Пересецкий Анатолий Абрамович
Факультет экономических наук
Профессиональные интересы
Должности
- Профессор-исследователь — Факультет экономических наук, Департамент прикладной экономики
- Ведущий научный сотрудник — Факультет экономических наук, Центр больших данных в экономике и финансах (CEBDA)
Био
- · Начал работать в НИУ ВШЭ в 2006 году.
- · Научно-педагогический стаж: 52 года.
Образование
- 2023 · Ученое звание: Профессор
- 2010 · Доктор экономических наук: Центральный экономико-математический институт РАН, специальность 08.00.13 «Математические и инструментальные методы экономики», тема диссертации: Эконометрический подход к дистанционному анализу деятельности российских банков и банковскому надзору
- 1988 · Старший научный сотрудник
- 1977 · Кандидат физико-математических наук: Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, тема диссертации: Качественная теория однородных космологических моделей
- 1971 · Специалитет: Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, факультет: механико-математический, специальность «Математика», квалификация «Математик»
Опыт работы
- · Работа в академических организациях
- · 2010–по н.в: Национальный исследовательский Профессор университет Высшая школа экономики, Эконометрика Москва
- · 1992–2012: Российская экономическая, Профессор школа. Москва. статистика, эконометрика, российская банковская система
- · 1991–по н.в.: Центральный экономико– Главный научный математический институт сотрудник ЦЭМИ РАН, Москва
- · 1996–по н.в.: Международный колледж Профессор экономики и финансов. Информатика, Математическая Высшая школа экономики и статистика, Эконометрика. Лондонская школа экономики (на англ.яз.) (LSE)
- · 2008–2009: Московский институт Профессор международных отношений Научный руководитель (МГИМО, университет) кафедры эконометрики
- · 1996–2000: Высшая школа экономики Доцент государственный университет, Эконометрика Москва
- · 1996–1998: Международный колледж, Доцент МГУ и Университет Колорадо, курсы мат.статистики (Денвер) и эконометрики (на англ.яз.)
- · 1996–1998: Школа бизнеса и экономики, Лектор Москва. (Калифорнийский Курс анализа временных университет. Хайвард), рядов по программе МБА
- · 1971–1973: Институт Радиотехники Научный сотрудник и электроники АН СССР, г.Фрязино
- · Работа в академических организациях (визиты)
- · 2012: Институт экономик переходного Исследователь август 1-30 периода Банка Финляндии, (BOFIT) Хельсинки, Финляндия
- · 2004: Центр экономических Исследователь август исследований Тилбургского, университета, Нидерланды
- · 2002: Центр экономических Исследователь август исследований Тилбургского, университета, Нидерланды
- · 2000: Georgia Institute of Technology, профессор, осенний семестр Атланта, США математический ф–т. Лекции по Теория вероятности и Математической статистике
- · 2000: Центр экономических Исследователь август исследований Тилбургского, университета, Нидерланды
- · 1999: Центр экономических Исследователь август исследований Тилбургского, университета, Нидерланды
- · 1999: Georgia Institute of Technology, профессор, весна Атланта, США математический ф–тет. Лекции по Теория вероятности и Математической статистике
- · 1997: Лаборатория генетики, Исследователь Ноябрь 1996–январь Университет г.Гент, Приложения моделей Бельгия математической статистики в молекулярной генетике
- · 1995: Центр экономических Исследователь осень исследований Тилбургского, университета, Нидерланды
- · 1994: Центр экономических Исследователь осень исследований Тилбургского, университета, Нидерланды
