dr hab. Marcin Pitera
Jagiellonian University,
Faculty of Mathematics and Computer Science,
room: 2100, phone: +48126647637,
mail: marcin dot pitera at im dot uj dot edu dot pl,





> for students
> research
> teaching/other activities
 Marcin Pitera
TEACHING EXPERIENCE
  1. Stochastic Processes (Procesy stochastyczne)
  2. Stochastic Analysis (Analiza stochastyczna)
  3. Theory of risk (Teoria Ryzyka)
  4. Econometrics (Ekonometria)
  5. Risk and Performance Measurement
  6. Financial Laboratory 2 (Pracownia finansowa 2)
  7. Probability Theory 1 (Rachunek Prawdopodobienstwa 1)
  8. Probability Theory 2 (Rachunek Prawdopodobienstwa 2)
  9. Mathematical Analysis (Analiza matematyczna)
  10. Statistics (Statystyka)



PRESENTATIONS/TALKS on student conferences/summer schools/etc.
  1. Szkola Letnia Matematyki Finansowej (Krakow, 2011),
    Funkcje Copula
  2. Matematyka w gospodarce (Krakow, 2011),
    Modelowanie zaleznosci wielowymiarowych w matematyce finansowej z wykorzystaniem funkcji powiazan
  3. Szkola Letnia Matematyki Finansowej (Krakow, 2012),
    Funkcje powiazan, miary zaleznosci i grube ogony, czyli kilka slow o zaleznosci w statystyce i matematyce finansowej
  4. Szkola Letnia Matematyki Finansowej (Krakow, 2012),
    Jak mierzyc ryzyko? Od wariancji po dynamiczne i koherentne miary ryzyka
  5. IKI - Intensywny kurs Inwestowania (Krakow, 2012),
    Modelowanie w finansach przy pomocy R
  6. IKI - Intensywny kurs Inwestowania (Krakow, 2012),
    Jak mierzyc ryzyko? Od wariancji po dynamiczne i koherentne miary ryzyka
  7. Wspolczesne trendy w Matematyce i Ekonomii (Krakow, 2014),
    Miary ryzyka i indeksy akceptowalnosci. Podstawowe wlasnosci i twierdzenia reprezentacyjne
  8. Akademia Przyszlego Finansisty IX (Wisniowa, 2016),
    Miary ryzyka - jak je estymowac?
  9. Akademia Przyszlego Finansisty X (Zawoja, 2016),
    Optymalizacja portfela na nieskonczonym horyzncie czasowym
  10. Akademia Przyszlego Finansisty XI (Zawoja, 2017),
    Jak mierzyc ryzyko (rynkowe) w praktyce? Kilka slow o umowie kapitalowej, poziomach przekroczen i estymacji wartosci zagrozonej ryzykiem.
  11. Akademia Przyszlego Finansisty XII (Mszana Dolna, 2017),
    Miedzy teoria, a praktyka
  12. Akademia Przyszlego Finansisty XIII (Wisniowa, 2018),
    Kilka slow o regresji logistyczej oraz business intelligence
  13. Akademia Przyszlego Finansisty XV (Zawoja, 2019),
    Kilka uwag praktycznych o mierzeniu ryzyka w instytucjach finansowych
  14. Akademia Przyszlego Finansisty XX (Czarna Gora, 2022),
    Nieobciazona estymacja ryzyka rynkowego oraz backtesting
  15. XI Szkola Letnia Matematyki Finansowej i Stosowanej (Tarnow, 2022),
    Jak mierzyc ryzyko rynkowe? Kilka uwag teoretycznych i praktycznych na temat miar ryzyka.
  16. Krakow Summer Quantitative Bootcamp (Krakow, 2022),
    Market Risk workshop
  17. Joint meeting of AGH and UJ student financial mathematics associations (Krakow, 2024),
    Miedzy teoria a praktyka: kilka slow o matematyce finansowej w bankowosci i zarzadzaniu ryzykiem



POPULAR SCIENCE BOOKS
  1. M. Pitera, Kolorowe Kwadraty, Omega publishing house (2008), ISBN: 978-83-7267-348-0.



SELECTED OTHER PRESENTATIONS
  1. Sila, czy sposobem? (Ameliowka, 2014) [Popular mathematics conference for math teachers, students and people from Academia]
    Matematyka finansowa...i co dalej?
  2. Nauki scisle. Lubie to! (Nowy Targ, 2016) [Presentation in a series of lectures for highschool students]
    Kolorowe Kwadraty
  3. Dzien Wydzialu Matematyki i Informatyki UJ 2018 (Krakow, 2018) [Presentation for high school students, Mathematics and UJ promotional event],
    W poszukiwaniu normalnosci
  4. Jagiellonskie Warsztaty Olimpijskie, Wydzialu Matematyki i Informatyki UJ (Krakow, 2018) [Presentation for high school students, Mathematics and UJ promotional event],
    Co to jest ryzyko (rynkowe) i jak je mierzyc?
  5. Seminarium Kola Naukowego Matematyki Finansowej UJ (Krakow, 2020) [Presentation for UJ students, mathematical finance promotional event],
    Miary ryzyka i ich estymacja: teoria i praktyka
  6. Matematyczne Czwartki, Wydzial Matematyki i Informatyki UJ (Krakow, 2022) [Presentation for highschool students, Mathematics and UJ promotional event]
    Kolorowe Kwadraty
  7. Rada pracodawcow Wydzialu Matematyki i Informatyki Uniwersytetu Jagiellonskiego (Krakow, 2026) [Presentation for business representatives, cooperation meeting]
    From Data to Decisions: Robust Statistics and Risk Measures in Business



ORGANISATIONAL & ADMINISTRATIVE ACTIVITY (UJ)
  1. Long-term administration of the IMUJ website and numerous related duties (2013-2026).
  2. Tutoring and student supervision within programmes such as POB SciMat, ID.UJ, Szkola orlow, and student research-club projects.
  3. Involvement in supporting and organising numerous scientific and student events. This includes WMiI UJ events (e.g. talks for pupils during faculty open days, the Krakow brochure for the PTM Jubilee Congress, and Mathematical Thursdays lectures).
  4. Coordinator for external lectures (in cooperation with industry).
  5. Member of the team designing the applied and financial mathematics study programme (2025; update of the curriculum, syllabi, etc.).
  6. Secretary and committee member in the doctoral procedure of Sejal Babel (2026).
  7. Member of the ID.UJ funding committee (2026; co-funding of short visits of foreign researchers to WMiI, staff visits to foreign institutions, and participation in international conferences).
  8. Co-author of an impact case study (Criterion III - impact of scientific activity on society and the economy) within the national research-quality evaluation for 2022-2025.



PROFESSIONAL EXPERIENCE
  1. Extensive banking & market risk experience (10+ years): independent validation of market and traded-risk models, on the same risk-measurement and backtesting problems as my research (e.g. value-at-risk and expected shortfall under frameworks such as FRTB). Includes leading international validation teams and developing validation methodology.
  2. Quantitative consulting: click-through-rate (CTR) optimisation for web advertising based on linear regression models; prediction of sports match outcomes using time-series modelling.
  3. Industry-academia cooperation: established research collaborations with partners outside academia, resulting in joint peer-reviewed publications.
  4. Training & knowledge transfer: delivered numerous trainings and lectures for managers and quantitative analysts (e.g. the HSBC Quants Academy, Krakow Summer Quantitative Bootcamp, or internal trainings).
  5. Research impact: proven track record of academic research carried over into practice.
  6. Technical skills: advanced programming in R.