Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь, наши правила обработки персональных данных – здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера.
Школа финансов ВШЭ
119049 Москва, Покровский бульвар, 11,
офис S629.
Телефоны:
+7 (495) 772-95-90*27447, *27190, *27947 (по общим вопросам Школы финансов)
+7 (495) 621-91-92 (по вопросам Бизнес-образования)
+7 (495) 916-88-08 (Магистерская программа "Корпоративные финансы")
E-mail:
df@hse.ru (по общим вопросам Школы финансов),
finance@hse.ru (по вопросам Бизнес-образования)
ординарный профессор НИУ ВШЭ, доктор экономических наук, заслуженный работник высшей школы РФ
+7 495 772 95 90 (доб.27446)
+7 968 418 78 86
Школа финансов ВШЭ — лидирующий в стране центр компетенций в области корпоративных финансов, оценки стоимости, банковского дела, фондового рынка, управления рисками и страхования, учета и аудита.
Наш университет - первый в России в глобальном рейтинге "QS – World University Rankings by subject" (2022) в предметной области Accounting and Finance, а так же первый среди российских университетов в области Business & Management Studies.
The Journal of the New Economic Association. 2024. Vol. 62. No. 1. P. 171-195.
Hanif W., Teplova T., Rodina V. et al.
Resources Policy. 2023. Vol. 85. No. B.
Dergunov I., Curatola G.
Journal of Economic Behavior and Organization. 2023. Vol. 212. P. 403-421.
Kopyrina O., Stepanova A. N.
Economic Systems. 2023. Vol. 47. No. 2.
Asian Academy of Management Journal of Accounting and Finance. 2023. Vol. 19. No. 2. P. 127-160.
Потапов А. И., Курбангалеев М. З.
Экономический журнал Высшей школы экономики. 2023. Т. 27. № 2. С. 196-219.
Sergei Grishunin, Alesya Bukreeva, Suloeva S. B. et al.
Risks. 2023. Vol. 11. No. 1.
Alyona Astakhova, Sergei Grishunin, Gennadii Pomortsev.
Journal of Corporate Finance Research. 2023. Vol. 17. No. 1. P. 5-16.
Kokoreva M. S., Stepanova A. N., Povkh K.
Foresight and STI Governance. 2023. Vol. 17. No. 1. P. 18-32.
Макушина Е. Ю., Малофеева Т. Н., Козиорова О. И. и др.
Вестник Московского университета. Серия 6: Экономика. 2023. № 1. С. 135-163.
Russian Journal of Money and Finance. 2023. Vol. 82. No. 2. P. 106-119.
Emerging Markets Finance and Trade. 2023. Vol. 59. No. 8. P. 2710-2726.
Управление финансовыми рисками. 2023. Т. 73. № 1. С. 18-29.
Fedorova E., Ledyaeva S., Kulikova O. et al.
Risk Analysis. 2023. Vol. 43. No. 10. P. 1975-2003.
Journal of Alternative Investments. 2023. Vol. 26. No. 1. P. 65-76.
Victoria Dobrynskaya, Dubrovskiy M.
International Finance Review. 2023. Vol. 22. P. 95-111.
Статья направлена на исследование страховых рынков 31 выбранной страны на основе страховых показателей с помощью кластерного анализа с использованием современных методов научных исследований. Цель статьи состоит в том, чтобы разделить на кластеры 31 страну для определения уровня развития страховой отрасли в этих странах в среде R на базе анализа выбранных страховых показателей и интерпретировать полученные кластеры. Для кластерного анализа были использованы статистические данные Организации Экономического Сотрудничества и Развития (ОЭСР) для 31 страны за период с 1992 по 2015 год. Для кластеризации стран с точки зрения их страховых показателей были взяты следующие факторы: глубина страхования, плотность страхования, ВВП, общая сумма страховых премий за указанный ранее период по странам. В итоге кластерного анализа в среде R было выявлено 5 кластеров. Россия попадает в кластер стран с низким уровнем развития страховой отрасли, наряду с Турцией и Мексикой, но обладает большим потенциалом развития в связи с тем, что относится с развивающимся рынкам, где культура страхования пока находится на более низком уровне, чем в странах более высоких кластеров, которые относятся к развитым рынкам страхования.
Кластерный анализ позволяет увидеть схожесть страховых рынков. Авторы выдвинули гипотезу о том, что страховой рынок России по своей структуре, используемым страховым инструментам и принципам функционирования соответствует модели восточно-европейских стран, что позволяет совершенствовать страховой механизм страны в рамках тенденций стран именно такой типологии страхового рынка, но данная гипотеза была опровергнута в результате исследования. Авторы попытались сделать сравнительный анализ страховых систем, проблем страхования и инструментов управления рисками, используемых на рынках стран одного кластера. Приведенные алгоритмы исследования в R могут быть использованы с другими данными в разных сферах.
Дата и время: 17 апреля 16:00-18:00
Язык семинара: русский