Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь, наши правила обработки персональных данных – здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера.
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)
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.
V. S. Vinogradova.
The Journal of the New Economic Association. 2024. Vol. 62. No. 1. P. 171-195.
Hanif W., Teplova T., Rodina V. et al.
Resources Policy. 2023. Vol. 85. No. B.
Dergunov I., Curatola G.
Journal of Economic Behavior and Organization. 2023. Vol. 212. P. 403-421.
Kopyrina O., Stepanova A. N.
Economic Systems. 2023. Vol. 47. No. 2.
Vinogradova V.
Asian Academy of Management Journal of Accounting and Finance. 2023. Vol. 19. No. 2. P. 127-160.
Потапов А. И., Курбангалеев М. З.
Экономический журнал Высшей школы экономики. 2023. Т. 27. № 2. С. 196-219.
Sergei Grishunin, Alesya Bukreeva, Suloeva S. B. et al.
Risks. 2023. Vol. 11. No. 1.
Alyona Astakhova, Sergei Grishunin, Gennadii Pomortsev.
Journal of Corporate Finance Research. 2023. Vol. 17. No. 1. P. 5-16.
Kokoreva M. S., Stepanova A. N., Povkh K.
Foresight and STI Governance. 2023. Vol. 17. No. 1. P. 18-32.
Макушина Е. Ю., Малофеева Т. Н., Козиорова О. И. и др.
Вестник Московского университета. Серия 6: Экономика. 2023. № 1. С. 135-163.
Russian Journal of Money and Finance. 2023. Vol. 82. No. 2. P. 106-119.
Emerging Markets Finance and Trade. 2023. Vol. 59. No. 8. P. 2710-2726.
Управление финансовыми рисками. 2023. Т. 73. № 1. С. 18-29.
Fedorova E., Ledyaeva S., Kulikova O. et al.
Risk Analysis. 2023. Vol. 43. No. 10. P. 1975-2003.
Journal of Alternative Investments. 2023. Vol. 26. No. 1. P. 65-76.
Victoria Dobrynskaya, Dubrovskiy M.
International Finance Review. 2023. Vol. 22. P. 95-111.
Приглашаем вас принять участие в научно-исследовательском семинаре «Эмпирические исследования корпоративных финансов», который состоится 10 марта в 16.00 по адресу: Покровский бульвар, д.11, ауд. S622
В РАМКАХ СЕМИНАРА ПРЕДЛАГАЕТСЯ ОБСУДИТЬ 2 ДОКЛАДА:
1) "Моделирование статистической связи технической эффективности и чистых активов компании".
Докладчик: Полякова Марина Васильевна, доцент Школы финансов НИУ ВШЭ, к.т.н.
Аннотация:
Данное исследование посвящено вопросам прогнозирования наступления кризисных финансовых ситуаций у коммерческих организаций. Одним из ключевых показателей деятельности любой коммерческой организации является показатель чистых активов (net assets value, NAV). В динамике снижение данного показателя свидетельствует о наличии проблем, и в частности, может возникнуть ситуация, когда чистые активы становятся меньше уставного капитала, что является сигналом рынку и требует принятия управленческих решений. В связи с этим возникает задача анализа склонности организации к возникновению подобных ситуаций. При решении данной задачи авторы опираются как на традиционные показатели эффективности, так и анализируют влияние технической эффективности текущего периода на результат в будущем. Оценка технической эффективности осуществляется на основе непараметрического метода DEA (Data Envelopment Analysis). Для моделирования возможной нелинейной взаимосвязи используется аппарат обобщенных полиномов.
2) "Анализ российского рынка высокодоходных облигаций"
Докладчик: Столяров Андрей Иванович, доцент Базовой кафедры инфраструктуры финансовых рынков, к.э.н.
Аннотация:
В последнее время на российском облигационном рынке появился новый быстрорастущий сегмент - рынок высокодоходных облигаций. На развитых рынках (в частности на рынке США) он выполняет очень важные функции и поддерживается регулятором. В докладе будет представлен анализ российского рынка ВДО, выяснены предпосылки его появления, особенности законодательного регулирования, динамика и структура эмитентов, показатели ликвидности, оценка рисков инвестирования в эти инструменты для розничных и институциональных инвесторов, структура инвесторов на рынке и сравнительный анализ с развитых рынками. Оценены перспективы и проблемы, с которыми может столкнуться этот рынок и выдвинуты предложения по развитию рынка.