Эффекты воздействия в условиях эндогенности и неслучайного отбора: оценивание влияния стресса на потребление аддиктивных веществ
Анастасия Гергенретер опубликовала статью «Оценивание эффектов воздействия на порядковые показатели в многомерных моделях упорядоченного выбора» в журнале «Прикладная эконометрика». В работе представлен новый взгляд на задачу оценивания эффектов воздействия на порядковые показатели в условиях неслучайного отбора и нарушения предположения об условной независимости переменных.
Семейный фактор: как наличие детей трансформирует предложение труда замужних женщин
Б. Потанин и С. Долгих опубликовали статью «Fertility and labor supply in Mexico» в журнале Journal of Economic Studies. В работе представлен новый взгляд на сложную взаимосвязь между решением о рождении детей и поведением на рынке труда в Мексике. Авторы исследуют, как количество детей влияет на эластичность предложения труда замужних женщин.
Гибрид нейросетей и экономической теории: новая модель оценки эффективности объединила глубокое обучение и теорию производства, превзойдя стандартные методы
Команда исследователей в составе Zheng Wei, Huiyan Sang, Artem Prokhorov, and Yu Ma опубликовала статью «Shape-Aware Deep Learning for Models of Production» в журнале Journal of Productivity Analysis. Исследование предлагает прорывной метод, который сочетает в себе возможности нейронных сетей (Deep Neural Networks, DNN) с фундаментальными экономическими принципами.
Исследование выявило серьезные недостатки стандартных методов оценки эффективности компаний
Международный коллектив исследователей в составе Субала С. Кумбхакара, А. Пересецкого, Ю. Щетинина и А. Зайцева опубликовал статью «Technical efficiency and inefficiency: Reliability of standard SFA models and a misspecification problem». Работа раскрывает фундаментальную проблему моделей стохастической границы (Stochastic Frontier Analysis, SFA), используемых для оценки эффективности компаний и отраслей.
Новый метод идентификации структурных сдвигов в экономических данных
Коллектив исследователей Центра больших данных в экономике и финансах (Артем Прохоров, Петр Радченко, Александр Семенов, Антон Скроботов) разработал новый метод выявления структурных разрывов в экономических и финансовых временных рядах. В статье “Change-Point Detection in Time Series Using Mixed Integer Programming” представлен подход, основанный на методах смешанно-целочисленной оптимизации (Mixed Integer Optimization, MIO).
Старт семинаров по эконометрике и анализу данных iCEBDA Seminar Series
Центр больших данных в экономике и финансах НИУ ВШЭ запускает регулярную серию iCEBDA Seminar Series. Новая инициатива стала логичным продолжением прошедшей конференции International Conference on Econometrics and Big Data Analysis (iCEBDA-25) и будет посвящена современным методам эконометрики и анализа данных.
iCEBDA-2025 прошла в Стамбуле
С 11 по 14 сентября 2025 года в кампусе santralistanbul Университета Билги состоялась Международная конференция по эконометрике и анализу больших данных (International Conference on Econometrics and Big Data Analysis, iCEBDA-2025). Организатором выступил НИУ ВШЭ (Центр больших данных в экономике и финансах) при поддержке Центрального банка Турции.