Имбенс, Гвидо

В 1983 году окончил Университет имени Эразма Роттердамского, в 1986 году с отличием получил степень магистра (M.Sc.) по экономике и эконометрике в Университете Халла^[1][2]. В университете Брауна получил степень магистра искусств (A.M.) по экономике в 1989 году и степень доктора философии (Ph.D.) по экономике в 1991 году^[3][4].

С 2012 года — профессор Стэнфордского университета^[5]. В марте 2025 года был назначен директором факультета Stanford Data Science^[6]. Ранее работал в Беркли, Гарварде и Калифорнийском университете^[7][8].

Специалист по эконометрике. Главный редактор журнала Econometrica с 2019 по 2025 годы. Член Эконометрического общества, Американской академии искусств и наук, Королевской академии наук и искусств Нидерландов^{[9][10][11][12][13]}.

Специализируется в области эконометрики и статистики, научная деятельность сосредоточена на разработке методов для установления причинно-следственных связей (causal inference) на основе наблюдаемых и экспериментальных данных. За свой «методологический вклад в анализ причинно-следственных связей» он, совместно с Джошуа Ангристом и Дэвидом Кардом, был удостоен Премии по экономике памяти Альфреда Нобеля в 2021 году^[15]. Разработанные им инструменты для анализа данных из «естественных экспериментов», включая инструментальные переменные, регрессионный разрыв и методы сопоставления (matching), нашли широкое применение в экономике, социальных и биомедицинских науках^[16].

Одним из главных достижений Имбенса является систематизация подходов к причинно-следственному анализу. Его монография Causal Inference for Statistics, Social, and Biomedical Sciences (2015), написанная в соавторстве с Дональдом Рубином, стала фундаментальной работой в этой области, обобщив подходы на основе модели потенциальных результатов^[17]. Среди других значимых работ — обзор «Recent Developments in the Econometrics of Program Evaluation» (2009), написанный совместно с Джеффри Вулдриджем^[17], и исследование, критикующее использование полиномов высокой степени в дизайне регрессионного разрыва (2019, совместно с Эндрю Гельманом)^[18]. В своих работах Имбенс последовательно отстаивает важность прозрачности допущений, лежащих в основе причинно-следственных моделей, что способствовало сближению различных методологических подходов в эконометрике и статистике^[19].

В 2020-е годы научные интересы Имбенса сместились в сторону интеграции методов машинного обучения в причинно-следственный анализ и разработки подходов для работы с панельными данными^[20]. В 2023 году в соавторстве с Дмитрием Архангельским он опубликовал обзор «Causal Models for Longitudinal and Panel Data: A Survey»^[20]. Среди публикаций 2024 года — статьи «Optimal Experimental Design for Staggered Rollouts» в журнале Management Science и «Causal Inference in the Social Sciences» в Annual Review of Statistics and Its Application^[21][22].

Разработанные им методы оказали влияние на целое поколение студентов и исследователей^[23]. Среди его известных учеников-докторантов — экономисты Раджив Дехеджиа и Альфред Галишон.

• Премия по экономике памяти Альфреда Нобеля (2021) — совместно с Джошуа Ангристом «за методологический вклад в анализ причинно-следственных связей»^[24][25].
• Командор ордена Нидерландского льва (2023)^[26].
• Медаль Хораса Манна от Высшей школы Университета Брауна (2017)^[27].
• Награда «Великие иммигранты» (Great Immigrants Award) от Корпорация Карнеги в Нью-Йорке^[28].

Почётные докторские степени

• Университет Санкт-Галлена, Швейцария (2014)^[28].
• Университет Брауна, США (2022).
• Университет имени Эразма Роттердамского, Нидерланды (2023)^[29].
• Университет Халла, Великобритания (2024)^[30].

Членство в научных обществах

• Член Эконометрического общества (с 2001 года).
• Член Американской академии искусств и наук (с 2009 года).
• Иностранный член Королевской академии наук и искусств Нидерландов (с 2017 года).
• Член Американской статистической ассоциации (с 2020 года).
• Член Национальной академии наук США (с 2022 года).