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)

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 ↗

Статистический анализ и прогнозирование показателей патентной активности России и ряда развитых стран мира

2014 · ARTICLE · ru

С использованием данных патентной статистики проводится экономико-статистический анализ современных тенденций развития мирового патентного рынка, особое внимание фокусируется на позициях и роле России в мировой патентной активности. Предложен прогноз числа выданных патентов на изобретения лидирующими патентными ведомствами мира

PDF ↗

Исследование изобретательской активности России и стран мира на основе патентных информационных ресурсов

2014 · ARTICLE · ru

Статья посвящена исследованию изобретательской активности в России и странах мира с использованием данных патентной статистики. Анализ изобретательской активности в России проводится по областям технологического развития в соответствии с разделами Международной патентной классификации. Значительное внимание уделяется выделению факторов, оказывающих значимое влияние на изобретательский климат в России

PDF ↗

Innovation Activity and ICT development of Russian Region

2014 · CHAPTER · en

Information and communication technologies (ICT) evolvement is a mainstream of modern society progress. From one hand, ICT provide great demand on innovations, and from the other hand, new technologies foster futher information and communication development. These two processes along with interaction between them seem to be a matter of great importance for effective improving of economic and social life. The level of ICT development is substantially different not only in different countries, but also in different regions of such a big country as Russian Federation. A lot of indicators are published and widely used for measuring the ICT and innovation development. But sets of indicators for countries and countries' regions generally are different and need to become closer. Effective management implicates adequate impact on each particular part of the regional system. In this paper we introduce models providing relevant regions classification on both innovation activity and ICT development and report on our experience in analysis of their interplay. When it is well grounded we use parametric approach to creating models of regional stratification, and kernel density estimates allow proving the premises for it. In multidimensional case, the fuzzy clusterisation shows the best results and provide creating profiles of the groups and their kernels. Created models allow revealing peculiarities of the groups that provides using relevant means for fostering the technological progress in regions and in a country as a whole

PDF ↗

Исследование характера связи инновационной и экспортной активности российских предприятий

2014 · ARTICLE · ru

Статья посвящена исследованию характера, силы и направления связи между инновационной и экспортной активностью российских предприятий. С этой целью в работе тестируются на реальных статистических данных две гипотезы: о «самовыборе» предприятий и об «обучающем эффекте экспорта». Для проверки гипотез используются пробит модель и система рекурсивных одновременных уравнений.

PDF ↗

Эконометрические методы управления рисками инновационных проектов

2014 · BOOK · ru

Учебное пособие освещает широкий спектр теоретических проблем, связанных с управлением рисками инновационных проектов на основе использования статистических методов, а также дает необходимый набор современных инструментов статистического анализа и управления рисками. Материал, представленный в учебном пособии, апробирован в ходе реализации магистерской программы «Инновационный менеджмент» в Московском авиационном институте и Кубанском государственном университете в течение 2007-2012 гг. Предназначено для студентов экономических и инженерно-экономических специальностей, обучающихся инновационному менеджменту, а также аспирантов, преподавателей и исследователей соответствующей группы проблем.

PDF ↗

Эконометрика

2014 · BOOK · ru

Рассматриваются методы и алгоритмы построения эконометрических моделей по пространственным, временным и пространственно-временным выборкам, методы оценки параметров моделей и проверки их значимости. Изложение регрессионного анализа начинается с классической двумерной и множественной линейной модели, которая в дальнейшем обобщается на условия мультиколлинеарности и нелинейности, гетероскедастичности и автокоррелированности регрессионных остатков. Рассматриваются также модели с переменной структурой, бинарного и множественного выбора, типологическая регрессия. Значительное место в учебнике отводится анализу временных рядов и системе одновременных уравнений. Для преподавателей, аспирантов и студентов экономических вузов, а также научных сотрудников, занимающихся применением методов эконометрики в социально-экономических исследованиях.

PDF ↗

Regional Structure of the Country on Costs and Results of Innovative Activity: The Case of the Russian Federation

2014 · CHAPTER · en

Innovations have a great impact on the progress of modern society. Highly developed countries are homogenous in providing high living standards while countries with lower level of innovative activity cannot keep such a level and differ substantially from each other in values of main social indicators. We show it with the model of the relation between Global Innovation Index and Human Development Index for more than 100 countries. Generally the level of innovative development changes for the better worldwide. But the countries and their counties, or regions, progress in different ways. To provide the effective control of the regional devolvement it is important to obtain relevant information presenting regional structure of the country on innovative development indicators such as the output of innovative products and services and the expenditure on technological innovations. As a descriptive model we first use kernel density estimates of probability density function. Some groups in the structure are close to each other and hardly distinguished by traditional grouping procedures. In order to find if the regional system is really heterogeneous we use fuzzy approach to classification that seems to be the most suitable for compound structure analysis.It is based on a statement that each element (region) is a member of each group, and the degree of this participation is a value of the membership function. Both parametric decomposition of probability density function and nonparametric «c-means» clustering are applied for regions stratification on the innovation potential and activity indicators. For identified groups (strata) we search the influence of various factors on innovative development using weighted variables. As weights we apply the values of the membership function for corresponding group. For group profiling and modelling along with general indicators of regional economic development the specific indicators of small enterprise evolvement are used. Modelling results show the role of small entrepreneurship in innovative development in identified regional groups.

PDF ↗

Supply process optimization using hubs for materials

2014 · CHAPTER · en

Globalization of world economic processes has intensified in present years, especially on FMCG markets. That makesproduction companies pay much attention to goods and materials standardization at their plants. Meanwhile for products with low shelf life companies search possibilities to increasefreshnessof their products at the shelf. That leads to complicated production and materials supply schemes (several plants), which do not operate in an optimal way. In the article, the problems of materials flow optimization are analyzed for a company with territory-spread structure of production capacities. Model of using hubs for materials deliveries is estimated. It helps to increase materials turnover, decrease purchasing price and risk of shortage of materials that are used on several plants. Hub for materials is a network of transitional warehouses between suppliers and plants of usage.To solve a problem of a great variety of places of hubs allocation, determine their quantity and transportation schemes, genetic algorithms are used to find optimal supply models. In the optimization model, following parameters are considered: Different kinds of transportation, their costs and capacities; Different places to allocate hubs for materials; Materials planning parameters (minimum order size, price levels, transportation conditions); Suppliers location; Forecast of materials consumption at each plant; Several points of loading trucks from suppliers and several point of uploading trucks from hubs to production plants. In the article the way of solution coding has been created, proposed new approaches of generation basic set of solutions and algorithm of determined iterative search.Using suggested model an optimal logistic scheme of materials supply for production company was created. The model determined number of hubs for materials and their locations, helped to increase materials turnover and truck fill rate, decrease purchasing prices and risk of materials out of stock. Suggested schemes were tested at Danone Russia (24 factories in the country) where showed significant results and benefits.Special KPIs were created to measure efficiency of processes improvements.

PDF ↗

ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ МЕНЕДЖМЕНТ. Учебник и практикум для прикладного бакалавриата

2014 · BOOK · ru

Цель учебника – дать будущему организатору производства знания, которые позволят ему верно формулировать и решать задачи по реализации своих профессиональных функций, добиваться успехов в организационной, планово-экономической, проектно-аналитической и производственной деятельности и в результате стать высококлассным специалистом в своей профессиональной области. В учебнике представлена современная теория производственного менеджмента. Каждая глава содержит практикум, включающий контрольные вопросы, практические задания, тесты. Ряд иллюстрирующих теоретический материал схем, рисунков, таблиц и примеров носит эксклюзивный характер и является результатом научных исследований авторов.

Курсы (4)