Тема «Вышка технологическая»

Разработанные ординарным профессором, директором Международного центра анализа и выбора решений НИУ ВШЭ Фуадом Алескеровым и его коллегами методы сетевого анализа в библиометрии позволили определить особенности появления, взаимного влияния и цитирования публикаций в научных журналах. Частое цитирование разными изданиями одного или нескольких исследований означает высокое качество работы, а перекрестные ссылки внутри ограниченного круга журналов повышают вероятность формирования сети хищнических изданий.

Первые выпускники совместной программы бакалавриата НИУ ВШЭ и РУТ (МИИТ) «Экономика и инженерия транспортных систем» защитили выпускные квалификационные работы.

Экономисты НИУ ВШЭ изучили, как курильщики реагируют на изменение цен на сигареты. При росте цен на табак потребление не всегда сокращается. Расходы могут даже вырасти: по оценкам экономистов НИУ ВШЭ, снижение доступности сигарет на 1% приводит к увеличению трат на табак на 0,28%. Поэтому, чтобы сокращать курение, цены на табачные изделия должны расти быстрее доходов населения. Результаты исследования опубликованы в журнале «Вопросы статистики».

Сотрудники факультета экономических наук НИУ ВШЭ показали, что точность прогноза рождаемости в России можно улучшить почти в полтора раза, если добавить в модель динамику поисковых запросов по темам, связанным с беременностью и родами. В наиболее эффективных моделях ошибка прогноза снижается с 4,6 до 3,2%. Результаты исследования опубликованы в журнале Populations and Economics.

Forbes Education опубликовал рейтинг топ-20 российских вузов с лучшей репутацией у работодателей. Как и последние несколько лет, первое место заняла Высшая школа экономики. Репутационный индекс НИУ ВШЭ составил 98 баллов. При этом 67,2% работодателей отметили, что доверяют качеству подготовки в университете, — это на 3% больше, чем в прошлом году.

Эффект Даннинга — Крюгера, который описывает резкий всплеск уверенности в своих силах у новичков и такое же стремительное ее падение при наборе опыта, объясняется особенностями процесса обучения и набора новых знаний. К такому выводу пришли сотрудник факультета экономических наук НИУ ВШЭ Андрей Ворчик вместе с независимым исследователем Муратом Мамышевым. Они разработали математическую модель процесса обучения и показали, как формируется и изменяется субъективная уверенность по мере накопления знаний и как  преподаватель может уменьшить «долину отчаяния» для ученика.

Центр финансовых исследований и анализа данных НИУ ВШЭ сочетает фундаментальные и прикладные направления работы, в том числе в таких уникальных для России направлениях, как связь сентимента в массмедиа и соцсетях и финансовых рынков. О работе центра новостная служба «Вышка.Главное» побеседовала с его директором — профессором Тамарой Тепловой.

Ученые ВШЭ изучили карьеры 600 тысяч выпускников российского среднего профессионального образования и нашли, что уже на старте карьеры разрыв в зарплатах между мужчинами и женщинами достигает 23%, а через 3 года разница удваивается. Это связано с тем, что поступающие в колледжи юноши и девушки выбирают разные специальности. К таким выводам пришли сотрудники факультета экономических наук НИУ ВШЭ Сергей Рощин, Наталья Емелина и Ксения Рожкова, статья опубликована в журнале «Вопросы образования».

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».

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.