Studies
The development and actual implementation of the study programs at the Department is based on the idea of maximized value creation for the academic community. Such added value are measured against objective and quantitative indicators used to assess the entire workflow of the Department.
Financial Engineering Department guide finale thesis of these specelization students:
Bachelor's studies
• Investment Economics (Economics Engineering study programme),
• Financial Engineering (Financial Engineering study programme),
• Financial Management (Business Management study programme).
Master's studies
• Financial Economics (Economics Engineering study programme),
• Financial technologies (FinTech) (Financial Engineering study programme),
• Investment Management (Financial Engineering study programme),
• Value Engineering (Financial Engineering study programme).
Financial Engineering Department guide finale thesis of these specelization students:
Bachelor's studies
• Investment Economics (Economics Engineering study programme),
• Financial Engineering (Financial Engineering study programme),
• Financial Management (Business Management study programme).
Master's studies
• Financial Economics (Economics Engineering study programme),
• Financial technologies (FinTech) (Financial Engineering study programme),
• Investment Management (Financial Engineering study programme),
• Value Engineering (Financial Engineering study programme).
Financial Engineering Department participate in project „Mobility Academic Network between EU and Central Asia (MANECA)“.
The aim of project is to promote students and teachers mobility, to develope the coloboration in between the universities of Europe and Central Asia.
The goal: International coloboration promote to share experience, knowledge and methodologies and that will help to solve scientifics, ekonomics and social problems.
Other Activities
Scientific cooperation with Vilnius University, Mykolo Romeris University, Klaipėda University, Kaunas University of Technology, Siauliai University, National Technical University of Ukraine “KPI”, Belarusian National Technical University, University of Economics in Cracow, Technical University of Sofia (Bulgaria), Technical University of Gabrovo (Bulgaria), Riga Technical University (Latvia), Universita degli Studi di Foggia (Italy), Andhra University (India).
| Students name, surname | Subject | Supervisor | Annotation |
|---|---|---|---|
| 2025 year's master abstract | |||
|
Students name, surname
Samanta Anusevič
|
Subject
Research on Impact of Financial Technologies Innovations on Financial Performance of Publicly Traded Companies
|
Supervisor
prof.
dr.
Jelena Stankevičienė
|
|
|
Annotation (lietuvių k.)
Baigiamajame magistro darbe atliekamas finansinių technologijų inovacijų poveikio biržinių bendrovių finansiniams rezultatams tyrimas. Teorinėje dalyje apžvelgiami Fintech inovacijų ir finansinių rezultatų teoriniai aspektai bei analizuojamas Fintech inovacijų poveikis biržinių bendrovių finansiniams rezultatams. Metodikoje aprašomi empirinio tyrimo metodai. Tyrimo dalyje atliekamas Fintech įmonių rangavimas TOPSIS metodu, koreliacinė regresinė analizė bei biržinių bendrovių, naudojančių Fintech inovacijas, rangavimas TOPSIS metodu. Išvadose aptariami gauti rezultatai. Darbą sudaro 7 dalys: įvadas, teorinė dalis, tyrimo metodika, empirinis tyrimas, išvados, literatūros sąrašas, priedai. Darbo apimtis – 61 p. teksto be priedų, 7 pav., 14 lent., 69 bibliografiniai šaltiniai. Atskirai pridedami darbo priedai. Keywords: Fintech, Fintech inovacijos, Fintech inovacijų poveikis. Annotation (užsienio k.) The final master's thesis examines the impact of financial technology innovations on the financial performance of publicly traded companies. The theoretical part provides an overview of the theoretical aspects of Fintech innovations and financial performance, analyzing the impact of Fintech innovations on the financial performance of traded companies. The methodology describes the empirical research methods. The research section includes the ranking of Fintech companies using the TOPSIS method, correlation and regression analysis, and the ranking of traded companies utilizing Fintech innovations using the TOPSIS method. The conclusions include the overview of the obtained results. Structure: introduction, theoretical part, methodology, empirical research, conclusions, references. Thesis consists of: 61 p. text without appendixes, 7 pictures, 14 tables, 69 bibliographical entries. Appendixes included. Keywords: Fintech, Fintech innovations, the impact of Fintech innovations. |
|||
|
Students name, surname
Marija Iljinaitė
|
Subject
Investigation of Alternative Investments: Non-Fungible Tokens, Decentralized Finance and Gaming Finance
|
Supervisor
doc.
dr.
Nijolė Maknickienė
|
|
|
Annotation (lietuvių k.)
Baigiamajame magistro darbe atliekamas alternatyvių investicijų, įskaitant nepakeičiamus žetonus (trump. NFT), decentralizuotus finansus (trump. „Defi“) ir žaidimų finansus (trump. „Gamefi“), tyrimas. Analizuojama, kaip šios naujos investicinės klasės keičia tradicinę finansų sistemą ir kurios galimybės bei rizikos yra susijusios su jų naudojimu. Tyrimas taip pat apima NFT ir „Defi“ klasterinę analizę, siekiant nustatyti pagrindines rinkos tendencijas ir segmentus, kas padeda geriau suprasti rinkos dinamiką ir investicijų potencialą. Naudojami daugiakriteriai sprendimo priėmimo metodai, tokie kaip CRITIC ir TOPSIS, siekiant įvertinti skirtingas investicijas remiantis jų potencialu ir rizika. Darbas remiasi išsamia mokslinės literatūros analize, praktiniais tyrimo rezultatais ir pateikia investicijų įvairinimo ir rizikos valdymo rekomendacijas. Darbą sudaro penkios dalys: įvadas, alternatyvių investicijų teoriniai aspektai, alternatyvių investicijų tyrimo metodika, alternatyvių investicijų empirinis tyrimas, išvados ir pasiūlymai. Darbo apimtis – 66 p. teksto be priedų, 6 pav., 11 lent., 80 bibliografiniai šaltiniai. Atskirai pridedami darbo priedai. Keywords: alternatyvios investicijos, nepakeičiami žetonai, decentralizuoti finansai, žaidimų finansai, blokų grandinės technologija. Annotation (užsienio k.) The final Master's thesis examines alternative investments, including Non-Fungible Tokens (NFTs), Decentralized Finance (Defi), and Game Finance (Gamefi). It analyzes how these new investment classes transform the traditional financial system and discusses the opportunities and risks associated with their use. The study also includes a cluster analysis of NFTs and Defi to better identify key market trends and segments, which helps to understand market dynamics and investment potential. Multicriteria decision-making methods such as CRITIC and TOPSIS are used to assess various investments based on their potential and risk. The thesis is based on a comprehensive analysis of scientific literature and practical research results and provides recommendations for investment diversification and risk management. The paper consists of five parts: introduction, theoretical aspects of alternative investments, research methodology of alternative investments, empirical research of alternative investments, conclusions and suggestions. Thesis consists of: 66 p. text without appendixes, 6 pictures, 11 tables, 80 bibliographical entries. Appendixes included. Keywords: alternative investments, Non-Fungible Tokens, Decentralized Finance, Gaming Finance, blockchain technology. |
|||
|
Students name, surname
Eugene De Graft Yankson
|
Subject
Research on the Importance of Financial Technologies by Implementing Green Finance Instruments
|
Supervisor
doc.
dr.
Algita Miečinskienė
|
|
|
Annotation (lietuvių k.)
Šiame Magistro darbe nagrinėjama finansinių technologijų (FinTech) svarba diegiant žaliųjų finansų priemones, daugiausia dėmesio skiriant namų ūkiams Ganoje. Darbą sudaro trys dalys: literatūros analizė, tyrimo metodika ir empirinis tyrimas. Literatūros analitinėje dalyje nagrinėjamos finansinių technologijų ir jų ekosistemos, žaliųjų finansų instrumentų ir jų ekosistemos sampratos, pateikiama teorinė FinTech ir žaliųjų finansų instrumentų sąsajų analizė. Antroje darbo dalyje aprašomi metodai naudojami FinTech ir žaliųjų finansų priemonių ryšiui įvertinti. Tyrime taikomas kiekybinis požiūris ir naudojamas skerspjūvio tyrimo metodas. Struktūruotas klausimynas yra namų ūkių įtrauktų į tyrimą apklausos priemonė. Trečiojoje dalyje vidurkis ir standartinis nuokrypis naudojami bendram duomenų pasiskirstymui analizuoti, o tiriančioji faktorių analizė (EFA) ir patvirtinamoji faktorių analizė (CFA) atliekama skalėms ir priemonėms patvirtinti. Tada taikomas paprastųjų mažiausiųjų kvadratų (OLS) metodas, siekiant įvertinti ryšį tarp FinTech ir žaliųjų finansų priemonių, sutelkiant dėmesį į prieinamumo ir įsitraukimo aspektus. Galiausiai rezultatai interpretuojami ir, remiantis teorine literatūra bei empirinio tyrimo rezultatais, daromos išvados. Keywords: finansinės technologijos, žaliosios finansų priemonės, žaliųjų finansinių priemonių prieinamumas, įtraukimas į žaliąsias finansines priemones Annotation (užsienio k.) In this Master’s thesis, the importance of financial technology (FinTech) by implementing green finance instruments, with a focus on households in Ghana, is investigated. The thesis is divided into three key sections: literature review, research methodology, and empirical research. The literature review explores the concepts of financial technology and its ecosystem, green finance instruments and their ecosystem, and provides a theoretical analysis of the link between FinTech and green finance instruments. The second section outlines the methods used to assess the relationship between FinTech and green finance instruments. The study adopts a quantitative approach and employs a cross-sectional survey technique. Consequently, structured questionnaires are administered to collect data from the households included in the study. In the final section, mean and standard deviation are used to analyse the general distribution of the data, while exploratory factor analysis (EFA) and confirmatory factor analysis (CFA) are conducted to validate the scales and measures. Ordinary least squares (OLS) regression analysis is then applied to estimate the significance of the relationship between FinTech and green finance instruments, focusing on aspects of accessibility and inclusivity. Finally, the results are interpreted, and conclusions are drawn based on the theoretical literature and empirical findings. Keywords: Financial Technology, Green Finance Instruments, Accessibility in Green Finance Instruments, Inclusivity in Green Finance Instruments. |
|||
|
Students name, surname
Alina Bespalova
|
Subject
Management of Cyber Risk in Financial Sector
|
Supervisor
doc.
dr.
Algita Miečinskienė
|
|
|
Annotation (lietuvių k.)
