• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Найдено 3 726 публикаций
Сортировка:
по названию
по году
Препринт
Razheva (Edelkina) A., Karasev O., Klubova M. Science, Technology and Innovation. WP BRP. Высшая школа экономики, 2015. No. 43.
Добавлено: 6 августа 2015
Препринт
Alexeeva T. A. Quaderni camerti di studi romanistici International Survey of Roman Law. index. Jovene Napoli, 2012. No. 40.
Добавлено: 13 марта 2013
Препринт
Gelman S. V., Borisenko D. S. Исследования по экономике и финансам. WP9. Высшая школа экономики, 2012. No. 01.

В этой статье мы исследуем, как асимметричная информация и инсадерская торговля влияет на ликвидность и как ликвидность влияет на ценообразование активов на русском фондовом рынке в 1998-2011. Мы используем целый набор существующих прокси ликвидности, а также нашу собственные модификацию меры Lesmond et al. (1999) и используем положительный коэффициент автокорреляции дневных доходностей как индикатор инсайдерской торговли. Наши результаты свидетельствуют о том, что асимметричная информация ухудшает ликвидность, однако не поддерживают гипотезу негативного воздействия информированной торговли, что может быть отчасти вызвано неоптимальным индикатором инсайдерской активности. Кроме того, ликвидность, как и рыночные риски, являются основным фактором ценообразования активов на российском фондовом рынке. Однако этот результат не является устойчивым к рассмотрению ликвидности как характеристики а не как фактора.

Добавлено: 15 мая 2012
Препринт
Vdovin Alexey. Humanities. HUM. Basic Research Programme, 2014. No. WP BRP 47/HUM/2014.
Добавлено: 28 апреля 2014
Препринт
Izosimov A. arxiv.org. math. Cornell University, 2013
Добавлено: 19 ноября 2013
Препринт
Plusnin J., Slobodskoy-Plusnin J. Public Administration. PA. Высшая школа экономики, 2013
Добавлено: 14 мая 2013
Препринт
Verbitsky M., Solomon J. P. math. arxive. Cornell University, 2018
Добавлено: 5 декабря 2018
Препринт
Hassanpour N. SSRN Working Paper Series. SSRN Working Paper Series. Social Science Research Network, 2013
Добавлено: 14 декабря 2016
Препринт
Konakov V., Markova A. arxiv.org. math. Cornell University, 2014. No. 1412.1607v1.
Добавлено: 21 января 2015
Препринт
Kolesnikov A., Milman E. math. arxive. Cornell University, 2017
Добавлено: 30 декабря 2017
Препринт
Ornea L., Verbitsky M. arxiv.org. math. Cornell University, 2012
Добавлено: 6 февраля 2013
Препринт
Fedor Bogomolov, De Oliveira B. arxiv.org. math. Cornell University, 2014
Добавлено: 21 ноября 2014
Препринт
Timorin V., OVersteegen L., Cheritat A. et al. math. arxive. Cornell University, 2018
Добавлено: 6 декабря 2018
Препринт
Prokhorov Y. math. arxive. Cornell University, 2017
Добавлено: 28 августа 2017
Препринт
Sokolov A., Chulok A., Mesropyan V. R. Science, Technology and Innovation. WP BRP. Высшая школа экономики, 2013. No. 19/STI/2013.
В настоящее время в России существенно изменилась конфигурация научно-технической и инновационной политики: была сформирована государственная система технологического прогнозирования, которая призвана обеспечить перспективные потребности обрабатывающего сектора национальной экономики. Система прогнозирования является одним из ключевых элементов создаваемой в настоящее время государственной системы стратегического планирования социально-экономического развития. За последнее десятилетие в стране были реализованы десятки прогнозных проектов, наиболее значимые среди которых – три цикла разработки Долгосрочного прогноза научно-технологического развития России. Третий прогноз был разработан по заказу Министерства образования и науки Российской Федерации в 2011-2013 гг. В проект были вовлечены более 2000 экспертов и 200 организаций по всей стране. В рамках исследования была создана и запущена сеть из шести отраслевых центров прогнозирования на базе ведущих вузов в разрезе приоритетных направлений научно-технологического развития. В данной работе авторы прогноза исследуют его позицию и роль в национальной системе технологического прогнозирования и возможности использования ключевых групп результатов игроками на различных уровнях национальной инновационной системы. Российский опыт проведения форсайт-исследований и организации системы технологического прогнозирования может быть крайне интересен и полезен для многих исследователей и стран, в том числе имеющих сходные социально-экономические барьеры и проблемы
Добавлено: 10 октября 2013
Препринт
Mustafin A. R. Humanities. HUM. Basic Research Programme, 2019
Добавлено: 12 августа 2019
Препринт
Naidenova I. N., Parshakov P., Zavertiaeva M. A. et al. Financial Economics. FE. Высшая школа экономики, 2015. No. WP BRP 42/FE/2015 .
Мы рассматриваем связь характеристик руководителей паевых инвестиционных фондов России с аномальной доходностью (измеренной как альфа Дженсена) и риском (коэффициент бета) этих фондов. Поскольку только некоторые управляющие фондами публикуют информацию о своей биографии, мы используем процедуру Хекмана чтобы протестировать значимость проблемы самоотбора. Полученные результаты подтверждают гипотезу, что индивидуальные характеристики управляющего позволяют получить более высокую альфу Дженсена. Взаимосвязь между обоими показателями эффективности деятельности паевого фонда и опытом работы управляющего имеют перевернутую U-образную форму. Полученные результаты могут быть использованы в качестве простой, не требующей сложных расчетов, скрининговой системы, на основе которой инвестор может выбрать в какой паевой инвестиционный фонд вложить средства
Добавлено: 4 марта 2015
Препринт
Marshakov A., Fock V. arxiv.org. math. Cornell University, 2014
Добавлено: 29 октября 2014
Препринт
Gritsenko V., Nikulin V. V. math. arxive. Cornell University, 2016
Добавлено: 17 марта 2016
Препринт
Igor A. Bykadorov, Gorn A. A., Kokovin S. G. et al. Economics/EC. WP BRP. Высшая школа экономики, 2014. No. 61.
Добавлено: 18 октября 2014
Препринт
Fedyukin I. Humanities. HUM. Basic Research Programme, 2018
Добавлено: 9 октября 2018