Вчера принял заключительный экзамен в этой сессии. Семестр для меня официально завершён. В этот раз я преподавал сразу три дисциплины.

Во-первых, я читал макроэкономический блок на самом вводном бакалаврском курсе «Введение в экономику». Здесь моя задача — на содержательном уровне рассказать первокурсникам основы макроэкономики. Без громоздких моделей, но так, чтобы было интересно.

Во-вторых, в этом семестре я преподавал макроэкономику на втором курсе бакалавриата для студентов Первой группы. Здесь уже есть время обстоятельно обсуждать детали: разбирать теорию и показывать примеры её практического применения. А поскольку группа сильная, можно не слишком сдерживаться в сложности домашних и контрольных работ.

В-третьих, как обычно осенью, я вёл в магистратуре курс «Моделирование монетарной политики». Там собираются магистры второго года с наших топовых программ — люди, у которых за плечами не только макроэкономика, но и приличный набор курсов по эконометрике, финансам и смежным дисциплинам. Многие, например, приходят ко мне сразу после макроэконометрики у великолепных Андрея Зубарева и Софьи Колесник. Поэтому здесь можно обсуждать продвинутые вещи — например, современные модификации DSGE-моделей или подходы к оценке действенности коммуникационной политики центральных банков.

Я уже несколько лет подряд преподаю именно такую комбинацию курсов, и она мне чертовски нравится тем, что можно своими глазами видеть, как прокачиваются студенты:

• В начале пути, на первом курсе бакалавриата, медианный слушатель имеет о макро довольно смутные представления (ветераны школьных олимпиад знают побольше, остальные — поменьше). Главная задача здесь — зацепить и показать, что макроэкономика вообще-то штука интересная.

• Те, кого удаётся увлечь и кто выбирает макроэкономику в качестве своей основной траектории, к концу магистратуры демонстрируют впечатляющий прогресс: в этом году на "Моделировании монетарной политики" я преподавал людям, которые работают по специальности (например, в Банке России), публикуются в ведущих российских журналах и идентифицируют структурные векторные авторегрессии лучше меня.

Здорово видеть такой рост и здорово ощущать, что имеешь к нему некоторое отношение. Люблю свою работу!