DSA Faculty
API
← к списку преподавателей

Дуброва Татьяна Абрамовна

Факультет мировой экономики и мировой политики

Профиль на hse.ru ↗ тел.: +7 (495) 772-95-90 | 22465
Публикаций
95
Языков
1
Наград
7
Конференций
3
Профиль Публикации (95) Курсы (3)

Профессиональные интересы

моделирование и прогнозирование социально-экономических процессовстатистика промышленностистатистика предпринимательстваприкладная эконометрикаприкладная статистика

Должности

  • Профессор — Факультет мировой экономики и мировой политики, Департамент мировой экономики

Био

  • · Начала работать в НИУ ВШЭ в 2006 году.
  • · Научно-педагогический стаж: 43 года.

Образование

  • 2005 · Ученое звание: Профессор
  • 2004 · Доктор экономических наук: специальность 08.00.12 «Бухгалтерский учет, статистика»
  • 1985 · Кандидат наук
  • 1978 · Специалитет: Московский экономико-статистический институт, специальность «Экономическая кибернетика», квалификация «Экономист-математик»

Опыт работы

  • · 1993 г.: В перешла из НИИ статистики Госкомстата на преподавательскую работу в МЭСИ (переименован в Московский государственный университет экономики, статистики и информатики, МГУЭСИ)
  • · 2001-2015: МГУЭСИ (профессор, зав. кафедрой)
  • · 2015-2020: РЭУ им. Г.В. Плеханова (зав. кафедрой, профессор)
  • · 2006: С НИУ ВШЭ, профессор
  • · Научно-педагогический стаж - более 30 лет

Награды и поощрения

  • · Благодарность Высшей школы экономики (май 2021)
  • · Благодарность Департамента мировой экономики НИУ ВШЭ (декабрь 2018)
  • · Награждена нагрудным знаком Федеральной службы государственной статистики "Отличник статистики" (ноябрь 2012)
  • · почетный работник высшего профессионального образования Российской Федерации (август 2008)
  • · Благодарность от Руководителя Федерального агентства по образованию за большой вклад в деле подготовки высококвалифицированных специалистов (сентябрь 2007)
  • · Благодарственное письмо от Председателя Гос. комитета РФ по статистике за личный вклад в развитие российской гос. статистики (октябрь 2002)
  • · Лучший преподаватель — 2018, 2015, 2013

Гранты и проекты

  • 2017 · РГНФ №16-02-00561а "Инновационная деятельность в современной России: тенденции развития и влияние на уровень жизни населения" – 2016-2017 гг. – исполнитель проекта
  • 2016 · РГНФ №16-02-00716а "Активизация участия малых и средних предприятий в инновационном развитии экономики России" – 2016 г. - руководитель проекта
  • 2015 · Проект РГНФ №14-02-00563, 2014-2015гг."Методология мониторинга развития малого предпринимательства с учетом оценки экономического потенциала регионов России" - руководитель проекта;
  • — · НИР по заказу Комитета по развитию предпринимательства Московской области «Совершенствование системы показателей, характеризующих состояние и развитие малого предпринимательства, и методик по их анализу и учету» -руководитель проекта

Конференции (3)

Показать все
  • · 2018: XI-я Международная научная конференция «Применение многомерного статистического анализа в экономике и оценке качества» (Москва). Доклад: Детерминанты развития малых предприятий обрабатывающей промышленности
  • · 2016: IX International Scientific Conference "Contemporary Problems of Management Of Enterprises" (Ширк). Доклад: Features of innovative development of small business in Russia
  • · 2016: VIII Международная научно-практическая конференция "Современная экономика: концепции и модели инновационного развития" (Москва). Доклад: Анализ факторов развития малого предпринимательства с помощью многомерных статистических методов

Идентификаторы исследователя

Публикации (95)

Innovative Activities of SMEs in Russia: Constraints and Growth Factors

2019 · ARTICLE · en

Puprose: The article is aimed at comprehensive study of small enterprises’ innovative activity in Russia and highlights the key constraints factors as well as factors promoting small business innovative activity. Design/Methodology/Approach: We conduct a review of modern domestic and foreign studies on innovative development of SMEs their components and factors to give a comparative description of the innovation activity of SMEs in Russia and the EU countries. We also consider the factors of innovation activity of SMEs in Russia, to identify their regional differences, and to determine the prospects for the innovation activity of small businesses in Russia. The methodological approach is based on the exploration analysis procedures, principal component analysis (PCA), multidimentional classification and logicitic regression. Findings: This analysis revealed that Russian small enterprises are characterized by lower indicators of innovation activity than in many developed countries. The constraints to the growth of the innovation activity of small businesses in Russia are the insufficient level of development of credit financing and the backlog of the production and technological bases. Practical implications: This approach could be used in the development of promotion measures for new innovative process participants, taking into account the regional context. Originality/Value: The main contribution of this study is that the approach can be used in the course of the study to confirm regional differences in the innovative development of small enterprises and allows to identify three clusters with different indicators of the innovative activity of small businesses.

