Исследуются проблемы оптимизации всесторонней оценки деятельности вузов по средствам международных и отечественных рейтингов. Основное внимание уделено выбору критериев (показателей), по которым формируются ранжированные списки университетов.

• Проект повышения конкурентоспособности российских вузов и вхождение их в топ-100 мировых рейтингов подстегивает все больший интерес в российском научно-образовательном сообществе и обществе в целом к институту рейтингования.
  
• Система критериев различных мировых и национальных рейтингов существенно разнится, что дает возможность вузам, участвуя как можно чаще в разнообразных подобных проектах, иметь больше шансов демонстрировать свои наиболее сильные стороны и подтягиваться в уязвимых.
  
• Сообщество рэнкеров все большее внимание в последнее время уделяет не глобальным мировым рейтингам университетов, а так называемым предметным рейтингам, с детализацией на узкоспециализированные области.
  

Анализируется понятие «бренд вуза» с позиции возможностей и ограничений количественных измерений. Рассматривается методика, применяемая Национальным рейтингом университетов в 2017 г. (НРУ2017), даются обоснования применения тех или иных показателей соответствующего блока рейтинга.

• Успешный бренд дает вузу возможность привлекать к себе наиболее подготовленных абитуриентов, сильную профессуру, финансирование престижных проектов и разработок.
  
• Системы оценочных критериев определения бренда вузов весьма разнятся у ряда российских и зарубежных авторов.
  
• Сообщество рэнкеров предпочитает по большей части не утруждать себя количественными характеристиками бренда университета, полагаясь на репутационные экспертные опросы.
  

Рассматриваются проблемы популярности университетского сайта в сети Интернет, а также возможности социальных медиа-ресурсов работать на бренд вуза и повышение его конкурентоспособности. В качестве аналитического инструмента для изучения сайта и участия университетов в социальных медиа рассматривается сервис Ahrefs.com.

• Теория большого взрыва свидетельствует о необходимости в современном глобальном мире как можно ответственнее относится к каждой предоставляющейся возможности заявить об университете максимально широкой аудитории.
  
• Возможность доступа к информационным источникам сети Интернет несколько нивелирует возможности преподавателей и студентов в части изучения информационных потоков, что придает новый импульс в отношениях «преподаватель — студент», когда эти отношения приобретают скорее статус коллег и в меньшей степени наставник (ментор) — ученик.
  
• Предлагаемые в статье индексы и коэффициенты оценки деятельности российских вузов по оптимизации их сайтов и эффективной работе в социальных и профессиональных (академических) медиа могут послужить прототипом соответствующего синтетического рейтинга.
  

Приводятся результаты проведенного среди экспертов российского научно-образовательного сообщества опроса о значимости и известности брендов отечественных вузов, а также спонтанной узнаваемости их деятельности в различных сферах.

• Коммуникации университета подразделяются на внутренние и внешние: первые носят во многом несистемный характер. Для развития внешних коммуникаций требуется организация и упорядочение внутренних.
  
• Несмотря на инициированные органами госуправления процессы развития научных исследований в ведущих вузах страны, уровень развития академических коммуникаций университетов остается довольно низким.
  
• Ведущие университеты страны коммуницируют с аудиториями в основном на ограниченных территориях – своего и соседнего регионов (крупных городов).
  

Рассмотрены основные цели измерения рисков в компаниях и возможности интеграции риск-менеджмента в ключевые процессы принятия решений. Проанализированы требования к мерам риска в зависимости от целей и стадии развития компании. Даны рекомендации по моделированию, сглаживанию распределений и оцениванию рисков.

• Использование меры риска помогает понять, возрос риск или нет, насколько эффективными оказались мероприятия по управлению риском.
  
• Общепринятыми показателями в современном риск-анализе являются так называемые квантильные меры риска.
  
• На практике альтернативными издержками высокой точности являются затраты времени на сбор и обработку данных, а также ресурсы подразделений, которые будут вовлечены в процесс сбора данных.