Карамышева Мадина Ринатовна
- Научный сотрудник: Факультет экономических наук / Лаборатория экономических исследований банковской деятельности
- Доцент: Факультет экономических наук / Школа финансов
- Начала работать в НИУ ВШЭ в 2016 году.
- Научно-педагогический стаж: 8 лет.
Oбразование и учёные степени
Достижения и поощрения
- Благодарность Школы финансов НИУ ВШЭ (февраль 2024)
- Благодарственное письмо проректора НИУ ВШЭ (июль 2018)
Лучший преподаватель — 2018–2019
Учебные курсы (2024/2025 уч. год)
- International Finance (Магистратура; где читается: Факультет экономических наук направление: 38.04.08. Финансы и кредит, направление: 38.04.01. Экономика, направление: 38.04.08. Финансы и кредит, направление: 38.04.08. Финансы и кредит, направление: 38.04.08. Финансы и кредит, направление: 38.04.08. Финансы и кредит, направление: 38.04.01. Экономика; 2-й курс, 1, 2 модуль)Анг
- International Finance (Маго-лего; 1, 2 модуль)Анг
- International Finance (Магистратура; где читается: Факультет экономических наук; 1-й курс, 1, 2 модуль)Анг
- Методологический научно-исследовательский семинар (Бакалавриат; где читается: Факультет экономических наук; 4-й курс, 1 модуль)рус
- Methodological Research Seminar (Магистратура; где читается: Факультет экономических наук направление: 38.04.08. Финансы и кредит, направление: 38.04.08. Финансы и кредит; 1-й курс, 3, 4 модуль)Анг
- Times Series Econometrics (Бакалавриат; где читается: Факультет экономических наук направление: 38.03.01. Экономика, направление: 38.03.01. Экономика; 4-й курс, 1, 2 модуль)Анг
- Архив учебных курсов
Учебные курсы (2023/2024 уч. год)
- International Finance (Магистратура; где читается: Факультет экономических наук направление: 38.04.08. Финансы и кредит, направление: 38.04.08. Финансы и кредит, направление: 38.04.08. Финансы и кредит, направление: 38.04.08. Финансы и кредит, направление: 38.04.08. Финансы и кредит, направление: 38.04.01. Экономика, направление: 38.04.01. Экономика, направление: 38.04.01. Экономика; 2-й курс, 1, 2 модуль)Анг
- International Finance (Маго-лего; 1, 2 модуль)Анг
- International Finance (Магистратура; где читается: Факультет экономических наук; 1-й курс, 1, 2 модуль)Анг
- International Finance (Аспирантура; 2-й курс, 1 семестр)Анг
- Методологический научно-исследовательский семинар (Бакалавриат; где читается: Факультет экономических наук; 4-й курс, 1 модуль)рус
- Methodological Research Seminar (Магистратура; где читается: Факультет экономических наук направление: 38.04.08. Финансы и кредит, направление: 38.04.08. Финансы и кредит, направление: 38.04.08. Финансы и кредит; 1-й курс, 3, 4 модуль)Анг
- Times Series Econometrics (Бакалавриат; где читается: Факультет экономических наук направление: 38.03.01. Экономика, направление: 38.03.01. Экономика; 4-й курс, 1, 2 модуль)Анг
Учебные курсы (2022/2023 уч. год)
- International Finance (Магистратура; где читается: Факультет экономических наук направление: 38.04.08. Финансы и кредит, направление: 38.04.08. Финансы и кредит, направление: 38.04.08. Финансы и кредит; 1-й курс, 1, 2 модуль)Анг
- International Finance (Маго-лего; 1, 2 модуль)Анг
- International Finance (Магистратура; где читается: Факультет экономических наук направление: 38.04.01. Экономика, направление: 38.04.01. Экономика, направление: 38.04.08. Финансы и кредит, направление: 38.04.08. Финансы и кредит; 2-й курс, 1, 2 модуль)Анг
- International Finance (Магистратура; где читается: Санкт-Петербургская школа экономики и менеджмента; 2-й курс, 1, 2 модуль)Анг
- Methodological Research Seminar (Магистратура; где читается: Факультет экономических наук направление: 38.04.08. Финансы и кредит, направление: 38.04.08. Финансы и кредит; 1-й курс, 1, 2 модуль)Анг
- Times Series Econometrics (Бакалавриат; где читается: Факультет экономических наук направление: 38.03.01. Экономика, направление: 38.03.01. Экономика; 4-й курс, 1, 2 модуль)Анг
Учебные курсы (2021/2022 уч. год)
- International Finance (Аспирантура; 2-й курс, 1 семестр)Анг
- International Finance (Магистратура; где читается: Факультет экономических наук направление: 38.04.08. Финансы и кредит, направление: 38.04.08. Финансы и кредит, направление: 38.04.01. Экономика; 2-й курс, 1, 2 модуль)Анг
- International Finance (Магистратура; где читается: Санкт-Петербургская школа экономики и менеджмента; 2-й курс, 1, 2 модуль)Анг
- International Finance (Магистратура; где читается: Факультет экономических наук; 1-й курс, 1, 2 модуль)Анг
- Methodological Research Seminar (Магистратура; где читается: Факультет экономических наук; 1-й курс, 1, 2 модуль)Анг
- Times Series Econometrics (Бакалавриат; где читается: Факультет экономических наук направление: 38.03.01. Экономика, направление: 38.03.01. Экономика; 4-й курс, 1, 2 модуль)Анг
Учебные курсы (2020/2021 уч. год)
- Исследовательский проектный семинар (НИС) (Дисциплина общефакультетского пула; где читается: Факультет экономических наук; 1-3 модуль)рус
- International Finance (Аспирантура; 2-й курс, 1 семестр)Анг
