DSA Faculty
API
← к списку преподавателей

Макеева Елена Юрьевна

Факультет экономических наук

Профиль на hse.ru ↗ тел.: +7 (495) 772-95-90 | 27409
Публикаций
44
Языков
0
Наград
12
Конференций
12
Профиль Публикации (44) Курсы (19)

Профессиональные интересы

корпоративные финансыуправление структурой капитала компанииБанкротство компаниКорпоративное налогообложениеESGкорпоративное управление

Должности

  • Заместитель руководителя школы — Факультет экономических наук, Школа финансов
  • Доцент — Факультет экономических наук, Школа финансов
  • Научный сотрудник — Факультет экономических наук, Научно-учебная лаборатория корпоративных финансов

Био

  • · Начала работать в НИУ ВШЭ в 2010 году.
  • · Научно-педагогический стаж: 26 лет.

Образование

  • 2010 · Ученое звание: Доцент
  • 2005 · Кандидат экономических наук
  • 1997 · Специалитет: Всероссийский заочный финансово-экономический институт, специальность «Финансы и кредит», квалификация «Экономист»

Опыт работы

  • · Доцент:Факультет экономических наук / Департамент финансов Научный сотрудник: Факультет экономических наук / Научно-учебная лаборатория корпоративных финансов

Награды и поощрения

  • · Медаль "Признание - 15 лет успешной работы" НИУ ВШЭ (сентябрь 2025)
  • · Почетная грамота факультета экономических наук НИУ ВШЭ (январь 2024)
  • · Медаль "Признание - 10 лет успешной работы" НИУ ВШЭ (декабрь 2022)
  • · Благодарственное письмо первого проректора НИУ ВШЭ (январь 2022)
  • · Благодарность Факультета экономических наук НИУ ВШЭ (январь 2021)
  • · Благодарность проректора НИУ ВШЭ (ноябрь 2020)
  • · Благодарность Школы финансов НИУ ВШЭ (февраль 2019)
  • · Благодарность Высшей школы экономики (ноябрь 2013)
  • · Надбавка за академическую работу (2014–2015)
  • · Надбавка за публикацию в журнале из Списка А (и приравненном к нему научном издании) (2025–2026)
  • · Надбавка за публикацию в международном рецензируемом научном издании (2020–2021)
  • · Победитель Конкурса лучших русскоязычных научных и научно-популярных работ работников НИУ ВШЭ – 2023, 2022

Гранты и проекты

  • 2026 · В мае 2026 года в журнале International Journal of Financial Studies вышла статья «Inclusive Growth of Russian Companies as a Driver of Socio-Economic Development: Insights from the Metallurgical Sector».

Конференции (12)

Показать все
  • · 2025: International conference on climate and energy finance (ICEF 2025) (Guangzhou). Доклад: Do All Sectors Benefit Equally? Evidence from Green, Social, and Sustainability Bonds in Emerging Markets
  • · 2025: The International Conference on Econometrics and Big Data Analysis (Istanbul). Доклад: Does Composition Of Board Committees Affect ESG Performance? Evidence from Russia
  • · 2025: The International Conference on Econometrics and Big Data Analysis (Istanbul). Доклад: Does Composition Of Board Committees Affect ESG Performance? Evidence from Russia
  • · 2025: 12TH INTERNATIONAL GSOM ECONOMY&MANAGEMENT CONFERENCE 2025 (EMC 2025) (Санкт-Петербург). Доклад: Board committees and ESG ranking of Russian public companies: does human capital matter?
  • · 2024: The 18th NYCU International Finance Conference & 4th Yushan Conference (Hsinchu). Доклад: Sustainable Growth Index for Inclusive Strategies in Metals and Mining
  • · 2022: 40th Eurasia Business and Economics Society (EBES) Conference (Istanbul). Доклад: How Board Committees’ Characteristics Affect ESG Disclosure? Evidence from Russia
  • · 2022: 9th International GSOM Emerging Markets Conference (Saint-Petersburg). Доклад: The peculiarity of compiling non-financial reports and its significance for companies in the BRICS countries
  • · 2021: 36th EBES Conference - Istanbul (Стамбул). Доклад: How Corporate Governance Affects ESG and Financial Performance: Evidence from Russia
  • · 2021: American Accounting Association Annual Meeting 2021. Доклад: The Influence of Reputation on Corporate Earning Power: A Case Study of Russian Companies
  • · 2021: Future Outlook of Oil Market and Fiscal Stability. Доклад: Comparative Analysis of ESG Ratings’ Impact on Corporate Financial Performance in Developed and Emerging Countries
  • · 2020: Четвертый Российский экономический конгресс (Москва). Доклад: Как участие в корпоративных рейтингах влияет на эффективность российских компаний?
  • · 2019: 28th EBES Conference (Coventry). Доклад: THE DETERMINANTS OF THE COSTS OF FINANCIAL DISTRESS IN PHARMACEUTICAL FIRMS

Идентификаторы исследователя

Публикации (44)

