Проекты Школы финансов

В рамках проекта необходимо:

Проведение анализа состояния и инвестиционной активности и эффективности крупнейших компаний России, подготовка мини-кейса по инвестиционной деятельности выбранной компании (индивидуальные задания).

Рассмотрение основных показателей инвестиционной привлекательности и особенностей расчета в разных условиях (методологическая часть).

Проведение детального обзора мер государственной поддержки инвестиционной активности и реализации инвестиционных проектов в России и в мире, сравнительный анализ и выбор оптимальных инструментов, повышение эффективности инструментов, оптимизация расходования средств. Формирование выводов по лучшим практикам мер государственной поддержки инвестиционной деятельности и инвестпроектов, рекомендации по повышению эффективности использования мер.

Подготовка кейса по итогам анализа проекта в конкретной отрасли (задание для команды).

Иные вопросы - формулируются после начала проекта близко к цели и задачам.

В рамках исследования планируется проанализировать зависимость инвестиционной политики компаний от отрасли, специфики компании и планов на дальнейшее освоение новых рынков и направлений. Планируется рассмотреть влияние на инвестиционную активность и эффективность таких факторов как: социальная корпоративная ответственность, характеристик СЕО, контролирующих акционеров, макро-факторов, уровень диджитализации компании, этнической дистанции и культурной среды, цифровизации, искусственного интеллекта и др.

Для реализации исследований учитывается глубина проработки отдельных направлений, полнота использования соответствующей указанным направлениям базы данных, качество работы с внешними источниками информации (ФТС, ФАОСТАТ, Блумберг, Рейтерс и пр.)

Результаты исследований в рамках проекта могут быть реализованы для принятия стратегических решений в текущее турбулентное время, и повышения качества финансовых результатов компаний.

Инновации как драйверы капитализации: как НИОКР, патенты и «цифра» меняют стоимость бизнеса