Šiame tyrime nagrinėjamos kibernetinių rizikų valdymo priemonės Lietuvos finansų sektoriuje, kuris yra ypač pažeidžiamas kibernetinių atakų dėl savo priklausomybės nuo jautrių duomenų ir tarpusavyje susietų skaitmeninių sistemų. Pagrindinis tikslas yra prognozuoti su kibernetinėmis grėsmėmis susijusias finansines sąnaudas ir nustatyti geriausias valdymo priemones, siekiant sumažinti galimą žalą. Šio magistro baigiamojo darbo tyrime analizuojamos kibernetinių rizikų sąvokos ir tipai, jų poveikis finansų pramonei bei rizikos valdymo technikos. Didelis dėmesys skiriamas prevencinėms priemonėms, tokioms kaip darbuotojų mokymai, technologijų pažanga ir reguliacinių organizacijų vaidmuo skatinant atsakingą kibernetinio saugumo kultūrą. Siekiant nustatyti geriausią kibernetinių atakų prevencijos priemonę Lietuvos finansų sektoriui, tyrime naudojamas “Global Cost of Cyber Risk Calculator“ modelis, kuris leido prognozuoti kibernetinių atakų finansinę žalą atrinktoms Europos šalims skirtinguose rizikos scenarijuose – didelės, vidutinės ir mažos rizikos. Atlikus apklausą tarp Lietuvos finansų sektoriaus įmonių ir remiantis ekspertų informacinių technologijų ir finansų srityse, gauti skirtingu kibernetinių atakų prevencinių priemonių sąnaudų kaštai. Šie duomenys leido įvertinti situaciją Lietuvos finansų sektoriuje ir atlikti TOPSIS analizę. TOPSIS metodas buvo pritaikytas nustatyti ir įvertinti geriausias rizikos valdymo priemones Lietuvos finansų sektoriui trijuose skirtinguose scenarijuose – didelės, vidutinio ir mažo jautrumo. Rezultatai parodė, kad, nors tinklo ir įrenginių saugumas išlieka svarbūs esant aukštesnei rizikai, darbuotojų mokymai pasirodė kaip geriausia priemonė mažinant kibernetinę riziką visuose scenarijuose. Šis rezultatata atsiranda dėl to, kad žmogiškosios klaidos – tokios kaip sukčiavimo atakos ir silpna duomenų apsauga – yra pagrindinė didelės dalies kibernetinių grėsmių priežastis, kurią galima sėkmingai sumažinti tinkamais mokymais. Keywords: Kibernetinė rizika, Kibernetinis saugumas, Finansų sektorius, Rizikos valdymas, TOPSIS metodas, Kibernetinės rizikos sąnaudų skaičiuoklė, Didelės rizikos scenarijus, Mažos rizikos scenarijus, Darbuotojų mokymai, Tinklo saugumas, Galinio taško saugumas, Rizikos mažinimo strategijos, Žalos prognozavimas, Finansiniai nuostoliai, Kibernetinis atsparumas, Žmogiškosios klaidos, Fišingo atakos. Annotation (užsienio k.) This study examines cybersecurity risk management measures in Lithuania's financial sector, which is particularly vulnerable to cyberattacks due to its reliance on sensitive data and interconnected digital systems. The primary objective is to forecast the financial costs associated with cybersecurity threats and identify the best management measures to minimize potential damage. The research for this master's thesis analyzes the concepts and types of cybersecurity risks, their impact on the financial industry, and risk management techniques. Significant emphasis is placed on preventive measures such as employee training, technological advancements, and the role of regulatory organizations in fostering a responsible cybersecurity culture. To determine the best cybersecurity prevention measures for Lithuania's financial sector, the study utilizes the “Global Cost of Cyber Risk Calculator” model, which enabled forecasting of financial damage caused by cyberattacks for selected European countries under different risk scenarios: high, medium, and low risk. Based on a survey conducted among Lithuanian financial sector companies and insights from IT and finance experts, the study gathered data on the cost of various cybersecurity prevention measures. These data were used to evaluate the situation in Lithuania's financial sector and to conduct a TOPSIS analysis. The TOPSIS method was applied to identify and assess the best risk management measures for Lithuania's financial sector under three scenarios: high, medium, and low sensitivity. The results showed that while network and device security remain critical in higher-risk scenarios, employee training emerged as the most effective measure for reducing cybersecurity risks across all scenarios. This finding is attributed to the fact that human errors—such as phishing attacks and weak data protection—are a primary cause of many cybersecurity threats, which can be successfully mitigated through proper training. Keywords: Cyber Risk, Cybersecurity, Financial Sector, Risk Management, TOPSIS Method, Global Cost of Cyber Risk Calculator, High Exposure Scenario, Low Exposure Scenario, Employee Training, Network Security, Endpoint Security, Risk Mitigation Strategies, Damage Forecasting, Financial Losses, Cyber Resilience, Human Error, Phishing Attacks. |
|||
|
Students name, surname
Viktorija Bertulė
|
Subject
Assessment of the Impact of Peer-to-Peer Lending on the Consumer Loan Segment of Commercial Banks
|
Supervisor
dr.
Grigorij Žilinskij
|
|
|
Annotation (lietuvių k.)
Baigiamajame magistro darbe analizuojami tarpusavio skolinimo ir komercinių bankų vartojimo paskolų rinkos teoriniai aspektai, aprašomi iki šiol kitų autorių atlikti tyrimai apie tarpusavio skolinimo poveikį komercinių bankų vartojimo paskoloms. Remiantis atlikta literatūros analize, parengiama tarpusavio skolinimo įtakos komercinių bankų vartojimo paskoloms vertinimo metodika, kuri apima koreliacinę analizę, bangelių darnos analizę (WCA) ir tiesinę regresinę analizę. Šie metodai leidžia įvertinti tarpusavio skolinimo poveikį komercinių bankų vartojimo paskolų segmentui, identifikuoti stipriausius sąveikos laikotarpius ir nustatyti pagrindinius veiksnius, darančius įtaką komercinių bankų vartojimo paskoloms. Empirinėje dalyje, remiantis 2019–2023 m. Lietuvoje veikiančių komercinių bankų ir tarpusavio skolinimo platformų duomenimis, tiriamas tarpusavio skolinimo poveikis komercinių bankų vartojimo paskoloms. Tyrimo rezultatai parodė, jog komercinių bankų vartojimo paskolų apimčių pokyčiams įtakos turi tiek tarpusavio skolinimas, tiek makroekonominiai rodikliai. Darbą sudaro įvadas, tarpusavio skolinimo ryšio su komercinių bankų vartojimo paskolomis teorinė analizė, tarpusavio skolinimo įtakos komercinių bankų vartojimo paskoloms tyrimo metodika, tarpusavio skolinimo įtakos komerciniams bankams vartojimo paskolų segmentui vertinimas, išvados, rekomendacijos, literatūros šaltiniai. Darbo apimtis: 83 p. teksto be priedų, 18 iliustracijos, 26 lentelės, 74 bibliografiniai šaltiniai. Pridedami priedai. Keywords: FinTech, P2P, tarpusavio skolinimas, komerciniai bankai, vartojimo paskola, koreliacinė analizė, bangelių darnos analizė, tiesinė regresinė analizė Annotation (užsienio k.) The master’s thesis analyses the theoretical aspects of the peer-to-peer (P2P) lending and commercial banks' consumer loan markets, summarizes previous studies conducted by other authors on the impact of P2P lending on commercial banks’ consumer loans. Based on a literature review, a methodology for evaluation the influence of P2P lending on commercial banks’ consumer loans is developed. The methodology includes correlation analysis, wavelet coherence analysis (WCA), and linear regression analysis. These methods enable the assessment of P2P lending’s impact on the consumer loan segment of commercial banks, identification of the strongest interaction periods, and determination of key factors influencing commercial banks’ consumer loans. The empirical part investigates the impact of P2P lending on commercial banks' consumer loans using data from commercial banks and P2P lending platforms operating in Lithuania during the period 2019–2023. The research findings indicate that changes in the volume of commercial banks’ consumer loans are influenced by both P2P lending and macroeconomic indicators. Structure: introduction, a theoretical analysis of the relationship between P2P lending and commercial banks’ consumer loans, a methodology for examining the impact of P2P lending on commercial banks’ consumer loans, an evaluation of P2P lending’s influence on the consumer loan segment of commercial banks, conclusions, recommendations, and references. Thesis consist of: 83 p. text without annexes, 18 pictures, 26 tables, 74 bibliographic sources. Annexes included. Keywords: FinTech, P2P, peer-to-peer lending, commercial banks, consumer loans, correlation analysis, wavelet coherence analysis, linear regression analysis |
|||
|
Students name, surname
Greta Marcevičiūtė
|
Subject
Evaluation of Factors Determining FinTech Payment Services Adoption by Businesses in Lithuania
|
Supervisor
doc.
dr.
Kamilė Taujanskaitė
|
|
|
Annotation (lietuvių k.)
Šis darbas vertina veiksnius, lemiančius finansinių technologijų (FinTech) mokėjimo paslaugų naudojimą tarp Lietuvos įmonių. FinTech suteikia geresnę prieigą prie finansinių paslaugų ir skatina finansinę įtrauktį, tačiau FinTech naudojimas tarp verslų atsilieka nuo FinTech naudojimo aktyvumo tarp individualių vartotojų. Todėl svarbu suprasti, kokie veiksniai lemia FinTech naudojimą įmonėse. Siekiant tai išsiaiškinti, tyrime analizuojami veiksniai, darantys įtaką įmonių sprendimams naudotis FinTech mokėjimų paslaugomis. Šis darbas nagrinėja teorinius FinTech paslaugų evoliucijos bei naudojimo aspektus, remiantis jau atliktais tyrimais sukuria empirinio tyrimo metodologija ir atlikus apklausą tarp FinTech ekspertų ir FinTech naudotojų (įmonių) empiriškai įvertina pagrindinius veiksnius, lemiančius įmonių naudojimąsi FinTech mokėjimų paslaugomis. Naudojant atnaujintą UTAUT2 modelį, buvo testuojamos devynios hipotezės struktūrinių lygčių modeliu. Tyrime analizuoti vienas priklausomas ir devyni nepriklausomi kintamieji. Atlikus empirinį tyrimą, rezultatai parodė, kad FinTech ekspertų (FinTech paslaugų tikėjo) požiūriu svarbiausi FinTech naudojimo veiksniai yra kainos vertė, po kurios seka suvokiamas saugumas ir našumo lūkesčiai. Tuo tarpu FinTech naudotojai svarbiausiais veiksniais nurodo našumo lūkesčius, po jų – pastangų lūkesčius, kainos vertę ir suvokiamą saugumą. Socialinė įtaka nebuvo nustatyta kaip reikšmingas FinTech naudojimą lemiantis veiksnys, tikėtina, dėl to, kad Lietuvos įmonės linkusios priimti labiau nepriklausomus sprendimus. Šie skirtingi požiūriai padėjo suformuluoti rekomendacijas FinTech paslaugų teikėjams, kad FinTech paslaugos lemtų didesnį naudojimo lygį tarp įmonių: daugiau dėmesio skirti FinTech paslaugų praktinio ir įpročiais paremto naudojimo aspektams, o ne naudos/kainos kriterijams. Taip pat buvo rekomenduota kurti FinTech paslaugas su patogiomis funkcijomis ir lengvo integravimo galimybėmis, kad būtų patenkintas poreikis didinti naudotojų našumą, naudojant FinTech paslaugas. Keywords: Finansinės technologijos, FinTech, Mokėjimo paslaugos, FinTech naudojimas, FinTech veiksniai Annotation (užsienio k.) The research examines the factors determining FinTech payment services adoption by businesses in Lithuania. FinTech has brought a better access to financial services and promoted financial inclusion, but its adoption by businesses lags behind that of individuals. Thus, this raises relevance to understand what are the factors that determine FinTech adoption by businesses. To understand this, the research analyses factors influencing businesses FinTech adoption decisions. It explores scientific background on FinTech adoption, develops a methodology, and empirically evaluates key factors through surveys conducted among FinTech experts and FinTech users. Using the updated UTAUT2 model, nine hypotheses were tested via the structural equation modelling, which included one dependent and nine independent constructs. The findings show that from a FinTech provider perspective (analysed using TOPSIS method), Price Value, followed by Perceived Security, Performance expectancy are the most important factors. On the contrary, FinTech users identify Performance Expectancy, followed by Effort Expectancy, Price Value, and Perceived Security as the main factors. Social Influence was not found to be influential in FinTech adoption, likely because Lithuanian businesses tend to make more independent decisions. These different perspectives led to recommendations for FinTech providers that FinTech providers should focus more on improving practical and habitual usage aspects of FinTech services rather than benefit/cost criteria. Also, it was recommended that FinTech services should be created with user-friendly features and easy integration possibilities to reflect the need to increase users' performance by using FinTech. Keywords: Financial technologies, FinTech, Payment services, FinTech adoption, FinTech determinants |
|||
|
Students name, surname
Matas Ramanauskas
|
Subject
The Impact of the Coronavirus (COVID-19) Outbreak on the Value and Stock Prices of Publicly Listed Companies
|
Supervisor
doc.
dr.
Nomeda Dobrovolskienė
|
|
|
Annotation (lietuvių k.)