- International Finance (Магистратура; где читается: Факультет экономических наук направление: 38.04.01. Экономика, направление: 38.04.08. Финансы и кредит, направление: 38.04.08. Финансы и кредит; 2-й курс, 1, 2 модуль)Анг
- International Finance (Магистратура; где читается: Факультет экономических наук; 1-й курс, 1, 2 модуль)Анг
- Methodological Research Seminar (Магистратура; где читается: Факультет экономических наук; 1-й курс, 1, 2 модуль)Анг
- Times Series Econometrics (Бакалавриат; где читается: Факультет экономических наук направление: 38.03.01. Экономика, направление: 38.03.01. Экономика; 4-й курс, 1, 2 модуль)Анг
Научные проекты
1. Briganti E., Favero C., M. Karamysheva, "The Network Effects of Fiscal Adjustments" (Working Paper)
This version June 2021
ABSTRACT
We study the effects of fiscal consolidations in the United States and their propagation in the production network. We use a narrative approach to identify fiscal adjustments which are exogenous to output fluctuations. Then we apply spatial econometric techniques to separate the total effect of fiscal adjustments into a direct and network component. We find that fiscal adjustments based on increased taxation are more recessionary than those based on spending cuts. Moreover, one-quarter of the difference in their total output effect is explained by the stronger network propagation of taxes relative to government spending.
https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3971565
2. German N., M. Karamysheva, "Fiscal Multiplier and the Size of Government Spending Shock. The case of the U.S." (Working Paper)
This version February 2022
ABSTRACT
This paper investigates whether the fiscal multiplier depends negatively on the size of the government spending shock. We build our hypothesis on behavioral arguments and check it empirically using U.S. data. In doing so, we adopt a non-linear Local Projection method. We address possible endogeneity issues by using government military spending and illustrate that our results are non-sensible to these concerns. Finally, we limit our analysis to the government consumption multiplier, as our hypothesis suggests strong non-constancy in this respect. We find a strong negative relationship between the government spending multiplier and the size of the shock. Results are robust to different subsamples, fiscal foresight, business cycle, and different identification schemes.
https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4027245
3. Favero C., M. Karamysheva, "Design of Fiscal Adjustments: Plans versus Shocks" (Working Paper)
This version January 2021
ABSTRACT
This paper analyzes the measurement of the output effects of fiscal stabilization policies, by assessing the relevance of different methods in determining the heterogeneity of available results and by evaluating comparatively the different approaches proposed in the literature. We compare fiscal plans and fiscal shocks in the U.S. over the period 1978q1-2014q4 by estimating the truncated moving average (MA). We show that plans nest shocks. Our results suggest that the use of shocks instead of plans causes the size and the interpretation of fiscal multipliers to be affected.
4. Craig B., Karamysheva M., Salakhova D., "Do market-based networks reflect true exposures between banks?" (Working Paper)
This version January 2022
ABSTRACT
Due to the lack of or poor access to the data on real exposures between banks, several methods have been proposed to reconstruct a network using market data. However, what does this market-based network represent? In this paper, we replicate several well-known methods to construct market-based networks. Next, we build networks based on true exposures through loans and securities holdings. Then we provide graphical analysis as well as a comparison of network characteristics across different types of networks and different time periods. Our regression analysis sheds light on which balance-sheet exposures better explain the links perceived by the market. Our findings suggest that while global network structure remains stable, networks evolve over time. Regression analysis shows that (i) market identifies two banks as connected when they have similar business models defined by overlapping portfolios of loans (IL); (ii) market identifies two banks as connected when they lend to each other using interbank lending (DL), only when market network is cleaned up the noise and co-movement; (iii) market on average does not capture common exposures to similar securities and direct securities on top of co-movement and controls.
https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4626466
5. Gafarov B., Karamysheva M., Polbin A., Skrobotov A., "Policymaker meetings as heteroscedasticity shifters: Identification and simultaneous inference in unstable SVARs" (Working Paper)
This version July 2024
ABSTRACT
We propose a novel approach to identification in structural vector autoregressions (SVARs) that uses external instruments for heteroscedasticiy of a structural shock of interest.
