DSA Faculty
API
← к списку преподавателей

Демидова Ольга Анатольевна

Факультет экономических наук

Профиль на hse.ru ↗ тел.: +7 (495) 772-95-90 | 27508
Публикаций
100
Языков
1
Наград
14
Конференций
11
Профиль Публикации (100) Курсы (6)

Профессиональные интересы

байесовский подходМикроэконометрикасравнительные экономические исследованияНепараметрические методы оцениванияпространственная эконометрика

Должности

  • Профессор — Факультет экономических наук, Департамент прикладной экономики
  • Заведующий лабораторией — Факультет экономических наук, Научно-учебная лаборатория пространственно-эконометрического моделирования социально-экономических процессов в России

Био

  • · Начала работать в НИУ ВШЭ в 1998 году.
  • · Научно-педагогический стаж: 36 лет.

Образование

  • 2022 · Доктор экономических наук: Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"
  • 2012 · Ученое звание: Доцент
  • 1999 · Магистратура: Государственный университет – Высшая школа экономики, специальность «Экономика», квалификация «Магистр экономики»
  • 1995 · Кандидат физико-математических наук: Вычислительный центр им. А.А. Дородницына РАН, специальность 05.13.18 «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ»
  • 1989 · Специалитет: Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, факультет: Механико-математический, специальность «Математика», квалификация «Математик»

Опыт работы

  • · 1992: Декабрь Август
  • · 1998: МИРЭА, ассистент кафедры высшей математики
  • · 1998 - н.в.: Сентябрь доцент НИУ ВШЭ

Награды и поощрения

  • · Почетное звание "Почетный работник сферы образования Российской Федерации" (ноябрь 2022)
  • · Медаль "Признание - 20 лет успешной работы" НИУ ВШЭ (март 2018)
  • · Почетная грамота Высшей школы экономики (август 2016)
  • · Благодарность Высшей школы экономики (ноябрь 2013)
  • · Благодарность Высшей школы экономики (декабрь 2012)
  • · Надбавка за академические успехи и вклад в репутацию НИУ ВШЭ (2011–2013)
  • · Надбавка за академическую работу (2010–2011)
  • · Надбавка за защиту докторской диссертации (2022–2025)
  • · Надбавка за публикацию в журнале из Списка B (2025–2026, 2024–2025)
  • · Надбавка за публикацию в журнале из Списка B (2023–2024)
  • · Надбавка за публикацию в международном рецензируемом научном издании (2022–2023, 2021–2022, 2019–2020, 2018–2019, 2017–2018)
  • · Надбавка за статью в зарубежном рецензируемом журнале (2015–2017, 2013–2015)
  • · Надбавка за статью в зарубежном рецензируемом научном издании (2016–2017)
  • · Победитель Конкурса лучших русскоязычных научных и научно-популярных работ работников НИУ ВШЭ – 2022

Гранты и проекты

  • — · на соискание учёной степени кандидата наук

Конференции (11)

Показать все
  • · 2026: XXVI Апрельская международная научная конференция им. Е.Г.Ясина (Москва). Доклад: What is the Optimal Inflation Rate for Russia, Considering Economic Growth and Inclusiveness?
  • · 2026: 8-th Conference "Applied Econometrics" (Москва). Доклад: The Impact of ICT on the Inclusiveness of Russian regions
  • · 2025: The 19 World Conference of the Spatial Econometrics Association (Рабат). Доклад: Spatial econometric analysis of municipal elections in Russia in 2021-2022
  • · 2025: 23rd International Workshop in Spatial Econometrics and Statistics (Saint -Etienne). Доклад: A Geographically Weighted Regression Analysis of Municipal Elections in Russia
  • · 2025: AISRe XLVI Conferenza scientifica annuale (Pescara). Доклад: The Influence of Information and Communications Technologies on the Inclusive Development of Russian Regions
  • · 2025: 64th ERSA Congress (Афины). Доклад: Benefits of Geographically Weighted Regression for Analyzing Municipal Processes in Russia
  • · 2024: 63-й Конгресс ERSA (63rd ERSA Congress) (Ангра-ду-Эроишму). Доклад: Interest channel of monetary transmission to mortgage rates in Russian regions
  • · 2024: 4th International Conference on Econometrics and Business Analytics (iCEBA) (Астана). Доклад: The Effect of Government Expenditures on the Life Satisfaction of Russian Citizens: Regional Aspect
  • · 2023: 62-nd ERSA Congress (2023) (Аликанте). Доклад: Impact of COVID-19 on household consumption in Russia: regional analysis
  • · 2023: 62-nd ERSA Congress (2023) (Аликанте). Доклад: Impact of COVID-19 on household consumption in Russia: regional analysis
  • · 2020: XXI Апрельская международная научная конференция по проблемам развития экономики и общества (Москва). Доклад: Концентрация и диверсификация российской экономики: региональные и отраслевые особенности

Идентификаторы исследователя

Публикации (100)

Modeling the Employment Rate in Russia: a Spatial-Econometric Approach

2018 · ARTICLE · en

The purpose of this study is to identify factors that affect the level of employment in Russian regions. However, Russia is not a homogeneous country, and this effect may not be the same for all regions. That is why we split the regions of Russia into three groups, depending on the state of the labor market in this and neighboring regions. The HH (high-high) group comprises regions with a favorable situation in their labor markets, and which are also surrounded mostly by prosperous regions. Two groups of regions with a less favorable situation are located respectively in the south of Russia (LL1, low-low group 1) and southern Siberia and Zabaikalye (LL2, low-low group 2). We considered the twelve-year period from 2005 to 2016. As explanatory variables, we used variables for the attractiveness of the region, demographic characteristics of the region, and the degree of diversity of employees by economic activities. We tested hypotheses about differences in 1) the spatial effects and 2) the impact of the various explanatory variables for these groups of variables. To test our main hypotheses, we used spatial regression dynamic models estimated with the help of the generalized method of moments. Both main hypotheses received empirical confirmation. Spatial effects were different. The regions of the LL2 group are not affected by the situation in other local markets; regions of LL1 and HH groups are affected by the rest of Russia’s regions, and the extent of this influence decreases with the increase in geographical distance between regions. Moreover, the regions of the LL1 group compete with neighboring regions: if the situation in one of them improves, then it draws on the resources of the others. Regarding the impact of the explanatory variables, the “group effect” was revealed for the variables: share of urban population, net migration rate, shares of people below and above working age, share of people with higher education. Our results can favor the better design of national and regional policies to improve labor market performance in Russia based on the heterogeneity of the Russian regions.

DOI ↗ PDF ↗

Изучение иерархических эффектов в российских регионах с помощью пространственных моделей

2017 · CHAPTER · ru

Современный уровень исследований в области пространственной экономики характеризуется применением пространственно-эконометрической методологии. Ее значимость определяется тем, что при работе с экономическими данными по географическим единицам применение пространственных панельных моделей с учетом иерархической структуры данных является наиболее точным подходом к анализу процессов, происходящих на анализируемой территории.

Job satisfaction and compensating wage differentials: Evidence from Russia

2017 · ARTICLE · en

This article is focused on the analysis of the determinants of job satisfaction of Russian workers through the estimation of ordered logit models with individual fixed effects on a panel data set extracted from the Russian Longitudinal Monitoring Survey. The real wage results positively associated with job satisfaction on all samples considered, after controlling for several time-varying controls aimed at picking up time-varying human capital, preferences, and non-instantaneous equilibrium adjustments. As long as the included controls capture all the heterogeneous trends in individual wages, we may interpret this result as a possible failure of the theory of compensating wage differentials in the Russian labour market. (JEL codes: J28, J81)

DOI ↗ PDF ↗

ЭКОНОМЕТРИКА. Учебник и практикум для прикладного бакалавриата.

2016 · BOOK · ru

Учебник по эконометрике вводного уровня для бакалавров экономических специальностей.

PDF ↗

Incentives for Repeated Contracts in Public Sector: Empirical Study of Gasoline Procurement in Russia

2016 · ARTICLE · en

Contrary to previous studies of relational contracting this paper analyzes the impact of repeated procurements on the price of a simple homogeneous product. Using a large dataset on procurements of AI-92 gasoline in Russia in 2011, we show that price difference between repeated and one-time contracts can be explained by the type of procurement procedures. Less transparent procedures (single-sourcing and requests for quotations) are more suitable for corrupt collusion. This might explain relative price increase in this case. On the contrary, the prices of repeated contracts were lower compared to one-time procurement in the case of more transparent e-auctions.

