DSA Faculty
API
← к списку преподавателей

Теплова Тамара Викторовна

Факультет экономических наук

Профиль на hse.ru ↗ тел.: +7 (495) 772-95-90 | 28593
Публикаций
0
Языков
1
Наград
26
Конференций
25
Профиль Публикации (8) Курсы (14)

Профессиональные интересы

корпоративные финансыоценка финансовых активоврегулирование фондовых рынкованомалии фондового рынкаинвестиционные стратегииразвитые и развивающиеся рынкиразвитые рынки капитала

Должности

  • Профессор — Факультет экономических наук, Базовая кафедра инфраструктуры финансовых рынков
  • Директор — Факультет экономических наук, Центр финансовых исследований и анализа данных
  • Академический руководитель образовательной программы — Финансовые рынки и финансовые институты

Био

  • · Начала работать в НИУ ВШЭ в 1993 году.
  • · Научно-педагогический стаж: 40 лет.

Образование

  • 2011 · Ученое звание: Профессор
  • 2007 · Доктор экономических наук: специальность 08.00.10 «Финансы, денежное обращение и кредит»
  • 1995 · Ученое звание: Доцент
  • 1989 · Кандидат экономических наук
  • 1987 · Кандидат экономических наук: специальность 08.00.13 «Математические и инструментальные методы экономики»
  • 1985 · Специалитет: Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, специальность «Экономическая кибернетика», квалификация «Экономист-кибернетик»
  • 1985 · Специалитет: Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, специальность «Экономика и управление», квалификация «Экономист-кибернетик»
  • — · 1987 кандидат экономических наук Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, специальность 08.00.13 «Математические методы в экономике»

Опыт работы

  • · Преподавательский стаж более 20 лет.
  • · Опыт консалтинговой работы (институт нефтегазового бизнеса),
  • · Выполнения НИР по заказу гос органов (МИНЭНЕРГО, Министерство экономического развития)

Награды и поощрения

  • · Благодарность НИУ ВШЭ (ноябрь 2025)
  • · Благодарность проректора НИУ ВШЭ (ноябрь 2025)
  • · Медаль "Признание - 30 лет успешной работы" НИУ ВШЭ (ноябрь 2025)
  • · Благодарность первого проректора НИУ ВШЭ (декабрь 2023)
  • · Благодарность проректора НИУ ВШЭ (декабрь 2023)
  • · Медаль "Признание - 25 лет успешной работы" НИУ ВШЭ (декабрь 2023)
  • · Благодарность проректора НИУ ВШЭ (ноябрь 2023)
  • · Благодарственное письмо первого проректора НИУ ВШЭ (февраль 2023)
  • · Почетная грамота НИУ ВШЭ (февраль 2023)
  • · Благодарность мэра Москвы (декабрь 2022)
  • · Диплом "Основатель Вышки" (ноябрь 2022)
  • · Благодарность факультета экономических наук НИУ ВШЭ (январь 2022)
  • · Благодарственное письмо проректора НИУ ВШЭ (ноябрь 2021)
  • · Надбавка за академические достижения и вклад в репутацию НИУ ВШЭ (2019–2021)
  • · Надбавка за академические успехи и вклад в научную репутацию ГУ-ВШЭ (2008–2010)
  • · Надбавка за академические успехи и вклад в репутацию ГУ-ВШЭ (2010–2012)
  • · Надбавка за академические успехи и вклад в репутацию НИУ ВШЭ (2014–2016, 2012–2014)
  • · Надбавка за академическую работу (2007–2008, 2006–2007)
  • · Надбавка за публикацию в журнале из Списка А (и приравненном к нему научном издании) (2025–2026, 2024–2025, 2023–2024)
  • · Надбавка за публикацию в международном рецензируемом научном издании (2022–2023, 2021–2022, 2018–2019, 2017–2018)
  • · Надбавка за статью в зарубежном рецензируемом научном издании (2016–2017)
  • · Лучший преподаватель — 2022, 2019, 2017
  • · Победитель Конкурса лучших русскоязычных научных и научно-популярных работ работников НИУ ВШЭ – 2023
  • · Лучший академический руководитель в номинации «Методическое качество программы» — 2025
  • · Лучший академический руководитель в номинации «Прием иностранных студентов» — 2025, 2023
  • · Лучший академический руководитель в номинации «Удовлетворенность студентов качеством образовательной программы» — 2025

