Архив заседаний семинара

Архив заседаний семинара "Многомерный статистический анализ и вероятностное моделирование реальных процессов"

Доклады - 2021 г.


  • 22 декабря 2021 г.
    Заседание семинара проводится в формате ZOOM – конференции
    Благовещенский Юрий Николаевич
    Летальность COVID-19 в России и за рубежом: что можно выжать из плохих данных В докладе представлен индикатор для оценки летальности на произвольном отрезке наблюдения динамики COVID-19 в пределах той или иной территории, используя суточные данные о числе инфицированных и числе смертей. Другими словами, разработанный подход позволяет динамически следить за летальность до исхода пандемии.
    Информация, заложенная в расчетные формулы, извлечена из разношерстных медицинских статей и специализированных сайтов, в качестве примера можно привести статью 45 авторов "Исходы у больных с тяжелым течением COVID-19, госпитализированных для респираторной поддержки в отделения реанимации и интенсивной терапии», журнал «Клиническая фармакология и терапия», 2020, 29(3), стр.25-36 (для связи С.В.Моисеев)" и сайт "The Image Based Medical Reference".
    Возможности предложенного подхода к оценки летальности показаны на данных о динамике COVID-19 в 25 странах (вместе с Россией) и в 85 субъектах РФ. В качестве характеристик были рассчитаны общие летальности (рабочий интервал от начала наблюдений до 2 ноября 2021 года) и для того же интервала была рассчитана динамическая летальность, вычисляемая неким скользящим образом на каждый конкретный день наблюдения.

  • 8 декабря 2021 г.
    Заседание семинара проводится в формате ZOOM – конференции
    Кораблев Юрий Александрович (Финуниверситет)
    Емкостный метод анализа редких событий в экономике Анализ и возможность предсказания редких событий позволит получить дополнительную выгоду или уменьшить возможные убытки. Редкие события характеризуются своей нерегулярностью, отсутствием четкой закономерности. Хоть термин «редкое» событие имеет диалектическую основу, и отличить редкое событие от частого можно только в некотором контексте, сама «редкость» события (его частота или вероятность) делает такое событие более значимым. Разработка методов анализа и прогнозирования является актуальной задачей.
    Существующими подходами для работы с редкими событиями является следующие. В одном подходе используют теорию случайных процессов, когда события представляют в виде случайных потоков событий, и определяют параметры такого потока событий, то есть определяются законы распределения для интервалов времени между событиями. В основном ограничиваются Пуассоновскими потоками, реже потоками Пальма. Но с помощью такого подхода можно определить лишь вероятность появления заданного количества событий за интервал времени, а не сам момент времени появления события. Причем потоки как правило стационарные, лишь в простейших потоках с одним параметром определяют нестационарные параметры. такие как интенсивность потока.
    Другой подход предполагает использование методов классификации, когда по наблюдаемым внешним признакам определяется, принадлежит ли заданное событие к интересующему нас классу. Однако для предсказания событий с помощью этого подхода обязательно необходимо, чтобы наблюдаемые признаки заранее могли предупреждать о надвигающемся событии. В большинстве случаев это не так. События наступают внезапно, без никаких предупреждений.
    Существуют другие подходы, которые комбинируют несколько статистических подходов. Например, в методах анализа нерегулярного спроса (продаж) иногда применяют метод Кростона, который разделяет выборку на две выборки, одна содержит значения не нулевого спроса, а вторая содержит значения длительности между не нулевым спросом. Эти два ряда данных потом сглаживаются простым экспоненциальным сглаживанием, после чего сглаженные значения объемов покупок и интервалов между ними ложится в основу дальнейшего прогноза. В методе Виллемейна используется марковская цепь с двумя состояниями, которые обозначают, возник или не возник ненулевой спрос. В этом методе предполагается определить 4 переходных вероятности между этими состояниями, а далее методом бутстреппинга сгенерировать огромную выборку событий, после чего определить доверительный интервал ожидаемого спроса за несколько следующих интервалов времени. Эти подходы лишь статистически анализируют редкие события, причем полученный анализ опять оказывается стационарным, когда выявленные «закономерности» не зависят от времени.
    Зададим вопрос, а почему мы смотрим на редкие события как на случайные события? Почему именно случайных, если случайность это лишь мера неопределенности, мера незнания? Неужели у этих событий нет причины появления. неужели мы ничего не знаем о возможной причине их появления? Конечно же мы знаем или по крайней мере можем предположить причину появления событий. Если мы будем использовать эту информацию, мы сможем уменьшить неопределенность и «незнание», наш анализ и в дальнейшем прогноз будет менее случайным, более определенным и в некотором роде детерминированным.
    Идея предлагаемого мною подхода базируется на 5 шагах. На первом этапе надо произвести разделение имеющейся выборки событий по источникам, в которых эти события образованы. То есть события, образованные разными источниками, не должны перемешиваться. Этот шаг автоматически выполняется, если при сборе данных фиксируется некоторый идентификатор источника, единственное что надо сделать. так это отказаться от дальнейшего агрегирования. Вторым шагом необходимо выдвинуть предположение, о процессе образования событий в источнике. То есть необходимо сформулировать механизм, в результате которого эти события образуются. Третьим шагом является восстановление параметров этого процесса по имеющейся выборке редких событий. А на четвертом шаге необходимо произвести экстраполяцию этих восстановленных параметров на будущее. Причем на четвертом шаге можно использовать любые известные методы, опыт и навыки исследователя, чтобы произвести эту экстраполяцию. Ответственность за этап экстраполяции ложится на исследователя, в зависимости от выбранной области экстраполяция может производиться кардинально различными способами. Наконец, на пятом шаге, имея на руках предположение о процессе и значения его параметров в будущем, запускаем модель этого процесса и получаем прогноз будущих событий.
    Так как в экономике самым распространенным процессом образования событий является процесс потребления или процесс накопления возмущения до определенного уровня, я моделирую этот процесс как процесс опустошения и наполнения некоторой емкости. Доклад посвящен анализу редких событий, образованных процессами потребления или накопления возмущений, с помощью емкостного метода. После чего идея емкостного метода обобщается на произвольные процессы, и даже на такие процессы, о которых мы можем ничего не знать.

  • 27 октября 2021 г.
    Заседание семинара проводится в формате ZOOM – конференции
    Кирилюк Игорь (Институт экономики РАН)
    Оценка статистической значимости эмпирических закономерностей в панельных данных методами Монте-Карло

    Основная тема доклада — новый метод оценки статистической значимости эмпирических закономерностей в панельных данных. Предлагаемый подход применим как к моделям регрессии, так и задачам кластерного анализа. В цели подхода входит не только статистическая верификация, но и статистически обоснованный выбор модели оптимальной сложности. Метод основан на сравнении качества оптимальной модели, полученной на исходных данных с качеством моделей на искусственно сгенерированных данных. При этом генерация искусственных выборок производится в соответствии с проверяемой нулевой гипотезой. Рассматриваемый подход позволяет избежать априорных предположений о статистических распределениях, позволяет работать с временными рядами, порождаемыми как стационарными, так и нестационарными в смысле наличия «единичных корней» процессами. Для нестационарных временных рядов характерна проблема ложной регрессии, состоящая в достаточно частом случайном возникновении конфигураций данных, соответствующих статистически значимым моделям при использовании стандартных средств верификации. Развитая для работы с нестационарными временными рядами теория коинтеграции применима только для наборов временных рядов достаточно большой длины, более 50 наблюдений. При этом, нестационарность временных рядов при относительно небольшой их длине характерна для многих экономических задач. Объектом практического применения предлагаемых методов являются регионы Российской Федерации. Для них вычисляются различные модели производственных функций и применимость этих моделей к конкретному набору данных сравнивается между собой. Нами используются методы Монте-Карло, которые позволяют преодолеть вышеупомянутые трудности, возникающие при работе с панельными данными. Нулевая гипотеза заключается в том, что целевые переменные статистически не зависят от регрессоров. В соответствии с ней сгенерированы с помощью датчика случайных чисел искусственные выборки данных. В рассматриваемом случае, это ансамбли временных рядов, порождённых для всей панели процессами белого шума, или случайных блужданий, или сгенерированных из эмпирических данных методом бутстрэпа, а также с помощью случайных перестановок значений переменных. Рассчитываются регрессионные зависимости между временными рядами, соответствующими факторам производства и выпуску для эмпирических и симулированных данных, вычисляются коэффициенты детерминации и сравниваются их значения для эмпирических данных с квантилями значений симулированных данных. Если значения R2 для эмпирических данных больше 95%-х квантилей для искусственных выборок, эмпирическая закономерность признается значимой на уровне p=0.05%. Показано и теоретически проанализировано влияние корреляции между регрессорами на применимость метода. Метод применим как для оценки статистической значимости для отдельных регионов, так и для оценки её для панели в целом. Он применён для оценки статистической значимости моделей с заданным числом регрессоров, для оценки необходимости добавления дополнительного регрессора, а также для оценки отдачи от масштаба производства. Дополнительно верифицированы факты непостоянства отдачи от масштаба и различия в её значениях между регионами с помощью метода оптимально достоверных разбиений.

