Диссертации, представленные на защиту и подготовленные в НИУ ВШЭ

Диссертационное исследование посвящено разработке методов измерений оптических постоянных прозрачных веществ. В работе решены задачи повышения точности и расширения спектрального диапазона средств измерений показателя преломления и угла вращения плоскости поляризации, а также упрощения измерительных процедур и состава оборудования, применяемого для высокоточных измерений оптических постоянных твердых веществ и жидкостей. Достоверность полученных результатов подтверждена в процессе экспериментальных исследований.

Диссертационная работа посвящена измерению всех параметров Мишеля, описывающих поляризацию дочернего мюона из распада \tau^- \to \mu^- \bar{nu}_\mu \nu_\tau. Был разработан и подробно описан метод, основанный на восстановлении распада на лету мюона в трековой системе экспериментов на электрон-позитронных коллайдерах и использующий корреляцию между спином мюона и импульсом его дочернего электрона. Низкая вероятность распада в объёме детектора компенсируется беспрецедентной статистикой современных экспериментов, что в конечном итоге позволяет достигнуть высокой точности. Проведён теоретический расчёт дифференциальной ширины каскадного распада \tau^- \to (\mu^- \to e^- \bar{nu}_e \nu_\mu) \bar{nu}_\mu \nu_\tau с учётом поворота импульса и спина мюона в магнитном поле спектрометра. Выполнено исследование чувствительности метода при его применении в эксперименте Belle II и планируемом эксперименте на Супер чарм-тау фабрике (СЧТФ). Для Belle II оценена потенциальная точность измерения параметра Мишеля \xi’, а для СЧТФ – параметров \xi’, \xi’’, \eta’’, \alpha’/A и \beta’/A. Показано, что в обоих случаях точность измерения будет близка к достигнутой в распаде мюона. Рассмотрены сценарии обнаружения Новой физики за пределами Стандартной модели на СЧТФ. Предложенный метод применён для первого прямого измерения параметра Мишеля \xi’ в распаде \tau^- \to \mu^- \bar{nu}_\mu \nu_\tau на полном образце данных эксперимента Belle. Изучены основные источники фона, имитирующие сигнальный распад, такие как распады заряженных пионов и каонов на лету и рассеяние заряженных частиц на материале детектора. Изначально число фоновых событий превышало ожидаемый выход сигнала в 50 раз. Разработаны и применены высокоэффективные методы подавления фона, основанные на машинном обучении, позволившие подавить фон на два порядка, сохранив более половины сигнала. Разработан метод надёжного извлечения систематических погрешностей из данных и показано, что систематическая ошибка и в перспективе большой статистики может быть выдержана на уровне, ниже статистической. Впервые напрямую измерен параметр Мишеля \xi’ = 0.22 \pm 0.94 \pm 0.42, где первая ошибка является статистической, а вторая – систематической, его значение согласуется с предсказанием Стандартной модели \xi’ = 1.

Разработка технологий сверхпластической газовой формовки требует точного описания деформационного поведения материала. Основной экспериментальный метод исследования такого поведения – механические испытания на растяжение плоских образцов с постоянной скоростью деформации. Поскольку полученные экспериментально кривые «напряжение-деформация» отражают механизмы деформации и эволюцию микроструктуры материала, их точное определение является важным аспектом материаловедения. Описываемые механические испытания происходят при высоких температурах, что затрудняет использование экстензометров, поэтому определение деформации осуществляется исключительно по перемещению захватов. Такой подход игнорирует неоднородность течения материала в образце в ходе его формоизменения, что приводит к ошибкам в рассчитываемых данных о напряжении и деформации. В данной работе для исследования особенностей течения материала была сформулирована конечно-элементная модель, позволяющая решать задачу механики сплошной среды в плосконапряжённой постановке. Была разработана процедура идентификации механических свойств материала, учитывающая неоднородность формоизменения образца с помощью конечно-элементного моделирования. Процедура была применена для построения модели течения алюминиевого сплава системы Al–Mg–Fe–Ni и успешно верифицирована на экспериментальных данных образцов с альтернативной геометрией рабочей зоны. Для автоматизации построения модели материала согласно разработанной методике был создан специализированный программный комплекс.Ключевые слова:

