Погорелова Полина Вячеславовна

Доцент департамента прикладной экономики факультета экономических наук НИУ ВШЭ, кандидат экономических наук. Училась на бакалавриате Оренбургского государственного университета по прикладной математике (2016), затем окончила магистратуру НИУ ВШЭ по экономике (2019). В университете работает с 2019 года: начинала приглашённым преподавателем департамента прикладной экономики, в 2020–2023 годах была преподавателем, с сентября 2023 года — старшим преподавателем, а с января 2020 года параллельно работает стажёром-исследователем в Международной лаборатории стохастического анализа и его приложений. Научно-педагогический стаж, по данным университета, — 5 лет.

Кандидатскую диссертацию «Моделирование волатильности криптовалют с использованием волатильности финансовых рынков» защитила 16 октября 2024 года в совете по экономике НИУ ВШЭ; научный руководитель — А. А. Пересецкий. В работе на примере Bitcoin предложена модель стохастического тренда, подтвердившая гипотезу о перетоке волатильности между рынком криптовалют и фондовым рынком, и сопоставлены модели типа GARCH и HAR для прогнозирования волатильности. Профессиональные интересы обозначены как эконометрика и стохастические дифференциальные уравнения.

Преподаёт эконометрику на всех уровнях обучения. В бакалавриате ведёт углублённые курсы «Эконометрика 1» и «Эконометрика 2» для экономистов и прикладных математиков, англоязычные «Анализ временных рядов» на факультете компьютерных наук и Statistics в Международном институте экономики и финансов, а также «Машинное обучение в экономике». В магистратуре читает «Эконометрику (продвинутый уровень)», «Финансовую эконометрику», «Машинное обучение для экономистов» и «Оценку эффективности программ с государственным участием». Курс «Эконометрика 1 (углублённый)» рассчитан на 6 кредитов и 54 контактных часа и строится на линейной алгебре, математическом анализе и теории вероятностей: студенты осваивают проверку гипотез, оценивание и диагностику регрессионных моделей и работу в статистических пакетах. Англоязычный курс «Анализ временных рядов» на 4 кредита и 120 контактных часов читается третьекурсникам программы «Прикладной анализ данных» и посвящён моделированию и количественной оценке неопределённости. Курс «Оценка эффективности программ с государственным участием» разбирает методы анализа издержек и выгод и отбора инвестиционных программ в общественном секторе.

Публикуется в ведущих российских эконометрических журналах. Среди работ — статья «Выделение глобального стохастического тренда из несинхронных наблюдений волатильности финансовых индексов» в «Прикладной эконометрике» (2020, в соавторстве с А. А. Пересецким), «Волатильность фондового рынка и волатильность криптовалют» там же (2022), «Сравнение моделей прогноза волатильности криптовалют и фондового рынка» в «Экономическом журнале Высшей школы экономики» (2023) и «Исследование влияния индексов неопределенности на волатильность Bitcoin с помощью ARDL модели» в «Прикладной эконометрике» (2024). Результаты докладывались на конференциях «Прикладная эконометрика» в Москве, Modern Econometric Tools and Applications в Нижнем Новгороде (2022, 2023), International Conference on Econometrics and Business Analytics в Ереване (2022) и Российском экономическом конгрессе (2020).

Зарегистрировала два результата интеллектуальной деятельности — массовые открытые онлайн-курсы «Анализ временных рядов-2» и «Оценка эффективности программ с государственным участием». По результатам студенческой оценки признана лучшим преподавателем 2023 года; отмечена благодарностями департамента прикладной экономики (2021) и факультета экономических наук (2024), а также надбавками за публикации в журналах из списка B. Готовит студентов к Универсиаде по эконометрике: её ученики входили в число победителей и призёров заключительного этапа олимпиады экономического факультета МГУ.