    В работах по производственным функциям часто авторы используют группировку регионов по анализируемым признакам. Качество регрессионного анализа зависит от того, насколько выражена кластеризация в пространстве используемых переменных. Поэтому, представляет интерес развитие методов кластерного анализа для панельных данных. Нами проведён кластерный анализ использованных для расчёта производственных функций панелей признаков методом агломеративной иерархической кластеризации, вычислены индексы оценки качества кластеризации, применена методология, подобная той, что применялась в регрессионном анализе, которая в данном случае позволяет оценить вероятность того, что обнаруженная в данных кластерная структура является следствием объективных механизмов кластеризации, а не возникла случайным образом (и, таким образом, не будет воспроизведена на других наборах эмпирических данных).

    Литература.
    1. Кирилюк И.Л., Малков С.Ю., Малков А.С. Особенности долгосрочной экономической динамики мировой системы: анализ статистических данных // Прикладная эконометрика. 2009. № 4. С. 34-45.
    2. Kirilyuk I.L., Kuznetsova A.V., Sen'ko O.V., Morozov A.M. Method for detecting significant patterns in panel data analysis // Pattern Recognition and Image Analysis (Advances in Mathematical Theory and Applications). 2017. V. 27. № 1. P. 94-104.
    3. Kirilyuk I., Kuznetsova A., Senko O. Data Mining in Institutional Economics Tasks // EPJ Web of Conferences. 173. 03013 (2018).
    4. Кирилюк И.Л. Модели производственных функций для российской экономики // Компьютерные исследования и моделирование. 2013. Т. 5. № 2. С. 293-312.
    5. Kirilyuk I., Senko O. Verification of the Returns to Scale of Production Type for the Russian Federation Regions // EPJ Web of Conferences. 224. 06011 (2019). P. 1-6.
    6. Кирилюк И.Л., Сенько О.В. Выбор моделей оптимальной сложности методами Монте-Карло (на примере моделей производственных функций регионов Российской Федерации) // Информатика и ее применения. 2020. Т. 14. № 2. С. 111-118.
    7. Кирилюк И.Л., Сенько О.В. Оценка качества кластеризации панельных данных с использованием методов Монте-Карло (на примере данных российской региональной экономики) // Компьютерные исследования и моделирование. 2020. Т. 12. № 6. С. 1501-1513.
    8. Кирилюк И.Л., Кузнецова А.В., Сенько О.В. Исследование взаимосвязи производственных функций и социально-экономических показателей российских регионов методом оптимальных разбиений // Информационные технологии и вычислительные системы. 2021. №1. С. 20-31.

  • 13 октября 2021 г.
    Заседание семинара проводится в формате ZOOM – конференции
    Акопов Андраник Сумбатовичspan (ЦЭМИ РАН), Бекларян Лева Андреевич (ЦЭМИ РАН), Бекларян Армен Левонович (НИУ ВШЭ)
    Моделирование поведения ансамбля наземных беспилотных транспортных средств и оптимизация характеристик интеллектуальной транспортной системы

    В докладе будет представлена разработанная модель поведения ансамбля беспилотных транспортных средств (БТС) во взаимодействии с обычными транспортными средствами (ОТС) [1-8]. Подобная модель использует систему конечно-разностных уравнений с переменной структурой [6, 7] для моделирования движения БТС и ОТС в интеллектуальной транспортной системе (ИТС) при различных конфигурациях цифровой дорожной сети [1, 3] и различных сценарных условиях, определяющих характеристики внешней среды (например, снижение видимости, появление агентов-транспортных средств с аномальным поведением и др.) [2, 4]. Важным элементом спроектированной многоагентной транспортной системы, является предложенный алгоритм нечёткой кластеризации [8], используемый для оценки плотности дорожного потока при маневрировании БТС. Разработаны новые параллельные генетические алгоритмы (ГА), предназначенные для оптимизации характеристик ИТС по критериям суммарной аварийности и совокупного трафика выходного потока [1]. Применение подобных ГА, агрегированных по целевым функционалам с разработанными имитационными моделями, позволяет формировать подмножества оптимальных по Парето решений (включающие как полностью безаварийные, так и аварийно-низкие альтернативы) при различных сценарных условиях и конфигурациях цифровой дорожной сети, существенно улучшая маневренность БТС и ОТС в рамках предложенной ИТС. Результаты исследования приняты к публикации в ведущем научном издании по интеллектуальным транспортным системам – IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems.

    1. Andranik S. Akopov, Beklaryan L. A., Armen L. Beklaryan. Simulation-Based Optimisation for Autonomous Transportation Systems Using a Parallel Real-Coded Genetic Algorithm with Scalable Nonuniform Mutation // Cybernetics and Information Technologies. 2021. Vol. 21. No. 3. P. 127-144.
    2. Akopov A., Khachatryan N., Belousov F. Influence Assessment of Intelligent Unmanned Ground Vehicles on the Transport Network State // Advances in Systems Science and Applications. 2020. Vol. 20. No. 2. Pp. 44-55.
    3. Акопов А.С., Бекларян Л.А. Улучшение маневренности беспилотных транспортных средств при различных конфигурациях дорожной сети // Искусственные общества. – 2021. – T. 16. – Выпуск 3 [Электронный ресурс]. URL: https://artsoc.jes.su/s207751800016539-1-1/ (дата обращения: 29.09.2021). DOI: 10.18254/S207751800016539-1
    4. Акопов А.С., Бекларян А.Л. Сценарное моделирование движения беспилотных транспортных средств в искусственной дорожной сети с использованием FLAME GPU // Искусственные общества. – 2021. – T. 16. – Выпуск 1 [Электронный ресурс]. URL: https://artsoc.jes.su/s207751800014028-9-1/ (дата обращения: 23.06.2021). DOI: 10.18254/S207751800014028-9.
    5. Акопов А.С., Бекларян Л.А., Бекларян А.Л., Белоусов Ф.А. Моделирование движения ансамбля наземных беспилотных транспортных средств с использованием FLAME GPU // Информационные технологии, Том 27, № 7, 2021, с. 369-379.
    6. Акопов А. С., Бекларян Л.А., Хачатрян Н. К., Бекларян А. Л., Кузнецова Е. В. Многоагентная система управления наземными беспилотными транспортными средствами // Информационные технологии. 2020. Т. 26. № 6. С. 342–353.
    7. Акопов А.С., Хачатрян Н.К., Бекларян Л.А., Бекларян А.Л. Система управления беспилотными транспортными средствами на основе нечеткой кластеризации. Часть 1. Модель движения транспортных средств // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2020. том 17. № 9, C. 3–12.
    8. Акопов А.С., Хачатрян Н.К., Бекларян Л.А., Бекларян А.Л. Система управления беспилотными транспортными средствами на основе нечеткой кластеризации. Часть 2. Нечёткая кластеризация и программная реализация // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2020. Т. 17. № 10. C. 21–29.

  • 6 октября 2021 г.
    Заседание семинара проводится в формате ZOOM – конференции
    Малиновский Всеволод Константинович (ЦЭМИ РАН)
    Некоторые задачи теории риска и их применение к моделям страхового регулирования

    Исходным пунктом доклада являются исследования математических моделей планирования работы компаний, ведущих свой бизнес на конкурентном и регулируемом страховом рынке ([1], [2]). В них делается акцент на ценовой конкуренции, приводящей к миграции страхователей и к возможности возникновения страховых циклов, чреватых кризисами. При моделировании учитывается, что компании преследуют различные стратегические цели. Они меняются со временем, в зависимости от финансового положения компании и от состояния рынка. Связанные друг с другом, такие модели дают единую, интегральную модель долгосрочного управления компанией и ряд рекомендаций по регулированию работы как отдельных компаний, так и страхового рынка в целом. Эти исследования привели к необходимости обратиться к вероятности разорения в традиционной модели теории риска. Для нее получено новое приближение в терминах обратного гауссовского распределения ([3]). Вероятность разорения является характеристикой, выраженной в абсолютных, а не в денежных единицах. В практических приложениях удобнее использовать капитал неразорения, обеспечивающий для вероятности неразорения за конечное время заранее заданное значение. Это приводит к необходимости критического исследования используемых ныне мер риска (в том числе “Value-at-Risk”) и рассматривать задачу, обратную к задаче о пересечении границы, с этих позиций. Для капитала неразорения в традиционной модели теории риска получены новые приближения ([4]).

    [1] Малиновский В.К. Модели долгосрочного страхового планирования. Ценовая конкуренция и регулирование финансовой устойчивости. — М. Янус-К, 2020.
    [2] Malinovskii, V.K. Insurance Planning Models. Price Competition and Regulation of Financial Stability. World Scientific Publishers, Singapore, 2021.
    [3] Malinovskii, V.K. Level–Crossing Problems and Inverse Gaussian Distributions. Closed–Form Results and Approximations. Chapman and Hall/CRC, Boca Raton, 2021.
    [4] Malinovskii, V.K. Risk Measures and Insurance Solvency Benchmarks. Fixed– Probability Levels in Renewal Risk Models. Chapman and Hall/CRC, Boca Raton, 2021.

