DSA Faculty
API
← к списку преподавателей

Егорова Александра Алексеевна

Факультет экономических наук

Профиль на hse.ru ↗ тел.: +7 (495) 772-95-90 | 27407
Публикаций
15
Языков
2
Наград
0
Конференций
17
Профиль Публикации (15) Курсы (4)

Профессиональные интересы

риск менеджментуправление рискамифинансырейтингиESGрейтинг ESG

Должности

  • Старший преподаватель — Факультет экономических наук, Школа финансов

Био

  • · Начала работать в НИУ ВШЭ в 2019 году.
  • · Научно-педагогический стаж: 5 лет.

Образование

  • 2019 · Магистратура: Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, факультет: Экономических наук, специальность «Экономика», квалификация «Магистр»
  • 2017 · Бакалавриат: Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики", факультет: Экономический, специальность «Экономика», квалификация «Бакалавр»

Опыт работы

  • · 2016: Ноябрь настоящее время
  • · Менеджер, Группа по консультированию в области риск-менеджмента, Департамент управления рисками, Deloitte

Конференции (17)

Показать все
  • · 2024: 11th International Conference on Information Technology and Quantitative Management (ITQM 2024) (Бухарест). Доклад: The Impact of ESG Indicators on the Financial Stability of Companies
  • · 2024: 11th International Conference on Information Technology and Quantitative Management (ITQM 2024) (Бухарест). Доклад: Analysis Of The Industry-Specific Characteristics Of ESG Components In Company Ratings
  • · 2022: IX международный исследовательский семинар Школы финансов для аспирантов «Финансовые рынки и корпоративные стратегии: сравнительный анализ (Москва). Доклад: ESG Impact on Company’s Financial Indicators»
  • · 2022: XXIII Ясинская международная научная конференция по проблемам развития экономики и общества (Москва). Доклад: Влияния ESG рейтинга и его компонент на деятельность организаций
  • · 2022: 40th EBES Conference - Istanbul (Стамбул) (Стамбул). Доклад: The Influence of ESG Factors on the Companies Performance in Developed and Emerging Markets
  • · 2022: 40th EBES Conference - Istanbul (Стамбул) (Стамбул). Доклад: The Influence of ESG Factors on Financial Performance of Industrial Companies
  • · 2022: 9th International GSOM Emerging Markets Conference 2022 (Санкт-Петербург). Доклад: Analysis of the impact of ESG rating components on the performance of financial sector organizations
  • · 2021: PhD семинар «Финансовые рынки и корпоративные стратегии: сравнительный анализ» (Москва). Доклад: Influence of corporate factors on the company's sustainable development rating
  • · 2021: 8th International Conference on Information Technology and Quantitative Management (Chengdu). Доклад: The Impact of ESG factors on the performance of Information Technology Companies
  • · 2021: 9th international GSOM Emerging Markets Conference 2022 (Санкт-Петербург). Доклад: The influence of Corporate Governance factors on ESG Rating of Industrial and IT Companies
  • · 2021: Analytics for Management and Economics Conference (AMEC 2021) (Санкт-Петербург). Доклад: Impact of ESG rating on the financial performance of companies
  • · 2021: NEW2AN 2021 21st International Conference on Next Generation Wired/Wireless Networks and Systems (Saint-Petersburg). Доклад: Study of relationship between the corporate governance factors and ESG ratings of ICT companies from the developed markets
  • · 2020: Analytics for Management and Economics Conference (AMEC) (Санкт-Петербург). Доклад: Comparison of empirical methods for modelling of credit ratings of machine building companies from developed and developing markets
  • · 2020: Международный молодежный научный форум «ЛОМОНОСОВ-2020 (Moscow). Доклад: Оценка влияния киберрисков на предприятиях розничной торговли
  • · 2020: Global Strategy and Emerging Markets Conference 2020 (Ithaca). Доклад: Developing a cyber risk management mechanism for retail companies operating in emerging market
  • · 2020: Global Strategy and Emerging Markets Conference 2020 (Ithaca). Доклад: "Developing a Cyber Risk Management Mechanism for Retail Company Operating in Emerging Market
  • · 2019: 19th International Conference on Next Generation Wired/Wireless Advanced Networks and System NEW2AN (Санкт-Петербург). Доклад: Development of the Mechanism of Assessing Cyber Risks in the Internet of Things Projects

Идентификаторы исследователя

Публикации (15)

Ecological, Social and Governance Impact on the Company's Performance: Information Technology Sector Insight

2022 · CHAPTER · en

In the 21st century, following sustainable development trends has become one of the most important factors for effective business. This study focuses on the impact of environmental, social and corporate (ESG) components on the financial performance of IT companies. In this regard, the purpose of the work is to identify the most significant practices in the field of sustainable development that contribute to an increase in the financial performance of organizations of the IT sector. To assess the relationship under consideration, panel data were collected for 43 companies operating in the time period from 2004 to 2020. As a result of the evaluation of the model using the method of OLS regression, a model with fixed individual effects or a model with random individual effects, a list of the most significant practices in the field of sustainable development was formulated. It was found that an increase in the environmental and social scores have a significant impact on financial performance.