Šis darbas atskleidžia COVID-19 pandemijos poveikį ekonomikai, vyriausybėms, įmonėms ir kitiems subjektams ekonomikoje, analizuoja tris skirtingus sektorius ir juos atstovaujančias biržines bendroves, atspindinčias unikalius pandemijos aspektus, vertinimus ir akcijų kainas. Ši pandemijos sukelta sveikatos ir finansų krizė buvo jaučiama globaliai, šio darbo esmė yra išaiškinti pandemijos sukeltų ekonominių sunkumų poveikį pasirinktų įmonių vertėms ir akcijų kainoms. Įmonės pasirinktos iš informacinių ir ryšių technologijų (ICT), kelionių, turizmo ir transporto (TTT) bei būtiniausių vartojimo prekių (CS) sektorių. Naudojant kiekybines metodikas, įskaitant regresijos ir diskontuotų pinigų srautų analizes, darbe įvertinamas pandemijos poveikis įmonių vertėms ir jų akcijų kainoms, vadovaujantis istorinėmis finansinėmis ataskaitomis, maržomis bei tendencijomis prieš ir po pandemijos aprašant du scenarijus. Priešpandeminis scenarijus, prognozės atliekamos naudojant finansinę informaciją prieš pandemija (iki 2020 m.), kai niekas nežinojo, jog tokia situacija artėja. Popandeminis scenarijus, kai į diskontuotus pinigų srautus įtraukiami pirmi du faktiniai 2020-2022 m. pandemijos finansiniai rezultatai, atskleidžiantys tuometinę ekonominę situaciją, maržas ir tendencijas, kurios naudojamos tolimesnei prognozei. Sektoriai parodė skirtingą poveikį. Hipotezė buvo arba patvirtinti, arba paneigti esančią literatūros bei regresinę analizes, kad ICT įmonės patyrė teigiamą poveikį, TTT įmonės nuo pandemijos nukentėjo, o CS įmonės patyrė santykinai mažą poveikį. Atlikus analizę ICT sektorius rodė atsparumą ir augimą, TTT sektorius patyrė didelių sunkumų, o CS sektorius šiek tiek augo. Taip pat pabrėžiamas svarbus vyriausybės vaidmuo švelninant poveikį ekonomikai ir apibrėžiama ilgesnė perspektyvos įtaka finansų rinkoms. Analizė ne tik papildo esamą literatūrą, nagrinėjančią pradinį 2020 m. pandemijos poveikį, bet ir papildo ją analize iki 2025 m. Šis darbas yra svarbus pateikiant įžvalgas investuotojams, įmonių vadovybėms būsimam panašių krizių valdymui ir investavimo strategijoms. Keywords: COVID-19 pandemija, Diskontuotų pinigų srautų analizė, Ekonominis poveiki, akcijų kainos, įmonių vertinimas, biržinės bendrovės, sektoriaus analizė. Annotation (užsienio k.) This thesis points out the effects of the COVID-19 pandemic on the economy, people, governments, enterprises, and other participants of the economy, digs deeper into valuations and stock prices of chosen publicly listed companies across three different sectors. The health crisis caused financial difficulties worldwide and this thesis aims to untangle the economic impact on sector-specific valuations of certain companies picked to represent the Information and Communication Technology (ICT), Travel Tourism and Transport (TTT), and Consumer Staples (CS) sectors. Using quantitative methodologies of regression and discounted cash flow analyses, the thesis evaluates the pandemic's impact on the companies’ valuations and their stock prices to see how the financials would have gone using the trends and patters of the historical financial statements for two scenarios, namely the pre-pandemic scenario as if no one knew that the pandemic is coming impacting the financials and margins, and the post-pandemic taking the first two pandemic years into the calculations to see the actual financials, the change in margins and patterns. The chosen sectors saw different impacts. The hypothesis was to either support or reject the prevailing analysis in the market and regression analysis, that technology companies were impacted positively, travel companies had suffered from the pandemic, and consumer staples got relatively low impacts. ICT sector showed immunity and growth, TTT, being highly dependent on physical presence suffered severe difficulties, while CS demonstrated resilience and saw a slight grow. The thesis also talks about the role of government intervening by introducing fiscal policies to mitigate such impacts on economies and outlines the longer-term implications on financial markets. The analysis is important to support the existing literature of the initial impact of 2020 by the pandemic but also filling the gap in multi-year pandemic impact several years after, offers insights for investors and decision makers for future crisis management and investment strategies. Keywords: COVID-19 pandemic, Discounted Cash Flow analysis, Economic impact, stock prices, company valuation, publicly listed companies, sectoral analysis. |
|||
|
Students name, surname
Tautvydas Seibutis
|
Subject
Allocation of Investment Capital in the Context of Inflation: Analysis and Evaluation of Strategies to Protect Investment Value
|
Supervisor
doc.
dr.
Nijolė Maknickienė
|
|
|
Annotation (lietuvių k.)
Magistro darbe nagrinėjamas investavimas aukštos ir augančios infliacijos sąlygomis ir su tuo susijusi investicijų nuvertėjimo rizika. Šiomis neapibrėžtumo aplinkybėmis investuotojai susiduria su gausa iššūkių siekdami apsaugoti investicijų vertę ir gebėti laiku pasinaudoti iš to kylančiomis galimybėmis. Tyrime siekiama atlikti skirtingų investicijas nuo infliacijos apsaugančių strategijų analizę ir vertinimą. Atlikus studiją atskleista, kad investuotojai siekdami optimizuoti investicinę grąžą ir sumažinti nuostolių riziką linkę rinktis teigiamai su infliacija sąveikaujančias turto klases ar kitas turto paskirstymo strategijas. Tačiau ne visos strategijos siekiant apsaugoti investicijas nuo infliacijos pasiteisina ir yra vienodai efektyvios. Tyrimo metu naudota metodologija – literatūros apžvalga, istorinių duomenų analizė, COPRAS daugiakriteris sprendimų vertinimo, infliacijos beta ir H. Markowitz‘iaus pelno – rizikos optimizavimo metodai leido išanalizuoti ir palyginti skirtingas apsidraudimo nuo infliacijos strategijas – tikslinio turto pasirinkimo, sektorių rotacijos, ir tendencijų sekimo strategijas. Rezultatai atskleidė, jog investicijų vertę geriausiai apsaugo investicijos į auksą, BAA reitingo korporatyvines obligacijas, nekilnojamąjį turtą ir sektorius, ypač būtinojo vartojimo prekių, sveikatos, ir energetikos. Sudarius investicinį portfelį pagal ištirtas apsidraudimo nuo infliacijos strategijas, buvo gautas optimalus portfelis, kuris pagal vidutinės grąžos, rizikos ir efektyvumo parametrus ženkliai viršijo palyginamojo S&P 500 indekso rezultatus. Tiriamuoju laikotarpiu portfelis pademonstravo geresnį apsidraudimo nuo infliacijos lygį ir tuo patvirtino, jog selektyvios investicijos yra veiksmingas būdas apsaugoti investicinio turto vertę ir užtikrinti didesnę nei rinkos vidurkio investicinę grąžą. Keywords: Apsidraudimo strategijos, infliacija, investavimas, rizikos valdymas, sektoriai, turto klasės Annotation (užsienio k.) This master thesis examines investing under high and rising inflation and the associated risks of value depreciation. Under these conditions, investors face a challenge how to protect the value of their investments while also being able to seize associated opportunities. The research aims to analyze and evaluate different inflation-hedging strategies. The study showed that investors seeking to optimize investment returns and minimize losses tend to favor certain asset classes or different allocation strategies that interact positively with growing inflation. However, not all of these strategies of protecting investments against inflation are equally effective. The methodology used in the research includes a literature review, historical data analysis, COPRAS multi-criteria decision-making, inflation beta, and H. Markowitz risk-return optimization model methods. These combined allowed the analysis and comparison of different inflation-hedging strategies, including targeted asset allocation, sector rotation, and active trend-following strategies. The results revealed that the best protection against investment depreciation are investments in gold, BAA rating corporate bonds, real estate, and specific sectors such as consumer staples, healthcare and energy. By building an investment portfolio based on studied inflation hedging strategies, an optimal portfolio was created. The portfolio significantly outperformed the benchmark S&P 500 index in terms of average return, risk and efficiency parameters. During the researched period, it demonstrated a higher level of protection against inflation, hence confirming that selective investments are an effective way to safeguard investment value and achieve more attractive returns than the market average. Keywords: inflation-hedging strategies, investment, risk management, asset class, sectors |
|||
|
Students name, surname
Gileta Labašauskienė
|
Subject
Assessment of the Country‘s Financial Technology Development
|
Supervisor
doc.
dr.
Irena Danilevičienė
|
|
|
Annotation (lietuvių k.)
Baigiamajame magistro darbe analizuojama Lietuvos FinTech sektoriaus plėtros būklė, siekiant nustatyti pagrindinius sektoriaus sėkmę lemiančius veiksnius ir išryškinti sektorių, kuris labiausiai prisideda prie FinTech plėtros Lietuvoje. Tyrimo tikslui pasiekti atliekama teorinių modelių analizė, naudojami kiekybiniai rodikliai (CRITIC ir COPRAS daugybiniai vertinimo metodai) ir kokybiniai metodai (SSGG ir PEST analizės). Darbo struktūrą sudaro Lietuvos FinTech sektoriaus plėtros analizė, rodiklių ir sektorių palyginimas bei jų įtakos vertinimas. Tyrimo rezultatai parodė, kad geriausias FinTech sektorius Lietuvoje yra investavimo ir turto valdymo kompanijos. Šis sektorius išsiskiria itin palankiais rodikliais pagal visus vertinimo kriterijus, o ypač dėl mažo pareikštų skundų skaičiaus, tačiau jam būdingas aukštas pradinio kapitalo reikalavimas, kuris riboja konkurenciją, bet užtikrina sektoriaus stabilumą ir patikimumą. Remiantis atliktu tyrimu, sudaryta FinTech sektorių pirmumo eilė, pateikiamos rekomendacijos sektoriaus plėtrai skatinti, siekiant efektyviai įgyvendinti nacionalines plėtros gaires. Darbe akcentuojama FinTech sektoriaus reikšmė ekonomikos augimui ir inovacijų skatinimui, taip pat identifikuojami pagrindiniai iššūkiai, tokie kaip reguliavimo sudėtingumas ir kibernetinio saugumo problemos. Keywords: finansinės technologijos, FinTech, inovacijos, plėtra, reguliavimas, rinka, skatinimas, vertinimas. Annotation (užsienio k.) The Master's thesis analyzes the development state of the Lithuanian FinTech sector, aiming to identify the key factors contributing to the sector's success and highlight the segment that most significantly supports FinTech growth in Lithuania. To achieve the research objective, an analysis of theoretical models is conducted, employing quantitative indicators (CRITIC and COPRAS multi-criteria evaluation methods) and qualitative methods (SWOT and PEST analyses). The structure of the work encompasses an analysis of the development of Lithuania’s FinTech sector, a comparison of indicators and segments, and an assessment of their influence. The research results revealed that the best-performing FinTech segment in Lithuania is investment and wealth management companies. This segment stands out with exceptionally favorable indicators across all evaluation criteria, particularly due to the low number of complaints reported. However, it is characterized by high initial capital requirements, which limit competition but ensure sector stability and reliability. Based on the conducted research, a priority ranking of FinTech segments was developed, and recommendations for promoting the sector’s development were provided to effectively implement national development guidelines. The thesis emphasizes the importance of the FinTech sector in driving economic growth and fostering innovation, while also identifying key challenges, such as regulatory complexities and cybersecurity issues. Keywords: development, evaluation, financial technologies, FinTech, innovation, market, promotion, regulation. |
|||
|
Students name, surname
Jitesh Sharma
|
Subject
Investigation of Cyber Risk Management Measures in Financial Technology Companies
|
Supervisor
doc.
dr.
Algita Miečinskienė
|
|
|
Annotation (lietuvių k.)
FinTech sektorius kelia naujas rizikas dėl kibernetinių grėsmių ir yra labiau orientuotas į tokias atakas kaip sukčiavimas ir duomenų pažeidimai. Šiame tyrime nagrinėjamas aktyvaus kibernetinių grėsmių stebėjimo ir duomenų rinkimo įgyvendinimas FinTech įmonėse, siekiant kovoti su besiplečiančiomis sukčiavimo atakomis ir duomenų įsilaužimu. Šiuo darbu siekiama nustatyti, kiek FinTech organizacijos aktyviai stebėjo kibernetines grėsmes ir rinko informaciją apie šias besikeičiančias rizikas. Taikytas kompleksinis metodas, derinant kokybinę literatūros kibernetinio saugumo srityje analizę, SSGG analizę su kiekybine tyrimo metodika; atlikta apklausa, naudojant 5 balų Likerto skalę. Tyrime buvo naudojama aprašomoji statistika, Spearmano koreliacinė analizė ir ranginė regresija, siekiant ištirti kibernetinio saugumo praktikas „fintech“ įmonėse ir darant išvadas iš rizika paremto ir strategija paremto požiūrio. Išvados atskleidžia, kad organizacinės kultūros ir vadovavimo derinimo stiprinimas yra labai svarbus siekiant panaudoti technologines naujoves, kad būtų užtikrinta veiksminga kibernetinio saugumo apsauga. Taigi, šiame tyrime išnagrinėtos kibernetinio saugumo problemos, turinčios įtakos „FinTech“ įmonėms, susijusios su sukčiavimu ir duomenų pažeidimais. Gauti rezultatai praplečia esamą žinių bagažą, t.y., kad siekiant apsaugoti duomenis nuo besikeičiančių kibernetinio saugumo grėsmių, technologijų stiprinimas turi būti derinamas su kultūriniais pokyčiais ir vadovavimo parama. Keywords: Fintech, kibernetinis saugumas, sukčiavimo atakos, duomenų pažeidimai, kibernetinės grėsmės, rizikos valdymas, rizika pagrįstas požiūris, strategija pagrįstas požiūris, finansų sektoriai Annotation (užsienio k.) The sector of FinTech raises new risks concerning cyber threats and is more oriented on such attacks as phishing and data breaches. This study examines the implementation of proactive cyber threat monitoring and intelligence gathering in FinTech companies for combating evolving phishing attacks and data intrusions. The present work aims to discuss to what extent FinTech organizations have practiced active cyber threat monitoring and intelligence collection regarding these shifting risks. A comprehensive approach was employed, combining qualitative analysis of cybersecurity literature and SWOT analysis with a quantitative survey methodology utilizing a 5-point Likert scale. The research utilized descriptive statistics, Spearman's Correlation Analysis, and ordinal logistic regression to examine cybersecurity practices in fintech firms, deriving insights from the comparative analysis of risk-based and strategy-based approaches. The findings reveals that the strengthening of organizational culture and leadership alignment is critical to leveraging technological innovation for effective cybersecurity defenses. This research has effectively met the crucial cybersecurity issues affecting FinTech companies regarding the inclusion of phishing assault and data breach. These results extend the present body of knowledge by emphasizing the need for an initiative that combines technology reinforcement with culture change and leadership support to protect data from evolving cybersecurity threats. Keywords: Fintech, Cybersecurity, Phishing attacks, Data Breaches, Cyber threats, Risk Management, Risk-Based Approach, Strategy-Based Approach, Financial Sectors |
|||
|
Students name, surname
Valeriia Smyshliaieva
|
Subject
Evaluation of the Effectiveness and Efficiency of Replacing Traditional Financial Services with Financial Technologies
|
Supervisor
doc.
dr.