Стратегические финансовые решения компаний на развивающихся рынках капитала

2017 · BOOK · ru

Предлагаемая читателю работа выполнена нами, чтобы показать, как важные общепринятые в мире концепции корпоративных финансов работают в нестандартной деловой среде, существующей в России и в других странах с развивающимися рынками капитала. Наша книга оригинальна, потому что в ней апробированы гипотезы, которые прежде не исследовались на российских данных и, значит, она помогает раздвинуть границы знания о результатах ключевых решениях в области финансирования, выбора стратегий роста компаний в национальной деловой среде. Более того, мы стремимся сравнить мотивы, ключевые драйверы и результаты стратегических финансовых решений российских компаний с компаниями, представленными на других рынках капитала, относимых к категории растущих. Мы показываем свойственные этим решениям и их результатам общие характеристики и выделяем специфику. Поэтому портрет российского бизнеса, написанный финансовыми красками, становится более объемным, специфичным и выразительным. Наша книга представляет логичное продолжение нашей исследовательской работы в рамках Лаборатории корпоративных финансов, которая с 2007 года является органичной частью Центра фундаментальных исследований Национального исследовательского университета “Высшая школа экономики”. Авторский коллектив представлен целым рядом исследователей, работающих в Лаборатории корпоративных финансов, однако данная книга – это единый проект. Мы исповедуем и применяем единую методологию, современные модели исследования и методы количественной обработки данных, и используем данные международных баз. Полученные нами результаты были представлены и вызвали интерес коллег на международных зарубежных конференциях.

PDF ↗

Taxation and capital structure: evidence from Russian companies

2015 · ARTICLE · en

This paper presents a study of the impact of taxation on the capital structure of Russian companies, based on the Graham model. The study revealed that it is more appropriate to include the effective tax rate in the model, rather than use the marginal tax rate since it is more applicable for the Russian companies

PDF ↗

О моделях диагностики банкротства организаций

2014 · ARTICLE · ru

Разработка моделей банкротств прежде всего, актуальна с точки зрения корпоративного управления в реальном и финансово-банковском секторе. Для достижения эффективности корпоративного управления должно быть создано соответствующее информационно-аналитическое обеспечение, то есть система мониторинга риска банкротства корпорации в условиях использования интеллектуальных информационных технологий. Указанный мониторинг – это один из важных инструментов обеспечения экономической безопасности деятельности корпораций. Действительно, корпорации должны постоянно следить за своими финансовым положением и анализировать финансовую устойчивость, поскольку важнейшими свойствами экономико-политической среды в настоящее время является неопределенность и нестабильность. Под неопределенностью понимаются рыночные условия, на которые одновременно оказывает воздействие неизмеримое число факторов различной природы и направленности. Нестабильность внешней среды проявляется через неопределенность направлений ее изменений и их высокую частоту

PDF ↗

Применение нейронных сетей и семантического анализа для прогнозирования банкротства

2014 · ARTICLE · ru

Предсказание финансовой неустойчивости компании является дискуссионной темой в экономической литературе и остается таковой уже на протяжении многих лет. Авторами было предложено большое количество разнообразных финансовых показателей, оказывающих существенное влияние на вероятность банкротства компании. Однако часть информации о деятельности компании является скорее качественной, нежели количественной, и не отражается в финансовых показателях. Примером может служить качество корпоративного управления или степень раскрытия информации в открытых источниках. Поскольку годовая отчетность компании содержит существенные факты о текущей и будущей эффективности компании, необходимо учитывать ее в качестве источника нефинансовой информации. В данной работе представлена методология предсказания финансовой неустойчивости на основе применения семантического анализа корпоративной годовой отчетности и ансамбля искусственных нейронных сетей. Полученные результаты подтверждают значимость использования текстовой информации, содержащейся в годовой отчетности компании, для предсказания финансовой неустойчивости, а также демонстрируют повышение предсказательной способности модели.

PDF ↗

Влияние ликвидности акций на выбор структуры капитала российскими компаниями

2014 · ARTICLE · ru

В данной работе исследуется взаимосвязь ликвидности акций и структуры капитала для российских компаний. Изначально значимость возможного воздействия, а также его на- правленность неочевидна, поскольку теоретические аспекты механизмов взаимного влияния ликвидности акций и структуры капитала основаны на таких факторах, как транзакционные издержки, асимметрия информации, агентские издержки и др., т.е. на факторах, значимость которых в России может отличаться от значимости на развитых рынках капитала. Тем не менее эмпирический анализ привел к результатам, схожим с полученными в предыдущих исследованиях. Высокая ликвидность акций отрицательно влияет на финансовый рычаг, что совместимо со стимулами менеджеров. Кроме того, более высокая доля долга в капитале ком- пании положительно воздействует на ликвидность акций, что связано с инвестиционными решениями менеджеров. Результаты данного исследования особенно актуальны в условиях ожидаемого резкого увеличения ликвидности акций российских компаний.

