Петр Паршаков получил меганадбавку НИУ ВШЭ за достижения в научной деятельности
В 2023 году надбавка за публикации, вносящие особый вклад в международную научную репутацию НИУ ВШЭ (меганадбавка), установлена всего 35 научным сотрудникам из 4 кампусов, в том числе заведующему Международной лабораторией экономики нематериальных активов пермского кампуса Петру Паршакову. Его совместная статья с ведущим научным сотрудником МЛЭНА, профессором университета UMBC Дэннисом Коутсом «The wisdom of crowds and transfer market values» была опубликована в European Journal of Operational Research.
С 2021 года в НИУ ВШЭ были введены новые виды надбавок за достижения в научной деятельности, в том числе надбавка за публикации, вносящие особый вклад в международную научную репутацию НИУ ВШЭ, – «меганадбавка». Она устанавливается за статью или научный обзор в рецензируемых научных журналах, включенных в Список А+ сроком на 3 года. Петр Паршаков стал первым научным сотрудником пермского кампуса, получившим данную надбавку.
Петр Паршаков, заведующий Международной лабораторией экономики нематериальных активов НИУ ВШЭ – Пермь
Работа над статьей началась еще в 2018 году, когда мы подали аннотацию исследования на конференцию по экономике футбола, организованную Высшей школой экономики и РЭШ. Драфт работы презентовался на многих конференциях, и идея статьи менялась. Со временем фокус работы сместился с футбола на более общее определение – wisdom of crowd, то есть «мудрость толпы». Мы разработали теоретическую модель, показывающую, что мнения индивидов лучше всего просто усреднять, чтобы получить наиболее точную оценку. Другие способы агрегирования индивидуальных оценок, придающие наибольший вес каким-либо мнениям, в среднем оказываются менее точными.
Выводы этой модели мы тестировали на данных, связанных с футболом. Есть такой сайт Transfermarkt, который агрегирует мнения пользователей относительно стоимости игроков футбольных команд. При этом он использует разные «веса» для мнения пользователей. Мы показали, что оценки Transfermarkt являются смещенными: пользователи склонны занижать стоимость игроков, а величина смещения различается между топовыми и менее популярными лигами. Этот эмпирический тест подтверждает выводы из нашей модели.