Исследовательские проектные семинары

АБB
АБB
АБB

Обычная версия сайта

Серия исследовательских проектных семинаров (ИПС)

Серия исследовательских проектных семинаров (ИПС) - это инновация в учебном процессе. Мы приступаем к созданию нового, альтернативного трека, погруженного в прикладные проектные работы по реальным темам из финансовой и деловой среды. Они нужны, чтобы научиться делать "руками" ответы на насущные серьезные вопросы в компаниях, финансовых институтах, других структурах. В проектах могут одновременно участвовать студенты разных курсов. Руководители проектов - коллеги из деловой среды и наши коллеги из ШФ. Это дает замечательную возможность погружения в специфические особенности работы различных компаний, а также предложить собственное решение в рамках настоящей командной проектной работы, нацеленной на результат.

Серия проектов ШФ в данном учебном году включает задания от консультационных компаний (базовых кафедр), компаний реального сектора и рассчитана на такие смешанные студенческие команды.

Оценка эффективности проектов цифровизации промышленного предприятия

Инициаторы проекта:

Школа финансов, Факультет экономических наук

Новикова Н. И., приглашенный преподаватель-практик

АО «ОХК «Уралхим»

Султанов Темур Тимурович, Менеджер по календарно-сетевому планированию

В проекте рассматриваются три направления инвестиционных проектов в области цифровой трансформации (цифровизации):

цифровизация производственных активов и процессов;

цифровизация в области вспомогательных и обеспечивающих процессов – эксплуатация инфраструктуры;

проекты цифровизации для повышения операционной эффективности.

Цели и задачи проекта:

Сформировать подход к оценке эффективности проектов цифровизации и варианты ключевых показателей эффективности с учетом особенностей выделенных направлений реализации проектов.

Планируемые результаты и формат их представления:

финансовые модели разных типов со сценарным анализом;

аналитический отчет – как отдельный документ или как пояснительная записка к финансовой модели;

Курсовые работы участников группы по отдельным аспектам / направлениям исследования;

ВКР по исследованию в целом – групповая ВКР с защитой результатов модели и / или сценариев модели, анализом полученных результатов и рекомендациями (мнениями исследователей!!!).

Принципы оценивания результатов выполнения проекта:

Четкость формулировки выводов работы;

Логичность и последовательность в обосновании выбора компаний;

Глубина исследования теоретического обоснования.

Вклад в Проект может быть засчитан как курсовая работа либо может быть засчитан как практика студентам 4 курса бакалавриата и использован как основа для ВКР

Работа в командах до 5 человек (студенты 4 курса бакалавриата и 1-2 курса магистратуры).

Анализ деловых и финансовых практик компаний Лесопромышленного комплекса РФ

Инициаторы проекта:

Школа финансов Факультета экономических наук

Черкасова В.А., доцент Школы финансов ФЭН

ООО «Эрнст энд Янг – Отдел оценки и консультационных услуг

Мехедов Денис, Старший менеджер EY

Описание текущего состояния и перспектив развития лесопромышленного комплекса России для выявления ключевых проблем, тормозящих развитие отрасли.

В рамках исследования планируется проанализировать специфику финансирования отрасли в странах-лидерах в сегменте ЛПК (Канада, США, Бразилия, Финляндия, Швеция, Китай), проанализировать ключевые аспекты деятельности компаний – мировых лидеров по производству продукции лесопереработки, определить основные драйверы стоимости компаний ЛПК и произвести сравнение зарубежных и российских практик ведения бизнеса в указанной отрасли.

В результате работы будет подготовлена соответствующая глава отчета.

При оценке будет учитываться глубина проработки отдельных направлений исследования, полнота и простота использования соответствующей указанному направлению базы данных (Databook в формате MS Excel), скорость и качество работы с внешними источниками информации (ФТС, ФАОСТАТ, Блумберг, Рейтерс и пр.).

Вклад в Проект может быть засчитан как курсовая работа либо может быть засчитан как практика студентам 4 курса бакалавриата и использован как основа для ВКР.

Работа в команде до 8 человек (студенты 3-4 курса бакалавриата и 1 курса магистратуры).

