DSA Faculty
API
← к списку преподавателей

Пильник Николай Петрович

Факультет экономических наук

Профиль на hse.ru ↗ тел.: +7 (495) 772-95-90 | 27501
Публикаций
76
Языков
1
Наград
7
Конференций
5
Профиль Публикации (76) Курсы (11)

Профессиональные интересы

математическая экономикаоптимальное управлениематематическое моделирование экономических механизмовимитационное моделированиемакроэкономика

Должности

  • Заместитель декана по проектной работе и взаимодействию с партнерамиФакультет экономических наук
  • Заместитель руководителя департаментаФакультет экономических наук, Департамент прикладной экономики
  • ДоцентФакультет экономических наук, Департамент прикладной экономики
  • Старший научный сотрудникФакультет экономических наук, Научно-учебная лаборатория макроструктурного моделирования экономики России

Био

  • · Начал работать в НИУ ВШЭ в 2009 году.
  • · Научно-педагогический стаж: 17 лет.

Образование

  • 2012 · Кандидат экономических наук
  • 2008 · Магистратура: Государственный университет – Высшая школа экономики, факультет: Экономика, специальность «Экономика», квалификация «Магистр экономики»
  • 2006 · Бакалавриат: Государственный университет – Высшая школа экономики, факультет: Экономика, специальность «Экономика», квалификация «Бакалавр экономики»

Опыт работы

  • · 2015: июнь настоящее время. Федеральный Исследовательский Центр «Информатика и управление» РАН. Научный сотрудник
  • · 2012: январь май
  • · 2015: Вычислительный Центр им. А.А. Дородницына РАН. Научный сотрудник
  • · 2015: май настоящее время. Департамент прикладной экономики факультета экономических наук НИУ ВШЭ. Доцент
  • · 2012: сентябрь апрель
  • · 2015: Кафедра математической экономики и эконометрики НИУ ВШЭ. Старший преподаватель
  • · 2009: сентябрь август
  • · 2012: Кафедра математической экономики и эконометрики НИУ ВШЭ. Преподаватель
  • · 2009: ноябрь сентябрь
  • · 2010: Интернет-телеканал teleforum.tv. Ведущий, редактор отдела экономической политики
  • · 2008: август апрель
  • · 2009: Экономическая Экспертная Группа при Министерстве Финансов РФ. Эксперт
  • · 2015: январь настоящее время. Лаборатория макроструктурного моделирования экономики России Центра фундаментальных исследований НИУ ВШЭ. Старший научный сотрудник
  • · 2010: январь декабрь
  • · 2014: Лаборатория макроструктурного моделирования экономики России Центра фундаментальных исследований НИУ ВШЭ. Младший научный сотрудник
  • · 2006: март декабрь
  • · 2009: Лаборатория макроструктурного моделирования экономики России Центра фундаментальных исследований ГУ-ВШЭ. Инженер

Награды и поощрения

  • · Почетная грамота факультета экономических наук НИУ ВШЭ (январь 2024)
  • · Медаль "Признание - 15 лет успешной работы" НИУ ВШЭ (декабрь 2022)
  • · Благодарность Факультета экономических наук НИУ ВШЭ (февраль 2020)
  • · Благодарность Высшей школы экономики (ноябрь 2013)
  • · Надбавка за академическую работу (2017–2018, 2016–2017, 2015–2016, 2014–2015, 2011–2012)
  • · Лучший преподаватель — 2012–2023
  • · Группа высокого профессионального потенциала (кадровый резерв НИУ ВШЭ)Категория "Новые преподаватели" (2010–2011)

Гранты и проекты

  • · Участие в качестве исполнителя в грантах
  • · РФФИ № 09-01-13534-офи_ц "Математические модели и методы анализа и прогнозирования развития производственно-экономических систем"
  • · РФФИ № 11-01-00644-а "Разработка математических моделей диверсификации поведения экономических агентов"
  • · РГНФ № 11-02-00241-а "Построение многопродуктовой макроэкономической модели на основе дезагрегирования финансовых балансов"
  • · РФФИ № 12-01-31333мол_а "Моделирование движения капитала между секторами российской экономики и за границу с помощью динамической модели общего равновесия"
  • · РНФ № 14-11-00432 "Технология идентификации и расчета динамических моделей общего и частичного экономического равновесия"
  • · Руководство грантами
  • · РФФИ № 14-01-31486 "Исследование возможных смен состояний финансовой системы в динамической модели общего экономического равновесия"
  • · РГНФ № 14-02-12019 "Мониторинг системы финансовых балансов экономики России"

Конференции (5)

Показать все
  • · 2018: XIX April International Academic Conference On Economic and Social Development (Moscow). Доклад: Modeling network effects for the Russian interbank market
  • · 2018: Открытый научно-практический семинар ЦМАКП (Москва). Доклад: Агентно-ориентированная модель российской банковской системы
  • · 2015: XVI Апрельская международная научная конференция "Модернизация экономики и общества" (Москва). Доклад: Модель банковской системы России с учетом потребности банков в ликвидности
  • · 2013: 56-ая Конференция МФТИ (Москва). Доклад: Новые подходы к описанию и моделирование банковской системы России (New approaches to modeling Russian banking system)
  • · 2013: 56-ая Конференция МФТИ (Москва). Доклад: Новые подходы к описанию и моделированию банковской системы России

Идентификаторы исследователя

Публикации (76)

Система макроэкономических балансов России

2017 · ARTICLE · ru

В статье затрагиваются вопросы подготовки статистических данных для использования в прикладных макроэкономических моделях, опирающихся на балансовые равенства. Предлагается система описания каждого макроэкономического агента, состоящая из четырех балансов разного типа. Описанная теоретическая конструкция заполняется статистическими данными, описывающими состояние основных секторов экономики России, что позволяет построить систему макроэкономических балансов национальной экономики.

Моделирование поведения доходных групп домашних хозяйств в Российской Федерации в рамках реального и финансового секторов экономики

2017 · ARTICLE · ru

Данная работа предлагает методы анализа деятельности отдельных доходных групп домашних хозяйств Российской Федерации в области управления их сбережениями и кредитами в рамках динамических моделей рационального поведения макроэкономических агентов. Статистической базой исследования служит баланс доходов и расходов населения, полученный как результат агрегирования публикуемых таблиц Росстатом. Модели отдельных доходных групп (гетерогенного домашнего хозяйства) представляют собой динамические задачи рационального поведения аналогичные по структуре, но отличающиеся оцененными коэффициентами и, как результат, реакцией доходных групп на проводимую экономическую политику. Последний факт делает возможным использовании данной модели в качестве инструмента оценки проводимых мер и реформ.

Оптимальный механизм аудита налога на прибыль и эндогенный выбор между рынком труда и самозанятостью

2016 · CHAPTER · ru

В докладе представлена модель общего равновесия, описывающая взаимодействие гетерогенных агентов, которые выбирают между рынком труда и самозанятостью, и государством, описанном в модели как проверяющий орган (аудитор), контролирующий факт ухода от налогов. В работе используется подход, предложенный Майерсоном [Myerson, 1979; 1981], который по- казал, что процесс переговоров с асимметричной информацией может быть представлен как игра с прямым раскрытием информации. Это значит, что игрок, тип которого неизвестен другому игроку, будто бы раскрывает свой тип (необязательно правдиво!) этому игроку, после чего они строят свои стратегии из предположения, что первый игрок обладает именно тем типом, который он сообщил второму. Конечно, в ходе игры такого не происходит, но такое предположение приводит к верному решению задачи.

Оценка вклада основных факторов в динамику потребительских цен

2016 · ARTICLE · ru

Целью статьи является выявление основных детерминант роста потребительских цен в российской экономике. В статье определены степень влияния на инфляцию монетарной политики Банка России, тарифного регулирования и показателей обменного курса рубля. В качестве инструмента исследования используется эконометрическая модель формирования инфляции в зависимости от динамики основных факторов. В работе используются официальные данные Росстата и Банка России по месяцам с января 2005 по август 2015 года. Отдельное внимание уделяется модельному описанию формирования волатильности на российском валютном рынке, основными факторами которого является волатильность цен на нефть, отток капитала и политика Банка России в области валютного регулирования.

Динамическая модель взаимодействия фирмы и ее собственников

2015 · ARTICLE · ru

В статье представлена модель общего равновесия двух агентов: собственника-потребителя и фирмы-производителя. Ее отличительной особенностью является описание фирмы как акционерного общества, целью деятельности которого является максимизация приведенного объема выплаченных дивидендов. Получено полное решение при любых начальных условиях. Показано, что равновесие в модели эффективно.

Макроэкономические риски 2015 года

2015 · ARTICLE · ru

Формирование рекомендаций банковских аналитиков

2015 · ARTICLE · ru

И в микро-, и в макромоделях для описания поведения экономических агентов используются ожидания как механизм формирования представлений о будущих значениях информационных переменных. Описание этих ожиданий, как правило, в силу ненаблюдаемости последних носит исключительно произвольный характер и зависит от целей и задач автора модели. В этом смысле представляется, что богатая статистика рекомендаций — уникальный пример прямого наблюдения ожиданий экономических агентов. А следовательно, их описание может быть проверено сопоставлением с имеющимися данными. В статье проведена систематизация в рамках модели процесса формирования рекомендаций, которая в наибольшей степени отражает реальный процесс формирования рекомендаций. Иными словами, из огромного количества финансовых и нефинансовых показателей выбираются те, которые в большей степени влияют на рекомендации инвестиционных аналитиков.

Исследование проблемы неопределенности цен в динамических моделях общего экономического равновесия

2015 · BOOK · ru

Описаны четыре модели межвременного равновесия с различными наборами агентов из числа собственника-потребителя, фирмы-производителя, банка. Модели выстроены в логический ряд и демонстрируют технику добавления в модель новых инструментов при сохранении базовых свойств в следующей модели. Получено полное аналитическое описание динамического равновесия при любых начальных условиях.

Стабильность распределения банков как аргумент в пользу концепции агрегированного агента.

2015 · ARTICLE · ru

Вопрос о применении концепции агрегированных и репрезентативных агентов в современной экономической науке стоит достаточно остро. В теоретической модели [Малахов, Поспелов, 2014] показано, что распределение банков по долям активов является стабильным во времени. Если этот вывод выполняется на практике, то это будет еще одним свидетельством в пользу использования концепции агрегированных агентов при моделировании банковского сектора, что в свою очередь является актуальной темой для исследователей макроэкономики. В данной работе мы выполняем эмпирическую проверку данного результата на примере банков России. Помимо активов в работе исследуются и другие ключевые показатели деятельности банков, такие как депозиты домохозяйств, кредиты фирм и т.д., так как стабильность распределений долей этих показателей также может выступить дополнительным аргументом для использования концепции агрегированного агента. Цель данной работы - подбор оптимальной формы распределения российских банков по долям ключевых показателей и проверка стабильности этой функциональной формы во времени. Актуальность данной работы также подтверждается происходящими изменениями в экономике России и банковской отрасли в частности. Мы показываем, что, используя обобщенные варианты известных распределений, можно достаточно точно описать распределение российских банков по указанным показателям оборотной ведомости. В частности, распределение Парето IV типа и асимметричное обобщенное распределение ошибок дают крайне высокую точность аппроксимации, причем полученные результаты верны для всех рассматриваемых показателей. Подобранные функциональные формы распределений являются устойчивыми как во временном, так и в кросс-секционном измерении. При этом отдельные банки могут перемещаться по распределению, хотя сама функциональная форма распределения является стабильной. Таким образом, можно говорить не о распределении конкретных банков, а о распределении, описывающем всю российскую банковскую систему. Оценки параметров подобранных распределений для долей активов имеют слабо выраженную динамику, которая потенциально может быть связана со структурными изменениями в банковской системе России. Тест Колмогорова-Смирнова показал, что только при разнице в 8 месяцев и более распределения долей активов отличаются на 5% уровне значимости. Таким образом, можно утверждать, что модель [Малахов, Поспелов, 2014] в целом проходит эмпирическую проверку.

Multiproduct Model Decomposition of Components of Russian GDP

2015 · PREPRINT · en

В работе рассматривается методика многопродуктовой декомпозиции ВВП по использованию, позволяющая использовать несколько разных индексов цен в рамках одной модели. Декомпозиция не привязывает эти продукты к импорту или экспорту, благодаря чему не накладывается никаких ограничений на поведение рядов показателей и их дефляторов. В работе представлены теоретическое обоснование, методология оценивания и результаты оценки по российским данным. Также рассматривается методика оценки декомпозиция изменения запасов.

Курсы (11)