• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Контакты

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)

Руководство
Руководитель Ивашковская Ирина Васильевна

ординарный профессор НИУ ВШЭ, доктор экономических наук, заслуженный работник высшей школы РФ

Школа финансов: Менеджер Непряхина Ульяна Викторовна

+7 495 772 95 90 (доб. 27190)

Школа финансов: Администратор Райн Анна Сергеевна

+7495-772-95-90 (доб. 27447)

Школа финансов: Администратор Липатова Татьяна Геннадьевна

+7495-772-95-90 (доб. 27947)

Школа финансов: Аналитик Осовский Александр Алексеевич

+7 495 772 95 90 (доб.27446)
+7 968 418 78 86

Статья
International capital markets with interdependent preferences: Theory and empirical evidence
В печати

Dergunov I., Curatola G.

Journal of Economic Behavior and Organization. 2023. Vol. 212. P. 403-421.

Статья
Patterns of value creation in strategic acquisitions for growth

Vinogradova V.

Asian Academy of Management Journal of Accounting and Finance. 2023. Vol. 19. No. 2. P. 127-160.

Статья
Сравнение подходов к оценке риска со стороны центрального контрагента

Потапов А. И., Курбангалеев М. З.

Экономический журнал Высшей школы экономики. 2023. Т. 27. № 2. С. 196-219.

Статья
Developing a Scoring Credit Model Based on the Methodology of International Credit Rating Agencies

Alyona Astakhova, Sergei Grishunin, Gennadii Pomortsev.

Journal of Corporate Finance Research. 2023. Vol. 17. No. 1. P. 5-16.

Статья
The New Strategy of High-Tech Companies – Hidden Sources of Growth

Kokoreva M. S., Stepanova A. N., Povkh K.

Foresight and STI Governance. 2023. Vol. 17. No. 1. P. 18-32.

Статья
Нефинансовые факторы эффективности фармацевтических компаний в России

Макушина Е. Ю., Малофеева Т. Н., Козиорова О. И. и др.

Вестник Московского университета. Серия 6: Экономика. 2023. № 1. С. 135-163.

Статья
Time to Extend Credit? Bank Credit Lines During the COVID-19 Pandemic in Russia

Semenova M., Popova P.

Russian Journal of Money and Finance. 2023. Vol. 82. No. 2. P. 106-119.

Статья
Do Smart Depositors Avoid Inefficient Bank Runs? An Experimental Study

Semenova M.

Emerging Markets Finance and Trade. 2023. Vol. 59. No. 8. P. 2710-2726.

Статья
Cryptocurrency Momentum and Reversal
В печати

Dobrynskaya V. V.

Journal of Alternative Investments. 2023. P. 00-00.

Статья
Cryptocurrencies Meet Equities: Risk Factors and Asset-pricing Relationships

Victoria Dobrynskaya, Dubrovskiy M.

International Finance Review. 2023. Vol. 22. P. 95-111.

Научный семинар «Эмпирические исследования банковской деятельности»

Мероприятие завершено
Уважаемые коллеги!   Приглашаем Вас на очередное заседание постоянного научного семинара «Эмпирические исследования банковской деятельности», руководитель семинара проф. А.М. Карминский, Школа финансов НИУ ВШЭ.Заседание состоится 12 декабря 2018 г. в 18:10 по адресу ул. Шаболовка, 26, НИУ ВШЭ, ауд. 4322.  

Доклады:

 

1) Формирование системы кредитных рейтингов для целей финансового мониторинга

Докладчик:  Дьячкова Н.Ф.  (НИУ ВШЭ)

Дискуссант: Панкова В.А.    (НИУ ВШЭ)

 

Данная работа имеет следующую структуру: первая часть посвящена вопросам практического измерения результатов деятельности коммерческих банков и промышленных компаний, во второй части работы рассматривается взаимосвязь изменений кредитных рейтингов и кредитных циклов на макроэкономическом уровне. Третья и четвертая части представленного исследования отражают современную и сложившуюся практику применения кредитных рейтингов и посвящены изучению вопроса о связи кредитных рейтингов и финансовых показателей как промышленных компаний, так и коммерческих банков. Для рассмотрения этого вопроса был взят один из современных методов построения нелинейных взаимосвязей для выделения групп разнородных объектов влияния, также известный как метод паттернов. Дополнительно, было проведено эконометрическое оценивание выделенных разнородных групп, полученных паттернов промышленных компаний, с помощью эконометрической модели Тобина. Практические цели использования результатов работы можно применять в целях практического управления финансовыми рисками на краткосрочном периоде времени.

 

Ключевые слова: кредитные рейтинги, промышленные компании, коммерческие банки, кластерихация объектов, паттерны, финансовые риски

 

2) Определение оптимальной модели финансового сектора для России

Докладчик:  Ахметов Р.Р.     (НИУ ВШЭ)

Дискуссант: Кривошея Е.А.  (НИУ ВШЭ)

 

В данной работе была определена оптимальная структура различных сегментов российского финансового сектора. Для этого был задействован подход построения эмпирических моделей с использованием 2SLS-BMA алгоритма на данных по 63 развитым и развивающимся странам мира с 1980 по 2014 гг. В целях учета взаимного влияния различных сегментов финансового рынка друг на друга, в данном исследовании был разработан сводный индекс финансового развития посредством применения метода главных компонент. Результаты расчетов показали, что оптимальное развитие финансового сектора России будет сопровождаться кардинальным изменением его структуры в пользу опережающего развития институциональных инвесторов (страховых компаний и пенсионных фондов), а также перехода от доминирования банковских ссуд к более рыночным инструментам финансирования деятельности компаний (облигациям и акциям).

 

Ключевые слова: глубина финансового развития, структура финансового сектора, модельная неопределенность, Россия

 

3) Evaluating efficient multilateral interchange fees: evidence from end-user benefits

Докладчик: Кривошея Е.А.  (НИУ ВШЭ)

Дискуссант:  Ахметов Р.Р.    (НИУ ВШЭ)

 

This article evaluates the efficiency of current MIF rates for Russian market as well as identifies the effects of their changes. The study uses the adopted version of the Bedre-Defolie and Calvano (2013) model as well as the representative samples of 800 transitional (offline) Russian merchants, 1500 Russian individuals and 7 banks from top 20 that cover more than 80% of the Russian issuing and acquiring markets as well as the end-users’ benefits to estimate the demand of end-users and end-users’ surpluses. Results confirm the efficiency of currently set MIF rates. Comparative statics analysis confirms that the changes in MIF rates never lead to Pareto improvement, while the total surplus changes are asymmetric across different market parts. The article also shows that once the realistic assumptions are introduced to the models (e.g., information asymmetry, imperfect pass-through of changes) the end-users’ welfare is distorted more severely as a result of the MIF rates changes. The first-best policy for Russian regulator and legislators is the use of alternative (non-tariff) stimulating measures for cashless economy in order to isolate the effect of changes to the intended groups.

 

Keywords: Retail payments; payment cards; interchange fees; efficiency; optimal regulation

 

 

При необходимости заказа пропуска в здание НИУ ВШЭ, просьба до 16:00   _11 декабря_   направить заявку на e-mail: df@hse.ru , указав в теме сообщения «заказ пропуска на НИС 13 июня» и сообщив свою фамилию, имя, отчество и название организации.