Plán rozvoje studijního programu
Identifikace hodnoceného studijního programu
Název N-MSME Matematické a statistické metody v ekonomii
Typ N: Navazující magisterský
Profil Akademický
Forma Prezenční
Jazyk Český jazyk
Fakulta ECON: Ekonomicko-správní fakulta
Informace o hodnoticí schůzce
Datum a místo konání hodnoticí schůzky:
Jméno a příjmení účastníků Zařazení
doc. Ing. Daniel Němec, Ph.D. Garant studijního programu
prof. Mgr. Jiří Špalek, Ph.D. Děkan
Ing. Petr Valouch, Ph.D. Proděkan pro kombinované studium,
celoživotní vzdělávání a kvalitu
prof. PhDr. Ladislav Rabušic, CSc. Místopředseda Rady pro vnitřní hodnocení MU
prof. Roman Horváth, M.A, Ph.D. Hodnotitel – akademický pracovník působící
v daném nebo příbuzném oboru
Ing. Petra Kummerová Hodnotitel – zástupce
absolventů/zaměstnavatelů
Bc. Tatiana Keseliová Hodnotitel – zástupce studentů
prof. Ing. Zdeněk Tomeš, Ph.D. Akademický pracovník z daného programu,
člen Programové rady, vedoucí Katedry
ekonomie
doc. Ing. Rostislav Staněk, Ph.D. Akademický pracovník z daného programu,
člen Programové rady
prof. Ing. Osvald Vašíček, CSc. Akademický pracovník z daného programu,
člen Programové rady
Bc. Adam Cihlář Zástupce studentů, člen Programové rady
Richard Makara Zástupce studentů, člen Programové rady
Mgr. Ing. Stanislav Tvrz, Ph.D. Zástupce zaměstnavatelů/absolventů, člen
Programové rady
Mgr. Ing. Filip Hampl Zástupce SK AS ESF MU
Ing. Mgr. Vlastimil Reichel, Ph.D. Akademický pracovník z daného programu
Bc. et Bc. Pavlína Studená Koordinátorka pro kvalitu
Plán rozvoje studijního programu
a) Shrnující komentář:
Na základě výstupů sebehodnotící zprávy a hodnoticí schůzky ze dne 22. 6. 2021 byla diskutována řada
podnětů, otázek a připomínek k dalšímu rozvoji studijního programu.
Prof. Horváth ve svém hodnocení ocenil dobrou koncepci studijního programu s dostatečně
propracovaným portfoliem kurzů poskytujícím v rámci České republiky nadstandardní kvalitu výuky.
Program je pro studenty dostatečně náročný a nutí studenty k přemýšlení, čímž se mohou na trhu
práce odlišovat od ostatních s čistě technickými dovednostmi. Přes jasnou profilaci do oblasti
makroekonomického modelování je potřeba mít na paměti omezenou poptávku po
makroekonomických analyticích na trhu práce a pokračovat v rozvoji programu v rámci propojování
matematicko-statistických znalostí s oblastí data science, kvantitativních financí či dalších oblastí
ekonomie (např. health economics). To vše s ohledem na finanční možnosti, neboť získání odborníků z
těchto oblastí je v mezinárodním měřítku takřka nemožné s ohledem na jejich vysokou uplatnitelnost
a nadstandardní finanční hodnocení v praxi (z tohoto pohledu je tak jistá forma inbreedingu efektivní
nutností). Důležitý je rovněž rozvoj schopností studentů v oblasti programovacích jazyků, kdy kromě
výuky Matlabu je vhodné doplnit i nabídku kurzů v R (nicméně pro praxi potřebný teoretický základ
programování lze získat s využitím jakéhokoliv jazyka). V rámci mezinárodní spolupráce může pomoci
nabídka kompaktních kurzů ze strany zahraničních profesorů (v rámci krátkodobých pobytů) a
udržování a rozvoj networkingu, ať již s analytickými odbory centrálních bank, nebo akademickou
spoluprací s pracovišti zahraničních univerzity (např. Central European University nebo
Wirtschaftsuniversität Wien). Z hlediska publikační aktivity akademických pracovníků je vhodné
zaměřovat se na zavedené, oborové časopisy relevantní pro daný program (např. Journal of
Macroeconomics). Vhodné je rovněž nabízet více kurzů v anglickém jazyce, a tím se více otevřít
zahraničním studentům a mezinárodnímu prostředí.
P. Kummerová ve svém posudku i komentářích koncepci studijního programu a jeho dosavadní
realizaci pochválila. Univerzálnost vyučovaných metod, poskytnutí dobrých teoretických základů a
důraz na rozvoj přemýšlení o řešených problémech a používaných technikách je pro trh práce velmi
žádoucí. Klíčové je rozvíjení dovedností v ovládání programovacích jazyků (Matlab, R, Python), kdy
oceňuje nápad jejich potenciálního postavení jako alternativy k výuce druhého cizího jazyka. Pro
studijní program je nadále perspektivní jeho rozvoj jdoucí i nad rámec makroekonomického
modelování, např. do oblasti finančního modelování, modelování v oblasti marketingu či dalších oblastí
datové analýzy, umělé inteligence či strojového učení. Doporučením je rovněž udržovat spolupráci s
konzultantskými společnostmi zabývající se pokročilou datovou analytikou. Pro studenty je rozhodně
přínosné absolvování výjezdu na zahraniční univerzity (z nichž seznam vybraných i díky vlastním
zkušenostem může poskytnout). Pozitivně lze hodnotit i zpracování závěrečných prací na reálném
problému skutečného zaměstnavatele, což by mělo být partnerstvím se soukromým sektorem ještě
více podpořeno. Navíc řada firem ve větší míře (v odborné oblasti daného studijního programu) přijímá
studenty na několikaměsíční stáže, kdy v rámci ní je možnost na přiděleném projektu zpracovat i
závěrečnou práci.
T. Keseliová ve svém posudku i komentářích hodnotí studijní program velmi pozitivně. Z hlediska
rozvoje programu je jedním z doporučení postupně přejít u výuky některých předmětů do anglického
jazyka, zvýšit nabídku programovacích jazyků a častěji zvát na přednášky klíčových předmětů odborníky
z praxe. Kladně je vnímáno zapojení studentů do rozvojových programů zaměřených na inovace
studijního programu na úrovni předmětů a rovněž i projektů specifického výzkumu (zaměřených na
oblast makroekonomického modelování). Tyto aktivity budou pokračovat i nadále.
Kromě diskuse nad připomínkami a doporučeními hodnotitelů (plně zakomponovanými do plánu
rozvoje programu) byly ze strany účastníků vzneseny a diskutovány další otázky.
Prof. Špalek vznesl otázku týkající se překryvů s programy Přírodovědecké fakulty a samotné
spolupráce s touto fakultou. Z diskuse vyplynulo, že díky specifickému propojení oblasti ekonomie a
matematicko-statistických metod zde překryv z hlediska koncepce studijního programu nenastává.
Zcela přirozená je však spolupráce s Ústavem matematiky a statistiky na úrovni předmětů, z nichž
některé jsou vytvářeny na míru a dle požadavků studijního programu (předmět Vybrané partie
aplikované matematiky). Tato spolupráce tak bude rozvíjena i nadále.
Prof. Rabušic vznesl dotaz týkající se toho, odkud se rekrutují uchazeči o studijní program a jak chápat
v sebehodnotící zprávě zmíněný trend klesajících znalostí uchazečů. Z hlediska uchazečů tvoří velkou
část zájemci z jiných fakult univerzity (zejména studenti bakalářských programů Přírodovědecké
fakulty, kteří preferují rozvoj aplikovaných dovedností) a rovněž i zájemci mimo Masarykovu univerzitu.
Právě pro posledně zmiňované je v rámci rozvoje programu dbáno na poskytnutí možnosti absolvovat
kurzy z bakalářského studia na doplnění potřebných znalostí (z oblasti základů ekonometrie), resp. na
vytváření kurzů, které zopakují, doplní či dále rozvinou matematicko-statistické základy v duchu potřeb
studovaného programu.
A. Cihlář navrhnul dále rozšířit nabídku kurzů o kurzy z Fakulty informatiky zaměřené i na obecné
základy programování. V tomto případě bude pro studenty programu vytvořen komentovaný seznam
kurzů Fakulty informatiky a Přírodovědecké fakulty, které si mohou v rámci studia zapisovat (v první
fázi v podobě volně volitelných kurzů). S tímto problémem souvisí i aktivita ve směru podrobného
monitorování studijní úspěšnosti a důvodů předčasného ukončení studia pro případnou úpravu
studijního plánu o doporučené předměty nabízející doplnění vstupních znalosti zejména externích
uchazečů o studium (mimo fakultu či Masarykovu univerzitu) nebo doplnění stávajících povinných a
povinně volitelných kurzů o doporučenou literaturu umožňující potřebné znalosti doplnit.
