doc. dr. sc. Petra Posedel Šimović
Docent
Odsjek za agrarnu ekonomiku i informatiku
Zavod za informatiku i matematiku
Lokacija ureda: 5. paviljon, 3.kat, broj sobe 052
Telefon/Mobitel: +385 1 239 3987
Email: pposedel ( at ) agr.hr
Jezik komuniciranja: hrvatski, engleski, talijanski
Termin konzultacija: utorkom od 11 do 13 sati
Akademske kvalifikacije
- 2003 - 2007: doktor znanosti
Doktorska disertacija 'Inference for a Class of Stochastic Volatility Models in Presence of Jumps: a Martingale Estimating Function Approach'
2003-2007, Doktorski studij statistike, Sveučilište 'Luigi Bocconi', Institut za kvantitativne metode, Milano, Italija - 2000 - 2004: Magistar znanosti
Magistarski rad: 'Svojstva i procjena GARCH modela'
2000-2004, Prirodoslovno matematički fakultet – Matematički odsjek, Sveučilište u Zagrebu - 1994 - 1999: Diplomirani inženjer matematike:
Diplomski rad: 'Sekvencijalni test pomoću omjera vjerodostojnosti'
1994-1999, Prirodoslovno matematički fakultet – Matematički odsjek, Sveučilište u Zagrebu, smjer statistika i računarstvo
Radno iskustvo
- 2019 - : Agronomski fakultet
Docent - 2013 - : Fakultet elektrotehnike i računarstva
2013 - Vanjski suradnik - naslovni docent
Predmet Financijska matematika - 2011 - 2019: Zagrebačka škola ekonomije i managementa
2018-2019 Profesor visoke škole u trajnom zvanju
2014-2018 Profesor visoke škole na Katedri za matematiku i statistiku
2011-2013 Predavač na Katedri za financije - 2000 - 2011: Ekonomski fakultet Zagreb
2008-2011 Viši asistent
2000-2008 Znanstveni novak
Nastava
- Poslovna statistika 2 (132882)
- Poslovna statistika 1 (132786)
- Planiranje i statistička analiza eksperimenata u poljoprivrednim znanostima (228731)
- Osnove statističke analize podataka (226162)
- Statistics (146038)
- Business Statistics I (152079)
Nastava izvan AGR
- Financijska matematika
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Znanstveni interesi
- Podatkovna znanost, poslovna analitika, financijska ekonometrija, inferencijalna statistika za modele stohastičke volatilnosti, financijska matematika, modeliranje rizika
Usavršavanja
- 15.09.2009. - 18.09.2009.: The California Institute of Technology (Caltech), Pasadena, Kalifornija, SAD (znanstveno)
znanstveno istraživanje - 16.08.2009. - 06.09.2009.: School of Economics nd Management & CREATES, Aarhus University, Aarhus, Danska (znanstveno)
znanstveno istraživanje - 01.03.2008. - 31.07.2008.: Technische Univesität Wien, Institute for Mathematical Methods in Economics, Financial and Actuarial Mathematics, Beč, Austrija (znanstveno)
Poslijedoktorsko istraživanje - 01.08.2006. - 31.08.2006.: Technische Univesität Wien, Institute for Mathematical Methods in Economics, Financial and Actuarial Mathematics, Beč, Austrija (znanstveno)
Doktorsko istraživanje - 05.08.2005. - 30.07.2006.: Department of Mathematical Sciences, Aarhus University, Aarhus, Danska (znanstveno)
Doktorsko istraživanje
Projekti
znanstveni
Naziv projekta | Izvor financiranja | Trajanje | Uloga AFZ |
---|---|---|---|
Algoritmi dubokog podržanog učenja za upravljanje rizicima | Hrvatska zaklada za znanost | 01.02.2020. - 31.01.2024. | partner |
Ekonomski, statistički i politički aspekti tržišta državnih obveznica | Hrvatska zaklada za znanost | 01.09.2014. - 31.08.2018. | partner |
Determinante cijena nekretnina u tranzicijskim zemljama | Ostalo | 01.01.2009. - 01.07.2010. | partner |
Publikacije
Bibliografija (CROSBI): http://bib.irb.hr/lista-radova?autor=246595
Google Scholar: https://scholar.google.com/citations?user=6bAxA08AAAAJ&hl=en
Ostale znanstvene i stručne aktivnosti
- 2014 - 2014: Državni zavod za statistiku Republike Hrvatske
stručni savjetnik; Višekorisnički program IPA 2011 u okviru statističkog istraživačkog projekta "Tromjesečni nacionalni računi" - 2021 - : MDPI/Mathematics
Topic Editor - 2021 - : Soliton Analytics
Udruga za promicanje svijesti i znanja o podatkovnoj znanosti u društvu. Podatkovne znanosti u svijetu koji se brzo mijenja. Kroz radionice, treninge, javna događanja i ugledna gostujuća predavanja, promičemo i stvaramo svijest o nužnosti primjene duboke analitike i interpretabilnog strojnog učenja u konkretnim poslovnim problemima i poslovanju općenito. Naš tim se sastoji od uglednih članova iz različitih znanstvenih područja koji žele riješiti bilo koji poslovni izazov vođen podacima.