• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Статьи
  • Эффективность применения прогнозов волатильности в активных торговых стратегиях институциональных инвесторов на российском рынке акций
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
15 мая 2026 г.
В НИУ ВШЭ разрабатывают нейросеть для сферы науки и инноваций
Исследователи НИУ ВШЭ учат большие языковые модели понимать русскоязычную научную терминологию, увеличивая при этом их энергоэффективность. Адаптированная модель работает в 2,7 раза быстрее и требует на 73% меньше памяти, чем исходная открытая модель, что позволяет запускать ее на более доступном оборудовании. Программа прошла государственную регистрацию.
15 мая 2026 г.
Стартовал совместный спецпроект бренд-медиа Вышки IQ Media и iFORA ИСИЭЗ
В мае 2026 года стартовал научно-популярный проект «Искусственный интеллект: технологии, данные и будущее», который стал результатом работы двух команд — проекта iFORA Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ и редакции бренд-медиа IQMedia. Медийно-аналитический спецпроект посвящен современному развитию искусственного интеллекта и аналитике больших данных.
14 мая 2026 г.
<a>Ученые ФКН ВШЭ представили работы в сфере ИИ и биоинформатики на ICLR 2026
Ученые Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук ВШЭи студенты трека «ИИ360: Инженерия искусственного интеллекта» бакалаврской программы «Прикладная математика и информатика» приняли участие в международной конференции ICLR — одном из самых авторитетных мировых форумов в области машинного обучения и представления данных. В этом году конференция состоялась в Рио-де-Жанейро (Бразилия).

 

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

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

Эффективность применения прогнозов волатильности в активных торговых стратегиях институциональных инвесторов на российском рынке акций

Фундаментальная и прикладная математика. 2026. Т. 26. № 3. С. 33–42.
Лысенок Н. И.

Исследование посвящено оценке влияния прогнозов реализованной волатильности на результаты активных торговых стратегий на российском рынке акций. На выборке 17 ликвидных акций за 2014-2026 гг. построена гибридная прогнозная модель, объединяющая HAR-J и градиентный бустинг; её преимущество над базовой HAR-J подтверждено тестом Дибольда-Мариано (p < 0,001). Шесть направленных стратегий трёх категорий протестированы с тремя механизмами интеграции прогнозов и без них. Агрегация проведена последовательно: отдельные инструменты, портфели стратегий из 17 бумаг, мультистратегийные портфели (МСП). На уровне МСП bootstrap подтвердил значимое увеличение коэффициента Шарпа при использовании режимной фильтрации (ΔSharpe = +1,19, p < 0,001) и таргетирования волатильности (ΔSharpe = +1,22, p < 0,001). МСП статистически значимо превосходит индекс IMOEX (ΔSharpe = +2,05, p = 0,001) и сохраняет положительную доходность во все четыре года контрольного периода.

Научное направление: Экономика и менеджмент
Язык: русский
Полный текст
Текст на другом сайте
Ключевые слова: машинное обучениеторговые стратегииeconomic valueэкономическая ценностьtrading strategiesrealized volatilityреализованная волатильность machine learningvolatility targetingmulti-strategy portfolioтаргетирование волатильностимультистратегийный портфель
Похожие публикации
The interplay of objective fat content and subjective fat perception in determining consumer acceptance of bovine milk
Семенова Д. В., Радыгина А. А., Зарипова Ю. О. и др., Nutrition and Food Science 2026 P. 1–13
Добавлено: 14 мая 2026 г.
Размышления о спасении тонущего ребёнка: эффективный альтруизм и социальные институты
Балашов Д. В., Антиномии 2026 Т. 26 № 1 С. 27–48
Движение эффективного альтруизма, набравшее популярность в начале XXI в., является одной из новых форм философии утилитаризма, оказавшей сильное влияние на англо-американскую философию в XIX–XX вв. Одним из отличительных признаков эффективного альтруизма является его практическая ориентированность. Движение позиционирует себя как то, что способно оказать влияние на окружающий мир и изменить его к лучшему. Для этого требуется ...
Добавлено: 13 мая 2026 г.
