Przedmioty wyboru kierunkowego dla studiów licencjackich IE (grupa przedmiotów zdefiniowana przez Wydział Nauk Ekonomicznych)

Semestr letni 2023/24

• Konwersatorium - 30 godzin

Celem zajęć jest zapoznanie studentów z metodami statystycznymi i metodami sztucznej inteligencji umożliwiającymi odkrywanie nieznanych zależności (prawidłowości, wzorców, trendów) między danymi w zbiorach danych. Metody te pozwalają z danych tworzyć wiedzę. Powszechnie są określane jako Data Mining. W badaniach ekonomicznych wykorzystuje się je do prognozowania, klasyfikowania, tworzenia skupień obiektów, analiz regresji lub dyskryminacji, odkrywania asocjacji i sekwencji zdarzeń. Przykłady zastosowania to: analizy i oceny klientów bankowych, prognozy ubezpieczeniowe, prognozowanie kursów akcji i dochodowości portfela, przewidywanie bankructw firm, badania marketingowe, wykrywanie przestępstw komputerowych. Poszczególne metody zostaną omówione z przedstawieniem ich zastosowań. W części praktycznej studenci wykonają analizy za pomocą aplikacji SAS Viya.

Semestr zimowy 2023/24

• Konwersatorium - 30 godzin

Celem zajęć jest zapoznanie uczestników z tworzeniem, modyfikacją i zarządzaniem bazami danych, przy wykorzystaniu języka SQL, który jest standardem wykorzystywanym w takich bazach danych jak Oracle, Sybase, Informix, Microsoft SQL Server, Access itp. Konwersatorium będzie polegało na zapoznaniu uczestników z zagadnieniami baz danych i hurtowni danych oraz na praktycznej nauce tworzenia, obsługi oraz zarządzania bazami danych.

Część teoretyczna zajęć będzie bardzo skrócona. Nacisk zostanie nałożony na naukę języka SQL. Zajęcia będą prowadzone w oprogramowaniu MS SQL SERVER

Semestr zimowy 2023/24

• Konwersatorium - 30 godzin

Semestr zimowy 2024/25

• Konwersatorium - 30 godzin

Zapoznanie studentów z metodami i procesami zarządzania ryzykiem w zakładzie ubezpieczeń. Omówienie podejść do identyfikacji i klasyfikacji czynników ryzyka w działalności zakładów ubezpieczeń. Metody kwantyfikacji i kalibracji ryzyk. Strategie ograniczania ryzyka. Zapoznanie studentów z wymaganiami systemu Wypłacalność II.

Przedmiot może stanowić pomoc w przygotowaniu studenta do państwowych egzaminów aktuarialnych.

Semestr zimowy 2023/24

• Konwersatorium - 30 godzin

Zajęcia mają na celu nauczenie studentki i studentów programowania w języku Python, języku najczęściej poszukiwanym w wyszukiwarce Google. Kurs prowadzony jest od podstaw, dlatego nie jest wymagana wcześniejsza znajomość programowania ani informatyki na poziomie wyższym niż szkolny. Na początku zostaną przedstawione podstawy programowania oraz języka Python, a następnie najbardziej przydatne biblioteki oraz rozwiązania w rozwoju naukowym w zakresie ekonomii i pracy analityczki/analityka.

Zadaniem zajęć jest przygotowanie teoretyczne uczestniczek i uczestników, aby mogli kontynuować poszerzanie wiedzy samodzielnie lub na przedmiocie “Zastosowania języka Python”.

Semestr letni 2023/24

• Konwersatorium - 30 godzin

Celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z metodami uczenia statystycznego stosowanymi w ubezpieczeniach, w szczególności z drzewami regresyjnymi i sieciami neuronowymi. Przedstawione zostaną metody kalibracji i walidacji predyktorów, wnioskowania i interpretacji wyników metod uczenia maszynowego. Metody analizy danych i uczenia statystycznego zostaną zilustrowane przykładami obliczeniowymi z praktyki aktuarialnej (z obszaru taryfikacji ubezpieczeń).

Przedmiot może stanowić pomoc w przygotowaniu studenta do państwowych egzaminów aktuarialnych.

Semestr zimowy 2023/24

• Konwersatorium - 30 godzin

The course aims providing a comprehensive review of topic modelling i.e. a set of machine learning methods for grouping texts. Firstly, it involves discussing introductory steps that need to be performed before the modelling phase i.e. collecting textual data and processing it. Next, basic topic modelling algorithms are planned to be discussed. In particular, most popular algorithm – Latent Dirichlet Allocation (LDA) will be presented. Also, more specific and advanced topic modelling algorithms are planned to be introduced. Furthermore, most common problems with performing a topic modelling analysis shall be discussed. At the end of the course, case studies will be discussed.

Semestr letni 2023/24

• Konwersatorium - 30 godzin

Nie podano opisu skróconego, przejdź do strony przedmiotu aby uzyskać więcej danych.

Semestr zimowy 2023/24

• Konwersatorium - 30 godzin

Przedmiot ten zalicza się do ścieżki SAS Data Mining Certificate Program. Zajęcia przeznaczone są dla studentów 3-5 roku, którzy chcą zapoznać się z pakietem SAS pod kątem przeprowadzania statystycznej analizy danych. Celem kursu jest przekazanie umiejętności umożliwiających samodzielne wykonywanie prostych projektów badawczych z zakresu statystyki (obróbki danych, sumarycznego opisu danych, prezentacji graficznej danych, w tym danych geograficznych, weryfikacji podstawowych hipotez statystycznych i przeprowadzania bardziej złożonych analiz, w tym analizy skupień, analizy czynnikowej, analizy dyskryminacji, czy analizy korespondencji). Podczas zajęć studenci będą zapoznawać się z kolejnymi zagadnieniami, a następnie pod kierunkiem prowadzącego wykonywać przykładowe ćwiczenia. Warunkiem uczestnictwa w zajęciach jest znajomość podstaw pakietu SAS oraz znajomość podstaw statystyki. Zaliczenie odbywa się na podstawie obecności, aktywności na zajęciach i rozwiązania zadań zaliczeniowych.

Semestr letni 2023/24

• Konwersatorium - 30 godzin

The main course objective is a presentation of most common social research methods, both of qualitative and quantitative nature. The most important expected result of instruction is getting basic skills of planning and conducting own empirical research as well as getting knowledge useful for critical assessment of other authors' researches. Those skills can be useful not only while conducting own scientific research (e.g. as a part of master thesis) but also in business practice, both in private and public sector (market research, tools for strategic management in organization, preparation and evaluation of public policies). The course covers a review of different research approaches and their applications, issues connected with preparing questionnaires, survey data analysis and a discussion of the possibility to combine quantitative and qualitative methods. The course is conducted as e-learning.

Semestr letni 2023/24

• Konwersatorium - 30 godzin

Tematyka warsztatów koncentruje się na modelach stosowanych w bankach komercyjnych w ramach podejścia IRB (Internal Rating-Based).

Konstrukcja sylabusu odpowiada aktualnym zapotrzebowaniem na rynku pracy.

Pogłębianie wiedzy studentów z zakresu praktycznego podejścia do ryzyka kredytowego oraz zachęcenie do dalszego rozwoju w tym obszarze.

Zajęcia mają formę warsztatów czyli połączenia teoretycznych wykładów z elementami programowania i modelowania w Pythonie.

Semestr zimowy 2023/24

• Konwersatorium - 30 godzin

This course studies quantitative approaches for solving dynamic economic models.

There is a heavy theoretical component: this course provides basic background in dynamic programming techniques (Bellman equation) frequently used in modern economics. We will also study economic theory related to consumption and savings decisions. There is also a heavy computational component: we will study numerical methods (value function iteration, endogenous grid, policy function iteration and similar) and learn to apply them in deterministic and stochastic settings.

We will use Julia, a modern, open source, high productivity language primarily used in technical and scientific computing. No prior knowledge of Julia is needed

Semestr letni 2023/24

• Konwersatorium - 30 godzin

Celem zajęć jest zapoznanie studentów z jednym z popularnych narzędzi współczesnej mikroekonometrii, jakim jest metoda propensity score matching. Założeniem kursu jest przekazanie uczestnikom ogólnej wiedzy dotyczącej przedmiotu, a także praktycznej umiejętności wykorzystywania technik quasi-eksperymentalnej analizy kontrfaktycznej. Zajęcia będą odbywały się w formie konwersatorium. Pierwsza część kursu będzie polegała na omówieniu najważniejszych pozycji z literatury. Druga część zajęć zostanie dedykowana zagadnieniom praktycznym. Warunkiem uczestnictwa jest znajomość języka angielskiego, oraz statystyki i ekonometrii. Zajęcia są przeznaczone dla osób zainteresowanych współczesnymi metodami mikroekonometrycznymi. Zaliczenie zajęć będzie miało formę pisemną.

Semestr letni 2023/24

• Konwersatorium - 30 godzin

Celem zajęć jest przedstawienie najnowszych metod machine learningu, z wykorzystaniem języka programowania Python. W celu kompletnej ilustracji zagadnienia machine learningu przybliżone zostaną wszystkie trzy typy analizy: unsupervised, supervised oraz reinforcement learning. Główny nacisk zostanie jednak położony na modele predykcyjne, zarówno klasyfikacji jak i regresji.

Zajęcia będą koncentrować się na wykształceniu intuicyjnego rozumienia omawianych algorytmów, ich silnych oraz słabych stron oraz zdobycia praktycznych umiejętności ich wykorzystania.

Semestr letni 2023/24

• Konwersatorium - 30 godzin

Podstawowe modele panelowe to kurs dedykowany zarówno studentom III roku studiów licencjackich jaki i studentom studiów magisterskich.

Kurs może być użyteczny dla wszystkich studentów, którzy chcieliby wykorzystać modele panelowe dla ciągłej zmiennej zależnej (w szczególności w pracy licencjackiej czy magisterskiej). Ideą kursu jest wypełnienie luki między kursem Ekonometrii ze studiów licencjackich a kursem Modelowanie Danych Panelowych (który można traktować jako kontynuację kursu Podstawowe Modele Panelowe).

Ekonometria danych panelowych jest tematem niezwykle szerokim. Na zajęciach omówione zostaną modele panelowe dla ciągłej zmiennej zależnej. Kurs rozpocznie się omówieniem podstawowych i rozszerzonych modeli dla paneli szerokich (duże N, małe T). Następnie omawiane będą modele uzupełniające dla pozostałych rodzajów danych panelowych.

Semestr letni 2023/24

• Konwersatorium - 30 godzin

Dziedziną ekonometrii długo jeszcze będącą poza zasięgiem metod uczenia maszynowego jest analiza danych panelowych. Ekonometria danych panelowych jest tematem niezwykle szerokim. Na zajęciach omówione zostaną modele panelowe dla zmiennej zależnej każdej postaci: ciągłej, ograniczonej, dyskretnej jakościowej i ilościowej (całkowitoliczbowej). Przedstawione zostaną modele panelowe uwzględniające endogeniczność i wykorzystujące metodę zmiennych instrumentalnych. Zaprezentowane zostaną również sposoby estymacji dynamicznych modeli panelowych.