Assessment of the impact of financial literacy on inflation expectations based on pseudo‑panel data for Russia

АБВ
АБВ
АБВ

Обычная версия сайта

Приоритетные направления

по году

Тематика

15 июля 2026 г.

Разработанные ординарным профессором, директором Международного центра анализа и выбора решений НИУ ВШЭ Фуадом Алескеровым и его коллегами методы сетевого анализа в библиометрии позволили определить особенности появления, взаимного влияния и цитирования публикаций в научных журналах. Частое цитирование разными изданиями одного или нескольких исследований означает высокое качество работы, а перекрестные ссылки внутри ограниченного круга журналов повышают вероятность формирования сети хищнических изданий.

16 июля 2026 г.

Российские ученые создали открытую базу данных для изучения концентрации внимания

Команда российских исследователей при участии ученых НИУ ВШЭ в Санкт-Петербурге разработала первую открытую мультимодальную базу данных с записями активности мозга, работы сердца и видеонаблюдения, которая поможет ученым понять, что происходит с мозгом человека во время глубокой концентрации. В будущем эта разработка позволит ускорить создание нейроинтерфейсов, технологий реабилитации и систем искусственного интеллекта. Статья опубликована в журнале Scientific Data.

15 июля 2026 г.

«Тело саботирует мозг»: ученые НИУ ВШЭ - Санкт-Петербург объяснили физиологическую природу компульсивного переедания

Исследователи НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург совместно с экспертами Тюменского государственного медицинского университета доказали, что при расстройствах пищевого поведения (РПП) организм теряет способность адаптироваться к стрессу. Попытки пациентов взять себя в руки при переедании часто не приносят результата: нервная система перестает реагировать на команды мозга.

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации

?

Assessment of the impact of financial literacy on inflation expectations based on pseudo‑panel data for Russia

Russian Journal of Economics. 2026. Vol. 12. No. 2. P. 230–250.

Туманянц К., Кулешов Ф., Пеникас Г. И., Зуев В. Е.

Язык: английский

Текст на другом сайте

Влияние уровня финансовой грамотности на инфляционные ожидания: оценка на данных псевдопанели по России

Туманянц К. А., Кулешов Ф., Пеникас Г. И. и др., / Банк России. Серия Серия докладов об экономических исследованиях "Доклады Банка России". 2025. № 146.

Систематические отличия инфляционных ожиданий различных групп населения установлены во многих академических публикациях. Одним из источников неоднородности, в том числе в России (Андреев и др., 2024), выступает уровень финансовой грамотности. Наша работа подтверждает этот вывод на данных за 3 года, в отличие от одной волны опроса в исследовании Андреева и др. (2024): респонденты с более высоким уровнем финансовой грамотности демонстрируют более низкие инфляционные ожидания. Для исследования мы объединили методом псевдопанели результаты двух регулярных ...

Добавлено: 28 марта 2025 г.

QAIDS Model Based On Russian Pseudo-panel Data: Impact of 1998 and 2008 Crises

Ермолова М. Д., Пеникас Г. И., , in: Proceedings of the Third Workshop on Experimental Economics and Machine Learning (EEML 2016), Moscow, Russia, July 18, 2016Vol. 1627.: Aachen: CEUR Workshop Proceedings, 2016.

Целью работы является сравнить изменения в потребительском поведении российских домохозяйств с середины 1990х до сеогдняшних дней. В исследовании рассмотрено потребительское поведение на максимально возможном периоде временных данных из RLMS с фокусом на годах кризиса. Особое внимание уделяется кризисам 1998 и 2008 гг. Чтобы отследить эффекты изменения потребительского поведения после кризисов используется квадратическая модель почти совершенного спроса ...

Добавлено: 11 августа 2016 г.

Прикладной анализ влияния рекламы на поведение потребителя по данным трекинговых исследований

Иванова Н. Г., Ратникова Т. А., Трутнева Е. А., Экономический журнал Высшей школы экономики 2010 Т. 14 № 2 С. 160–184

Статья посвящена анализу «классических» данных трекингового исследования с целью определения факторов, воздействующих на потенциальный спрос: опыта использования, знания рекламы марки и ее конкурентов, репутации и прочих. Важным результатом проведенного анализа является разработка подхода, который позволяет получить содержательные выводы при оценке моделей иерархии эффектов и учитывает основные особенности работы с трекинговыми данными. В работе содержится подробное ...

Добавлено: 13 октября 2012 г.