DSA Faculty
API
← к списку преподавателей

Алескеров Фуад Тагиевич

Факультет экономических наук

Профиль на hse.ru ↗ тел.: +7 (495) 621-13-42 | 27211
Публикаций
0
Языков
1
Наград
30
Конференций
72
Профиль Публикации (131) Курсы (25)

Профессиональные интересы

Теория индивидуального, коллективного и многокритериального выборатеория принятия решенийТеория бинарных отношениймикроэкономикамакроэкономикаТеория политических процессовдискретные математические моделибанковское дело

Должности

  • руководитель департамента — Факультет экономических наук, Департамент математики
  • профессор — Факультет экономических наук, Департамент математики
  • Директор центра — Факультет экономических наук, Международный центр анализа и выбора решений

Био

  • · Начал работать в НИУ ВШЭ в 2003 году.
  • · Научно-педагогический стаж: 49 лет.

Образование

  • 1994 · Доктор наук: Институт проблем управления РАН, специальность 05.13.10 «Управление в социальных и экономических системах», тема диссертации: Локальные модели агрегирования
  • 1987 · Старший научный сотрудник
  • 1981 · Кандидат наук: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, специальность 05.13.10 «Управление в социальных и экономических системах», тема диссертации: Интервальный выбор
  • 1974 · Специалитет: Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, факультет: механико-математический, специальность «Механика», квалификация «Механик»

Опыт работы

  • · Научно-педагогический стаж - 45 лет.
  • · 2003 г.: Начал работать в НИУ ВШЭ в

Награды и поощрения

  • · Благодарность Института Проблем Управления РАН за многолетнюю и плодотворную научно-организационную работу, значительный вклад в развитие фундаментальных и прикладных научных исследований в области теории управления, 01.07.2024 Почетная грамота ФЭН НИУ ВШЭ за вклад в академическую репутацию факультета (2024 г.) Благодарственное письмо ректора МФТИ Д. В. Ливанова за вклад в развитие Высшей школы системного инжиниринга, 09.02.2023 Благодарность факультета экономических наук НИУ ВШЭ за вклад в развитие кадрового потенциала факультета, 2022 Elected as a Fellow of International Academy of Information Technologies and Decision Making, 09.12.2022 Best Paper Award, International Conference “Information Technologies and Quantitative Management – 2022” Anniversary Diploma “Agora 2020” from Agora University in Oradea, 17.03.2020 Благодарность Издательства «Юрайт» за проведение вебинара «Как сейчас работать со студентами, магистрантами, аспирантами в условиях дистанта? Как готовить курсовые, дипломные, сдавать экзамены? Что реально, а что нет», 14.05.2020 Walter Scott Award of International Academy of Information Technology and Quantitative Management for remarkable record of creativity in enhancing the theory, algorithm, education and applications of information technology (декабрь 2017) Best Paper Award of International Conference on Information Technology and Quantitative Management, New Delhi, India (декабрь 2017) Диплом международной академии информационных технологий и количественного менеджмента (июль 2015) Почетная грамота НИУ ВШЭ за многолетний вклад в успешное управление Ясинской (Апрельской) конференцией по проблемам развития экономики и общества (2025 г.)
  • · Почетная грамота НИУ ВШЭ (июль 2025)
  • · Почетное звание "Заслуженный работник высшей школы Российской Федерации" (январь 2025)
  • · Почетная грамота факультета экономических наук НИУ ВШЭ (декабрь 2024)
  • · Благодарность НИУ ВШЭ (март 2024)
  • · Медаль "Признание - 20 лет успешной работы" НИУ ВШЭ (декабрь 2023)
  • · Благодарность проректора НИУ ВШЭ (сентябрь 2022)
  • · Благодарность проректора НИУ ВШЭ (август 2022)
  • · Почетная грамота Министерства науки и высшего образования Российской Федерации (июль 2022)
  • · Благодарность факультета экономических наук НИУ ВШЭ (январь 2022)
  • · Золотой почетный знак Высшей школы экономики (январь 2021)
  • · Благодарность проректора НИУ ВШЭ (декабрь 2020)
  • · Благодарность Правительства Российской Федерации (сентябрь 2017)
  • · Благодарность Высшей школы экономики (март 2015)
  • · Медаль ордена "За заслуги перед Отечеством" II степени (декабрь 2013)
  • · Почетный знак I степени Высшей школы экономики (сентябрь 2013)
  • · Почетное звание "Почетный работник науки и техники Российской Федерации" (июль 2011)
  • · Благодарность Высшей школы экономики (май 2011)
  • · Благодарность Высшей школы экономики (июнь 2010)
  • · Благодарность Высшей школы экономики (ноябрь 2007)
  • · Почетная грамота Высшей школы экономики (ноябрь 2007)
  • · Благодарность Высшей школы экономики (июль 2007)
  • · Надбавка за академические успехи и вклад в научную репутацию ГУ-ВШЭ (2009–2011, 2007–2009, 2006–2007, 2005–2006)
  • · Надбавка за академические успехи и вклад в репутацию НИУ ВШЭ (2011–2013)
  • · Надбавка за академическую работу (2014–2015, 2013–2014)
  • · Надбавка за публикацию в журнале из Списка А (и приравненном к нему научном издании) (2024–2025, 2023–2024)
  • · Надбавка за публикацию в международном рецензируемом научном издании (2022–2023, 2021–2022, 2019–2021, 2017–2018)
  • · Надбавка за статью в зарубежном рецензируемом журнале (2015–2017)
  • · Лучший преподаватель — 2018, 2016, 2014
  • · Лауреат премии "Золотая Вышка" 2004 в номинации Достижения в науке

