DSA Faculty
API
← к списку преподавателей

Сиротин Вячеслав Павлович

Факультет экономических наук

Профиль на hse.ru ↗ тел.: +7 (495) 772-95-90 | 27643
Публикаций
97
Языков
1
Наград
17
Конференций
0
Профиль Публикации (97) Курсы (8)

Профессиональные интересы

Эконометрическое моделирование социально-экономических процессовприкладная статистика83.03.51 Прикладная математическая статистика83.37.16 Статистика республик, регионов, краев, областей и городов в составе Российской Федерации05.21.00 Статистика населения83.29.09 Статистика научно-технического прогресса

Должности

  • Заместитель руководителя департамента — Факультет экономических наук, Департамент статистики и анализа данных
  • Профессор — Факультет экономических наук, Департамент статистики и анализа данных
  • Заведующий лабораторией — Факультет экономических наук, Научно-учебная лаборатория измерения благосостояния
  • Академический руководитель образовательной программы — Экономика и статистика

Био

  • · Начал работать в НИУ ВШЭ в 2008 году.
  • · Научно-педагогический стаж: 36 лет.

Образование

  • 1993 · Ученое звание: Доцент
  • 1990 · Кандидат наук
  • 1990 · Аспирантура: Военная инженерная радиотехническая академия ПВО им. Говорова Л.А.,
  • 1981 · Специалитет: Киевское высшее инженерное радиотехническое училище противовоздушной обороны, специальность «Радиотехнические средства», квалификация «Радиоинженер»

Опыт работы

  • · 1981-2001: Военная служба, преподавание и руководство кафедрой в Военном университете ПВО
  • · 2001-2008: профессор, Московский государственный университет экономики, статистики и информатики (МЭСИ)
  • · профессор, Национальный исследовательский университет экономики, статистики и информатики, 2008-

Награды и поощрения

  • · Благодарность проректора НИУ ВШЭ (октябрь 2024)
  • · Благодарность первого проректора НИУ ВШЭ (декабрь 2023)
  • · Медаль "Признание - 15 лет успешной работы" НИУ ВШЭ (декабрь 2023)
  • · Благодарность первого проректора НИУ ВШЭ (ноябрь 2022)
  • · Благодарность Научно-учебной лаборатории измерения благосостояния НИУ ВШЭ (декабрь 2021)
  • · Благодарственное письмо проректора НИУ ВШЭ (ноябрь 2021)
  • · Благодарственное письмо ректора НИУ ВШЭ (ноябрь 2020)
  • · Благодарность проректора НИУ ВШЭ (июнь 2020)
  • · Медаль "Признание - 10 лет успешной работы" НИУ ВШЭ (январь 2020)
  • · Нагрудный знак "Отличник статистики" (ноябрь 2014)
  • · Благодарность Высшей школы экономики (июль 2014)
  • · Юбилейная медаль "70 лет Вооруженных Сил СССР" (февраль 1988)
  • · Надбавка за академическую работу (2017–2018, 2016–2017, 2015–2016, 2014–2015, 2013–2014, 2012–2013, 2011–2012, 2010–2011, 2009–2010)
  • · Лучший академический руководитель в номинации «Прием иностранных студентов» — 2023–2024
  • · Лучший академический руководитель в номинации «Удовлетворенность студентов качеством образовательной программы» — 2024
  • · Лучший академический руководитель в номинации «Цифровые навыки студентов» — 2023
  • · Лучший академический руководитель в номинации «Межфакультетское взаимодействие» — 2023

Гранты и проекты

  • — · · РНФ № 22-28-20360 «Трансформация образа жизни людей в цифровой среде современного мегаполиса»
  • — · РФФИ №18-010-00564 "Современные тенденции и социально-экономические последствия развития цифровых технологий в России"
  • — · · РФФИ №18-010-00960 "Механизмы развития малого и среднего предпринимательства в обрабатывающих производствах в целях ускорения процессов импортозамещения и перехода к инновационной экономике в России"
  • 2017 · · РГНФ №16-02-00561а "Инновационная деятельность в современной России: тенденции развития и влияние на уровень жизни населения" – 2016-2017 гг.
  • 2016 · · РГНФ №16-02-00716а "Активизация участия малых и средних предприятий в инновационном развитии экономики России" – 2016 г.
  • — · Гранты на поддержку участия сотрудников, аспирантов, студентов НИУ ВШЭ в научных мероприятиях
  • — · 10-02-0064 IX Германская Конференция по Вероятности и Статистике (GOCPS 2010)
  • — · 11-02-0762 IAMOT 2012 The 21th International Conference on Management of Technology "Managing Technology-Service Convergences in the Post-Industrialized Society"
  • — · 12-02-2435 23rd International Management of Technology Annual Conference 2014 Science, Technology, and Innovation in the Age of Economic, Political and Security Challenges.

Идентификаторы исследователя

Публикации (97)

Международная конференция "Применение многомерных статистических методов в экономике и оценке качества"

2015 · ARTICLE · ru

В статье представлены история, программа и основные результаты конференции по многомерным статистическим методам и их применению. Главной особенностью конференции является широкий спектр рассмотренных вопросов. Наряду с ними на круглом столе были обсуждены проблемы статистической подготовки экономистов.

PDF ↗

Прогнозирование экологической активности России и стран мира

2015 · ARTICLE · ru

Статья посвящена мониторингу экологической активности России в сопоставлении с развитыми странами мира. Значительное внимание уделяется исследованию индексов, используемых для оценки развития биотехнологий. Так, на основе Индекса экологической эффективности рассчитаны основные показатели динамики для России за последнее десятилетие, осуществлен краткосрочный прогноз. На основе методологии Бокса-Дженкинса построена модель биотехнологий.

