Инфо_ФЭН

13 апреля, 10:00—18:00. НУЛ пространственно-эконометрического моделирования (ФЭН НИУ ВШЭ) и Лаборатория исследования социально-экономических проблем регионов (Уфимский университет науки и технологий) проведут воркшоп «Пространственная эконометрика и региональные исследования» (ПЭРИ-2026). Мероприятие пройдет в гибридном формате: в кампусе на Покровском бульваре и онлайн. С программой можно ознакомиться здесь.13 апреля, 19:40. На научном семинаре НУЛ исследований спорта с докладом «Искусственный интеллект в спорте: от компьютерного зрения и аналитики данных до создания спортивных AI-продуктов» выступит Константин Митин, руководитель направления по внедрению технологий ИИ в спортивную индустрию (Сбербанк). Послушать доклад можно в ауд. N-509 в кампусе на Покровском бульваре или онлайн.14-17 апреля. Высшая школа экономики проводит XXVI Апрельскую международную научную конференцию. 14 апреля, 17:00—19:00. Мастер-классы от компании «Технологии доверия» в рамках Карьерной школы ФЭН НИУ ВШЭ: старший менеджер-аудитор ТеДо Мария Калинина выступит на тему «Работа в аудите и консалтинге, или Чем занимаются консультанты», а Наталия Тихонова, руководитель группы по привлечению и подбору персонала ТеДо, — на тему «Старт карьеры. О чем стоит задуматься еще в университете».15 и 16 апреля. Мастер-классы от компании Б1 в рамках Карьерной школы ФЭН НИУ ВШЭ. 15 и 16 апреля. Мастер-классы от компании Kept в рамках Карьерной школы ФЭН НИУ ВШЭ. 16 апреля, 16:30. В рамках XXVI Апрельской международной научной конференции имени Е.Г. Ясина состоится круглый стол «Статистическое измерение благосостояния и неравенства», организованный совместно Департаментом статистики и анализа данных ФЭН, НУЛ измерения благосостояния, Международным институтом профессионального статистического образования и Центром экономических измерений и статистики. Модератор — Александр Евгеньевич Суринов. Круглый стол пройдет в ауд. F-201.17 апреля, 17:00. «Против консенсуса: мастер-класс по карьере в корпоративных фина

Мы много рассказывали о Нобелевских лауреатах и их достижениях, но задумывались ли вы, что вообще нужно, чтобы получить премию? Быть влиятельным гением здесь совсем недостаточно. Вам нужно попасть в небольшой “кружок” избранных учеников лауреатов прошлых лет. В конце концов, наука — это настоящая паутина учеников и учителей, и знания здесь, как семейный фарфор, передаются из поколения в поколение. Подавляющее большинство лауреатов Нобелевской премии по экономике связаны между собой через цепочки научного наставничества. И все они восходят к одному конкретному ученому. Держим пари, с трех попыток вы не угадаете, к кому именно.Сотрудник Университета Сассекса построил целое генеалогическое древо научных руководителей и их студентов из 21 тысячи человек. Затем он собрал из него граф, в котором каждая вершина стала ученым, а связь, соответственно, научным руководством. В сеть нобелевских лауреатов попали более 350 человек, и многие из них оказались в каком-то смысле близкими родственниками — со связями через 2–3 поколения. Например, один лауреат может быть “внуком” другого через научного руководителя, а третий — их “кузеном” через общего предка. Есть даже целые династии Нобелиатов.И как вы думаете, кто же стал центральным элементом всего графа? Может, Кейнс или Маршалл? А вот и нет. Наиболее влиятельным по количеству видных “потомков” оказался немецкий экономист XIX века Карл Книс. Его имя сегодня не на слуху, и назвать его заметным и важным теоретиком тоже не получится. Но его ученики оказались исключительно успешными. Еще одним видным элементом графа стал Василий Леонтьев, но это неудивительно, учитывая, что его учениками были Пол Самуэльсон и Роберт Солоу.В учениках у Книса были три важных экономиста, которые во многом стояли у истоков современных школ. У него учился Ойген Бём-Баверк, через которого идет австрийская линия — и приходит к Хайеку; Джон Бейтс Кларк, сформировавший американскую неоклассическую традицию; и, наконец, Ричард Эли — важный представитель америка