Игры на сетях с линейным наилучшим ответом: модели и методы управления
Петров И. В., Автоматика и телемеханика 2026 № 6 С. 82–118
Системам связанных агентов и сетевому управлению посвящено большое число отечественных и зарубежных исследований. Исторически, наибольший интерес в теории управления возникал к усредняющим системам и, в частности, к задаче консенсуса. Однако сетевое взаимодействие может характеризоваться более специфическими функциями, отражающими зависимость от действий соседей по сети, что особенно явно проявляется в моделях стратегического взаимодействия на сети, которое ...
Добавлено: 12 мая 2026 г.
The Hidden Signals in Corporate Ribbon-Cutting Ceremonies
Гурков И. Б., Paulas R., Pacific Standard (USA) 2017
Добавлено: 11 мая 2026 г.
Социально-экономическая география зарубежных стран: материалы к курсу. Часть 1. Основные концепции региональной наук
Замятина Н. Ю., Русаков Д. С., Вдовкин Е. И., Издательские решения, 2022.
Десятилетиями социально‑экономическая география зарубежных стран представляла собой по большей части сбор данных о размещении отраслей хозяйства — с довольно слабой концептуальной базой соответствующих процессов. Это не удивительно, если вспомнить, что отечественная экономическая география занималась размещением хозяйства в условиях социализма. Сама возможность применения отечественных концепций к «зарубежным капиталистическим странам» вызывала жаркие споры в профессиональной среде отечественных экономгеографов — многие представители старшего поколения помнят, как ломались копья в дискуссии о том, например, возможны ли территориально‑производственные комплексы в условиях капитализма. Между тем параллельно в «зарубежных капиталистических странах» формировались целые группы научных школ в сфере изучения размещения хозяйства и регионального развития, зачастую на стыке региональной экономики и собственно экономической географии (за рубежом всё чаще используется обобщающее наименование — региональная наука, или региональные исследования: regional science/regional studies). Анализируя экономико‑географические проблемы зарубежных стран, современные исследователи используют широкий набор понятий, сложившихся в последние примерно три десятилетия, и пока ещё, к сожалению, довольно слабо знакомых отечественным географам (от «перетоков знания» до «тройной спирали»). Часть зарубежных разработок — вроде теории кластерного развития — вошли и в отечественную науку; однако нередко зарубежные концепции используются в несколько суженной и искажённой трактовке (как правило, в силу инерции парадигм мышления, чуждых используемым концепциям). Зачастую исследователи, наоборот, не видят потенциал применения тех или иных концепций на нетрадиционном материале. Институт регионального консалтинга (ИРК), в котором начинали свой путь в профессиональную аналитику уже десятки выпускников кафедры социально‑экономической географии зарубежных стран географического факультета МГУ, принял решение способствовать овладению актуальными концепциями в сфере региональной науки как студентами указанной кафедры, так и всеми российскими исследователями в сфере экономической географии и регионального развития. При финансовой и организационной поддержке ИРК уже подготовлена серия учебных пособий «Институт регионального консалтинга — студентам». Ранее вышедшее пособие «Эволюционное страноведение: материалы к курсу. Часть 1. Смета траектории регионального и странового развития: разбор примеров» призвано продемонстрировать спектр возможностей применения актуальных концепций региональной науки в страноведении и анализе развития отдельных регионов России и зарубежных стран (в 2022 году подготовлено второе издание пособия, исправленное и дополненное). Для нового пособия по социально‑экономической географии зарубежных стран отобраны ключевые (на взгляд редактора) направления, необходимые современному специалисту для понимания развития мировой региональной науки. В абсолютном большинстве это концепции актуальной экономической географии; кроме того, добавлены экономические понятия, без знания которых затруднено понимание мейнстрима региональной науки (так, например, тема убывающей и возрастающей отдачи является ключевой для понимания направления так называемой «новой экономической географии» в экономике), а также системы популярных прикладных мер в региональном развитии («новая промышленная политика», понятие «зависимости от колеи» и др.). Разумеется, это не исчерпывающий спектр концепций и подходов экономической географии (не говоря уже о том, что в пособии совсем не затронуты концепции социальной и других направлений общественной географии); работа над подготовкой новых материалов продолжается. Появлению пособия в немалой степени поспособствовал труд магистранта кафедры социально‑экономической географии зарубежных стран географического факультета МГУ имени М. В. Ломоносова Фёдора Чернецкого в рамках прохождения производственной практики в Институте регионального консалтинга. Авторами разделов стали студенты указанной кафедры. В ходе практической части курса «Социально‑экономическая география зарубежных стран» они выполняли задание не только тщательно описывать методологический контекст и суть той или иной концепции, но и продемонстрировать её работу на конкретном примере — российском или зарубежном. Разработка задания и общая редакция проведена Надеждой Замятиной, их преподавателем и одновременно заместителем директора Института регионального консалтинга. Коллектив авторов надеется, что представленные материалы будут полезны как студентам, специализирующимся в области социально‑экономической географии и смежных дисциплин, так и всем, чья профессиональная деятельность связана с анализом и планированием пространственного развития экономики, регионального развития, государственным и муниципальным управлением и т. п. ...