сcылка на результаты проекта:

https://finance.hse.ru/ey/news/368271880.html

Погружение в специфику работы в M&A консалтинге: анализ факторов, влияющих на вероятность закрытия сделки M&A и поиск компаний, подходящих для продажи

Инициаторы проекта:

Научно-учебная лаборатория корпоративных финансов ФЭН НИУ ВШЭ

Ивашковская И.В., зав. Лабораторией корпоративных финансов, рук. Школы финансов ФЭН

Скворцова И.В., стажер-исследователь НУЛ Корпоративных финансов, преподаватель Школы финансов ФЭН

АО «КПМГ» - Отдел инвестиций и рынков капитала (Услуги по ведению сделок M&A)

Кашлюк Екатерина Александровна, Менеджер, Отдел инвестиций и рынков капитала (Услуги по ведению сделок M&A)

В ходе проекта студенты будут иметь возможность провести теоретическое исследование факторов, влияющих на закрытие сделок M&A, а также на реальных примерах на текущем рынке выбрать компании, которые могли бы подойти для потенциальной продажи стратегическому или финансовому инвестору.

Цели проекта: анализ факторов, влияющих на успешность сделок M&A и формирование стратегии отбора компаний для потенциальных сделок слияний и поглощений.

Задачи проекта:

исследовать факторы, влияющие на закрытие сделок на основе эконометрического анализа;

провести исследование волн слияний и поглощений в мире и в странах БРИК – выделить причины спадов и подъемов, проанализировать цикличность в России по сравнению с мировыми волнами;

исследовать причины продажи компаний в России за последние 5 лет (качественный анализ последних сделок);

изучение логики обоснования причины продажи компании для потенциального инвестора;

изучение подхода финансовых и стратегических инвесторов к сделке M&A, влияния на эти решения макроэкономических факторов, волн M&A, отраслевой динамики, а также микроэкономических факторов на уровне компании;

анализ реальных компаний на российском рынке с точки зрения поиска компаний, которые были бы интересны для приобретения потенциальным стратегам (моделирование реальной работы M&A консультанта по формированию пайплайна);

прикладная задача проекта: понять логику работы M&A консультантов при отборе потенциальных проектов и при поиске инвесторов для реализации сделки.

Планируемые результаты:

в результате теоретической части исследования определить причины продажи компаний, а также факторы, влияющие на успешность сделки;

создание базы данных для изучения волн слияний и поглощений в странах БРИК;

(возможно) апдейт базы сделок M&A для анализа факторов, определяющих сделки слияний и поглощений;

в результате практической части исследования отобрать 2-3 компании на российском рынке, которым с высокой вероятностью удалось бы найти покупателя, предоставить обоснование, почему с этими компаниями может получиться сделка, а также каким инвесторам они могут быть интересны.

Формат предоставления результатов

письменный структурированный отчет с результатами работы;

база данных, созданная и использованная для анализа;

презентация в Power Point для защиты результатов работы;

Принципы оценивания результатов выполнения проекта:

Четкость формулировки выводов работы;

Логичность и последовательность в обосновании выбора компаний;

Глубина исследования теоретического обоснования;

Креативность в подходе к критериям обоснования причин продажи компании.

Работа в команде до 6 человек (студенты 2-4 курса бакалавриата и 1 курса магистратуры).

ccылка на результаты проекта:

https://finance.hse.ru/kpmg/news/368270698.html

Исследование отраслевых особенностей оценки стоимости. Интерактивное погружение в работу бизнес-консультирования в области корпоративных финансов на примере опыта компании ПрайсвотерхаусКуперс

Инициаторы проекта:

Школа финансов Факультета экономических наук

Григорьева С.А. – доцент Школы финансов ФЭН (по направлению: транспорт, металлургическая и горнодобывающая отрасль)

Горелая Н.В. – доцент Школы финансов ФЭН (по направлению: банковский сектор)

АО "ПрайсвотерхаусКуперс Аудит"

Суворова Ю.В. – специалист по взаимодействию с вузами, PwC

Илишкин Ф. Г. – партнер отдела Консультирования ПрайсвотерхаусКуперс

Локшин И. Г. – старший менеджер департамента Консультирования ПрайсвотерхаусКуперс

Вместе с сотрудниками компании ПрайсвотерхаусКуперс изучить отраслевую специфику корпоративных финансов и на этой основе провести построение прогнозов и оценку компаний.