- · 1993: Georgia Institute of Technology, Исследователь, осень Атланта, США биологический ф–тет. приложения математической статистики к молекулярной генетике
- · 1990: Московский Государственный, старший осень Университет научный сотр, биологический ф–тет, статистический анализ ЭЭГ
- · Опыт прикладной работы
- · 2010: Citibank Лекции по прикладной статистике и эконометрике
- · 2008: ACNielsen Лекции по прикладной статистике
- · 2005: SUNInterbrew Лекции по методам прогноза. осень Москва
- · 2004: КОМКОН, Консультант Москва Маркетинговые исследования
- · 2003: Альфа Банк Лекции по прикладной статистике
- · 1996–2000: Глаксо–Вэллком, Консультант Москва Статистический анализ сравнительных испытаний лекарственных препаратов
Награды и поощрения
- · Благодарность первого проректора НИУ ВШЭ (декабрь 2023)
- · Почетный знак II степени Высшей школы экономики (октябрь 2023)
- · Благодарственное письмо ректора Высшей школы экономики (декабрь 2022)
- · Благодарность Международного института экономики и финансов НИУ ВШЭ (июнь 2022)
- · Благодарность Международного института экономики и финансов НИУ ВШЭ (июнь 2021)
- · Победитель общенациональной премии "Профессор года - 2018" (декабрь 2018)
- · Медаль "Признание - 10 лет успешной работы" НИУ ВШЭ (октябрь 2018)
- · Почетная грамота Высшей школы экономики (октябрь 2018)
- · Благодарность Высшей школы экономики (январь 2014)
- · Благодарность Высшей школы экономики (март 2012)
- · Медаль "В память 850-летия Москвы" (февраль 1997)
- · Надбавка за академические успехи и вклад в репутацию НИУ ВШЭ (2011–2013)
- · 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 (2020–2021, 2019–2020, 2017–2018)
- · Надбавка за статью в зарубежном рецензируемом журнале (2015–2017, 2013–2015)
- · Лучший преподаватель — 2015, 2012
Гранты и проекты
- — · на соискание учёной степени кандидата наук
Конференции (1)
Показать все
- · 2021: 3-й семинар "Прикладная эконометрика" в рамках XXII Апрельская международная научная конференция НИУ ВШЭ по проблемам развития экономики и общества (Москва). Доклад: Эндогенная классификация домохозяйств в регионах России
Идентификаторы исследователя
- ORCID:
0000-0003-3618-3040 - ResearcherID:
I-7366-2015 - SPIN РИНЦ:
5121-9012 - Google Scholar: https://scholar.google.ru/citations?user=c4lU_Y0AAAAJ&hl=ru
- Scopus AuthorID:
6507091282
Публикации (99)
Sandwiched women: Health behavior, health, and life satisfaction
2022 · PREPRINT · en
In this paper, we use unique nationally representative data from the 25th wave of Russia Longitudinal Monitoring survey, (RLMS-HSE) for 2016. Based on the survey data, we investigate the impact of sandwich generation caregiving on the health behavior of Russian women—their health behavior, self-assessed health and life satisfaction. We found that sandwich generation caregiving reduces the likelihood of medical examinations, and regular meals, the effect is especially pronounced for working women. A small reduction in alcohol consumption is observed. The likelihood of smoking is reduced (especially for women under 50). The likelihood of being overweight increases, the proportion of chronic diseases decreases, and self-assessed health improves (these effects are especially pronounced for women who are non-pensioners). The proportion of depression decreases. These effects may be the result of an inattentive attitude to one's health and a consciousness of the social significance of fulfilling one's duty. The latter also affects the decreasing number of sandwich generation givers (SGC) dissatisfied with life in general.
