Учебные проекты Банка России в НИУ ВШЭ

Учебные проекты
Банка России
в НИУ ВШЭ

текущие проекты

Влияние денежно-кредитной политики США на инфляцию развивающихся стран в условиях дедолларизации внешнеторговых расчётов

Руководитель проекта: Татьяна Шелованова, Департамент исследований и прогнозирований

Описание: в рамках проекта необходимо провести исследование и оценить влияние ДКП в США на инфляцию в России в ситуации перехода к дедолларизрованной торговле. В качестве альтернативы может быть рассмотрена любая другая страна развивающегося рынка или даже несколько.

Задачи:

изучить академическую литературу по теме распространения шоков ДКП США в развивающихся странах, уделив внимание методом моделирования;
изучить академическую литературу, связанной с моделированием малой открытой экономики с помощью динамической стохастической модели общего (DSGE);
разработать динамической стохастической модели общего (DSGE) с включением финансового несовершенства, предполагающего использование нескольких валют в международной торговле;
провести сбор данных для калибровки параметров модели под экономику России;
проанализировать экономические последствия при применении различных инструментов макроэкономической политики.

Применение LLM для извлечения
информации и анализа текстов
(в том числе
с использованием RAG, LLM-агентов)

Руководители проекта: Антон Морозов, Департамент внутреннего аудита Банка России

Описание: В настоящее время существует множество LLM, доступных только через API или open-sourсe с возможностью локальной работы, разрабатываются LLM-агенты для решения разнообразных задач от поддержания беседы до глубокого анализа данных.
В рамках проекта предстоит сравнить возможности различных подходов к извлечению информации из текстов для повышения качества RAG системы с использованием open-source LLM и создать прототип сервиса.

Результат проекта: итоги проекта могут быть представлены в виде отдельного сервиса на специальной платформе или в формате telegram-бота.

Ценообразование
структурных продуктов

Руководители проекта: Сергей Кириленко, Вячеслав Рыбинский, Михаил Мевлютов, Татьяна Мирук, Служба анализа рисков Банка России

Описание: Проблема приобретения институциональными и розничными инвесторами структурных продуктов, реальная стоимость и риск-профиль которых зачастую непрозрачны, осложняет контроль за мисселингом, из-за чего рынок деривативов может восприниматься нефинансовыми компаниями как спекулятивная площадка, а не инструмент хеджирования. В ходе данного проекта участники получат навыки репликации структурных продуктов, а также расчета справедливой стоимости встроенных опционов
(в т.ч. экзотических).

Задачи:

написание пошаговой методологии оценки типовых структурных продуктов с опорой на существующие научные методы;
разработка программного продукта (кода), включающего в себя: агрегацию рыночной информации, моделирование цены/волатильности базовых активов и их калибровка к торговым данным, реализацию логики сложных payoff-структур, а также расчет риск-метрик.

Моделирование кредитного риска
эмитентов из доступных
рыночных данных

Руководители проекта: Вячеслав Рыбинский, Сергей Кириленко, Татьяна Мирук, Служба анализа рисков Банка России

Описание: в рамках проекта участникам предстоит разработать автоматизированное решение, позволяющее на основе рыночных данных получать PD-кривую для оценки кредитных рисков эмитентов, например, в целях расчета CVA/DVA поправок.

Результат проекта:

базовый SDK (набор инструментов для разработки ПО), позволяющий калибровать модели, строить PD-кривую, рассчитывать CVA.
текстовый доклад по методологии построению кривой вероятности дефолта эмитента с использованием рыночных данных; сильные и слабые стороны подходов моделей; специфика отдельных моделей на российском рынке.

Анализ устойчивости
нефинансовых компаний
к изменению денежно-кредитной
политики Банка России

Руководитель проекта: в процессе назначения

Описание: на фоне продолжительного сохранения жесткой ДКП появляется необходимость оценки финансового положения нефинансовых компаний и анализа их чувствительности / устойчивости к сохранению высокой ключевой ставки. Необходимо собрать данные по большой выборке компаний, проанализировать динамику их доходов, расходов (в т.ч. процентных) и оценить эффект на финансовое положение компаний от высокого уровня ставок по заемным средствам, а также построить анализ чувствительности на будущие периоды.в рамках проекта участникам.

Результат проекта: отчет с описанием методологии и результатов проведенного исследования.

Цифровой двойник
Банковской системы

Руководители проекта: Екатерина Сваткова, Александр Залетин, Дарья Деряжина, Алексей Зайцев, Александр Винниченко, Служба текущего банковского надзора

Описание: цифровой двойник КО – это виртуальная копия реальной КО, которая с высокой степенью адекватности описывает ее поведение и позволяет не только оценивать риски, но и моделировать прогнозы по направлениям деятельности. «Цифровой двойник Банковской системы» - агрегированный подход по всем кредитным организациям.

В рамках проекта участникам предстоит проработать и описать концепцию цифрового двойника кредитной организации (КО) (включая источники данных, используемые модели/алгоритмы и верхнеуровневый визуал) с презентацией получившегося прототипа: оценки реализуемости проекта на реальных данных, выбора способа реализации, оценки необходимых затрат и эффекта для Банка России и финансовой системы России.

Контроль качества
больших данных
на основе статистики и ИИ

Руководитель проекта: Данил Шенцов, Елизавета Штыкова, Департамент небанковского кредитования

Описание: В процессе обработки и хранения больших массивов данных о кредитных историях часто возникают: пропуски в полях, форматные ошибки, нелогичные значения (например, отсутствие признака кредитной карты у кредита до 3000 года), несоответствия требованиям нормативных актов Банка России (758-П, 6579-У и других). Проверка качества данных традиционными способами становится всё менее эффективной из-за роста объёмов и сложности данных. При этом обеспечение качества данных становится устойчивым трендом, так как: является базой для эффективного регулирования и надзора, критически важно для корректного обучения моделей машинного обучения и искусственного интеллекта.

В рамках проекта участникам необходимо создать интеллектуальную систему контроля качества больших данных кредитных историй. Система должна сочетать базовые проверки соответствия нормативной базе, методы статистического анализа и технологии искусственного интеллекта для автоматического выявления ошибок и аномалий.

Разработка автоматизированного решения для расчета полученной прибыли, нанесенного ущерба, убытков,
которых удалось избежать,
в результате неправомерного использования инсайдерской информации и манипулирования рынком

Руководитель проекта: Артур Сергеев, Алексей Кулаков, Департамент инфраструктуры финансового рынка

Описание: в рамках проекта студентам будет предложен набор виртуальных (смоделированных на основе изученных Банком России кейсов недобросовестного поведения в рамках НИИИ/МР) данных о ряде случаев, в которых отдельным лицом / лицами совершены операции с финансовыми инструментами с нарушениями вида НИИИ/МР. Каждый случай будет представлять собой набор данных об операциях с одним или несколькими финансовыми инструментами, среди которых будут выделены операции одного / нескольких лиц, совершенные с нарушениями, а также краткое описание сути нарушения.

Результат проекта:

предложение различных способов расчета финансового результата для каждого случая нарушения, исходя из логики описываемого нарушения;
разработка соответствующего программного кода на Python для расчета полученной прибыли, нанесенного ущерба, убытков, которых удалось избежать в результате НИИИ/МР.

Выявление EVM-совместимых адресов, принадлежащих российским владельцам,
с целью определения
роли российского рынка криптовалют
в структуре мирового рынка

Руководители проекта: Артур Сергеев, Алексей Кулаков, Никита Тимченко, Департамент инфраструктуры финансового рынка

Описание: в рамках проекта участники смогут запустить телеграм-бот, который предоставляет агрегированную статистику
по ончейн-активности EVM-совместимых адресов в стейблкоинах, принадлежащих российским физическим и юридическим лицам,
с заданной частотой обновления данных и построения связей между адресами.

Задачи:
В целях оценки перспектив использования публичных блокчеинов в условиях санкционного давления недружественных стран предлагается провести исследование ончейн-активности EVM-совместимых адресов:

поиск и анализ транзакций в стейблкоинах между кошельками и построение графов;
хранение результатов анализа, информации о кошельках и их связей для повторного использования;
разработка дашборда со статистикой и управление анализатором отчетов с использованием телеграм ботов;
настройка дашборда для просмотра агрегированных результатов анализа торговых операций (BI) и кластеризация кошельков со схожими паттернами;
разработка кода для автоматического запуска на регулярной основе;
проведение анализа тенденций и характера поведения экономических агентов-владельцев EVM-совместимых адресов (кейс-стади/иная форма по выбору участников).

Студентам будет самостоятельно предложено выявить паттерны поведения EVM-совместимых адресов, принадлежащих российским владельцам, для каждого вида деятельности (криптообменник, клиент-продавец криптовалюты, клиент-покупатель криптовалюты, трансграничный перевод (входящий), трансграничный перевод (исходящий), получатель платежей за товары и услуги (резидент РФ) и т.д.). Предполагается использование информации о конкретных EVM-совместимых адресах из открытых источников для тестирования гипотез.

Анализ финансового положения банков, инструментов
обеспечения и восстановления их финансовой устойчивости

Руководитель проекта: Владимир Балыкин, Сергей Полынов, Департамент банковского регулирования и аналитики Банка России

Описание: в рамках проекта участникам предстоит составить перечень количественных и качественных метрик для анализа финансового положения банков и провести такой анализ для конкретных кейсов на основе информации из открытых источников (в т.ч. финансовой отчетности банков, отчетов рейтинговых агентств и иной доступной информации). А также, проанализировать по отношению к указанным кейсам применимость различных инструментов обеспечения финансовой устойчивости банков.

Результат проекта: подготовка обзорного доклада, посвященного анализу финансового положения российских банков, а также метрикам, которые могут использоваться для такого анализа, и основным инструментам для обеспечения устойчивости банков на индивидуальном уровне и на уровне банковского сектора.

Разработка инструмента предиктивного
гэп-анализа ликвидности
микрофинансового института

Руководители проекта: Екатерина Соколова, Наталия Алексеева, Главная инспекция Банка России

Описание: в рамках проекта планируется создание модели прогнозирования денежных потоков в целях поиска потенциальных разрывов ликвидности с использованием инструментов финансового и статистического моделирования.

Мы погрузимся в следующие темы:

Совершенствование подходов к оценке риска ликвидности микрофинансовых институтов (МФИ).
Моделирование будущей стоимости активов и обязательств для измерения уровня текущей ликвидности на базе ожидаемых денежных потоков компании в т.ч. с учетом вероятностной оценки кредитных рисков (МСФО9).

Результаты исследования будут использоваться в работе подразделений контактного надзора Банка России.

