DSA Faculty
API
← к списку преподавателей

Пересецкий Анатолий Абрамович

Факультет экономических наук

Профиль на hse.ru ↗ тел.: +7 (495) 772-95-90 | 27514
Публикаций
99
Языков
2
Наград
16
Конференций
1
Профиль Публикации (99) Курсы (3)

Профессиональные интересы

прикладная эконометрика

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

Публикации (99)

What drives the Russian stock market: World market and political shocks

2014 · ARTICLE · en

In this paper, we empirically test the dependence of the Russian stock market on the world stock market, world oil prices and Russian political and economic news during the period 2001–2010. We find that oil prices are not significant after 2006, and the Japan stock index is significant over the whole period, since it is the nearest market index in terms of closing time to the Russian stock index. We find that political news like the Yukos arrests or news on the Georgian war have a short-term impact, since there are many other shocks. These factors confirm the structural instability of the Russian financial market.

PDF ↗

Динамика влияния оценок ЕГЭ на последующие результаты студентов бакалавриата МИЭФ НИУ ВШЭ

2014 · CHAPTER · ru

В работе на примере студентов МИЭФ ГУ ВШЭ анализируется связь между результатами ЕГЭ, олимпиад и последующими академическими успехами студентов. Показано, что результаты ЕГЭ являются адекватным показателем для отбора студентов на программу МИЭФ. Отмечена также важность практики приема студентов по результатам олимпиад.

PDF ↗

Collective Management of Residential Housing in Russia: The Importance of Being Social

2014 · ARTICLE · en

Collective Management of Residential Housing in Russia: The Importance of Being Social Homeowners associations (HOAs) implement collective management in residential housing. We assess the performance of such associations in Russia by using the stochastic frontier technique. Cultural traits enabling tenants to make proper use of the HOA decision-making procedures are essential for resolving the collective action problem and ensure accountability of governing bodies and outside contractors. Such “technical civic competence” has a stronger impact on HOA performance than more conventional forms of social capital which rise in their significance when HOA governance breaks down and informal grassroots alternatives are mobilized instead. Massive and indiscriminate “supplyled” introduction of collective management in residential housing without matching cultural and institutional prerequisites could be counterproductive. Flexibility, freedom of choice, and market development are required to avert the failures of HOAs commonly observed in Russia.

DOI ↗ PDF ↗

Задачи с решениями по вероятности и статистике. В двух частях

2014 · BOOK · ru

Задачник основывается на 17-летнем опыте преподавания курса вероятности и статистики студентам Международного института экономики и финансов Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» (МИЭФ НИУ ВШЭ, совместный проект с Лондонским университетом, LSE); использован также опыт А.А. Пересецкого преподавания курса статистики студентам бакалавриата Технологического университета Джорджии (GaTech, USA). Задачник состоит из двух частей и содержит большое количество задач по курсу «Теория вероятностей и основы статистики» и их решения. В часть I вошли в основном задачи, составленные авторами, а также адаптированные задачи из учебников по статистике (Wonnacott T.W., Wonnacott R.J. Introductory Statistics for Business and Economics, 1990; Hogg R.V., Tanis E.A. Probability and Statistical Inference, 1997; Newbold P. Statistics for Business and Economics, 1995). Решения, представленные в части II, подготовлены авторами и их ассистентами в МИЭФ НИУ ВШЭ. Задачник будет полезен студентам бакалавриата экономических специальностей, которые смогут самостоятельно проверять свои знания. Он также поможет преподавателям при подборе задач для решения на семинарах, домашних заданий и для экзаменов.

Задачи с решениями по вероятности и статистике. Часть II

2014 · BOOK · ru

Задачник основывается на 17-летнем опыте преподавания курса вероятности и статистики студентам Международного института экономики и финансов Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» (МИЭФ НИУ ВШЭ, совместный проект с Лондонским университетом, LSE); использован также опыт А.А. Пересецкого преподавания курса статистики студентам бакалавриата Технологического университета Джорджии (GaTech, USA). Задачник состоит из двух частей и содержит большое количество задач по курсу «Теория вероятностей и основы статистики» и их решения. В часть 1 вошли в основном задачи, составленные авторами, а также адаптированные задачи из учебников по статистике (Wonnacott T.W., Wonnacott R.J. Introductory Statistics for Business and Economics, 1990; Hogg R.V., Tanis E.A. Probability and Statistical Inference, 1997; Newbold P. Statistics for Business and Economics, 1995). Решения, представленные в части 2, подготовлены авторами и их ассистентами в МИЭФ НИУ ВШЭ. Задачник будет полезен студентам бакалавриата экономических специальностей, которые смогут самостоятельно проверять свои знания. Он также поможет преподавателям при подборе задач для решения на семинарах, домашних заданий и для экзаменов.

