Akademická činnost na Univerzitě Karlově

Během svého působení na Univerzitě Karlově jsem se věnoval výuce, výzkumu a akademickým pracím v oblastech ekonometrie, finanční ekonomie a datové analýzy.

Níže uvádím souhrn veřejně dohledatelných aktivit na základě dostupných zdrojů Univerzity Karlovy a akademických repozitářů. Seznam nemusí být kompletní.


Kontext

Akademická zkušenost pro mě nepředstavuje jen položku v profesním profilu. Je to vrstva, na které stojí moje dnešní práce s daty, modely a AI: schopnost formulovat problém, opřít se o empirii a složité věci vysvětlit srozumitelně.

Právě tato kombinace vytváří přirozený most mezi akademií, ekonometrií a mou současnou Data Science / AI praxí.


Přehled

Oblast Veřejně dohledatelné minimum
Délka působení 9 let (2009-2018)
Výuka nejméně 2 dohledatelné předměty v IS CUNI
Akademické práce nejméně 1 vedená práce a více oponovaných / hodnocených prací
Publikační výstupy nejméně 3 záznamy na IDEAS / RePEc
Hlavní témata ekonometrie, finanční trhy, portfolio a risk management, statistická analýza

Výuka

Předmět Akademický rok Role Oblast Zdroj
Portfolio Analysis and Risk Management (JEM092) 2014/2015 vyučující portfolio management, asset pricing, risk management IS CUNI
Seminář matematické analýzy I (JEB058) 2013/2014 vyučující matematická analýza, limity, derivace, příprava studentů na kvantitativní část studia IS CUNI
Poznámka k výuce

Ve veřejně dostupných záznamech se objevuje jak specializovaná výuka v oblasti financí a řízení rizika, tak podíl na výuce kvantitativních základů pro studenty ekonomie. To dobře odpovídá profilu, který později přirozeně navázal na ekonometrickou a datově orientovanou práci.


Vedené a oponované práce

Přehled dohledaných příkladů

Role Práce Rok Téma Zdroj
vedoucí / školitel Financial liberalization and stock market efficiency 2015/2016 efektivnost trhů, finanční liberalizace IS CUNI – seznam prací
oponent The Housing Bubble in China 2011/2012 realitní trh, spekulativní bubliny IS CUNI
oponent Discrimination, information and cognitive effects: evidence from a field experiment in the Czech rental housing market 2009/2010 behaviorální ekonomie, experimentální ekonomie IS CUNI
oponent How Rewarding Is Technical Analysis? Evidence from Central and Eastern European Stock Markets 2010/2011 technická analýza, efektivnost kapitálových trhů IS CUNI
oponent / hodnotitel Household Debt in the Czech Republic: Focus on Mortgage Amount Determinants 2016 zadlužení domácností, hypotéky DSpace CUNI
oponent / hodnotitel Analysis of Interdependencies among Central European Stock Markets 2012 korelace akciových trhů, DCC GARCH DSpace CUNI
Co je z toho vidět

Ve veřejných zdrojích se opakují témata finančních trhů, ekonometrického modelování, strukturálních změn a aplikované analýzy dat. Vedle toho se objevují i širší ekonomické a behaviorální okruhy, což ukazuje na záběr přesahující úzce technickou specializaci.


Publikace

Rok Název Typ Odkaz
2016 Structural Distress Index: Structural Break Analysis of the Czech and Polish Stock Markets odborný článek IDEAS / RePEc
2013 Multi-Level Analysis of Dynamic Portfolio Formations: Central European Countries working paper IDEAS / RePEc
2010 Relationship between Czech and European developed stock markets: DCC MVGARCH analysis working paper IDEAS / RePEc
Publikační profil

Veřejný profil na IDEAS / RePEc spojuje tyto výstupy s Institutem ekonomických studií FSV UK. Tematicky jde zejména o propojení ekonometrie, analýzy kapitálových trhů, korelačních struktur a portfolio modelování.

Proč je tato sekce důležitá

Publikace představují nejsilnější veřejně doložitelnou vrstvu akademické credibility. Zároveň přirozeně navazují na mou dnešní práci s datovými pipeline, modelováním a AI systémy, protože stojí na stejném základu: formulace hypotéz, práce s daty a obhajitelná interpretace výsledků.


Přesah do současné praxe

Moje současné projekty v oblasti Machine Learning, MCP architektur a AI automatizace na tuto akademickou zkušenost přímo navazují. V praxi dnes používám stejné základní principy:

  • práce s daty a jejich kvalitou,
  • modelování a vyhodnocování výsledků,
  • strukturované vysvětlování komplexních problémů,
  • převod analytických poznatků do použitelného rozhodování.

Akademické působení tak tvoří evidence layer mého profesního brandu a zároveň vysvětluje, proč propojuji ekonomické myšlení, datovou analytiku a AI implementaci do jednoho rámce.


Zdroje


© 2026 Michael Princ. Všechna práva vyhrazena.

Vytvořeno s WordPress