- A
- A
- A
- АБB
- АБB
- АБB
- А
- А
- А
- А
- А
Школа финансов ВШЭ
119049 , 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
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.
Финансовое моделирование в фирме
Федорова Е. А., Лазарев М., Балычев С. и др.
М.: КноРус, 2025.
Экономическая политика. 2025. Т. 20. № 1. С. 30-55.
В кн.: Финансовое моделирование в фирме. М.: КноРус, 2025. Гл. 5. С. 154-174.
Financial Economics. WP HSE. HSE University, 2025. No. 1/FE/2025.
Доцент Школы финансов Мадина Карамышева выступит с докладом на конференции EEA Congress 2025
Доцент Школы финансов Мадина Карамышева выступит с докладом на конференции EEA Congress 2025, которая пройдет с 25 по 28 августа в г. Бордо (Франция).
Тема доклада: «Wild inference for wild SVARs with application to heteroscedasticity-based IV».
Авторы: Булат Гафаров, Мадина Карамышева, Андрей Полбин, Антон Скроботов.
Аннотация:
Structural vector autoregressions are used to compute impulse response functions (IRF) for persistent data. Existing multiple-parameter inference requires cumbersome pretesting for unit roots, cointegration, and trends with subsequent stationarization. To avoid pretesting, we propose a novel dependent wild bootstrap procedure for simultaneous inference on IRF using local projections (LP) estimated in levels in possibly nonstationary and heteroscedastic SVARs. The bootstrap also allows efficient smoothing of LP estimates. We study IRF to US monetary policy identified using FOMC meetings count as an instrument for heteroscedasticity of monetary shocks. We validate our method using DSGE model simulations and alternative SVAR methods.
Link to the paper: https://arxiv.org/abs/2407.03265