Применение продвинутых
методов анализа
при оценке качества
кредитного портфеля банков в ходе контактного надзора

Руководитель проекта: Наталия Прибыткова, Главная инспекция Банка России

Описание: в рамках проекта предстоит освоить применение продвинутых методов при оценке качества кредитного портфеля банков (в разрезе видов кредитования: ипотека, автокредиты, потребительские ссуды, корпоративные ссуды и т.п.) на этапах:

сбора и подготовки данных (финансовых показателей, внешних данных);
применения прогрессивных методов анализа;
проверки соблюдения регуляторных норм.

Результат проекта:

повышение точности оценки кредитных рисков;
увеличение скорости обработки информации для анализа всех основных этапов оценки качества кредитного портфеля (финансовое положение, целевое использование ссуд, источники обслуживания / погашения задолженности).

Результаты исследования будут использоваться в работе подразделений контактного надзора Банка России.

Когнитивные искажения
в экономике

Руководители проекта: Матвей Финагин, Департамент денежно-кредитной политики Банка России

Описание: Главная задача проекта – проведение идентификации факторов и особенностей когнитивных искажений, в том числе в смежных дисциплинах: психология, маркетинг и др.

Задачи:

Сбор комплексной базы исследований смежных с экономикой исследований (институциональная и поведенческая экономика, психология, нейро-биология);
Классификация основных направлений исследований когнитивных искажение, оценка их потенциала для макроэкономического анализа и прогноза;
Поиск статистических связей выявленных гипотез на макроэкономической статистике.

Влияние макроэкономических трендов
на финансовое состояние
коммерческих банков

Руководитель проекта: Д митрий Сергиенко, Служба анализа рисков Банка России

Описание: в рамках проекта на основе анализа макроэкономической статистики участникам необходимо выявить влияние макроэкономических показателей на PD/LGD/EAD-модели по кредитным портфелям коммерческих банков, а также влияние макроэкономики на финансовое состояние коммерческих банков и достаточность капитала.

В ходе проведения данной работы/исследования будет оцениваться влияние изменений в макроэкономике (цены на нефть, курсы валют, доходы, ключевая ставка и т.д.) на уровень финансового состояния коммерческих банков, достаточность собственного капитала для противодействия макроэкономическим вызовам, влияние макроэкономики на ожидаемые и неожидаемые потери по кредитным портфелям (преимущественно на розничные кредитные портфели).

Также, в работе должна проводиться аналитика (преимущественно на языке Python или R) по доступным данным (сайты ЦБ РФ, Росстат, РБК и т.д.) по выявлению корреляций и интеграции в PD-модели фичей, построенных на макроэкономических данных. Работа предполагает использование стандартных эконометрических моделей, моделей машинного обучения и искусственного интеллекта.

Исследование влияния распространения ИИ-помощников
для принятия финансовых решений

Руководители проекта: Андрей Ахраменов, Служба по защите прав потребителей

Описание: в рамках проекта вам предстоит проверить гипотезу о влиянии распространения ИИ-помощников для принятия финансовых решений. Необходимо провести опросы и фокус-группы разных слоев населения (по возрасту, образованию, месту жительства, контрольные группы) и провести анализ результатов с точки зрения изменения паттернов финансового поведения: как применение ИИ-помощников влияет на рациональный выбор, как формируется привычное поведение, насколько повышается финансовый результат, удовлетворенность взаимодействия.

Результат проекта: отчеты по форме (примеру), предоставленной инициатором проекта с содержанием необходимой информации и основными выводами, проект статьи для публикации.

Создание банковской экосистемы
как тренда в развитии кредитной организации.

Цифровизация банковских продуктов
как основа формирования экосистемы банка

Руководитель проекта: Светлана Донцова, Департамент надзора за системно значимыми кредитными организациями

Описание: проект направлен на работу с особенностями формирования экосистем, продуктов и услуг российских банков, определение перспективы внедрения экосистем в банковскую сферу и выявление преимущества в деятельности банков, имеющих свои экосистемы.

В рамках проекта будет проведено выявление целей и определение особенностей формирования цифровых экосистем финансовых услуг и услуг российских банков: разработка и внедрение эффективных систем управления организациями (экосистемами) в финансовой сфере, гарантирующих стратегическую устойчивость, в т.ч. с учетом проектного управления.

Исследование нелинейностей
в макроэкономике и финансах
с помощью продвинутых методов эконометрического анализа

Руководители проекта: в процессе назначения

Описание: в рамках проекта участникам предстоит заниматься построением моделей для основных макроэкономических и/или финансовых переменных с использованием нелинейных подходов. Провести содержательный анализ причин выявленной нелинейности и тестирование прогнозной силы нелинейных моделей в сравнении с линейными.

Задачи:

сбор и первичная обработка данных (SQL, R, Python), сезонное сглаживание (X-13-ARIMA-SEATS);
обзор литературы, посвященной нелинейным моделям: нелинейные спецификации (выпуклые и полиномиальные спецификации, кусочные модели), пороговые регрессии (Threshold AutoRegression - TAR, Self-Exciting TAR - SETAR), модели с переключениями режимов (Markov Switching - MS), модели с изменяющимися коэффициентами (Smooth Transition AutoRegression - STAR, Time-Varying Autoregression - TV-AR и Functional Coefficient Regression) и т.д.;
применение подходов нелинейного анализа для моделирования и прогнозирования финансовых и/или макроэкономических переменных.

Управление риск-политикой в КО: построение и внедрение скоринговых моделей, ценообразование кредитных продуктов, управление кредитным портфелем

Руководитель проекта: Нвер Симонян, Департамент небанкового кредитования Банка России

Описание: аппетит к риску выстраивается каждым кредитором на основе достижения оптимального баланса между риском и доходностью по каждому кредитному продукту или финансовому инструменту. В мировой практике широкое распространение получили скоринговые модели, позволяющие количественно оценить и ранжировать клиентов или финансовые инструменты по уровню риска. Вам предстоит выстроить риск-политику по кредитному продукту.

Задачи:

построение (разработка) и валидация скоринговой модели оценки заемщиков по одному из сегментов розничного кредитования, в т.ч. разработка программного продукта (кода);
написание риск-политики (risk-based pricing, risk-based limit) кредитной организации по выбранному сегменту.

Результаты исследования будут использоваться для оценки риск-политики кредитных организаций и совершенствования регулировании деятельности финансовых организаций.

Анализ и прогноз инвестиционной активности в России
с использованием технологий машинного обучения

Руководители проекта: Мария Алексеева, Департамент денежно-кредитной политики Банка России

Описание: структурная трансформация экономики России отражается, в том числе, в переориентации экономики на внутренний спрос. Особую роль играют инвестиции, которые в 2022–2024 гг. росли более высоким темпами, чем потребительский спрос и экономика в целом. Динамика инвестиционной активности учитывается при проведении денежно-кредитной политики. При этом официальная статистика публикуется со значительной задержкой, а также подвержена пересмотрам.

В рамках проекта предлагается провести исследование инвестиционной активности в России:

проанализировать текущую ситуацию с инвестициями в России;
предоставить обзор литературы в части международного опыта прогноза инвестиционной активности;
предложить опережающие индикаторы инвестиционной активности;
изучить прогностические свойства построенных опережающих индикаторов для предсказания официальных данных Росстата (эконометрика, методы машинного обучения).

Анализ
отраслевой экономики
России на микро- и макроданных

Руководитель проекта: Олег Крыжановский, Анастасия Могилат, Департамент денежно-кредитной политики Банка России

Описание: в рамках проекта необходимо на основе анализа данных Росстата и отчётности компаний последних лет (2011+) оценить состояние отрасли на выбор:

добыча полезных ископаемых (по подотраслям – 1 на выбор);
обрабатывающие производства (по подотраслям – 1 на выбор);
электроэнергетика и водоснабжение;
сельское хозяйство (во видам культур);
строительство (жилое/нежилое);
торговля оптовая;
торговля розничная;
транспортировка и хранение;
деятельность по операциям с недвижимым имуществом;
деятельность финансовая и страховая;
Прочие (по согласованию).

Результат: сравнительная таблица либо база данных, а также краткий аналитический отчет. Эконометрические оценки - в случае предоставления прогнозов.

Сбор, анализ и предиктивная аналитика открытых источников данных

Руководители проекта: Михаил Лебедев, Департамент банковского регулирования и аналитики Банка России

Описание: в рамках проекта предстоит продумать возможность применения перспективных цифровых технологий в риск-моделировании и определить основные тренды и перечень необходимых действий для их внедрения.

Задачи проекта:

изучить основные метрики анализа выбранного направления исследования, которые используются ведущими аналитическими центрами.
найти открытые источники данных в сети интернет и перевести их в нужный формат.
объединить различные источники данных в один набор и провести описательный анализ.
найти зависимости в обогащенных данных, которые не видны для каждого источника отдельно.
произвести прогноз выбранных метрик, сделать выводы.
разработать рекомендации, как использовать результаты исследования в банке.

Результаты проекта:

Краткий отчет;
Презентация;
Код парсинга и анализа данных.

Финансовые стратегии российских домохозяйств в условиях экономической нестабильности и неэкономических шоков

Руководитель проекта: Мария Семенова, ФЭН НИУ ВШЭ
Соруководитель: Вадим Грищенко, Департамент исследований и прогнозирования

Описание: цель данного академического проекта - изучить актуальные тенденции в финансовом поведении домохозяйств в России на основе данных Всероссийского обследования домохозяйств по потребительским финансам (Банк России).
Фокус проекта сделан на вопросах обеспечения финансовой доступности, изучения глубины и детерминант закредитованности и кредитной дисциплины, участия в рынках ипотечного кредитования, использования безналичных платежных инструментов, повышения финансовой грамотности и т.п.

Проект реализуется в партнерстве с Банком России, тематика исследований в рамках проекта соответствует актуальным приоритетным направлениям экономических исследований в Банке России. Окончательно темы исследований студентов в рамках проекта будут определены на старте проектной работы, в зависимости от запроса партнера ИПС, а также интересов студентов проектной группы и их подготовки.

Данный проект - академический, он призван показать, как работают исследователи в области финансов и банковского дела в ведущих университетах, исследовательских центрах, центральных банках и т.п. по всему миру.

Эконометрическая оценка факторов, влияющих на кредитование в России

Руководитель проекта: Вадим Грищенко, Татьяна Шелованова, Департамент исследований и прогнозирования Банка России

Описание: Динамика рынка кредитования физических и юридических лиц во многом определяется различными структурными шоками: шоками денежно-кредитной политики (ДКП), достаточности банковского капитала, спроса и предложения на кредиты. В рамках данного проекта будет проведён комплексный эконометрический анализ с использованием моделей байесовской векторной авторегрессии (BVAR), направленный на количественную оценку вкладов указанных шоков в динамику кредитования как физических, так и юридических лиц.