Анализ игровых составов команд NBA показывает, что вклад игроков в победы мало зависит от их личной эффективности и чаще складывается из эффективности пар, троек и более крупных групп. Для наиболее сильных команд успех определяется именно взаимодействием самых малых групп. Доклад о статье ученых из Университета Сан-Франциско на семинаре Лаборатории исследований спорта представил стажер-исследователь Яромир Казаков.В баскетболе эффективность игроков оценивают по личным метрикам, вроде среднего количества очков, но они не отражают многих важных для команды действий, таких как заслоны или отвлечение защитников. Одни сочетания игроков работают лучше других, даже если индивидуальные показатели не объясняют это различие.Авторы изучили детальные данные игр сезона НБА 2015/2016. В каждой команде они рассмотрели 15 игроков с наибольшим процентом владений мячом. Ключевой переменной стала функция успеха состава, которая отражает разницу в эффективности между командой и соперником, умноженную на количество владений. Всего можно подобрать 3003 комбинации пятерок из этих 15 лучших, но чаще всего большинство из них не используется.Затем с помощью спектрального анализа они разбили общий результат команды на шесть уровней: от вклада отдельных игроков до пятерок, а также выделили средний уровень эффективности.Выяснилось, что с учетом этого метода пара игроков, которая выглядит лучшей по стандартной статистике, может потерять позиции из-за учета индивидуального вклада игроков. Многие сильные сочетания становятся простой иллюзией и работают не из-за сыгранности между спортсменами, а просто за счет участия сильных игроков по отдельности.Например, для чемпионского состава Golden State Warriors анализ показал расхождение между классическими метриками. Наибольший вклад давали Дрэймонд Грин, Стефен Карри и Клэй Томпсон, тогда как по очкам в таблице первым идет Карри, вторым Томпсон, а третьим — Грин.#доклад

В комментарии для Газеты.ru научный руководитель Базовой кафедры инфраструктуры финансовых рынков Николай Берзон указал, что родителям стоит прививать финансовую грамотность детям с раннего возраста с помощью карманных денег.По его мнению, это поможет объяснить, как они вообще зарабатываются. Сумму в неделю стоит ограничить и объяснить, что ею ребенок может распоряжаться самостоятельно. При этом родителям следует мягко и осторожно контролировать расходы.Отдельно Николай Иосифович отметил важность поощрений за разумное распоряжение финансами. Если ребенок смог сохранить какую-то часть того, что ему дают родители, или отложить на более крупную покупку — это следует только поощрять.Также не так давно мы писали об исследовании уровня финансовой и экономической грамотности среди студентов Вышки. Там ученые обнаружили занимательный парадокс. Те студенты, которым карманные деньги давали нерегулярно, показали лучшие результаты, чем те, у кого доход был стабильным. Возможно, им приходилось учиться быть более изобретательными и бережнее распоряжаться редкими ресурсами.

Уверены, многие из вас смотрели культовый сериал «Во все тяжкие», в котором простой учитель химии Уолтер Уайт бросается в пучину криминала, когда узнает о том, что болен раком. Как пишет The Economist, многие больные действительно часто встают на преступный путь, и даже масштабная помощь государства этому не мешает.Группа ученых из Копенгагена и Тилбурга проанализировала административные данные по всей Дании почти за 40 лет, с 1980 по 2018 гг. Особенность датской бюрократии в том, что у каждого жителя есть уникальный идентификатор, который позволяет склеить базы данных разных органов власти между собой. Авторы изучили данные Датского онкологического регистра и регистра уголовных правонарушений и сопоставили их с доступной информацией о социальном статусе. Затем они наблюдали законопослушность всех людей, у которых был диагностирован рак до и после диагноза, и сравнили с динамикой для остального населения.Выяснилось, что в течение десяти лет после постановки диагноза рака вероятность совершения преступления возрастает примерно на 14%. И если в ближайший год после диагноза уровень преступности снижается на 0,15 п.п., то уже через два-три года после диагноза показатель становится положительным и продолжает увеличиваться. К десятому году он достигает +0,25 п.п.При этом не важно, был ли у человека криминальный опыт в прошлом. Сильнее влияет именно социально-экономическое положение. Преступность растет среди наиболее уязвимых групп населения. Одинокие люди совершают преступления на 0,25 п.п. чаще, тогда как у состоящих в браке он близок к нулю. У людей без собственного жилья прибавка составляет 0,2 п.п., вдвое чаще, чем у владельцев недвижимости. Примерно такой же эффект наблюдается у людей с низким образованием, а у высокообразованных он почти нулевой. Так что здесь сериал оказался статистически не прав.#это_по_ФЭНшую