Гранты и проекты

  • — · на соискание учёной степени кандидата наук

Конференции (25)

Показать все
  • · 2025: 11th International conference on Time Series and Forecasting (ITISE 2025) (Мелонерас, Гран-Канария). Доклад: New evidence on the impact of implicit trading costs on asset prices in the Russian stock market
  • · 2025: XXV Ясинская (Апрельская) международная научная конференция по проблемам развития экономики и общества (Москва). Доклад: Do ESG factors prove significant predictors of systematic and downside risks in the Russian market after controlling for stock liquidity?
  • · 2023: XXIV Ясинская (Апрельская) международная научная конференция по проблемам развития экономики и общества (Москва). Доклад: Искусственный интеллект в прогнозировании движения цен акций российского рынка: дополнение технических индикаторов авторскими метриками внимания инвесторов и дивергенции мнений в мессенджерах и социальных сетях
  • · 2023: XXIV Ясинская (Апрельская) международная научная конференция по проблемам развития экономики и общества (Москва). Доклад: Анализ нелинейных эффектов воздействия сентимента инвесторов на доходность NFT-активов
  • · 2023: 19-я Международная научная конференция ASECU «Приоритеты и вызовы экономического развития» (Ереван). Доклад: ESG and Russian Company-Specific Risk: Evidence from Explainable AI Models
  • · 2023: World Finance Conference 2023 (Кристиансанн). Доклад: Nonlinear Intraday Trading Invariance in the Russian Stock Market
  • · 2023: World Finance Conference 2023 (Кристиансанн). Доклад: Nonlinear Intraday Trading Invariance in the Russian Stock Market
  • · 2021: World Finance Conference. Доклад: What Are the Key Drivers of Financial Constraints in the Former Communist Bloc Countries?
  • · 2021: World Finance Conference. Доклад: A Nonlinearity of Social Networks Influence on Stock Trade Characteristics: The Case of the Russian Market
  • · 2020: 33rd EBES Conference - Madrid (Мадрид). Доклад: Sentiment of Retail Investors on the Internet Anonymous Messengers in Explaining Differences in the Emerging Market Stock Characteristics
  • · 2018: 31st IBIMA International Conference (Мадрид). Доклад: Ownership Structure and Obstacle to Finance under Control of Institutional Environment and Bond Market Development
  • · 2017: Second World Congress of Comparative Economics «1917 –2017: Revolution and Evolution in Economic Development» (St. Petersburg). Доклад: Foreign Direct Investment as a Driver of Macroeconomic Development and Accretion of Intellectual Capital
  • · 2017: 30th IBIMA International Conference (Мадрид). Доклад: Are Institutions a Driver or an Obstacle to Development of Local Currency Corporate Bond Markets?
  • · 2016: XVII Апрельская международная научная конференция по проблемам развития экономики и общества (Москва). Доклад: Сравнительная оценка эффективности привлечения средств эмитентами рублевых корпоративных облигаций
  • · 2016: World Finance Conference (Нью-Йорк). Доклад: Momentum and Reversal Trading in Russian Stock Market: How to Limit Losses
  • · 2015: XVI Апрельская международная научная конференция по проблемам развития экономики и общества (Москва). Доклад: Decomposition of Cross-Sectional Momentum and Contrarial Strategy Returns: Behavior or Rational Explanation on Russia Capital Market
  • · 2014: World Finance & Banking Symposium (Сингапур). Доклад: Momentum effect on the Russian stock market. Whether emerging markets are not profitable for Momentum Strategies
  • · 2014: XV Апрельская международная научная конференция по проблемам развития экономики и общества. Доклад: Анализ инвестиционной привлекательности развивающихся рынков корпоративных облигаций в национальной валюте
  • · 2014: XV Апрельская международная научная конференция по проблемам развития экономики и общества. Доклад: Слияние РТС и ММВБ: комплексная оценка эффективности структурных изменений по параметрам макро- и микросреды
  • · 2013: The 11th EBES Conference - Ekaterinburg (Екатеринбург). Доклад: Liquidity Component of the Equity Premium: The Case of the Russian Equity Market in the Crisis and Post-crisis Period
  • · 2013: Международная научная конференция "Европа и страны Азиатско-Тихоокеанского региона: проблемы взаимодействия" (Иркутск). Доклад: Взаимодействие ОЭСР, стран АТР, России в рамках интеграционных процессов на рынках капитала
  • · 2013: Научно-практическая конференция «Актуальные проблемы развития финансового рынка России» (Москва). Доклад: Детерминанты доходности котируемых российских корпоративных облигаций
  • · 2013: XI Международная конференция "Государственное управление: Российская Федерация в современном мире" (Москва). Доклад: Россия в мировом финансовом сообществе: присоединение России к ОЭСР. Нужны ли финансово- правовые ограничения на движение капитала?
  • · 2013: IV Международная научно-практическая конференция «Современные финансовые рынки: стратегии развития» (Санкт-Петербург). Доклад: Либерализация движения капитала в рамках обязательств по присоединению к ОЭСР: нерешенные вопросы и последствия снятия ограничений на движение капитала
  • · 2011: Symposium Asian Financial Management (Пекин). Доклад: Pricing assets with systematic and intuitive risk measures: Evidence from the Russian and Kazakhstan stock markets