Инфополе Банка России в социальных сетях: анализ "Вконтакте"

Руководитель проекта: Анна Гусева, Департамент данных, проектов и процессов Банка России

Описание: Как формируется имидж Банка России в социальных сетях? Какие сообщества транслируют новости, связанные с деятельностью Банка России, как часто они упоминают мегарегулятор и с каким тоном? Эти вопросы уже частично были исследованы на новостях Telegram (см. статью Алисы Полехиной и Анны Гусевой "Как Банк России воспринимают в Telegram-каналах: построение индекса с использованием методов машинного обучения"). В данном проекте планируется сделать шаг дальше: создать полноценный рабочий инструмент, который позволит собирать и анализировать новости о Банке России во «ВКонтакте». Это реальная практическая задача на стыке data engineering, NLP и облачных технологий.

Цель проекта - Создать работающий инструмент для автоматизированного сбора, обработки и анализа новостей о Банке России во «ВКонтакте».

Задачи проекта:
1. Поиск источников: составить список релевантных сообществ и групп во «ВКонтакте».
2. Сбор данных: разработать парсер, который будет автоматически собирать новые посты каждый день.
3. Обработка текста: очистка данных, лемматизация, анализ ссылок, выделение ключевых слов.
4. Аналитика и ML: Обновить и протестировать модели анализа тональности для постов «ВКонтакте».
5. Тематическое моделирование: какие ключевые сюжеты формируют инфополе вокруг ЦБ.
6. Инфраструктура: оптимизировать решение и развернуть его в облаке, настроить работу с базой данных.

Экономическое

и финансовое поведение

Руководитель проекта: Алексей Пономаренко, Андрей Синяков, Антон Беляков, Департамент исследований и прогнозирования Банка России

Описание: на финансовое поведение людей влияют не только и не столько экономические, но и социокультурные и психологические факторы. Понимание таких факторов, формирование грамотных паттернов финансового поведения, развитие навыков распознавания приемов социальной инженерии и мошеннических действий позволяют формировать высокую финансовую культуру и избегать рисков финансовых и иных потерь.

Цели проекта:

Ознакомление с различными аспектами поведенческой экономики и экономической психологии в эпоху цифровизации;
Осознание роли финансовой грамотности и финансовой культуры в современных условиях.

Основные задачи и результаты:

Освоение теоретического курса «Экономическое и финансовое поведение»;
Участие в мероприятии по повышению финансовой грамотности на площадке г. Москвы совместно с Банком России и/или АРФГ;
Разработка методологии и последующий анализ изменений в уровне финансовой грамотности и финансовом поведении (у одних и тех же респондентов) по результатам шестой волны Всероссийского обследования домохозяйств по потребительским финансам (в 2024 году) по сравнению с результатами пятой волны (2022 год). Анализ адаптации финансового поведения домохозяйств к макроэкономическим шокам последних лет и проверка роли финансовой грамотности.

Траектория займа: анализ потребительского поведения заемщиков микрофинансовых организаций

Руководитель проекта: Олег Логунов, Елизавета Штыкова, Департамент небанковского кредитования Банка России, Наталия Горелая, ФЭН НИУ ВШЭ

Описание: микрофинансовый рынок играет важную роль в удовлетворении краткосрочных финансовых потребностей населения. Анализ поведения заемщиков в период действия займа с учетом структуры расходов и его финансовых решений помогает более точно описывать потребительские модели и формировать индивидуальные риск-профили. Проект направлен на изучение потребительского поведения заемщиков в период от получения займа до его погашения. Особое внимание уделяется структуре потребления и выделению категорий расходов, которые могут способствовать нестабильному финансовому положению заемщика.

В ходе исследования будет проведен анализ структуры расходов заемщиков, выявлены закономерности в трате заемных средств и определены факторы, влияющие на их финансовое поведение. На основе полученных данных планируется разработка рекомендаций для улучшения оценки кредитных рисков клиентов микрофинансовых организаций. Это поможет оценить доходы заемщика и повысить эффективность оценки его финансового положения.

Разработка системы ежедневного мониторинга и анализа рисков в деятельности финансовых организаций
(на примере микрофинансовых организаций и кредитных кооперативов)

Руководитель проекта: Олег Логунов, Департамент небанковского кредитования Банка России, Наталия Горелая, ФЭН НИУ ВШЭ

Описание: в России в настоящий момент на микрофинансовом рынке работают более 5000 компаний. В силу большого числа финансовых организаций установить непрерывный надзор за каждым участником рынка просто невозможно. В этой связи особую актуальность приобретают системы мониторинга и контроля внешней среды и внутренних источников информации, позволяющие отслеживать изменения, происходящие в деятельности компаний, и оценивать возникающие в этой связи риски.

В рамках реализации проекта планируется разработанные методические основы системы мониторинга и анализа рисков (были предложены студентами в ходе работы над проектом в 24/25 учебном году), реализовать на внешнем контуре (в среде Интернет).

Разработка модели восстановления платежеспособности микрофинансового института

Описание: целью проекта является создание модели оценки мероприятий, направленных на восстановление финансовой устойчивости субъектов небанковского кредитования, позволяющей диагностировать ухудшение финансового состояния поднадзорной организации, определить эффективность предлагаемых мер, а также спрогнозировать запас финансовой прочности в части соблюдения экономических нормативов.

В рамках исследования студентам предстоит изучить принципы формирования отчетности поднадзорных организаций, в том числе в части расчета и соблюдения финансовых нормативов, создать модель диагностики и восстановления платежеспособности кредитного кооператива, а также определить запас финансовой прочности при соблюдении регуляторных ограничений.

Создание модели оценки достоверности и качества отчетности субъектов небанковского кредитования

Руководитель проекта: Олег Логунов, Департамент небанковского кредитования Банка России, Наталия Горелая, ФЭН НИУ ВШЭ

Описание: целью проекта является создание модели оценки надзорной отчетности субъектов небанковского кредитования (микрофинансовые организации, кредитные кооперативы и ломбарды), позволяющей выявить недостоверные сведения и определить итоговый уровень качества представленных в Банк России данных.

В рамках исследования студентам предстоит изучить принципы формирования отчетности поднадзорных организаций, определить взаимосвязь данных и финансовых показателей, а также разработать систему индикаторов, направленных на выявление недостоверной информации.

Разработка инструментов управления стоимостью и оценки рисков кредитных организаций

Руководитель проекта: Алёна Астахова, Департамент надзора за системно значимыми кредитными организациями Банка России

Описание: проект посвящен изучению, исследованию и разработке моделей и методов управления стоимостью и оценки компаний с учетом рисков кредитных организаций, нефинансовых компаний и альтернативных финансовых провайдеров. Рассматриваются вопросы моделирования рисков, связанных с цифровыми финансовыми активами. Изучаются вопросы оценки влияния рисков устойчивого развития на финансовые результаты банков и компаний. Для 3 курса выделено направление оценки финансовых компаний с учетом рисков.

Пользователи разработанных Вами инструментов управления стоимостью компаний с учетом рисков – регуляторы, рейтинговые агентства, консультационные компании, коммерческие банки, венчурные компании, и, безусловно, департаменты управления рисками, внутреннего контроля и внутреннего аудита кредитных организаций и промышленных предприятий. Пользователи в процессе цифровизации деятельности и внедрения новых платежных систем сталкиваются с необходимостью (1) повышения точности инструментов анализа и оценки финансовых и нефинансовых рисков; (2) моделирования новых и развивающихся рисков; (3) внедрения систем раннего предупреждения о рисках в рамках контроллинга рисков; (4) расчета совокупного риска компании; (5) оценки динамического риск аппетита; (6) анализа и аудита рисков по всей цепочке ценностей компании. Отдельный вопрос – это интеграция рисков устойчивого развития и рисков, возникающих в процессе цифровизации, в модели оценки финансовой устойчивости организации и финансового планирования. Большое внимание уделяется вопросам валидации и оценки точности и эффективности рейтинговых систем. Изучаются ансамблевые модели оценки финансовых и нефинансовых рисков.

Конечная цель данной работы – обеспечение устойчивости предприятия к новым вызовам и угрозам из внешней и внутренней среды, достижение баланса между рисками и стоимостью компании; повышение зрелости системы управления рисками.

Ваша цель - разработать или усовершенствовать методологии, модели и иные инструменты пользователя по идентификации, анализу, оценке и мониторингу рисков. Рассматривается широкая номенклатура рисков, начиная от финансовых (кредитных, рыночных, ликвидности, инвестиционных, концентрации) до большого спектра нефинансовых рисков (стратегических, операционных, кибер-рисков).

Онтологический LLM анализатор
нормативных документов

Руководитель проекта: Артем Копин, Департамент данных, проектов и процессов Банка России

Описание: разработка программного сервиса для автоматического анализа нормативных документов и построения на их основе формальной онтологии предметной области с использованием больших языковых моделей (LLM) , в том числе агентских подходов.

Задачи проекта:
- Изучение научных подходов, литературы и требований к структуре нормативных документов, существующих методов извлечения знаний и генерации онтологий с использованием LLM;
- Построение и автоматизация методологии оценки качества онтологий, сочетающей автоматические метрики и семантическую оценку с помощью LLM;
- Сравнительный анализ различных моделей LLM и методов, в том числе агентских подходов, для генерации онтологий;
- Проектирование архитектуры системы, разработка модулей, разработка интерфейса, тестирование программного продукта на размеченном документации.

Ожидаемые результаты: создание программного продукта, способного извлекать ключевые концепции и отношения из нормативно-правовых текстов, генерировать онтологию в формате открытых общепризнанных про, генерировать вопросы компетентности (CQ) и оценивать качество полученной онтологии.

Разработка системы защиты
и мониторинга LLM-приложения

Руководитель проекта: Андрей Лысов, Департамент данных, проектов и процессов Банка России

Описание: проект направлен на разработку модуля защиты (цензурирования) и системы мониторинга для приложений, использующих большие языковые модели (LLM). Основная задача — предотвращать вредоносные или некорректные запросы, поступающие от пользователей, и логировать их для последующего анализа.

Ожидаемые результаты:
Защита:
- Модуль защиты с поддержкой правил, регулярных выражений и ML-классификаторов
- Прототип UI для тестирования модуля
Мониторинг:
- LLM-приложение, в которое можно будет интегрировать модуль защиты
- Базовая система мониторинга LLM-приложения (логирование запросов, ответов, метрик безопасности с возможностью визуализации)

Исследование цифровых
отпечатков на браузерах

Руководитель проекта: Антон Сергеев, МИЭМ НИУ ВШЭ
Консультант: Дмитрий Сажин, Департамент информационной безопасности Банка России

Описание: проект направлен на изучение методов получения цифровых отпечатков различных веб-браузеров с целью их дальнейшей идентификации. В рамках проекта будут исследованы все популярные браузеры и подходы к сбору цифровых отпечатков для различных операционных систем.