DOI ↗

The influence of corporate governance factors on ESG rating of industrial and IT companies

2021 · ARTICLE · en

В статье рассматривается влияние факторов корпоративного управления на экологический, социальный и управленческий рейтинг в компаниях из сектора промышленности и информационных технологий. Целью исследования является измерение влияния факторов корпоративного управления на рейтинг ESG в промышленном и ИТ-секторах европейских, азиатских и американских компаний. Зависимой переменной выступает ESG-рейтинг — показатель соблюдения компанией экологических, социальных и управленческих стандартов. В работе рассмотрена деятельность 80 компаний в период с 2005 по 2020 г. Результаты исследования показали, что наиболее значимыми практиками в европейских компаниях являются наличие политики независимости совета директоров и увеличение доли неисполнительных членов. Для азиатских компаний положительными стали такие факторы корпоративного управления, как наличие политики независимости совета директоров и увеличение доли независимых директоров. Для американских компаний на рейтинг ESG позитивно влияют следующие практики: наличие политики независимости совета директоров, комитета по корпоративной социальной ответственности и увеличение доли женщин в совете директоров. В отношении секторов обнаружено, что на ИТ-компаниях положительно отражается увеличение доли неисполнительных членов, наличие комитета по корпоративной социальной ответственности и увеличение среднего возраста. Кроме того, если председателем правления компании является женщина, то шансы на получение более высокого рейтинга ESG увеличиваются. Для промышленных компаний актуальны наличие комитета по корпоративной социальной ответственности и проведение политики независимости совета директоров, а также то обстоятельство, что председатель правления является генеральным директором.

DOI ↗

Оценка влияния киберрисков на предприятиях розничной торговли

2020 · CHAPTER · ru

Доклад посвящен представлению разработанного механизма управления рисками информационной безопасности (киберрисков) и модели оценки влияния таких рисков на предприятия сектора розничной торговли. Актуальность темы объясняется высокой подверженностью розничных компаний киберратакам и значительными финансовыми потерями предприятий от реализации киберрисков

PDF ↗

Comparison of Empirical Methods for the Reproduction of Global Manufacturing Companies’ Credit Ratings

2020 · ARTICLE · en

The quantitative assessment of the credit quality of manufacturing companies is a task of great interest to researchers and practitioners. This is underpinned by the elevated credit risk of these companies stemming from rapid technological changes. However, few studies have addressed this issue specifically for manufacturing companies. This study aimed to fill this research gap by comparing the predictive power of various methods in reproducing manufacturing companies’ public credit ratings from available financial and non-financial data. The sample included 109 manufacturing companies from developed and emerging markets over the period 2005–2016. The analysis included three methods: ordered logistic regression (OLR) and two machine learning techniques, random forest and gradient boosting. The results showed that machine learning techniques outperformed OLR in terms of predictive power. In the best specification model, random forest had an accuracy of 50%, followed by gradient boosting (47%) and OLR (25%). We also tested two types of sampling in the training and test sets: random and time-dependent. The results showed that the models’ predictive power was greater with random sampling. The inclusion of macroeconomic variables did not improve the models’ predictive power due to the rating agencies’ preferred through-the-cycle rating approach. The study’s findings have implications for the development of manufacturing firms’ internal credit ratings. They can also be useful for researchers exploring the accuracy of empirical models in predicting industrial firms’ insolvency and creditworthiness.

DOI ↗ PDF ↗

Development of the Mechanism of Assessing Cyber Risks in the Internet of Things Projects

2019 · CHAPTER · en

We developed the mechanism of assessing cyber risks for Internet of Things (IoT) projects. The relevance of this topic is explained by growing sophistication of cyber-attacks, the speed of new threats emergence and increasing damage from the attacks. The paper addresses decreasing efficiencies of existing mechanisms of cyber risk assessment and fills the research gaps in this area. Results include development of the mechanism’s concept, its block diagram, the specification and description of its comprising tools and the case study. Unlike peers, the mechanism provided holistic approach to cyber risk assessment; integrated and coordinated all related activities and tools. It simulated the confidence interval of project return on investments (ROI) and showing the chances to go above risk appetite. It makes cyber risk assessment dynamic, iterative, responsive to changes in cyber environment. These advantages let us conclude that the mechanism should have a significant scientific and practical use.

DOI ↗

Курсы (4)