Indrė Lapinskaitė
|
|
|
Annotation (lietuvių k.)
Finansinių technologijų (fintech) sritis per pastarąjį dešimtmetį sulaukė didelio dėmesio, įsitvirtinusi kaip labai perspektyvi finansinių paslaugų efektyvumo ir efektyvumo didinimo sritis. Tradicinės finansų institucijos, siekdamos išlikti konkurencingos ir sekti finansų industrijos tendencijas bei klientų poreikius, turi atsižvelgti į fintech potencialą ir galimą jų išnaudojimą, pakeisdamos jau veikiančias tradicines finansines paslaugas naujais sprendimais. Šiame darbe siekiama įvertinti tradicinių finansinių paslaugų pakeitimo finansinėmis technologijomis efektyvumą ir efektyvumą. Apibrėžus finansinių paslaugų ir finansinių technologijų reikšmę, teorinėje tyrimo dalyje buvo išryškinta fintech svarba tradicinėms finansinėms paslaugoms, o analitinė dalis nagrinėja 63 atrinktų nacionalinių tradicinių finansinių institucijų veiklos efektyvumą ES. Naudojant duomenų apgaubiamąją analizę (DEA) kaip pirminį metodinį metodą, šioje baigiamajame darbe vertinamas finansinių institucijų techninis efektyvumas, daugiausia dėmesio skiriant tokiems pagrindiniams įvestims kaip investicijos į IT, programinės įrangos kūrimo sąnaudos, MTEP išlaidos ir personalo mokymo išlaidos. Analizuojami rezultatai apima išlaidų sutaupymą dėl automatizavimo, paslaugų įvairovę ir klientų pasiekiamumą. Išvados atskleidžia „fintech“ pritaikymo ir našumo skirtumus ir pabrėžia subalansuotų investicijų svarbą, siekiant efektyvumo ir išlaikyti konkurencingumą besivystančioje „fintech“ aplinkoje. Atvejo analizė apie rankinių apskaitos užduočių pakeitimą robotiniu procesų automatizavimu apima sąnaudų ir naudos analizę, KPI pasirinkimą ir jų apskaičiavimą efektyvumui įvertinti. Rezultatai parodė, kad toks automatizavimas sutaupo daug darbuotojų laiko. Tai leidžia jiems sutelkti dėmesį į sudėtingesnes ir kūrybiškesnes užduotis, sumažina klaidų skaičių ir duoda teigiamą grąžą. Darbą sudaro 6 dalys: įvadas, literatūros apžvalga, metodika, praktinė dalis, išvados ir pasiūlymai, literatūros sąrašas. Darbo apimtis – 65 p. teksto be priedų, 8 iliustr., 9 lent., 11 pav., 198 bibliografiniai šaltiniai. Keywords: Finansinės technologijos, tradicinės finansinės paslaugos, efektyvumo vertinimas, tradicinių finansinių paslaugų keitimas, tradicinės finansinės institucijos. Annotation (užsienio k.) The field of financial technologies has gained considerable attention in the past decade, establishing itself as a highly promising area for improving the effectiveness and efficiency of financial services. To stay competitive, and follow the trends in the financial industry and the demands of customers, traditional financial institutions must take into account the potential of fintech and their possible exploitation by replacing already functioning traditional financial services with new solutions. This thesis aims to evaluate the effectiveness and efficiency of replacing traditional financial services with financial technologies. After defining the meaning of financial services and financial technologies, the importance of fintech for traditional financial services in the theoretical part of the study was highlighted, and the analytical part examines the efficiency of 63 selected national traditional financial institutions in the EU. Using Data Envelopment Analysis (DEA) as the primary methodological approach, this thesis evaluates the technical efficiency of financial institutions focusing on key inputs such as IT investments, R&D expenses, software development and staff training costs. Outputs analysed include cost savings from automation, service diversity, and customer reach. The findings reveal disparities in fintech adoption and performance and highlight the importance of balanced investments to achieve efficiency in the evolving fintech landscape. A case study on replacing manual accounting tasks with Robotic Process Automation includes Cost-benefit analysis, KPI selection and their calculation to evaluate the effectiveness. The results demonstrated that such automation saves employees a significant amount of time. It allows them to focus on more complex and creative tasks, reduces errors, and leads to positive returns. Structure: introduction, literature review, methodology, practical part, conclusions and suggestions, references. The thesis consists of: 65 p. text without appendixes, 8 pictures, 9 tables, 11 figures, and 198 bibliographical entries. Keywords: Financial technologies, traditional financial services, effectiveness, efficiency, evaluation of effectiveness, evaluation of efficiency, replacement of traditional financial services, traditional financial institutions. |
|||
|
Students name, surname
Gabija Katkauskaitė
|
Subject
Research on the Impact of Financial Technologies on the Non-Financial Banks‘ Performance
|
Supervisor
doc.
dr.
Indrė Lapinskaitė
|
|
|
Annotation (lietuvių k.)
Bankų naudojamos finansines technologijas jau dešimtmečius suteikia jiems galimybę gerinti savo funkcijas, būti labiau prieinamiems ir sparčiau spręsti problemas iškilusias atliekant vidinius procesus bei klientų patiriamiems trikdžiams. Tam, kad bankų veikla išliktų pelninga ir efektyviai valdoma, bankai turi nuolatos gerinti klientų aptarnavimą, darbuotojų žinias ir užtikrinti akcininkų pasitikėjimą. Šie tikslai ir rezultatai yra įtraukiami į nefinansinės bankų veiklos kategoriją ir yra nemažiau svarbūs už finansinės veiklos tikslus ir rezultatus. Todėl svarbu nustatyti, kokią įtaką finansinės technologijos daro nefinansiniams bankų veiklos rezultatams. Šio baigiamojo darbo tikslas – ištirti finansinių technologijų įtaką nefinansinės bankų veiklos rezultatams. Pirmoje šio baigiamojo darbo dalyje aprašomos finansinės technologijos naudojamos bankų tobulinimui, analizuojama mokslinė literatūra, siekiant suprasti nefinansinę bankų veiklą ir analizuojama mokslinė literatūra, siekiant išsiaiškinti ryšį tarp bankų veiklos rezultatų ir finansinių technologijų. Antroje baigiamojo darbo dalyje pristatomi metodai, naudojami finansinių technologijų įtakai bankų veiklos rezultatams analizuoti. Remiantis aprašytais metodais, trečioje darbo dalyje atliekama koreliacinė analizė, panelinės regresijos analizė, linijinės regresijos analizė, daugianarė regresinė analizė ir jautrumo analizė bei įvertinta finansinių technologijų įtaka nefinansinės bankų veiklos rezultatams. Analizių, parengtų 14 skirtingų Europos bankų, rezultatai rodo, kad finansinės technologijos poveikis nefinansinės bankų veiklai yra labai mažas. Darbą sudaro 5 dalys: literatūros analizė, metodika, empirinis tyrimas ir išvados bei rekomendacijos. Darbo apimtis – 82 psl. teksto be priedų, 6 figūros, 35 lentelės ir 77 literatūros šaltiniai. Priedai pridedami atskirai. Keywords: finansinės technologijos, nefinansiniai bankų veiklos rezultatai, įtaka. Annotation (užsienio k.) For decades, FinTech used by banks has enabled them to improve their functions, increase accessibility, and resolve issues efficiently, which arise during internal processes and disrupt customers. To remain profitable and effectively managed, banks must continuously improve customer service and employee knowledge and ensure shareholder trust. These goals and results are included in the non-financial banks' performance category and are as important as the goals and results of financial performance. Therefore, it is important to determine the impact Fintech has on banks' non-financial performance. The aim of this thesis is to research the impact FinTech has on non-financial banks’ performance. The first part of this thesis outlines the FinTech used for bank improvements, analyses the scientific literature to comprehend non-financial banks’ performance and analyses the scientific literature to register the connection between banks’ performance and FinTech. The second part of the thesis presents the methods used to analyse the impact of FinTech on the performance of banks. Based on the methods described, in the third part of the work, correlation analysis, panel regression analysis, linear regression analysis, multiple regression analysis and sensitivity analysis were performed and the impact FinTech has on non-financial bank performance was evaluated. The results of several analyses prepared for 14 different European banks show a very small impact FinTech has on the non-financial banks’ performance. The work consists of 5 parts: literature analysis, methodology, empirical research and conclusions and recommendations. The thesis consists of 82 pages of text without appendixes, 6 figures, 35 tables and 77 literature sources. The appendixes are attached separately. Keywords: FinTech, Non-Financial banks' performance, impact. |
|||
|
Students name, surname
Violeta Miltienytė
|
Subject
Evaluation of the Efficiency of Digitization of the Company‘s Accounting Process
|
Supervisor
doc.
dr.
Irena Danilevičienė
|
|
|
Annotation (lietuvių k.)
Baigiamajame magistro darbe analizuojamas apskaitos procesų skaitmenizavimo efektyvumas ir jo įtaka įmonių veiklai Europos Sąjungoje. Tyrime analizuojamas apskaitos procesų skaitmenizavimo lygis ir jo poveikis verslo efektyvumui. Tyrime naudojami CRITIC ir TOPSIS metodai leido nustatyti kriterijų reikšmingumą bei analizuoti, kaip skirtingos šalys pritaiko skaitmenines technologijas apskaitos procesuose. Ši analizė suteikė galimybę identifikuoti gerąsias ir blogąsias praktikas, padedančias geriau suprasti skaitmenizavimo poveikį įmonių veiklos procesams. Ekspertinio vertinimo metodu (AHP) buvo analizuojami skaitmenizavimo procesų kriterijai, atsižvelgiant į jų privalumus ir iššūkius. Tyrimo rezultatai parodė, kad skaitmenizacija padeda didinti darbo efektyvumą, gerina duomenų tikslumą ir spartina sprendimų priėmimą, tačiau kartu atskleidė reikšmingus iššūkius, tokius kaip darbuotojų kompetencijų trūkumas, duomenų apsaugos rizika ir didelės technologijų diegimo išlaidos. Nustatyta, kad sėkmingas skaitmenizacijos procesų įgyvendinimas tiesiogiai priklauso nuo tinkamo technologinių sprendimų pasirinkimo, procesų optimizavimo ir investicijų į darbuotojų kvalifikacijos kėlimą. Remiantis tyrimo rezultatais, pateikiamos praktinės rekomendacijos, orientuotos į inovacijų integraciją, strateginį skaitmenizavimo planavimą bei technologijų naudojimo standartizavimą. Tyrimas suteikia įžvalgų tiek teoriniu, tiek praktiniu požiūriu, padedančių spręsti apskaitos procesų skaitmenizavimo iššūkius ir prisidėti prie organizacijų konkurencingumo didinimo. Darbas sudarytas iš įvado, apskaitos procesų skaitmenizavimo teorinės analizės, apskaitos procesų skaitmenizavimo efektyvumo vertinimo metodologijos, skaitmenizuotų apskaitos procesų efektyvumo vertinimo ir analizės, išvadų bei pasiūlymų ir literatūros sąrašo. Darbo apimtis – 64 puslapiai teksto be priedų, 9 paveikslai, 16 lentelių, 64 literatūros šaltiniai. Priedai įtraukti. Keywords: AHP, apskaitos procesų skaitmenizavimas, CRITIC, ekspertinis vertinimas, skaitmeninės technologijos, skaitmenizavimo efektyvumas, TOPSIS. Annotation (užsienio k.) The master's thesis analyzes the efficiency of accounting process digitalization and its impact on business operations in the European Union. The study examines the level of digitalization of accounting processes and its influence on business efficiency. The CRITIC and TOPSIS methods were employed to determine the significance of criteria and analyze how different countries apply digital technologies in accounting processes. This analysis enabled the identification of best and worst practices, contributing to a better understanding of the impact of digitalization on business operations. The Analytical Hierarchy Process (AHP) method was used to evaluate the criteria of digitalization processes, considering their advantages and challenges. The results revealed that digitalization helps to improve operational efficiency, enhances data accuracy, and accelerates decision-making. However, significant challenges were also identified, such as a lack of employee competencies, data security risks, and high implementation costs of technologies. It was found that the successful implementation of digitalization processes depends directly on the selection of appropriate technological solutions, process optimization, and investments in employee training. Based on the study results, practical recommendations are provided, focusing on the integration of innovations, strategic digitalization planning, and the standardization of technology use. The study offers insights from both theoretical and practical perspectives, helping to address the challenges of accounting process digitalization and contributing to improving organizational competitiveness. The thesis consists of an introduction, theoretical analysis of accounting process digitalization, methodology for evaluating the efficiency of accounting process digitalization, evaluation and analysis of the efficiency of digitalized accounting processes, conclusions and recommendations, and references. The thesis comprises 64 pages of text without appendices, 9 figures, 16 tables, and 64 references. Appendices are included. Keywords: AHP, accounting process digitalization, CRITIC, digital technologies, digitalization efficiency, expert evaluation, TOPSIS. |
|||
|
Students name, surname
Ugnė Meškauskaitė
|
Subject
Research on Challenges Faced by Financial Technologies Companies in Preventing Money Laundering
|
Supervisor
doc.