DOI ↗ PDF ↗

Модели экономического роста с неоднородными пространственными эффектами (на примере российских регионов)

2016 · ARTICLE · ru

Основная идея, лежащая в основе моделей экономического роста с про- странственными эффектами, заключается в том, что экономический рост региона зависит не только от его социально-экономических, географических и иных характеристик, но и от темпов роста других регионов, в особенно- сти соседних. Если один из регионов начинает расти, то это может не оказы- вать влияния на рост других регионов (нейтральный механизм), стимулиро- вать рост соседей (механизм кооперации), либо замедлить их рост, «стянув» на себя ресурсы (механизм конкуренции). Ответ на вопрос о том, какой из механизмов имеет место и в какой степени, имеет значение для выбора сба- лансированной экономической политики и оценки эффективности вложе- ний в региональное развитие. В традиционных пространственно-эконометрических моделях с целью упрощения вычислений делается достаточно сильное предположение, что для всех регионов имеет место только один из перечисленных механизмов и интенсивность внешнего влияния не варьируется между регионами. Для небольших, сравнительно однородных регионов европейских стран это пред- положение может быть оправданным. Однако для столь большой и неодно- родной страны, как Россия, оно представляется излишне сильным. В данной работе была сделана попытка ослабить это предположение и предложить новую модель, более отвечающую российским реалиям, при этом лишь незначительно усложняя вычислительную часть. Основная модифи- кация состоит во введении параметра чувствительности региона к процес- сам, происходящим в других регионах. Этот параметр для каждого региона предполагается зависящим от внутренних характеристик, таких как пло- щадь, плотность населения, уровень урбанизации. Данные гипотезы получили частичное эмпирическое подтверждение. Было установлено, что густонаселенные и урбанизированные регионы име- ют более высокую чувствительность к пространственным экстерналиям. Иными словами, регион, окруженный быстрорастущими территориями, бу- дет расти тем интенсивнее, чем больше его плотность населения и выше уровень урбанизации.

PDF ↗

Использование пространственных эконометрических моделей при прогнозе регионального уровня безработицы

2016 · ARTICLE · ru

Рассматривается вопрос прогнозирования уровня безработицы в регионах России и Германии с помощью эконометрических моделей панельных данных. На региональных данных за 2005–2012 гг. показано, что прогнозы пространственных моделей панельных данных превосходят качество прогнозов других моделей (в среднем по всем регионам или для некоторых из них): непространственных моделей панельных данных, моделей сквозной регрессии, моделей без учета объясняющих переменных, а также наивных прогнозов (среднее значение за один или несколько предыдущих периодов).

PDF ↗

Взаимодействие региональных рынков труда в России: анализ с помощью пространственных эконометрических моделей

2016 · ARTICLE · ru

В данном исследовании идентифицируется и оценивается влияние различных факторов на уровень безработицы в российских регионах за 2005-2010 гг. с использованием моделей пространственной регрессии и классических моделей панельных данных. С помощью модели с пространственным авторегрессионным лагом выявлено, что изменение (увеличение или уменьшение) уровня безработицы в одном регионе влечет за собой изменения уровня безработицы в других регионах. Использование модели с учетом пространственной зависимости по сравнению с классической моделью панельных данных позволило выявить влияние доли занятых с высшим образованием в регионе на уровень безработицы: более высокая доля занятых с высшим образованием соответствует более низкому уровню безработицы. Кроме того, для некоторых региональных характеристик функциональная зависимость оказалась нелинейной, что потребовало модификации алгоритма нахождения прямых, косвенных и общих эффектов, а также их доверительных интервалов с помощью метода Монте Карло.

DOI ↗ PDF ↗

Chiara Mussida & Francesco Pastore (Eds.), Geographical Labor Market Imbalances: Recent Explanations and Cures (AIEL Series in Labour Economics)

2016 · ARTICLE · en

The collection of articles by 31 authors, “Geographical Labor Market Imbalances” (edited by Chiara Mussida and Francesco Pastore) belongs to the AIEL Series in Labor Economics published by Springer Verlag and impresses the readers with the broad spectrum of problems examined therein. The book consists of introduction and four parts. The structure of the book is well thought of, the material of each part is smoothly connected to the previous parts. The chapters’ distribution inside each part is well balanced. Attractive features of the book are extended number of applied econometric methods and a variety of empirical data used for the analysis. I studied “Geographical Labor Market Imbalances” with great pleasure and great benefits for myself and would like to recommend it to wider audience, including researchers, students and professors in the areas of labor market, regional economics and comparative economics.

DOI ↗ PDF ↗

Spatial effects for the eastern and western regions of Russia: a comparative analysis

2015 · ARTICLE · en

The purpose of this study is to identify the spatial effects of the main macroeconomic indicators of the eastern and western regions of Russia. These regions diffr significantly in population densities and distances between cities. The main research question is the following: How do events in one of the western or eastern regions affect similar indicators in other western and eastern regions? Our analysis revealed: 1) a positive spatial correlation of the main macroeconomic indicators for the western regions, 2) both positive and negative externalities for the eastern regions and 3) a mutual but asymmetric influence of eastern and western regions. Usually "impulses" from the western regions have a positive effect on the eastern regions, but "impulses" from the eastern regions usually do not affect the western regions.

DOI ↗ PDF ↗

Курсы (6)