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)

Probability of default models of Russian banks

2011 · ARTICLE · en

This paper presents results from an econometric analysis of Russian bank defaults during the period 1997–2003, focusing on the extent to which publicly available information from quarterly bank balance sheets is useful in predicting future defaults. Binary choice models are estimated to construct the probability of default model. In the first part of the paper we analyse bank survival over the financial crisis of 1998. We find that preliminary expert clustering or automatic clustering improves the predictive power of the models and incorporation of macrovariables into the models is useful. Heuristic criteria are suggested to help compare model performance from the perspectives of investors or banks supervision authorities. In the second part of the paper we use the probability of default models developed in the first part in rolling windows to analyse the Russian banking system trends after the crisis 1998.

DOI ↗ PDF ↗

Проблемы международной значимости российского экономического журнала

2011 · ARTICLE · ru

Рейтинги играют важную роль. Статья, опубликованная в журнале с более высоким рейтингом, в большей степени повышает рейтинг автора и организации, в которой он работает, чем статья, опубликованная в журнале с более низким рейтингом. Если на статьи журнала имеются ссылки в статьях в других журналов, то это также повышает рейтинг журнала, особенно если эти журналы имеют высокий рейтинг. Число статей, опубликованных в журнале, также повышает его рейтинг. Это относится и к исследователям. Все рейтинги пересчитываются ежемесячно.

What factors drive the Russian banks license withdrawal

2011 · PREPRINT · en

The binary and multinomial logit models are applied for prediction of the Russian banks defaults (license withdrawals) using data from bank balance sheets and macroeconomic indicators. Significantly different models correspond to the two main grounds for license withdrawal: financial insolvency and money laundering. Analysis of data for the period 2005.2–2008.4 for accurate prediction of a bank’s financial insolvency, which is the focus of interest for the Russian Deposit Insurance Agency, demonstrates that the multinomial model doesn’t outperform the binary model.

PDF ↗

What determines the behavior of the Russian stock market.

2011 · PREPRINT · 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, 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 Yukos arrests or news on the Georgian war have a short term impact, since there are many other shocks, the structural instability of the Russian financial market is confirmed.

PDF ↗

Interaction of the Russian Financial Markets

2010 · ARTICLE · en

The different segments of the Russian financial markets are studied in the paper. The market crashed on 17 August 1998. We consider the stable period of the market between May 1996 and October 1997. We study the structure of interactions between the GKO market, stock market, currency market, currency futures market, GKO futures market, interbank credit market. We study the relations between the world financial market and the Russian financial market. It was shown that, in the period under consideration, different segments of the Russian financial market became more integrated and the market as whole became more stable and more integrated in the international capital flows. Copyright 2000 by Kluwer Academic Publishers

Управление коллективной собственностью в российских городах: экономический анализ товариществ собственников жилья

2010 · ARTICLE · ru

Деятельность российских товариществ собственников жилья (ТСЖ) позволяет оценить способность российского общества к самоорганизации. Для оценки эффективности ТСЖ в статье применяется метод стохастической границы; разброс полученных оценок отражает наблюдаемые на практике успехи и неудачи ТСЖ. Установлено, что ТСЖ может составить привлекательную альтернативу муниципальному управлению жилым фондом лишь при наличии в сообществе жильцов достаточного запаса особой разновидности социального капитала - технической гражданской компетенции. Нехватка социального капитала и недостаточная конкуренция на рынке управляющих компаний препятствуют полноценной работе российских ТСЖ.

PDF ↗

Непараметрические оценки эффективности российских банков

2010 · ARTICLE · ru

Строятся непараметрические оценки технической эффективности российских банков (по методу DEA). Эти оценки сравниваются с параметрическими оценками с помощью метода стохастической границы производственных возможностей (SFA). Рассматриваются две оценки производственного множества - CCR (Charnes, Cooper, Rhodes, 1978) и BCC (Banker, Charnes, Cooper, 1984), для изучения свойств полученных оценок эффективности применяется полупараметрический бутстрап (Simar, Wilson, 2007). Модели строятся отдельно для каждого момента времени с использованием трех факторов производства (затраты на содержание аппарата, резервы под возможные потери, прочие расходы) и двух компонентов выпуска (чистые процентные доходы и чистые прочие операционные доходы). Модели оцениваются по квартальной отчетности универсальных российских банков за 2002-2006 гг. Значения рангового коэффициента корреляции Спирмена для оценок эффективности, полученных разными методами, варьируются между 0.72 и 0.89 для двух моделей DEA и между 0.56 и 0.91 для оценок DEA и SFA, что позволяет сделать вывод о сходстве оценок, рассчитанных разными методами. Во всех кварталах, кроме второго квартала 2004 г., иностранные банки эффективнее отечественных, во втором же квартале 2004 г. иностранные банки менее эффективны (что можно объяснить кризисом доверия). Московские банки во всех моделях начиная с 2006 г. менее эффективны, чем региональные.

PDF ↗

The price of Moscow apartments

2010 · ARTICLE · en

We present a simple hedonic model for apartment prices in Moscow in the year 2003. Based on some 15,000 observations we estimate the model and use the estimates for prediction. Pretest issues are explicitly taken into account.

PDF ↗

Анализ эффективности некоммерческих ассоциаций методом стохастической границы (на примере товариществ собственников жилья)

2010 · ARTICLE · ru

В работе демонстрируется применение метода стохастической границы производственных возможностей для оценки эффективности некоммерческих ассоциаций. Объектом исследования выступают товарищества собственников жилья (ТСЖ), создаваемые для управления общей собственностью в жилых домах. Данные для исследования были получены с помощью опроса 82 ТСЖ в Москве и Перми. При расчете оценок эффективности и объяснении их вариаций использовалось несколько модификаций модели, результаты проверялись на робастность. Среди факторов эффективности товариществ главными оказались физическое состояние домов и специфические навыки жильцов, связанные с коллективными действиями по проблемам работы ТСЖ. В итоге можно утверждать, что, несмотря на успешную работу аналогов ТСЖ в развитых странах, они не могут во всех случаях считаться наилучшим способом управления жилыми домами, особенно в условиях недостатка соответствующих специальных навыков у людей и изношенности жилищного фонда.

PDF ↗

Bank cost efficiency in Kazakhstan and Russia

2010 · PREPRINT · en

The Kazakhstan banking system is increasingly viewed as more advanced than the Russian system. Kazakhstan adopted the International Accounting System (IAS) in 2003 and the Basel II norms in 2005, while Russia has yet to fully adopt either IAS or Basel II. In this paper, bank data for 2002-2006 are used to estimate models of bank cost efficiency. In contrast to most previous papers, no significance difference is found for the average cost efficiency scores of banks for the two countries during 2002-2006. How banks are ranked for efficiency depends upon the chosen model (input and output sets). An interesting insight is the finding that most banks in both countries are below optimal size.

PDF ↗

Курсы (3)