dr.
Indrė Lapinskaitė
|
|
|
Annotation (lietuvių k.)
Magistro baigiamajame darbe analizuojami finansinių technologijų (FinTech) įmonių iššūkiai pinigų plovimo prevencijos srityje. Tyrimas atskleidžia, kaip šio sektoriaus inovatyvumas ir spartūs technologiniai pokyčiai atveria naujas finansinių paslaugų galimybes, tačiau kartu sukuria sudėtingus reguliacinius, technologinius ir organizacinius iššūkius. Darbo metu atlikta išsami literatūros analizė, ekspertų kokybinė apklausa, SSGG analizė, kombinuota PEST analizė su ekspertų rizikos vertinimu bei rizikos žemėlapių sudarymu. Ekspertų kiekybinės apklausos rezultatai įvertinti pasitelkiant TOPSIS metodą ir Python programavimo kalbą. Tyrimo rezultatai atskleidė, kad pagrindiniai FinTech sektoriaus iššūkiai yra nuolat kintanti reguliacinė aplinka, didelės pinigų plovimo prevencijos sąnaudos mažoms įmonėms bei technologijų integracijos iššūkiai. Pateiktos rekomendacijos orientuotos į partnerystės su reguliacinėmis institucijomis stiprinimą, darbuotojų kvalifikacijos kėlimą, pažangių technologinių sprendimų diegimą. Darbe pabrėžiama, kad sėkminga FinTech sektoriaus plėtra įmanoma tik suderinus inovacijų skatinimą su veiksmingu rizikos valdymu. Darbą sudaro: įvadas, literatūros analizė, tyrimo metodika, tiriamoji dalis, baigiamojo darbo išvados ir siūlymai, literatūros sąrašas. Darbo apimtis – 68 psl. teksto be priedų, 8 iliustr., 12 lent., 78 bibliografiniai šaltiniai. Atskirai pridedami darbo priedai. Keywords: Finansinės technologijos (FinTech), iššūkiai, PEST analizė, pinigų plovimas, pinigų plovimo prevencija, Python, rizika, rizikos žemėlapis, SSGG analizė, TOPSIS metodas. Annotation (užsienio k.) The Master's thesis analyses the challenges of financial technology (FinTech) companies in the area of anti-money laundering. The study reveals how the sector's innovativeness and rapid technological change are opening up new opportunities for financial services, but also creating complex regulatory, technological and organisational challenges. The work includes an in-depth literature review, a qualitative survey of experts, a SWOT analysis, a combined PEST analysis with expert risk assessment and risk mapping. The results of the quantitative survey of experts were evaluated using the TOPSIS method and the Python programming language. The results of the survey revealed that the main challenges for the FinTech sector are the constantly changing regulatory environment, the high cost of AML for small businesses and the challenges of technology integration. The recommendations made focus on strengthening partnerships with regulators, up-skilling staff, and introducing advanced technological solutions. The study stresses that the successful development of the FinTech sector can only be achieved by combining the promotion of innovation with effective risk management. Structure: introduction, literature analysis, research methodology, research part, conclusions and suggestions, references. Thesis consist of: 68 p. text without appendixes, 8 pictures, 12 tables, 78 bibliographical entries. Appendixes included. Keywords: Anti-Money Laundering, Challenges, Financial Technology (FinTech), Money Laundering, PEST analysis, Python, Risk assessment and mapping, SWOT analysis, TOPSIS method. |
|||
|
Students name, surname
Sabina Jurčikaitė
|
Subject
Investigation of Financial Technologies Impact on Companies of Financial Sector
|
Supervisor
doc.
dr.
Raimonda Martinkutė-Kaulienė
|
|
|
Annotation (lietuvių k.)
Magistro baigiamajame darbe nagrinėjama finansinių technologijų įtaka finansų sektoriaus įmonėms. Teorinėje darbo dalyje analizuojama finansinių technologijų samprata, plėtra ir klasifikacija. Taip pat yra nagrinėjami ir finansų sektoriaus bei finansinių technologijų įtakos bankų ir kredito unijų sektoriams teoriniai aspektai. Remiantis atlikta mokslinės literatūros analize, darbo metodikos skyriuje yra pateikiama tyrimo schema ir aprašomi tyrime taikomi metodai. Empyrinėje darbo dalyje, siekiant ištirti finansinių technologijų įtaką bankų sektoriaus įmonėms yra taikomas CRITIC optimalių svorių nustatymo metodas, TOPSIS rangavimo metodas bei koreliacinė – regresinė analizė. Siekiant ištirti finansinių technologijų įtaką kredito unijų sektoriui yra taikoma tik koreliacinė – regresinė analizė. Išnagrinėjus teorinius ir praktinius finansinių technologijų įtakos finansų sektoriaus įmonėms aspektus, pateikiamos baigiamojo darbo išvados ir pasiūlymai. Darbą sudaro šios dalys: įvadas, literatūros analizė, metodika, tyrimas, išvados ir pasiūlymai, literatūros sąrašas. Darbo apimtis: 83p. teksto be priedų, 13 iliustracijų, 38 lentelės, 89 bibliografiniai šaltiniai. Atskirai pridedami darbo priedai. Keywords: finansinės technologijos, finansų sektorius, bankinis sektorius, įtaka, kredito unijų sektorius, pelningumo rodikliai, indėliai, paskolos. Annotation (užsienio k.) The final master’s thesis examines the impact of financial technologies on financial sector companies. The theoretical part of the thesis analyses the concept, development and classification of financial technologies. It also explores the theoretical aspects of the financial sector and the impact of financial technologies on banking and credit union sectors. Based on the analysis of scientific literature, the methodology section presents the research framework and describes the methods applied to study. The empirical part of study employed several analytical methods. To assess the impact of financial technologies on banking sector companies, the CRITIC method was used to determine optimal weights, TOPSIS was used for ranking and correlation – regression analysis was also applied. For the credit union sector, only correlation – regression analysis was used to investigate the impact of financial technologies. After examining the theoretical and practical aspects of the impact of financial technologies on financial sector companies, the conclusions and suggestions of the thesis are presented. Structure: introduction, literature review, research methodology, research, conclusions and suggestions, list of references. Thesis consists of: 83 p. text without appendixes, 13 pictures, 38 tables, 89 bibliographical entries. Appendixes are included separately. Keywords: financial technologies, financial sector, banking sector, impact, credit union sector, profitability ratios, deposits, loans. |
|||
|
Students name, surname
Renata Lukoševičiūtė
|
Subject
Assessment of the Development of Financial Technologies in the Banking Sector
|
Supervisor
doc.
dr.
Irena Danilevičienė
|
|
|
Annotation (lietuvių k.)
Baigiamajame magistro darbe atliktas finansinių technologijų plėtros bankų sektoriuje vertinimas. Tyrime analizuoti tradicinės bankininkystės atstovai (AB „Swedbank“, AS ,,LHV Pank“, AS ,,Citadele Banka“) ir ,,FinTech“ sektoriaus bankai (AS ,,Inbank“, UAB „Revolut Bank“), siekiant įvertinti jų veiklos efektyvumą ir konkurencinį pranašumą.Tyrime taikyti TOPSIS, SSGG ir PESTEL analizės metodai. Rezultatai atskleidė, kad UAB „Revolut Bank“ pasižymi didžiausiu veiklos efektyvumu, o AS ,,Inbank“ užima žemiausią poziciją. Įvertinus teorinius ir praktinius finansinių technologijų plėtros bankų sektoriuje aspektus, pateikiamos baigiamojo darbo išvados ir siūlymai. Išvados pabrėžia ,,FinTech“ svarbą bankų sektoriaus transformacijai, skatinant efektyvumą, mažinant sąnaudas ir prisitaikant prie kintančių klientų poreikių. Darbą sudaro 3 dalys: įvadas, finansinių technologijų plėtros bankų sektoriuje teoriniai aspektai, finansinių technologijų plėtros bankų sektoriuje vertinimo metodika ir finansinių technologijų plėtros bankų sektoriuje vertinimas, pateikiamos baigiamojo darbo išvados ir siūlymai, literatūros sąrašas. Darbo apimtis – 90 psl. teksto be priedų, 13 iliustr., 14 lent., 71 bibliografiniai šaltiniai. Atskirai pridedami darbo priedai. Keywords: Bankų sektorius, efektyvumo rodikliai, finansinės technologijos (,,FinTech“), konkurencinis pranašumas, pelningumo rodikliai, tradicinė bankininkystė, veiklos analizė. Annotation (užsienio k.) The final Master’s thesis assess the development of financial technologies in the banking sector. The study analyzes representatives of traditional banking (AB „Swedbank“, AS ,,LHV Pank“, AS ,,Citadele Banka“) and ,,FinTech“ sector banks (AS ,,Inbank“, UAB „Revolut Bank“) to evaluate their operational efficiency and competitive advantages. The methods applied in the study include TOPSIS, SWOT, and PESTEL analyses. The results revealed that UAB „Revolut Bank“ demonstrates the highest operational efficiency, while AS ,,Inbank“ ranks lowest. By assessing the theoretical and practical aspects of ,,FinTech“ development in the banking sector, the thesis presents conclusions and recommendations. The findings emphasize the importance of ,,FinTech“ in transforming the banking sector by enhancing efficiency, reducing costs, and adapting to changing customer needs. Structure: introduction, the thesis examines the theoretical aspects of the development of financial technologies in the banking sector, the methodology for assessing this development, and the evaluation of financial technology progress within the banking industry, conclusions and suggestions, references. Thesis consist of: 90 p. text without appendixes, 13 pictures, 14 tables, 71 bibliographical entries. Appendixes included. Keywords: Banking sector, efficiency indicators, financial technologies (,,FinTech“), competitive advantage, profitability indicators, traditional banking, performance analysis. |
|||
|
Students name, surname
Rosita Kaubrytė
|
Subject
Assessment of Effectiveness of Investments to the Real Estate
|
Supervisor
prof.
dr.
Rima Tamošiūnienė
|
|
|
Annotation (lietuvių k.)