Гранты и проекты

  • — · на соискание учёной степени кандидата наук

Конференции (72)

Показать все
  • · 2025: The 8th International Conference on Dynamics of Disasters (Nanjing). Доклад: An Observation of Earth Surface Displacement as a Factor in Earthquake Occurrence Using the LC-Curve Method
  • · 2024: Академический форум БРИКС (Москва). Доклад: Network analysis of students mobility in BRICS countries
  • · 2024: Адаптационный семинар для стажеров-исследователей НИУ ВШЭ (Москва). Доклад: История рождения и решения научных задач
  • · 2024: Group Decisions and Negotiations. Доклад: Network analysis of international conflicts
  • · 2024: Азербайджанский Технический Университет (Баку). Доклад: О работах Международного Центра Анализа и Выбора Решений НИУ ВШЭ
  • · 2024: International Conference “Optimization, Analytics, and Decisions in the Big Data Era. In Honor of the 70-th Birthday of Panos Pardalos (Halkidiki). Доклад: Models for Analysis of Consumers’ Behavior for a Large Retail Network
  • · 2024: IPSA-RC 23. Доклад: Polarization of society and patterns of electoral behavior
  • · 2024: XI Субботние политологические чтения в Президентской академии «Современная политическая наука: застой или развитие?» (Москва). Доклад: Некоторые математические модели и методы в политических науках
  • · 2024: Лекторий Экономической школы НИУ ВШЭ (Москва). Доклад: Сетевые модели в задачах анализа социально-экономических систем
  • · 2024: The Eleventh International Conference on Information Technology and Quantitative Management (ITQM 2024) (Бухарест). Доклад: Network analysis of economic sectors in the world economy
  • · 2023: Модели и методы принятия решений в условиях глубокой неопределенности (Москва). Доклад: Сетевой анализ в условиях глубокой неопределенности: проблема продовольственной безопасности
  • · 2023: Математическая экономика (Москва). Доклад: Сетевой анализ в условиях глубокой неопределенности: проблема продовольственной безопасности
  • · 2023: Первая конференция памяти почетного академика РААСН Марка Яковлевича Вильнера (Москва). Доклад: Разливы нефти и экология Арктических морей
  • · 2023: Proceedings of the 23rd International Conference on Group Decision and Negotiation (Tokyo). Доклад: Network analysis. Decision making under deep uncertainty support
  • · 2023: Пятый Российский экономический конгресс (РЭК-2023) (Екатеринбург). Доклад: Паттерн-анализ российских банков в период до и во время пандемии COVID-19 (2017-2021 гг.)
  • · 2023: Adam Smith seminar (Munich). Доклад: Food Security under Deep Uncertainty
  • · 2023: Ломоносовские чтения в МШЭ МГУ (Москва). Доклад: Сети критических продуктов в условиях глубокой неопределенности
  • · 2023: Азербайджанский Экономический Университет (Баку). Доклад: Сетевой анализ в условиях глубокой неопределенности. Проблема продовольственной безопасности
  • · 2023: Евразийский НОЦ (Уфа). Доклад: Истории рождения и решения научных задач
  • · 2023: International Scientific and Practical Conference «Artificial Intelligence Technologies and Aerospace Problems» (Баку). Доклад: Choice Procedures in Big Data Analysis
  • · 2023: 6th International Conference on Dynamics of Disasters, DOD 2023 (Афины). Доклад: Network analysis of disasters’ consequences under deep uncertainty
  • · 2023: Seminare Mathematique Discrete, Optimization, Decision (Париж). Доклад: Some urgent problems in Arctic
  • · 2023: Exact Sciences (Munich). Доклад: Network analysis of food security
  • · 2023: Adam Smith seminar (Munich). Доклад: Network Analysis of Food Security under Deep Uncertainty and two more models