PDF ↗

The Prediction of Bankruptcy in a Construction Industry of Russian Federation

2013 · ARTICLE · en

The problem of the firm bankruptcy prediction was investigated by foreign researchers in the 1930s and it still remains relevant. Since the publishing of Altman’s (1968) major work, based on multiple discriminant analysis (MDA), this methodological area has considerably changed. Taking into consideration that new data have appeared in the course of time, companies’ average size has changed, and the accounting standards have changed (Altman, Haldeman, & Narayanan, 1977), methods and models should be renewed so as to be appropriate for current situation. The purpose of this paper is to reveal factors causing bankruptcy and use models appropriate for prediction bankruptcy in the area of a construction industry during the financial crisis. This investigation has been carried out on the basis of logit and probit analysis. The main reasons of bankruptcy revealed in the course of this investigation are the following: (1) non-optimal capital structure formation; (2) ineffective liquidity management; (3) decrease in assets profitability; and (4) decrease in short-term assets turnover. The most reliable indicators which give warning of bankruptcy ahead of others are financial instability and liquidity ratios.

PDF ↗

A Binary Model versus Discriminant Analysis Relating to Corporate Bankruptcies: The Case of Russian Construction Industry

2013 · ARTICLE · en

The last market crash of 2008-2009 showed that the construction sphere is one of the most fragile spheres to the crisis effect. The destructive effect of this crash was resulted in substantial decrease in mortgage lending, price index, capital investment, and in growth of the cost level. As the construction industry remains strategically important, the eruption of this sphere, which was facilitated by the crisis, might considerably harm Russian economy as a whole. However, lack of relevant studies leaves the main risk factor of Russian construction firms’ failure unexplored. The purpose of this study is to reveal the key determinants, which cause bankruptcy of Russian construction firms during the crisis period. Moreover, the article provides testing of applicability of accounting-based models to prediction of bankruptcy of these firms. The results show the validity of binary-choice logit and probit specifications with the highest classification accuracy of around 85%. In addition, the liquidity and profitability ratios were defined as superior insolvency factors for four years before a company files for bankruptcy.

PDF ↗

Выбор системы экономических показателей для диагностики и прогнозирования банкротств на основе нейросетевого байесовского подхода

2013 · ARTICLE · ru

В настоящее время разработано и применяется на практике множество моделей диагностики банкротств, различающихся методами построения моделей и набором факторов. Указанные методы в основном относятся к пяти группам: классическим статистическим методам, методам регрессионного анализа, методам дискриминантного анализа, методам logit-анализа, методам нечетких множеств и нейросетевым методам. Возможны комбинации указанных методов. Последние три группы методов в настоящее время развиваются особенно быстро. Что касается выбора факторов банкротства, то здесь господствует эвристика. Отсутствует методология формализованного отбора и сравнения групп экономических показателей для построения модели банкротств, а также эффективных методов предобработки данных. В данной работе предлагается оригинальный метод выбора системы показателей с последующим построением нейросетевой модели диагностики банкротств на основе байесовского подхода. Разработанная концепция формализации выбора и сравнительной оценки системы показателей (мета-гипотез) для модели банкротств на основе байесовского подхода позволила создать предпосылки для разработки эффективной нейросетевой модели банкротств. Предложенные в работе методы и идеи апробированы в вычислительных экспериментах. Построенная модель диагностики банкротств была проверена на реальных данных и оказалась вполне работоспособной и имеющей хорошие прогностические свойства. Предлагаемая концепция и основанный на ней нейросетевой байесовский метод построения модели банкротств апробирован для строительной отрасли экономики. Однако авторы считают, что в силу общности развиваемого подхода эти концепция и метод могут быть полезны и в других отраслях для решения широкого круга экономических задач, таких как формирование кредитного портфеля, проведение внешнего аудита или оценка финансового состояния организации.

PDF ↗

Концепция управления стоимостью компании

2013 · ARTICLE · ru

В статье исследованы основные составляющие управления стоимостью компании: идеоло­гия, принципы и управленческие процессы. Рассмотрен цикл создания стоимости, определены основные направления управленческой деятельности по ее созданию. Отмечены преимущества и недостатки применения концепции управления стоимостью компании.

PDF ↗

A Binary Model Versus Discriminant Analysis to Corporate Bankruptcies for Emerging Market

2012 · ARTICLE · en

The problem of the firm bankruptcy prediction was investigated by foreign researchers in the 1930s and it still remains relevant. Since publishing of the major Altman’s work (1968), based on multiple discriminant analysis, this methodological area has been considerably changed. Taking into consideration that new data have appeared in the course of time, companies’ average size has changed and the accounting standards have been changed (Altman (1977)) methods and models should be renewed to be appropriate for the present day situation. The purpose of this investigation is the revealing of factors causing bankruptcy and using models appropriate for prediction bankruptcy in the area of a construction industry during financial crisis. This investigation has been carried out on the basis of logit and probit analysis. The main reasons of bankruptcy revealed in the course of this investigation are the following: • non-optimal capital structure formation • ineffective liquidity management • decrease in assets profitability • decrease in short-term assets turnover The most reliable indicators, which give warning of bankruptcy ahead of others are financial instability and liquidity ratios.

Курсы (19)