• A
  • A
  • A
  • ABC
  • ABC
  • ABC
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Regular version of the site
Contacts

119049 Moscow, Russia
11 Pokrovskiy boulevard, room S629

Phone:

+7 (495) 772-95-90*27447, *27947, *27190
+7 (495) 916-88-08 (Master’s Programme Corporate Finance)

- Email: df@hse.ru

finance@hse.ru 

Administration
Head of the School Irina Ivashkovskaya

Head of Corporate Finance Research Center, Dr., tenured professor

Manager Uliana Nepryakhina

+7 495-772-95-90 (add. 27190)

Senior Administrator Olesya Galyanina

+7 495-772-95-90 (add. 27447)

Administrator Tatyana Lipatova

+7 495-772-95-90 (add. 27947)

Administrator Valentina Chaus

+7 495-772-95-90 (add. 27946)

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.

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
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.

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

Grishunin S., Bukreeva Alesya, Alyona A.

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. 190-197.

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
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.

IT for Financials

2024/2025
Academic Year
RUS
Instruction in Russian
6
ECTS credits
Delivered by:
School of Finance
Type:
Mago-Lego
When:
3, 4 module

Instructor

Программа дисциплины

Аннотация

Курс посвящен освоению основных компетенций в сфере анализа финансовых данных средствами языков программирования. В рамках курса предлагается освоить на базовом уровне такие языки, необходимые для анализа данных, как Python, R и SQL. В рамках курса студенты освоят основные элементы синтаксиса языков, научатся получать данные из разных источников (файловая система, интернет, API, базы данных), осуществлять предобработку и анализ данных, в том числе графический, а также применят полученные знания на ряде финансовых задач, в том числе написании элементарного торгового робота. Дополнительный акцент в курсе сделан на оформлении кода и подготовке документации к нему.Курс имеет низкий порог входа, тем не менее, для успешного его освоения необходимо освоение базового бакалаврского курса высшей математики. Знакомство с программированием (на любых языках) будет плюсом, но не является необходимым для успешного освоения курса.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Получение основных компетенций в сфере анализа финансовых данных средствами языков программирования на языках R и Python
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Уметь писать скрипты на языке R
  • Уметь писать скрипты на языке Python
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Базовые понятия языков программирования (R и Python)
  • Условные операторы и циклы (R и Python)
  • Функциональное программирование (R и Python)
  • Работа с таблицами и датафреймами (R и Python)
  • Визуализация данных (R и Python)
  • Статистический анализ (R и Python)
  • Получение данных из Интернета (R и Python)
  • Торговые стратегии
  • Бэк-тестирование торговых стратегий
  • Предобработка финансовых данных
  • Сравнительный анализ баз данных
  • Анализ текстовых данных
Элементы контроля

Элементы контроля

  • блокирующий Решение задач на программирование
  • неблокирующий Самостоятельная работа
  • неблокирующий Самостоятельная работа
  • блокирующий Решение задач на программирование
  • неблокирующий Перекрестное рецензирование работ других студентов (дисциплина)
  • неблокирующий Перекрестное рецензирование работ других студентов (качество)
  • неблокирующий Перекрестное рецензирование работ других студентов (дисциплина)
  • блокирующий Решение задач на программирование
  • неблокирующий Перекрестное рецензирование работ других студентов (качество)
  • неблокирующий Самостоятельная работа
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2024/2025 4th module
    0.05 * Перекрестное рецензирование работ других студентов (дисциплина) + 0.05 * Перекрестное рецензирование работ других студентов (дисциплина) + 0.15 * Перекрестное рецензирование работ других студентов (качество) + 0.15 * Перекрестное рецензирование работ других студентов (качество) + 0.025 * Решение задач на программирование + 0.05 * Решение задач на программирование + 0.025 * Решение задач на программирование + 0.1 * Самостоятельная работа + 0.1 * Самостоятельная работа + 0.1 * Самостоятельная работа + 0.1 * Самостоятельная работа + 0.1 * Самостоятельная работа
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Lewinson, E. (2020). Python for Finance Cookbook : Over 50 Recipes for Applying Modern Python Libraries to Financial Data Analysis. Packt Publishing.
  • Nelli, F. (2018). Python Data Analytics : With Pandas, NumPy, and Matplotlib (Vol. Second edition). New York, NY: Apress. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1905344
  • Python for data analysis : data wrangling with pandas, numPy, and IPhython, Mckinney, W., 2017
  • Python и анализ данных, Маккинни, У., 2015

Рекомендуемая дополнительная литература

  • R in action : Data analysis and graphics with R, Kabacoff, R. I., 2011
  • The art of R programming : a tour of statistical software design, Matloff, N., 2011

Авторы

  • Гаращук Глеб Викторович