Идентификаторы исследователя

Публикации (8)

Early warning system for Russian stock market crises: TCN-LSTM-Attention model using imbalanced data and attention mechanism

2025 · ARTICLE · en

This research is devoted to the development and evaluation of the effectiveness of machine learning and deep learning models for forecasting crisis phenomena in the Russian stock market. The work covers the period from the beginning of 2014 to June 2024, using the IMOEX index as the main indicator of the market condition. Special attention is paid to the problem of the imbalanced data structure and accounting for investor sentiment. The study presents a hybrid TCN-LSTM-Attention model, which showed the best performance in predicting crisis events. The model achieved an accuracy of 78.70 % for forecasts on the day of observation and 78.85 % for forecasts on the next trading day. Analysis using the Integrated Gradients method identified key factors affecting forecasting, including stock index values, total capitalization of companies and exchange rates. The study found that the quality of forecasts declines as the forecast horizon increases, but the importance of considering investor sentiment metrics becomes more important. Validation of the model using different time windows and monthly retraining showed a significant improvement in results, achieving an accuracy of up to 83.87 %. The developed models demonstrate the potential for building early warning systems for stock market crises, which can be useful for individual investors, financial institutions and market regulators alike. Future research could be aimed at incorporating additional factors and developing decision-making strategies based on the obtained forecasts.

DOI ↗ PDF ↗

Decoding Russian stock market trends through ensemble methods and sentiment analysis of social media

2025 · ARTICLE · en

The purpose of this paper is to investigate the impact of sentiment metrics derived from social media on stock market attributes, including returns and trading volumes, within three liquidity classes in the Russian emerging market. In this paper, we conduct a textual analysis of users' posts from two Russian-language online platforms: Tinkoff Pulse and MFD. We compare different artificial intelligence algorithms to solve the problem of classifying large textual data. This allows us to determine that the Stacking ensemble method with unoptimised hyperparameters of the metaclassifier gives the best results when classifying text data (processed with TF-IDF), achievincy of about 62% for the test set. With this method, we construct a series of sentiment metrics for retail investors to study their impact on stock returns and trading volumes. The results show that investor sentiment is a significant factor explaining stock returns in most quantiles. In the process of analysing retail investor sentiment, it was found that attention and divergence indices affect retail investor behaviour for different quantiles of stock returns and trading volumes. For example, attention indicators have quite different effects on stock returns for different quantiles, suggesting the presence of several heterogeneous groups of retail investors. Young traders tend to rely on the opinions of Tinkoff Pulse users regarding first-tier (blue chip) stocks, which reflects investors' cognitive biases quite accurately. However, investors who express confidence in sentiment on the MFD platform have a different cognitive pattern, which is explained by the characterisation of users on the MFD platform. These users include older individuals with more trading experience who are more reticent to social media optimism and are more likely to perceive optimism as a signal to sell stocks. Based on the findings, this paper enhances the understanding of the role of retail investor liquidity in emerging financial markets. The lack of analysis of private investors' sentiment and explanation of market trends may not cover a significant gap in knowledge about the psychology of market participants in liquidity classes. Our results provide a foundation for future research that should be useful for investors, regulators, and developers of online social platforms.