Эндогенная классификация домохозяйств в регионах России
2021 · ARTICLE · ru
Для изучения социальной структуры в социологии выделяются группы (классы), которые характеризуются некоторой однородностью входящих в них индивидов. Наиболее часто встречается разбиение на три класса: высший, средний и низший. Критерии такого разбиения традиционно субъективны (экзогенны). В данной работе распределение домохозяйств в федеральных округах России моделируется в виде смеси трех логнормальных распределений. Смешивающие доли (вероятности) компонент смеси и параметры среднего трех логнормальных распределений моделируются как функции от индивидуальных характеристик домохозяйств. В результате получается эндогенное (выведенное из модели) разбиение домохозяйств на три кластера (нижний, средний, верхний). Такое разбиение позволяет анализировать различия между федеральными округами и закономерности межгрупповой динамики в 2014—2018 гг. Использованный в работе подход оказался весьма гибким для анализа распределения доходов, динамики этого распределения во времени, а также миграции между относительно однородными кластерами. Модель смеси распределений с эндогенно определяемыми вероятностями позволяет более тонко регистрировать эффекты детерминант неоднородности доходов внутри каждого кластера.
Эконометрика. Начальный курс
2021 · BOOK · ru
Учебник содержит систематическое изложение основ эконометрики и написан на основе лекций, которые авторы в течение ряда лет читали в Российской экономической школе и Высшей школе экономики. Подробно изучаются линейные регрессионные модели (метод наименьших квадратов, проверка гипотез, гетероскедастичность, автокорреляция ошибок, спецификация модели). Отдельные главы посвящены системам одновременных уравнений, методу максимального правдоподобия в моделях регрессии, моделям с дискретными, цензурированными и урезанными переменными. Глава «Панельные данные» дополняет книгу до полного списка тем, традиционно включаемых в современные базисные курсы эконометрики. Главы «Предварительное тестирование» и «Эконометрика финансовых рынков» будут полезны тем, кто интересуется соответственно теоретическими и прикладными аспектами эконометрики. Включены упражнения с реальными данными, доступными для читателя на web-сайте книги. Для студентов, аспирантов, преподавателей, а также специалистов по прикладной экономике и финансам.
Сборник задач к начальному курсу эконометрики
2021 · BOOK · ru
Книга содержит подробные решения задач и упражнений по эконометрике из 7–9 изданий учебника: Магнус Я. Р., Катышев П. К., Пересецкий А. А. Эконометрика. Начальный курс (М.: «Дело», 2005–2021). В книге приведены также условия задач, поэтому она может использоваться не только в комплекте с указанным базовым учебником, то также и с любым другим учебником по эконометрике. Книга является первым изданием подобного типа на русском языке. В новом издании значительно увеличилось количество задач, появились главы, соответствующие новым главам в учебнике, в частности, «Панельные данные». Включены упражнения с реальными данными, доступными для читателя на web-сайте книги. В первую очередь книга будет полезна студентам и аспирантам, изучающим эконометрику, а также преподавателям эконометрики и специалистам по прикладной экономике и финансам.
Сборник задач по курсу теории вероятностей
2021 · BOOK · ru
Настоящая книга является сборником задач по базовому курсу теории вероятностей для магистерских программ по специальностям, где используются вероятностно-статистические и эконометрические методы. Книга содержит около трехсот задач с решениями. Представленные задачи использовались авторами на протяжении более двадцати лет в процессе преподавания теории вероятностей в Российской экономической школе и Высшей школе экономики. В начале каждой главы для удобства читателя приведен список основных понятий и формул. Книга в первую очередь ориентирована на студентов экономических специальностей. Она также будет полезна студентам и аспирантам, изучающим статистику, эконометрику, преподавателям этих дисциплин и специалистам по прикладной экономике и финансам.
Statistical Explanation of the Dunning-Kruger Effect
2021 · PREPRINT · en
Выделение глобального стохастического тренда из несинхронных наблюдений волатильности финансовых индексов
2020 · ARTICLE · ru
В данной работе метод линейного фильтра Калмана применяется для декомпози‐ ции несинхронных наблюдений реализованной волатильности финансовых индексов (NIKKEI 225, FTSE 100, S&P 500) на ненаблюдаемые глобальную и локальную состав‐ ляющие. Показано, что волатильность нью‐йоркского индекса S&P 500 представляет собой глобальную компоненту, в то время как токийский индекс NIKKEI 225, напротив, в большей степени подвержен изменениям со стороны локальных новостей. Показано, что наибольший вклад в глобальную составляющую дает интервал наблюдений от закрытия Лондонской биржи до закрытия биржи в Нью‐Йорке (соответственно, 16:30 и 21:00 UTC). Начиная примерно с 2012–2014 гг. растет вклад в волатильность глобального рынка новостей из интервала от закрытия биржи в Нью‐Йорке до за‐ крытия биржи в Токио (от 21:00 до 6:00 UTC). Это можно отнести к увеличивающе‐ муся в последнее время влиянию азиатских стран (Китай, Япония, Корея) на мировую экономику.
