Tytuł seminarium: zastosowanie metod sztucznej inteligencji w ekonomii, zastosowanie metod eksploracyjnej analizy danych w ekonomii.

Tematyka seminarium licencjackiego:

1. statystyka rynków finansowych:

• analiza ryzyka inwestycji finansowych,
• dywersyfikacja ryzyka inwestycji na rynku finansowym i kapitałowym w oparciu o kontrakty terminowe i opcje,
• zarządzanie ryzykiem inwestycji kapitałowych w oparciu o portfel papierów wartościowych,
• budowa scoringów kredytowych,

2. statystyczna analiza wielowymiarowa:

• ekonomiczno - społeczne zastosowania metod grupowania i klasyfikacji danych,
• analiza efektywności algorytmów analizy skupień,
• metody oceny jakości grupowania,

3. zastosowanie metod ilościowych w badaniach marketingowych, rynkowych i badaniach opinii:

• pozycjonowanie produktu, mapy percepcji, analiza profilowa, metody segmentacji rynku i wybór rynku docelowego,
• pojemność rynku,
• analiza koszykowa,
• badanie postrzegania partii politycznych i polityków,
• analiza potrzeb i zwyczajów konsumentów oraz nastrojów i postaw społecznych,

4. zastosowania technik opartych na sztucznej inteligencji w analizach statystycznych:

• prognozowanie szeregów czasowych,
• grupowanie i klasyfikacja danych,

5. ubezpieczenia:

• inwestycje firm ubezpieczeniowych,
• integracja usług bankowych i ubezpieczeniowych.
• ryzyko w ubezpieczeniach.

Studenci, którzy piszą pracę licencjacką z proponowanych tematów, wykonują analizy statystyczne w pakietach statystycznych Statistica, SPSS, Matlab, R.

Przykładowe tematy prac licencjackich:

1. Wpływ światowego kryzysu finansowego na efektywność inwestycji kapitałowych w Polsce,
2. Zastosowanie wybranych metod statystycznej analizy wielowymiarowej do klasyfikacji funduszy inwestycyjnych.
3. Zastosowanie samouczących się sieci neuronowych do klasyfikacji firm zagrożonych bankructwem,
4. Charakterystyka i perspektywy rozwoju rynku ubezpieczeń finansowych w Polsce w latach 1990-2009,
5. Analiza wysokości wypłacanych odszkodowań z tytułu ryzyk katastroficznych na przykładzie STU Ergo Hestia S.A.
6. Zastosowanie wybranych metod ilościowych w badaniach rynkowych i marketingowych na przykładzie badania spożycia kawy wśród studentów Wydziału Zarządzania Uniwersytetu Gdańskiego

            Zakres seminarium obejmuje wszelkie zagadnienia teoretyczne i zastosowania empiryczne współczesnych metod analizy danych w rozwiązywaniu problemów ekonomicznych lub społecznych. Przygotowując pracę magisterską student powinien wykazać się umiejętnością analizy danych pochodzących z różnych źródeł administracyjnych i poza administracyjnych, w tym ze zbiorów niestrukturyzowanych takich jak portale społecznościowe. Posługując się w szczególności metodami data mining, sztucznej inteligencji, statystycznej analizy wielowymiarowej, teorii grafów, web i tekst mining analizowane mogą być w szczególności problemy:

- grupowania i klasyfikacji danych w tworzeniu profili konsumentów, segmentacji rynku, analizy ryzyka inwestycyjnego,

-  potrzeb i zwyczajów konsumentów oraz nastrojów i postaw społecznych,

- identyfikacji emocji w wypowiedziach internetowych (hejt, lajkowanie, identyfikacja fałszywych ocen, botów),

- identyfikacji spamu w korespondencji elektronicznej,

- budowy i testowania efektywności algorytmów w inwestycjach na rynku finansowym,

- budowy scoringów kredytowych.

            Zakres seminarium obejmuje wszelkie zagadnienia teoretyczne i zastosowania empiryczne współczesnych metod analizy danych w rozwiązywaniu problemów ekonomicznych lub społecznych. Przygotowując pracę magisterską student powinien wykazać się umiejętnością analizy danych pochodzących z różnych źródeł administracyjnych i poza administracyjnych, w tym ze zbiorów niestrukturyzowanych takich jak portale społecznościowe. Posługując się w szczególności metodami data mining, sztucznej inteligencji, statystycznej analizy wielowymiarowej, teorii grafów, web i tekst mining analizowane mogą być w szczególności problemy:

- grupowania i klasyfikacji danych w tworzeniu profili konsumentów, segmentacji rynku, analizy ryzyka inwestycyjnego,

-  potrzeb i zwyczajów konsumentów oraz nastrojów i postaw społecznych,

- identyfikacji emocji w wypowiedziach internetowych (hejt, lajkowanie, identyfikacja fałszywych ocen, botów),

- identyfikacji spamu w korespondencji elektronicznej,

- budowy i testowania efektywności algorytmów w inwestycjach na rynku finansowym,

- budowy scoringów kredytowych.