Новости

Студентка бакалавриата Вероника Дмитренко поделилась опытом поездки в Шэньчжэньский технологический университет по программе академической мобильности. Почему прямо в стенах университета варят пиво, каково сплавляться на плоту по реке и чем отличается учеба в Китае?

1 марта прошел День открытых дверей Вышки! 
Факультет экономических наук традиционно был востребован среди абитуриентов и их родителей.

21 февраля Лицей «Вторая школа» традиционно организовал «Карусель ведущих университетов» - выездной день открытых дверей вузов, на котором более восьмидесяти выпускников лицея, а ныне студентов поделились со школьниками и родителями своим опытом поступления и обучения.

Подведены итоги соревнования команд по русскому жиму, команда факультета экономических наук заняла третье место!

Эту неделю завершили профориентационно!
Учащиеся 10-х классов школы №2107 пришли познакомиться с университетом.

13 февраля состоялась третья встреча из цикла профориентационных мероприятий, посвященная образовательной программе «Экономика».

Использование моделей машинного обучения позволяет добиться более высокой точности прогнозирования рисков российского фондового рынка по сравнению с классическими эконометрическими подходами. Предсказательная сила моделей возрастает на 23%, а средняя доходность инвестора может вырасти до 13% годовых. К таким выводам пришел сотрудник базовой кафедры инфраструктуры финансовых рынков ФЭН ВШЭ Никита Лысенок. Исследование опубликовано в журнале «Фундаментальная и прикладная математика».

В День российской науки студентка ОП "Экономика и статистика" побывала в гостях у ГБОУ школы №548, чтобы рассказать старшеклассникам о возможностях, которые открывает перед ними один из ведущих вузов страны.

Факультет экономических наук НИУ ВШЭ благодарит администрацию и учащихся легендарного Лицея «Вторая школа» за теплый прием и содержательную встречу!

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.