Мхитарян Владимир Сергеевич
Факультет экономических наук
Профессиональные интересы
Должности
- Профессор-исследователь — Факультет 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
- ORCID:
0000-0002-3116-3342 - ResearcherID:
I-9531-2016 - Google Scholar: https://scholar.google.ru/citations?view_op=list_works&hl=ru&user=fwZ97UIAAAAJ
- Scopus AuthorID:
6602531570
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.
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.