• 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: Старший администратор Галянина Олеся Владимировна

+7 495-772-95-90 (доб. 27447)

Школа финансов: Администратор Липатова Татьяна Геннадьевна

+7 495-772-95-90 (доб. 27947)

Мероприятия
Книга
Финансовое моделирование в фирме

Федорова Е. А., Лазарев М., Балычев С. и др.

М.: КноРус, 2025.

Статья
Downside Market Risk: A Key Determinant of Cryptocurrency Returns

Кусляйкин А. В.

Экономическая политика. 2025. Т. 20. № 1. С. 30-55.

Глава в книге
Оценка стоимости компании на основе мультипликаторов

Григорьева С. А.

В кн.: Финансовое моделирование в фирме. М.: КноРус, 2025. Гл. 5. С. 154-174.

Препринт
A New Approach to Identifying Political Connections: Evidence from the Russian Banking Sector

Kozlov N., Semenova M.

Financial Economics. WP HSE. HSE University, 2025. No. 1/FE/2025.

Статья доцента Школы финансов Добрынской В.В. опубликована в ведущем международном журнале «International Review of Financial Analysis»

Поздравляем Добрынскую Викторию Владимировну, доцента Школы финансов, с публикацией статьи "Is downside risk priced in cryptocurrency market?" в ведущем международном реферируемом журнале «International Review of Financial Analysis»!

В работе рассматриваются многофакторные модели ценообразования криптовалют и предлагается новый фактор риска - риск синхронного падения с рынком, который имеет высокую объясняющую способность в объяснении доходностей криптовалют для выборки около 2000 крупнейших криптовалют, торгуемых в 2014-2021 гг. Криптовалюты, сильнее подверженные данному риску, имеют более высокую ожидаемую доходность, и премия за данный риск значительно выше, чем на рынках традиционных финансовых активов.