  • · 2023: Лекция на теплоходе «Русь Великая» (Москва). Доклад: Как принимать правильные решения
  • · 2023: Лекции аспирантам и преподавателям в Университете Париж 1 (Пантеон-Сорбонна) (Париж). Доклад: Power distribution in international organizations
  • · 2023: Лекции аспирантам и преподавателям в Университете Париж 1 (Пантеон-Сорбонна) (Париж). Доклад: Network analysis. Centrality in networks. Other characteristics of networks
  • · 2023: Лекция для студентов 1 курса бакалавриата ФЭН (Москва). Доклад: О Международном центре анализа и выборе решений
  • · 2022: 21st International Conference on Informatics in Economics (Бухарест). Доклад: Models for an Analysis of Companies’ Transactions in the Large Commercial Bank of Russia
  • · 2022: Круглый стол Института Экономики РАН и ЖНЭА (Москва). Доклад: Пандемия, моделирование распространения вируса, экономические потери в ряде регионов России и за рубежом
  • · 2022: Семинар факультета Мировой экономики и международных отношений (Москва). Доклад: Проблемы Арктики – территориальные претензии, экология, миграция – и их возможное решение
  • · 2022: Международная Молодежная научно-практическая конференция «Февральские чтения» (Баку). Доклад: Пандемия: моделирование распространения вируса и экономические потери
  • · 2022: The Adam Smith Seminar – Spring 2022 (Munich). Доклад: A Development of the Arctic, Interests of Countries, Consequences and Solutions
  • · 2022: Ломоносовские чтения 2022 (Москва). Доклад: Network analysis of international military conflicts, taking into account internal conflicts
  • · 2022: Семинар Факультета мировой экономики и мировой политики (Москва). Доклад: Сетевой анализ в условиях глубокой неопределенности: проблема продовольственной безопасности
  • · 2022: The Institute of Cognitive Neurosciences (Москва). Доклад: New Centrality Measures in Networks
  • · 2022: Семинар по направлению “Жизненный выбор” Стратегического проекта НИУ ВШЭ (Москва). Доклад: Рациональный выбор
  • · 2022: 12 International Conference on Network Analysis (NET-2022) (Nijniy Novgorod). Доклад: Network Analysis of Publications on Studies of Parkinson Disease
  • · 2022: Открытие Лаборатории по Анализу Решений университета Анкары (Анкара). Доклад: Applications of Decision Analysis in Many Different Fields
  • · 2022: Information Technology and Quantitative Management - 2022 (Beijing). Доклад: Networks under Deep Uncertainty
  • · 2022: Выступление на Экономической школе ФЭН НИУ ВШЭ (Москва). Доклад: Теория принятия решений: основные понятия
  • · 2022: Лекция для школьников (Москва). Доклад: Проблемы Арктики – территориальные претензии, экология, миграция – и их возможное решение
  • · 2021: 5TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON DYNAMICS OF DISASTERS, DOD 2021. Доклад: Influence of Potential Oil Spills on Arctic Fauna
  • · 2020: Семинар "Математическая экономика" в ЦЭМИ РАН (Москва). Доклад: Оценка эффективности научных коллективов
  • · 2020: Cеминар «Делаем выбор. Принимаем решение» Школы эффективных коммуникаций «Репное» (Воронеж). Доклад: Модели выбора и их приложения
  • · 2020: Cеминар Департамента экономики Университета г.Турку (Турку). Доклад: An allocation of disputable zones in the Arctic region
  • · 2020: Cеминар Департамента экономики Университета г.Турку (Турку). Доклад: Network analysis of international conflicts
  • · 2020: Лекция школьникам 9-11 классов в ИПУ РАН (Москва). Доклад: Теория принятия решений
  • · 2020: Семинар «Математическия экономика» ЦЭМИ РАН (Москва). Доклад: Суперпозиция функций выбора и ее применения