Ожидаемые результаты:

Изучить все браузеры и подходы к получению их цифровых отпечатков (Для различных операционных систем (Windows, Linux, мобильные));
Провести сбор цифровых отпечатков с браузеров;
Провести оценку собранных цифровых отпечатков и оценить их на предмет уникальности;
Выявить уникальные цифровые отпечатки, выявить уникальные для каждого браузера;
Сделать выводы о сложности и особенностях получения цифровых отпечатков.

Исследование цифровых отпечатков на мобильных устройствах

Руководитель проекта: Антон Сергеев, МИЭМ НИУ ВШЭ
Консультант: Дмитрий Сажин, Департамент информационной безопасности Банка России

Описание: проект направлен на исследование цифровых отпечатков, формируемых на мобильных устройствах в процессе их использования. Основные задачи включают анализ видов цифровых следов (сетевых, поведенческих, системных), оценку их значимости для информационной безопасности и конфиденциальности пользователей, а также обзор существующих методов выявления и минимизации рисков, связанных с их утечкой. В результате будет подготовлен отчет об параметрах цифровых отпечатков, которые можно считать уникальными, и о том, как они могут влиять на идентификацию устройств.

Ожидаемые результаты:

Изучены все виды мобильных операционных систем и подходы к получению их цифровых отпечатков (Android, iOS, Harmony, Аврора и другие);
Проведен сбор цифровых отпечатков с мобильных устройств;
Проведена оценка собранных цифровых отпечатков и проведена их оценка на предмет уникальности;
Выявлены уникальные цифровые отпечатки, в том числе уникальные для каждого браузера;
Сделаны выводы о сложности и особенностях получения цифровых отпечатков.

Криптовалюты. Светлое будущее или угроза финансовой безопасности

Руководитель проекта: Антон Сергеев, МИЭМ НИУ ВШЭ
Консультант: Олег Тарасов, Департамент информационной безопасности Банка России

Описание: проект, разработанный совместно c Банком России, посвящен анализу развития рынка криптовалют и их влияния на финансовую безопасность в современном мире. В условиях стремительного роста популярности цифровых активов и постоянного совершенствования технологий блокчейн криптовалюты приобретают все большее значение для мировой экономики и финансовых рынков. Однако их широкое применение одновременно ставит перед регуляторами, финансовыми институтами и пользователями новые вызовы, связанные с рисками мошенничества, уклонения от налогов и злоупотребления анонимностью.

Ожидаемые результаты:

Проведен анализ текущей обстановки и трендов;
Определены перспективы развития криптовалюты;
Определены потенциальные угрозы информационной безопасности с учетом как возможного государственного регулирования, так и запрета;
Изучено использование криптовалюты в мошеннических целях;
Подготовлен аналитический отчет с полученными результатами.

Исследование безопасности
сервиса рассрочки

Руководитель проекта: Антон Сергеев, МИЭМ НИУ ВШЭ
Консультант: Георигий Ерохин, Департамент информационной безопасности Банка России

Описание: Проект направлен на разработку предложений по предотвращению предоставления рассрочки без добровольного согласия клиента. В рамках проекта будет проведен анализ законодательства, сравнение с международным опытом, определение рисков, исследование механизмов идентификации клиентов и противодействия мошенничеству.

Ожидаемые результаты:

Анализ действующего регулирования деятельности организаций, предосталяющих сервис рассрочки и сравнение с международным опытом;
Определение рисков, присущих соответствующей деятельности;
Исследование механизмов обеспечения операторами сервиса рассрочки идентификации и аутентификации клиентов, в частности при принятии их на обслуживание;
Исследование механизмов противодействия мошеннических операций, связанных с предоставлением кредитов, займов;
Анализ применимости соответствующих подходов к деятельности операторов сервиса рассрочки.

Моделирование процессинга
платежных карт
в кредитных организациях
и моделирование угроз ИБ

Руководитель проекта: Антон Сергеев, МИЭМ НИУ ВШЭ
Консультант: Дмитрий Волков, Департамент информационной безопасности Банка России

Описание: в связи с ростом объемов платежей с использованием пластиковых карт и усложнением схем мошенничества, требуется изучить более комплексный и адаптивный подход к обеспечению безопасности процессинга в кредитных организациях. Проект, разработанный совместно с Банком России, направлен на создание экспериментальной модели процессинга платежных карт, позволяющей воспроизводить ключевые бизнес-процессы и системные взаимодействия. По результатам исследования составляется аналитический отчет, в котором формируются рекомендации по усилению безопасности операций с банковскими картами с учетом современных стандартов и угроз.

Ожидаемые результаты:

Описаны бизнес-процессы и системные процессы работы с банковскими картами;
Проанализированы регуляторные требования (PCI DSS и др.);
Разработан стенд, моделирующий инфраструктуру коммерческого банка;
Разработана методика испытаний;
Проведены испытания, в ходе которых подготовлен аналитический отчет по результатам испытаний;
Смоделированы потенциальные угрозы и атаки на процессинг карт (единичные примеры, подтверждающие возможности стенда для моделирования угроз);
Разработаны рекомендации по усилению безопасности;
Проведен аудит существующей системы (на примере).

Анализ и противодействие
фишинговым атакам
в системах онлайн-банкинга

Руководитель проекта: Антон Сергеев, МИЭМ НИУ ВШЭ
Консультант: Дмитрий Волков, Департамент информационной безопасности Банка России

Описание: проект направлен на изучение современных методов фишинга, используемых в кредитно-финансовых организациях. Основные задачи включают анализ видов фишинговых атак, оценку их последствий для банков и клиентов, а также обзор существующих технологий распознавания фишинга. В результате будут разработаны практические рекомендации по минимизации рисков фишинга, что поможет повысить уровень безопасности в онлайн-банкинге и защитить данные пользователей.

Ожидаемые результаты:

Проанализировать виды фишинговых атак, встречающихся в банковской сфере;
Оценить последствия успешных атак для банков и клиентов;
Рассмотреть существующие технологии и методы распознавания фишинга;
Разработать практические рекомендации по минимизации рисков фишинга.

Сбор и верификация датасета изображений венозного рисунка кисти

Руководитель проекта: Павел Мизинов, Главное управление Банка России по ЦФО

Описание: проект направлен на создание сбалансированного, аннотированного датасета ИК-изображений и видео венозного рисунка кисти руки, полученных непосредственно с реальных объектов без применения синтетической генерации. В рамках работы будет проведён полный цикл — от поиска существующих наборов данных до разработки протокола съёмки и требований к метаданным. Съёмка будет выполняться с использованием специализированного аппаратного комплекса (ИК-камера, стабилизированная подсветка, фиксаторы положения), с последующей аннотацией и очисткой данных.

В ходе реализации будет обеспечен статистический анализ и верификация полноты набора по ключевым параметрам (баланс участников, сессий, ракурсов, условий освещения) для гарантии его пригодности к обучению и тестированию алгоритмов. Финальный релиз датасета будет содержать разделение на train/val/test, спецификацию форматов и метаданных, паспорт набора. Результатами проекта станут готовый набор данных с метаинформацией, отчёт о репрезентативности, техническая инструкция по съёмке и аннотированию, а также научная публикация, описывающая значимость и полноту собранных данных.

Ожидаемые результаты:

Полноценный датасет с метаинформацией;
Отчет с анализом репрезентативности и статистик;
Научная статья и отчет о значимости собранных данных и проделанной работе;
Техническая инструкция по съемке и аннотированию.

Расширение датасета
венозного рисунка кисти
с использованием генеративных моделей

Руководитель проекта: Павел Мизинов, Главное управление Банка России по ЦФО

Описание: проект направлен на разработку утилиты для генерации синтетических ИК-изображений венозного рисунка кисти руки на основе ограниченного набора реальных данных, с целью восполнения дефицита обучающих выборок и расширения возможностей исследований устойчивости биометрических систем. В рамках работы будет проведён анализ современных генеративных архитектур, image-to-image и диффузионные подходы, с формированием плана экспериментов и требований к качеству исходных данных. Обучение моделей будет выполняться с адаптацией под различные сценарии ракурсов, освещений и шумов.

Разработанная утилита будет обеспечивать генерацию наборов данных с заданными параметрами, а также формировать журнал метаданных. Качество синтетики планируется оценивать как с помощью автоматических метрик, так и через визуальную экспертизу. Итогами проекта станут готовая генеративная утилита с документацией, обученные модели и веса, сравнительный отчёт по архитектурам, а также расширенный датасет, включающий метаинформацию о его характеристиках.

Ожидаемые результаты:

Утилита генерации изображений венозного рисунка;
Обученные модели и веса;
Сравнительная таблица архитектур по метрикам;
Расширенный датасет;
Отчёт, научная статья и презентация.

Исследование критериев недопустимости событий ИБ для деятельности банковской кредитной организации и оценка экономического эффекта от внедрения мер обеспечения иб, направленных
на защиту от этих событий

Руководитель проекта: Дмитрий Ибрагимов, Главное управление Банка России по ЦФО

Описание: исследование направлено на поиск типовых событий информационной безопасности, которые могут вызвать негативные последствия критические для деятельности банковской кредитной организации. Проект подразумевает определение критериев, которые будут указывать на появление/приближение таких недопустимых событий, и на оценку экономического эффекта от внедрения мер обеспечения информационной безопасности, направленных на защиту от этих событий.

Ожидаемые результаты:

Создание и программная реализация фреймворка, который объединит данные о ключевых бизнес-процессах в банке, актуальных угрозах информационной безопасности, характерных для банков, способах защиты от этих угроз, которые будут экономически обоснованы;
Определение перечня типовых банковских бизнес-процессов и ИТ-систем, функционирование которых наиболее критично для банков и перечня событий, которые для банка недопустимы;
Разработка методики расчета экономической эффективности внедрения процессов обеспечения ИБ;
Необязательно: доклад результатов исследования на профильной ИБ-конференции (PHDays, CISO Forum, Уральский форум по кибербезопасности).

Разработка и внедрение системы мониторинга киберугроз в кредитной организации
(на примере коммерческого банка)

Руководитель проекта: Антон Сергеев, МИЭМ НИУ ВШЭ
Консультант: Дмитрий Волков, Департамент информационной безопасности Банка России

Описание: проект посвящён разработке и внедрению системы мониторинга киберугроз в кредитной организации. Основные задачи включают анализ актуальных видов киберугроз, оценку их воздействия на информационную безопасность банковских процессов и клиентов, а также исследование существующих решений для мониторинга и выявления инцидентов. В рамках проекта будет создана модель системы мониторинга, ориентированная на своевременное обнаружение атак и минимизацию их последствий. Реализация проекта позволит повысить уровень защиты коммерческого банка, обеспечить устойчивость его информационной инфраструктуры и укрепить доверие клиентов.