1. Актуальность и общая постановка проблемы Инновационное развитие является одним из важнейших факторов долгосрочного успеха и роста стоимости современных компаний. В условиях глобальной конкуренции, быстрых технологических изменений и трансформации рынков, способность фирмы генерировать, внедрять и коммерциализировать новшества становится ключевым конкурентным преимуществом. Инвестиции в исследования и разработки (НИОКР), создание интеллектуальной собственности (патенты, ноу-хау), приобретение технологий через слияния и поглощения, развитие новых бизнес-моделей и цифровая трансформация – все это элементы инновационной стратегии, которые могут существенно повлиять на финансовые результаты и рыночную оценку компании. Однако связь между инновационной деятельностью и стоимостью фирмы не является прямолинейной. Эффект от инноваций может проявляться с временным лагом, он зависит от отраслевой специфики, качества управления инновационными процессами, способности компании защитить свои разработки и эффективно вывести их на рынок. Кроме того, инновации сопряжены с неопределенностью и рисками – как технологическими, так и рыночными. Поэтому для инвесторов, аналитиков и менеджеров крайне важно понимать механизмы влияния различных аспектов инновационного развития на стоимость компании. Необходимо разрабатывать и применять адекватные модели и инструменты для оценки этого влияния, учитывая как потенциал создания дополнительной стоимости, так и связанные с этим риски. Данный проект направлен на комплексное исследование этой проблематики с использованием современных подходов корпоративных финансов и экономики инноваций. Анализ патентов и патентных портфелей рассматривается в рамках проекта как одно из дополнительных направлений, позволяющих глубже оценить качество инновационной активности компании, ее технологические приоритеты и конкурентные позиции.
2. Цель проекта Основной целью проекта является исследование и моделирование взаимосвязей между различными характеристиками инновационного развития компании (инвестиции в НИОКР, нематериальные активы, патентная активность, стратегии M&A, цифровая трансформация и др.) и ее рыночной стоимостью, а также разработка подходов к оценке эффективности инновационной деятельности.
3. Задачи проекта и основные направления исследований Студентам предлагается сосредоточиться на одном или нескольких из следующих направлений исследования влияния инновационного развития на стоимость фирмы. Патентная аналитика включается в проект как одно из возможных тематических направлений наряду с другими аспектами инновационной стратегии. • Оценка влияния инвестиций в инновации: o Анализ взаимосвязи между затратами на НИОКР, их структурой и финансовыми показателями (прибыльность, рентабельность) и рыночной стоимостью компании. o Исследование влияния нематериальных активов, созданных в результате инноваций (патенты, торговые марки, программные продукты), на оценку фирмы инвесторами. o Моделирование оптимального уровня инвестиций в инновации для различных отраслей и типов компаний. • Рыночная оценка инновационных стратегий: o Анализ реакции фондового рынка на объявления о запуске новых продуктов, крупных НИОКР проектах, получении патентов или сделках слияний с технологическими компаниями (с использованием, метода событий и других методов). o Исследование того, как рынок оценивает различные подходы к инновациям: собственные разработки (закрытые инновации) по сравнению с приобретением технологий или сотрудничеством (открытые инновации). o Оценка влияния цифровой трансформации и инвестиций в цифровые технологии на стоимость компаний. • Патентная аналитика как дополнительное направление исследования: o Анализ патентной активности компаний (число заявок и патентов, технологические классы, география патентования) и ее связи с рыночной стоимостью фирмы. o Исследование того, как характеристики патентного портфеля (цитируемость, широта охраны, структура технологических направлений) соотносятся с инновационным потенциалом компании и ее оценкой рынком. o Сравнение патентных стратегий компаний внутри отрасли и анализ их связи с конкурентными преимуществами и долгосрочным ростом стоимости. • Управленческая гибкость и стоимость инноваций: o Применение метода реальных опционов для оценки стоимости инновационных проектов, учитывая гибкость управленческих решений (возможность расширения, сокращения, отказа от проекта). o Анализ влияния стратегической гибкости, связанной с инновационным портфелем, на общую стоимость компании. • Инновации и структура капитала/затраты на капитал: o Исследование того, как инновационная активность и связанная с ней неопределенность влияют на стоимость привлечения капитала (собственного и заемного). o Анализ того, как инвесторы учитывают инновационный потенциал и риски при формировании ожидаемой доходности акций.
4. Методологическая база В рамках проекта студенты будут применять широкий спектр методов в зависимости от выбранной темы исследования: • Регрессионный анализ (включая анализ панельных данных, квантильные регрессии, использование инструментальных переменных), анализ временных рядов, метод событийного анализа, кластерный анализ. • Методы оценки эффективности, например, оболочечный анализ данных и метод стохастической границы. • Методы машинного обучения, включая алгоритмы градиентного бустинга, случайный лес, алгоритмы обработки естественного языка и другие. • Статистический и сравнительный анализ патентных данных, а также данных о сделках M&A и других индикаторов инновационной активности компаний. • Методы оценки стоимости (DCF, сравнительный анализ, метод реальных опционов). Приложенный файл с резюме диссертации может служить примером применения некоторых из этих методов (Event Study, DEA, модели оценки капитала с учетом риска) к специфическим вопросам в рамках общей темы проекта.
5. Ожидаемые результаты По итогам работы над проектом каждый студент должен подготовить и защитить выпускную квалификационную работу (ВКР), посвященную одному из аспектов влияния инновационного развития на стоимость фирмы. В зависимости от выбранной темы студенты могут опираться как на финансовые и рыночные данные, так и на данные о патентной активности компаний. Студенты должны продемонстрировать: • Понимание ключевых концепций экономики инноваций и корпоративных финансов. • Умение формулировать исследовательские вопросы и гипотезы. • Навыки сбора, обработки и анализа данных с использованием релевантных методов, включая, при необходимости, работу с патентной информацией. • Способность интерпретировать полученные результаты и делать обоснованные выводы. • Навыки академического письма и представления результатов исследования.
6. Примерные темы выпускных квалификационных работ (подтемы проекта):
7. Влияние затрат на НИОКР на рыночную капитализацию компаний в разных секторах экономики и в разных странах.
8. Характеристики патентного портфеля как драйвер стоимости технологических компаний.
9. Влияние патентная активности на долгосрочную финансовую устойчивость компаний из различных секторов экономики.
10. Анализ влияния технологических сделок слияний и поглощений на стоимость фирмы.
11. Влияние внедрения искусственного интеллекта на стоимость фирмы.
12. Оценка эффектов цифровой трансформации на финансовые показатели и стоимость компаний.
13. Применение реальных опционов для оценки инвестиционных проектов в области зеленых технологий.
14. Влияние открытых инноваций (сотрудничества, альянсов) на рост стоимости компании.
15. Моделирование взаимосвязи между жизненным циклом компании и характером влияния инноваций на ее стоимость.
16. Роль научного руководителя / Координатора проекта Научный руководитель (координатор) помогает студентам определить направление исследования в рамках общей темы, выбрать адекватные методы, оказывает консультационную поддержку на всех этапах работы над ВКР, способствует обмену идеями внутри группы.
17. Потенциальные источники данных • Базы данных финансовой отчетности (WIND, СПАРК). • Финансовая и нефинансовая отчетность компаний. • Базы данных по патентам (WIPO, USPTO, EPO, Роспатент, Google Patents, Lens). • Базы данных по сделкам M&A (CBonds). • Данные московской биржи • Аналитические отчеты, отраслевые исследования. • Академические публикации по теме проекта.

