Zwycięzcy konkursu Econometric Game 2025 gośćmi seminarium ośrodków QFRG i DSLab

Michał Künstler, Jakub Bandurski, Eliza Hałatek oraz Adam Łaziński – zwycięzcy rozgrywek Econometric Game 2025, będą gościć podczas najbliższego seminarium ośrodków QFRG i DSLab.

Spotkanie poświęcone będzie tematowi „How to win world championships in econometrics”. Podczas wydarzenia zostanie przybliżona idea konkursu organizowanego od 25 lat przez Uniwersytet w Amsterdamie oraz omówione zostanie rozwiązanie zespołu WNE UW „Is smooth Energiewende possible? Adjusting daily, weekly and monthly policies to minimize electricity congestion – the case of Germany”.

Do udziału w seminarium zapraszamy 28 kwietnia br. o godz. 18:30. Spotkanie odbędzie się w formacie hybrydowym: na Wydziale Nauk Ekonomicznych (sala B002) oraz zdalnie za pośrednictwem platformy Zoom.

Wystąpienie potrwa ok. 45 minut, po czym przewidziana jest wspólna dyskusja.

Link do spotkania: https://uw-edu-pl.zoom.us/j/97277803402

(Prosimy o przyjście/zalogowanie się do godz. 18:20).

Abstrakt wystąpienia – dostępny jest poniżej.

---
Econometric Game is an annual international competition in the field of econometrics and data analysis organized in the University of Amsterdam since 1999. Due to its prestige, the event is often called the world championships in econometrics. Four person groups of master and PhD students invited from best universities around the world compete for three days to solve a real economic task. In 2025 the team from the Faculty of Economic Sciences, University of Warsaw (Michał Kunstler, Jakub Bandurski, Eliza Hałatek and Adam Łaziński) won the game competing against 30 other universities (including Harvard, Cambridge and Oxford). The case topic this year focused on predicting power grid congestion in the German TenneT DE electricity network as part of the broader Energiewende initiative. Our team applied a combination of machine learning and econometric techniques, including CatBoost, LASSO regression, and ensemble modeling, to forecast both up and down congestion from 2020 to 2023. The solution featured rigorous data analysis, interpretability through explainable AI, and policy recommendations across short-, medium-, and long-term horizons to support more efficient energy redispatch and integration of renewable sources. We will present the path that led us to victory, including data that we used, deep-dive into algorithms applied and XAI techniques employed.