Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь, наши правила обработки персональных данных – здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера.
Департамент финансов создан на базе кафедры финансовых рынков и финансового менеджмента, которая была образована в 1998 г. и являлась старейшей в филиале. Сотрудники департамента имеют широкий спектр научных интересов, включая проблемы корпоративных финансов, финансовые рынки и институты, риски, корпоративное налоговое планирование, бухгалтерский учет и аудит, инновационную деятельность.
Волкова О. Н., Чуракова И. Ю.
М.: Юрайт, 2024.
Сторчевой М. А., Паршаков П. А., Паклина С. Н. и др.
Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления (ранее - Доклады Академии Наук. Математика). 2024. Т. 520. № 6.
В кн.: Управление результативностью предприятия: теория и практика: учебник. М.: ИНФРА-М, 2024. Гл. 3. С. 84-127.
Semenova A., Семенов К. К.
Working Papers. SSRN, 2022
24 октября 2024 года состоялась защита кандидатской диссертации Афанасьева Владислава Викторовича на тему "Использование нефинансовой информации для предсказания неплатежеспособности предприятий сферы услуг". Работа была высоко оценена членами Комитета по защите диссертации, ими было принято единогласное решение рекомендовать диссертационному совету по экономике присудить Афанасьеву Владиславу Викторовичу ученую степень кандидата экономических наук.
В диссертации были раскрыты вопросы прогнозирования неплатежеспособности компаний. Прогнозирование неплатежеспособности компаний традиционно основывается на анализе финансовых показателей. Но когда речь идет о частных фирмах, особенно в условиях возможного искажения их отчетности из-за дробления бизнеса, теневых схем или мошенничества, такой метод может оказаться недостаточно эффективным. Диссертация предлагает новый взгляд на эту проблему, акцентируя внимание на включении нефинансовых данных в прогнозы для повышения их точности.
Исследование начинается с тестирования классических моделей, базирующихся исключительно на финансовых показателях, на данных российских и европейских компаний сферы услуг. Результаты показывают значительное отставание точности прогнозов для российских фирм по сравнению с европейскими аналогами. Далее, на примере конкретных отраслей сферы услуг демонстрируется, что включение дополнительных нефинансовых параметров существенно улучшает точность прогнозных моделей.
Помимо уже известных факторов, таких как репутация компании или ее возраст, в исследовании использованы новые переменные, такие как данные о проверках бизнеса.
Выводы работы будут полезны кредитным организациям и контрагентам частных компаний в сфере услуг, стремящимся минимизировать риски.