Ожидаемые результаты:

Изучены современные подходы к мониторингу киберугроз;
Выбрана платформа SIEM для пилотного внедрения (проще сделать на примере open-source);
Настроен сбор и корреляция событий безопасности;
Проведены тестовые атаки и показана работа системы;
Составлены рекомендации по эскалации инцидентов и реагированию.

Прошедшие проекты (2024-2025)

Применение LLM для извлечения
информации из текстов (в том числе с использованием RAG, LLM-агентов)

Руководитель проекта: Михаил Луговой, Антон Морозов, Департамент внутреннего аудита Банка России

Описание: в рамках предстоит сравнить возможности решений по извлечению информации, построенных с использованием open-source LLM и LLM, доступных через API, и создать прототип своего сервиса.

Результат проекта: итоги проекта могут быть представлены в виде отдельного сервиса на специальной платформе или в формате telegram-бота.

Механизмы обеспечения финансовой устойчивости кредитных организаций: международный опыт и российская практика

Руководители проекта: Сергей Полынов, Владимир Балыкин, Департамент банковского регулирования и аналитики Банка России

Описание: на основании различных открытых источников и международного опыта (в т.ч. рекомендаций Financial Stability Board, BCBS) сравнить возможные механизмы обеспечения устойчивости кредитных организаций и определить наиболее эффективные из них с точки зрения минимизации общественных издержек, применимые в российских условиях.

Результат проекта: результатом проекта будет подготовка обзорного доклада в отношении применяемых в международной и российской практике механизмов обеспечения финансовой устойчивости кредитных организаций, а также анализа эффективности указанных механизмов.

Анализ международных и российских подходов к присвоению надзорных рейтингов банкам

Руководители проекта: Сергей Полынов, Владимир Балыкин, Департамент банковского регулирования и аналитики Банка России

Описание: на основании различных открытых источников информации (в т.ч. публикаций зарубежных органов банковского регулирования и надзора, финансовой отчётности кредитных организаций, отчёты рейтинговых агентств, информация СМИ) определить показатели, которые следует использовать для присвоения надзорных рейтингов, отражающих оценку финансовой устойчивости банков.

Результат проекта: результатом проекта будет подготовка обзорного доклада в отношении применяемых в международной и российской практике подходов к присвоению надзорных рейтингов банкам, включая наиболее часто встречающиеся показатели количественного и качественного характера, отражающие финансовую устойчивость банков.

Поиск аномалий при анализе временных рядов финансовых и иных показателей коммерческих банков и юридических лиц методами машинного обучения

Руководители проекта: Татьяна Мирук, Артем Калинкин, Дмитрий Сергиенко, Служба анализа рисков Банка России

Описание: в рамках проекта предлагает поработать с статистическими и информационными аномалиями, проанилизировав их природу и возможные закономерности. В работе предполагается использовать фич-инженеринг для преобразования «сырых данных» в аналитические таблицы, теорию временных рядов, методы оценки статистических погрешностей, методы машинного обучения (начиная от регрессий и заканчивая нейронными сетями) для поиска аномалий. Презентацию с описанием проекта можно найти по сслыке: https://disk.yandex.ru/d/TSMJBsYCKCoHI

Результат проекта: результатом работы могут быть примеры триггеров и надзорных импульсов, которые будут сигнализировать о необходимости привлечения повышенного внимания к коммерческому банку или юридическому лицу.

Количественная оценка модельного риска (включая риски, связанные с внедрением элементов искусственного интеллекта) в коммерческих банках

Руководитель проекта: Татьяна Мирук, Артем Калинкин, Дмитрий Сергиенко, Служба анализа рисков Банка России

Описание: основные моменты предполагаемого проекта включают в себя исследование управлением модельным риском в коммерческих банках как в России, та и зарубежом и регуляторные требования по управлению модельным риском. Также планируется проанализировать международную практику по количественной оценке модельного риска. Кроме того будет рассмотрен жизненный цикл моделей и стандарты статистической валидации и оценки качества моделей (ModelOps и MLOps).

Презентацию с описанием проекта можно найти по ссылке :https://disk.yandex.ru/d/TSMJBsYCKCoHI

Результат проекта: комплексный аналитический материал с потенциалом дальнейшего применения в деятельности Банка России по управлению модельными рисками.

Определение реальной отрасли деятельности юридического лица и сравнение ее с заявленной

Руководители проекта: Артем Калинкин, Служба анализа рисков Банка России

Описание: юридическое лицо (компания) в своей организационно-правовой документации обычно указывает различные виды отраслей (коды ОКВЭД), в которых в будущем может развиваться бизнес компании. Ежегодно в налоговой отчетности компания заявляет код основной отрасли (главный ОКВЭД), которым компания преимущественно занималась в прошедшем году. Однако по факту может выясниться, что основной бизнес компании концентрировался в иной отрасли (например, компания заявила в отчетности, что занималась транспортными перевозками, однако по факту основной бизнес заключался в розничной торговле). Требуется на основании различных источников информации подтвердить заявленный основной ОКВЭД или выявить иную область деятельности, которой занималась компания.

Результат проекта: результатом проекта будет описание возможных источников информации и алгоритмов поиска необходимых данных для определения реальной деятельности компании. При этом преимущественно отдается предпочтение автоматизированным алгоритмам, основанным на математической статистике, но в некоторых нестандартных случаях возможно предоставление полной информации эксперту для ручного принятия решения о реальной деятельности компании.

Построение поверхности волатильности как инструмента оценки нелинейных деривативов

Руководитель проекта: Татьяна Мирук, Вячеслав Рыбинский, Сергей Кириленко, Михаил Мевлютов, Служба анализа рисков Банка России

Описание: в рамках проекта участникам предстоит освоить моделирование точных и эффективных поверхностей волатильности валютных пар и процентных ставок на основе сделок с процентными (cap, floor) и валютными опционами на российском биржевом и OTC рынке.

Результат проекта:
· написание пошаговой методологии построения поверхности подразумеваемой волатильности с опорой на существующие научные методы;
· разработка программного продукта (кода), способного обрабатывать входные торговые данные и моделировать поверхности волатильности.

Сбор, анализ и предиктивная аналитика открытых источников данных

Руководитель проекта: Михаил Лебедев, Департамент банковского регулирования и аналитики

Описание: в рамках проекта предстоит продумать возможность применения перспективных цифровых технологий в риск-моделировании и определить основные тренды и перечень необходимых действий для их внедрения. В рамках проекта предлагается решить следующие задачи:

· изучить основные метрики анализа выбранного направления исследования, которые используются ведущими аналитическими центрами.
· найти открытые источники данных в сети интернет и перевести их в нужный формат;
· объединить различные источники данных в один набор и провести описательный анализ;
· найти зависимости в обогащенных данных, которые не видны для каждого источника отдельно;
· произвести прогноз выбранных метрик, сделать выводы;
· разработать рекомендации, как использовать результаты исследования в банке.

Результат проекта:
· краткий отчет;
· презентация;
· код парсинга и анализа данных.

Оценка степени развития брокерских услуг и услуг управления активами в международном контексте

Руководители проекта: Александр Иванов, Департамент инвестиционных финансовых посредников Банка России

Описание: цель проекта - оценить степень развития и проникновения брокерских продуктов и управления активами и выявить возможные направления развития продуктов (и, как следствие, оценить необходимость внесения изменений в законодательство).

Результат проекта: результатом проекта будет сравнение количественных и качественных характеристик рынка брокерских услуг и управления активами в России и иностранных юрисдикциях, а также предположения о возможных направлениях развития продуктов в России.

Исследование российского рынка онлайн-торговли на данных маркетплейсов с помощью технологий работы с большими данными (Big Data)

Руководитель проекта: Максим Ступин, Департамент денежно-кредитной политики Банка России

Описание: цель проекта - построить опережающий индикатор потребительского спроса. Предлагается изучить прогностические свойства данных маркетплейсов для предсказания потребления домохозяйств и построить дэшборды для визуализации результатов с применением BI инструментов. Построить сценарный прогноз развития рынка онлайн-торговли в России.
Задачи в рамках проекта:
· сбор и первичная обработка данных (SQL, Python);
· построение сводных индикаторов и визуализация данных (BI);
· изучение прогностических свойств построенных опережающих индикаторов для предсказания официальных данных Росстата (эконометрика, методы машинного обучения);
· анализ тенденций рынка онлайн-торговли в России, представить прогноз развития ретейла в России (кейс-стади/иная форма по выбору участников).

Результат проекта:
· таблица с обработанными данными (SQL/Excel);
· презентация;
· краткий отчет;
· программный код, использованный для обработки данных/построения моделей.

Коммуникация по бюджетной политике: международная практика

Руководители проекта: Матвей Финагин, Департамент денежно-кредитной политики Банка России

Описание: цель проекта - собрать базу по коммуникации фискального блока Российской экономики и проанализировать её влияние на ожидания макроэкономических агентов. Сформулировать прикладные рекомендации.

Результат проекта:
· таблица с эконометрическими оценками и списком литературы;
· презентация;
· краткий отчет.

Неравенство в РФ и способы бюджетной борьбы с ним: динамика, общее положение, возможности и эффективность

Руководитель проекта: Матвей Финагин, Департамент денежно-кредитной политики Банка России

Описание: наша цель - изучить основные факторы неравенства и российскую специфику этого явления. Предстоит проанализировать государственные программы, направленные на борьбу с неравенством (напрямую либо через вторичные эффекты) и сделать тот или иной вывод относительно эффективности разных политик.

Задачи проекта:
· изучить основные факторы, влияющие на неравенство, проанализировать особенности неравенства в РФ;
· проанализировать эффективность прямых и косвенных эффектов борьбы правительства с неравенством со стороны правительства;
· количественно оценить эффекты конкретных действий правительства на неравенство. Описать практическое применение.

Результат проекта:
· таблица с эконометрическими оценками и списком литературы
· презентация
· краткий отчет

Развитие моделей макроэкономического прогнозирования

Руководитель проекта: Матвей Финагин, Департамент денежно-кредитной политики Банка России

Описание: во время реализации проекта будут проанализированы лучшие мировые практики и эконометрические возможности использования регрессий для прогноза макропоказателей РФ. При успешной реализации включение регрессий в ансамбль модельного аппарата, написание статьи в соавторстве.
При успешной реализации у вас будет возможность включить лучшие практики в ансамбль моделей ДДКП (Модель ФИНПРОГ).