«Людей, приходящих на эксперимент, нельзя вводить в заблуждение», — заведующий Лабораторией поведенческой экономики и финансов Александр Усвицкий дал интервью проекту Schola, в котором рассказал о том, что общего между поведенческими экономистами и Христофором Колумбом, как мотивировать участников эксперимента вести себя в лаборатории так же, как в жизни, и о своем карьерном пути.Александр Вадимович начал знакомство с поведенческой экономикой еще во время учебы в бакалавриате, и его интерес к теории игр и принятию решений быстро перерос в выбор научной карьеры. Затем он получил степень в Университете штата Флорида, известном своим научным фокусом на экспериментальной экономике. Там ему посчастливилось съездить на выездную школу, организованную Нобелевским лауреатом Верноном Смитом. Смита можно в каком-то смысле сравнить с Колумбом: тот не был первым европейцем, попавшим в Америку, но после его путешествий новый континент уже навсегда попал на карты. Также и Смит не придумал эксперименты, но заложил их методологию и описал правила.У экспериментов есть два правила. Первое — полная честность. В отличие от некоторых психологических исследований, здесь нельзя вводить участников в заблуждение, например, сказав, что они играют с человеком, а на самом деле с роботом. Исследователь должен быть уверен, что реакции участников всегда относятся к реальной ситуации. Второе правило — реальные стимулы. Участники получают деньги, и размер выплат зависит от принятых решений.Эксперименты позволяют не только понять паттерны поведения, но и используются для проверки макро- и микромоделей. Так, можно в лабораторных условиях проверить механизмы работы аукционов. Если аукцион устроен неэффективно, государство недополучит некоторую сумму, и потери могут быть внушительными. В лаборатории же можно заранее учесть все возможные сценарии и проверить гипотезы.Лаборатория поведенческой экономики и финансов приглашает всех желающих и самим поучаствовать в экспериментах.Кроме того, у нас уже был под

Покупатели систематически отказываются от выгодных сделок после того, как упустили более привлекательное предложение, даже в том случае, если текущая цена все еще ниже обычной. К таким выводам пришла аспирантка Лаборатории поведенческой экономики и финансов Адила Ахмедова в новом исследовании.Автор изучила влияние так называемой инерции бездействия. В классических моделях рациональный потребитель оценивает предложение с точки зрения абсолютной выгоды. Но в реальности его решения зависимы в первую очередь от прошлых и недоступных альтернатив.Модель была проверена на опросном эксперименте с 148 участниками, случайным образом распределенными по четырем группам. Им предлагали оценить вероятность покупки обуви в нескольких сценариях. Контрольная группа получала скидку с 10 до 9 тыс рублей, другая группа — цену в 9 тыс при информации о прошлой скидке до 4 тыс. Еще две группы были схожи с контрольной, но одной из них прямо говорили, что скидок больше не будет, а другой же сообщали, что в будущем они возможны.Эксперимент показал, что если потребитель знает о более выгодной цене в прошлом, то он значительно реже совершает покупку сейчас, независимо от выгодности текущего предложения. Упущенная цена формирует сниженную референтную точку, и любое отклонение от нее человек воспринимает как потерю. При этом обещания будущих скидок вообще не влияли на желание покупки.Авторы объясняют это психологическими механизмами избегания потерь и сожаления. Бездействие и отказ от выгодной покупки становятся способом эмоциональной самозащиты. Эксперимент помогает объяснить поведение агентов на многих рынках. Падение розничных продаж после окончания акции может объясняться не только запасанием товаров, но и этим эффектом.#научная_статья

