• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Контакты

194100 Санкт-Петербург,
ул. Кантемировская, д.3, к.1, лит. Аком. 213, 218, 223

 

Руководство
Департамент менеджмента: руководитель департамента Плахотник Мария Сергеевна
Департамент менеджмента: заместитель руководителя департамента Кежун Людмила Анатольевна
Департамент менеджмента: Специалист по учебно-методической работе 1 категории Будько Виктория Александровна
Департамент менеджмента: Специалист по учебно-методической работе 1 категории Ивина Александра Андреевна
Глава в книге
Inventory Management Under Dependent Demand in the Conditions of Risk

Lukinskiy V., Lukinsky V., Bazhina D. et al.

In bk.: Selected Papers from the 23rd International Multidisciplinary Conference on Reliability and Statistics in Transportation and Communication: Digital Twins - From Development to Application, RelStat-2023, October 19-21, 2023, Riga, Latvia. Reliability and Statistics in Transportation and Communication, LNNS, volume 913. Vol. 913. Cham: Springer, 2024. P. 269-277.

Препринт
The Iron Curtain and Referee Bias in International Football

Dagaev D., Paklina S., Reade J. et al.

Department of Economics Discussion Paper. . University of Reading, 2021. No. 2021-14.

Ученый НИУ ВШЭ - Санкт-Петербург победил в конкурсе РНФ

Доцент департамента менеджмента Евгений Антипов получил грант Президентской программы Российского научного фонда, направленной на поддержку молодых ученых

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".