Диссертационное исследование посвящено анализу влияния ESG факторов на финансовые результаты компаний из различных стран и отраслей. В качестве объясняющих переменных рассматриваются значение ESG рейтинга и длительность его раскрытия. Финансовые показатели представлены коэффициентами Tobin’s Q, EV/EBITDA, P/BV per share и WACC. Эмпирический анализ выполнен на панельных данных за 2014–2022 годы для 1857 компаний из 56 стран и 9 секторов с применением методов регрессионного анализа. Результаты исследования показали, что ESG факторы положительно влияют на финансовые показатели компаний во всех регионах, за исключением Океании; при этом в Европе и Азии эффект наблюдается преимущественно до 2018 года. В странах БРИКС и ЕС положительное влияние ESG факторов также проявляется до 2018 года, тогда как в странах Большой семерки влияние различается в зависимости от конкретного показателя. В странах с низким уровнем дохода положительное влияние усиливается после 2018 года, а в странах с высоким доходом, напротив, ослабевает. Компании из низкоуглеродных секторов демонстрируют более выраженное положительное влияние ESG факторов на финансовые результаты по сравнению с высокоуглеродными отраслями. Полученные результаты подчеркивают важность учета регионального, институционального и отраслевого контекста при внедрении ESG инициатив и формировании устойчивой инвестиционной политики компаний.

This thesis examines the impact of internal and external factors on green bond performance in emerging capital markets under economic stability and macroeconomic shocks. Sustainable finance functions differently in developed and emerging economies due to distinct growth models and sustainability approaches, influencing green bond dynamics. These differences may drive divergent sustainable development trajectories, further intensified by economic instability. The research explores two key aspects of green bond performance: (i) yield spreads, shaped by corporate governance mechanisms and regulatory frameworks, and (ii) return volatility spillovers, driven by external market interactions, particularly with energy assets during economic uncertainty. The study applies quantitative methods, including correlation analysis, panel data models, time series analysis, Generalized Vector Autoregression (GVAR), and the Generalized Variance Decomposition (GVD) matrix. Two datasets were analyzed: 283 green bond issuances from 125 companies across 16 emerging markets (2017–2022) for corporate governance analysis and 197 issuances across 19 markets (2018–2023) for return spillover assessment. Results show corporate governance significantly affects yield spreads, offering new insights into emerging markets. Macroeconomic shocks amplify spillovers, though emerging market green bonds exhibit lower spillovers to energy markets than the global S&P Green Bond Index. Green bonds also serve as hedging instruments and, in Russia’s case, act as “safe havens” during instability, demonstrating potential for risk mitigation and portfolio diversification.

Диссертация исследует методы интеграции лингвистических структур, в частности, дискурсивных, в современные модели обработки естественного языка (SOTA), такие как рекурсивные нейронные сети и Трансформеры. Представлены новые архитектуры RSTRecNN и DSNDM, эффективно кодирующие дискурсивные деревья. Эти модели демонстрируют высокие результаты в задачах анализа аргументации, тональности текстов, проверки фактов и ранжирования в вопросно-ответных системах. Для задачи генерации текста (NLG) предложен подход к оценке качества дискурсивной структуры, выявивший недостатки существующих моделей. Представлены методы с использованием планирования, улучшающие дискурсивную структуру при генерации как в повествовательных текстах, так и в диалогах. Также предложена модификация архитектуры BART, учитывающая больше типов лингвистической информации, что повышает качество генерации и интерпретируемость результатов. В работе также представлена демонстрационная система, решающая задачу обсуждения научных статей, не имеющая открытых аналогов. Наконец, предложена модификация Трансформера, интегрирующая дискурсивные признаки, которая превосходит существующие подходы в детекции манипулятивного контента. В ходе исследования были собраны и опубликованы в открытом доступе несколько новых наборов данных. В целом, работа подчеркивает важность учета лингвистической информации для повышения качества современных моделей обработки естественного языка и открывает перспективные направления для их дальнейшего развития в различных NLP-задачах.

Диссертация посвящена исследованию метафоры как инструмента конструирования дискурса о детстве в современной англоязычной культуре. Утверждается, что детство представляет собой не просто начальный этап жизни человека, а сложный социокультурный конструкт, формируемый, в том числе, с помощью метафор, источниками которых служат религиозные, философские, психологические, литературные и медийные тексты. Работая в рамках когнитивно-дискурсивной парадигмы, автор выявляет исторические корни основных метафор, таких как «ребёнок как tabula rasa», «детство как сад», а также современные метафоры, например, «родительство как проект». Особое внимание уделяется эмпирическому исследованию, проведенному среди британских и американских респондентов и выявляющему культурные различия и общие тенденции в использовании этих метафор. Показано, как метафоры влияют на общественные установки, образовательные подходы и родительские практики в современных англоязычных обществах. Диссертация сочетает теоретические разработки концептуальной теории метафоры Дж.  Лакоффа и М. Джонсона с актуальными метафорологическими подходами, а также историко-культурный анализ с анализом эмпирических данных, что позволяет связать историческое развитие метафор с той ролью, которую они играют в современных дискурсивных практиках. Исследование вносит вклад в понимание роли метафор в формировании и трансформации культурных представлений о детстве, предоставляя теоретическую базу для дальнейших исследований в области лингвистики, педагогики и межкультурной коммуникации.

В диссертационной работе рассматривается вопрос автоматизации извлечения словарей глагольной сочетаемости и глагольного управления русского языка из большого корпуса неразмеченных текстов. Для обоснования особенностей русского языка, помогающих в построении указанных словарей, исследуются особенности грамматики и синтаксиса, показывается место русского языка в языковом ландшафте. В работе проведено исследование распределения слов двенадцати языков  по предлагаемым видам грамматической неоднозначности. Неоднозначность классифицируется по наличию нескольких вариантов морфологического анализа слова, отличающихся по лемме, части речи и наборам граммем. В работе показано, что русскому языку в большей мере присуща однозначность слов по части речи. С точки зрения синтаксиса исследовался материал 65 языков, представленных в коллекции корпусов Universal Dependencies. В работе предлагается новый метод оценки синтаксического ветвления, проводится ранжирование языков по присущей им строгости данного параметра в целом и по отдельным конструкциям. Также выделяются наиболее частотные синтаксические конструкции выбранных языков, проводится их сравнение.На основе собранных данных в качестве языка дальнейшего исследования выбирается русский язык. В работе сравнивается два подхода к синтаксической разметке текстов: частичный и автоматический синтаксический анализ. По результатам экспериментов был сделан вывод о необходимости применения автоматического синтаксического анализа и коррекции проявляющихся в нём ошибок. По результатам анализа статистики размеченного корпуса были построены словари предложного управления и глагольной сочетаемости. Анализ результатов позволил извлечь структуру валентностей для 15 000 глаголов и показать наличие класса глаголов с невыраженной актантной структурой. В работе предлагается новый метод группировки зависимых слов по их семантике, однако наличие глаголов с невыраженной акантной структурой не позволяет получить результаты для всех глаголов.

Целью исследования было изучение психофизиологических механизмов когнитивного контроля с использованием электроэнцефалографии (ЭЭГ) при выполнении сложных задач. Объектом исследования являются механизмы когнитивного контроля. Предмет исследования – изменения в альфа- и тета-ритмах ЭЭГ как корреляты контролируемых когнитивных процессов при выполнении сложных задач. Основная задача исследования заключалась в анализе влияния объективных (сложность задачи) и субъективных (мотивационно-эмоциональные оценки) факторов на контролируемые когнитивные процессы, а также точности и времени реакции на процессы отслеживания ошибок и регуляции поведения. Рассматриваются механизмы кодирования, удержания и извлечения информации в рабочей памяти, принятия решений, детекции ошибок и последующей регуляции. Результаты исследования показывают, что механизмы когнитивного контроля, такие как отслеживание ошибок и регуляция усилия, проявляются в изменениях нейродинамики при выполнении сложных когнитивных задач. Быстрые ошибки связаны с активностью лобной коры в тета-диапазоне, медленные ошибки — с лобно-теменной сетью и снижением мощности теменного альфа-ритма. В условиях сложных задач личностные характеристики, такие как мотивация и уверенность, влияют на регуляцию когнитивного усилия, что проявляется в изменениях активности альфа-ритма в теменной коре и тета-ритма в лобной коре при выполнении задачи на рабочую память.

Monetary instability is a persistent concern for emerging market economies, especially due to their vulnerability to external financial shocks. These shocks often reveal structural weaknesses in how these economies are positioned within the global financial system. This dissertation examines two important sources of such instability: changes in U.S. interest rates and uncertainty in U.S. economic policy. It first investigates the effects of these external factors on macroeconomic outcomes in emerging markets. The analysis then turns to the domestic level, using India as a case study to examine how money demand can be forecast more accurately. A panel structural VAR is used to study the effects of U.S. interest rate shocks, while a GMM-based panel VAR examines the impact of U.S. economic policy uncertainty. The results indicate that both higher interest rates and greater policy uncertainty in the U.S. are associated with exchange rate depreciation, rising inflation, and tighter financial conditions in emerging markets. In the case of India, the dissertation compares several machine learning models for forecasting money demand and finds that methods like LSTM and LASSO perform particularly well. These findings highlight distinct sources of monetary instability and offer practical insights that may be useful for both researchers and policymakers.