(in Polish) Przedmioty wyboru kierunkowego dla studiów licencjackich IE (course group defined by Faculty of Economic Sciences)
|
Key
If course is offered then a registration cart will be displayed.
- you are not logged in 
- currently you are not allowed to register 
- you are allowed to register 
- you are allowed to unregister (or withdraw application) 
- you applied for registration (and you can no longer withdraw it) 
- you are registered (and you cannot unregister)
Use one of the "i" icons below for additional information.
2024Z - Winter semester 2024/25 2024L - Summer semester 2024/25 2025Z - Winter semester 2025/26 2025L - Summer semester 2025/26 (there could be semester, trimester or one-year classes) |
Actions | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2024Z | 2024L | 2025Z | 2025L | |||||||
| 2400-ZEWW921 |
 
|
n/a | n/a | n/a |
Classes
Winter semester 2024/25
Groups
Brief description
(in Polish) Celem tego kursu jest zapoznanie studentów z zastosowaniami AI, umożliwienie im zrozumienia, wykorzystania i krytycznej oceny jego zastosowań. Zaczynając od eksploracji podstaw AI (w tym dyskusji o strukturze i szkoleniu Wielkich Modeli Językowych - LLM) oraz znaczeniu kreatywności, kurs przechodzi do praktycznej komunikacji z AI poprzez skuteczne prompty. Studenci uczą się praktycznych zastosowań AI, generując tekst, grafikę i inne media. Zajęcia z modułu krytycznego myślenia rozwijają umiejętności rozpoznawania, oceniania i ulepszania wyników AI, biorąc pod uwagę potencjalne halucynacje AI. Przedmiotem dyskusji będą również etyczne i prawne kwestie dotyczące Sztucznej Inteligencji, podkreślając odpowiedzialne korzystanie z AI w środowiskach akademickich i zawodowych |
|
||||
| 2400-ZEWW846 |
|
n/a | n/a | n/a |
Classes
Winter semester 2024/25
Groups
Brief description
(in Polish) Kurs przygotowany przez Google prowadzony jest w pełni online za pośrednictwem platformy QWIKLABS. Kurs składa się z 3 obowiązkowych modułów i 4 dodatkowych modułów, których ukończenie nie jest konieczne do uzyskania zaliczenia. W każdym module dostępne są materiały wideo, interaktywne ćwiczenia oraz quiz sprawdzający wiedzę. W trakcie kursu studentów wspiera wykładowca z UW oraz dział techniczny Google. Szacowany nakład pracy potrzebny do ukończenia obowiązkowych modułów to ok. 40 godzin. Kurs przeznaczony jest dla osób, które ukończyły kurs From Data to Insights będący wprowadzeniem do narzędzi Google Cloud Platform. |
|
||||
| 2400-ZEWW893 | n/a |
|
n/a | n/a |
Classes
Summer semester 2024/25
Groups
Brief description
(in Polish) Przedmiot ma na celu wprowadzenie Studentów w praktyczny świat biznesu. Kluczowym celem przedmiotu jest pokazanie, jak przełożyć wyniki modelowania i suche statystyki na akcyjne biznesowo rekomendacje. Na przestrzeni jednego semestru studenci dowiedzą się, jakie zastosowania ma ekonometria w świecie marketingu oraz będą mieli okazje rozwinąć kompetencje kluczowe na rynku pracy. Zdobędą również podstawy wiedzy marketingowej. W trakcie zajęć wykonany zostanie szereg ćwiczeń praktycznych obejmujących pracę z danymi z użyciem R Studio (wystarczy bardzo podstawowa znajomość – umiejętność uruchomienia programu i absolutnie podstawowej obsługi – reszty nauczycie się w trakcie zajęć), tworzenie podstawowych modeli, przeprowadzanie kluczowych analiz biznesowych oraz tworzenie rekomendacji. |
|
||||
| 2400-ZEWW902 | n/a |
|
n/a |
|
Classes
Summer semester 2024/25
Groups
Brief description
