Seminarium QFRG i DSLab

10 stycznia 2021

Zapraszamy na siódme seminarium w ramach comiesięcznego cyklu spotkań badawczych prowadzonych wspólnie przez QFRG (Quantitative Finance Research Group) oraz DSLab (Data Science Lab). Spotkanie poświęcone będzie tematowi: What factors determine uneven suburbanization? Explaining urban sprawl with machine learning, w ramach którego Honorata Bogusz (DSLab i LABFAM) przedstawi wyniki nowatorskiego podejścia do modelowania czynników nierównomiernej przestrzennie migracji z Warszawy do jej podmiejskich gmin (wspólne badanie z Szymonem Winnickim i dr. hab. Piotrem Wójcikiem).

QFRG http://qfrg.wne.uw.edu.pl/ jest miejscem prowadzenia badań i wymiany doświadczeń osób zaangażowanych w badanie zjawisk świata inwestycji z perspektywy teorii i praktyki na styku nauki i biznesu.

Działalność DSLab http://dslab.wne.uw.edu.pl/ oparta jest w głównej mierze na projektach akademickich mających na celu pogłębianie wiedzy członków zespołu, dzielenie się nią z innymi zainteresowanymi tematyką Data Science oraz przygotowanie publikacji o charakterze naukowym i dydaktycznym. 

Siódme spotkanie odbędzie się online 18 stycznia 2021 (poniedziałek) o godz. 17:00 online na platformie Google Meet.

Link do spotkania: meet.google.com/epb-uamf-rfs

Spotkanie będzie prowadzone w języku angielskim. Będę wdzięczny za potwierdzenie uczestnictwa do dnia 15 stycznia na adres emailowy: &2`+BUv$6T8W7r-51XZ{]]#[t*Pq|?bA.Cx`-j6upNclJ

Wystąpienie zaplanowane jest na ok. 45 minut, a po nim zapraszamy do dyskusji.

Prosimy o zalogowanie najpóźniej o 16:50. O 17:00 rozpocznie się prezentacja.

Dołączenie do spotkania oznacza zgodę na nagrywanie. Prosimy o wyłączenie kamer i mikrofonów w trakcie prezentacji i wysyłanie pytań do prelegenta na czacie.

Streszczenie wystąpienia: 

The authors investigate the causes of spatially uneven migration from Warsaw to its suburban boroughs. The method is based on the gravity model of migration extended by additional measures of possible pulling factors. They report a novel approach to modelling suburbanisation: several linear and non-linear predictive models are built and eXplainable AI methods are used to interpret the shape of relationships between the dependent variable and the most important regressors. It is confirmed that migrants choose boroughs of better amenities and of smaller distance to Warsaw city center.

Kolejne spotkanie planowane jest na 22.02.2021 r.

Serwisy *.wne.uw.edu.pl używają plików cookies zapisywanych na komputerach użytkowników. Są one niezbędne do prawidłowego działania mechanizmów stron internetowych Wydziału Nauk Ekonomicznych UW.

Szczegółowe informacje o Polityce obsługi cookies w serwisach Uniwersytetu Warszawskiego dostępne są na stronie https://www.uw.edu.pl/polityka-obslugi-cookies-ciasteczek-w-serwisach-uw