This project is dedicated to studying the mechanisms, strategies, and effects of value creation in companies, applying modern scientific approaches to foster future growth. The project further pursues a paradigm-shifting reexamination of strategic transaction outcomes and processes in the current changing economic environment within evolving economic ecosystems across developed and emerging capital markets. This involves searching for (1) new metrics to assess the performance of M&A deals, (2) new determinants of M&A performance and activity, (3) new insights on the processes of M&A and their relationship to M&A performance, (4) new evidence on influence of M&A performance on the economic or industry wealth and competitiveness, (5) motives and determinants of M&A activity, (6) impact of M&A decisions on the corporate performance, sustainable growth and development, and risk taking, (7) differences in M&A performance in various industries with a special focus on high-tech and innovation, (8) impact of various bahavioral aspects of management on M&A performance in various capital markets, and (9) performance and activity of alternative strategies to M&As, such as joint ventures, divestitures, spin-offs and LBOs. You will work in mini-teams or individually on one of the M&A areas within the project. The project aims to conduct a rigorous qualitative empirical study that will serve as the foundational basis for students' term paper, master’s dissertations, and future peer-reviewed publications.

Потребность изменений и структурных преобразований в финансовой и банковской сфере, перманентные кризисные явления и использование новых технологий в работе финансовых институтов привели к тому, что стандартом управления в данных организациях стало принятие решений в координатах риск-доходность. Выступая в роли мегарегулятора финансового сектора, центральные банки, в т.ч. и Банк России, намерены внедрять стандарты управления рисками в качестве нормативных основ функционирования всех финансовых институтов. Для кредитных организаций данные требования стали регуляторными: каждый банк должен реализовывать внутренние процедуры оценки достаточности капитала (далее – ВПОДК). Банковское кредитование как вид бизнеса также нуждается в серьезной адаптации к текущим реалиям: шире используются кредитные продукты, вовлекаются в процесс кредитования все более рисковые заемщики, и, самое главное, на рынке появляются новые игроки, довольно агрессивно конкурирующие с банками в традиционной для последних области. Поэтому в рамках данного проекта мы будем решать задачи, связанные с пониманием того, как будет развиваться система финансового менеджмента банков, а также попробуем оценить роль, конкурентные преимущества и возможности современных банков в кредитном бизнесе. В ходе реализации проекта планируется:

1. исследовать опыт и лучшие практики организации финансового менеджмента и кредитной работы в банке;
2. изучить и оценить наблюдаемые зависимости между реализованными бизнес-направлениями банка и финансовыми показателями его деятельности (уровень риска, доходность);
3. исследовать существующие методики ценообразования банковских продуктов;
4. оценить возможности банков по трансформации традиционных моделей их бизнеса и использованию лучших практик в кредитовании. Окончательный выбор тематических направлений для исследования будет зависеть от интересов и уровня подготовки каждого участника проекта.

Изучение и разбор современных моделей ценообразования финансовых активов и моделей стохастической волатильности. Также анализ взаимосвязей и влияние финансовых переменных на реальный сектор экономики; изучение прогнозной силы различных финансовых переменных для распределения ожидаемого роста ВВП. Анализ научных статей подходящей тематики.

Описание проекта

Мир в процессе смены миропорядка. Порядка в котором банки были на первом месте, и их риск часто покрывали сами обстоятельства. Мир меняется. Риски растут. Возможности защиты от рисков у банков падают. Впереди гипербанкротства банков во всем мире. Большинство методик оценки при этом не чувствительны к смене рисков. Есть ли выход и ответы на новые вопросы? Есть. Задачи оценки риска остановки банка не тривиальны и в мире не имеют окончательного решения. Имеющийся опыт, и коллективная работа позволят эти решения сформировать. Специально в рамках курса по финансовому анализу, предшествующих ИПС, нами к настоящему времени подготовлена серия специализированных пособий и учебных материалов, где представлены углубленные современные методики оценки, проверенные временем и самыми серьезными практическими решениями, включая Банк России. В серии представлены углубленные описания авторских методик оценки, примеры ее применения, результаты циклов эконометрических исследований по дефолту банков в России, уникальный по охвату и глубине учет недостоверностей и искажений отчетных данных и способов их преодоления на практике, рекомендации по проведению и оформлению анализа банков, составления методологии банков, выбора методик анализа и других вопросов аналитической деятельности, включая прогноз возникновения и характера кризисов. Кроме того, проводимые в течение многих лет исследования и практика работы позволяют судить и формировать перспективную деятельность банков в рамках ФинТех платформ и новых форматов финансов, среди которых все более доминирующие роли занимают этические финансы.

Ожидаемые результаты

Расширение методологии оценки рисков; уточнение классификаторов причин банкротств, и классификаторов недостоверности отчетности, что позволит создать расширенные или специализированные инструменты их оценки, публикации для практического и учебного применения, возможность использования в дальнейшем учебном процессе, основа для продуктового ряда как для рынка, так и индивидуального заказа работ, а также возможности учета в рамках регулирования и работы Банка России. Имеет определенный международный интерес и перспективы расширения продаж в других странах Ряд комплексных информационно-аналитических продуктов

Возможные темы работ

• Выявление признаков фиктивности формирования капитала кредитной организации.
• Выявление признаков фиктивности формирования ликвидности кредитной организации
• Выявление признаков фиктивности формирования финансового результата кредитной организации
• Выявление признаков фиктивности формирования активов кредитной организации
• Классификация видов дефолтов кредитных организаций
• Моделирование влияния на развитие риска дефолта кредитной организации недостоверности его отчетности
• Моделирование риска дефолта кредитных организаций из-за потери ими капитала
• Моделирование риска дефолта кредитных организаций из-за потери ими платежеспособности
• Моделирование риска дефолта кредитных организаций из-за потери ими сомнительных операций
• Моделирование риска дефолта кредитных организаций из-за возникновения финансовых кризисов
• Моделирование возникновения дефолтов от эффекта «домино» во время развития финансового кризиса.
• Выявление системы индикаторов критического роста дефолта в период развития финансового кризиса
• Система оценки надежности и устойчивости кредитных организаций в российской надзорной практике
• Система оценки надежности и устойчивости кредитных организаций в практике международных и российских рейтинговых агентств
• Методы оценки рыночных и операционных рисков в коммерческом банке
• Специфика изменения банковских рисков в условиях смены текущего миропорядка.
• Специфика оценки деятельности банков и их рисков в условиях смены миропорядка.
• Специфика развития кризиса на финансовых рынках в условиях смен миропорядка.
• Особенности влияния смены миропорядка на развитие текущего банковского и финансового кризисов.
• Особенности формирования ФинТех платформ в условиях смены миропорядка.
• Специфика инструментов ФинТех платформ для решения финансовых задач в современных условиях.
• Перспективные направления банкига на основе ФинТех решений в рамках нового миропорядка.
• Перспективные инструменты ФИнТеха и исследования их применения.
• Перспективы применения ФинТех платформ для регионального развития.
• Обзор развития Социальных финансов в России и мире.
• Классификация, основные направления социальных финансов и их особенности.
• Специфика инструментов социальных финансов.
• Этические финансы в мире и в России.
• Принципы и инструменты развития этических финансов.
• Исламский банкинг. История развития. Принципы и инструменты.
• Развитие исламского банкинга в России. Преимущества и перспективы.
• Православный банкинг. Принципы. Подходы. Инструменты.
• Развитие православного банкинга в России.
• Краудфандинг. Обзор возникновения и принципов реализации.
• Обзор деятельности краудфандинговых площадок.
• Исследование специфика инструментов краудфандинга.
• Социальные финансы в рамках бюджетной политики регионов России
• Социальные финансы как инструмент социального поддержки регионального развития
• Исследование специфики инструментов социальных финансов региональных бюджетов

Данные темы универсальны для разных курсов и отличаются степенью глубины и охвата темы на разных уровнях, при этом по каждой теме можно построить "лестницу совершенствования и углубления задач".

Подталкивание (nudge) — это инструмент поведенческой экономики, позволяющий влиять на процесс принятия групповых или индивидуальных решений без ограничений свободы выбора. В рамках ИПС планируется рассмотреть основные примеры «подталкиваний», используемых компаниями и государственными органами в сфере принятия финансовых решений в развитых и развивающихся странах, и также проанализировать возможность использования таких инструментов при разработке государственной экономической политики в России.

Цели проекта:

Разработать и протестировать генеративные модели ИИ для анализа финансовой и нефинансовой отчетности компаний. Исследовать, как данные анализы могут быть использованы для улучшения точности прогнозов бизнес-показателей и трендов отрасли. Оценить влияние интеграции нефинансовых показателей, таких как устойчивость бизнеса, социальная ответственность и корпоративное управление, на прогнозирование финансовых результатов.

Задачи проекта:

1. Сбор и предварительная обработка данных:

Собрать обширный набор данных, включая годовые и квартальные финансовые отчеты компаний, а также отчеты о социальной ответственности и устойчивом развитии. Предварительно обработать данные, преобразовав текстовую информацию в структурированный формат, пригодный для анализа ИИ.

2. Анализ и прогнозирование:

Использовать генеративные модели ИИ для анализа собранных данных и выявления взаимосвязей между различными показателями. Прогнозировать будущие финансовые показатели компаний на основе их исторической финансовой и нефинансовой отчетности.

3. Оценка влияния нефинансовых показателей:

Анализировать, как нефинансовые показатели влияют на финансовое состояние и перспективы развития компаний. Оценить, могут ли данные показатели служить надежными индикаторами для прогнозирования финансовых результатов.

Ожидаемые результаты:

Улучшение точности прогнозов финансовых результатов компаний за счет интеграции и анализа как финансовой, так и нефинансовой отчетности. Глубокое понимание взаимосвязей между финансовыми результатами и нефинансовыми показателями, такими как устойчивость и социальная ответственность. Разработка методического подхода и инструментария для использования генеративных моделей ИИ в анализе сложных данных отчетности.

Цель исследования- оценка семантических характеристик текстовой информации и выделение основных направлений текста (новости отечественных и международных агентств, годовые отчеты, твитты, высказывания политиков и др. медийных лиц, CEO, пресс-релизы, информация в социальных сетях, патентные базы, ESG отчеты, разделы по цифровизации, благотворительности, инноваций, разделы IPO проспектов) и их влияние на экономические и финансовые процессы (фондовые индексы, котировки акций, финансовые показатели компаний, банкротство компаний, макропоказатели, курс валюты, биткойна, цена на предметы искусства, слияние и поглощение, IPO и т.д.)

Методология исследования: оценка характеристик текстовой информации будет осуществляться с использованием техники мешка слова и обучения на основе нейронных сетей BERT, также есть продвинутые алгоритмы по текстовому анализу. Авторами используются существующие словари оценки тональности текста, полноты раскрытия информации по анализируемой тематике на английском языке, а также разрабатываются или уже разработаны авторские словари на русском языке(к настоящему моменту разработаны словари по оценке освещения в новостных текстах антироссийских санкций, кризисных явлений, определению полноты раскрытия нефинансовой информации в текстах годовых отчетов компаний, оценке тональности финансовых русскоязычных текстов и т.д). Перечисленные разработки сформировали библиотеку авторских словарей, с которой можно ознакомиться: https://github.com/dmafanasyev/rulexicon.

База исследования: в ходе исследования будет дополнена, сформированная к настоящему моменту база данных текстовой информации, включающей в себя новости международных средств массовой информации (РБК, Thomson Reuters), сообщения в социальных сетях, текстовые публикации российских компаний (финансовая и нефинансовая отчетность, обращения CEO) и регулирующих органов (документы Минэкономразвития России и ЦБ РФ), проспекты IPO компаний США, более 2000 годовых отчетов отечественных компаний, 1500 годовых отчетов американских компаний и т.д. за существенный период времени на русском и английском языках, а также их основные текстовые характеристики.

Результаты: проект будет интересен как студентам экономической, так и математической(статистической) направленности, такая кооперация позволила предшествующим студентам получить высокие баллы на защите дипломов и курсовых(не менее 8 баллов). Было опубликовано более 35 статей в журналах RSCI, Scopus и Web of science. К совместной работе может привлечься С.В. Ледяева, доцент Школы бизнеса Университета Аалто, Хельсинки, Финляндия.

Статьи написаны в соавторстве со студентами в базах Эльзивира, Эмеральда, Шпрингера и др.

Ознакомится со статьями по теме проекта можно по ссылкам https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=55584791316, последняя статья в журнале списка А https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0275531926001534?via%3Dihub https://elibrary.ru/author_items.asp?authorid=196484

Каждую неделю проходят консультации онлайн по выходным, на которых можно задать любые вопросы, с апреля проходят два раза в неделю. Возможны групповые работы.