6 апреля, 19:40. На научном семинаре НУЛ исследований спорта с докладом «Изучение вклада групп игроков в результативность составов команд Национальной баскетбольной ассоциация (NBA) с помощью спектрального анализа» выступит Яромир Казаков. Послушать доклад можно в ауд. N-509 в кампусе на Покровском бульваре или онлайн.7 апреля, 13:00. На научном семинаре департамента теоретической экономики выступит Елена Сокирка (Университет Порту) с докладом «Robots and humans: The role of fiscal and monetary policies in an endogenous growth model». Ссылка для подключения к семинару здесь.7 апреля, 19:00. День открытых дверей магистерских программ «Корпоративные финансы» и «Магистр аналитики бизнеса».7 апреля, 19:00. Вебинар для абитуриентов магистерских программ «Финансовый инжиниринг» и «Инвестиции на финансовых рынках» на тему «Цифровые финансовые активы: возможности и перспективы рынка». Зарегистрирйтесь, чтобы подключиться.8 апреля, 16:00. На научном семинаре Центра истории и методологии экономической науки с докладом «Дискуссия о возможностях и пределах роста: Н. Джорджеску-Реген и Г. Дэйли vs Р. Солоу и Д. Стиглица» выступит Владислав Радьков. Для регистрации на мероприятие необходимо заполнить форму.9 апреля, 8:40—13:15. Первый совместный семинар Индийского статистического института и Факультета экономических наук НИУ ВШЭ, посвященный экономике здравоохранения, семьи и окружающей среды. Рабочий язык семинара – английский. С программой семинара можно ознакомиться здесь, аннотации докладов тут. Приглашаются все желающие, для регистрации на семинар необходимо заполнить форму до 23:59, 7 апреля, по ссылке.9 апреля, 15:00. На научном семинаре Международного центра анализа и выбора решений, посвященном вычислительной теории коллективного выбора, с докладом «Анализ решений в условиях неопределенности при качественных оценках вероятностей и предпочтений» выступит А.П. Нелюбин (Институт машиноведения им. А.А. Благонравова РАН). Семинар пройдет в гибридном формате: в ауд. S-1024 в к

Сколько времени вы тратите, пытаясь пробиться через ботов в поддержке до живых операторов? Или как часто пытаетесь отменить очередную подписку и прокликиваете для этого сотню кнопок “Да, я точно согласен отказаться от вашей великолепной, потрясающей подписки”? Конечно, компаниям выгодно, чтобы вы оставались с ними как можно дольше, но мало кто задумывался о масштабах. Как пишет Business Insider, эта “экономика раздражения” стоит до $160 млрд ежегодно.Современный бизнес хорошо справляется с тем, как оптимизировать клиентский путь. Потратить деньги на товары и услуги еще никогда не было так просто. Покупка, подписка, оформление услуги, все это происходит быстро, буквально в один клик. Но эта оптимизация почти никогда не работает в пользу клиента. Чтобы получить возврат, полагающийся вычет, бонус, придется попотеть.Такое взаимодействие формирует “трения”, то есть искусственные препятствия, увеличивающие затраты времени и усилий. Они напрямую влияют на поведение пользователей, ведь часть из них на время отложит решение, а другие и вовсе откажутся от него полностью. Даже небольшое снижение числа отмененных подписок или возвращенных платежей приводит к заметному росту доходов компании.Особенно хорошо здесь помогает ИИ, о котором мы так часто пишем. Вместо реального роста продуктивности чат-боты компаний сделали любое обращение в поддержку почти бесполезным. ИИ никогда не ответит на сколько-нибудь сложный вопрос, отличающийся от “Как мне сделать перевод”, а вот из-за сокращения числа операторов ждать настоящей помощи можно долго. Каждый раз количество итераций, необходимых для достижения цели, увеличивается. За последние 20 лет время, которое пользователи проводят на линии с поддержкой, увеличилось на 60%.Исследования показывают, что усложнение отказа от услуг или отмены подписок увеличивает выручку компаний на 14-200%. Да-да, не 20. По другим оценкам, американские семьи ежегодно тратят на преодоление бюрократических барьеров до $165 млрд. Речь идёт именно о стоимости поте