  • · 2020: Вебинар образовательной платформы ЮРАЙТ (Москва). Доклад: Как сейчас работать со студентами, магистрантами, аспирантами в условиях дистанта? Как готовить курсовые, дипломные, сдавать экзамены? Что реально, а что нет
  • · 2020: Общемосковский семинар "Экспертные оценки и анализ данных" ИПУ РАН (Москва). Доклад: Оценка эффективности карантинных мер в крупнейших странах мира
  • · 2019: Семинар лаборатории прикладного сетевого анализа НИУ ВШЭ (Москва). Доклад: Новые меры центральности в сетях
  • · 2019: Выездной семинар кадрового резерва НИУ ВШЭ (Москва). Доклад: Истории рождения и решения научных задач
  • · 2019: Семинар Факультета городского и регионального развития НИУ ВШЭ (Москва). Доклад: Моделирование развития территорий и оценки удовлетворенности населения условиями проживания
  • · 2019: Russian-French Workshop in Big Data and Application (Toulon). Доклад: Decisions for Large Retail Network
  • · 2019: Russian-French Workshop in Big Data and Application (Toulon). Доклад: Constructing an Efficient Model for Tornado Prediction
  • · 2019: 8th Edition of the International Conference New Perspectives in Science Education (Florence). Доклад: Attractiveness of programs for Students, Heterogeneity of Higher Educational System, Typology and Efficiency of Universities
  • · 2019: Дни компьютерных наук ФКН НИУ ВШЭ (Москва). Доклад: Методы теории выбора в анализе данных
  • · 2019: Семинар Института образования НИУ ВШЭ (Москва). Доклад: Привлекательность программ высшего образования, эффективность университетов и неоднородность системы высшего образования
  • · 2019: Семинар факультета экономики и бизнеса Тбилисского гуманитарного учебного университета (Tbilisi). Доклад: Модели выбора и принятия решений в практических приложениях
  • · 2019: Intenational Conference “Universities and Sustainable Development: Implementing Agenda 2030” (Turin). Доклад: Quality of life, living conditions and polarization in the settlements
  • · 2019: Фестиваль Pint of Science (Москва). Доклад: Модели выбора и их приложения
  • · 2019: 19th International Conference on Group Decision and Negotiation (Laughborough). Доклад: Power distribution in the networks of terrorist groups: 2001-2016
  • · 2019: Общемосковский семинар «Математические модели принятия решений в экономике, бизнесе и политике» (Москва). Доклад: Network analysis of scientific interactions on the problems of the Arctic
  • · 2019: 30th European Conference on Operational Research (EURO 2019) (Dublin). Доклад: Matrix-vector approach to construct generalized centrality indices in networks
  • · 2018: Семинар для победителей конкурса научных работ студентов ВШЭ (Вороново). Доклад: Мой путь в науке
  • · 2018: Общемосковский семинар «Проблемы организации и управления научными исследованиями и разработками» (Москва). Доклад: Значимость основных российских и международных экономических журналов: сетевой анализ
  • · 2018: Cеминар по сетям Университета Париж 1 (Париж). Доклад: Migration – new econometric models, network analysis. Polarization and allocation of migrants
  • · 2018: Семинар по теоретическим моделям Университета Париж 1 (Париж). Доклад: Evaluation of universities, and heterogeneity of higher education system
  • · 2018: 8th Murat Sertel Workshop on Economic Design, Decision, Institutions, and Organization (in the Honor of Dominique Lepelley) (Кан). Доклад: Manipulability of Scoring Rules
  • · 2018: Семинар “Mathematics and Politics: Democratic Decision Making” (Ганновер). Доклад: Polarization and Power Distribution in the European Parliament
  • · 2010: Adam Smith seminar (Мюнхен). Доклад: Food Security under Deep Uncertainty

