School of Finance

Regular version of the site

The HSE School of Finance is the leading Russian competence center in the field of corporate finance, business valuation, banking, stock market, risk management and insurance, accounting and audit.

HSE is the first Russian university in the global ranking "QS - World University Rankings by subject", 2022 in the subject area of Accounting and Finance. Moreover, the university is the 1-st in the rating "THE World University Rankings by subject" in the subject area of Business & Management Studies, 2022

Publications

Article

Investment in ESG Projects and Corporate Performance of Multinational Companies

Cherkasova V. A., Nenuzhenko I.

Journal of Economic Integration. 2022. Vol. 37. No. 1. P. 54-92.

Article

Bankruptcy factors at different stages of the lifecycle for Russian companies

Zelenkov Y., Fedorova E.

Electronic Journal of Applied Statistical Analysis. 2022. Vol. 15. No. 1. P. 187-210.

Working paper

Do Non-Interest Income Activities Matter For Banking Sector Efficiency? A Net Interest Margin Perspective

Kolade S. A., Semenova M.

Financial Economics. FE. Высшая школа экономики, 2022. No. WP BRP 87/FE/2022.

Article

Φ- и Ψ-преобразования, повышающие дискриминирующую силу немонотонных переменных скоринговой модели

Помазанов М. В.

Управление финансовыми рисками. 2022. Т. 70. № 2. С. 108-120.

Book chapter

Validation of the effectiveness of the bank retail portfolio risk management procedure

Pomazanov M. V.

In bk.: The 8th International Conference on Information Technology and Quantitative Management (ITQM 2020 & 2021): Developing Global Digital Economy after COVID-19. Vol. 199: The 8th International Conference on Information Technology and Quantitative Management (ITQM 2020 & 2021): Developing Global Digital Economy after COVID-19. Manchester: Elsevier, 2022. P. 798-805.

Article

CEO Power and Risk-taking: Intermediate Role of Personality Traits

Korablev D., Poduhovich D.

Journal of Corporate Finance Research. 2022. Vol. 16. No. 1. P. 136-145.

Article

Economic Growth Models and FDI in the CIS Countries During the Period of Digitalization

Olkhovik V., Lyutova O. I., Juchnevicius E.

Научно-исследовательский финансовый институт. Финансовый журнал. 2022. Vol. 14. No. 2. P. 73-90.

Article

Special issue with the 2019 Future Directions in Accounting and Finance Education Conference, Moscow, Russia

Churyk N. T., Anna Vysotskaya, Kolk B. v.

Journal of Accounting Education. 2022. Vol. 58.

Book

Цифровая трансформация: ожидания и реальность: доклад к XXIII Ясинской (Апрельской) международной научной конференции по проблемам развития экономики и общества

Абдрахманова Г. И., Васильковский С. А., Вишневский К. О. и др.

М.: Издательский дом ГУ-ВШЭ, 2022.

Book

Тенденции развития интернета: от цифровых возможностей к цифровой реальности

Абдрахманова Г. И., Васильковский С. А., Вишневский К. О. и др.

М.: Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики", 2022.

Article

Разработка рейтинга проектных рисков для телекоммуникационной компании

Гришунин С. В., Сулоева С. Б., Пищалкина И. И.

Организатор производства. 2022. Т. 30. № 1. С. 60-72.

Article

Разработка механизма гибкого управления рисками в сфере телекоммуникаций

Гришунин С. В., Сулоева С. Б., Пищалкина И. И.

Экономический анализ: теория и практика. 2022. Т. 21. № 3. С. 478-496.

Article

Development of the horizon index to evaluate long-termism of Russian non-financial companies

S. Grishunin, E. Naumova, N. Lukshina et al.

Russian Management Journal. 2021. Vol. 19. No. 4. P. 475-493.

Article

Comparative Analysis of the Predictive Power of Machine Learning Models for Forecasting the Credit Ratings of Machine-Building Companies

Grishunin S., Egorova A.

Journal of Corporate Finance Research. 2022. Vol. 16. No. 1. P. 99-112.

Book chapter

Analysing the Determinants of Insolvency and Developing the Rating System for Russian Insurance Companies

Grishunin S., Bukreeva Alesya, Alyona A.

Book

International Conference “Future Directions in Accounting and Finance Education”, 27-28 May 2019, Moscow, Russia

Edited by: А. Б. Высотская, B. v. Kolk.

Vol. 58. Elsevier, 2022.

Article

Prudential policies and systemic risk: The role of interconnections

Karamysheva M., Seregina E.

Journal of International Money and Finance. 2022. Vol. 127.

Article

How do fiscal adjustments work? An empirical investigation
In press

Karamysheva M.

Journal of Economic Dynamics and Control. 2022. Vol. 137.

Article

Do we reject restrictions identifying fiscal shocks? identification based on non-Gaussian innovations

Karamysheva M., Skrobotov A.

Journal of Economic Dynamics and Control. 2022. Vol. 138.