Банковский сектор в ближайшие пять лет переживет глубокую трансформацию, но классические банки никуда не денутся. Более вероятна гибридная модель и конкуренция с новыми финтех-сервисами, чем их исчезновение. Таким мнением поделился профессор Базовой кафедры инфраструктуры финансовых рынков Олег Вьюгин в комментарии для НСН.Не так давно на форуме «ТОЛК» бывший министр экономического развития Максим Орешкин заявил, что традиционные банки «должны умереть». Главная причина — высокая стоимость финансового посредничества, которую может свести к минимуму развитие технологий. Так, американский финансовый сектор занимает 2% мирового ВВП. Снижение комиссий и стоимости транзакций, которого можно добиться с помощью новых форматов, позволит распределять ресурсы более эффективно. Кроме того, он высказал мнение, что зарплаты в банковском секторе слишком высоки.Олег Вьюгин же считает, что говорить о реальном уходе банков пока рано. Ключевым направлением развития станет диверсификация бизнеса и создание экосистем, чем уже занимаются многие крупные финансовые организации. По его словам, приложения скоро станут настолько большими, что в сам банк физически можно будет не ходить. Но сама банковская специализация никуда не исчезнет, просто ее будут дополнять новые услуги и форматы работы с клиентами.Что касается рынка труда, по мнению Олега Вячеславовича, зарплаты сотрудников вряд ли поменяются, ведь их определяют спрос и предложение. Но работникам понадобятся новые компетенции, навыки работы с ИИ и в целом более глубокое понимание цифровой среды.#выступления_в_СМИ

Цифровизация в российских компаниях одновременно увеличивает и найм, и увольнения, в среднем примерно на 7%. Но чем сильнее компания опирается на новые технологии, тем сильнее в ней сокращения превышают найм новых сотрудников. Особенно ярко это отражается на пожилых сотрудниках, которых нанимают в среднем лишь в 5% случаев, а увольняют — в 11%. К таким выводам пришла профессор департамента прикладной экономики Лариса Смирных в новом исследовании.После пенсионной реформы 2018 года в России увеличилась продолжительность труда, и уровень занятости пожилых работников остаётся относительно высоким. Но уровень их цифровой грамотности существенно уступает уровню молодых сотрудников, из-за чего им сложнее соответствовать требованиям работодателей. Кроме того, в России зарплаты достаточно рано достигают пика и со временем снижаются. Это могло бы дать преимущество более пожилым работникам, труд которых стал бы для работодателей дешевле, но новые технологии в принципе делают невостребованной ту работу, которую они могли бы выполнять.В статье были изучены результаты опроса более 1200 российских предприятий в 2021-2022 гг. В выборке 57% опрошенных составили малые компании с численностью 30-100 человек, а из секторов были исключены фирмы из отрасли образования и здравоохранения, в которой традиционно высокий уровень более возрастных сотрудников. Средняя доля пожилых работников в выборке, то есть людей предпенсионного и пенсионного возраста, составила 5,1%.Цифровизация компаний определялась по количеству инструментов, которые используются в компании, и делилась на четыре уровня, от нулевого до высокого. В 2022 году 29% предприятий показали высокий уровень, а 6% не использовали новые технологии вовсе.Выяснилось, что цифровизация усиливает текучесть рабочей силы. В среднем по выборке уровень найма составляет 7,4%, а увольнений — 7,1%, что создаёт видимость равновесия. Но оно нарушается по мере роста уровня цифровизации, и более активные предприятия одновременно чаще нанимают и чаще

Мы много писали про использование ИИ в науке. С его помощью уже ищут вдохновение и идеи, собирают источники, пишут сами статьи, пишут рецензии, и кажется, что сейчас почти не осталось областей, до которых искусственный интеллект еще не добрался. Но может ли ИИ вообще понять, какая гипотеза стоит внимания, а какая — нет? Econs пишут про новые эксперименты, которые объясняют “размышления” языковых моделей.В 1960-х британский мыслитель Майкл Поланьи предложил концепцию неявного знания, которая объясняет разрыв между умением и самим знанием. Он описал то, что приобретается через опыт, но плохо поддаётся описанию словами. Мы узнаем знакомое лицо в толпе, но не можем точно объяснить, как именно это делаем, и чувствуем хороший текст, но затрудняемся описать его критерии. Неявное знание формируется именно через практику и постоянные повторения, это то самое “набить руку”.Исследователи из Университета Цинхуа решили проверить, можно ли обучить ИИ этому неявному знанию, научному вкусу, которым руководствуются редакторы журналов. Они взяли научные статьи и убрали из них вообще все, кроме самой идеи и ее обоснования. Затем ИИ попросили определить уровень журнала, в который могла бы попасть эта работа.Результат разочаровал. Модели справились лишь в 31% случаев, и даже добавление формальных критериев новизны и полезности не помогло. Но настоящие редакторы журналов и исследователи справились не сильно лучше и показали точность в 42%. Тогда ученые собрали массив в 8 тыс. статей вместе с уровнем журнала и попросили модели сделать выводы о данных. После такого обучения их точность выросла до 55–60%, а в некоторых случаях и до 80%.Конечно, нельзя сказать, что ИИ преодолел парадокс Поланьи. Искусственный интеллект обучается на прошлом, скорее всего, пропустит революционное исследование и прочее. Но вывод ученых оказался значимым скорее для всех нас. То самое знание, которое, кажется, нельзя понять и которому нельзя обучить, просто скрыто на пыльных архивных полках. Надо просто грамотно

Журнал Forbes опубликовал рейтинг российских университетов, в котором Вышка заняла первое место. Университет улучшил позиции в списке, так как последние два года занимал второе. Ближайший преследователь — МГУ, а на третьем месте расположился МФТИ.Рейтинг Forbes основан на оценке пяти показателей: качества нетворкинга, репутации у работодателей, академической среды, международной репутации и фирменного фактора Forbes, который включает в себя количество выпускников университета, попавших в список миллиардеров журнала. Вышка стала лидером по качеству нетворкинга и репутации у работодателей.Кроме того, на портале «Работа России» опубликованы национальные рейтинги трудоустройства выпускников, подготовленные Минтрудом. Вышка заняла первое место в направлении «Экономика» среди программ бакалавриата с итоговым индексом 1,69 и значительным отрывом от второго места. Для расчета рейтинга Минтруд использует в равных долях уровень трудоустройства выпускников и их медианный доход через 2 года после выпуска.В целом в этих рейтингах Вышка стала лидером по количеству первых мест. Университет попал в топ в таких направлениях, как математика и механика, информатика и вычислительная техника, социология и социальная работа. Вышка заняла 72 позиции в рейтингах, и на топ-3 пришлось 27 из них.Подробнее о достижениях Вышки и ФЭН читайте на сайте.#это_по_ФЭНшую

Уровень неравенства в России может быть более высоким, чем предполагали традиционные методы оценки. При объединении массивов данных ФНС и Росстата индекс Джини увеличивается с 0,36 до 0,4. А зарплата 1% богатейших москвичей вырастает почти в 6 раз, с ~250 тыс. до 1,5 млн в месяц. О результатах нового исследования сотрудников Центра экономических измерений и статистики Александра Суринова и Сергея Кузина пишут ведущие СМИ.Традиционно главным источником данных о доходах населения в России служат выборочные обследования Росстата, в которых людей опрашивают об их заработках и источниках дохода. Однако богатые склонны либо не участвовать в таких опросах, либо сознательно занижают доходы. Чтобы преодолеть разрыв, авторы изучили дополнительно и закрытые налоговые данные ФНС, в которых лучше отражены высокие доходы. Исследование основано на данных за 2021 год.При сопоставлении данных выяснилось, что в Москве средний доход 1% самых богатых работников вырос почти в шесть раз по сравнению с прошлой оценкой, с 267 тыс. до 1,53 млн рублей в месяц. В среднем по России он составил 518,9 тыс. руб. против 209 тыс. до коррекции. При этом средняя зарплата в стране тогда составляла порядка 50 тыс., что говорит о высоком разрыве в доходах между разными процентилями.Это изменило и общий взгляд на неравенство в стране, так как при учете обновленных данных индекс Джини в целом по России вырос с 0,36 до 0,40, а в Москве и вовсе увеличился на четверть, с 0,36 до 0,45. При этом даже новые оценки могут быть заниженными, так как все еще остаются слепые зоны, такие как доходы от криптовалют, собственности и других источников.#выступления_в_СМИ #научная_статья

30 марта, 19:40. На научном семинаре НУЛ исследований спорта с докладом «Влияние точек отсчета на принятие рискованных решений в баскетболе» выступит Екатерина Лоднева. Послушать доклад можно в ауд. N-509 в кампусе на Покровском бульваре или онлайн.31 марта, 13:00. На научном семинаре департамента теоретической экономики выступит Татьяна Майская с докладом «Cutting Back to Move Forward: How Reduced Training Curbs Procrastination». Рабочий язык — английский. Ссылка для подключения к семинару тут (ИД 849 8644 8833, код доступа hse).До 1 апреля регистрируются заявки на участие в VI Российском экономическом конгрессе (РЭК-2026), который будет проходить в Москве 26-30 октября в смешанном формате (очно и онлайн). #анонс