Результат проекта:
· таблица с эконометрическими оценками и списком литературы;
· презентация;
· краткий отчет.

Анализ отраслевой экономики России на микро и макроданных

Руководители проекта: Анастасия Могилат, Олег Крыжановский, Департамент денежно-кредитной политики Банка России

Описание: на основе анализа данных Росстата и отчётности компаний последних
лет (2011+) оценить состояние отрасли на выбор:
· добыча полезных ископаемых (по подотраслям – 1 на выбор);
· обрабатывающие производства (по подотраслям – 1 на выбор);
· электроэнергетика и водоснабжение;
· сельское хозяйство (во видам культур);
· строительство (жилое/нежилое);
· торговля оптовая;
· торговля розничная;
· транспортировка и хранение;
· деятельность по операциям с недвижимым имуществом;
· деятельность финансовая и страховая;
· Прочие (по согласованию).

Результат проекта: сравнительная таблица либо база данных, а также краткий аналитический отчет. Эконометрические оценки - в случае предоставления прогнозов.

Бюджетное доминирование: анализ исторических эпизодов

Руководитель проекта: Вадим Грищенко, Департамент исследований и прогнозирования Банка России

Описание:
· на основе анализа литературы выделить основные механизмы влияния бюджетного доминирования на инфляцию, выпуск и другие макропеременные;
· построить базу данных из макроэкономических показателей стран, в которых случались эпизоды бюджетного доминирования;
· подготовить обзорный аналитический материал о макроэкономических эффектах бюджетного доминирования;
· протестировать с помощью эконометрических методов гипотезы о влиянии бюджетного доминирования на макроэкономические показатели (опционально).

Результат проекта: аналитический отчет, база данных.

Создание модели диагностики финансовой устойчивости субъектов рынка небанковского кредитования Российской Федерации

Руководитель проекта: Олег Логунов, Департамент небанковского кредитования Банка России

Описание: финансовая устойчивость компаний – ключевой показатель экономической деятельности микрофинансовых институтов. Несбалансированность источников финансирования у поднадзорных Банку России организаций может привести к повышенным социальным рискам. Денежные средства, привлеченные микрофинансовыми институтами у населения, не застрахованы АСВ, а, значит, в случае банкротства компаний, будут потеряны для наших граждан. Создание модели ежедневной диагностики финансовой устойчивости поднадзорных организаций может стать эффективным инструментом по предотвращению подобных рисков.

Результат проекта: в рамках реализации проекта планируется создать модель, позволяющую оценить финансовую устойчивость компаний и ее изменение на основе расчета экономических нормативов и ключевых показателей отчетности поднадзорных Банку России организаций.

Разработка системы ежедневного мониторинга и анализа рисков в деятельности финансовых организаций (на примере микрофинансовых организаций и кредитных кооперативов)

Руководитель проекта: Олег Логунов, Департамент небанковского кредитования Банка России

Описание: в России в настоящий момент на микрофинансовом рынке работают более 5000 компаний. В силу большого числа финансовых организаций установить непрерывный надзор за каждым участником рынка просто невозможно. В этой связи особую актуальность приобретают системы мониторинга и контроля внешней среды и внутренних источников информации, позволяющие отслеживать изменения, происходящие в деятельности компаний, и оценивать возникающие в этой связи риски.

Результат проекта: в рамках реализации проекта планируется разработать методические основы системы мониторинга и анализа рисков, реализовать работу данной системы на внешнем контуре (в среде Интернет).

Новации в банкинге и финансовых институтах

Руководитель проекта: Алексей Пономаренко, Департамент исследований и прогнозирования Банка России

Описание: проект посвящен развитию инновационных методов в банкинге на основе цифровизации. Проектные семинары призваны обеспечить развитие и продвижение современных методов реструктуризации банкинга и оценивания банковских институтов, а также методов поддержания финансовой устойчивости коммерческих банков и банковского сектора в целом в условиях формирования их стратегий, ориентированных на новации, основанные на цифровизации.

Разработка инструментов управления рисками кредитных организаций, промышленных предприятий и альтернативных финансовых систем

Соруководитель проекта: Алена Астахова, Департамент надзора за системно значимыми кредитными организациями Банка России

Описание: основные темы, которые будут рассматриваться в рамках семинаров:

· понятие системного риска финансового сектора;

· системные финансовые кризисы: причины, последствия, регулирование;

· количественные индикаторы системного риска;

· основные направления макропруденциальной политики;

· международный опыт проведения макропруденциальной политики;

· взаимосвязь макропруденциальной политики с другими видами экономической политики.

Предполагается работа с научными статьями по соответствующей тематике, участие в разборе ситуационных заданий, а также подготовка материалов, сбор и обработка данных для исследовательских статей.

Моделирование и управление рисками и стоимостью страховых компаний

Соруководитель проекта: Сергей Чулков, Департамент страхового рынка Банка России

Описание: проект направлен на совершенствование существующих и разработку новых методологий оценки эффективности и финансовой устойчивости страховых компаний, а также управление стоимостью, рисками, платежеспособностью страховых компаний с учетом требований Solvency II, повестки ESG. Среди задач:
· сравнительный анализ подходов к оценке стоимости страховых компаний,
· анализ существующих и разработка новых методических подходов к оценке риска ликвидности страховщиков,
· оценка страхового риска,
· оценка риска расторжений договоров.

Анализ осуществляется на основе данных из вторичных открытых источников (баз данных) и первичных данных полученных в ходе проводимых исследований. В проекте могут потребоваться навыки:
· поиска информации в интернете;
· первичного сбора данных (автоматизировано и вручную);
· использование методов машинного обучения;
· программирования;
· использования статистических пакетов для обработки информации.

Экономическое и финансовое поведение

Руководители проекта: Михаил Мамута, Служба по защите прав потребителей и обеспечению доступности финансовых услуг Банка России, Андрей Синяков, Департамент исследований и прогнозирования Банка России

Описание: на финансовое поведение людей влияют не только и не столько экономические, но и социокультурные и психологические факторы. Понимание таких факторов, формирование грамотных паттернов финансового поведения, развитие навыков распознавания приемов социальной инженерии и мошеннических действий позволяют формировать высокую финансовую культуру и избегать рисков финансовых и иных потерь.

Цели учебного проекта:

· ознакомление с различными аспектами поведенческой экономики и экономической психологии в эпоху цифровизации.

· осознание роли финансовой грамотности и финансовой культуры в современных условиях.

Результат проекта: разработка и проведение лабораторного эксперимента для изучения роли финансовой грамотности в финансовом поведении.

Исследование безопасности биометрической идентификации

Руководитель проекта: Сергеев Антон, МИЭМ НИУ ВШЭ
Консультант проекта: Литвинов Игорь, Департамент информационной безопасности Банка России

Описание: проект направлен на совершенствование существующих и разработку новых методологий оценки эффективности и финансовой устойчивости страховых компаний, а также управление стоимостью, рисками, платежеспособностью страховых компаний с учетом требований Solvency II, повестки ESG. Среди задач:
· сравнительный анализ подходов к оценке стоимости страховых компаний,
· анализ существующих и разработка новых методических подходов к оценке риска ликвидности страховщиков,
· оценка страхового риска,
· оценка риска расторжений договоров.

Ожидаемые результаты:
1. Обзор и анализ международного опыта обеспечения безопасности биометрической идентификации;
2. Исследование актуальных угроз;
3. Разработка тестового стенда системы с биометрической идентификацией;
4. Практическая реализация атак;
5. Проведение экспериментов и их статистическая обработка
5.1. Определение методов и способов защиты от атак; Разработка предложений по обеспечению защиты;
5.2. Подготовка промежуточного аналитического отчета
5.3. Подготовка публикации, аналитического отчета

Анализ международной практики антифрод-мероприятий и механизмов противодействия хищению средств с помощью социальной инженерии

Руководитель проекта: Сергеев Антон, МИЭМ НИУ ВШЭ
Консультант проекта: Тарасов Олег, Департамент информационной безопасности Банка России

Описание: 1 октября 2024 Президент Владимир Путин поручил правительству и Центральному банку разработать новые механизмы противодействия хищению средств с помощью социальной инженерии, включая введение «периода охлаждения». Проект является частью комплексных усилий Банка России по поиску новых механизмов противодействия хищению средств с помощью социальной инженерии.

Ожидаемые результаты:
1. Аналитический отчет международных стандартов, документов, механизмов в области антифрода
1.1. Детализация на уровне BPM-схем
1.2. Необходимо определить и обосновать метрики сравнения схем
1.3. Провести сравнение
2. Публикация результата работы в отраслевом научном или научно-техническом журнале
3. Представление результата работы на конференции или форуме в области ИБ

Исследование безопасности технологии WebView на предмет возможных атак

Руководитель проекта: Голубев Иван, МИЭМ НИУ ВШЭ
Консультант проекта: Стародубов Константин, Департамент информационной безопасности Банка России

Описание: Исследование безопасности технологии WebView на предмет возможных атак, выработать рекомендации по обеспечению информационной безопасности

WebView — это браузер, встроенный в приложение.
На его базе строятся различные кроссплатформенные приложения.
Анализ атак на этот браузер - актуальное направление.
Соответственно одна из важных задач - выявление специфических для этого браузера векторов атак, выявление фундаментальных ограничений платформы для противодействия атакам.

Ожидаемые результаты:
1. Обзор уязвимостей и угроз WebView
2. Техническая реализация отдельных угроз на WebView для проведения исследований
3. Обзор международного опыта защиты WebView
Аналитический отчет и проект стати по обеспечению ИБ при использовании WebView

Исследование цифровых отпечатков браузеров

Руководитель проекта: Голубев Иван, МИЭМ НИУ ВШЭ
Консультант проекта: Стародубов Константин, Департамент информационной безопасности Банка России

Описание: Библиотеки для идентификации анонимных пользователей давно стали широко распространены в сети Internet.
Основные задачи, которые решают данные библиотеки, можно разделить на следующие:
1. Учет анонимных пользователей, отслеживание всех действий анонимных пользователей, в том числе нежелательных и вредоносных действий.
2. Персонализированная реклама.
3. Внутренняя аналитика.
4. fraud detection (предотвращение мошеннических действий, выявление недобросовестных пользователей).

Цель проекта - сбор и формирование базы данных(БД) отпечатков браузеров пользователей. Для формирования отпечатков предполагается использовать наиболее популярные и распространенные библиотеки, например, fingerprint.js. Так же необходимо разработать соответствующее ПО, обеспечивающее сохранение данных отпечатков в БД.
Протестировать работу библиотеки предполагается на заранее определенном сайте, например, в личном кабинете МИЭМ

Необходимо провести анализ эффективности используемой библиотеки для деанонимизации браузера пользователя. Проанализировать точность идентификации браузеров.
Проанализировать накопленные в БД данные на различные метрики. Пример метрики - как меняется количество отпечатков одного пользователя с увеличением числа его авторизаций.
Также среди целей проекта - проведение анализа существующих решений и подготовка технической базы для импортозамещения в данной области в будущем.