Article

ЛАТИНОАМЕРИКАНСКАЯ ТЕОЛОГИЯ ОСВОБОЖДЕНИЯ: ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ПРЕДПОСЫЛКИ, СОСТОЯНИЕ, ОПЫТ ПРАВОСЛАВНОЙ РЕФЛЕКСИИ

Тихомиров Д. В.

Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. 2022. № 4. С. 144-155.

Article

Контрциклическое финансирование как инструмент стимулирования инвестиционной активности (специфические варианты структурирования)

Тихомиров Д. В., Цехомский Н. В.

Экономика и управление. 2022. Т. 28. № 1. С. 16-24.

Article

Проблема эндогенности в корпоративных финансах: теория и практика

Селезнёва З. В., Евдокимова М. С.

Финансы: теория и практика. 2022. Т. 26. № 3. С. 64-84.

Book chapter

Students’ Survey: Propensity to Innovate

Evdokimova M., Stepanova A. N.

In bk.: 38th EBES Conference - Program and Abstract Book. Istanbul: EBES, 2022. P. 39.

Article

Prove them wrong: Do professional athletes perform better when facing their former clubs?

Assanskiy A., Shaposhnikov D., Tylkin I. et al.

Journal of Behavioral and Experimental Economics. 2022. Vol. 98.

Article

Black-Litterman model with copula-based views in mean-CVaR portfolio optimization framework with weight constraints

Teplova T., Mikova E., Munir Q. et al.

Economic Change and Restructuring. 2023. Vol. 56. No. 1. P. 515-535.

Article

Институциональные инвесторы, инвестиционный горизонт и корпоративное управление

Повх К. С., Кокорева М. С., Степанова А. Н.

Экономический журнал Высшей школы экономики. 2022. Т. 26. № 1. С. 9-36.

Article

Credit scoring methods: latest trends and points to consider

Anton Markov, Zinaida Seleznyova, Victor Lapshin.

Journal of Finance and Data Science. 2022. Vol. 8. P. 180-201.

All publications

Delivered by:: School of Finance

Type:: Elective course

When:: 4 year, 3 module

Instructors

Polyakova, Marina V.

Chulkov, Sergey

Полная версия программы учебной дисциплины Задать вопрос

Аннотация

Целью учебной дисциплины «Анализ больших данных в страховании» является ознакомление бакалавров с современными методами работы с данными в страховании на разных этапах жизненного цикла страхового продукта, изучение их возможностей и ограничений, получение представления об особенностях задач анализа данных в страховании и навыков построения моделей с использованием языка Python.

Цель освоения дисциплины

Целью учебной дисциплины «Анализ больших данных в страховании» является ознакомление бакалавров с современными методами работы с данными в страховании на разных этапах жизненного цикла страхового продукта, изучение их возможностей и ограничений, получение представления об особенностях задач анализа данных в страховании и навыков построения моделей с использованием языка Python.

Планируемые результаты обучения

Знать структуру и состав данных в страховании
Знать форматы данных, возникающих в страховых задачах
Владеет навыками постановки задач
Умеет формировать структуру данных и моделей
Знает методы и модели, применяемые в целях анализа
Умеет применять модели к различным данным, анализировать получаемые результаты
Умеет использовать Python для моделирования
Знает подходы к оптимизации/модификации данных и моделей

Содержание учебной дисциплины

Тема 1. Структуры данных в страховании.
Тема 2. Постановка задачи и формирование структуры для последующего анализа
Тема 3. Обзор моделей машинного обучения, применяемых для решения различных задач в страховании. (параметрические и непараметрические методы)
Тема 4. Введение дополнительных параметров в модели

Элементы контроля

Экзамен
Включены все темы, рассматриваемые на лекциях и семинарах.
Проект
Задание для самостоятельной работы выдается на группу из 2-3 студенто. Сутью задания является решение задачи с использованием языка Python. Задание выдается в виде документа «Описание проекта», в котором зафиксированы требования к результату, а также критерии оценивания. В отдельных случаях, при наличии у студента знаний в области анализа данных на языке Python и страхования, по согласованию с преподавателем, студент может выполнить задание по индивидуальному заданию повышенной сложности. В этом случае оценка за курс (промежуточная аттестация) проставляется по результатам оценивания его проекта (вес=0,7) + результат экзамена (вес=0,3), он освобождается от других элементов контроля.
Активность на семинарах - периодический контроль в форме тестов

Промежуточная аттестация

2024/2025 3rd module
0.2 * Активность на семинарах - периодический контроль в форме тестов + 0.5 * Проект + 0.3 * Экзамен

Список литературы

Авторы

Чулков Сергей Павлович
Полякова Марина Васильевна

Big Data Analysis in Insurance

Instructors

Программа дисциплины

Аннотация

Цель освоения дисциплины

Планируемые результаты обучения

Содержание учебной дисциплины

Элементы контроля

Промежуточная аттестация

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

Рекомендуемая дополнительная литература

Авторы