(in Polish) Zebranie podstawowych informacji z matematyki finansowej i modeli wyceny w czasie dyskretnym, ze szczególnym uwzględnieniem zastosowań do wyceny zobowiązań finansowo-ubezpieczeniowych. Omówione zostaną: podstawy teorii oprocentowania, renty i spłata kredytu, obligacje, instrumenty pochodne (forward, futures, swapy, opcje), wycena opcji z użyciem drzew dwumianowych oraz model finansowo-ubezpieczeniowy jako przykład rynku niezupełnego. Przedmiot może stanowić pomoc w przygotowaniu studenta do państwowych egzaminów aktuarialnych. |
|
||||
| 2400-ZEWW917 |
|
n/a |
|
n/a |
Classes
Winter semester 2024/25
Groups
Brief description
(in Polish) Celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z podstawowymi narzędziami analizy aktuarialnej stosowanymi w zagadnieniach związanych z ubezpieczeniami majątkowymi. Omówione zostaną szczegółowo rozkłady liczby szkód oraz wartości pojedynczej szkody, zarówno na poziomie pojedynczego kontraktu ubezpieczeniowego, jak i na poziomie portfela ubezpieczeń. Analiza rozkładów przeprowadzona zostanie z zastosowaniem metod probabilistycznych, w szczególności funkcji generującej momenty i funkcji generującej kumulanty, jak również z wykorzystaniem obliczeń numerycznych. Szczególna uwaga poświęcona będzie zjawisku dywersyfikacji powstającego w rezultacie agregacji ryzyk w portfel ubezpieczyciela. Przedmiot może stanowić pomoc w przygotowaniu studenta do państwowych egzaminów aktuarialnych. Zajęcia można kontynuować w ramach przedmiotu „Metody aktuarialne w ubezpieczeniach majątkowych II” w semestrze letnim. |
|
||||
| 2400-ZEWW909 | n/a |
|
n/a |
|
Classes
Summer semester 2024/25
Groups
Brief description
(in Polish) Na zajęciach omawiać będziemy najnowsze zagadnienia modelowania aktuarialnego będące w centrum współczesnej teorii ubezpieczeń majątkowych. Skupimy się na trzech zagadnieniach. Zaczniemy od teorii ruiny będącej klasycznym podejściem rozważanym w ubezpieczeniach. Następnie przejdziemy do metod bayesowskich oraz teorii wiarogodności (credibility theory). Omówimy między innymi model Bühlmanna—Strauba liczenia składki metodą teorii wiarogodności. Na końcu będziemy omawiać zagadnienia związane z symulacjami stochastycznymi Monte Carlo oraz ich zastosowaniem w naukach aktuarialnych, w szczególności w zagadnieniach symulacji procesu ryzyka i wyznaczaniu jego charakterystyk. |
|
||||
| 2400-ZEWW895 | n/a |
|
n/a |
|
Classes
Summer semester 2024/25
Groups
Brief description
(in Polish) Uzupełnienie wiedzy teoretycznej z zakresu matematyki ubezpieczeń życiowych oraz przedstawienie praktycznych aspektów modelowania przepływów w ubezpieczeniach na życie. Omówienie szkodowości wielorakich, modeli wielostanowych, ubezpieczeń grupowych i planów emerytalnych. Estymacja modeli demograficznych. Dynamiczne tablice trwania życia. Modele przepływów pieniężnych. Analiza zyskowności produktu ubezpieczeniowego. Przedmiot może stanowić pomoc w przygotowaniu studenta do państwowych egzaminów aktuarialnych. |
|
||||
| 2400-ZEWW884 |
|
n/a |
|
n/a |
Classes
Winter semester 2024/25
Groups
Brief description
(in Polish) Celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z metodami ilościowymi wykorzystywanymi w obszarze zarządzania ryzykiem i stosowanych na potrzeby wyznaczenia kapitału kapitałowego w modelu wewnętrznym w firmie ubezpieczeniowej lub banku. W trakcie zajęć omówione zostaną miary ryzyka, modele wielowymiarowe czynników ryzyka, metody analityczne i symulacyjne wyznaczania miar ryzyka i kapitału ekonomicznego, metody alokacji kapitału z poziomu spółki do linii biznesowych. Nacisk zostanie położony na konstrukcję modeli wielowymiarowych przy pomocy funkcji łączących kopuł. Tematy z rachunku prawdopodobieństwa i modeli ryzyka zostaną zilustrowane poprzez budowę uproszczonego modelu wewnętrznego i wykonanie stosowanych obliczeń. Przedmiot może stanowić pomoc w przygotowaniu studenta do państwowych egzaminów aktuarialnych. |
