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)

Constructing an efficient machine learning model for tornado prediction

2016 · PREPRINT · en

Tornado prediction methods and main mechanisms of tornado genesis were analyzed. A model, based on the superposition principle, has been built. For efficiency evaluation, the constructed model has been tested on real-life data obtained from the University of Oklahoma (USA). It is shown that the constructed tornado prediction model is more efficient than all previous models.

On manipulability of aggregation procedures by coalitions with the same first-ranked alternative

2016 · CHAPTER · en

The coalitional manipulability of voting rules for special case of coalition formation is studied by computer experiment. For the considered case, the coalition, upon manipulation, consists of agents with the same alternative on the first place in their orderings. Not necessary all agents of the manipulating coalition should report insincere preferences, i.e. manipulating agents can join others by adjusting the preferences. This makes the coalition formation more flexible, inducing the increase of the Nitzan-Kelly manipulability index by different value for different voting rules. Calculations are made for 3 alternatives for knows aggregation procedures.

PDF ↗

Ranking Journals Using Social Choice Theory Methods: A Novel Approach in Bibliometrics

2016 · CHAPTER · en

We use data on economic, management and political science journals to produce quantitative estimates of (in)consistency of evaluations based on seven popular bibliometric indicators (impact factor, 5-year impact factor, immediacy index, article influence score, h-index, SNIP and SJR). We propose a new approach to aggregating journal rankings: since rank aggregation is a multicriteria decision problem, ordinal ranking methods from social choice theory may solve it. We apply either a direct ranking method based on majority rule (the Copeland rule, the Markovian method) or a sorting procedure based on a tournament solution, such as the uncovered set and the minimal externally stable set. We demonstrate that aggregate rankings reduce the number of contradictions and represent the set of single-indicator-based rankings better than any of the seven rankings themselves.

DOI ↗ PDF ↗

Network analysis of international migration

2016 · PREPRINT · en

Представлен анализ международных миграционных потоков с помощью применения сетевого анализа и расчета индексов центральности. С целью выявления наиболее влиятельных стран в сети международных потоков миграции рассмотрены классические индексы центральности и использованы новые индексы, учитывающие непрямые (ближние и дальние) взаимодействия вершин в сети, а также их индивидуальные атрибуты (информация о численности населения). Данная методология была применена для годовых данных по потокам международной миграции с 1970 по 2013 гг., предоставленных Организацией Объединенных Наций (ООН). Был проведен анализ результатов для одного года по каждому десятилетию, описана динамика. Показано, что классические индексы центральности и индексы ближних и дальних взаимодействий выделяют страны с большим притоком/оттоком мигрантов, а индексы ближних и дальних взаимодействий выделяют страны со значительным оттоком мигрантов в страны с наибольшим притоком мигрантов и наиболее взаимосвязанные с ними страны в сети международной миграции.

PDF ↗

Влияние в сетевых структурах с использованием индексов дальних взаимодействий

2016 · CHAPTER · ru

Рассматривается задача оценки влияния в сетевых структурах. Предложено несколько моделей, позволяющих учитывать индивидуальные характеристики каждой вершины, а также интенсивность ближних и дальних взаимодействий между ними. Интенсивность взаимодействий оценивается как с помощью анализа всех возможных каналов влияния одной вершины на другую, так и с помощью подхода, в основе которого лежат симуляции. Предложенные модели помогает выявить как очевидные, так и скрытые центральные элементы, которые не могу быть определены классическими мерами центральностей или другими индексами оценки влияния

PDF ↗

Ranking Journals in Sociology, Education, and Public Administration by Social Choice Theory Methods

2016 · CHAPTER · en

An analysis of journals’ rankings based on five commonly used bibliometric indicators (impact factor, article influence score, SNIP, SJR, and H-index) has been conducted. It is shown that despite the high correlation, these single-indicatorbased rankings are not identical. Therefore, new approach to ranking academic journals is proposed based on the aggregation of single bibliometric indicators using several ordinal aggregation procedures. In particular, we use the threshold procedure, which allows to reduce opportunities for manipulations.

DOI ↗ PDF ↗

Анализ влияния стран в сети международной миграции

2016 · ARTICLE · ru

В работе рассматривается применение сетевого подхода к проблеме международной миграции. Международная миграция может быть представлена в качестве сети (или взвешенного орграфа), в которой вершинами являются страны, а ребрам соответствуют миграционные потоки между ними. Основной целью исследования является выявление набора ключевых элементов в сети. Для этого расчитаны классические индексы центральности и разработаны собственные индексы дальних взаимодействий (LRIC). В основу исследования положены данные Организации Объединенных Наций (ООН) о ежегодных миграционных потоках между странами (версии 2008, 2015).

PDF ↗

Сетевой подход в изучении межгосударственных конфликтов

2016 · ARTICLE · ru

Приведен обзор работ по теории сетевого подхода в международных исследованиях, обсуждены методология сетевого анализа и критерии отбора эмпирических данных для анализа межгосударственных конфликтов. Предложена модель сети межгосударственных конфликтов и ее визуализация. С помощью классических (Eigenvector и PageRank) и нового индекса центральности (Short-Range Interaction Centrality) выявлены государства, в наибольшей степени втянутые в определенные периоды в межгосударственные конфликты.

PDF ↗

Performance-Based Typology Of Universities: Evidence From Russia

2015 · PREPRINT · en

За последние десятилетия растущее экономическое давление и возросшие ожидания общества привели к внедрению системы государственного финансирования университетов, в основе которой лежат показатели результативности этих организаций. Адаптируясь к этим новым условиям финансирования, университеты начали развивать новые виды деятельности. В настоящее время национальные органы власти в разных странах занимаются разработкой и апробацией различных способов многоаспектной систематизации университетов в целях разработки эффективных программ для развития высшего образования. В статье подготовлен обзор литературы различных методов типологизации университетов, обсуждается выбор индикаторов и математического инструментария для группировки университетов с учетом их сходства и оценки эффективности университетов на основе классического и модифицированного методов оболочечного анализа данных (DEA). Мы предлагаем новую типологию университетов, принимая во внимание показатели их научной и образовательной деятельности, а также уровень эффективности. Предлагаемая типология, протестированная на российских данных, основана на кластеризации университетов с учетом их ресурсного обеспечения, научно-образовательного потенциала и показателей результативности. Созданная типология не только группирует университеты по типу, но и строит дерево решений для отнесения организации к тому или иному типу с учетом степени их неоднородности. Она может служить основой для содержательного анализа разнородной совокупности групп университетов и выработки адресных мер политики, адаптированных к специфике каждой из выделенных групп.

PDF ↗

Manipulability of Aggregation Procedures in Impartial Anonymous Culture

2015 · ARTICLE · en

Aleskerov et al. [1] and [2] estimated the degree of manipulability for the case of multi-valued choice (without using any tie-breaking rule) and for Impartial Culture (IC). In our paper, we address the similar question for the multi-valued choice and for Impartial Anonymous Culture (IAC). We use Nitzan-Kelly's (NK) index to estimate the degree of manipulability, which is calculated as the share of all manipulable voting situations, and calculate indices for 3 alternatives and up to 10000 voters. We have found that for the case of 3 alternatives Nanson's procedure shows the best results. Hare's procedure shows close, but a bit higher results. The worst aggregation procedure in terms of manipulability is Plurality rule. Additionally, it turned out that NK indices for IAC are smaller than NK indices for IC.

DOI ↗ PDF ↗

Курсы (25)