Трифонов Юрий Сергеевич

Полномочия / обязанности

Реализация новых эконометрических методов на языке R

Написание научных статей

Анализ финансовых временных рядов

Исследование свойств оценок разрабатываемых методов

Проведение семинаров

Профессиональные интересы

временные ряды GARCH-процессы финансовая эконометрика непараметрические методы

Достижения и поощрения

Лучший преподаватель — 2023

Обучение в аспирантуре

1-й год обучения
Утвержденная тема диссертации: Ослабление предпосылок о распределении и учет эффекта асимметрии в обобщенных авторегрессионных моделях условной гетероскедастичности.
Научный руководитель: Потанин Богдан Станиславович

Опыт работы

Научно-учебная лаборатория макроструктурного моделирования экономики России: 2022-н.в.

Рабочая группа по разработке эконометрических методов анализа данных с ограниченными значениями переменных: 2021-н.в.

Ассистент по курсу "Микроэконометрика качественных данных": 2021

Ассистент по курсу "Эконометрика": 2020-2021

Учебные курсы (2022/2023 уч. год)

Econometrics (Advanced Level I) (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: 38.04.01. Экономика, направление: 38.04.01. Экономика, направление: 38.04.01. Экономика; 1-й курс, 1, 2 модуль)Анг
Econometrics (Advanced Level I) (Маго-лего; 1, 2 модуль)Анг
Econometrics (Advanced Level II) (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: 38.04.01. Экономика, направление: 38.04.01. Экономика, направление: 38.04.01. Экономика; 1-й курс, 3, 4 модуль)Анг
Econometrics (Advanced Level II) (Маго-лего; 3, 4 модуль)Анг

Конференции

2022
IX Международная конференция «Modern Econometric Tools and Applications – META2022» (Нижний Новгород). Доклад: GARCH-M model with an asymmetric risk premium: distinguishing between ''good'' and ''bad'' volatility periods
2nd International Conference on Econometrics and Business Analytics (iCEBA) (Erevan & Dilijan). Доклад: GARCH-M model with an asymmetric risk premium: distinguishing between ''good'' and ''bad'' volatility periods

2021
VIII International Conference "Modern Econometric Tools and Applications – META2021" (Нижний Новгород). Доклад: Semi-nonparametric multivariate GARCH model with dynamic correlation matrix
3-й семинар "Прикладная эконометрика" в рамках XXII Апрельская международная научная конференция НИУ ВШЭ по проблемам развития экономики и общества (Москва). Доклад: Influence of Investors’ Expectations on Oil Price Fluctuations

14

март

2024

Как предсказать волатильность?

Сотрудники факультета экономических наук ВШЭ предложили новый метод оценки и объяснения волатильности на финансовых рынках. Аспирант Юрий Трифонов и доцент департамента прикладной экономики Богдан Потанин усовершенствовали классический GARCH-M метод и обнаружили, что их нововведение позволяет лучше объяснить поведение инвесторов.