|
||||
| 2400-ZEWW903 | n/a |
|
n/a |
|
Classes
Summer semester 2024/25
Groups
Brief description
(in Polish) Celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z metodami statystycznymi w aktuariacie służącymi do estymacji rozkładów szkód i ich charakterystyk, oraz oceny dopasowania rozkładów. W pierwszej części przedstawione zostaną metody estymacji rozkładów prawdopodobieństwa stosowanych w praktyce aktuarialnej, w tym rozkłady wartości ekstremalnych, testy statystyczne oraz metody graficzne oceny dopasowania rozkładów. W drugiej części omówione zostaną metody estymacji rezerwy IBNR służące estymacji ostatecznej wartości szkód zaszłych. Metody zostaną zilustrowane przykładami obliczeniowymi z praktyki aktuarialnej. Przedmiot może stanowić pomoc w przygotowaniu studenta do państwowych egzaminów aktuarialnych. |
|
||||
| 2400-ZEWW924 |
|
n/a |
|
n/a |
Classes
Winter semester 2024/25
Groups
Brief description
(in Polish) Tematyka kursu koncentruje się na modelach ryzyka kredytowego stosowanych w bankach komercyjnych. Szczególna uwagę poświęcono modelom ekonometrycznym wykorzystywanym do wyznaczania oczekiwanych strat kredytowych zgodnie z Międzynarodowy Standardem Sprawozdawczości Finansowej (MSSF) 9. Program kursu zakłada szczegółowe omówienie i estymację poszczególnych parametrów ryzyka kredytowego, które następnie zostaną połączone w celu otrzymania modelu oczekiwanych strat kredytowych całego portfela kredytowego. Konstrukcja kursu odpowiada aktualnym potrzebom na rynku pracy. Zajęcia mają formę warsztatów – są połączeniem teoretycznych wykładów z elementami praktycznego zastosowania zdobytej wiedzy w ramach modelowania i programowania w wybranym pakiecie statystycznym. Praktyczna część kursu prowadzona będzie w języku R. Przedmiot został przygotowany we współpracy z mBankiem. Dla najlepszych uczestników kursu możliwe będzie przedstawienie oferty zatrudnienia w mBanku. |
|
||||
| 2400-ZEWW913 |
|
n/a |
|
n/a |
Classes
Winter semester 2024/25
Groups
Brief description
(in Polish) Celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z metodami stochastycznymi wykorzystywanymi do wyceny zobowiązań i konstrukcji strategii zabezpieczających zobowiązania, w szczególności nacisk zostanie położony na zobowiązania finansowo-ubezpieczeniowe. Wprowadzone zostaną narzędzia z procesów stochastycznych stosowane w modelach matematyki finansowej w czasie ciągłym. Omówiony zostanie model Blacka-Scholesa z geometrycznym ruchem Browna jako procesem ceny akcji, jak również procesy zmienności cen akcji i stopy procentowej. Jako główny przykład zastosowań, przedstawiony zostanie problem wyceny i zabezpieczenia zobowiązań ubezpieczeniowych z funduszem inwestycyjnym. Oprócz wzorów analitycznych w modelach typu Blacka-Scholesa, zaprezentowane zostaną również metody symulacji Monte-Carlo, które stosujemy do wyznaczenia wartości zobowiązania w skomplikowanych modelach stochastycznych. Przedmiot może stanowić pomoc w przygotowaniu studenta do państwowych egzaminów aktuarialnych. |
|
||||
| 2400-ZEWW912 | n/a |
|
n/a | n/a |
Classes
Summer semester 2024/25
Groups
Brief description
(in Polish) 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. |
|
||||
| 2400-ZEWW894 |
|
n/a |
|
n/a |
Classes
Winter semester 2024/25
Groups
Brief description