Добавлено: 9 мая 2026 г.
От неизвестности к прозрачности: обзор технологий объяснимого ИИ (XAI)
Авдошин С. М., Песоцкая Е. Ю., Информационные технологии 2026 Т. 32 № 4 С. 185–194
С развитием ИИ, и в особенности глубокого обучения, появились модели, способные давать крайне точные прогнозы. Однако их внутренняя логика остается трудной для понимания — и это серьезная проблема, особенно в сферах, где от корректности алгоритма зависят критиче ски важные решения. Одним из перспективных путей ее решения считается направление Explainable Artificial Intelligence (XAI) — разработка подходов, позволяющих прояснять ...
Добавлено: 8 мая 2026 г.
Международный транспортный коридор «Север – Юг» в условиях переориентации торговых потоков РФ в страны Глобального Юга
Дегтерева Е. А., Бирюкова О. В., Сабанцев А. И., Вестник МГИМО Университета 2026 Т. 19 № 2 С. 149–171
В условиях структурной трансформации внешней торговли России МТК «Север – Юг» выступает потенциальным инструментом для переориентации торговых потоков. Однако существует проблема разрыва между декларируемым потенциалом маршрута и его реальной грузовой базой, обеспечение которой ограничивается как инфраструктурными («жёсткими»), так и нефизическими («мягкими») барьерами МТК. Целью исследования является систематизация барьеров развития МТК «Север – Юг» на основе анализа торгового ...
Добавлено: 8 мая 2026 г.
Explainable AI for Industry 5.0: Shedding light on the black box
Авдошин С. М., Песоцкая Е. Ю., Business Informatics 2026 Vol. 20 No. 1 P. 7–28
Добавлено: 8 мая 2026 г.
Зачем (и как) измерять экономическое поведение домашних хозяйств: о проекте НИУ ВШЭ «Экономическое поведение домашних хозяйств»
Кузьминов Я. И., Овчарова Л. Н., Радаев В. В., Вопросы экономики 2026 № 5 С. 5–16
Это введение к специальному выпуску журнала «Вопросы экономики», посвященному теме экономического поведения домашних хозяйств и результатам проекта «Экономическое поведение домашних хозяйств», реализуемого в НИУ ВШЭ. Данный проект осуществляется с 2023 г., имеет полевую часть (сбор социологических данных) и аналитическую компоненту (анализ собранных данных, их систематизация, обобщение и сравнение с другими источниками данных). Авторы статьи – ...
Добавлено: 8 мая 2026 г.
Российские разработчики о создании и востребованности отечественного индустриального ПО: результаты пилотного обследования
Шашнов С. А., Богданов Т. В., Абдрахманова Г. И., Вопросы статистики 2026 Т. 33 № 2 С. 58–68
В статье представлены результаты исследования рынка российского индустриального программного обеспечения (ПО). Актуальность темы обусловлена значимостью этого сегмента для технологического суверенитета и комплексной цифровизации отраслей промышленности и экономики в целом. Целью исследования являлся сбор и анализ первичных данных, отражающих позиции, приоритеты и оценки компаний‑разработчиков. Для изучения ключевых направлений отечественных разработок индустриального ПО был подготовлен понятийный аппарат, сформирована ...
Добавлено: 8 мая 2026 г.
Стратегии управления капиталом и потребительские паттерны высокодоходных россиян: эмпирический анализ
Кручинская Е. В., Груздев И. А., Вопросы экономики 2026 № 5 С. 96–114
Проанализирован экономический профиль представителей высокодоходного населения России – группы, которая, несмотря на статус значимого игрока в экономике, во многом формирующего спрос на товары и услуги, а также задающего потребительские тренды на него, остается недостаточно исследованной. Это общемировая научная лакуна, имеющая особую актуальность в российском контексте с учетом уровня неоднородности распределения богатства в сегменте наиболее обеспеченных. ...