Цель проекта:

применять принципы корпоративных финансов при построении прогнозов потоков денежных средств, выплат акционерам, решения вопросов политики финансирования и оптимизации структуры капитала для оценки компаний;

освоить универсальные принципы и лучшие практики финансового моделирования;

изучить деятельность компаний из выбранной индустрии (банковский сектор / транспорт / металлургическая и горнодобывающая отрасль) и выделить отраслевые особенности;

получить hands-on опыт построения прогнозов и разработки финансовых моделей для конкретной компании в выбранной отрасли с учетом ее специфики;

проанализировать реальные данные и авторитетные источники индустриальных прогнозов, рыночных данных и другие полезные ресурсы;

описать бизнес-модели компаний рассматриваемых отраслей и выделить лучшие практики в рамках соответствующих отраслей;

освоить принципы подбора сопоставимых компаний для ключевых игроков с учетом специфики (уровня) бизнес практик рассматриваемых отраслей в целях оценки;

подробно изложить проделанную работу в отчёте и защитить свой отчёт.

Занятия будут проводить практикующие бизнес-консультанты с многолетним опытом работы. В конце данной программы студенты получат полное представление о бизнес-консультировании определенных областей экономики.

В рамках проекта участники будут:

находить, анализировать, использовать финансовую информацию;

строить прогнозы с учетом специфики индустрии;

использовать теоретические знания корп. финансов на практике;

интерпретировать полученные результаты.

Работа в трех командах по 10 человек (студенты 4 курса бакалавриата и 1-2 курса магистратуры).

Работа в 3 группах по направлениям: Банковский сектор, Транспорт, Металлургическая и горнодобывающая отрасль.

ссылка на результаты проекта:

https://finance.hse.ru/result_?__t=5401461&_r=181101590426753.00351&__r=OK&roistat_visit=192376

Разработка скоринговой модели и системы внутренних рейтингов для оценки кредитного качества корпоративных заемщиков коммерческого банка

Инициаторы проекта:

Школа финансов ФЭН НИУ ВШЭ

Горелая Н.В, доцент Школы финансов ФЭН

Полетаева В. М., доцент Школы финансов ФЭН

Акционерное общество «Делойт и Туш СНГ»

Гришунин С.В., старший менеджер, департамент управления рисками

Ваш Заказчик – нефинансовая компания, желающая оценить свое кредитное качество как заемщика у коммерческого банка. Однако кредитный рейтинг для компании на данный момент отсутствует.

Ваша цель – смоделировать кредитный рейтинг для компании с помощью использования эконометрических моделей двумя методами. Для построения модели можно использовать дискриминантный анализ, логит/пробит, метод опорных векторов, нейронная сеть, а также любой другой метод прогнозирования, который вы посчитаете применимым).

Заказчик ожидает получить готовую модель в формате Excel, позволяющую спрогнозировать кредитный рейтинг на основе макроэкономических переменных и нефинансовых показателей.

Платформы для моделирования: STATA, R, Python, Gretl

Проект будет состоять из следующих этапов:

Построение модели оценки кредитного рейтинга в эконометрическом пакете (1й метод);

Построение модели оценки кредитного рейтинга в эконометрическом пакете (2й метод);

Документирование результатов;

Построение макета модели в Excel;

Каждый этап представляет собой письменный ответ (doc.) и расчёты в аналитическом пакете (при необходимости)

Оценка складывается из: (1) качества работы в группе (20%); (2) оценки следования плану проекта (10%); (3) правильности выполнения этапов (30%); (4) финальной презентации (40%).

Работа в командах до 6 человек (студенты 4 курса бакалавриата и 1-2 курса магистратуры).

Оценка эффективности деятельности государственных корпораций при реализации национальных проектов

Инициаторы проекта:

Научно-учебная Лаборатория корпоративных финансов ФЭН НИУ ВШЭ

Макеева Елена Юрьевна, доцент Школы Финансов

Акционерное общество «Делойт и Туш СНГ»

Асрутдинов Анвар, Director Financial Advisory Services

Национальные проекты направлены на обеспечение прорывного научно-технологического и социально-экономического развития России, повышения уровня жизни, создания условий и возможностей для самореализации и раскрытия таланта каждого человека. Большая роль в реализации национальных проектов отводится государственным корпорациям.

Целью прикладного проекта является разработка методики оценки деятельности государственных корпораций, связанных с реализацией национальных проектов, с учетом специфики функционирования государственных корпораций и их роли в социально-экономическом развитии страны.