  • 14 июля 2021 г.
    Заседание семинара проводится в формате ZOOM – конференции
    Цветкова Анна (ЦБ РФ, НИУ ВШЭ)
    Динамика технической эффективности российских предприятий в 2013–2018 годах

    Данная работа посвящена оценке динамики технической эффективности за период с 2013 по 2018 год в России. Для этого используются микроданные российских предприятий, которые объединены в 105 отраслей. В каждой из этих отраслей отдельно оценивается модель стохастической производственной границы. Высокая отраслевая детализация отличает данный подход от макроэкономического, где, как правило, анализируется вся экономика в целом, либо отдельные её крупные части. Полученные оценки свидетельствуют о том, что техническая эффективность выше у более крупных предприятий. Связь между технической эффективностью и возрастом, напротив, отрицательная. На фоне ухудшения макроэкономической ситуации в 2015–2016 году техническая эффективность в большинстве отраслей изменилась незначимо. Тем не менее, количество отраслей с негативной динамикой выше, чем с положительной. К числу сфер деятельности со снижающейся технической эффективностью относятся крупные отрасли, поэтому они вносят значительный вклад в занятость и выпуск. Анализ ограниченной выборки, куда входят относительно крупные предприятия, показывает, что среди них тенденция к сокращению технической эффективности выражена в меньшей степени. Результаты, однако, согласуются с выводом об отсутствии значительного роста технической эффективности в период 2013–2018 годов.

  • 2 июня 2021 г.
    Заседание семинара проводится в формате ZOOM – конференции
    Демидова Ольга Анатольевна (НИУ ВШЭ, Москва), Тимофеева Екатерина Александровна (НИУ ВШЭ, Москва)
    Пространственные аспекты оценки кривой заработной платы в России

    В докладе будут представлены результаты оценки кривой заработной платы, отражающей отрицательную зависимость заработной платы от уровня безработицы в регионе, по данным за 2000-2018. Ранее при оценке соответствующей зависимости по российским данным не учитывалось взаимное влияние регионов, что могло породить проблему смещения оценок коэффициентов из-за пропуска существенной переменной. Особенностью проведенного исследования является учет взаимного влияния регионов с помощью пространственно-эконометрических моделей, а также интерпретация полученных результатов с помощью частных предельных эффектов, с помощью которых можно определить, как изменение в одном регионе повлияет на все остальные регионы. Обычно ранее такое влияние оценивалось в среднем. С помощью частных предельных эффектов для каждого региона были найдены регионы, изменения в которых больше всего повлияют на выбранный регион, а также регионы, на которые больше всего влияет рассматриваемый регион. Предложенный алгоритм может оказаться полезным, например, для оценки эффективности государственных программ.

  • 19 мая 2021 г.
    Заседание семинара проводится в формате ZOOM – конференции
    Горский Дмитрий (НИУ ВШЭ, Москва)
    Стимулируют ли денежные пособия рожать детей быстрее?
    Влияние программы материнского капитала на вероятность рождения 2-го ребенка в России на данных РМЭЗ


    Исследуется то, как введение федеральной программы материнского капитала в 2007-ом году повлияло на решение российских женщин о рождении второго ребенка, в частности анализируется изменение графика рождения детей. В качестве эконометрического инструментария используются модели длительности: исследуются функции интенсивности потока рождений в зависимости от времени, прошедшего с рождения первого ребенка (hazard function), и функции дожития. Отдельно отметим, что использование моделей длительности дает возможность работать с цензурированными данными (в нашем случае включать в выборку женщин еще не родивших второго ребенка). Эмпирическое исследование выполнено на данных РМЭЗ НИУ ВШЭ с 2000-го по 2018-ый годы. Получено, что для любой длительности интервала между рождением 1-го и 2-го ребенка после введения программы материнского капитала семьи стали более склонны к рождению второго ребенка, и средняя длительность интервала уменьшилась после введения федеральной программы.

  • 28 апреля 2021 г.
    Заседание семинара проводится в формате ZOOM – конференции
    Степанов Владимир Сергеевич (ЦЭМИ РАН, Москва)
    О регрессионном моделировании показателя онкологической заболеваемости по региональным данным

    Среди неинфекционных заболеваний, после болезней системы кровообращения, второе место в стране занимает рак (злокачественные новообразования тех или иных локализаций). Его значимость для общества и властей в последние десятилетия очень важна (из-за старения населения и роста техногенного воздействия на окружающую природную среду). Обычно онкозаболевания имеют многофакторную природу; отчасти, поэтому исследователи в последние 10-15 лет стали все чаще применять инструментарий многомерного статистического анализа к данным из онкорегистров. Будет кратко рассказано о некоторых его применениях к раку желудка, толстого кишечника и др.

    Нами в качестве зависимой переменной был выбран контингент онкобольных в российском регионе в году t, а независимыми факторными переменными были: возраст жителей региона, уровень загрязнений атмосферного воздуха в его населённых пунктах, удельный годовой объём сбросов загрязнённых сточных вод. Эти факторы брались с теми или иными лагами. Также был рассмотрен важный показатель гигиенической безопасности питьевой воды из централизованных сетей. В итоге по взятой выборке российских регионов и открытым данным Росстата построена модель регрессии, которую можно применять для оценки контингентов онкобольных в ряде регионов на следующий год. Она полезна и при установлении экологических платежей за вред, нанесенный природной среде и гражданам.

  • 21 апреля 2021 г.
    Заседание семинара проводится в формате ZOOM – конференции
    Вакуленко Елена Сергеевна (НИУ ВШЭ, Москва), Карачаровский Владимир Владимирович (НИУ ВШЭ, Москва)
    Применение регрессий с переключением (switching regression models) для измерения теневых цен каналов мобильности по заработной плате

    Работа посвящена моделированию ожидаемого работниками в долгосрочном периоде уровня заработной платы в зависимости от событий в их жизни или в обществе (каналов мобильности по заработной плате), с ориентацией на которые формируются соответствующие ожидания. Для разных типов каналов мобильности рассчитывается теневая цена как стоимостное выражение сложившихся среди работников представлений об их ожидаемой выгодности или издержек, возникающих у работодателей, государства или общества в связи с необходимостью сохранения легитимности соответствующих каналов в глазах работников. Разрабатывается многоступенчатая процедура для измерения теневых цен каналов мобильности по заработной плате, основанная на сравнении уровня ожидаемых заработных плат с уровнем заработных плат, предсказанном с учетом поправки на смещение коэффициентов модели из-за неслучайного выбора каналов мобильности по заработным платам с помощью регрессий с переключением (switching regression models). Анализ базируется на данных массового опроса населения старше 18 лет на основе общероссийской репрезентативной квотной выборки (N=700) в 2018 году.

    Показано, что рыночные каналы мобильности, такие как повышение уровня образования и квалификации, смена места работы, профессии, дают наибольшую надбавку к ожидаемым заработным платам. Респонденты с активной социальной установкой (готовностью работать с большими усилиями для достижения более высокого уровня вознаграждения) и имеющие заведомо более высокие способности к рыночным способам продвижения (обучению, профессиональному росту, предпринимательству) чаще выбирают рыночные каналы мобильности. Выявленные относительно невысокие значения теневых цен для нерыночных каналов мобильности («ставка на государство», «мобильность как инерция» и «надежда на “авось”») позволяют заключить, что в среднесрочной перспективе российский рынок труда достаточно легко поддерживать в равновесии, которое будет восприниматься соответствующим сегментом рабочей силы как допустимое, «соответствующее ожиданиям». Относительно низкая социальная напряженность, наблюдавшаяся в 2020 году в связи с экономическим спадом и дальнейшим снижением реальных доходов населения, является косвенным подтверждением вывода исследования об имеющемся в обществе запасе терпения, связанном с отрицательностью реальных теневых цен для наиболее депривированных слоев населения.

  • 31 марта 2021 г.
    Заседание семинара проводится в формате ZOOM – конференции
    Нартикоев Алан Ревазович (НИУ ВШЭ, Москва), Пересецкий Анатолий Абрамович (НИУ ВШЭ, Москва)
    Эндогенная классификация домохозяйств в регионах России
    Для изучения социальной структуры общества социологи выделяют группы (классы), которые характеризуются некоторой однородностью входящих в них индивидов. Наиболее часто встречается разбиение на три класса: высший класс, средний класс и низший класс. Критерии такого разбиения традиционно основаны на субъективных (экзогенных) критериях, принимаемых тем или другим исследователем. В данной работе распределение домохозяйств в федеральных округах России моделируется в виде смеси трех логнормальных распределений. Смешивающие доли (вероятности) компонент смеси, и параметры среднего трех логнормальных распределений моделируются как функции от индивидуальных характеристик домохозяйств. В результате получается эндогенное (полученное по модели) разбиение домохозяйств на три кластера (нижний, средний, верхний). Такое разбиение позволяет анализировать различие между Федеральными округами и закономерности межгрупповой динамики в период 2014–2018 гг. Использованный в работе подход продемонстрировал большую гибкость в задачах анализа распределения доходов, динамики этого распределения во времени, а также миграции между относительно однородными кластерами. Модель смеси распределений с эндогенно определяемыми вероятностями позволяет более тонко регистрировать эффекты детерминант неоднородности доходов внутри каждого кластера.