Добавлено: 7 мая 2026 г.
Современные методы анализа временных рядов в мониторинге и прогнозировании состояния оборудования для механизированной добычи
Глушко А. А., Незнанов А. А., Овчинников С. и др., В кн.: Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли.: М.: ООО «Геомодель Развитие», 2024. С. 140–143.
С развитием систем мониторинга мы получили возможность собирать ключевые показатели работы устройств в процессе механизированной добычи. Каждый день генерируется огромное количество телеметрии, которая пройдя процесс гармонизации и трансформации может быть использована для прогнозирования состояния оборудования. В докладе представлен обзор и произведён отбор современных математических методов и программных реализации инструментов анализа многомерных нерегулярных временных рядов для ...
Добавлено: 29 апреля 2026 г.
Machine Learning Approach to Anticancer Activity Prediction of Transition-Metal Complexes Based on a Large-Scale Experimental Database
Krasnov L., Malikov D., Kiseleva M. и др., Journal of Medicinal Chemistry 2026 Vol. 69 No. 8 P. 8838–8851
Добавлено: 23 апреля 2026 г.
LSTM-модель потребления тепловой энергии в многоэтажном жилом здании
Ершов И. А., Системная инженерия и инфокоммуникации 2025 № 4 С. 11–14
Теплопотребление жилых зданий представляет собой стохастический ряд, создание нейросетевой модели для которого необходимо для проектирования регуляторов тепловой энергии. В статье модель разработана с применением "длинной цепи элементов краткосрочной памяти" (LSTM, Long Short-Term Memory). Высокая точность воспроизведения рядов достигнута обучением модели на наборе данных города Томска 2013-2023 г.г. При моделировании учтены характеристики зданий и температура наружного воздуха. ...
Добавлено: 22 апреля 2026 г.
Алгоритм анализа новостной информации для принятия экономических решений
Раменская А. В., Чудинова О. С., Первицкая Л. А., Индустриальная экономика 2026 № 1 С. 65–78
Статья посвящена разработке алгоритма анализа новостной информации методами машинного обучения, реализованными в библиотеках Python. Обоснование выбора инструментов, применяемых на каждом этапе алгоритма, осуществляется с помощью расчета метрик качества решения соответствующих задач машинного обучения. Результаты работы алгоритма представлены классификацией региональных новостей, собранных за период с августа 2024 года по июнь 2025 года, по отраслям экономики и ...
Добавлено: 20 апреля 2026 г.
Modeling cosolvent effects on solubility in supercritical CO2 using data-driven approaches
Makarov D. M., Каликин Н. Н., Gurikov P. и др., Journal of Supercritical Fluids 2026 Vol. 235 Article 106979
Добавлено: 19 апреля 2026 г.
Особые экономические зоны Российской Федерации: моделирование решений потенциальных резидентов и процесса их генерации
Плесовских А. Е., Journal of Applied Economic Research 2023 Т. 22 № 2 С. 323–354
В современных исследованиях широко обсуждается роль особых экономических зон в стимулировании экономического роста и развития России, формировании необходимых инвестиционных потоков и повышении инновационного потенциала страны за счет расширения производства продукции в высокотехнологичных отраслях экономики с высокой добавленной стоимостью. Цель исследования – моделирование процесса генерации резидентов и детерминация количественных факторов, оказывающих статистически значимый эффект на среднегодовой ...
Добавлено: 13 апреля 2026 г.
Опыт генерации оценок эмоциональной валентности и возбуждения слов на основе символьно-уровневой CNN
Люсин Д. В., Валуева Е. А., Сысоева Т. А., В кн.: Психология познания: Материалы Всероссийской научной конференции, ЯрГУ, Институт психологии РАН, 5–6 декабря 2025 г.: Институт психологии РАН, 2026. С. 310–314.
Эмоциональная окраска слов широко используются в  различных академических и прикладных исследованиях, от анализа текстов до понимания когнитивных процессов. Актуальной задачей является создание объёмных датасетов с оценками слов по ряду эмоциональных параметров. Современные методы машинного обучения, основанные на семантической близости слов, извлекаемой из текстовых корпусов, демонстрируют высокие корреляции с человеческими оценками, однако иногда наблюдаются существенные расхождения. ...