К 90-летию со дня рождения Б.С. Гельруда
2020 · ARTICLE · ru
В этом году Борису Соломоновичу Гельруду исполнилось бы 90 лет. Нам, группе его учеников, досталась от его внука Б.Е. Гельруда фотокопия его мемуаров, написанных более 35 лет назад. В них рассказывается о том, каким было математическое образование в СССР – не в столице, не в областном центре, а в Нижнем Тагиле – сравнительно небольшом индустриальном городе на Урале, о людях, с которыми жизнь сводила Бориса Соломоновича – учениках, коллегах, его выдающихся учителях, и о событиях, которые заслуживают того, чтобы не быть забытыми. Ниже мы предлагаем вниманию читателей эти воспоминания, в которых воссозданы неповторимый аромат и атмосфера той эпохи (благодарим Б.Е. Гельруда за предоставленные нам фотокопии воспоминаний нашего учителя и за разрешение на их публикацию).
Моделирование динамики распределения доходов в России
2019 · ARTICLE · ru
В данной работе четырехпараметрическое обобщенное бета-распределение второго типа (GB2) применяется для моделирования распределения населения России по доходам на основе квартальных микроданных доходов домохозяйств за период с 2003 по 2015 г. Параметры распределения оценивались методом максимума взвешенного правдоподобия, и оценки параметров за разные периоды были объединены во временные, которые прогнозировались на 4 квартала вперед. По полученным прогнозным значениям параметров распределения рассчитывались прогнозные значения мер неравенства распределения доходов, таких как риск нахождения за чертой бедности, относительная медианная глубина бедности, отношение квинтилей и индекс Джини. Таким способом получились робастные оценки мер неравенства, при этом точность прогноза составила около 5%. При анализе динамики параметров распределения получен интересный вывод о том, что в кризисные периоды уровень неравенства по доходам снижается, вопреки распространенному интуитивному суждению, что в кризисные периоды неравенство усиливается.
Grade expectations: Rationality and overconfidence
2018 · ARTICLE · en
Confidence and overconfidence are essential aspects of human nature, but measuring (over)confidence is not easy. Our approach is to consider students' forecasts of their exam grades. Part of a student's grade expectation is based on the student's previous academic achievements; what remains can be interpreted as (over)confidence. Our results are based on a sample of about five hundred second-year undergraduate students enrolled in a statistics course in Moscow. The course contains three exams and each student produces a forecast for each of the three exams. Our models allow us to estimate overconfidence quantitatively. Using these models we find that students' expectations are not rational and that most students are overconfident, in agreement with the general literature. Less obvious is that overconfidence helps: given the same academic achievement students with larger confidence obtain higher exam grades. Female students are less overconfident than male students, their forecasts are more rational, and they are also faster learners in the sense that they adjust their expectations more rapidly.
Курсы (3)
-
Statistics · 5 раза
2025/2026, 2024/2025, 2023/2024, 2022/2023, 2021/2022 · Бакалавриат · Анг
-
Эконометрика (продвинутый уровень) · 5 раза
2025/2026, 2024/2025, 2023/2024, 2022/2023, 2021/2022 · продвинутый уровень · рус
-
Advanced Statistics, ICEF Academia
2022/2023 · Дисциплина общефакультетского пула · Анг