Задачи проекта:

Оценка влияния цифровых технологий на рост доходности государственных корпораций;

Оценка эффективности расходов на НИОКР (R&D) в госкорпорациях;

Факторы роста доходности экспортной продукции государственных корпораций;

Взаимосвязь корпоративной социальной ответственности с финансовыми результатами государственных корпораций;

Расходы на экологию и структура финансирования госкорпораций;

Политика финансирования госкорпораций. Оценка эффективности;

Оценка динамики доходности малого и среднего предпринимательства при взаимодействии с госкорпорациями;

Финансирование и финансовая устойчивость субъектов малого и среднего предпринимательства при участии в национально-значимых проектах и проектах госкорпораций;

Влияние законодательства на эффективность закупок в госкорпорациях и компаниях с государственным участием;

Оценка эффективности расходов на закупки и возможностей оптимизации затрат по видам деятельности компаний / корпораций.

Планируемые результаты:

разработанная система показателей;

собранная база данных по анализу госкорпораций.

анализ деятельности госкорпораций в разрезах, отвечающих задачам проекта;

оценки и выводы об эффективности госкорпораций в указанных в составе задач ракурсах на основе разработанной в проекте системы показателей.

Формат предоставления результатов, подлежащих оцениванию:

Текстовый отчет по каждой задаче проекта;

Аналитические таблицы с результатами расчетов;

Презентации по полученным результатам при решении задач проекта;

Cтруктурированная под задачи проекта база данных.

Работа в команде до 15 человек (студенты 4 курса бакалавриата и 1-2 курса магистратуры).

ссылка на результаты проекта:

https://finance.hse.ru/result_3?__t=5475582&_r=37321594119401.9559&__r=OK

Практические аспекты финансовых расследований и комплаенс. Погружение в работу консультанта «Делойт Форензик»

Инициаторы проекта:

Школа финансов Факультета экономических наук

Соболева Оксана Александровна, FCCA, старший преподаватель Школы финансов

АО «Делойт и Туш СНГ» - Отдел Форензик

Небога Ксения Небога, старший менеджер отдела Форензик, Делойт

Оценка рисков по высокочастотной биржевой информации: структурирование данных и реализация методов

Инициаторы проекта:

Школа финансов, НУЛ по финансовой инженерии и риск-менеджменту.

Курбангалеев Марат Зуфарович, старший преподаватель, младший научный сотрудник Школы финансов НИУ ВШЭ

Глобальная цель проекта — организовать подробные данные о ходе торгов на бирже в виде базы данных и развернуть над ней инструментарий обращений к данным, анализа их структуры и качества, риск-аналитики и моделирования.

Отдельные задачи (этапы работы):

Сбор данных большого объёма.

Результат: файлы с «сырыми» данными (текстовые или Excel-файлы и т.п.); практически данные есть в подписке ВШЭ или в открытом доступе.

Польза: знакомство с природой, смыслами и свойствами финансовых данных; практический опыт работы с разнообразными источниками данных, в том числе, освоение средств автоматического доступа и скачивание финансовой информации.

Выбор адекватной структуры представления данных и их систематизация.

Результат: база данных с продуманной структурой, удобной для дальнейшего использования.

Польза: знакомство с современными СУБД; опыт проектирования, создания и пополнения базы данных, освоение языка запросов SQL, практика коллективной работы.

Выбор, реализация и приложение инструментов анализа и обработки данных с учётом их объёма и других особенностей;

Результат: систематизированный набор программных средств и с описанием их возможностей и целей применения.

Польза: знакомство с современными программными средствами работы данными большого объема и размерности, в том числе на основе машинного обучения.

Реализация инструментов оценки и визуализации рыночных рисков и рисков ликвидности по отдельным инструментам (их группам), на разных временных горизонтах, с использованием различных метрик.

Результат: программные коды с комментариями; формы автоматизированных отчётов с графиками, таблицами и всеми необходимыми проверками.

Польза: ознакомление с практикой измерения рисков в современных финансовых задачах; освоение и самостоятельная реализация программных инструментов количественной оценки рисков; практика автоматизации длительных и многоэтапных расчетов; опыт компактного, емкого и выразительного представления картины рисков.

Работа в команде до 15 человек (студенты 3-4 курса бакалавриата и 1 курса магистратуры).

Модельный риск: современные технологии оценки и управления

Инициатор проекта:

Школа финансов, НУЛ по финансовой инженерии и риск-менеджменту

Лапшин В. А., доцент, научный сотрудник Школы финансов ФЭН

Цель проекта — систематизировать информацию о модельном риске, принципах управления им и его количественной оценки

Задачи первого этапа:

Поиск информации о модельном риске.

Результат: репрезентативный набор документов (научных статей, нормативных документов и т. п.), описывающих модельный риск и работу с ним.

