?
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. 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.
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.
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.