PDF ↗

Автокорреляция в глобальном стохастическом тренде

2014 · ARTICLE · ru

В работе развивается модель Korhonen–Peresetsky, в которой доходность индекса финансового рынка была представлена в виде суммы двух независимых компонент: глобальной (которая зависит от новостей, имеющих влияние на глобальный финансовый рынок) и локальной (зависящей от новостей, значимых только для данного рынка). Модель учитывала несинхронность наблюдений однодневных доходностей финансовых рынков, находящихся в разных часовых поясах, и позволяла оценить этот (ненаблюдаемый) глобальный тренд. При этом предполагалось, что приращения глобального тренда между моментами закрытия бирж независимы. В данной статье предложена модель с автокорреляцией глобального стохастического тренда, которая предполагает возможность корреляции его приращений на соседних временных интервалах. Проведенные оценки показывают наличие значимо отличающейся от нуля автокорреляции. Это впрочем, не обязательно означает предсказуемость однодневных доходностей фондовых индексов, поскольку автокорреляция обнаружена в ненаблюдаемой глобальной составляющей.

PDF ↗

Техническая эффективность предприятий отрасли производства резиновых и пластмассовых изделий

2013 · ARTICLE · ru

В работе исследуется техническая эффективность российских предприятий по производству резиновых и пластмассовых изделий за 2006–2010 гг. методом стохастической границы. Показано, что увеличение размеров фирмы приводит к росту ее эффективности, а также то, что в отрасли действует положительная отдача от масштаба. Этот результат робастен по отношению к выбору функционального вида производственной функции и метода оценивания. Модель авторегрессии оценок эффективности используется в качестве меры их консервативности.

PDF ↗

Тайное становится явным?

2013 · PREPRINT · ru

В работе предложен новый способ измерения нарушений правил студентами (student cheating), основанный на сравнении результатов студентов по экзаменам, домашним работам и специальной домашней работе. Данные для исследования получены на основе эксперимента со студентами 2-го курса МИЭФ НИУ ВШЭ в 2013 г. В конце курса по статистике, в дополнение к стандартным формам контроля (домашним работам и экзаменам), студенты получили так называемую специальную домашнюю работу, в числе правил которой значился запрет на кооперацию. Исследование предлагает несколько способов измерения кооперации между студентами и показывает связь выявленных таким образом нарушений с рейтингом студентов, их ожиданиями относительно доли соблюдавших правила однокурсников и общими моральными нормами. Кроме того, обнаружены различные паттерны поведения студентов верхней и нижней частей рейтинга, а также контекст российской высшей школы, сказывающийся на поведении студентов.

PDF ↗

Cost efficiency of Kazakhstan and Russian banks: Results from competing panel data models

2013 · ARTICLE · en

In this paper, we estimate cost efficiency of the Kazakhstan and Russian banks. A stochastic frontier (SF) approach based on a panel data for 2002–2006 is used. The Kazakhstan banking system is traditionally assumed to be more advanced compared to the Russian system. In 2003 Kazakhstan adopted the International Accounting System, and in 2005 Basel-2 norms were introduced. None of these happened in Russia during the period of our study. Given these differences, our objective is to examine whether there is a systematic difference in bank efficiency between them. For this we use two sets of SF panel models, viz., models which do not separate and do separate bank effects from inefficiency. Within each set we also consider models with a single and multiple outputs as well as alternative distributional assumptions on inefficiency. Empirically we do not find any significant differences in the cost efficiency scores of banks between these two countries during the period of our study, although some differences (within each country) are found when different distributional assumptions are used. Results are found to be quite robust across several alternative and competing models. We also find that many of the banks in both countries operate below their optimal size.

PDF ↗

What determines stock market behavior in Russia and other emerging countries?

2013 · PREPRINT · en

We empirically test the dependence of the Russian stock market on the world stock market and world oil prices in the period 1997:10–2012:02. We also consider three Eastern Euro-pean stock markets (Poland, the Czech Republic, and Hungary), as well as two markets outside Europe (Turkey and South Africa). We apply a rolling regression to identify periods when oil prices or stock indices in the US and Japan were important. Surprisingly, oil prices are not significant for the Russian stock market after 2006. A TGARCH-BEKK model is employed to assess the degree of correlation be-tween markets, taking into account the global market stochastic trend. We find that correlation between markets increased between 2000 and 2012. Growth was especially high in Eastern European markets during 2004–2006, which is likely connected with the EU accession of these countries in 2004.

PDF ↗

Курсы (3)