используется один и тот же математический аппарат. Тогда я и начал интересоваться прикладной статистикой.

     В итоге у меня получился интересный сплав экономических и статистических курсов, который позволил мне иначе взглянуть на эконометрическое образование. Чем дальше, тем мне сильнее кажется, что есть большой зазор между тем, как нас, экономистов, учат работать с данными и тем, как следовало бы с ними работать. Курсы по эконометрике фокусируются на методах с интересными и хорошо изученными теоретическими свойствами, а про новые алгоритмы нам почти ничего неизвестно и поэтому они не входят в стандартные курсы. В результате, часто, когда есть экономическая задача, в которой можно было бы использовать новые методы, экономисты их не используют просто потому, что они про это не знают. Именно поэтому я считаю, что полезно рассказывать и обсуждать новые методы, что мы, собственно и делали на нашем курсе.

     Конечно, экономические задачи отличаются от статистических, поэтому рассказывать про методы нужно аккуратно, не теряя из виду экономическую проблему, которую мы пытаемся решить. Обычно становятся успешными статьи, в которых экономическая задача решается современными статистическими методами. Пример - известная работа Виктора Черножукова, профессора MIT, который смотрит, как использовать метод Lasso, про который мы говорили на одной из лекций. Он описал алгоритм, который позволяет использовать Lasso для решения важных задач в эконометрике. И после того, как её опубликовали, экономисты начали использовать эти методы.

- Каким образом тогда, на твой взгляд, следует преподавать анализ данных для экономистов?

     Это очень сложный вопрос, я не знаю правильного ответа на него. Требуется сплав двух вещей: с одной стороны, важных и интересных экономических задач, а с другой стороны - статистических методов. Для этого нужно, чтобы эмпирические вопросы ставились во всех экономических курсах, начиная с микро и макро. Также необходим глубокий курс по математической статистике, в котором формулируется математический аппарат, и, наконец, курсы по эконометрике. При этом нужно учитывать специфику экономического образования и не перегружать студентов абстрактной математикой. Я пока нигде, ни в России, ни в США, не встречал программы, которая мне показалась бы идеальной – поэтому выстраивание экономического образования в области анализа данных – это само по себе интересная задача.

- Тогда поделись впечатлениями о курсе, который ты прочитал на ЭФ?

     Кажется, получилось неплохо. Для меня это был удивительно полезный опыт. Методически сложно рассказывать что-то неоднородной аудитории – а у меня на курсе были слушатели с экономического факультета, с мехмата, из РЭШ, МФТИ и т.д., начиная от второкурсников и заканчивая моими бывшими преподавателями. Это очень мотивировало лучше готовиться к занятиям. Пришлось переосмыслить ещё раз всё то, что я рассказываю, продумать и пропустить через себя.

     Сразу после окончания курса сложно что-то сказать про конкретные результаты, но я точно увидел интерес у студентов, они довольно быстро воспринимали новые концепции и в конце курса уже свободно пользовались понятиями, которые мы вводили в начале. Эконометрика - это, прежде всего, прикладная наука, она дает нам набор инструментов для использования в других областях. Поэтому для того чтобы это все осталось где-то в голове, нужно использовать эти методы. Если бы в других предметах поощрялось использование современных методов анализа данных, то это сильно увеличило бы полезность моего курса.

- Расскажи, пожалуйста, над чем ты сейчас работаешь в Стэнфорде?

     Я сейчас пытаюсь совместить современные методы статистического анализа и современные задачи эконометрики. Звучит красиво, но слишком абстрактно, поэтому приведу пример. Сейчас у нас идёт совместный проект Женей Дрынкиным, он тоже выпускник экономического факультета. Мы пытаемся придумать инструмент оценки качества эконометрических моделей. Основная проблема, с которой сталкиваются исследователи, не в том, что они что-то неправильно сделали статистически или что у них мало данных, а в том, что ответ на поставленный вопрос существует только в рамках построенной ими модели. И если меняется модель, то получается другой ответ на этот же вопрос. Мы пытаемся понять, насколько это страшно. Представим себе такую ситуацию: я работаю над вопросом, насколько эффективно раздавать таблетки детям в Африке. Для этого я строю эконометрическую модель и могу сделать это неправильно. Представим себе, что я построил её максимально неправильно. Насколько это повлияет на мой ответ? Насколько он будет отличаться от “правильного” ответа? Общепринятых ответов на эти вопросы пока нет. У нас есть своё предложение как по этому поводу думать – для этого мы разрабатываем формальный метод оценки моделей. Если у нас получится, мы сможем лучше понимать качество эмпирических результатов.

     Плюс есть и другие проекты, которые пока в зачаточном состоянии. Например, мы пытаемся моделировать спрос с учётом того, что данные, которые у нас теперь есть, принципиально отличаются от тех, которые были раньше. В 90-е, когда экономисты писали известные статьи про анализ спроса, это были данные про десять типов машин, которые люди покупали. А сейчас мы понимаем, что человек может зайти на Амазон, где выбирает из миллиона разных наименований. Если разобраться, как в этих условиях ведут себя потребители, то Амазон и другие компании смогут правильнее назначать цены. А правительство сможет более тонко регулировать Амазон, чтобы пользователям было получше. Сейчас в руках экономистов данные принципиально новой структуры и качества. Возможно, нужны другие методы - мы с моим научным руководителем Хидо Имбенсом как раз пытаемся по этому поводу думать.

- Какую роль в этом всем сыграл экономический факультет?

     Здесь мне привили любовь к количественным методам. Здесь я научился работе с формальными понятиями, то есть математике. При этом у меня было время, чтобы читать книжки и о чём-то думать. Потом все это очень пригодилось, когда я поступал в Российскую Экономическую Школу.

     Очень сильно мне помог Владимир Ильич Черняк, который вёл курс по дискретной математике. Именно он мне когда-то первым и рассказал, что существует РЭШ. У нас были очень сильные курсы по макро, с которой у меня, к сожалению, в итоге как-то не сложилось. С Евгением Николаевичем Лукашом мы дважды ездили на студенческую олимпиаду в Самару. Пока мы ехали в поезде, он нам объяснял результаты из теории вероятностей, рассказывал очень просто и понятно про довольно сложные вещи. Из этих поездок я вынес гораздо больше, чем из стандартных курсов.

     И, конечно, огромную роль сыграла среда, в которой я оказался. У меня был очень сильный курс. Мы учились в одной группе с Димой Мухиным (сейчас он в Принстоне, но тоже много работает с экономическим факультетом). На 1-2 курсе мы вместе с ним ходили в бассейн в ДАСе. Туда надо было приехать рано, но зато к следующей паре от ДАСа можно было идти пешком. Я очень хорошо помню, как мы шли и обсуждали всё подряд. Обсуждали модели макро, задачки по микро, какие-то вещи из математики. Это было такое замечательное время, когда все было новым и непонятным.

     А ещё со мной на курсе учился Вася Коровкин, сейчас он в UCLA, Вова Тяжельников в UC Davis, Андрей Симонов, который получает PhD по маркетингу в Бизнес-Школе Чикаго и, кстати, занимается очень интересными вещами, связанными с анализом данных.

- А что нужно для того, чтобы попасть в Стэнфорд?

     Не существует идеального рецепта, я могу только сказать как это вышло у меня. Так получилось, что диссертация, которую я написал в РЭШ под руководством Сергея Измалкова, была признана лучшей магистерской работой, что помогло мне получить хорошие рекомендации. Во время учебы в РЭШ я не думал про получение Ph.D. И только закончив Школу, я осознал, что нужно ехать, такой шанс раз в жизни бывает. И тем более, вроде как, что-то получается. В итоге удалось поступить в Стэнфорд, что было невероятной удачей.

     Если давать какой-то жизненный совет, то я скажу банальную вещь: чем больше ты знакомишься с разными вещами, тем лучше. Нужно пытаться узнать как можно больше всего про разные сферы, только так можно понять, что тебе действительно интересно.

     Очень хорошо, что на факультет приходят разные люди и рассказывают свои истории успеха в совершенно разных направлениях. Нужно стараться как можно с бОльшим количеством людей общаться, ведь никто не знает как надо, есть много разных путей, а ты просто по этому лабиринту идёшь, и в конце что-то получится.

- Сильно ли отличается факультет, на котором ты учился, от того, на котором ты сам прочитал курс?

     Прошло почти 10 лет с того момента, как я поступил в МГУ. Когда я учился в бакалавриате, очень многое было устроено иначе. Я вижу, что факультет меняется, и это хорошо. Стало больше открытости, больше готовности учиться. Каждый год с курсами и лекциями приезжают выпускники факультета.

     Стало больше заботы о студентах и индивидуальной работы с лучшими из них. Это очень хорошо, и это – то, чего раньше, мне кажется, было гораздо меньше. Заметно, что студенты лучше ориентируются в том, как устроена жизнь за пределами университета, чем мы в их возрасте. Это здорово.

     Ну и мне интересно помогать факультету решать те задачи, которые перед ним стоят. Этих задач много и будет много всегда: нужно непрерывно обновлять курсы, быть площадкой для научных семинаров и конференций, учиться друг у друга, объединять студентов и выпускников. Главное - не стоять на месте.

Беседовала Аня Малькова (группа э301)


15 March 2016