Ожидаемые результаты:
1. Разработка ПО для сбора и анализа отпечатков браузеров
2. Сбор выборки
3. Изучение мобильных операционных систем на предмет получения их цифровых отпечатков в целях дальнейшего идентификации таких устройств
4. Изучение браузеров на предмет получения их цифровых отпечатков в целях дальнейшего идентификации

Новые методы выявления дропов: разработка концепции обмена информацией между Банком России и организациями КФС

Руководитель проекта: Сергеев Антон, МИЭМ НИУ ВШЭ
Консультант проекта: Жиляков Павел, Департамент информационной безопасности Банка России

Описание: Проект нацелен на разработку методов, концепции, технического проекта (на уровне используемых алгоритмов, протоколов обмена данными, регламентов и т.п.) системы взаимообмена информацией между Банком России и поднадзорными организациями для выявления дропов.

Необходимо знать (или быстро изучить) недостатки существующих подходов.

Необходимо проработать и, желательно, использовать в т.ч. перспективные методы взаимодействия: гомоморфную криптографию, системы скоринга, методы обезличивания и т.п.

Важно учитывать реальные ограничения предметной области, например необходимость анонимизации персональных данных.

Ожидаемые результаты:
1. Обзор недостатков существующей системы. Аналитический отчет
2. Технический проект системы взаимообмена информацией между Банком России и поднадзорными организациями для выявления дропов
3. Представление результата на конференции
4. Концепция
5. Новые методы взаимообмена, устраняющие существующие недостатки

Прошедшие проекты (2022-2023)

Создание информационной платформы для микрофинансового рынка (marketplace)

Руководитель проекта: Олег Логунов, Департамент небанковского кредитования Банка России

Описание: в Российской Федерации увеличивается интерес к деятельности микрофинансовых институтов. Это связано с нехваткой источников финансирования и ужесточением требований банков к заемщикам. Необходимо разработать платформу для сравнения и анализа финансовых услуг, которые оказывают микрофинансовые институты. Реализация проекта повысит доступность услуг для граждан, создаст возможность получения достоверной информации об организациях и их продуктах.

Результат проекта: проект поспособствует повышению доверия граждан, которые обращаются к субъектам микрофинансового рынка, что является основным критерием для развития микрофинансового рынка Российской Федерации. Также проект углубит знания студентов по этой теме.

Разработка информационного бота Банка России

Руководитель проекта: Олег Логунов, Департамент небанковского кредитования Банка России

Описание: в связи с развитием мессенджеров и новых технологий люди привыкли быстро получать любую интересующую их информацию. Для повышения интереса к микрофинансовому рынку, а также для быстрого получения данных о компаниях и предлагается создать бота в мессенджере, который будет обрабатывать большой объём данных с сайта Банка России и выдавать в ответ на запрос пользователей статистику, аналитику и информацию по субъектам микрофинансового рынка.

Результат проекта: реализация данного проекта позволит популяризировать достоверную информацию о микрофинансовом рынке и углубит знания студентов по этой теме.

Исследование доступных на отечественном рынке технологий интеллектуального анализа бизнес процессов (Process mining) для применения во внутреннем аудите Банка России

Руководитель проекта: Артемий Полин, Алексей Харитонов, Департамент внутреннего аудита Банка России

Описание: основной задачей участников станет изучение основных подходов к внедрению технологии PM и проведение анализа отечественного рынка на предмет наличия инструментов PM.

Проект должен содержать:

обзор технологии Process mining. Основные понятия и термины в области процессной аналитики. Преимущества и ограничения. Особенности внедрения и использования
исследование отечественного рынка в части наличия инструментов PM. Сравнительный анализ существующих решений (SWOT анализ)
лучшие практики внедрения на отечественном рынке
этапы реализации проекта PM и критерии качества корпоративных логов данных
алгоритм действий для подготовки к внедрению PM во внутреннем аудите
источники данных/список используемой литературы

Результат проекта: формирование базовых знаний о технологов PM и сферах ее применения, маркетинговые исследования.

Анализ международной практики определения активных рынков по ценным бумагам

Руководитель проекта: Вячеслав Рыбинский, Сергей Кириленко, Служба анализа рисков Банка России

Описание: понятие активности рынков вводится Международным стандартом финансовой отчетности, при этом в документе отсутствуют в явном виде требуемые критерии, при выполнении которых рынки можно было бы признавать активными. Планируется проведение исследования международной практики определения активных рынков, сравнительный анализ подходов на базе списка ценных бумаг, торгующихся на ПАО Московская биржа.

Результаты исследования будут использоваться при разработке предложений по совершенствованию действующего российского законодательства и регулировании деятельности финансовых организаций.

Результат проекта: изучение международных стандартов финансовой отчетности и их прикладного применения на примере определения активных рынков по ценным бумагам.

Исследование динамики стоимости акций

Руководитель проекта: Вячеслав Рыбинский, Сергей Кириленк о, Служба анализа рисков Банка России

Описание: целью проекта является выявление и идентификация событий и факторов, оказывающих влияние на изменение стоимости акций публичных российских компаний.

Участникам предстоит провести анализ динамики стоимости акций по данным ПАО «Московская биржа» и новостных источников информации (РБК, Investor Relation, каналы эмитента в социальных сетях, иные новости из сети internet), отчетности эмитента, новостей отрасли эмитента. На основании имеющихся сведений, на графике стоимости акций необходимо отобразить отметки с выходами новостей, выявить новости оказавшие или не оказавшие влияние на динамику стоимости акций (в случае, если ПАО активно выплачивает дивиденды, выявить период и параметры дивидендного гэпа), сделать заключение о возможном прогнозе изменения стоимости акций.

Результат проекта: получение студентами навыков анализа динамики изменения стоимости акций публичных российских компаний на основании совокупности публично доступной информации — влияние хороших и плохих новостей, влияние политических событий, влияние макроэкономических показателей, влияние финансово-хозяйственной деятельности эмитента.

Кластеризация банков со схожим профилем кредитования в общем плане / в разрезе банковских макропродуктов

Руководитель проекта: Артем Калинкин, Дмитрий Сергиенко, Служба анализа рисков Банка России

Описание: целью проекта является кластеризация банков со схожим профилем кредитования в целом или на уровне макропродуктов (потребительские кредиты, ипотечные кредиты, автокредиты, кредитные карты) для последующего долгосрочного сравнительного анализа кредитных портфелей у схожих по профилю банков. Кластеризация выполняется с помощью статистических методов кластеризации (например, k-means, сеть Кохонена, иерархическая кластеризация и т. д.).

Результаты исследования будут использоваться при сравнительном анализе кредитных портфелей банков Результатом проекта будет описание процесса формирования кластеров в отношении исследуемого профиля. В дальнейшем, выявив устойчивые кластеры, возможно прогнозировать единые уровни потерь по кредитному портфелю. В случае же, если кластеризация показывает один и тоже профиль при выдаче кредита, но в долгосрочной динамике потери по кредитному портфелю разные, можно говорить о возможных проблемах по обслуживанию кредитного портфеля.

Результат проекта: результаты исследования будут использоваться в надзорной деятельности при прогнозировании убытков кредитного портфеля, при выявлении проблем при обслуживании кредитов, для сравнительного анализа ситуаций с похожими банками.

Определение реальной отрасли деятельности юридического лица и сравнение ее с заявленной

Руководитель проекта: Артем Калинкин, Дмитрий Сергиенко, Служба анализа рисков Банка России

Описание: юридическое лицо (компания) в своей организационно-правовой документации обычно указывает различные виды отраслей (коды ОКВЭД), в которых в будущем может развиваться бизнес компании. Ежегодно в налоговой отчетности компания заявляет код основной отрасли (главный ОКВЭД), которым компания преимущественно занималась в прошедшем году. Однако по факту может выясниться, что основной бизнес компании концентрировался в иной отрасли (например, компания заявила в отчетности, что занималась транспортными перевозками, однако по факту основной бизнес заключался в розничной торговле). Требуется на основании различных источников информации подтвердить заявленный основной ОКВЭД или выявить иную область деятельности, которой занималась компания.

Результатом проекта будет описание возможных источников информации и алгоритмов поиска необходимых данных для определения реальной деятельности компании. При этом преимущественно отдается предпочтение автоматизированным алгоритмам, основанным на математической статистике, но в некоторых нестандартных случаях возможно предоставление полной информации экперту для ручного принятия решения о реальной деятельности компании.

Результат проекта: результаты исследования будут использоваться при оценке кредитного риска по исследуемой компании,
а также в рамках законодательных послаблений или льгот, применяемых к конкретным отраслям народного хозяйства.

Международная практика проведения IPO (с описанием ролей всех участников процесса) и распределением полученных брокерами ценных бумаг среди своих клиентов

Руководитель проекта: Игорь Захарченко, Кирилл Нурдинов, Департамент инвестиционных финансовых посредников Банка России

Описание: целью проекта является оценка международную практику проведения IPO и возможность применения иностранных норм в российской юрисдикции. Результатом проекта будет описание действующих норм регулирования каждого участника процесса (эмитент, андеррайтер, брокер и др.). Результаты исследования будут использоваться при разработке предложений по совершенствованию российского законодательства.

Результат проекта: изучение международной практики проведения IPO, сопоставление норм иностранного права с нормами российского законодательства.

Трансмиссия денежно-кредитной политики. Эффект богатства и другие каналы

Руководитель проекта: Вадим Грищенко, Департамент исследований и прогнозирования Банка России

Описание: в условиях низких ставок и в период пандемии в России произошел массовый приток средств инвесторов-физических лиц на фондовый рынок. Под влиянием падения фондового рынка, колебаний валютного курса и резкого повышения ставок в 2022 году их поведение могло существенно измениться, внося определенный вклад в сжатие совокупного спроса. Необходимо оценить масштабы данного и сопутствующих эффектов:

На основе анализа литературы последних лет (2015+) по теме систематизировать оценки эффекта богатства по развитым странам и странам с формирующимися рынками;
Собрать данные о поведении инвесторов за последние годы;
Проанализировать влияние шоков цен активов, курса и ставок на спрос и поведение инвесторов.

Результат проекта: прикладное использование эконометрики временных рядов, работа с реальными данными, работа с академической литературой.