Baigiamajame magistro darbe analizuojamos investicijos į nekilnojamąjį turtą. Sudaromi nekilnojamojo turto investiciniai portfeliai skirtingose rinkose ir įvertinamas jų efektyvumas. Pirmoje dalyje analizuojami pagrindinių sąvokų apibrėžimai moksliniuose šaltiniuose ir norminiuose teisės aktuose. Nagrinėjami investavimo į nekilnojamąjį turtą būdai, privalumai, trūkumai bei galimos rizikos. Taip pat analizuojama investicijų į nekilnojamąjį turtą efektyvumo vertinimo metodai, investicinio portfelio formavimo, valdymo metodikos. Antroje dalyje nurodoma tyrimo metodika, pateikiama tyrimo seka, kurią sudaro 4 tyrimo etapai. Taip pat nurodomi SAW ir TOPSIS daugiakriteriai vertinimo metodai bei H. Markowitz’iaus teorija, kuria remiantis sudaromi investiciniai portfeliai. Trečioje dalyje atliekamas magistro baigiamojo darbo tyrimas, taikant daugiakriterius vertinimo metodus atliekama nekilnojamąjį turtą valdančių bendrovių akcijų atranka Azijos, Europos, Šiaurės Amerikos rinkose ir tarptautinėje rinkoje. Sudaromi ir optimizuojami investiciniai portfeliai pagal Markowitz’iaus portfelių teoriją. Taip pat sudarytų portfelių efektyvumui vertinti apskaičiuojamas Šarpo rodiklis. Atliekama gautų rezultatų analizė ir vertinimas. Gauti rezultatai parodė, kad efektyviausi investiciniai portfeliai į nekilnojamąjį turtą valdančių bendrovių akcijas analizuojamu laikotarpiu buvo Azijos ir tarptautinėje rinkoje, o mažiausiai efektyvūs Europos rinkoje. Darbo struktūra: įvadas, teorinė dalis, metodinė dalis, praktinė dalis, išvados, literatūros sąrašas, priedai. Darbo apimtis: 84 psl. be priedų, 99 bibliografiniai šaltiniai, 27 lentelės, 32 paveikslai. Keywords: investicijos, nekilnojamasis turtas, tiesioginis investavimas į nekilnojamąjį turtą, netiesioginis investavimas į nekilnojamąjį turtą, nekilnojamojo turto rinka, efektyvumas, investicinis portfelis, daugiakriteris vertinimas, SAW, TOPSIS. Annotation (užsienio k.) Investments in real estate are analyzed in the master's thesis. Real estate investment portfolios are created in different markets and their efficiency is evaluated. The first part analyzes the definitions of the main concepts in scientific sources and normative legal acts. Ways, advantages, disadvantages and possible risks of investing in real estate are examined. Methods of evaluating the efficiency of investments in real estate, investment portfolio formation and management methodologies are also analyzed. The second part specifies the research methodology, presents the research sequence, which consists of 4 research stages. SAW and TOPSIS multi-criteria evaluation methods and H. Markowitz theory, which is the basis for creating investment portfolios, are also indicated. In the third part the study of the master's thesis is carried out, using multi-criteria evaluation methods, the selection of shares of real estate management companies in the markets of Asia, Europe, North America and the international market is carried out. Investment portfolios are created and optimized according to the Markowitz portfolio theory. The Sharpe ratio is also calculated to evaluate the efficiency of the portfolios. Analysis and evaluation of the obtained results is carried out. The obtained results showed that the most efficient investment portfolios in the shares of real estate management companies during the analyzed period were in the Asian and international markets, while the least efficient were in the European market. The structure of the thesis includes an introduction, theoretical part, methodological section, practical segment, conclusions, bibliography and appendices. The thesis spans 84 pages excluding appendices, 99 bibliographic sources, 27 tables, 32 figures. Keywords: investment, real estate, direct investment in real estate, indirect investment in real estate, real estate market, efficiency, investment portfolio, multi-criteria evaluation, SAW, TOPSIS. |
|||
| University first cycle (undergraduate, Bachelor' s) studies | ||||
|---|---|---|---|---|
| Code | Name | Credits | ECTS credits | Department |
| VVFRB01902 | - | 7,5 | 7,5 | T |
| VVFRB11703 | Bachelor Graduation Thesis 1 | 3 | 3 | F |
| VVFRB11703 | Bachelor Graduation Thesis 1 | 3 | 3 | H |
| VVFRB11703 | Bachelor Graduation Thesis 1 | 3 | 3 | I |
| VVFRB11704 | Bachelor Graduation Thesis 1 | 3 | 3 | F |
| VVFRB11704 | Bachelor Graduation Thesis 1 | 3 | 3 | H |
| VVFRB11704 | Bachelor Graduation Thesis 1 | 3 | 3 | I |
| VVFRB11709 | Bachelor Graduation Thesis 1 | 3 | 3 | F |
| VVFRB11715 | Bachelor Graduation Thesis 1 | 3 | 3 | F |
| VVFRB11715 | Bachelor Graduation Thesis 1 | 3 | 3 | I |
| VVFRB11714 | Bachelor Graduation Thesis 1 | 3 | 3 | F |
| VVFRB11714 | Bachelor Graduation Thesis 1 | 3 | 3 | H |
| VVFRB11714 | Bachelor Graduation Thesis 1 | 3 | 3 | I |
| VVFRB11716 | Bachelor Graduation Thesis 1 | 3 | 3 | F |
| VVFRB11716 | Bachelor Graduation Thesis 1 | 3 | 3 | I |
| VVFRB11717 | Bachelor Graduation Thesis 1 | 3 | 3 | F |
| VVFRB11717 | Bachelor Graduation Thesis 1 | 3 | 3 | I |
| VVFRB11718 | Bachelor Graduation Thesis 1 | 3 | 3 | F |
| VVFRB11718 | Bachelor Graduation Thesis 1 | 3 | 3 | I |
| VVFRB11719 | Bachelor Graduation Thesis 1 | 3 | 3 | F |
| VVFRB11719 | Bachelor Graduation Thesis 1 | 3 | 3 | I |
| VVFRB11303 | Accounting | 7 | 7 | F |
| VVFRB11303 | Accounting | 7 | 7 | I |
| VVFRB05704 | Accounting and Auditing | 7,5 | 7,5 | D |
| VVFRB11401 | Accounting and Auditing | 8 | 8 | H |
| VVFRB11404 | Accounting and Auditing | 8 | 8 | F |
| VVFRB11353 | Accounting and Auditing | 3 | 3 | I |
| VVFRB11353 | Accounting and Auditing | 3 | 3 | F |
| VVFRB13201 | Accounting and Auditing | 5 | 5 | O |
| VVFRB11451 | Accounting and Auditing | 6 | 6 | I |
| VVFRB11451 | Accounting and Auditing | 6 | 6 | F |
| VVFRB11550 | Accounting and Auditing | 8 | 8 | I |
| VVFRB11550 | Accounting and Auditing | 8 | 8 | F |
| VVFRB11650 | Accounting and Auditing | 4 | 4 | I |
| VVFRB11650 | Accounting and Auditing | 4 | 4 | F |
| VVFRB11401 | Accounting and Auditing | 8 | 8 | I |
| VVFRB11401 | Accounting and Auditing | 8 | 8 | F |
| VVFRB05704 | Accounting and Auditing | 7,5 | 7,5 | N |
| VVFRB05704 | Accounting and Auditing | 7,5 | 7,5 | T |
| VVFRB05704 | Accounting and Auditing | 7,5 | 7,5 | V |
| VVFRB12350 | Accounting Fundamentals | 3 | 3 | F |
| VVFRB12350 | Accounting Fundamentals | 3 | 3 | I |
| VVFRB11452 | Accounting systems | 3 | 3 | F |
| VVFRB11452 | Accounting systems | 3 | 3 | I |
| VVFRB11101 | Analysis of Investments and Finance | 3 | 3 | H |
| VVFRB10740 | Bachelor Graduation Thesis | 12 | 12 | T |
| VVFRB11807 | Bachelor Graduation Thesis 3 | 8 | 8 | F |
| VVFRB11807 | Bachelor Graduation Thesis 3 | 8 | 8 | H |
| VVFRB11807 | Bachelor Graduation Thesis 3 | 8 | 8 | I |
| VVFRB11808 | Bachelor Graduation Thesis 3 | 8 | 8 | F |
| VVFRB11808 | Bachelor Graduation Thesis 3 | 8 | 8 | H |
| VVFRB11808 | Bachelor Graduation Thesis 3 | 8 | 8 | I |
| VVFRB11812 | Bachelor Graduation Thesis 3 | 8 | 8 | F |
| VVFRB11824 | Bachelor Graduation Thesis 3 | 7 | 7 | F |
| VVFRB11824 | Bachelor Graduation Thesis 3 | 7 | 7 | I |
| VVFRB11823 | Bachelor Graduation Thesis 3 | 7 | 7 | F |
| VVFRB11823 | Bachelor Graduation Thesis 3 | 7 | 7 | H |
| VVFRB11823 | Bachelor Graduation Thesis 3 | 7 | 7 | I |
| VVFRB11825 | Bachelor Graduation Thesis 3 | 7 | 7 | F |
| VVFRB11825 | Bachelor Graduation Thesis 3 | 7 | 7 | I |
| VVFRB11826 | Bachelor Graduation Thesis 3 | 7 | 7 | F |
| VVFRB11826 | Bachelor Graduation Thesis 3 | 7 | 7 | I |
| VVFRB11827 | Bachelor Graduation Thesis 3 | 7 | 7 | F |
| VVFRB11827 | Bachelor Graduation Thesis 3 | 7 | 7 | I |
| VVFRB11828 | Bachelor Graduation Thesis 3 | 7 | 7 | F |
| VVFRB11828 | Bachelor Graduation Thesis 3 | 7 | 7 | I |
| VVFRB07719 | Bachelor Graduation Thesis 1 | 3 | 3 | D |
| VVFRB07719 | Bachelor Graduation Thesis 1 | 3 | 3 | N |
| VVFRB07719 | Bachelor Graduation Thesis 1 | 3 | 3 | V |
| VVFRB08728 | Bachelor Graduation Thesis 2 | 7,5 | 7,5 | D |
| VVFRB08728 | Bachelor Graduation Thesis 2 | 7,5 | 7,5 | N |
| VVFRB08728 | Bachelor Graduation Thesis 2 | 7,5 | 7,5 | V |
| VVFRB11805 | Bachelor Graduation Thesis 2 | 7 | 7 | F |
| VVFRB11805 | Bachelor Graduation Thesis 2 | 7 | 7 | H |
| VVFRB11805 | Bachelor Graduation Thesis 2 | 7 | 7 | I |
| VVFRB11806 | Bachelor Graduation Thesis 2 | 7 | 7 | F |
| VVFRB11806 | Bachelor Graduation Thesis 2 | 7 | 7 | H |
| VVFRB11806 | Bachelor Graduation Thesis 2 | 7 | 7 | I |
| VVFRB11811 | Bachelor Graduation Thesis 2 | 7 | 7 | F |
| VVFRB11818 | Bachelor Graduation Thesis 2 | 7 | 7 | F |
| VVFRB11818 | Bachelor Graduation Thesis 2 | 7 | 7 | I |
| VVFRB11817 | Bachelor Graduation Thesis 2 | 7 | 7 | F |
| VVFRB11817 | Bachelor Graduation Thesis 2 | 7 | 7 | H |
| VVFRB11817 | Bachelor Graduation Thesis 2 | 7 | 7 | I |
| VVFRB11819 | Bachelor Graduation Thesis 2 | 7 | 7 | F |
| VVFRB11819 | Bachelor Graduation Thesis 2 | 7 | 7 | I |
| VVFRB11820 | Bachelor Graduation Thesis 2 | 7 | 7 | F |
| VVFRB11820 | Bachelor Graduation Thesis 2 | 7 | 7 | I |
| VVFRB11821 | Bachelor Graduation Thesis 2 | 7 | 7 | F |
| VVFRB11821 | Bachelor Graduation Thesis 2 | 7 | 7 | I |
| VVFRB11822 | Bachelor Graduation Thesis 2 | 7 | 7 | F |
| VVFRB11822 | Bachelor Graduation Thesis 2 | 7 | 7 | I |
| VVFRB08731 | Bachelor Graduation Thesis 3 | 7,5 | 7,5 | D |
| VVFRB08731 | Bachelor Graduation Thesis 3 | 7,5 | 7,5 | N |
| VVFRB08731 | Bachelor Graduation Thesis 3 | 7,5 | 7,5 | V |
| VVFRB11501 | Business Finance | 3 | 3 | F |
| VVFRB11501 | Business Finance | 3 | 3 | I |
| VVFRB11552 | Business Finance | 3 | 3 | F |
| VVFRB11552 | Business Finance | 3 | 3 | I |