Идентификаторы исследователя

Публикации (131)

Manipulability of majoritarian rules by coalitions with the same first-ranked alternative

2017 · CHAPTER · en

The coalitional manipulability of 13 majoritarian aggregation schemes (voting rules) is studied by computational experiments. We consider a special case of coalition formation in which all agents of manipulating coalition report the same first-ranked alternative upon manipulation, i.e. a group of agents misrepresents their preferences and they agree that the same alternative will be on the first place of their insincere preferences. We find out that in most cases one of the least manipulable rules in this framework is Minimal Dominant Set, which was not among the least manipulable rules in the case of individual manipulation.

DOI ↗

Бинарные отношения, графы и коллективные решения

2017 · BOOK · ru

В учебном пособии излагаются современные математические подходы к описанию дискретных математических объектов, к построению и изучению прикладных дискретных математических моделей, адекватных реалиям и потребностям социально-экономической и общественно-политической жизни современного общества.

From equality to diversity: Classifying Russian universities in a performance oriented system

2016 · ARTICLE · en

Over the last few decades, performance-based funding models of universities have been introduced and have made universities build and implement different strategies to enable them to compete and be viable in changing circumstances. In turn, national governments are focused on providing universities with more opportunities to run efficient programmes that advance higher education. This paper includes a detailed review of various taxonomies for structuring university. More importantly, it develops a typology of higher education institutions that is relevant for the Russian context. The Ward method is used to cluster universities on the basis of university distinctions in terms of the availability of resources, education, and research and development. This typology of universities is verified by assessing their efficiency score gained from modified Data Envelopment Analysis,incorporating universities' heterogeneity. Finally, the paper gives a decision tree for classifying universities bearing in mind their diversity. It might be expanded for abroader set of inputs and outputs, namely external projectbased research funding modes and cooperation between universities and industry to pursue the development of innovation. The results can be used for shaping targeted policies aimed at particular university groups

DOI ↗ PDF ↗

Construction of Universities' Typology via DEA

2016 · CHAPTER · en

In recent decades, increased economic pressure and growing societal expectations have led to the introduction of performance-based funding models for universities. In this respect, a great scholarly attention has paid to how to evaluate universities performance correctly. This allows national governments to design and apply various taxonomies to facilitate the development of efficient programmes for the advancement of higher education. The wide spread approach used for that purpose is DEA. This paper provides a review of different approaches how to take into account universities heterogeneity when applying DEA to construct the typologies of university by showing statistically their similarities and differences. The authors use the modified DEA proposed by Aleskerov & Petrushchenko (2013) to evaluate performance scores of Russian technical universities. This proposed typology divides universities into specific groups with a description taking into account their heterogeneity.

DOI ↗ PDF ↗

Ranking journals in sociology, education and public administration by social choice theory methods

2016 · PREPRINT · en

Проведен анализ рейтингов журналов на основе пяти наиболее часто используемых библиометрических показателей (импакт-фактора, индексов SNIP и SJR, индекса Хирша и индекса влияния). Показано, что, несмотря на высокую корреляцию, отдельные ранжирования, основанных на первичных индикаторах, не идентичны. Поэтому предлагается новый подход к ранжированию научных журналов на основе обобщения единичных библиометрических показателей с использованием нескольких процедур агрегирования. В частности, используется процедура порогового агрегирования, которая позволяет снизить возможности для манипуляций.