Систематизация этой информации и презентация результатов.

Результат: доклад на семинаре и обсуждение результатов.

Написание статьи в практико-ориентированный журнал.

Результат: статья.

Польза проекта для студентов: на рынке труда сейчас активно начинают цениться специалисты, знающие хоть что-нибудь о модельном риске. Спрос устойчиво растёт, а предложения почти нет — в силу разрозненности информации. Вы будете носителями практически уникального знания.

Второй этап будет связан с количественной оценкой модельного риска. Задачи уточним по результатам первого этапа.

Работа в команде до 15 человек (студенты 3-4 курса бакалавриата и 1 курса магистратуры).

Успех компании в новой экономике: кластерный анализ/ Success of a Company in the New Economy: Cluster view

Инициатор проекта:

Школа финансов ФЭН

Степанова А.Н., доцент Школы финансов

Кокорева М.С., доцент Школы финансов

Цель проекта – определить новые механизмы управления компаниями, позволяющие компаниям быстро реагировать на изменения в экономике и наращивать стоимость. за последние 15 лет структура экономики сильно изменилась. Вместо нефтяных компаний и банков на первые позиции вышли Facebook, Amazon и Google. Биотехнологические компании теперь составляют существенную часть глобального рынка, и роль их растет с каждым годом. Новые сектора сильно отличаются от традиционных. Технологии быстро развиваются, вместе с ними меняются механизмы принятия решений внутри компаний. В этом проекте мы с помощью кластерного анализа изучаем глобальный рынок и выявляем кластеры компании, похожие между собой по структуре, управлению и механизму принятия решений. Если нам удастся задуманное, то мы предложим новый взгляд для поиска comparable companies (valuation) и новые benchmarks в области инвестирования.

Проект предполагает работу с данными компаний США и некоторых развивающихся рынков (Индия, Россия): поиск информации и расширение базы данных по корпоративному управлению, интеллектуальному капиталу, структуре собственности компаний, а также финансовым показателям; чтение и обсуждение академической, аналитической и бизнес-литературы по тенденциям в дизайне управления и владения компаниями; обсуждение новых методологий оценки эффективности деятельности компаний. Мы также планируем освещать результаты нашей работы в Fb и по мере возможности в бизнес-прессе и на платформах, популяризирующих науку.

Принципы оценивания простые: вклад каждого в командную работу. Командная работа должна привести нас к 1 submitted paper в top-field journal к маю 2020 и к 2 текстам, которые будут доработаны в 2020/21 году; 1-2 заметкам в месяц в ФБ, в том числе в сообществе Школы финансов; 2 заметкам для платформы IQ.HSE.RU.

Наша оценка времени - 5-6 часов в неделю.

В нашем проекте мы ждем студентов, соответствующих следующим критериям:

- умение программирования на Python (3-4 курс)

- владение Stata/ R (3-4 курс)

- работа с большими массивами данных (3-4 курс)

- готовность затрачивать время

- готовность и умение описывать данные

- готовность читать много литературы по финансам (как академической, так и бизнес-литературы, а также аналитической литературы)

Участники проекта могут писать курсовые и выпускные работы у руководителей проекта.

Участникам рекомендуется прослушать следующие дисциплины: Корпоративные финансы (3 курс) или Corporate Finance (Wharton school thru Coursera), Оценка стоимости (4 курс), Отраслевая экономика.

Самое важное для участие в проекте: готовность искать нетривиальные зависимости, смотреть на рынок не так, как учили, желание узнать, каким образом устроены процессы принятия решений в компаниях в настоящее время; готовность работать в команде и обсуждать свои результаты с другими участниками, ну и self-motivation & self-discipline.

Для участия в проекте необходимо 5-8 студентов:

- студенты 2 курса (2)

- студенты 3 курса (2-4)

- студенты 4 курса (2-5)

В проекте также задействованы студенты магистратуры. Студенты первого курса бакалавриата тоже welcome, но вам будет непросто!)

Сроки выполнения проекта: 15.11.2019 – 31.05.2020 (Проект будет продолжен и ориентировочно закончится в 2022 году. Мы будем рады, если вы присоединитесь не на один год!)

Формат участия:

- проектные семинары будут проходить раз в две недели;

- дистанционное общение с руководителями проекта в течение всего проекта, а также для обсуждения промежуточных результатов между проектными семинарами;

ссылка на результаты проекта:

https://finance.hse.ru/result_2?_r=329251594034267.64523&__t=5473309&__r=OK