DSA Faculty
API
← к списку преподавателей

Архипова Марина Юрьевна

Факультет экономических наук

Профиль на hse.ru ↗ тел.: +7 (495) 772-95-90 | 27049
Публикаций
139
Языков
1
Наград
12
Конференций
4
Профиль Публикации (139) Курсы (4)

Профессиональные интересы

62.00.00 Биотехнология05.00.00 Демография83.00.00 Статистика06.00.00 Экономика. Экономические науки28.17.31 Моделирование процессов управления

Должности

  • Профессор — Факультет экономических наук, Департамент статистики и анализа данных
  • Ведущий научный сотрудник — Факультет экономических наук, Научно-учебная лаборатория измерения благосостояния

Био

  • · Начала работать в НИУ ВШЭ в 2008 году.
  • · Научно-педагогический стаж: 38 лет.

Образование

  • 2009 · Ученое звание: Профессор
  • 2008 · Доктор экономических наук: Московский государственный университет экономики, статистики и информатики, специальность 08.00.12 «Бухгалтерский учет, статистика»
  • 2002 · Ученое звание: Доцент
  • 1999 · Кандидат наук: специальность 08.00.12 «Бухгалтерский учет, статистика»
  • 1987 · Специалитет: Московский экономико-статистический институт, специальность «Экономическая кибернетика», квалификация «Экономист-математик»

Опыт работы

  • · 1987 г.: С занимаюсь научно исследовательской деятельностью:
  • · 1. ВНИИЭПРАНТ (Всероссийский научно-исследовательский институт экономики, политики и права в научно-технической сфере), который был в дальнейшем переименован в РИЭПП (Российский институт экономики, политики и права) - научный сотрудник, старший н.с., заведующая сектором.
  • · 2. Институт проблем информатики РАН (ИПИ РАН) - зав. сектором;
  • · 3. Институт проблем управления РАН им. Трапезникова - ведущий научный сотрудник
  • · 4. Национальный ииследовательский университет Высшая школа экономки - по настоящее время
  • · 1999 г.: С занимаюсь преподавательской деятельностью

Награды и поощрения

  • · Почетная грамота НИУ ВШЭ (январь 2025)
  • · Медаль "Признание - 10 лет успешной работы" НИУ ВШЭ (декабрь 2023)
  • · Почетное звание "Почетный работник сферы образования Российской Федерации" (июль 2023)
  • · Благодарность факультета экономических наук НИУ ВШЭ (январь 2023)
  • · Благодарность Высшей школы экономики (июль 2020)
  • · Нагрудный знак "За вклад в развитие государственной статистики" (декабрь 2019)
  • · Почетная грамота Высшей аттестационной комиссии при Министерстве образования и науки Российской Федерации (март 2018)
  • · Благодарность Факультета экономических наук НИУ ВШЭ (январь 2018)
  • · Благодарность руководителя Федеральной службы государственной статистики (декабрь 2016)
  • · Почетная грамота Федеральной службы государственной статистики (август 2012)
  • · Надбавка за академическую работу (2017–2018, 2016–2017, 2015–2016, 2014–2015, 2013–2014, 2012–2013)
  • · Лучший преподаватель — 2017, 2014

Гранты и проекты

  • 2016 · 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» – 2018-2020 гг. (руководитель); 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» – 2018-2019 гг. (исп.); РГНФ №16-02-00561а "Инновационная деятельность в современной России: тенденции развития и влияние на уровень жизни населения" – 2016-2017 гг. (руководитель); РГНФ №16-02-00716а "Активизация участия малых и средних предприятий в инновационном развитии экономики России" – 2016 г. РГНФ №14-02-00018а "Методология анализа и мониторинга инновационных систем на национальном и региональном уровнях" - 2014-2016 гг. РГНФ №14-02-00110а «Монетарная политика как инструмент стимулирования экономического роста» 2014-2016 гг.; РФФИ 11-06-08011-з тревел-грант Участие в 20 Интернациональной конференции «Technology and the Global Challenges: Security, Energy, Water, and the Environments» РГНФ №09-02-00-303 а/и «Развитие и трансформация национальной инновационной системы как средства завоевания конкурентных позиций в глобальных цепях создания добавленной стоимости», РГНФ 2010-2012 № 10-02-00280а, Управление неравновесной динамикой современных макроэкономических систем»; РГНФ № 11-02-00426а «Анализ факторов развития национальной инновационной системы в России» РГНФ 2009-2013, № 09-02-00628а/Б. «Государственная инновационная политика России и Беларуси»; РГНФ 2006-2008, № 06-02-04011а «Теория и практика формирования национальных инновационных систем»; РГНФ № 06-02-04043а «Методы мониторинга и оценки инновационного потенциала и результативности направлений научных исследований», РГНФ № 05-02-02352а «Система индикаторов состояния и развития национальной инновационной системы». НИР «Разработка методов и принципов создания информационных технологий для оценивания результатов влияния фундаментальных исследований» (Шифр «БОР») - руководитель НИР «Позиционирование информатики в системе наук и разработка концептуальных основ ее изучения в системе подготовки научных кадров» (Шифр «Образ») – исп. НИР «Теория управления в междисциплинарных моделях организационных, социальных, экономических, медико-биологических и экологических систем»; Методика анализа патентной активности в сфере информационно-коммуникационных технологий, научное направление ОНИТ РАН – 3 и другие.