PDF ↗

Результаты прогнозирования структуры приема в вузы с учетом тенденции спроса на высшее образование

2016 · CHAPTER · ru

Тенденции развития мировой экономики демонстрируют, что спрос на специалистов высокой квалификации определяется поведением большого числа агентов, чьи интересы зачастую противоречат друг другу, а также множеством факторов, иногда слабо предсказуемых. В этих условиях традиционные методы долгосрочного прогнозирования не обеспечивают достаточно надежных результатов, позволяющих разрабатывать стратегии долгосрочного развития сферы образования, которые, с одной стороны, нацелены на развитие человеческого капитала для поддержания глобальной конкурентоспособности страны, а с другой — воспринимаются и разделяются властью, бизнесом и обществом. Существует подход, основанный на отраслевом принципе в предположении, что структура человеческого капитала, необходимая для производства единицы продукции, не имеет значительных региональных различий, а определяется уровнем технологий и организации труда для различных отраслей экономики. Авторами данной работы предлагается другой подход к решению задачи прогнозирования контрольных цифр приема, основанный на моделировании поведения семей и абитуриентов, непосредственно предъявляющих спрос на высшее образование, а не только на потребностях работодателей и отраслей.

PDF ↗

Centrality Measures in Large and Sparse Networks

2016 · CHAPTER · en

The problem of quick detection of central nodes in large networks is studied. There are many measures that allow to evaluate a topological importance of nodes of the network. Unfortunately, most of them cannot be applied to large networks due to their high computational complexity. However, if we narrow the initial network and apply these centrality measures to the sparse network, it is possible that the obtained set of central nodes will be similar to the set of central nodes in large networks. If these sets are similar, the centrality measures with a high computational complexity can be used for central nodes detection in large networks. To check the idea, several random networks were generated and different techniques of network reduction were considered. We also adapted some rules from social choice theory for the key nodes detection. As a result, we show how the initial network should be narrowed in order to apply centrality measures with a high computational complexity and maintain the set of key nodes of a large network.

DOI ↗ PDF ↗

Centrality Measures in Networks based on Nodes Attributes, Long-Range Interactions and Group Influence

2016 · PREPRINT · en

Предложен новый метод оценки влияния агентов в сетевых структурах, который учитывает индивидуальные атрибуты каждой вершины, индивидуальное и групповое влияние вершин, а также интенсивность их взаимодействия. Такой подход помогает выявить как очевидные, так и скрытые центральные элементы, которые не могут быть определены классическими мерами центральностей или другими индексами оценки влияния.

PDF ↗

3начимость основных российских и международных экономических журналов: сетевой анализ

2016 · ARTICLE · ru

Работа посвящена выявлению наиболее важных международных и российских экономи- ческих журналов в сетях, которые возникают в результате анализа перекрестного цитирования. Список международных экономических журналов и информация об их перекрестном цитиро- вании были взяты из базы данных Web of Science (WoS), в то время как информация о россий- ских журналах и их цитировании – из базы данных Российского индекса научного цитирования (РИНЦ). Рассчитаны классические индексы центральности, позволяющие определить ключе- вые элементы в сети, а также предложены новые индексы центральности, учитывающие ближ- ние и дальние взаимодействия в сетях. Отличительной особенностью данных индексов является то, что они позволяют учитывать индивидуальные характеристики каждого журнала, а также только наиболее значимые связи между ними. Проведен анализ для 100 основных международ- ных и 29 российских экономических журналов. В результате анализа были выявлены журналы с большим числом цитирований на журналы, имеющие высокую важность, а также те журналы, в которых преобладает цитирование на работы своего же журнала. Полученные результаты могут быть использованы в качестве руководства при выборе исследователями журналов для публика- ции статей, а также как мерило оценки уровня и значимости научного издания.

PDF ↗

Key Borrower Detection by Long-Range Interactions

2016 · PREPRINT · en

We propose a new method for assessing agents' influence in financial network structures, which takes into consideration the intensity of interactions. A distinctive feature of this approach is that it considers not only direct interactions of agents of the first level and indirect interactions of the second level, but also long-range indirect interactions. At the same time we take into account the attributes of agents as well as the possibility of impact to a single agent from a group of other agents. This approach helps us to identify systemically important elements which cannot be detected by classical centrality measures or other indices. The proposed method was used to analyze the banking foreign claims for the end of 1Q 2015. Under the approach, two types of key borrowers were detected: a) major players with high ratings and positive credit history; b) intermediary players, which have a great scale of financial activities through the organization of favorable investment conditions and positive business climate.

PDF ↗

Курсы (25)