(in Polish) Zebranie podstawowych informacji z ekonomii ubezpieczeń i finansów, rynków finansowych i analizy finansowej stanowiących wstęp do zajęć z tematyki aktuarialnej. Omówione zostaną: podstawowe regulacje związane z rynkiem ubezpieczeń, podstawy rachunkowości ubezpieczeniowej, teoria wyboru portfela Markowitza, modele CAPM i APT, ocena projektów inwestycyjnych i wyceny spółek, teoria podejmowania decyzji ubezpieczeniowych w warunkach niepewności, asymetria informacji na rynku ubezpieczeniowym, optymalny podział ryzyka ubezpieczeniowego, modele popytu i podaży na ubezpieczenia. Przedmiot może stanowić pomoc w przygotowaniu studenta do państwowych egzaminów aktuarialnych. |
|
||||
| 2400-ZEWW918 |
|
n/a |
|
n/a |
Classes
Winter semester 2024/25
Groups
Brief description
(in Polish) Wykorzystanie technik aktuarialnych w kontekście Wypłacalność II (wyliczenie best estimate of liability BEL, ustalanie i monitorowanie założeń best estimate, wyliczenie SCR za pomocą formuły standardowej w module ryzyka aktuarialnego). Wykorzystanie technik aktuarialnych w kontekście MSSF 17 (wymagania MSSF 17, model GMM, model VFA, model PAA, bilans i rachunek zysków i strat wg MSSF 17). Przedmiot może stanowić pomoc w przygotowaniu studenta do państwowych egzaminów aktuarialnych. |
|
||||
| 2400-ZEWW896 | n/a | n/a |
|
n/a |
Classes
Winter semester 2025/26
Groups
Brief description
(in Polish) Celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z metodami uczenia statystycznego stosowanymi w ubezpieczeniach, w szczególności z uogólnionymi modelami liniowymi GLM i uogólnionymi modelami addytywnymi GAM. Przedstawione zostaną metody estymacji, kalibracji, walidacji, wnioskowania i interpretacji modeli i wyników. 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. Zajęcia można kontynuować w ramach przedmiotu „Uczenie statystyczne w naukach aktuarialnych II” w semestrze letnim. |
|
||||
| 2400-ZEWW904 | n/a |
|
n/a |
|
Classes
Summer semester 2024/25
Groups
Brief description
(in Polish) 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. |
|
||||
| 2400-ZEWW925 |
|
n/a | n/a | n/a |
Classes
Winter semester 2024/25
Groups
Brief description
(in Polish) Kurs jest skierowany do wszystkich, którzy myślą o potencjalnym rozwoju w kierunku inżynierii danych i nie tylko. Podzielony jest on na trzy główne części – pierwsza część dotyczy zagadnień związanych z BigQuery oraz SQL, druga część poświęcona jest w całości Pythonowi, zaś trzecia część skupia się na najczęściej wykorzystywanych narzędziach w inżynierii danych i wykorzystaniem uprzednio zdobytej wiedzy z Pythona i SQLa. Po pierwszej i drugiej części przewidziany jest mikro test, zaś po trzeciej części samodzielny projekt do zrobienia. W trakcie kursu do wykonania będą zadania o różnym poziomie trudności. Podczas kursu będziemy korzystać z chmury google’a – Google Cloud Platform (GCP) oraz z Pythona w wersji 3.11. Sugerowane IDE do części związanej z Pythonem to Pycharm Enterprise (wszystko w wersjach darmowych) |
|
||||
| 2400-ZEWW897 |
|
n/a |
|
n/a |
Classes
Winter semester 2024/25
Groups
Brief description
(in Polish) 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. |
|
||||
| 2400-ZEWW818 |
|
n/a | n/a | n/a |
Classes
Winter semester 2024/25
Groups
Brief description
The aim of this course is to present the process of collecting and processing data for the use of official statistics. The role of definitions, methods of obtaining and limitations of collected data will be discussed. We will also discuss the influence of the data used on the results and conclusions of economic analysis. |
|
||||
| 2400-ZEWW947 | n/a |
|
n/a |
|
Classes
Summer semester 2024/25
Groups
Brief description
No brief description found, go to course home page to get more information.
|
|
||||
| 2400-ZEWW939 |
|
n/a | n/a | n/a |
Classes
Winter semester 2024/25
Groups
Brief description
No brief description found, go to course home page to get more information.