Государственные финансы: анализ деятельности суверенных фондов

Руководитель проекта: Вадим Грищенко, Департамент исследований и прогнозирования Банка России

Описание: многие страны-экспортеры природных ресурсов используют стабилизационные (резервные) фонды для абсорбирования валютной выручки. При этом они могут преследовать разные цели — от проведения контрциклической политики до накопления средств для будущих поколений. Существенно различаются и направления инвестирования средств фондов. Необходимо провести сравнительный анализ деятельности крупнейших суверенных фондов.

1.На основе анализа литературы (2000+) по теме систематизировать цели формирования и направления инвестирования средств суверенных фондов развитым стран и стран с формирующимися рынками;
2.Собрать данные о динамике портфелей крупнейших фондов;
3.Оценить эффективность деятельности крупнейших фондов в сравнении с альтернативными стратегиями вложения средств.

Результат проекта: прикладное использование эконометрики временных рядов, работа с реальными данными, работа с академической литературой.

Разработка информационно-справочных материалов по профессионально-квалификационной структуре финансового рынка

Руководитель проекта: Дмитрий Демидов, Университет Банка России

Описание: скорость внедрения цифровых технологий на финансовом рынке и появление в связи с этим новых видов профессиональной деятельности определяет изменчивость требований работодателей к компетенциям специалистов финансового рынка. Перед будущими специалистами финансовой сферы возникают вопросы, связанные с определением наиболее перспективных направлений профессиональной деятельности, выбором наилучших карьерно-образовательных траекторий. При этом система профессионального образования, готовящая будущих специалистов финансового рынка, остро нуждается в хорошо структурированной и своевременно обновляемой информации о номенклатуре новых, перспективных профессий и наименованиях востребованных квалификаций на финансовом рынке.

Ценность разработки информационно-справочных материалов по профессионально-квалификационной структуре финансового рынка определяется высоким спросом на четко структурированную, понятную и достоверную информацию о видах профессиональной деятельности и квалификационных требованиях к специалистам финансового рынка. Данная информация востребована различными целевыми группами, представляющими регулятора, систему образования, работодателей, студентов и действующих специалистов финансового рынка.

Результат проекта: создание информационно-справочных материалов и рекомендаций о возможностях их применения для различных целевых аудиторий

Бюджетное доминирование:
анализ исторических эпизодов

Руководитель проекта: Вадим Грищенко, Департамент исследований и прогнозирования Банка России
Описание: проект нацелен на комплексное исследование студентами бюджетного доминирования.

На основе анализа литературы участникам проекта предстоит:

Выделить основные механизмы влияния бюджетного доминирования на инфляцию, выпуск и другие макропеременные
Построить базу данных из макроэкономических показателей стран, в которых случались эпизоды бюджетного доминирования
Протестировать с помощью эконометрических методов гипотезы о влиянии бюджетного доминирования на макроэкономические показатели

Результат проекта: прикладное использование эконометрических методов, работа с реальными данными, работа с академической литературой.

Кластеризация банков на основании анализа реакции ставок депозитов/кредитов на ставку ЦБ

Руководитель проекта: Таисия Смоленцева, Николай Разин, Петр Отойкий, Артём Копин, Департамент управления данными Банка России

Описание: разработка сайта и/или Телеграмм-бота на открытых источниках, который кластеризует банки по степени реакции ставок банка на изменение ключевой ставки ЦБ (необходимо будет провести исследование зависимостей реакции); выведение результатов тематического моделирования упоминаний о банке в новостях в случае, если банк попал в кластер с наибольшими отклонениями.

Результат проекта: создание инструмента кластеризации банков, использование результатов исследования (кластеризации) и инструмента (сайт, телеграмм-бот) в долгосрочном наблюдении за реакцией ставок депозитов/кредитов на ставку ЦБ

Коммуникация центрального банка во время кризиса

Руководитель проекта: Алина Евстигнеева, Департамент денежно-кредитной политики Банка России

Описание: в своей коммуникации Банк России, следуя распространенной практике центральных банков развитых стран, использует политику «единого голоса», чтобы усиливать сигнал и снижать риски недопонимания, повышать доверие и предсказуемость решений. Другой важный параметр коммуникации — это количество информационных выходов членов Совета директоров по теме ДКП (инфляция, ключевая ставка, состояние экономики и пр.). В рамках проекта требуется оценить, есть ли взаимосвязь между дисперсией «голосов» Банка России в относительно спокойные и кризисные периоды (2014, 2020 и 2022 гг.) Проверяем гипотезу, что в кризисные времена центральный банк больше склонен консолидировать свою коммуникацию и не допускать «многоголосья». Если это верно, требуется оценить, могло ли это оказывать стабилизирующее влияние на финансовые рынки. Аналогичный эксперимент требуется провести и с переменной интенсивности коммуникации (как часто спикеры Совета директоров вообще выступали с темой ДКП).

Планируемые результаты:

Код
База данных
Графики
Отчет
Презентация

Создание сентимент-модели оценки доверия/отношения к Банку России методами текстового анализа на больших данных соцсетей и телеграм-каналов

Руководитель проекта: Алина Евстигнеева, Департамент денежно-кредитной политики Банка России

Описание: оценку доверия к Банку России (прежде всего в части ДКП, т. е. способности обеспечивать ценовую стабильность
в стране) можно проводить несколькими способами. Первый и наиболее распространенный — проведение социологических опросов. Однако этот метод имеет ряд серьезных узких мест, которые потенциально могут быть расшиты через применение алгоритмов машинного обучения. В данном случае наиболее перспективным представляется проведение сентимент-анализа
на больших данных соцсетей и/или телеграм-каналов (причем возможно использование не только текстового массива данных,
но и аудиовизуального контента, например, YouTube).

Планируемые результаты:

База данных в SQL
Код сентимент-модели в Python
Итоговые графики доверия/отношения к Банку России
Аналитический отчет

Анализ перспектив и оценка объемов альтернативных источников кредитования населения

Руководитель проекта: Анна Моргунова, Департамент микрофинансового рынка Банка России

Описание: комплексная оценка рынка микрофинансирования для определения емкости рынка:

Анализ роли микрофинансового рынка в удовлетворении потребностей населения в потребительском кредитовании в разрезе регионов РФ;
Кластеризация регионов по социально-экономическим показателям и показателям развития потребительского кредитования;
Влияние шоков и внешних факторов на деятельность МФИ (оценка динамики показателей, построение прогнозов);
Оценка источников фондирования МФИ и альтернативных способов финансирования деятельности компаний

Планируемые результаты:

Данные
Графики
Тепловая карта
Отчет
Презентация

Разработка и реализация бизнес-плана микрофинансового института

Руководитель проекта: Олег Логунов, Департамент небанковского кредитования Банка России

Описание: вновь создающиеся кредитные кооперативы в России зачастую не ведут деятельность продолжительное время, находясь в «спящем» состоянии, не понимая своего конечного клиента и не верно оценивая риски своей деятельности.
Из-за отсутствия надлежащего планирования деятельности многие кооперативы ликвидируются в связи с отсутствием дальнейших перспектив или пребывают в стадиях банкротства, так как не могут исполнять свои обязательства. Банк России заинтересован в развитии рынка кредитной кооперации и приходу на него новых эффективных участников, в связи с чем целесообразно разработать инструмент, который поможет новым игрокам понять основные принципы деятельности финансового участника и риски рынка, подходы к планированию и бюджетированию.

Планируемые результаты:

Таблица
Статьи
Графики
Отчет

Создание модели функционирования финансового рынка (на примере рынка кредитной кооперации)

Руководитель проекта: Олег Логунов, Департамент небанковского кредитования Банка России

Описание: в Российской Федерации увеличивается интерес к деятельности микрофинансовых институтов, в том числе
к кредитным потребительским кооперативам. Это связано с нехваткой источников финансирования и ужесточением требований банков к заемщикам. Необходимо разработать модель функционирования рынка кредитной кооперации с учетом значительного числа внутренних и внешних факторов, влияющих на деятельность компаний в среднесрочной перспективе.

Планируемые результаты:

Таблица
Статьи
Графики
Отчет

Описание: проект предназначен для студентов, планирующих строить свою будущую карьеру в интегрированном риск-менеджменте, контроллинге рисков и управленческом консультировании. Проект подойдет также и тем, кто собирается строить академическую карьеру в области инжиниринга рисков. Пользователи разработанных инструментов — регуляторы, рейтинговые агентства, консультационные компании, коммерческие банки, венчурные компании, и, безусловно, департаменты управления рисками, внутреннего контроля и внутреннего аудита кредитных организаций и промышленных предприятий.

Пользователи в процессе цифровизации деятельности и внедрения новых платежных систем сталкиваются с необходимостью (1) повышения точности инструментов анализа и оценки финансовых и нефинансовых рисков; (2) моделирования новых и развивающихся рисков; (3) внедрения систем раннего предупреждения о рисках в рамках контроллинга рисков; (4) расчета совокупного риска компании; (5) оценки динамического риск аппетита; (6) анализа и аудита рисков по всей цепочке ценностей компании. Отдельный вопрос — это интеграция климатических рисков и рисков, возникающих в процессе цифровизации, в модели оценки финансовой устойчивости организации и финансового планирования. Большое внимание уделяется вопросам валидации и оценки точности и эффективности рейтинговых систем. Изучаются ансамблевые модели оценки финансовых и нефинансовых рисков.

Конечная цель данной работы — обеспечение устойчивости предприятия к новым вызовам и угрозам из внешней и внутренней среды, достижение баланса между рисками и стоимостью компании; повышение зрелости системы управления рисками.

Сравнительный анализ отечественных и международных практик и инициатив применения цифровых технологий в мониторинге (прикладных исследованиях) рынка труда

Соруководитель проекта: Дмитрий Демидов, Евгения Вьюгина, Университет Банка России

Описание: скорость внедрения инновационных технологий на финансовом рынке и появление новых видов профессиональной деятельности на стыке слияния финансовых и информационных технологий определяет высокую «волатильность» спроса-предложения на квалификации и изменчивость требований работодателей к компетенциям специалистов финансовых организаций. При этом система профессионального образования, готовящая будущих специалистов в традиционных форматах в течении 4−5 лет, не успевает удовлетворить запрос рынка труда на квалифицированных специалистов с необходимыми компетенциями.

Отсутствие систематического мониторинга рынка труда и исследований, проводимых с целью сбора, анализа информации
и прогнозирования спроса и предложения по востребованным и перспективным видам профессиональной деятельности приводит к высоким транзакционным издержкам системы профессионального образования, а на рынке труда (в финансовой сфере) — к риску возникновения «квалификационной ямы» — ситуации, когда, с одной стороны, существует масса дипломированных специалистов с невостребованными со стороны работодателя компетенциями, а с другой — острая нехватка специалистов с уровнем профессиональной подготовки, который необходим современным финансовым организациям.