DOI ↗ PDF ↗

Динамическая взаимосвязь объемов торгов и сентимента частных инвесторов российского фондового рынка с Биткоином в периоды внешних шоков

2025 · ARTICLE · ru

Представлен анализ динамической взаимосвязи между объемами торгов на российском фондовым рынке и глобальным рынком криптовалют (Биткоин) в периоды внешних шоков (ковид‑кризис и российско‑украинский конфликт) с 2019 г. С помощью модели TVP‑VAR и оценок связности переменных системы выявлены перетоки ликвидности (движения денежных средств) между рассматриваемыми классами активов. Впервые проведен анализ сетевой связности сентимента инвесторов по наиболее популярным российским акциям и Биткоину и оценена роль сентимента в переливах ликвидности. Результаты показывают, что дневной объем торгов Биткоина преимущественно выступает реципиентом шоков со стороны российского фондового рынка. При этом общая связность в системе была выше в период ковид‑ кризиса, чем после начала специальной военной операции (СВО). Исследование подтверждает наличие взаимосвязи между настроениями инвесторов на российском фондовом и на криптовалютном рынке. Особенно выраженной эта взаимосвязь была на начальном этапе анализируемого периода — в 2019 г., когда интерес к инвестициям в криптоактивы начал активно возрастать. Отмечается взаимосвязь двух индексов сентимента: на рынках акций и криптоактивов. Интенсивность взаимосвязи превалирует в период начала COVID‑19, значительно превосходя уровень, наблюдаемый в период СВО. Такое поведение метрик сентимента может означать адаптацию российского фондового рынка к внешним шокам, а также ожидания розничных инвесторов краткосрочности СВО в начале 2022 г.

DOI ↗ PDF ↗

Портфельные построения на рынке акций на основе методов оболочечного анализа и стохастической границы

2024 · ARTICLE · ru

В работе сопоставлены результаты применения параметрического метода анализа стохастической границы (Stochastic Frontier Analysis, SFA) и непараметрического метода оболочечного анализа данных с корректировкой на асимметричное смещение (Bias-corrected Data Envelopment Analysis, DEA) для формирования интегральных метрик отбора акций в портфель на основе разноплановых финансовых и нефинансовых показателей компаний-эмитентов США. Реализован авторский подход, при котором «входные» и «выходные» показатели для моделей анализа стохастической границы и оболочечного анализа данных предварительно отбираются с помощью регрессионного анализа. Учитывается отклонение выявленных показателей компаний выборки от медианных отраслевых значений. Выявлено, что значимыми характеристиками корпоративного управления в объяснении доходности акций являются размер совета директоров, доля независимых директоров, посещаемость заседаний совета директоров, а среди финансовых и биржевых характеристик — отношение чистого долга к EBITDA и прошлая доходность акций (эффект моментума). Показано, что портфели из 20–30 ценных бумаг, построенные на основе авторских интегральных метрик, оказались более эффективными по доходности и по соотношению риск–доходность, чем индекс S&P 500 и равно-взвешенный портфель всех рассматриваемых акций. Проверка устойчивости выводов проведена путем сопоставления с портфелями, построенными случайным образом (метод Монте-Карло). Полученные результаты устойчивы как для периода до пандемии коронавируса COVID-19 (2008–2019 гг.), так и для периода пандемии и роста геополитической напряженности в 2020–2022 гг. С 2008 по 2019 г. портфели, созданные с применением метода оболочечного анализа данных, были более эффективными, чем те, которые основаны на моделях анализа стохастической границы. В период с 2020 по 2022 г. — наоборот; последние продемонстрировали лучшие результаты.

DOI ↗ PDF ↗

Сентимент частных инвесторов в объяснении различий в биржевых характеристиках акций российского рынка

2022 · ARTICLE · ru

Аннотация. В нашей работе впервые исследовано влияние настроений инвесторов в социальных сетях на биржевые характеристики акций российского рынка и показаны нелинейные эффекты. Месячная доходность и объемы торгов анализируются под контролем финансовых показателей и индикаторов качества корпоративного управления эмитентов акций, а также меняющейся внешней среды на отрезке с 2013 по 2020 г. Выборка для разнообразных метрик сентимента построена на уникальных данных — сообщениях на платформах Telegram и mfd.ru. Тональность сообщений диагностируется по авторской методике с использованием искусственного интеллекта (нейросети). Главный вывод — сентимент может рассматриваться как объясняющий фактор в ценообразовании и торговой активности. Предложен авторский HYPE-индикатор настроений, который сопоставлен по объясняющей способности на биржевые характеристики с широким спектром прокси-переменных. Объясняющая способность выявления различий реализуется через регрессионные построения на панельных данных. Показано, что биржевые характеристики более чувствительны к нарастанию негативных сообщений, что согласуется с постулатами поведенческих финансов. Рост числа сообщений и позитивной, и негативной тональности способствует росту торговой активности. Важный практический вывод — следование за толпой при высокой активности обсуждений компании не позволяет инвестору получить высокую доходность.

