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.
194100 Санкт-Петербург,
ул. Кантемировская, д.3, к.1, лит. А, ком. 213, 218, 223
Департамент менеджмента сформировался в 2014 году на базе факультета менеджмента и является частью Школы экономики и менеджмента НИУ ВШЭ – Санкт-Петербург, «мегафакультета», объединившего в себе экономистов и менеджеров. Отличительной особенностью департамента является органичное сочетание теоретической науки, прикладной науки и тесного взаимодействия с реальным сектором экономики.
Волкова Н. В., Евсеева С. А.
М.: Юрайт, 2024.
Plakhotnik M. S., Volkova N., Shahzad M. B.
Global Business and Organizational Excellence. 2024. P. 1-14.
В кн.: Психология XXI века — 2024: калейдоскоп открытий. Сборник тезисов участников XXVII Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых 10–12 апреля 2024 г.. СПб.: Скифия-принт, 2024. С. 523-524.
Dagaev D., Paklina S., Reade J. et al.
Department of Economics Discussion Paper. . University of Reading, 2021. No. 2021-14.
Российский научный фонд объявил победителей конкурса "Проведение инициативных проектов молодыми учеными" Президентской программы исследовательских проектов 2018 года. Конкурс был направлен на поддержку молодых людей в возрасте до 33 лет, защитивших кандидатские диссертации. На реализацию проекта фонд выделяет полтора миллиона рублей в год.
В кампусе победителем конкурса стал доцент департамента менеджмента Санкт-Петербургской школы экономики и менеджмента Евгений Антипов. С 2018 по 2020 год Евгений Александрович будет работать над проектом "Разработка математических моделей планирования и прогнозирования спроса на ассортимент предприятий розничной торговли на основе усовершенствованных ансамблей методов машинного обучения для оптимизации использования ценовых и неценовых инструментов стимулирования спроса с учетом сложности паттернов продуктовой субституции и комплементарности и высокой размерности пространства детерминант спроса".
Доцент департамента менеджмента