PDF ↗

Статистическое исследование восприимчивости населения к инновациям.

2015 · ARTICLE · ru

В статье на основе классификационного дерева выделяются группы населения наиболее активно использующие (или, наоборот, не использующие) инновации. В качестве индикатора инновационного поведения в статье рассматривается использование респондентами Интернет. Значительное внимание уделяется возрасту, доходу и сфере занятости респондентов.

PDF ↗

Proceeding of the 10th European Conference on Innovation and Entrepreneurship

2015 · BOOK · en

Сборник велючает научные статьи, посвященные исследованию инновационной активности и предпринимательства в странах мира и регионах

Cooperation and Innovation Activity: study of the relationship at the regional level

2015 · CHAPTER · en

Paper focuses on cooperation and partnership measuring and analysis of their impact on regional innovative activity. We consider cooperation and partnership as a significant factor of realizing research and development projects and creating innovative product and services. Partnership and cooperation create additional possibilities to cope with the problems of the research and development project diversification. Giving the support to the competitiveness is another way of fostering innovations. While the former seems to be more important under restrictions concerning lack of the sources for research programs, the latter may be more efficient in favourable conditions. The contradiction between these approaches is an important issue for many researchers. We try to find is there any significant impact of firms and organizations collaboration on innovation activity of the regions. The methodology is based on multivariate statistics and econometric modelling. The panel data set includes a lot of indicators for the Russian regions in last decade. Along with analysis of reasons that hamper the progress of innovative activity we propose the system of indexes for cooperation and partnership development measuring. The system is based on such variables as the number of joint research and development projects and the number of organizations involved, they are given separately for various types of partners, economic activities and types of cooperation. A few panel data regression models have been considered and compared. They allow estimating the quantitative effect of the cooperation impact on innovative activity of regions and eliminating the regions peculiarities and the endogeneity bias . The results may provide information for the decision makers, government, industry and university in practice of managing the innovative development. The system of integral indicators for various aspects of innovative processes in regions may be used for measuring and fostering the innovative development of regions. The results of analysis can help to make right strategic decision and to raise the competitiveness of the country as a whole.

PDF ↗

Аргументация в когнитивно-стилевой модели: эмпирико-статистический анализ

2015 · ARTICLE · ru

Статья посвящена проблеме связи когнитивного стиля с особенностями аргументации. Рассмотрены понятия когнитивного стиля, аргументации, лингвистического аргумента, особенности когнитивно-стилевой модели аргументации. Результаты проведенного психолингвистического эмпирического исследования и статистического моделированияс использованием процедур сравнения генеральных средних для независисмых выборок, дисперсионного анализа и декомпозиции рапределений подтверждают наличие связи когнитивного стиля с аргументацией, используемой студентами различных вузов и специальностей. Проанализированы гендерные различия в использовании различных видов аргументов.

PDF ↗

Эконометрика: учебник

2015 · BOOK · ru

В настоящем учебнике «Эконометрика» рассматривается как дисциплина, объединяющая совокупность результатов, методов и приемов экономической теории, экономической статистики и математико-статистического инструментария для количественного выражения качественных закономерностей. Курс эконометрики призван научить различным способам выражения связей и закономерностей через эконометрические модели, основанные на данных статистических наблюдений. Эконометрический подход предусматривает анализ соответствия выбранной модели изучаемому объекту, рассмотрению причин, приводящих к необходимости пересмотра моделей на основе более точной системы представлений. Эконометрика занимается по существу статистическими выводами, т.е. использованием выборочной информации, для получения некоторого представления о свойствах генеральной совокупности. Учебный курс «Эконометрика» опирается на курсы «Микроэкономика», «Макроэкономика», «Теория статистики», «Теория вероятностей и математическая статистика» и «Многомерные статистические методы». В свою очередь «Эконометрика» выступает в качестве базы для курса «Эконометрическое моделирование», а также продвинутых курсов прикладной микро- и макроэкономики. При этом применение методов эконометрики позволяет осуществить проверку справедливости положений экономической теории. Последовательность изложения материала в учебнике учитывает особенности анализа зависимостей по пространственным, временным или пространственно-временным (панельным) выборочным данным. Значительное внимание в учебнике уделяется логическому анализу исходной информации и экономической интерпретации получаемых результатов. Учебник снабжен достаточным количеством экономических примеров и задач для самостоятельного решения. Каждая глава завершается перечнем вопросов для закрепления материала и тестами.

Системы одновременных уравнений

2015 · CHAPTER · ru

Рассматриваются различные виды систем одновременных ругрессионных уравнений. Анализируется идентифицируемость системы и методы идентификации моделей.

PDF ↗

Множественная линейная модель регрессии в условиях мультиколлинеарности

2015 · CHAPTER · ru

Рассматриваются виды мультиколлинеарности и ее последствия, методы диагностики мультиколлинеарности. Наряду с отбором наиболее информативных признаков и удаления дублирующих характеристик представлены методы перехода к в ортогональное признаковое пространство и регуляризации модели без изменения состава регрессоров.

PDF ↗

Cooperation and innovative activity in economic development of the country

2014 · CHAPTER · en

Technological innovations have a great influence on economic, social and political progress of modern society. A lot of factors foster progress of innovative development, andfactors of cooperation create an important group of them. When organizations and firms lack sources for generatinginnovations, they need help for meeting their goals. Cooperation helps realizing research and development projects and creating innovative products and services. It causes the problem of measuring and modeling innovative activity for regions with specific peculiarities. The problem may be solved by using regression models that allows examining the significance of the factors and obtaining the quantitative estimates of their influence on innovative development. As a source of relevant information data of Russian Federal State Statistics Service and OECD may be used.

PDF ↗

Курсы (8)