Veškeré podněty a doporučení jsou formulovány v rámci cílů rozvoje studijního programu v následující
tabulce. Podněty zaměřené na vědecko-výzkumný potenciál akademických pracovníků jsou přirozeně
implementovány v rámci evaluačních pohovorů na garantujícím pracovišti Katedry ekonomie a jsou i
v souladu s cíli a plány vědecko-výzkumného rozvoje na úrovni fakulty (publikační aktivita, mezinárodní
spolupráce a grantové projekty). Z hlediska internacionalizace programu platí, že nově vzniklé
předměty, resp. předměty nově zařazované do studijního plánu programu, budou vyučovány
v anglickém jazyce.
b) Strukturovaná tabulka:
Cíl rozvoje studijního
programu*
Opatření vedoucí k cíli Implementace opatření, rok
nebo cyklus
Cíl rozvoje studijního
programu*
Opatření vedoucí k cíli Implementace opatření, rok
nebo cyklus
Posilování schopností datové
analytiky a rozšíření znalostí
studentů v oblasti
alternativních metod
identifikace kauzálních vazeb v
reálných řešených problémech.
Zavedení předmětů Analýza a
vizualizace ekonomických dat
a předmětu Identifikační
strategie mezi povinně
volitelné předměty.
Od akademického roku
2021/2022.
Průběžně posilování vazby
profilace programu na reálnou
uplatnitelnost absolventa s
důrazem na oblast empirických
a kvantitativních financí
(včetně rozšíření možností
zpracovávání témat
diplomových prací v této
oblasti).
Doplnění skladby povinně
volitelných předmětů o kurzy
(v angličtině) zaměřené na
empirické a kvantitativní
finance s cílem zvýšit
dovednosti studentů
programu v této oblasti a
zvýšit tak jejich atraktivitu na
trhu práce. Zavedení
předmětů z Katedry financí do
studijního plánu: Artificial
Intelligence in Finance a
Applied Financial
Econometrics. Příprava
předmětu zaměřeného na
pokročilé metody
vícerozměrného modelování
časových řad ve vlastní režii
katedry.
Od akademického roku
2022/2023.
Revize stávajících povinně
volitelných předmětů a jejich
redukce zohledňující obsahové
překryvy a duplicity v
nabízených předmětech a
zohledňující rovněž doplnění
nabídky předmětů o více
kvantitativně zaměřených
předmětů v souladu s profilem
absolventa.
Redukce počtu neprofilových
povinně volitelných předmětů,
které nejsou v souladu s cíli
programu (Nová institucionální
ekonomie, Ekonomie
transformace) a neprofilových
předmětů (Nová klasická
makroekonomie, Monetární
ekonomie), které jsou snadno
nahraditelné stávajícími
klíčovými profilovými
předměty.
Od akademického roku
2021/2022.
Podpora dovedností studentů
programu v oblasti osvojení si
programovacích jazyků a
příprava alternativy k
povinnosti druhého cizího
jazyka.
Zavedení povinně volitelného
předmětu zaměřeného na
pokročilejší práci se systémem
Matlab jako navazujícího kurzu
na stávající předmět Základy
Matlabu. Analýza možností pro
Od akademického roku
2021/2022.
Cíl rozvoje studijního
programu*
Opatření vedoucí k cíli Implementace opatření, rok
nebo cyklus
výuku dalších programovacích
jazyků v podobném blokovém
formátu (Python, R) s využitím
spolupráce s dalšími pracovišti
Masarykovy univerzity (Fakulta
informatiky, Přírodovědecká
fakulta). Aplikační oblast
ovládání jazyka R je z velké
části pokryta nově zavedenými
povinně volitelnými předměty
Analýza a vizualizace
ekonomických dat a
Identifikační strategie.
Pravidelný monitoring studijní
neúspěšnosti a důvodů pro
překračování standardní doby
studia.
Pokračující analýza detailních
dat o průchodu studiem
jednotlivých studentů pro
zjištění příčin studijní
neúspěšnosti na úrovni
předmětů a její dynamiky.
Průběžně, v rámci pravidelných
ročních zasedání společné
programové rady.
Udržování kontaktu se
stávajícími absolventy a využití
jejich profesních zkušeností pro
propagaci programu a
získávání zpětné vazby k
návrhům inovací ve skladbě a
formě předmětů studijního
plánu.
Oslovování a spolupráce na
výběrových přednáškách či
blocích přednášek s absolventy
(odborníky z praxe), případně
pak participace na
připravovaném širším
blokovém předmětu
přednášek absolventů
programů Katedry ekonomie.
Průběžně od akademického
roku 2021/2022.
Zpracoval: Daniel Němec