DOI ↗ PDF ↗

10. Ряды динамики

2019 · CHAPTER · ru

Представлена классификация рядов динамики, рассмотрены показатели изменения их уровней. Большое внимание уделено процедурам скользящих средних, применению моделей кривых роста, а также вопросам оценивания «качества» моделей. Раздел содержит большое число практических примеров, тесты и задачи для самостоятельной работы студентов.

Анализ данных. Учебник для академического бакалавриата, под ред. проф. В.С.Мхитаряна

2019 · BOOK · ru

В учебнике рассмотрены основные методы анализа и обработки статистических данных. Представлены процедуры предварительного анализа данных и описательные статистики, отражены особенности вероятностно-статистического подхода, рассмотрен широкий спектр методов, предназначенных для анализа многомерных и временных данных. Учебник содержит большое число практических примеров, вопросы и задания для самопроверки, задачи для самостоятельного решения. Для бакалавров экономических направлений вузов.

Анализ временных данных

2019 · CHAPTER · ru

В главе 8 в систематизированном виде представлены наиболее часто применяемые на практике методы анализа временных данных и прогнозирования, а также содержатся вопросы и задания для самоконтроля, задачи для самостоятельного решения и тесты. Изучение материала данной главы должно способствовать овладению навыками прогнозирования социально-экономических процессов с использованием статистических методов и аналитического программного обеспечения.

РОСТ ИННОВАЦИОННОЙ АКТИВНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЙ В ОБРАБАТЫВАЮЩИХ ПРОИЗВОДСТВАХ КАК ФАКТОР ЭКОНОМИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ

2019 · CHAPTER · ru

Проведен многомерный статистический анализ характеристик инновационной деятельности предприятий промышленного производства России и стран ЕС, выделены группы стран со схожим развитием в сфере инноваций, дана оценка положения России в полученном разбиении. Результаты исследования показали неоднородность позиций европейских стран в рассматриваемой области, а также позволили наметить ориентиры дальнейшего развития инновационной деятельности отечественных промышленных предприятий.

Мониторинг развития малых и средних предприятий обрабатывающей промышленности в России

2019 · BOOK · ru

В монографии представлены результаты комплексного анализа состояния и тенденций развития малых и средних предприятий в обрабатывающих производствах России с учетом их уровня технологичности, рассмотрены методологические вопросы формирования целостной системы мониторинга развития этих категорий предприятий. Проведено сопоставление основных ограничителей роста производства и барьеров в развитии инновационной деятельности малых и средних предприятий в обрабатывающей промышленности России и стран ЕС. На основе обобщения отечественного и зарубежного опыта выявлены перспективные формы взаимодействия различных категорий предприятий в обрабатывающих производствах, приоритетные направления и меры их государственной поддержки. Предложен методологический подход к выявлению факторов роста инновационной активности малых и средних предприятий обрабатывающей промышленности, опирающийся на эконометрический инструментарий и охватывающий микро- и мезоуровень. Для научных и практических работников, преподавателей, аспирантов и студентов магистратуры экономических вузов, специалистов, интересующихся проблемами развития предпринимательства и совершенствования промышленной политики.

АНАЛИЗ ДАННЫХ. Учебник для академического бакалавриата

2018 · BOOK · ru

Роль методов анализа данных в нашей жизни весьма значительна. Люди, часто не задумываясь и не осознавая, постоянно их используют в повседневной практике. Анализ данных пронизывает все аспекты современной жизни, служит основой для многих решений в предпринимательской и общественной деятельности, информируют о тенденциях и факторах, которые влияют на нашу жизнь. Анализ данных как научная дисциплина в системе прикладной статистики разрабатывает и систематизирует понятия, приемы, математические методы и модели, предназначенные для организации отбора из исследуемой совокупности подлежащих обследованию единиц, их стандартной записи, систематизации и обработке с целью их удобного представления и интерпретации, получения научных и практических выводов. В настоящем учебнике анализ данных рассматривается как дисциплина, основанная на статистических методах и вычислительных алгоритмах, позволяющих извлекать знания из результатов наблюдений.

Интегральная оценка регионального развития малых и средних предприятий в обрабатывающих производствах

2018 · CHAPTER · ru

Рассмотрен методический подход к построению рейтингов регионов по уровню развития различных размерных групп предприятий в обрабатывающей промышленности. Построен рейтинг регионов по уровню развития малых предприятий в обрабатывающих производствах, исследована взаимосвязь полученных результатов ранжирования регионов с профилем их экономики и общим уровнем развития, показана значимость построенных рейтингов как важной части аналитической сигнальной информации.

Детерминанты развития малых предприятий обрабатывающей промышленности

2018 · CHAPTER · ru

В работе предложен подход к выявлению на микро- и мезоуровне факторов развития малых предприятий обрабатывающей промышленности, опирающийся на комплексное применение многомерных статистических методов.

Chapter 20 . Small industrial enterprises in Russia: regional heterogenety of innovative activity development

2018 · CHAPTER · en

The results of the analysis of the state of industrial small and medium-sized enterprises in EU-28 and Russia are presented. The measures are proposed to support and stimulate innovations in the SME sector, taking into account regional features.

Курсы (3)