Добавлено: 10 апреля 2026 г.
Нейросетевые инструменты в арсенале вузовского преподавателя
Федоров А. О., Вакку Г. В., Лебедева С. Э., Галактика медиа: журнал медиа исследований 2026 Т. 8 № 2 С. 163–182
С увеличением объемов данных преподаватель вуза может потратить годы на обработку и  систематизацию информации. Персонализированная помощь, рекомендации по контенту, сбор данных для обзоров литературы и оформление библиографических ссылок укрепляют роль искусственного интеллекта как эффективного нейросетевого инструмента научной коммуникации. В данной статье рассматриваются практические примеры использования таких инструментов, как Elicit, SciSpace, Consensus, Undermind и Paperfinder, для упрощения ...
Добавлено: 7 апреля 2026 г.
Efficiency of Machine Learning Tasks on HPC Devices
Ефремов А. М., Тимофеев А. В., Ilyasov Y. и др., , in: ПАРАЛЛЕЛЬНЫЕ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ (ПаВТ’2025).: Издательский центр Южно-Уральского государственного университета, 2025. P. 56–81.
Добавлено: 4 апреля 2026 г.
Применение ML в целях повышения помехоустойчивости сигналов
Ефремов А. М., Портной С. Л., Волошин А. Д., Первая миля 2025 № 8 С. 20–28
Выполнен комплексный обзор методов машинного обучения (ML), применяемых для повышения устойчивости сигнала к помехам в каналах связи. Бурное развитие поколений беспроводной связи, активная разработка концепции 6G предъявляют высокие требования к задержке, скорости и надежности передачи данных. Традиционные подходы к защите от помех, основанные на строгих аналитических моделях, зачастую не справляются с хаотичной природой плотных гетерогенных ...
Добавлено: 4 апреля 2026 г.
Replacing Criterion of Creativity with Criterion of Investment for Results Created by Artificial Intelligence
Пакшин П. К., Legal Issues in the Digital Age 2026 Vol. 7 No. 1 P. 32–48
Искусственный интеллект выполняет значимую функцию в процессе автоматизации, минимизируя операционное участие человека в таких сферах, как медицина, искусство и юриспруденция. Несмотря на исторически тесную взаимосвязь искусства и технологий, именно генеративный искусственный интеллект расширил потенциал для творческой деятельности. Существенным катализатором этого процесса стало распространение предобученных систем искусственного интеллекта, интенсифицировавших развитие технологий в области обработки естественного языка ...
Добавлено: 31 марта 2026 г.
Использование машинного обучения и классических статистических методов для построения скоринговой модели в автостраховании
Миронкина Ю. Н., Тимофеев Д. И., В кн.: Математическое и компьютерное моделирование в экономике, страховании и управлении рисками: сборник статей. Выпуск 10. Материалы XIV Научно-практической конференции. Саратов, 20–22 ноября 2025 г.Вып. 10.: Саратов: Саратовский университет, 2025. С. 51–58.
В автостраховании актуальна проблема финансовых убытков, вызванных неверной классификацией клиентов с точки зрения возможной убыточности договора страхования с ними. Работа направлена на разработку скоринговой системы на основе методов машинного обучения и статистики, использующей данные портфеля крупной страховой компании (более 30000 наблюдений). Цель – выявление переменных, предсказывающих надёжность клиента, и сравнение различных методов: градиентного бустинга, случайного леса, логистической регрессии, нейросетей. Применялись ...
Добавлено: 31 марта 2026 г.
Efficient Incorporation of New Interactions in Graph Recommenders via Folding-In
Юсупов В. А., Sukhorukov N., Фролов Е. П., User Modelling and User-Adapted Interaction 2026 Vol. 36 Article 2
Графовые системы рекомендаций стали мощной парадигмой для персонализированных рекомендаций. Однако их зависимость от полного переобучения модели для интеграции новых пользователей или новых взаимодействий создаёт барьеры для масштабирования. В реальных системах рекомендаций эта задача становится невыполнимой из-за чрезмерных затрат времени и ресурсов. Чтобы преодолеть это ограничение, мы предлагаем быстрый и эффективный метод обновления графовых рекомендательных моделей ...
Добавлено: 15 марта 2026 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • http://www.edu.ru
    Федеральный портал «Российское образование»
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика конфиденциальности
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору