Scientific research

…I am currently conducting – mainly concerns a new approach to classical issues in the field of social statistics.

Selected publications: 

  • „Digital signal processing in DirectX technology” (MA, 2006)
  • „The use of decision trees for bankruptcy prediction” (MA, 2007)
  • „Hierarchiczne nierówności płacowe a wzrost gospodarczy” (2011)
  • „Zasoby, struktura kapitału ludzkiego a wzrost gospodarczy” (2012)
  • „Zagregowana mobilność a poziom nierówności płac” (2014)
  • „Relacja międzysektorowej mobilności zatrudnienia i płac na przykładzie wybranych krajów OECD” (PhD thesis, 2015)
  • „Workforce mobility against the background of labor market duality theory – the example of selected OECD countries” (2015)
  • „A spatial approach to intersectoral labour and wage mobility” (2017)
  • „Intersectoral employment and wage mobility vs. effectiveness of labor markets” (2018)
  • „Próba uogólnionej oceny efektywności wybranych rynków pracy” (2017)
  • „Anterior subcutaneous transposition and simple decompression of the ulnar nerve at the elbow-the postoperative improvement in DASH score, VAS score and sonographic findings” (2018)

  • „The condition of economies. Do most valuable global brands matter?” (2018)

  • The Most Valuable Global Brands and Condition of Economies: a Spatial Approach” (2018)


The new approach to classical analyzes in the field of social statistics (including analyzes of wage and employment mobility, social inequalities) applies not only to the measurement using new statistical methods, but also to both types of data: both microdata and aggregated data – which allows to conduct interesting comparative analyzes.
Currently, I deal with the analysis of household credit constraints and brand value using cross-sectional data and also (panel) microdata.

Proposed topics of diploma theses

which I supervise (since 2016) – concerns both issues related to social statistics and the use of multidimensional analyzes as well as classical and non-classical statistical methods. 

Diploma theses essentially follow my primary line of research that is household or personal credit scoringI encourage you to use R in your empirical analysis. The complete list of proposed or completed theses is given below. If you feel up to rise to the challenge do not hesitate to contact me.

Proposed topics for BA theses
BiM:

  1. Application of statistical methods (descriptive statistics, correlation analysis, multivariate analysis) in the analysis of selected economic or social phenomenon.
  2. Composite indicators of development / standards of living etc. – example of descriptive (comparative by region / country) analysis.
  3. Analysis of income inequality of selected socio-economic groups in Poland in …
  4. Migration / labor / wage mobility in Poland in the years … – spatio-temporal analysis.
  5. Statistical comparative analysis of labor markets by region in Poland.
  6. Application of the cluster analysis (or other) in the study of changes in the standard of living in Poland in years …
  7. Regional diversification of the population’s living standard in the light of selected indicators.

Przykładowe tematy prac inżynierskich
Z I – specjalności ISP + IŚP:

  1. Wykorzystanie wybranych metod ilościowych dla usprawnienia wybranego procesu biznesowego w przedsiębiorstwie X.
  2. Rozwiązanie pracy z dużą ilością danych w systemie zarządzania produkcją.
  3. Statystyczna analiza danych jako narzędzie wspomagające proces zarządzania przedsiębiorstwem X (projekt, usprawnienie).
  4. Zastosowanie wybranych metod ilościowych w doskonaleniu procesów biznesowych na przykładzie przedsiębiorstwa z branży X.
  5. Usprawnienie procesu podejmowania decyzji menadżerskich przy wdrożeniu wybranych metod analizy statystycznej.
  6. Poprawa zarządzania jakością w firmie X poprzez zastosowanie metod statystycznych badania jakości usług i satysfakcji klienta.
  7. Inne – do uzgodnienia.

Przykładowe tematy prac licencjackich
AG I – specjalność Analityk Finansowy:

  1. Propozycja zastosowania wybranej metody / metod ilościowych wspomagających analizy finansowe.
  2. Zastosowania wybranych metod statystycznych (statystyki opisowej, matematycznej, wielowymiarowej) w analizach finansowych.
  3. Metody ilościowe oceny indywidualnego ryzyka kredytowego.
  4. Wykorzystanie nieklasycznych metod statystycznych w analizach finansowych.
  5. Wykorzystanie klasycznych i nieklasycznych metod statystycznych w analizach finansowych – analiza porównawcza.
  6. Inne – do uzgodnienia.

