• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Статья
Эмпирический анализ читинга среди студентов на основе опросов

Барышев И. А., Розмаинский И. В.

Журнал институциональных исследований. 2023. Т. 15. № 3. С. 40-60.

Глава в книге
Access to Healthcare and Digitalization

Anna Pirogova, Taraskina E., Evgeniy Zazdravnykh.

In bk.: GSOM Emerging Markets Conference 2022. M.: St. Petersburg State University Graduate School of Management, 2022. P. 240-246.

Препринт
Computing the proportional veto core

Kondratev A., Ianovski E.

arxiv.org. Computer Science. Cornell University, 2023

Третье заседание регулярного научного семинара департамента экономики СПб ШЭМ НИУ ВШЭ

На третьем заседании регулярного научного семинара департамента экономики СПб ШЭМ НИУ ВШЭ с докладом "A daptive Learning and Survey Expectations of Inflation"  выступит профессор Центра экономических исследований и образования CERGE-EI (Прага) Сергей Слободян (Sergey Slobodyan).
 Дата и место: 3 декабря 15:20, ауд.  306, ул. Седова, 55, корп.2.
Аннотация доклада:

In this paper, we use data from the Survey of Professional Forecasters to evaluate alternative assumptions about the way expectations are formed in DSGE models. The integration of this additional source of information in our models can also improve their fit given the excellent predictive quality of these surveys. Consistency between the survey and the model forecast makes it easier for the modeler to integrate timely survey publications in the forecasting process and to deliver a more comprehensive interpretation of the actual and expected state of the economy. Such an interpretation of the business cycle should also leave room for a specific role of expectation errors, driven by over optimistic or -pessimistic beliefs (Milani 2012, Eusepi and Preston 2011, Fuster et al 2012) and of news innovations that are not yet incorporated in realized macroeconomic variables (Schmitt-Grohe and Uribe 2012). Most likely, the validity of these results will heavily depend on the consistency between the models that underlie the two forecasts.