  • 24 марта 2021 г.
    Заседание семинара проводится в формате ZOOM – конференции
    Кудров Александр Владимирович (ЦЭМИ РАН, Москва), Афанасьев Михаил Юрьевич (ЦЭМИ РАН, Москва)
    Секторальные структуры регионов РФ: факторы формирования и потенциал развития
    В докладе будут представлены результаты исследований, ориентированных на развитие теорий локализированной специализации и диверсификации экономики. Будет рассмотрена задача прогнозирования появления на региональном уровне новых сильных секторов. С использованием методов вероятностного и статистического моделирования построена модель, позволяющая оценить вероятность появления в регионе нового сильного сектора с учетом как характеристик имеющейся структуры экономики, так и наличия необходимых ресурсов, формирующих потенциал появления новых секторов. Возможность построения такой модели основана на предположении о том, что появление и развитие секторов в значительной степени обусловлено эволюцией прошлой экономической деятельности и наличия готовых условий для развития. Модель использует введенные авторами показатели вложенности структур сильных секторов региональных экономик, которые основаны на вероятностной интерпретации и свойствах элементов матрицы, по которой оценивается экономическая сложность в соответствии с традиционным подходом. Для характеристики уровня готовности условий региона, способствующих развитию рассматриваемых секторов, модель также использует понятие экономического базиса, представленное авторами ранее. Предлагаемая модель позволяет оценить вероятность возникновения в его структуре конкретного сектора в качестве сильного в каждом регионе. На основе упорядочения секторов по значению этих вероятностей и оценок их потенциального вклада в социально – экономическое развитие, может быть дана экспертная оценка целесообразности развития в регионе нового сильного сектора.



Доклады - 2020 г.

  • 18 ноября 2020 г.
    Заседание семинара проводится в формате ZOOM – конференции
    Паринов Сергей Иванович (ЦЭМИ РАН, РАНХиГС, Москва)
    Контексты цитирований из научных публикаций как источник статистики для исследований и разработок в области методов глобальной научной кооперации
    Научные публикации в их современном виде содержат цитирования, окружающий текст которых (контекст цитирований) в общем случае включает информацию об отношениях автора публикации к цитируемым источникам. Эта информация является важной для анализа представленных в публикациях процессов трансформации научного знания и особенностей участия в этом процессе цитируемых источников и их авторов.
    Разработка подходов для использования этой информации в целях повышения эффективности научной кооперации, которая традиционно основывается на публикациях, является важной задачей как для российского, так и международного научного сообщества.
    В проекте Сиртек (РАНХиГС) разработана различная прикладная статистика на основе содержания контекстов цитирований из полных текстов трех групп публикаций, имеющих между собой связи цитирования: 1) публикации заданного ученого; 2) публикации, которые заданный ученый цитирует («поставщики»); и 3) публикации, цитирующие заданного ученого («потребители»). Данные результаты важны как для лучшего понимания процессов научной кооперации, так и для совершенствования ее инструментов.

  • 23 сентября 2020 г.
    Заседание семинара проводится в формате ZOOM – конференции
    Дмитрий Игоревич Малахов, Андрей Викторович Костырка (НИУ ВШЭ)
    Хороший, плохой, асимметричный: свидетельство из новой модели условной плотности
    Мы предлагаем новую одномерную модель условной плотности, в которой доходность активов разбивается на сумму связанных копулами ненаблюдаемых положительных и отрицательных шоков, причем как непрерывных, так и дискретных. Наша модель включает модель Bekaert et al. (2015) как частный случай. Мы сравниваем наши модели c 40 устоявшимися вариантами GARCH (4 распределения, 10 уравнений динамики волатильности), протестировав их на ежедневных данных S&P500. Наши модели без прыжков лучше работают как внутри выборки (по информационному критерию Акайке), так и вне выборки (по показателям качества прогноза VaR). Используя наиболее точную модель без дискретных прыжков, мы показываем некоторые аспекты поведения доходностей, например, чрезвычайно асимметричную реакцию волатильности и скошенности на шоки. Мы также покажем, что предположение о независимости шоков нерелеватно: модели с коррелированными шоками работают лучше, и в их корреляции присутствует эффект, подобный рычагу. Поведение условной скошенности иллюстрирует наивные ожидания инвесторов. Предварительные результаты для моделей с прыжками показывают, что введение дискретных скачков не улучшает точность модели, однако отрицательные скачки имеют большие размеры и происходят чаще.

  • 8 июля 2020 г.
    Заседание семинара проводится в формате ZOOM – конференции
    Ямилов Айбулат Илдарович (ПАО Сбербанк, департамент стратегии и развития, Выпускник магистерской программы НИУ ВШЭ)
    Анализ инвестиционной привлекательности регионов: влияние конфликтов и экономических факторов на прямые иностранные инвестиции
    Данная работа посвящена исследованию прямых иностранных инвестиций и влияния конфликтов на их привлечение. С помощью современных методов сетевого анализа, позволяющих выявлять скрытые взаимосвязи и групповые взаимодействия, выделены ключевые игроки на международном рынке прямых инвестиций. Также с помощью эконометрического анализа изучено влияние конфликтов и различных экономических показателей на привлечение инвестиций. Ключевой новизной в данной работе является учет не только непосредственного участия в конфликтах, но также и участие в виде поддержки одной из сторон конфликта. Показано, что данный фактор может по-разному влиять на привлечение инвестиций в зависимости от уровня развития экономики стран.

  • 17 июня 2020 г.
    Заседание семинара проводится в формате ZOOM – конференции
    В программе заседания семинара два доклада:
    1. Лебедев Валерий Викторович (Д.э.н., к.ф.-м.н., профессор кафедры математических методов и моделей в экономике, МИРЭА - Российский технологический университет), Лебедев Константин Валерьевич (К.э.н., заведующий лабораторией комплексного анализа и прогнозирования, Институт стратегии развития образования Российской академии образования)
    Доклад состоит из двух частей. В первой части излагаются краткая история развития математической теории эпидемий и ее основные направления, во второй обсуждаются два подхода к прогнозированию развития коронавируса в России в условиях неполной и неточной информации. Первый подход заключается в использовании регрессионных моделей, второй – в применении модификации динамической SIR-модели. Ключевыми переменными используемых моделей являются количество выявленных больных и суммарное число выздоровевших и умерших. При определении параметров моделей используются данные официальной статистики, публикуемой на сайте стопкоронавирус.рф. Модификация динамической SIR-модели, в которой развитие процесса описывается системой двух дифференциальных уравнений, допускает изменение ее параметров во времени. Тем самым появляется возможность для имитации влияния различных мероприятий, в том числе управленческих решений, на ход процесса. Показано, что, несмотря на ограниченность статистической информации и отсутствие в настоящее время полного понимания природы коронавируса, использование относительно простых математических моделей позволяет получить количественные оценки возможной продолжительности эпидемии и ее масштаба.
    2. Власов Василий Викторович (НИУ ВШЭ, д.м.н., профессор НИУ ВШЭ, член The Society for Epidemiologic Research, International Epidemiologic Association)
    Эпидемиология как особый инструмент познания реальности "болезней" и ее отношение со статистикой. Варианты моделирования эпидемии сегодня, нарциссизм и скромные успехи. Торжество эпидемиологический неопределенности и ее ключевой роли в выживании человечества.

  • 10 июня 2020 г.
    Заседание семинара в формате ZOOM – конференции
    Фантаццини Деан (Московская школа экономики МГУ имени М.В. Ломоносова)
    Краткосрочное прогнозирование пандемии COVID-19 с использованием данных Google Trends по 158 странам
    Исследуется способность Google Trends прогнозировать количество новых ежедневных случаев заболевания и умерших от COVID19 с использованием данных по 158 странам. Этот анализ включает в себя вычисления корреляций с лагами между подтвержденными случаями и данными Google, тесты причинности Грейнджера и прогнозирование с использованием 18 конкурирующих моделей с горизонтом прогноза 14 дней. Результаты анализа показывают, что модели Google превосходят конкурирующие модели для большинства стран. Это важно, потому что данные Google могут дополнять эпидемиологические модели в такие трудные периоды, как пандемия COVID-19, когда официальная статистика может быть недостаточно надежна и/или публикуется с задержкой. Кроме того, отслеживание в режиме реального времени с использованием онлайн-данных является одним из инструментов, которые могут быть использованы для контроля за ситуацией, когда ослабляется строгая изоляция и экономика постепенно восстанавливается.

  • 27 мая 2020 г.
    Заседание семинара в формате ZOOM – конференции
    Благовещенский Юрий Николаевич
    Статистические проблемы исследования данных по COVID-19 в разных странах

  • 22 апреля 2020 г.
    Заседание семинара в формате ZOOM – конференции
    Зайцев Алексей Алексеевич (Сколтех, Москва)
    Соавторы: И. Фурсов, Н. Ключников, Е. Бурнаев (Сколтех, Москва)
    Обучение представлений с помощью глубоких нейронных сетей
    Глубокие нейронные сети сейчас используются в качестве основной модели для решения ряда важных задач в машинном обучении. Причина популярности глубоких нейронных сетей в том, что альтернативные модели показывают более низкое качество работы и требуют большего внимания к формированию признакового пространства. Нейронные сети позволяют автоматически создавать представления исходных данных – вектора признаков, содержащие достаточно информации для решения поставленной задачи распознавания. Этот эффект позволяет добиться высокого качества моделей в ряде задач.
    В первой части доклада мы определим модели глубинного обучения для распознавания изображений и обработки естественного языка и процедурам оценки их параметров, позволяющих снизить риск переобучения. Также мы приведем некоторые примеры прикладных задач, решаемых с помощью таких подходов.
    Во второй части доклада мы рассмотрим, насколько надежны модели глубинного обучения. Для большинства моделей существуют адверсальные атаки – алгоритмы, позволяющих сгенерировать входные данные, не отличимые визуально от исходных, но ошибочно классифицируемые моделями как объекты другого класса. Мы рассмотрим, как строить такие атаки как для изображений, так и в более сложном случае категориальных последовательностей, для которых пространство входных данных дискретно.

  • 11 марта 2020 г.
    Григорьев Руслан Аркадиевич (Казанский инновационный университет им. В.Г. Тимирясова)
    Предшествие по Грейнжеру в условиях несинхронности данных и виртуальных смещений нулевого меридиана
    Нулевой меридиан в Гринвиче был принят в качестве международного на конференции времени в Вашингтоне в 1884 г. С тех пор для экономических и финансовых временных рядов все стало измеряться именно с ориентиром на Гринвич.
    В условиях несинхронности данных отдельные виртуальные смещения нулевого меридиана приводят к смещению границ наблюдений набора данных и, как следствие, к переходу значений отдельных временных рядов в соседние наблюдения, что приводит к формированию иных наборов данных, где классические эконометрические модели и тесты будут иметь другие решения, отличные от тех, что были рассчитаны при меридиане в Гринвиче.

  • 19 февраля 2020 г.
    Фурманов Кирилл Константинович (НИУ ВШЭ, Москва)
    Соавтор: Е.В. Румянцева (НИУ ВШЭ, Москва)
    ИЗМЕРЕНИЕ ТОЧНОСТИ ПРОГНОЗА ВРЕМЕНИ ЖИЗНИ 
    Прогноз дожития обычно рассматривается в одном из двух аспектов: как количественная оценка времени жизни (аналогично прогнозам в линейной регрессии) и как прогноз факта дожития до определённого срока или вероятности дожития (аналогично моделям бинарного выбора). И в том и в другом случае измерение точности прогноза затрудняется неполнотой данных, чаще всего — цензурированием справа: время жизни части наблюдаемых объектов в точности не известно, потому что на момент завершения наблюдения их жизнь продолжается. В результате, невозможно непосредственно ни рассчитать стандартные характеристики качества прогноза, такие как MAE, MSE, MAPE, ни построить классификационную таблицу для бинарного прогноза «выжил/не выжил». Слово «жизнь» здесь понимается в широком смысле – как любое состояние, продолжительность которого интересует исследователя. «Временем жизни» может быть длительность болезни до выздоровления или смерти, длительность периода безработицы, время между заключением договора страхования или ипотеки и его расторжением и т.д.
    Распространённые меры качества прогноза дожития, учитывающие цензурирование, включают оценки коэффициентов ранговой корреляции фактических и прогнозируемых значений (Newson, 2010), (Uno et al., 2011) и кривых ROC — точнее, семейств кривых для различного времени прогноза (time-dependent ROC curves), (Hung, 2010), (Kamarudin et al., 2017).
    В докладе рассматриваются достоинства и недостатки указанных мер и предлагаются альтернативы, опирающиеся на 1) выборочные квантили расхождения прогнозных и фактических продолжительностей жизни, полученные из оценки Каплана-Майера для функции дожития, 2) остатки Кокса-Снелла, рассчитанные по контрольной выборке. Эти альтернативы призваны частично устранить недостатки методов, опирающихся на коэффициенты ранговой корреляции, и позволяют получить интерпретируемые оценки точности.
    Предлагаемые методы иллюстрируются примером построения модели для прогноза досрочного погашения договоров ипотечного кредитования.

  • 12 февраля 2020 г.
    Пересецкий Анатолий Абрамович (НИУ ВШЭ, Москва)
    Соавторы: А. Зайцев, Е. Щетинин, S. Kumbhakar
    ТЕХНИЧЕСКАЯ ЭФФЕКТИВНОСТЬ И НЕЭФФЕКТИВНОСТЬ: ОШИБКИ СПЕЦИФИКАЦИИ SFA (Technical efficiency and inefficiency: SFA misspecification)
    Аннотация к докладу




Доклады - 2019 г.

  • 16 октября 2019 г.
    Юбилейное заседание семинара "Многомерный статистический анализ и вероятностное моделирование реальных процессов", посвященное 50-летию со дня образования.
    Программа заседания:
    11.00 Малиновский В.К.
    "Удобные и адекватные меры риска: критический анализ европейского страхового законодательства"
    11.50 Вайнберг Анна
    "Структура связей между разными индикаторами финансовой состоятельности регионов (по данным 2005-2011 гг)"
    12-40 Кофе-брейк
    13.00 Благовещенский Ю.Н.
    "Фракталы и степенные закономерности в наблюдаемой реальности"

  • 13 ноября 2019 г.
    Смоляк Сергей Абрамович (г. Москва, ЦЭМИ РАН)
    Метод максимального правдоподобия в задачах стоимостной оценки
    Рассматриваются некоторые направления применения метода максимального правдоподобия в задачах стоимостной оценки. Характерными особенностями таких задач являются не слишком большой объем выборки, отсутствие каких-либо теоретических оснований для установления спецификации регрессионных зависимостей (включая и выбор объясняющих переменных), повышенные требования к обоснованности результатов оценки. Показывается, что в ряде случаев случайные отклонения цен от стоимостей имеют распределения, отличные от нормального. В связи с этим рассматриваются задачи обоснования вида регрессионной зависимости и закона распределения случайных отклонений от нее. Их предлагается решать методом максимального правдоподобия (соответственно возникают и так называемые "модальные регрессии"). В ряде случаев при оценке машин и оборудования необходимо учитывать характеристики их надежности. В связи с этим тем же методом предлагается устанавливать вид зависимости интенсивности отказов машин от их наработки. Приводятся примеры.



Доклады - 2018 г.


  • 31 октября 2018 г.
    Расширенное заседание семинара проводится в формате предзащиты диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук по специальности 08.00.13
    Биджоян Давид Саакович (НИУ ВШЭ)
    Оценка и прогнозирование финансового состояния российского коммерческого банка как объекта инвестирования

  • 24 октября 2018 г.
    Петров Александр Николаевич (доцент, к.хим. наук, выпускник очной докторантуры 2011 года)
    Эконометрический подход к методологии измерений и анализу структурной эволюции региональной экономики в 21 веке
    Научный консультант: заслуженный деятель науки РФ, д.э.н. - Ильченко А.Н.
    Аннотация
    1. Научная проблема, ее актуальность, степень разработанности, авторская гипотеза.
    2. Теория проблемы: концептуальный подход к агрегации официальных статистических данных с целью смыкания ретроспективных временных рядов показателей отраслевой структуры.
    3. Анализ процессов структурной эволюции национальной экономики, регионов ЦФО, Ивановской области, на интервале времени 1990–2015 гг.
    4. Перспективы практического использования методов и инструментов методологии агрегации в государственном и муниципальном управлении при разработке стратегических программ социально-экономического развития.

  • 10 октября 2018 г.
    Расширенное заседание семинара проводится в формате предзащиты диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук по специальности 08.00.13
    Григорьев Руслан Аркадьевич (Казанский университет)
    Экономико-статистическое исследование взаимосвязи индексов мировых бирж разных часовых поясов

  • 16 мая 2018 г.
    Мурашев Я.В., Ратникова Т.А. (НИУ ВШЭ, Москва)
    Неучтенные доходы российских домохозяйств: исследование устойчивости оценок одного классического подхода

  • 25 апреля 2018 г.
    Расширенное заседание семинара проводится в формате предзащиты диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук по специальности 08.00.13
    Дубинина Марина Геннадьевна (ЦЭМИ РАН, Москва)
    ИССЛЕДОВАНИЕ И МОДЕЛИРОВАНИЕ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ВЫСОКОТЕХНОЛОГИЧНЫХ ОТРАСЛЕЙ И ФИРМ

  • 21 марта 2018 г.
    Григорьев Руслан Аркадьевич (Казанский инновационный ун-т им.В.Г.Тимирясова, Казань)
    Несинхронность временных рядов - основная причина лидерства бирж США в классических эконометрических моделях
    Требование по синхронности временных рядов не является часто встречающимся условием в теоретических описаниях эконометрических моделей и тестов на их основе. Однако ввиду того, что большое число показателей в мире в силу распределенности субъектов анализа в разных временных зонах являются несинхронными, исследователи стали опрометчиво использовать классические эконометрические модели, успешно работающие с синхронными временными рядами, на данных несинхронного типа.
    Эта статья подвергает критическому анализу применение несинхронных временных рядов в модели VAR Кристофера Симса ввиду появления в них одновременных эффектов для отдельных переменных, которые при применении синхронных данных попросту отсутствуют.
    При использовании биржевых индексов разных временных зон в дневном разрезе модель может генерировать результаты, которые вводят исследователей в заблуждение ввиду невозможности согласования критических характеристик VAR-модели с механизмами взаимодействия несинхронных временных рядов согласно современным представлениям Бесслера – Янга и Гебки – Сервы.
    Результаты данного исследования призваны побудить по-новому взглянуть на модели, созданные для синхронных временных рядов, и переосмыслить внутренние механизмы и критические уязвимости их работы в процессе использования на несинхронных данных.

  • 14 февраля 2018 г.
    Селезнев Сергей Михайлович (Банк России, Москва)
    DSGE-модель российской экономики с банковским сектором
    В данной работе представлена DSGE-модель российской экономики с банковским сектором, которая используется для проведения симуляционных экспериментов. Мы показываем, как введение банковского сектора изменяет импульсные отклики стандартной DSGE-модели малой открытой экономики, а также демонстрируем, что модель обладает неплохими прогнозными свойствами. Эта модель позволяет нам исследовать влияние специфических для банковского сектора шоков на экономику. В результате оценки на российских данных мы приходим к выводу, что в данной модели такие шоки не оказывали большого влияния на переменные реального сектора в рассматриваемый нами период с 2006 по 2016 год.



Доклады - 2017 г.

  • 6 декабря 2017 г.
    Чесноков Михаил Юрьевич (ЦЭМИ РАН, Москва)
    Поиск аномалий во временных рядах на основе ансамблей алгоритмов DBSCAN
  • 22 ноября 2017 г.
    Гаврилец Юрий Николаевич, Черненков Михаил Владимирович (ЦЭМИ РАН, Москва)
    Компьютерная модель динамики установок и измерение социологических индексов
  • 25 октября 2017 г.
    Бродский Борис Ефимович (ЦЭМИ РАН, Москва)
    Макроэконометрическое моделирование российской экономики
  • 18 октября 2017 г.
    Айвазян С.А., Афанасьев М.Ю., Кудров А.В. (ЦЭМИ РАН, Москва)
    Техническая эффективности субъектов РФ и ее взаимосвязь с характеристиками экономического развития
    Разработан и апробирован метод выявления групп регионов, однородных по характеристикам свойств общности, каждой из которых соответствует своя производственная функция, определяющая зависимость ВРП от стоимости основных фондов и численности занятых. В числе таких характеристик рассматриваются структура ВРП, структура занятости населения, инновационная активность, принадлежность к одному федеральному округу. На основе данных о структуре ВРП за период 2009–2013 гг. вся совокупность регионов разделена на 5 однородных групп. Построены статические и динамические производственные функции для групп регионов, однородных по структуре ВРП и для групп регионов, формирующих федеральные округа. Вычислены оценки технической эффективности регионов и их траектории. Разработан и апробирован метод расчета скорректированных оценок технической эффективности, сопоставимых для всей совокупности регионов, которые допускают интерпретацию как индикаторы качества управления. Выявлена взаимосвязь технической эффективности с характеристиками экономического развития и качества управления.
  • 24 мая 2017 г.
    Расширенное заседание семинара проводится в формате предзащиты диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук по специальности 08.00.13
    Волкова Мария Игоревна (ЦЭМИ РАН, Москва)
    Анализ субъективисткого качества жизни населения России и стран Европы. Эконометрический аспект
    Научный руководитель — д.ф.-м.н. Айвазян С.А. (ЦЭМИ РАН)
    Рецензенты: д.э.н. Афанасьев М.Ю. (ЦЭМИ РАН); к.э.н. Степанов В.С. (ЦЭМИ РАН)
  • 17 мая 2017 г.
    Орлов Владимир Иванович (ИНП РАН, Москва)
    Занятость и здоровье пожилых людей РФ: имитационное моделирование, среднесрочные прогнозные оценки
  • 12 апреля 2017 г.
    Картаев Филипп Сергеевич (МГУ им.М.В.Ломоносова, Москва)
    Моделирование влияния выбора целевого ориентира монетарной политики на экономический рост
  • 5 апреля 2017 г.
    Волкова Мария Игоревна (ЦЭМИ РАН, Москва)
    Выявление основных ценностных ориентиров в вопросе удовлетворенности жизнью для населения России и стран Европы.
  • 29 марта 2017 г.
    Добровидов Александр Викторович, Тевосян Вачик Эдвардович (Институт Проблем Управления РАН, Москва)
    Непараметрическая оценка волатильности в сравнении с параметрическими методами
  • 15 марта 2017 г.
    Бродский Борис Ефимович (ЦЭМИ РАН, Москва)
    Обнаружение структурных сдвигов в системах одновременных уравнений
  • 1 марта 2017 г.
    Малиновский Всеволод Константинович (ЦЭМИ РАН, Москва)
    Новые приближения для вероятностей разорения в модели Спарре Андерсена
  • 22 февраля 2017 г.
    Каган Дмитрий Зиновьевич (Московский Государственный Университет путей сообщения императора Николая II (МИИТ), Москва)
    Использование вероятностных методов для прогнозирования экономических показателей, оценке возможных стратегий на основе матрицы Ансоффа
  • 15 февраля 2017 г.
    Девнис Валерий Владимирович (Воронежский государственный университет (ВГУ), Воронеж)
    Боговиз А.В., Каковкина Т.В., Рагулина Ю.В., Тинякова В.И. - соавторы
    Эконометрический подход к моделированию портфеля ценных бумаг



Доклады - 2016 г.

  • 14 декабря 2016 г.
    Коршунов Арсений Андреевич (РГУ нефти и газа им. И.М. Губкина, Москва)
    Математическое моделирование динамики цен нефтегазовых рынков в контексте инвестиционного анализа
  • 30 ноября 2016 г.
    Благовещенский Юрий Николаевич (ИНДЕМ, Москва)
    Глокализация – новая парадигма в социально-экономических отношениях
    Аннотация к докладу
  • 9 ноября 2016 г.
    Светлов Николай Михайлович (ЦЭМИ РАН, Москва)
    Сравнительная оценка статистической мощности непараметрического теста площадей
  • 26 октября 2016 г.
    Кожан Дмитрий Петрович (Московский Банк ПАО "Сбербанк", Москва)
    Оптимизация процесса мониторинга кредитов. Контрольные карты финансовых показателей
  • 28 сентября 2016 г.
    Расширенное заседание семинара проводится в формате предзащиты диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук по специальности 08.00.13
    Сян Сяо Ган (КНР)
    Анализ влияния уровня развития социально-экономической инфраструктуры на качество жизни населения региона: математические модели
  • 21 сентября 2016 г.
    Расширенное заседание семинара проводится в формате предзащиты диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук по специальности 08.00.13
    Березняцкий Александр Николаевич (ЦЭМИ РАН, Москва)
    Эконометрическое моделирование инфляционных процессов в России. Региональный аспект
  • 15 июня 2016 г.
    Расширенное заседание семинара проводится в формате предзащиты диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук по специальности 08.00.13
    Сян Сяо Ган (КНР)
    Факторный анализ влияния уровня развития социально-экономической инфраструктуры на качество жизни населения региона: математические модели
  • 8 июня 2016 г.
    Расширенное заседание семинара проводится в формате предзащиты диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук по специальности 08.00.05
    Никонова Мария Андреевна (ЦЭМИ РАН, Москва)
    Экономический анализ показателей и факторов инновационного развития регионов России
  • 10 февраля 2016 г.
    Татарников Андрей Сергеевич (ЦЭМИ РАН, Москва)
    Инструментарий прогнозирования кассовых сборов фильмов на основе анализа зрительских эмоций



Доклады - 2015 г.

  • 9 декабря 2015 г.
    Колмаков Игорь Борисович (РЭУ им. Г.В. Плеханова, Москва).
    Показатели поляризации денежных доходов населения. Методология и результаты прогноза
  • 2 декабря 2015 г.
    Пестова Анна Андреевна, Мамонов Михаил Евгеньевич (ЦМАКП, ИНП РАН, Москва).
    Среднесрочное сценарное прогнозирование при помощи байесовской VAR модели российской экономики
  • 18 ноября 2015 г.
    Мамонов Михаил Евгеньевич (ЦМАКП, ИНП РАН, НИУ ВШЭ, Москва).
    Регулирование доступа банков на рынок в условиях несовершенной конкуренции: оценка последствий для стабильности банковской системы
  • 11 ноября 2015 г.
    Бродский Борис Ефимович, Березняцкий Александр Николаевич (ЦЭМИ РАН, Москва).
    Расщепление смесей вероятностных распределений: подход на основе непараметрического метода обнаружения разладки
  • 28 октября 2015 г.
    Герасимова Ирина Александровна, Герасимова Елена Владимировна (ЦЭМИ РАН, Москва).
    Пространственная дифференциация денежных доходов населения России: уровень, факторы, тенденции.
  • 14 октября 2015 г.
    Кудров Александр Владимирович (ЦЭМИ РАН, Москва).
    Локальные детерминанты агломерационных эффектов региональных экономик и стратегия их оценивания.
  • 10 июня 2015 г.
    Семенычев Евгений Валериевич (МЭСИ, Москва).
    Методология параметрического моделирования и прогнозирования жизненного цикла экономических объектов.
  • 13 мая 2015 г.
    Слуцкин Лев Наумович (Институт Экономики РАН, Москва).
    Наиболее информативные априорные распределения в байесовском анализе.
  • 22 апреля 2015 г.
    Ипатова Ирина Борисовна (Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования (ЦМАКП), Москва).
    Динамика совокупной факторной производительности и ее компоненты на примере российской отрасли, производящей пластмассовые изделия.
  • 15 апреля 2015 г.
    Бекларян Армен Левонович (ЦЭМИ РАН, НИУ ВШЭ, Москва).
    Феноменологическая модель поведения толпы в чрезвычайной ситуации.
  • 4 марта 2015 г.
    Малиновский Всеволод Константинович (ЦЭМИ РАН, Москва).
    Численные методы оценки финансовой устойчивости компании и нахождение минимальных требований к ее платежеспособности.



Доклады - 2014 г.

  • 3 декабря 2014 г.
    Смоляк Сергей Абрамович (ЦЭМИ РАН, Москва)
    Проблемы построения моделей стоимостной оценки машин и оборудования.
  • 19 ноября 2014 г.
    Апокин Александр Юрьевич, Ипатова Ирина Борисовна (Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования (ЦМАКП), Москва).
    New normal, разрыв выпуска и многомерный фильтр Кальмана.
  • 8 октября 2014 г.
    Неверович Олег Олегович (НИУ ВШЭ, Москва)
    Эффективность хеджирования на нефтяных фьючерсных рынках: многомерные модели условной волатильности.
  • 15 октября 2014 г.
    Мамонов Михаил Евгеньевич (НИУ ВШЭ, ИНП РАН, Москва).
    Микроэкономическая модификация одного общеотраслевого индикатора конкуренции между банками: новые горизонты панельного анализа.
  • 25 июня 2014 г.
    Колмаков Игорь Борисович, Кольцов Алексей Викторович, Китова Ольга Викторовна (РЭУ им. Г.В. Плеханова, ЦИСН ФГБНУ НИИ РИНКЦЭ, Москва)
    ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКАЯ СИСТЕМА ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ КРАТКОСРОЧНОГО ПРОГНОЗА (на примере показателей развития экономики РФ).
  • 18 июня 2014 г.
    Расширенное заседание семинара проводится в формате предзащиты диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук по специальности 08.00.13:
    Руденко Виктория Алексеевна (Московский инженерно-финансовый институт, Москва)
    "СПЕЦИФИКАЦИЯ СТОХАСТИЧЕСКОЙ ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ ФУНКЦИИ ПРИ ОЦЕНКЕ ТЕХНИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ"
    Научный руководитель — д.э.н. Афанасьев М.Ю.
    Рецензенты: д.э.н. Гаврилец Ю.Н. (ЦЭМИ РАН), к.э.н. Пеникас Г.И. ( ГУ-ВШЭ).
  • 4 июня 2014 г.
    Мамонов Михаил Евгеньевич (НИУ ВШЭ, ИНП РАН, Москва)
    Конкуренция в российской банковской системе и ее влияние на устойчивость банков.
  • 21 мая 2014 г.
    Расширенное заседание семинара проводится в формате предзащиты диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук по специальности 08.00.13:
    Бурнусузян Мерген Арамович (аспирант МФТИ, Москва)
    "ИССЛЕДОВАНИЕ СВЯЗЕЙ МЕЖДУ ОБМЕННЫМ КУРСОМ НАЦИОНАЛЬНОЙ ВАЛЮТЫ И ДРУГИМИ МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИМИ ПОКАЗАТЕЛЯМИ НА ПРИМЕРЕ РЕСПУБЛИКИ АРМЕНИЯ"
    Научный руководитель — к.ф.-м.н. Дубовский С.В.
    Рецензенты: д.э.н. Варшавский Л.Е. (ЦЭМИ РАН), к.э.н. Герасимова И.А. (ЦЭМИ РАН).
  • 19 февраля 2014 г.
    Березняцкий Александр Николаевич, Бродский Борис Ефимович (ЦЭМИ РАН, Москва)
    Макроэконометрическое моделирование экономик России и Армении
  • 12 марта 2014 г.
    Родионова Лилия Анатольевна (НИУ ВШЭ, Москва)
    Анализ влияния смены семейного статуса на заработную плату в России.



Доклады - 2013 г.


  • 4 декабря 2013 г.
    Арзамасов В. (ГУ-МФТИ), Пеникас Г.И. (НИУ ВШЭ, Москва)
    Построение интегрального индекса финансовой стабильности при отсутствии "обучения": пример Израиля
  • 13 ноября 2013 г.
    Малиновский Всеволод Константинович (ЦЭМИ РАН, Москва)
    Моделирование платежеспособности и некоторые результаты математической теории риска
  • 30 октября 2013 г.
    Благовещенский Юрий Николаевич, Винюков Игорь Александрович (ИНДЭМ, Москва)
    Классификация регионов РФ по финансовым показателям (по данным 2005-2011 г.г.)
  • 27 марта 2013 г.
    Бекларян Лева Андреевич, Акопов Андроник Сумбатович (ЦЭМИ РАН, Москва)
    Модель поведения толпы в условиях чрезвычайных ситуаций
  • 27 февраля 2013 г.
    Трухан Екатерина Владимировна (Белорусский государственный университет, г. Минск)
    Динамическая модель рынков двух взаимозаменяемых и двух взаимодополняемых товаров
  • 13 февраля 2013 г.
    Арутюнов Арсен Левонович (Институт проблем управления, Москва)
    Анализ влияния потребления энергоресурсов на отраслевую структуру АПК.



    Доклады - 2012 г.


  • 19 декабря 2012 г.
    Пеникас Генрих Иозович, Савельева Алина Вячеславовна (НИУ ВШЭ, Москва)
    Исследование восприятия импортного продовольствия на уровне агрегированных потребителей: случай России и Бразилии, 1992-2020 г.г.
  • 7 ноября 2012 г.
    Бродский Борис Ефимович, Березняцкий Александр Николаевич (ЦЭМИ РАН, Москва)
    Макроэкономическая модель динамики доходов и расходов населения России.
  • 31 октября 2012 г.
    Ершов Эмиль Борисович (НИУ ВШЭ, Москва)
    Линейная регрессия с ассиметричными остатками.
  • 24 октября 2012 г.
    Слуцкин Лев Наумович (Институт экономики РАН, Москва)
    Байесовское оценивание параметров, являющихся стохастическими процессами.
  • 17 октября 2012 г.
    Лещайкина Марина Владиславовна (МШЭ МГУ, Москва)
    Социальная комфортность и система воспроизводства научных и педагогических кадров региона (статистический аспект).
  • 16 мая 2012 г.
    Шпилькин Сергей Александрович (г. Москва)
    Статистика российских выборов:
    - доступные данные;
    - аномалии в данных;
    - возможные пути выявления фальсификаций.
  • 25 апреля 2012 г.
    Малютов Михаил Борисович (Северо-Восточный университет, г.Бостон)
    Проверка однородности процесса через универсальное сжатие.
  • 7 марта 2012 г.
    Постовалов Сергей Николаевич (Новосибирский государственный технический университет, г. Новосибирск)
    Сокращение среднего объема выборки в последовательных критериях проверки статистических гипотез.
  • 29 февраля 2012 г.
    Круглый стол на тему: «КОПУЛА-функции: теория и приложения».
    Запланированы выступления: Ю.Н.Благовещенского (ИНДЭМ), Г.И.Пеникаса (НИУ ВШЭ), Деан Фантаццини (МШЭ МГУ).
  • 22 февраля 2012 г.
    Благовещенский Юрий Николаевич, Сатаров Георгий Александрович (ИНДЭМ, Москва)
    Россия через три года. Экспертно-статистический метод сценарного прогнозирования.1


Доклады - 2011 г.


  • 7 декабря 2011 г.
    Злотник Андрей Александрович (МГУ им. М.В.Ломоносова)
    О некоторых непараметрических статистиках волатильности и персистентности курсов акций.
  • 9 ноября 2011 г.
    Щерба Александр Владимирович (НИУ ВШЭ, Москва)
    Сравнение моделей оценок суммы под риском на интервалах прогнозирования разной срочности для акций российского фондового рынка.
  • 19 октября 2011 г.
    Расширенное заседание семинара в формате предзащита кандидатской диссертации по специальности 08.00.13 - "математические и инструментальные методы экономики"
    Бессонова Евгения Владимировна (Центральный экономико-математический институт (ЦЭМИ) РАН, Москва)
    Влияние внутренней конкуренции и иностранных инвестиций на эффективность российских промышленных предприятий.
  • 26 октября 2011 г.
    Шишкин Антон Алексеевич (Экономический факультет МГУ, Москва).
    Изучение заражения финансовых систем на примере российской экономики.
  • 19 октября 2011 г.
    Бессонова Евгения Владимировна (ЦЭФИР, Москва)
    Влияние внутренней конкуренции и иностранных инвестиций на эффективность российских промышленных предприятий (предзащита диссертации).
  • 12 октября 2011 г.
    Бурнаев Евгений Владимирович ( ИППИ РАН, Москва).
    Метамоделирование и интеллектуальный анализ данных.
  • 5 октября 2011 г.
    Лукаш Евгений Николаевич (Экономический факультет МГУ, Москва), Злотник Андрей Александрович (ЦЭМИ РАН, Москва).
    О дневной волатильности акций.
  • 23 марта 2011 г.
    Пересецкий Анатолий Абрамович (НИУ ВШЭ, ЦЭМИ РАН, Москва), Головань Сергей Витальевич (ЦЭФИР, РЭШ, Москва)
    Методика сравнения рейтинговых шкал.
  • 16 марта 2011 г.
    Канунников Ярослав Андреевич (ЦЭМИ РАН, Москва)
    Метод общих главных компонент: применения к панельным данным.
  • 9 марта 2011 г.
    Кошкин Юрий Леонидович (Вятский государственный университет, г.Вятка)
    Модели системной регрессии.
  • 2 марта 2011 г.
    Диан Фантаццини (МШЭ МГУ им.М.В.Ломоносова, Москва), Кудров Александр Владимирович (ЦЭМИ РАН, Москва)
    Короткие продажи на российском фондовом рынке: основные правила регулирования и эмпирическая практика.



Доклады - 2010 г.


  • 8 декабря 2010 г.
    Губанов Вячеслав Анатольевич (ИНП РАН (ЦМАКП), Москва)
    Обратная задача выделения циклических компонент из экспериментальных данных.
  • 1 декабря 2010 г.
    Расширенное заседание семинара в формате предзащита кандидатской диссертации по специальности 08.00.13 - "математические и инструментальные методы экономики"
    Назин Владимир Валериевич (МДМ Банк, аспирант ЦЭМИ РАН, Москва)
    Непараметрические оценки эффективности российских банков.
  • 24 ноября 2010 г.
    Киселев Николай Иванович (Институт управления, экономики и социологии, г. Королёв)
    Альтернативные методы оценки главных компонент.
  • 17 ноября 2010 г.
    Малиновский Всеволод Константинович (ЦЭМИ РАН, Москва)
    Рефлексивность, стратегии и страховые циклы, порожденные конкуренцией.
  • 10 ноября 2010 г.
    Кудров Александр Владимирович (ЦЭМИ РАН, Москва)
    Прогнозирование знака локальных трендов с использованием марковских моделей со скрытыми режимами.
  • 3 ноября 2010 г.
    Крылов Владимир Андреевич (МГУ им.М.В.Ломоносова, Москва)
    Статистическое моделирование в задачах дистанционного зондирования.
  • 27 октября 2010 г.
    Герасимова Ирина Александровна (ЦЭМИ РАН, Москва)
    Пространственная дифференциация денежных доходов населения России: уровень, факторы и тенденции (1995 – 2010 г.г.).
  • 20 октября 2010 г.
    Вакуленко Елена Сергеевна (ГУ-ВШЭ, Москва)
    Моделирование регистрируемых миграционных потоков между регионами РФ.
  • 13 октября 2010 г.
    Стукал Денис Константинович (ГУ-ВШЭ, Москва)
    Применение показателей политической статистики при моделировании уровня имущественного неравенства в странах мира.
  • 26 мая 2010 г.
    Марков Андрей Аркадьевич (Финансовая Академия, Москва)
    Границы безарбитражных цен производных финансовых инструментов на фрактальном рынке с транзакционными издержками.
  • 19 мая 2010 г.
    Адлер Юрий Павлович (Московский институт стали и сплавов, Москва)
    Прикладные статистические задачи в медицине.
  • 12 мая 2010 г.
    Волков Ярослав Викторович (ГУ ВШЭ)
    Расчет стоимости неявного пенсионного долга России.
  • 14 апреля 2010 г.
    Саркисян Рафаэль Еремович (МИИТ, Москва)
    Убывающая эффективность и ее системотехнические приложения.
  • 7 апреля 2010 г.
    Кудров Александр Владимирович (ЦЭМИ РАН, Москва)
    Оценка вероятности дефолта в модели доходности с переключающимися режимами.
  • 24 марта 2010 г.
    Афанасьев Антон Александрович (ЦЭМИ РАН, Москва)
    Эконометрическое исследование производственных функций газодобывающей промышленности Восточной Сибири в 1968-2008 гг.
  • 10 марта 2010 г.
    Волкова Мария Игоревна (ЦЭМИ РАН, Москва).
    Объективистский и субъективистский подходы к оценке качества жизни населения регионов Российской Федерации.
  • 3 марта 2010 г.
    1. Ястребов Гордей Александрович (ГУ-ВШЭ, Москва).
    Сравнительный анализ стратификационных иерархий стран Европы по данным ЕС.
    2. Gerard Antille (l’Universite de Geneve), Marie Volkova (CEMI)
    Матрично-значные временные ряды: социально-экономические сравнения российских регионов.
  • 24 февраля 2010 г.
    Черепанов Евгений Васильевич (Академия менеджмента инновации, Москва).
    Выборочный метод на многомерных структурированных множествах и его социально-экономические приложения.
  • 17 февраля 2010 г.
    Пеникас Генрих Иозович (ГУ-ВШЭ, Москва)
    Модели «КОПУЛА» в управлении валютным риском банка.



    Доклады - 2009 г.


  • 9 сентября 2009 г.
    Расширенное заседание семинара в формате предзащита докторской диссертации по специальности 08.00.13 - "математические и инструментальные методы экономики"
    Пересецкий Анатолий Абрамович (Центральный экономико-математический институт (ЦЭМИ РАН, Москва)
    Эконометрический подход к дистанционному анализу деятельности российских банков и банковскому надзору
  • 20 мая 2009 г.
    Малиновский Всеволод Константинович (Математический институт РАН, Москва)
    Как пережить нисходящую фазу страхового цикла.
  • 13 мая 2009 г.
    Кузьмин Алексей Сергеевич (Российский государственный гуманитарный университет (РГГУ, Москва)
    Экономика ожиданий: от неустранимого экспоненциального роста к режимам с обострениями.
  • 6 мая 2009 г.
    Барминский Александр Владимирович (Университет "Дубна", г. Дубна)
    Максимизация оценки ожидаемой технологической эффективности и оценки ожидаемого объема производства в рамках концепции граничной стохастической производственной функции.
  • 8 апреля 2009 г.
    Объединенное заседание семинара с кафедрой математической экономики и эконометрики ГУ-ВШЭ
    Панов Евгений Валерьевич (ГУ-ВШЭ, Москва)
    Оценка ковариационных матриц и использование этих оценок при оценке финансовых инструментов.
    (Предзащита диссертации на соискание ученой степени к.ф.-м.н. по специальности 08.00.13)
  • 25 марта 2009 г.
    Вайнберг Анна Львовна (Женевский университет), Рыбникова Татьяна Сергеевна (ЦЭМИ РАН, Москва)
    Анализ развития российских регионов с учетом институционных факторов.
  • 18 марта 2009 г.
    Пересецкий Анатолий Абрамович (ЦЭМИ РАН, РЭШ, Москва)
    Оценка эффективности банков по издержкам (на данных России и Казахстана).
    Головань Сергей Витальевич (ЦЭФИР, РЭШ, Москва)
    Сравнительная эффективность российских и турецких банков по издержкам и прибыльности, 2002-2006 г.г.
  • 11 марта 2009 г.
    Копнова Елена Дмитриевна (МФПА, Москва), Розенталь Олег Моисеевич (ИВП, Москва)
    Анализ эффективности водно-экологического менеджмента (по данным Свердловской области).
  • 4 марта 2009 г.
    Сердобольский Вадим Иванович (МИЭМ, Москва)
    Линейный дискриминантный анализ по малым выборокам.
  • 25 февраля 2009 г.
    Пеникас Генрих Иозович, Симакова Варвара Борисовна (ГУ-ВШЭ, Москва)
    Управление валютным риском на основе КОПУЛЫ-GARCH моделей.
  • 18 февраля 2009 г.
    Варшавский Леонид Евгеньевич (ЦЭМИ РАН, Москва)
    Моделирование динамики цены на нефть при разных режимах развития рынка нефти.
  • О ЦЭМИ
  • Организационная структура ЦЭМИ
  • Деятельность института
  • Научные исследования
  • Подготовка научных кадров
  • Публикации
  • Диссертационные советы
  • Новости
  • Точка зрения
  • Архив
Последние новости: