Научная публикация посвящена разработке методики, с помощью которой студенты, обучающиеся на экономических специальностях и не обладающие достаточными навыками программирования, могут проводить исследования макроэкономических показателей с использованием языка программирования Рython. Цель исследования – создание поэтапного плана анализа макроэкономических показателей, который включает в себя необходимые коды языка Рython для построения математических моделей различных экономических процессов и их дальнейшей интерпретации. В качестве материалов данного исследования использованы экономические показатели, представленные Росстатом и характеризующие развитие экономики России. Методами исследования выступают экономические и статистические методы, а также программные коды на языке программирования Рython. В работе приведены программные коды и обращения к специализированным библиотекам, которые позволяют провести начальный этап исследования, включающий в себя установку всех необходимых для дальнейшей работы библиотек, преобразование исходного файла с данными в датафрейм, вывода на экран загруженных данных, расчет основных статистических характеристик, способы изменения типа полей. Рассмотрены коды для проведения однофакторного анализа, в ходе которого оценивается сила связи между признаками, строится тепловая карта, временные ряды проверяются на стационарность, строятся модели временных рядов, уравнения парной регрессии. Заключительный этап представляет собой использование статистических библиотек для построения модели множественной регрессии. Представлены также коды, с помощью которых можно визуализировать полученные результаты для их большей наглядности. По предложенному алгоритму с помощью представленных кодов проведено исследование ряда макроэкономических показателей, характеризующих развитие экономики России в период с 2005 по 2023 г. Выявлены наиболее сильно влияющие на валовой внутренний продукт факторы, проведена проверка временных рядов на стационарность, построены уравнения парной и множественной регрессий.

The scientific publication is devoted to the development of a methodology by which students studying economic specialties and who do not have sufficient programming skills had the opportunity to conduct research on macroeconomic indicators using the Python programming language. The purpose of the study is to create a step-by-step plan for analyzing macroeconomic indicators, which includes the necessary Python codes for constructing mathematical models of various economic processes and their further interpretation. The materials of this study are economic indicators provided by Rosstat and characterizing the development of the Russian economy. The research methods are economic and statistical methods, as well as program codes in the Python programming language. The work provides program codes and calls to specialized libraries that allow you to carry out the initial stage of the study, including the installation of all the libraries necessary for further work, converting the original data file into a data frame, displaying the downloaded data on the screen, calculating the main statistical characteristics, and ways to change the field type. The article considers codes for conducting a single-factor analysis, during which the strength of the relationship between features is estimated, a heat map is built, time series are checked for stationarity, time series models and pair regression equations are built. The final stage is the use of statistical libraries to build a multiple regression model. The article also presents codes that can be used to visualize the results for greater clarity. According to the proposed algorithm, using the presented codes, a study was conducted of a few macroeconomic indicators characterizing the development of the Russian economy in the period from 2005 to 2023. The factors that most strongly affect the gross domestic product were identified, time series were checked for stationarity, and pair and multiple regression equations were built.