Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь, наши правила обработки персональных данных – здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера.
194100 Санкт-Петербург,
ул. Кантемировская, д. 3, корп. 1, лит. А, каб. 317, телефон: (812)644-59-11, доб. 61523
Департамент экономики богат разнообразием кадрового состава. Он объединяет опытных профессоров - признанных исследователей, членов редакционных коллегий таких журналов как Журнал Новой экономической ассоциации, Математическая теория игр и ее приложения, International Game Theory Review, Mathematical Economics Letters, Journal of Institutional Studies и других, а также молодых преподавателей, получивших образование в лучших университетах России и мира, активно стремящихся внести в образовательный процесс современные технологии, интерактивные формы работы и инновационный педагогический подход. Основной критерий подбора преподавателей – их активная исследовательская работа.
Nesterov A. S., Rospuskova O., Rubtsova S.
Social Choice and Welfare. 2024. P. 1-30.
Orlando G., Sportelli M.
In bk.: Consequences of Social Transformation for Economic Theory. Proceedings of the 2022 Euro-Asian Symposium on Economic Theory (EASET), Ekaterinburg, Russia. Ekaterinburg: Springer, 2022. P. 5-34.
Basic research program. WP BRP. National Research University Higher School of Economics, 2023. No. 262/EC/2023.
Открытый семинар совмещен с XXVIII заседанием регулярного научного семинара департамента экономики.
Аннотация:
We study a model in which individual agents use simple linear first order price forecasting rules, adapting them to the complex evolving market environment with a Genetic Algorithm optimisation procedure. The novelties are: (1) a parsimonious experimental foundation of individual forecasting behaviour; (2) an explanation of individual and aggregate behaviour in four different experimental settings, (3) improved one-period and 50-period ahead forecasting of lab experiments, and (4) a characterisation of the mean, median and empirical distribution of forecasting heuristics. The median of the distribution of GA forecasting heuristics can be used in designing or validating simple Heuristic Switching Model.