В Московской школе экономики МГУ имени М.В. Ломоносова на Межкафедральном научно-исследовательском семинаре по экономике и математическим методам состоялась серия докладов, представившая результаты исследований в рамках проекта, поддержанного грантом Российского научного фонда  №25-18-00319   “Экономико-демографический анализ качества жизни населения России”. Были представлены наработки в области региональной экономики, прогнозирования инфляции и оценки качества жизни населения.

Деан Фантаццини представил результаты работы «Nowcasting and Forecasting Russian Regional CPI: Sparse Models and the Time-Varying Value of Online Data», где оценил эффективность использования данных Google Trends для прогнозирования региональной инфляции. Исследование показало, что до 2022 года поисковые запросы действительно повышали точность прогнозов. Однако после геополитических изменений и ухода Google с российского рынка произошел структурный разлом, резко снизивший предиктивную силу этих данных. В текущих условиях для краткосрочного прогнозирования (наукастинга) наилучшие результаты демонстрируют многомерные модели ARDL, а для долгосрочного — разреженные векторные авторегрессии (sparse VARs). Вывод: сложные эконометрические методы сегодня перевешивают ценность данных поисковых систем.

Марина Мироненкова в серии докладов систематизировала эволюцию подходов к оценке качества жизни: от узких экономических метрик (welfare) к многомерным категориям (well-being), включающим психологические и экологические аспекты. Ею был представлен обзор наиболее востребованных сегодня интегральных индикаторов, подчеркивающий отсутствие универсальной методики и необходимость выбора инструментов под конкретные задачи исследования.

Марина Шаклеина презентовала новаторскую концепцию «социально-экономического генотипа» региона. Впервые была эмпирически доказана устойчивая связь между специфическим «генетическим кодом» территории и качеством жизни её населения. Выделенная триада генов — производственного, инновационного и институционально-социального — позволила по-новому классифицировать российские регионы. Ключевой вывод работы: производственный потенциал сам по себе не гарантирует высокого уровня жизни; решающую роль играет институционально-социальный компонент.

Ирина Приймак проверила гипотезу о применимости производственной функции Кобба-Дугласа для анализа региональной экономики России на данных 2010–2022 годов. Результаты подтвердили адекватность этой модели для российских реалий, но с важной оговоркой: для повышения точности оценок критически важно учитывать пространственные эффекты взаимодействия между регионами.

Планируется дальнейшее развитие полученных в ходе исследований результатов.