|
|
||||
| 2400-ZEWW828 |
|
n/a |
|
n/a |
Classes
Winter semester 2024/25
Groups
Brief description
Bayesian approach is more and more popular in all areas of economics. This applies to both economic theory itself and applied economics (not only econometrics). Machine learning methods also successfully apply the Bayesian concept. The course will consist of 2 modules. In the first part of the course, we will introduce the Bayesian approach. We will show, using the classic linear regression, how typical (analytical) Bayesian inference is conducted. Importantly, we will also discuss Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods, which are commonly used in Bayesian time series modeling. In the second block of classes, we will use the Bayes formula to estimate models that belong to the canon of modern time series econometrics. We will consider both univariate and multivariate models. |
|
||||
| 2400-ZEWW829 | n/a | n/a | n/a |
|
Classes
Summer semester 2025/26
Groups
Brief description
(in Polish) Metody bajesowskie są coraz częściej stosowane we wszystkich dziedzinach ekonomii. Dotyczy to zarówno samej teorii ekonomii jak i ekonomii stosowanej (nie tylko ekonometrii). Metody uczenia maszynowego również z powodzeniem stosują koncepcję bajesowską. Kurs będzie składał się z 2-ch modułów. W pierwszej części zajęć dokonamy wprowadzenia do koncepcji bajesowskiej. Pokażemy na przykładzie zwykłej regresji liniowej jak przebiega typowe (analityczne) wnioskowanie bajesowskie. Omówimy również metody Markov Chain Monte Carlo (MCMC), które są powszechnie stosowane w bajesowskim modelowaniu szeregów czasowych. W drugim bloku zajęć będziemy stosować formułę Bayesa w celu estymacji modeli, które należą do kanonu nowoczesnej ekonometrii szeregów czasowych. Będziemy rozważać zarówno jednowymiarowe jak i wielowymiarowe modele. |
|
||||
| 2400-ZEWW932 | n/a |
|
n/a |
|
Classes
Summer semester 2024/25
Groups
Brief description
Making key business decisions is based on detailed data analysis. It is therefore extremely useful to be able to use programs that enable efficient data processing. Important features of programs for working with data are the ability to use various types of data sources (with large volumes) and to process and refresh data quickly. The final presentation of reports in the form of visualizations is also crucial. Programs in the area of Business Intelligence are becoming more and more popular, including, among others, Power BI Desktop. This program combines the aforementioned features, allowing you to transform data into the information you need to make key business decisions. |
|
||||
| 2400-ZEWW752 | n/a |
|
n/a | n/a |
Classes
Summer semester 2024/25
Groups
Brief description
The course gives both theoretical knowledge and practical skills to model a credit scorecard. During the course all necessary steps to develop a scorecard would be discussed and presented. Starting from data preparation (handling a missing data and outliers, derived variables preparation, data sampling), going through model estimation (i.e. logistic regression) and model quality assessment (discriminatory power, stability) and ending on optimal cut-off choice. During the course examples would be presented in R. |
|
||||
| 2400-ZEWW855 | n/a |
|
n/a |
|
Classes
Summer semester 2024/25
Groups
Brief description
(in Polish) 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. |
|
||||
| 2400-ZEWW837 |
|
n/a |
|
n/a |
Classes
Winter semester 2024/25
Groups
Brief description
In employees, the ability to quickly perform analyses and clearly present their results (e.g. in the form of dashboards) is extremely valuable, regardless of their position in the company. Microsoft Excel provides great opportunities in the area of strongly developing Business Intelligence in the form of appropriate tools and add-ons, ie: Power Query, Power Pivot, Power Map. These tools provide a lot of advantages related primarily to speed, efficiency and interactivity, compared to standard spreadsheet functionalities, and knowledge of Microsoft Excel BI tools is becoming an indispensable element among the skills of employees working with data. |
|
||||
| 2400-ZEWW236 | n/a |
|
n/a |
|
Classes
Summer semester 2024/25
Groups
Brief description
The aim of the course is to provide students with a review of Data Mining methods enabling them to discover the unknown relationships (regularities, patterns, trends) between data. In economic research, they are used for forecasting, classifying, creating clusters of objects, regression or discrimination analyses, and discovering associations and sequences of events. Examples of applications include: analysis and assessment of banking clients, forecasting share prices and portfolio profitability, predicting company bankruptcies, marketing research, and detecting computer crimes. Individual methods will be discussed and their applications presented. In the practical part, students will perform analyses using the Sas Viya online application. |
|
||||
| 2400-ZEWW182 |
|
n/a |
|
n/a |
Classes
Winter semester 2024/25
Groups
Brief description
(in Polish) Celem zajęć jest zapoznanie studentów z językami programowania służącymi do zarządzania bazami danych – 4GL i SQL, a także prezentacja wybranych zagadnień związanych z kompleksowym podejściem do zarządzania danymi, z wykorzystaniem m.in. systemu do analizy danych w chmurze SAS Viya 4. Student dowiaduje się, że procesy przetwarzania i wizualizacji danych to elementy większego procesu przekształcania danych w informacje i wiedzę. Od procesów tych zależy sprawne funkcjonowanie instytucji finansowych i przedsiębiorstw, które gromadzą duże ilości danych.Dodatkowym celem zajęć jest prezentacja specjalistycznych narzędzi przetwarzania danych: SAS BASE, SAS Viya, SAS Enterprise Guide, SAS Add-In oraz pokazanie możliwości systemu SAS w zakresie współpracy z narzędziami analitycznymi z użyciem technologii DDE. |
|
||||
| 2400-ZEWW949 | n/a |
|
n/a |
|
Classes
Summer semester 2024/25
Groups
Brief description
No brief description found, go to course home page to get more information.
|
|
||||