Примерные темы дипломных работ:

1. Влияние новостей(климатических, о санкциях, об инновациях, о биткойне, о цифровизации и т.д.) на финансовый рынок(акции, отраслевые индексы, курсы валют и т.д.) на основе эконометрики временных рядов.
2. Влияние раскрытия информации (о ESG в целом и компонентах, видов цифровой трансформации, климатических изменениях, погоде, экологии, благотворительности, культуры компании и т.д.) на финансовые и инвестиционные показатели компаний(ESG, цифровизацию и т.д.)
3. Влияние раскрытия информации в проспекте IPO на недооценку. 4.Влияние личностных характеристик CEO(оптимизм, нарциссизм, ориентация на будущее и т.д) на эффективность деятельности компаний(ESG, цифровизацию, благотворительность и т.д.)
4. Влияние внешних факторов(индексе EPU и другие индексы на основе текстового анализа) на банкротство компаний на основе генетических алгоритмов.

Цель данного академического проекта - дать оценку влияния внешних неэкономических шоков (пандемия COVID-19, политические шоки и т.п.) на актуальные траектории развития рынков банковских услуг в России и в мире. В фокусе - регулятивные инициативы, нацеленные на стабильность и устойчивый рост банковского сектора, развитие рынков безналичных платежных инструментов, взаимодействие банков и государства, меры поддержки банковского сектора и его клиентов, вопросы финансовой инклюзии, а также глубина и детерминанты закредитованности, исламский банкинг.

Среди приоритетных тематических направлений выделим следующие (...but not limited to):

• Регулирование в эпоху нестабильности: новые регулятивные инициативы в банковском секторе
• Поведение вкладчиков в меняющемся мире: риски и гарантии
• Государство и банки: векторы взаимодействия и влияния
• Debt overhang (закредитованность): масштабы и решения
• Новые инструменты безналичных платеже: детерминанты спроса и распространения
• Исламская модель банковского бизнеса: в чем секрет исламских банков

Окончательный список тем определим на старте — по актуальным вызовам рынков, интересам и подготовке студентов.

Проект курирует Мария Семенова (зав. Лабораторией эмпирических исследований банковской деятельности и доцент Школы финансов НИУ ВШЭ).

Данный проект - академический, он призван показать, как работают исследователи в области финансов и банковского дела в ведущих университетах, исследовательских центрах, центральных банках и т.п. по всему миру.

Студенты невыпускных курсов займутся анализом литературы и первичной работой с данными, а также потренируются находить ответы на простые исследовательские вопросы. В первую очередь, мы заинтересованы в тех, кто планирует продолжать работу в рамках выбранной тематике на следующий год и в этом году начнут готовить базу для ВКР.

Студенты выпускных курсов будут задействованы в серьезной академической работе, основанной на хороших знаниях подходов эконометрического анализа, и будут работать над ВКР академического формата (возможна подготовка на английском языке).

Обратите внимание!: в отличие от многих эмпирических проектов, при необходимости мы готовы делиться со студентами необходимыми данными для конкретных эмпирических задач. Редкость в текущих условиях:)

Работа в рамках проекта будет тесно связана с научными проектами Лаборатории эмпирических исследований банковской деятельности ФЭН НИУ ВШЭ. Заинтересованным студентам, показавшим отличные результаты в рамках проекта, мы сможем предложить присоединиться к нашей команде в качестве стажеров-исследователей с апреля 2027 года.

Вопросы о проекте можно задать его руководителю: msemenova@hse.ru

Стремительная цифровизация экономики и развитие информационных технологий привели к формированию абсолютно нового финансового инструмента, который сегодня представляет собой многомиллиардный глобальный рынок. Наш проектный семинар фокусируется на комплексном изучении этого феномена, который до сих пор вызывает острые дискуссии среди инвесторов, регуляторов и ученых. Сегодня в академическом сообществе нет единого мнения: если одни видят в цифровых активах революционную платежную систему будущего, то другие акцентируют внимание на высоких рисках, проблемах регулирования и макроэкономических угрозах. Данный проект направлен на глубокое осмысление ключевых свойств криптовалют, факторов их стремительной капитализации и оценку их реального влияния на мировую экономику.

Ключевая часть работы в рамках семинара посвящена проведению различных эмпирических исследований. Более сложные тематики будут обсуждаться со студентами выпускных курсов (для успешной защиты ВКР), а остальные - в зависимости от знаний и компетенций каждого участника данного проектного семинара. Студентам представится возможность выбора из широкого спектра передовых направлений: от оптимизации инвестиционного крипто-портфеля и кластеризации токенов методами машинного обучения до анализа микроструктуры централизованных (CEX) и децентрализованных (DEX) бирж. Участники семинара смогут исследовать экономическую устойчивость алгоритмических стейблкоинов, изучить потенциал токенизированных активов, а также проанализировать системные риски децентрализованных финансов (DeFi) на примере механизмов формирования процентных ставок и ликвидаций в протоколах уровня Aave или Compound. При этом основой для исследований станут реальные массивы данных.

Формат индивидуального проектного семинара предусматривает активное участие студентов, выраженное в регулярной подготовке докладов по актуальным проблемам криптоиндустрии и презентации промежуточных результатов индивидуальных или групповых исследований. Особое внимание уделяется развитию базовых академических компетенций и освоению инструментальных методов анализа, включая работу с временными рядами, кластеризацию, факторный, транзакционный и графовый анализ, а также on-chain аналитику и имитационное моделирование. Программа направлена на формирование практических навыков и системного понимания рынка цифровых финансов, необходимых для дальнейшей академической или профессиональной деятельности. Тем самым образом студенты получат или усовершенствуют компетенции востребованные на рынке труда для дальнейшего успешного трудоустройство в ведущие финтех-компании.

Результаты проекта будут оформлены в виде научных работ (статей, курсовых исследований или разделов ВКР). Сложность задач адаптирована под образовательный уровень участников, однако допускает индивидуальное усложнение. Программа дифференцирована по этапам обучения:

• 2 курс бакалавриата: подготовка описательных и реферативных обзоров;

• 3 курс бакалавриата: анализ теоретических основ и механизмов ценообразования криптовалют;

• 4 курс бакалавриата и магистратура: применение методов машинного обучения для решения исследовательских задач в сфере криптоактивов.

Стоит отметить, что проект поддерживает формат создания масштабной групповой ВКР с глубоким анализом результатов и формированием практических рекомендаций. Главной особенностью семинара является его сильная прикладная и академическая направленность: лучшие исследования планируются к публикации в международных журналах, а полученные модели и наработки могут быть интегрированы в реальные прикладные проекты Высшей школы экономики для внешних заказчиков (с перспективой получения дополнительного финансового вознаграждения авторам данной работы).

Цель проекта заключается в детальном исследовании распространенных биржевых аномалий (value, momentum, size), поиску новых характеристик, которые могут объяснять дисперсию цен акций и разработке новых методов тестирования методом портфельных построений (backtest). На первой стадии проекта студентам будет предложено ознакомиться с современными эмпирическими исследованиями в области ценообразования акций из академических (JF, JFE, RFS) и практических (FAJ, JPM) журналов. Затем преподаватель продемонстрирует современные методы тестирования моделей (арбитражные портфели, фундаментальное индексирование), которые используются в современных исследованиях и на практике. При необходимости (это не проект по сбору данных), студенты могут запросить дополнительное занятие по работе с финансовыми базами данных (терминал Wind, бесплатные базы Yahoo Finance, FRED и Kenneth French Database). Затем участники проекта приступают к работе над одним из приоритетных направлений исследований:

• Декомпозиция изученных в литературе факторов ценообразования на дополнительные характеристики и исследования в периоды рыночной нестабильности.
• Исследования проблемы "факторного зоопарка" (термин введенный в обращение президентов AFA Джоном Кохрейном) и поиск по-настоящему значимых факторов.
• Проблема "угасания" биржевых аномалий после публикации и активный тайминг стратегий.
• Собственные темы, предложенные студентами, если они имеют под собой теоретическое обоснование в финансовой литературе или высокий практический интерес. От студентов, желающих присоединиться к проекту, ожидается понимание основ функционирования финансовых рынков и базовые знания Python (использование готовых библиотек и наработок преподавателя) или более уверенное владение любым другим языком программирования."

В рамках проекта предлагаются к изучению следующие проблемы. 1) Обобщение опыта реализации уже принятых решений, способствующих росту капитализации фондового рынка на основе имеющейся статистики показателей внутреннего фондового рынка, а также сделок IPO-SPO российских компаний за период с 1996 г. по 2026 г. 2) Анализ влияния на рост стоимости компаний таких параметров как ожидаемой инвесторами премии за риск по акциям и реальной безрисковой доходности. Это позволяет на практических примерах познакомиться с практикой расчете ожидаемой доходности по акциям и премии за риск. 3) На имеющихся уникальных эмпирических данных о показателях капитализация / ВВП по 80 странам на 50-летнем временном горизонте изучить примеры стран, которые решали проблему быстрого роста капитализации, аналогичную тем задачам, которые стоят перед российским фондовым рынком. Ожидаемые результаты зависят от амбициозности ожиданий участников проекта. Можно просто попробовать себя в изучении тех или иных практически значимых вопросов и написать эссе. Готов выступить научным руководителем ВКР у бакалавров и магистров. Можно подготовить аналитическую записку для НАУФОР или регулирующих органов. Наиболее амбициозные студенты могут написать научную статью вместе с руководителем проекта.

Сегодня лидеры индустрий оптимизируют свою работу на основе искусственного интеллекта и анализа данных, кастомизированных продуктов, сервисов, информационных систем, 3D-печати, робототехники и интернета вещей. Для перекрестной монетизации клиентского трафика, переиспользования компетенций и продуктов, организации исследовательских и производственных цепочек возникают сети коллабораций, которые именуются экосистемами. Данный проект для тех, кто хочет быть частью таких изменений. Вы будете исследовать влияние технологических и организационных инноваций на эффективность компаний, а также сопутствующие риски, разберёте актуальные стратегии и бизнес-кейсы в этой сфере. Мы предлагаем рассмотреть разные этапы развития компаний, научиться оценивать привлекательность бизнеса для инвесторов и клиентов, а также изучить операционные индикаторы.

Материалы по проекту и работы наших студентов: https://elearning.hse.ru/oncampus/creatingvalue http://ssrn.com/abstract=5136221 https://1economic.ru/lib/121703

Dive into fresh, non-trivial trends and effects shaping banking markets in Russia and beyond—amid today's dynamic realities! We'll tackle a broad spectrum of pressing topics through rigorous empirical analysis of banking activities.

Using country-, region-, and bank-level data, we'll examine a variety of factors—including non-financial ones—influencing strategies of banks (and their clients), their risks and profitability, as well as determinants of current regulatory challenges and regulatory measures' efficiency under institutional diversity.

The priority thematic areas include (but are not limited to):

• Depositor behavior. The role of deposit insurance systems
• Information intermediation in credit markets (e.g., credit bureaus' effectiveness)
• Regional banking dynamics
• ESG and green banking
• Non-bank "bankers" (MFOs, P2P lending, etc.)
• Household financial strategies (inclusion, savings/credit, financial literacy)
• New payment instruments: adoption, efficiency, user benefits, and bank profitability
• Banks and networks

The final list of research topics will be determined at the start of the project work, based on live banking market issues and student interests.

The project is supervised by Maria Semenova (Head of the Laboratory for Banking Studies and Associate Professor at the HSE School of Finance)

This project mirrors real-world research in top universities, labs, and central banks globally.

1st year grads will dive into literature reviews and hands-on data work. Ideal for those building toward a thesis—especially if you plan to deepen this topic next year.

2nd year grads and 4th year undergrads students will lead advanced econometric analysis with solid methodological foundations, preparing their theses.

The project ties directly to the Laboratory for Banking Studies (LaBS HSE). Top performers here? We'll invite you to join LaBS as research assistants.

Questions? Contact us at msemenova@hse.ru.

The goal of the project is to study important empirical questions in macroeconomics and finance, with a focus on fiscal policy, monetary policy, macro-financial linkages, financial stability, contagion, and systemic risk. Using macroeconomic, financial, banking, regional, and cross-country data, students will examine how policy decisions, financial conditions, institutional settings, and uncertainty shape economic and financial outcomes.

The project is intended for students interested in empirical research based on real data and modern econometric methods. All projects within the group will share a common methodological foundation in applied econometrics, while individual students may work on different substantive topics. Priority areas include fiscal multipliers, monetary policy transmission, heterogeneous and nonlinear policy effects, financial stress and vulnerability, contagion in banking and financial markets, systemic risk measurement, and interactions between macroeconomic policy and financial stability.

The final list of topics will be determined at the start of the project depending on current research questions and student interests. Students will learn how to formulate a research question, work with academic literature, build an empirical strategy, collect and process data, estimate econometric models, and interpret results in a policy-relevant way. The expected outcome is a well-developed empirical project that can serve as the basis for a bachelor’s or master’s thesis.