DOI ↗ PDF ↗

A retail investor in a cobweb of social networks

2022 · ARTICLE · en

In this study, using AI, we empirically examine the irrational behaviour, specifically attentiondriven trading and emotion-driven trading such as consensus trading, of retail investors in an emerging stock market. We used a neural network to assess the tone of messages on social media platforms and proposed a novel Hype indicator that integrates metrics of investor attention and sentiment. The sample of messages, which are written in Russian with slang expressions, was retrieved from a unique dataset of social network communication of investors in the Russian stock market. Applying different portfolio designs, we evaluated the effectiveness of the new Hype indicator against the factors of momentum, volatility, and trading volume. We found the possibility of building a profitable trading strategy based on the Hype indicator over a 6-month time horizon. Over short periods, the Hype indicator allows investors to earn more by buying stocks of large companies, and over «longer» periods, this indicator tends to perform better for illiquid stocks of small companies. As consensus trading tends to produce negative returns, the investment strategy of ‘Go against the crowd’ proves rewarding in the medium term of 3 months.

DOI ↗ PDF ↗

Сентимент инвесторов и аномалии в поведении биржевых характеристик инвестиционных активов

2022 · BOOK · ru

Монография научных сотрудников Центра финансовых исследований и анализа данных (ЦФИАнД) факультета экономических наук (ФЭН) НИУ ВШЭ впервые обобщает описанные в академической литературе эмпирические результаты тестирования различных гипотез о поведении инвестиционных активов под влиянием метрик инвестиционного внимания и сентимента, а также демонстрирует авторские приемы анализа текстовых сообщений в различных каналах коммуникаций. Представлен большой статистический материал по участию розничных инвесторов на сегментах инвестиционного рынка, включая криптовалюты и NFT, а также рекомендации по построению инвестиционных стратегий с учетом сентимента на рынке в целом и по отдельным активам. Ранее в академической литературе при изучении поведения разных классов инвесторов подчеркивалась особая роль непрофессиональных (розничных, частных) участников рынка и их склонность инвестировать «с толпой». В качестве каналов получения информации рассматривались деловые издания (СМИ), отчеты инвестиционных домов и брокеров, новостная лента информационных агентств. Отмечались различные искажения рационального поведения и были ярко описаны примеры поведенческих особенностей принятия решений, приводящие к аномалиям в поведении биржевых характеристик активов. Ковид-кризис, развитие социальных сетей и инвестиционных сообществ существенно поменяли каналы коммуникаций инвесторов. Все большее влияние на поведение активов, наряду с фундаментальными факторами и новостной лентой, стали оказывать мнения инвестиционных гуру (блогеров, активистов чатов в мессенжерах). Появились мемные акции и криптоактивы, аналитики стали разрабатывать различные метрики общерыночного сентимента и мониторить тональность обсуждений по отдельным акциям. Будет интересна финансовым аналитикам, экономистам и социологам, специалистам IR-служб компаний, анализирующих каналы коммуникаций на инвестиционном рынке и пытающихся понять феномен мемных активов и «умных тикеров», возрастающую роль инвестиционных сообществ. Будет полезна аспирантам и студентам, изучающим финансы и компьютерные науки, дл

PDF ↗

Can High Trading Volume and Volatility Switch Boost Momentum to Show Greater Inefficiency and Avoid Crashes in Emerging Markets? The Economic Relationship in Factor Investing in Emerging Markets

2021 · ARTICLE · en

Factor momentum and high volume separately work well in developed markets, but they have shown poor results in extremely volatile and illiquid emerging markets. Guided by the characteristics of illiquid markets, we combined momentum and high volume into a composite factor by a unique technique. The stability of momentum winners was improved by an increase in trading volume, which may reflect an inflow of foreign money. The problem of volatility and momentum crashes disappeared with the inclusion of a volatility switch for each stock in the portfolio. The daily calculation of volatility for a possible closing of the position for each stock is due to the spike volatility and a small number of liquid securities. This combination of factors allows us to capture significant inefficiency of a diversified market using Russia as an example and shed light on the puzzle of factor investing.

DOI ↗ PDF ↗

Курсы (14)