Przykładowe tematy prac magisterskich
Z II
– specjalność
„Nowoczesne Zarządzanie w Bankowości i Finansach”:

  • Zastosowanie klasycznej i nieklasycznej estymacji funkcji regresji w ocenie ryzyka. Analiza porównawcza.
  • Zastosowanie metod taksonomicznych w ocenie zdolności kredytowej.
  • Porównanie dwóch typów analizy wielowymiarowej zastosowanej w celu klasyfikacji ryzyka kredytowego.
  • Wykorzystanie algorytmów Bootstrap oraz Jacknife w estymacji ryzyka – przykładowe zastosowania oraz analiza porównawcza z podejściem klasycznym.
  • Wykorzystanie drzew klasyfikacyjnych w prognozowaniu ryzyka.
  • Inne – do uzgodnienia.

Przykładowe tematy prac magisterskich
AG II
– specjalności
„Analityk makroekonomiczny” + „Analityk biznesowy”:

  1. Tradycyjna oraz wielowymiarowa klasyfikacja / predykcja wybranych zjawisk społecznych i gospodarczych.
  2. Zastosowanie metod statystycznej analizy przestrzennej w badaniach ekonomicznych (np. w badaniu cen, rozwoju gospodarczego regionu, poziomu życia itd.).
  3. Analiza mobilności zatrudnienia / płac w wybranym regionie / kraju / krajach oraz okresie.
  4. Parametryczna i nieparametryczna funkcja regresji … – analiza porównawcza w wybranym zastosowaniu.
  5. Zastosowanie różnych metod taksonomicznych w ocenie … np. aktywności ekonomicznej.
  6. Porównanie dwóch typów analizy wielowymiarowej zastosowanej w celu oceny wybranego zjawiska np. ryzyka kredytowego.
  7. Wykorzystanie algorytmów Bootstrap oraz Jacknife w estymacji parametrów funkcji regresji – przykładowe zastosowania oraz analiza porównawcza z podejściem klasycznym.
  8. Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych w prognozowaniu ryzyka.
  9. Inne – do uzgodnienia.

Proposed topics of MA theses
Z II IM + AG II ang.:

  1. The use of artificial intelligence methods for classification / regression … – case study.
  2. Prediction / description of selected social and/or economic phenomena with the use of selected data mining method.
  3. The use of spatial (spatio-temporal) statistics in economic research (eg. in the study of prices, regional economic development, quality of life etc.).
  4. The use of classification trees in the prediction of selected social or economic phenomena.
  5. Classical and nonclassical path of the construction of the forecasting model for the phenomenon X.
  6. Statistical methods used in credit scoring – case study.
  7. Nonparametric (kernel) estimators of regression function and their economic applications.
  8. Parametric and nonparametric regression function used in … – comparative analysis.
  9. The use of different taxonomic methods in evaluation of … eg. economic activity.
  10. Comparison of two different multivariate analyses applied for the evaluation, classification, regression of selected phenomenon (eg. credit risk).
  11. The use of Bootstrap and Jacknife algorithms for the estimation of the regression function – examples of application and comparative analysis with the classical approach.

Of course, there are various variations on the topics given. Your own initiative regarding the submission of diploma thesis topics is welcome!


Analysis of inequalities (wages, income). Analysis of mobility (wages, income). Social polarization. Study of income distributions. Measuring the quality of life. Analysis of well-being and poverty.
The use of classical multivariate analysis methods in specific field of study (eg. in forecasting credit risk, enterprise bankruptcy).
 Use of classical methods of multivariate analysis. Use of non-classical statistics methods in a specific field of study like nonparametric estimation of regression and its use in forecasting / comparison with the classical version, etc. (eg. in forecasting credit risk, enterprise bankruptcy).

Statistical analysis

… in which I have experience – include both classic descriptive and mathematical statistics as well as their non-classical, innovative versions, including multivariate analyzes and their use in the credit risk assessment (scoring) and forecasting the bankruptcy of enterprises. I work in closed environment (like Statistica, Stata, SPSS) and open packages (R-project, Scilab, Matlab, Gretl).


Analysis of variables’ distribution, inequality, mobility. Construction of synthetic indicators. Reliability assesment.
The use of classical and non-classical inferential statistics for parametric and non-parametric estimation.
The use of multivariate analysis / data mining in a specific field of study (eg. in the construction of scoring models).