| VVFRB11205 | Business Finance | 4 | 4 | H |
| VVFRB11507 | Business Finance | 3 | 3 | F |
| VVFRB11507 | Business Finance | 3 | 3 | I |
| VVFRB08725 | Business Project Management | 3 | 3 | D |
| VVFRB08725 | Business Project Management | 3 | 3 | N |
| VVFRB08725 | Business Project Management | 3 | 3 | V |
| VVFRB10742 | Business Project Management | 7,5 | 7,5 | T |
| VVFRB11803 | Business Project Management | 3 | 3 | F |
| VVFRB11803 | Business Project Management | 3 | 3 | I |
| VVFRB11411 | Business Project Management | 4 | 4 | H |
| VVFRB11850 | Business Projection | 4 | 4 | F |
| VVFRB11850 | Business Projection | 4 | 4 | I |
| VVFRB07715 | Business Projects | 6 | 6 | D |
| VVFRB07715 | Business Projects | 6 | 6 | N |
| VVFRB07715 | Business Projects | 6 | 6 | V |
| VVFRB07741 | Business Projects | 6 | 6 | D |
| VVFRB07741 | Business Projects | 6 | 6 | N |
| VVFRB07741 | Business Projects | 6 | 6 | V |
| VVFRB11601 | Business Projects | 6 | 6 | F |
| VVFRB11601 | Business Projects | 6 | 6 | I |
| VVFRB11601 | Business Projects | 6 | 6 | O |
| VVFRB11106 | Business Projects | 8 | 8 | H |
| VVFRB06709 | Business Risk | 3 | 3 | D |
| VVFRB06709 | Business Risk | 3 | 3 | N |
| VVFRB06709 | Business Risk | 3 | 3 | V |
| VVFRB09741 | Business Risk | 4,5 | 4,5 | T |
| VVFRB11604 | Business Risk | 3 | 3 | F |
| VVFRB11604 | Business Risk | 3 | 3 | I |
| VVFRB11604 | Business Risk | 3 | 3 | O |
| VVFRB11307 | Business Risk | 4 | 4 | H |
| VVFRB11618 | Business Risk | 3 | 3 | F |
| VVFRB11618 | Business Risk | 3 | 3 | I |
| VVFRB11713 | Complex Project | 5 | 5 | F |
| VVFRB11713 | Complex Project | 5 | 5 | H |
| VVFRB11713 | Complex Project | 5 | 5 | I |
| VVFRB11713 | Complex Project | 5 | 5 | O |
| VVFRB11813 | Economic Forecasting | 7 | 7 | F |
| VVFRB11813 | Economic Forecasting | 7 | 7 | H |
| VVFRB11813 | Economic Forecasting | 7 | 7 | I |
| VVFRB11813 | Economic Forecasting | 7 | 7 | O |
| VVFRB01903 | Economic of investment | 3 | 3 | T |
| VVFRB11712 | Economics of Investment | 3 | 3 | F |
| VVFRB11712 | Economics of Investment | 3 | 3 | H |
| VVFRB11712 | Economics of Investment | 3 | 3 | I |
| VVFRB11712 | Economics of Investment | 3 | 3 | O |
| VVFRB11711 | Economics of Personal Finance | 4 | 4 | F |
| VVFRB11711 | Economics of Personal Finance | 4 | 4 | H |
| VVFRB11711 | Economics of Personal Finance | 4 | 4 | I |
| VVFRB11814 | Economics of Risk | 3 | 3 | F |
| VVFRB11814 | Economics of Risk | 3 | 3 | I |
| VVFRB11407 | Enterprise Financial Management | 5 | 5 | F |
| VVFRB11407 | Enterprise Financial Management | 5 | 5 | H |
| VVFRB11407 | Enterprise Financial Management | 5 | 5 | I |
| VVFRB11407 | Enterprise Financial Management | 5 | 5 | O |
| VVFRB14407 | Enterprise Financial Management | 5 | 5 | F |
| VVFRB14407 | Enterprise Financial Management | 5 | 5 | H |
| VVFRB14407 | Enterprise Financial Management | 5 | 5 | I |
| VVFRB14407 | Enterprise Financial Management | 5 | 5 | O |
| VVFRB12351 | Entertainment projects management | 6 | 6 | F |
| VVFRB12351 | Entertainment projects management | 6 | 6 | I |
| VVFRB11201 | Essentials of Financial Decisions | 4 | 4 | F |
| VVFRB11201 | Essentials of Financial Decisions | 4 | 4 | H |
| VVFRB11201 | Essentials of Financial Decisions | 4 | 4 | I |
| VVFRB11201 | Essentials of Financial Decisions | 4 | 4 | O |
| VVFRB11410 | Finance Management | 4 | 4 | H |
| VVFRB08724 | Finance Management (Complex Project) | 6 | 6 | D |
| VVFRB08724 | Finance Management (Complex Project) | 6 | 6 | N |
| VVFRB08724 | Finance Management (Complex Project) | 6 | 6 | V |
| VVFRB01901 | Financial and investment analysis | 3 | 3 | T |
| VVFRB11301 | Financial Decisions Foundations | 4 | 4 | F |
| VVFRB11301 | Financial Decisions Foundations | 4 | 4 | H |
| VVFRB11301 | Financial Decisions Foundations | 4 | 4 | I |
| VVFRB11301 | Financial Decisions Foundations | 4 | 4 | O |
| VVFRB11350 | Financial Decisions Foundations | 4 | 4 | F |
| VVFRB11350 | Financial Decisions Foundations | 4 | 4 | I |
| VVFRB11351 | Financial Decisions Foundations | 4 | 4 | F |
| VVFRB11351 | Financial Decisions Foundations | 4 | 4 | I |
| VVFRB11453 | Financial Decisions Foundations | 4 | 4 | F |
| VVFRB11453 | Financial Decisions Foundations | 4 | 4 | I |
| VVFRB11309 | Financial Decisions Foundations | 4 | 4 | F |
| VVFRB11310 | Financial Decisions Foundations | 4 | 4 | F |
| VVFRB11310 | Financial Decisions Foundations | 4 | 4 | H |
| VVFRB11310 | Financial Decisions Foundations | 4 | 4 | I |
| VVFRB08723 | Financial Management | 3 | 3 | D |
| VVFRB08723 | Financial Management | 3 | 3 | N |
| VVFRB08723 | Financial Management | 3 | 3 | V |
| VVFRB10739 | Financial Management | 7,5 | 7,5 | T |
| VVFRB11801 | Financial Management | 3 | 3 | F |
| VVFRB11801 | Financial Management | 3 | 3 | I |
| VVFRB11801 | Financial Management | 3 | 3 | O |
| VVFRB11802 | Financial Management (Complex Project) | 6 | 6 | F |
| VVFRB11802 | Financial Management (Complex Project) | 6 | 6 | H |
| VVFRB11802 | Financial Management (Complex Project) | 6 | 6 | I |
| VVFRB11802 | Financial Management (Complex Project) | 6 | 6 | O |
| VVFRB07713 | Financial Markets and Institutions | 3 | 3 | D |
| VVFRB07713 | Financial Markets and Institutions | 3 | 3 | N |
| VVFRB07713 | Financial Markets and Institutions | 3 | 3 | V |
| VVFRB09738 | Financial Markets and Institutions | 4,5 | 4,5 | T |
| VVFRB11605 | Financial Markets and Institutions | 3 | 3 | F |
| VVFRB11605 | Financial Markets and Institutions | 3 | 3 | H |
| VVFRB11605 | Financial Markets and Institutions | 3 | 3 | I |
| VVFRB11710 | Financial Markets and Institutions | 3 | 3 | F |
| VVFRB11710 | Financial Markets and Institutions | 3 | 3 | H |
| VVFRB11710 | Financial Markets and Institutions | 3 | 3 | I |
| VVFRB11308 | Financial Markets and Institutions | 4 | 4 | H |
| VVFRB11617 | Financial Markets and Institutions | 3 | 3 | F |
| VVFRB11619 | Financial Markets and Institutions | 3 | 3 | F |
| VVFRB11619 | Financial Markets and Institutions | 3 | 3 | H |
| VVFRB11619 | Financial Markets and Institutions | 3 | 3 | I |
| VVFRB11651 | Financial markets and institutions | 3 | 3 | F |
| VVFRB11651 | Financial markets and institutions | 3 | 3 | I |
| VVFRB14101 | History of Finance Theories | 4 | 4 | F |
| VVFRB14101 | History of Finance Theories | 4 | 4 | I |
| VVFRB11506 | Institution Finance | 3 | 3 | F |
| VVFRB11810 | Institution Finance Management (Complex Project) | 6 | 6 | F |
| VVFRB11809 | Institutional Finance Management | 3 | 3 | F |
| VVFRB11412 | International Finance | 5 | 5 | H |
| VVFRB13101 | International Finance | 6 | 6 | O |
| VVFRB11403 | Introductory Practice | 3 | 3 | F |
| VVFRB11403 | Introductory Practice | 3 | 3 | I |
| VVFRB11408 | Introductory Practice | 3 | 3 | F |
| VVFRB11408 | Introductory Practice | 3 | 3 | I |
| VVFRB11409 | Introductory Practice | 3 | 3 | F |
| VVFRB11409 | Introductory Practice | 3 | 3 | I |
| VVFRB07717 | Investment Management | 7,5 | 7,5 | D |
| VVFRB07717 | Investment Management | 7,5 | 7,5 | N |
| VVFRB07717 | Investment Management | 7,5 | 7,5 | T |
| VVFRB07717 | Investment Management | 7,5 | 7,5 | V |
| VVFRB07742 | Investment Management | 7,5 | 7,5 | D |
| VVFRB07742 | Investment Management | 7,5 | 7,5 | N |
| VVFRB07742 | Investment Management | 7,5 | 7,5 | T |
| VVFRB07742 | Investment Management | 7,5 | 7,5 | V |
| VVFRB11701 | Investment Management | 8 | 8 | F |
| VVFRB11701 | Investment Management | 8 | 8 | I |
| VVFRB11702 | Investment Management | 8 | 8 | F |
| VVFRB11702 | Investment Management | 8 | 8 | H |
| VVFRB11702 | Investment Management | 8 | 8 | I |
| VVFRB02902 | Investment management | 7,5 | 7,5 | T |
| VVFRB11102 | Investment Projects | 7 | 7 | H |
| VVFRB02904 | Management Accounting | 4,5 | 4,5 | T |
| VVFRB11204 | Management Accounting | 5 | 5 | H |
| VVFRB11202 | Management of Investments | 7 | 7 | H |
| VVFRB11602 | Multinational Finance | 6 | 6 | F |
| VVFRB11602 | Multinational Finance | 6 | 6 | I |
| VVFRB11603 | Multinational Finance | 6 | 6 | F |
| VVFRB11603 | Multinational Finance | 6 | 6 | I |
| VVFRB11607 | Multinational Finance | 6 | 6 | F |
| VVFRB11708 | Personal Finance Management | 8 | 8 | F |
| VVFRB09737 | Pricing | 4,5 | 4,5 | T |
| VVFRB11502 | Pricing | 8 | 8 | F |
| VVFRB11502 | Pricing | 8 | 8 | H |
| VVFRB11502 | Pricing | 8 | 8 | I |
| VVFRB11504 | Pricing | 8 | 8 | F |
| VVFRB11609 | Pricing | 5 | 5 | F |
| VVFRB11609 | Pricing | 5 | 5 | H |
| VVFRB11609 | Pricing | 5 | 5 | I |
| VVFRB11609 | Pricing | 5 | 5 | O |
| VVFRB13202 | Pricing | 5 | 5 | O |
| VVFRB11705 | Professional Practice | 12 | 12 | F |
| VVFRB11705 | Professional Practice | 12 | 12 | I |
| VVFRB11706 | Professional Practice | 12 | 12 | F |
| VVFRB11706 | Professional Practice | 12 | 12 | I |
| VVFRB11707 | Professional Practice | 12 | 12 | F |
| VVFRB11721 | Professional Practice | 12 | 12 | F |
| VVFRB11721 | Professional Practice | 12 | 12 | I |
| VVFRB11606 | Project Management | 6 | 6 | F |
| VVFRB11505 | Project Preparation and Evaluation | 4 | 4 | F |
| VVFRB11505 | Project Preparation and Evaluation | 4 | 4 | H |
| VVFRB11505 | Project Preparation and Evaluation | 4 | 4 | I |
| VVFRB11505 | Project Preparation and Evaluation | 4 | 4 | O |
| VVFRB11804 | Projecting and Management of Competitiveness of Business Activities (Complex Project) | 6 | 6 | F |
| VVFRB11804 | Projecting and Management of Competitiveness of Business Activities (Complex Project) | 6 | 6 | H |
| VVFRB11804 | Projecting and Management of Competitiveness of Business Activities (Complex Project) | 6 | 6 | I |