This approach does not require lead/lag exogeneity for identification, does not require heteroskedasticity to be persistent, and facilitates interpretation of the structural shocks.
To implement this identification approach in applications, we develop a new method for simultaneous inference of structural impulse responses and other parameters, employing a dependent wild-bootstrap of local projection estimators. This method is robust to an arbitrary number of unit roots and cointegration relationships (including seasonal unit roots), time-varying local means and drifts, and conditional heteroskedasticity of unknown form and can be used with other identification schemes, including Cholesky and the conventional external IV. We show how to construct pointwise and simultaneous confidence bounds for structural impulse responses and how to compute smoothed local projections with the corresponding confidence bounds. Using simulated data from a standard log-linearized DSGE model, we show that the method can reliably recover the true impulse responses in realistic datasets.
As an empirical application, we adopt the proposed method in order to identify monetary policy shock using the dates of Federal Open Market Committee (FOMC) meetings in a standard six-variable VAR. The robustness of our identification and inference methods allows us to construct an instrumental variable for monetary policy shock that dates back to 1965.
The resulting impulse response functions (IRFs) for all variables align with the classical Cholesky identification scheme and are different from the narrative sign restricted Bayesian VAR estimates. In particular, the response to inflation manifests a price puzzle that is indicative of the cost channel of the interest rates.
Опыт работы
1) Опыт работы в оргкомитете студенческого конкурса «Олимпиада: Я профессионал» в сфере финансов (2017 и 2018). (Благодарственное письмо проректора НИУ ВШЭ. Июль 2018 г.)
2) Член экспертной комиссии в области экономики и финансов Открытого конкурса научных работ студентов НИУ ВШЭ (НИРС).
3) Член Ученого совета магистратуры Стратегические корпоративные финансы.
4) Проведение собеседований с иностранными студентами (магистратура Стратегические корпоративные финансы)
5) Член оргкомитета Международного научного семинара ФЭН / МИЭФ.
6) Член оргкомитета серии совместных онлайн-семинаров по макро-финансам (Банк России, НИУ ВШЭ ФЭС / МИЭФ, РЭШ).
7) Опыт рецензента в Российский и международных журналах
Информация*
- Общий стаж: 9 лет
- Научно-педагогический стаж: 8 лет
- Преподавательский стаж: 8 лет
На Чтениях памяти Ясина обсудили финансовые институты и риски
Экономисты из РАНХиГС, ТюмГУ, ДВФУ и ВШЭ дали рекомендации, как управлять рисками и обеспечивать эффективность банков и страховых компаний в современных условиях. А также рассказали о том, что изменение цен на сырьевые товары, среди которых курица, бананы, рис и минеральные удобрения, лучше предсказывают системные риски, чем динамика цен на нефть.
«На этих лекциях прямо заслушиваешься: настолько они классные и полезные»
В начале декабря факультет экономических наук провел Зимнюю школу по статистике и анализу данных для старшеклассников при поддержке Комиссии по поддержке образовательных инициатив ФЭН. С 2023 года теория вероятностей и статистика становятся отдельной отдельной дисциплиной в программе старшей школы. Для студенгов бакалавриата ФЭН теория вероятностей и математическая статистика является обязательными курсами на всех программах.
8 марта мне позвонили и сообщили, что я принята в MIT
Алина Шестяева, выпускница бакалаврской программы Экономика, о своем опыте учебы на факультете экономических наук, опыте обучения за рубежом, о подготовке к поступлению в магистратуру, выборе программы и поступлении в MIT
FES International Research Seminar
Starting from the 2016-2017 academic year Faculty of Economic Sciences has launched a new international seminar series. The series host many established scholars as well as young promising economists from various respectable universities worldwide.
Вторая Летняя Школа по экономической теории стартовала в Ереване
Вторая летняя школа по экономической теории Challenges for Emerging Economy II собрала студентов бакалавриата, магистратуры, аспирантов, и преподавателей из Армении, России и Люксембурга
Для меня все студенты равны
Мадина Карамышева, доцент Школы Финансов, о своей работе в Вышке, международном рекрутинге, студентах и будущем