Požadavky a studijní předpoklady

Obecné

  • Přihlášku smí podat kdokoliv, bez ohledu na státní, etnickou či náboženskou příslušnost.
  • Podání přihlášky není zpoplatněno.

Akademické

  • Pokročilá znalost matematiky (podrobnosti níže)
  • Výborná znalost psané a mluvené angličtiny, abyste plně porozuměli studijním materiálům na úrovni doktorského studia (minimálně B2+)
  • Předchozí ekonomické vzdělání není požadováno, ale je výhodou.
  • Pro doktorské studium v oboru ekonomie (český + americký program): magisterský titul nebo jeho ekvivalent, který může být uznán v České republice (nebo předpoklad dokončení magisterského studia do září roku 2022).
  • Pro doktorské studium v oboru ekonomie (americký program): Přijímáme přihlášky od talentovaných držitelů bakalářského titulu, kteří chtějí pokračovat v doktorském vzdělávání. Avšak vzhledem k českému zákonu o vysokých školách z roku 1998, § 48 odst. 3: "Přijetí do doktorského studijního programu je podmíněno absolvováním studia v magisterském studijním programu," proto pro přijetí studenta bakalářského studia do doktorského studijního programu v USA je nutné, aby se uchazeč současně přihlásil do magisterského programu Ekonomický výzkum, aby se mohl přímo zapsat do amerického doktorského programu.
  • Pro magisterské studium v oboru Ekonomický výzkum: bakalářský titul nebo jeho ekvivalent, který lze uznat v České republice (nebo předpoklad ukončení bakalářského studia do září 20xx).

Matematické znalosti

Studenti nastupující do doktorského a magisterského programu na CERGE-EI by měli před zahájením studia na CERGE-EI absolvovat alespoň: dvousemestrální kurz matematiky, jednosemestrální kurz lineární algebry a jednosemestrální kurz statistiky. Další matematické znalosti jsou jistě výhodou a mohou studentům pomoci udržet si dobrý studijní prospěch.

Studenti, kteří zahajují postgraduální studium na CERGE-EI, by měli zvládnout následující obecná témata:

Calculus: Konvergence číselných posloupností; funkce jedné a více proměnných; limity a spojitost funkcí; diferenciace a integrace; parciální a úplné derivace; číselné a funkční řady; Taylorovo rozšíření, obyčejné diferenciální rovnice.

Algebra: Vlastní čísla matic a vlastní čísla; euklidovský a Hilbertův prostor; kvadratické formy; komplexní čísla.

Statistika: Náhodné veličiny; rozdělení pravděpodobnosti; momenty; podmíněné pravděpodobnosti a momenty; zákon velkých čísel, centrální limitní věta; intervaly spolehlivosti; testování hypotéz.