| VVFRB08726 | Projection and Management of Activity Competitiveness (Complex Project) | 6 | 6 | D |
| VVFRB08726 | Projection and Management of Activity Competitiveness (Complex Project) | 6 | 6 | N |
| VVFRB08726 | Projection and Management of Activity Competitiveness (Complex Project) | 6 | 6 | V |
| VVFRB11610 | Public Finance | 4 | 4 | F |
| VVFRB11610 | Public Finance | 4 | 4 | I |
| VVFRB14610 | Public Finance | 4 | 4 | F |
| VVFRB14610 | Public Finance | 4 | 4 | I |
| VVFRB11611 | Risk Management | 7 | 7 | F |
| VVFRB11611 | Risk Management | 7 | 7 | H |
| VVFRB11611 | Risk Management | 7 | 7 | I |
| VVFRB11611 | Risk Management | 7 | 7 | O |
| VVFRB04733 | Statistics for Economics and Economical Forecasting | 3 | 3 | D |
| VVFRB04733 | Statistics for Economics and Economical Forecasting | 3 | 3 | N |
| VVFRB04733 | Statistics for Economics and Economical Forecasting | 3 | 3 | T |
| VVFRB04733 | Statistics for Economics and Economical Forecasting | 3 | 3 | V |
| VVFRB11551 | Statistics for Economics and Economical Forecasting | 4 | 4 | F |
| VVFRB11551 | Statistics for Economics and Economical Forecasting | 4 | 4 | I |
| VVFRB11450 | Statistics for Economics and Economical Forecasting | 4 | 4 | F |
| VVFRB11450 | Statistics for Economics and Economical Forecasting | 4 | 4 | I |
| VVFRB11103 | Statistics for Economics and Economical Forecasting | 3 | 3 | H |
| VVFRB11105 | Statistics for Economics and Economical Forecasting | 8 | 8 | H |
| VVFRB11413 | Statistics for Economics and Economical Forecasting | 4 | 4 | F |
| VVFRB11414 | Statistics for Economics and Economical Forecasting | 4 | 4 | F |
| VVFRB11414 | Statistics for Economics and Economical Forecasting | 4 | 4 | I |
| VVFRB02903 | Strategic investment decisions | 4,5 | 4,5 | T |
| VVFRB11203 | Strategic Investments Decisions | 5 | 5 | H |
| VVFRB11851 | Telekommunication Economics and Finance | 5 | 5 | F |
| VVFRB11851 | Telekommunication Economics and Finance | 5 | 5 | I |
| VVFRB11750 | Value Engineering | 4 | 4 | F |
| VVFRB11750 | Value Engineering | 4 | 4 | I |
| VVFRB11815 | Value Engineering | 3 | 3 | F |
| VVFRB11815 | Value Engineering | 3 | 3 | I |
| VVFRB11816 | Value Engineering | 3 | 3 | F |
| VVFRB11816 | Value Engineering | 3 | 3 | I |
| University second cycle (graduate, Master' s) studies | ||||
|---|---|---|---|---|
| Code | Name | Credits | ECTS credits | Department |
| VVFRM13229 | Analysis of Investment Possibilities | 7 | 7 | F |
| VVFRM13229 | Analysis of Investment Possibilities | 7 | 7 | H |
| VVFRM13231 | Anatomy and Engineering of the Value | 7 | 7 | F |
| VVFRM13231 | Anatomy and Engineering of the Value | 7 | 7 | H |
| VVFRM11309 | Business Evaluation and Insurance | 6 | 6 | F |
| VVFRM13102 | Business Finance for Executives | 7 | 7 | F |
| VVFRM13102 | Business Finance for Executives | 7 | 7 | H |
| VVFRM12101 | Business Projectation and Management | 7 | 7 | F |
| VVFRM13230 | Chain of the Value Creation | 7 | 7 | F |
| VVFRM13230 | Chain of the Value Creation | 7 | 7 | H |
| VVFRM13227 | Economy and Finance of Personal Welfare | 7 | 7 | F |
| VVFRM13227 | Economy and Finance of Personal Welfare | 7 | 7 | H |
| VVFRM13105 | Economy and Finance of Risk and Uncertainty | 7 | 7 | F |
| VVFRM13105 | Economy and Finance of Risk and Uncertainty | 7 | 7 | H |
| VVFRM11104 | Engineering Economics | 6 | 6 | F |
| VVFRM11104 | Engineering Economics | 6 | 6 | H |
| VVFRM12202 | Engineering Economics | 7 | 7 | F |
| VVFRM11203 | Engineering of Profit and Risk | 4 | 4 | F |
| VVFRM11203 | Engineering of Profit and Risk | 4 | 4 | H |
| VVFRM13101 | Engineering of Profit and Risk | 7 | 7 | F |
| VVFRM13101 | Engineering of Profit and Risk | 7 | 7 | H |
| VVFRM11250 | Environmental Accounting | 5 | 5 | F |
| VVFRM11250 | Environmental Accounting | 5 | 5 | I |
| VVFRM11301 | Finance Engineering | 6 | 6 | F |
| VVFRM11311 | Finance Engineering | 6 | 6 | H |
| VVFRM13114 | Finance of International Business | 7 | 7 | F |
| VVFRM13114 | Finance of International Business | 7 | 7 | H |
| VVFRM11202 | Financial Analysis, Prognosis and Management | 9 | 9 | F |
| VVFRM13111 | Financial Logistics | 7 | 7 | F |
| VVFRM13111 | Financial Logistics | 7 | 7 | H |
| VVFRM11106 | Financial Systems | 6 | 6 | F |
| VVFRM11106 | Financial Systems | 6 | 6 | H |
| VVFRM13214 | Financial Systems | 7 | 7 | F |
| VVFRM13214 | Financial Systems | 7 | 7 | H |
| VVFRM13201 | Financial systems | 7 | 7 | F |
| VVFRM13201 | Financial systems | 7 | 7 | H |
| VVFRM11214 | Fundamental and Technical Analysis | 4 | 4 | H |
| VVFRM12201 | Integrated Business Intelligence, Innovation and Technology Management | 7 | 7 | F |
| VVFRM13118 | Integrated Management of Assets and Liabilities | 7 | 7 | F |
| VVFRM13118 | Integrated Management of Assets and Liabilities | 7 | 7 | H |
| VVFRM11312 | Integrated Management of Business Value and Risk | 6 | 6 | H |
| VVFRM13219 | Integrated Management of Value and Risk | 7 | 7 | F |
| VVFRM13219 | Integrated Management of Value and Risk | 7 | 7 | H |
| VVFRM13207 | Integrated Value and Risk Management | 7 | 7 | F |
| VVFRM13207 | Integrated Value and Risk Management | 7 | 7 | H |
| VVFRM13218 | Investment Instruments and Markets | 7 | 7 | F |
| VVFRM13218 | Investment Instruments and Markets | 7 | 7 | H |
| VVFRM11305 | Investment Portfolio Management | 6 | 6 | F |
| VVFRM11305 | Investment Portfolio Management | 6 | 6 | H |
| VVFRM11115 | Logistics of Finance | 4 | 4 | H |
| VVFRM11201 | Management Accounting | 6 | 6 | F |
| VVFRM11201 | Management Accounting | 6 | 6 | H |
| VVFRM12103 | Management Accounting | 7 | 7 | F |
| VVFRM13110 | Management Accounting of Contemporary Activities | 7 | 7 | F |
| VVFRM13110 | Management Accounting of Contemporary Activities | 7 | 7 | H |
| VVFRM13228 | Management of Financial Investment | 7 | 7 | F |
| VVFRM13228 | Management of Financial Investment | 7 | 7 | H |
| VVFRM13301 | Management of Investment Projects | 6 | 6 | F |
| VVFRM13301 | Management of Investment Projects | 6 | 6 | H |
| VVFRM11306 | Master Graduation Thesis | 24 | 24 | F |
| VVFRM11306 | Master Graduation Thesis | 24 | 24 | H |
| VVFRM11307 | Master Graduation Thesis | 24 | 24 | F |
| VVFRM11307 | Master Graduation Thesis | 24 | 24 | H |
| VVFRM13302 | Master Graduation Thesis | 24 | 24 | F |
| VVFRM13302 | Master Graduation Thesis | 24 | 24 | H |
| VVFRM13305 | Master Graduation Thesis | 24 | 24 | F |
| VVFRM13305 | Master Graduation Thesis | 24 | 24 | H |
| VVFRM12102 | Master Graduation Thesis I | 3 | 3 | F |
| VVFRM13115 | Master Graduation Thesis I | 3 | 3 | F |
| VVFRM13116 | Master Graduation Thesis I | 3 | 3 | F |
| VVFRM13116 | Master Graduation Thesis I | 3 | 3 | H |
| VVFRM13115 | Master Graduation Thesis I | 3 | 3 | H |
| VVFRM13113 | Master Graduation Thesis I | 3 | 3 | H |
| VVFRM13113 | Master Graduation Thesis I | 3 | 3 | F |
| VVFRM12204 | Master Graduation Thesis II | 3 | 3 | F |
| VVFRM13216 | Master Graduation Thesis II | 3 | 3 | H |
| VVFRM13221 | Master Graduation Thesis II | 3 | 3 | H |
| VVFRM13222 | Master Graduation Thesis II | 3 | 3 | H |
| VVFRM13222 | Master Graduation Thesis II | 3 | 3 | F |
| VVFRM13221 | Master Graduation Thesis II | 3 | 3 | F |
| VVFRM13216 | Master Graduation Thesis II | 3 | 3 | F |
| VVFRM11107 | Master Graduation Thesis 1 | 3 | 3 | F |
| VVFRM11108 | Master Graduation Thesis 1 | 3 | 3 | F |
| VVFRM11108 | Master Graduation Thesis 1 | 3 | 3 | H |
| VVFRM11109 | Master Graduation Thesis 1 | 3 | 3 | F |
| VVFRM11109 | Master Graduation Thesis 1 | 3 | 3 | H |
| VVFRM11112 | Master Graduation Thesis 1 | 3 | 3 | F |
| VVFRM13103 | Master Graduation Thesis 1 | 3 | 3 | F |
| VVFRM13103 | Master Graduation Thesis 1 | 3 | 3 | H |
| VVFRM13106 | Master Graduation Thesis 1 | 3 | 3 | F |
| VVFRM13106 | Master Graduation Thesis 1 | 3 | 3 | H |
| VVFRM11207 | Master Graduation Thesis 2 | 3 | 3 | F |
| VVFRM11210 | Master Graduation Thesis 2 | 3 | 3 | F |
| VVFRM11210 | Master Graduation Thesis 2 | 3 | 3 | H |
| VVFRM11211 | Master Graduation Thesis 2 | 3 | 3 | F |
| VVFRM11211 | Master Graduation Thesis 2 | 3 | 3 | H |
| VVFRM11213 | Master Graduation Thesis 2 | 3 | 3 | F |
| VVFRM13203 | Master Graduation Thesis 2 | 3 | 3 | F |
| VVFRM13203 | Master Graduation Thesis 2 | 3 | 3 | H |
| VVFRM13210 | Master Graduation Thesis 2 | 3 | 3 | F |
| VVFRM13210 | Master Graduation Thesis 2 | 3 | 3 | H |
| VVFRM11303 | Master Thesis | 24 | 24 | F |
| VVFRM11310 | Master Thesis | 24 | 24 | F |
| VVFRM12302 | Master Thesis | 24 | 24 | F |
| VVFRM13117 | Measurement of the Value and Risk of Investment Instruments | 7 | 7 | F |
| VVFRM13117 | Measurement of the Value and Risk of Investment Instruments | 7 | 7 | H |
| VVFRM12301 | Multifunctional Business Projects | 6 | 6 | F |
| VVFRM13109 | Object and Methods of Finance Engineering | 7 | 7 | F |
| VVFRM13109 | Object and Methods of Finance Engineering | 7 | 7 | H |
| VVFRM11111 | Personal and Property Insurance | 9 | 9 | F |
| VVFRM13220 | Personal Finance Risk Management | 7 | 7 | F |
| VVFRM13220 | Personal Finance Risk Management | 7 | 7 | H |
| VVFRM12203 | Professional Practice | 6 | 6 | F |
| VVFRM13215 | Psychology of Investment | 7 | 7 | F |
| VVFRM13215 | Psychology of Investment | 7 | 7 | H |
| VVFRM11113 | Quantitative and Expert Decision Methods | 5 | 5 | H |
| VVFRM11209 | Real Time Investments in Financial Markets | 9 | 9 | F |
| VVFRM11209 | Real Time Investments in Financial Markets | 9 | 9 | H |
| VVFRM13209 | Research Activity Practice | 6 | 6 | F |
| VVFRM13209 | Research Activity Practice | 6 | 6 | H |
| VVFRM13217 | Research Activity Practice | 6 | 6 | F |
| VVFRM13217 | