DSA Faculty
API
← к списку преподавателей

Мхитарян Владимир Сергеевич

Факультет экономических наук

Профиль на hse.ru ↗ тел.: +7 (495) 772-95-90 | 27040
Публикаций
108
Языков
0
Наград
17
Конференций
1
Профиль Публикации (108) Курсы (0)

Профессиональные интересы

Использование инструментария эконометрики и многомерных статистических методов в социально-экономических исследованиях

Должности

  • Профессор-исследовательФакультет экономических наук, Департамент статистики и анализа данных

Био

  • · Начал работать в НИУ ВШЭ в 2008 году.
  • · Научно-педагогический стаж: 53 года.

Образование

  • 1993 · Академик Международной академии наук
  • 1987 · Ученое звание: Профессор
  • 1986 · Доктор экономических наук: Московский государственный университет экономики, статистики и информатики, специальность 08.00.12 «Бухгалтерский учет, статистика»
  • 1970 · Кандидат наук: специальность 08.00.13 «Математические и инструментальные методы экономики»
  • 1970 · Аспирантура: Московский экономико-статистический институт, специальность «Математические и инструментальные методы в экономике»
  • 1960 · Специалитет: Московский технологический институт пищевой промышленности (МТИПП), специальность «Автоматизация технологических процессов и производств», квалификация «Инженер-механик»

Опыт работы

  • · Дата
  • · 2008–по наст. время
  • · Место расположения
  • · Россия, Москва,
  • · Компания
  • · Национальный исследовательский университет- Высшая школа экономики (НИУ-ВШЭ)
  • · Должность
  • · Руководитель департамента статистики и анализа данных, заведующий Отделением статистики, анализа данных и демографии, , заведующий кафедрой Статистических методов
  • · Дата
  • · 1998 – 2007 г: г
  • · Место расположения
  • · Россия, Москва
  • · Компания
  • · Институт статистики и эконометрики МЭСИ
  • · Должность
  • · Директор
  • · Дата
  • · 1993 – 1997 г: г
  • · Место расположения
  • · Россия, Москва
  • · Компания
  • · Факультет статистики МЭСИ
  • · Должность
  • · Декан
  • · Дата
  • · 1992: н/вр
  • · Место расположения
  • · Россия, Москва
  • · Компания
  • · Московский экономико-статистический институт (МЭСИ)

Награды и поощрения

  • · Благодарность НИУ ВШЭ (апрель 2025)
  • · Благодарность факультета экономических наук НИУ ВШЭ (декабрь 2024)
  • · Медаль "Признание - 15 лет успешной работы" НИУ ВШЭ (декабрь 2023)
  • · Почетное звание "Почетный работник государственной статистики" (июнь 2023)
  • · Почетная грамота факультета экономических наук НИУ ВШЭ (январь 2021)
  • · Почетная грамота Высшей школы экономики (апрель 2019)
  • · Почетный знак II степени Высшей школы экономики (февраль 2019)
  • · Медаль "Признание - 10 лет успешной работы" НИУ ВШЭ (январь 2019)
  • · Нагрудный знак "За вклад в развитие государственной статистики" (сентябрь 2017)
  • · Нагрудный знак "За вклад в развитие государственной статистики" (сентябрь 2017)
  • · Почетный работник высшего профессионального образования Российской Федерации (октябрь 2007)
  • · Нагрудный знак "Почетный работник высшего профессионального образования Российской Федерации" Министерства образования Российской Федерации (октябрь 2006)
  • · Лауреат премии Правительства РФ в области образования (август 2006)
  • · Почетное звание "Ветеран труда" (январь 2001)
  • · Медаль "Ветеран труда" (июнь 1988)
  • · Персональная надбавка ректора (2009–2010)
  • · Надбавка за академическую работу (2017–2018, 2016–2017, 2015–2016, 2014–2015, 2013–2014, 2012–2013)

Гранты и проекты

  • · на соискание учёной степени кандидата наук

Конференции (1)

Показать все
  • · 2009: Ежегодная Международная научно-практическая конференция студентов и аспирантов «Статистические методы анализа экономики и общества» с 2009г. в НИУ ВШЭ, Международная научная конференция «Применение многомерных статистических методов в экономике и оценке качества» в 2010 и 2014 гг. в НИУ ВШЭ

Идентификаторы исследователя

Публикации (108)

Статистика

2017 · BOOK · ru

В учебнике рассмотрены функции статистки и её роль в условиях рыночных отношений. Изложены основные понятия статистического исследования и его организации. Приведены формы статистической отчётности; показаны способы проверки отчётных данных, типы ошибок, встречающихся в отчётах, и пути их предупреждения.

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЗАНЯТОСТИ В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ПО ВИДАМ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

2017 · ARTICLE · ru

В связи с сокращением численности населения в трудоспособном возрасте, одной из основных проблем, возникающих на современном рынке труда, становится дефицит трудовых ресурсов, экономическим способом борьбы с которым может послужить увеличение эффективности его использования. В рамках проведенного исследование, результаты которого представлены в настоящей статье, авторами разработана и апробирована методология построения прогнозных оценок занятости по основным видам экономической деятельности на основе эконометрических моделей с учетом сезонного фактора. Такой подход позволил повысить обоснованность краткосрочных прогнозов, доказать значимость влияния на занятость населения характеристик спроса и факторов, характеризующих производительность труда и демографическую ситуацию, а также оценить способность рынка труда к саморегулированию. Авторами показано, что в ближайшее время будет продолжаться трансформация структуры занятости по видам экономической деятельности. Численность населения, занятого в оптовой и розничной торговле, будет постепенно увеличиваться, поглощая потоки трудовых ресурсов из сферы обрабатывающих производств и сельского хозяйства. Ввиду инертности рынка труда и его неспособности к саморегулированию для развития эффективной структуры занятости необходимо создавать дополнительные регуляторы, которые должны базироваться на потребности экономики в трудовых ресурсах.

ИНФОРМАЦИОННАЯ БАЗА ИССЛЕДОВАНИЯ РАЗВИТИЯ ПЕНСИОННОГО СТРАХОВАНИЯ В РЕГИОНЕ

2017 · CHAPTER · ru

В статье рассмотрены источники и показатели, характеризующие состояние пенсионной системы по данным официального статистического учета, а также экспертных исследований. Предложена классификация источников статистической информации, позволяющая проводить исследование пенсионной системы в региональном аспекте

Econometric Modeling of Integration Activity in the Russian Economy

2017 · CHAPTER · en

Анализ данных

2017 · BOOK · ru

Роль методов анализа данных в нашей жизни весьма значительна. Люди, часто не задумываясь и не осознавая, постоянно их используют в повседневной практике. Анализ данных пронизывает все аспекты современной жизни, служит основой для многих решений в предпринимательской и общественной деятельности, информируют о тенденциях и факторах, которые влияют на нашу жизнь. Анализ данных как научная дисциплина в системе прикладной статистики разрабатывает и систематизирует понятия, приемы, математические методы и модели, предназначенные для организации отбора из исследуемой совокупности подлежащих обследованию единиц, их стандартной записи, систематизации и обработке с целью их удобного представления и интерпретации, получения научных и практических выводов. В настоящем учебнике анализ данных рассматривается как дисциплина, основанная на статистических методах и вычислительных алгоритмах, позволяющих извлекать знания из результатов наблюдений.

Генеральная и выборочная совокупности

2017 · CHAPTER · ru

Регрессионный анализ

2017 · CHAPTER · ru

Региональная дифференциация условий формирования поступлений бюджета пенсионного фонда российской федерации

2016 · ARTICLE · ru

В данной статье проанализирована дифференциация условий формирования поступлений бюджета пенсионного фонда Российской Федерации, обусловленная социально-экономическими особенностями регионов, влияющими на формирование налогооблагаемой базы. Рассчитаны коэффициенты ранговой корреляции по объему ВРП в расчете на душу населения субъектов РФ, позволяющие оценить структурные сдвиги регионов относительно их взаимного положения за 1995-2013гг. Исследована в территориальном аспекте взаимосвязь заработной платы по видам экономической деятельности, полу, возрасту и образованию. Выявлена прямая связь между уровнем заработной платы и экономической активностью, занятостью населения по регионам. В качестве рекомендаций для повышения самообеспеченности территорий предложено повышение инновационной активности и реализация конкурентных преимуществ региона.

Интеграционные процессы в металлургическом комплексе России: современное состояние и перспективы развития

2016 · ARTICLE · ru

В настоящее время в условиях быстро меняющейся бизнес-среды интеграционные процессы становятся основой развития металлургических компаний. В публикуемой статье проведено комплексное статистическое исследование современного состояния и основных направлений развития интеграционных процессов в металлургическом секторе Российской Федерации. В работе проанализированы ведущие тенденции развития мировой металлургии и их влияние на отраслевую активность в сфере слияний и поглощений; проведен статистический анализ интеграционных процессов и основных направлений развития металлургической промышленности России; выявлены главные тенденции при осуществлении сделок слияний и поглощений, в которых участниками явились российские металлургические холдинги. Авторы дают общую характеристику металлургического сектора мировой и российской экономики. На основе проведенного анализа были выделены следующие тенденции развития металлургической промышленности: переориентация производства и потребления стали по регионам мира; активный поиск источников сырья; наращивание продукции с высокой добавленной стоимостью. Обобщены результаты анализа интеграционных процессов как на уровне мировой, так и российской металлургии. В итоге было выявлено, что основными задачами интеграционных сделок в сталелитейном секторе являются увеличение сырьевой обеспеченности, стабилизация и рост прибыльности производства, расширение географии производства, получение доступа к новым технологиям. На основе проведенного исследования был сделан вывод, что рынок слияний и поглощений в металлургическом секторе экономики России развивается в русле общемировых тенденций и российским металлургическим холдингам, ставящим перед собой цель занять заметное место на мировом рынке, целесообразно проводить более энергичную деятельность в сфере интеграции.

Стохастические методы анализа данных для маркетинговых и социальных исследований

2016 · CHAPTER · ru

Методики, используемые в маркетинге потребительских рынков и социологии, основаны на асимптотических свойствах выборочных частот встречаемости качественных признаков. Для преодоления проблемы неоднородности населения традиционно используют метод «квотных выборок», отражающих по 2-3 категориям структуру генеральной совокупности. В работе предложен метод анализа данных о неоднородных множествах, которые получены на основе случайного отбора, использующий модификации полиномиального распределения. По сравнению с квотными методами, предложенный подход повышает точность оценок по населению (покупателям, избирателям) в целом и позволяет получить оценки частот встречаемости качественных признаков по категориям населения для его априорных классификаций.

Курсы (0)

Нет курсов.