Конференции (4)

Показать все
  • · 2014: 9th European Conference on Innovation and Entrepreneurship (Белфаст). Доклад: Regional Structure of the Country on Costs and Results of Innovative Activity: the Case of the Russian Federation
  • · 2014: 23rd International Conference "Science, Technology and Innovation in the Age of Economic, Political and Security Challenges (Вашингтон). Доклад: Innovation Activity and ICT Development of Russian Regions
  • · 2013: The 22th International Conference on Management of Technology "Science, Technology and Innovation in the Emerging Markets Economy" (Porto Alegre). Доклад: Innovative Development and Quality of Life Interaction
  • · 2012: 21st International Conference on Management of Technology “Managing Technology-Service Convergences in the Post-Industrialized Society (Hsinchu). Доклад: ICT Development of Russia's Regions

Идентификаторы исследователя

Публикации (139)

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 ↗

Applied Methods of Statistical Analysis. Nonparametric Approach

2015 · BOOK · en

The book is focused on the problems of using statistical methods and nonparametric approach for analysis of the socio-economic objects

Specific of Dairy Entrepreneurship in period of Globalization

2015 · CHAPTER · en

In this paper, we describe the tendencies on dairy market in Russia: transition from separate independent dairy plants supplying small regions, to national units and then to international enterprises. Globalization helps to implement world’s best practices in R&D and gain competitive advantage with suppliers due to consolidation of purchasing volumes of raw and pack. Such global companies need at least several plants to cover national consumers demand in Russia. One of the most important topics for transnational dairy companies is defining optimal number of plants, places of their location and building efficient supply chain scheme. Optimization model was created using genetic methods of search. It showed the optimal network of production plants on the territory of the country. Results of the model showed that the optimal scenario differs from existing model and requires significant changes to be implemented. Model can be implemented to the whole national dairy industry branch as part of government policy, or by a private enterprise to optimize its logistic and manufacturing expanses.

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.

Глава 7 Нелинейные модели регрессии и их линеаризация

2015 · CHAPTER · ru

Глава посвящена использованию нелинейных регрессионных моделей в эконометрических исследованиях. Большое внимание уделяется вопросам спецификации моделей, подбору линеаризующего преобразования и др. Помимо теоретического материала глава содержит большое количество примеров и иллюстративного материала.

PDF ↗

Глава 9 Типологическая регрессия

2015 · CHAPTER · ru

Глава посвящена вопросам построения регрессионных моделей в типологически однородных группах, полученных с использованием методов многомерной классификации объектов. Помимо теоретического материала глава содержит большое количество примеров, заданий, иллюстративного материала.

PDF ↗

Востребованы ли инновации: исследование взаимосвязи инноваций и уровня жизни населения в России и странах мира

2014 · CHAPTER · ru

С использованием эконометрического подхода исследуется взаимосвязь инноваций и уровня жизни населения. Проводится статистический мониторинг инновационной деятельности и уровня жизни населения, исследуются новые тенденции.

PDF ↗

Развитие наноиндустрии в России: проблемы статистического учета и наблюдения

2014 · CHAPTER · ru

Сознавая важность развития наноиндустрии для научно-технического и экономического развития в последнее десятилетие во многих развитых странах мира нанотехнологии определяются как приоритетное направление, способствующее экономическому развитию государства, а также его конкурентоспособности на международной арене. Статья посвящена статистическому мониторингу развития нанотехнологий в России и странах мира.

PDF ↗

Исследование процессов снабжения материалами транснациональных производственных компаний в условиях глобализации

2014 · CHAPTER · ru

В условиях глобализации мировых экономических процессов и появления на рынках товаров и услуг транснациональных компаний большое значение приобретает разработка методики формирования страховых и рабочих запасов материалов предприятий по производству молочных продуктов. Для разработки эффективной модели формирования страховых запасов материалов необходим комплексный статистический анализ факторов риска возникновения дефицита материалов, а также учет российских особенностей производства и продажи молочных продуктов, связанных с удаленностью мест изготовления от точек потребления материалов и низкой точностью базовых прогнозных моделей объемов продаж молочных продуктов.

PDF ↗

Курсы (4)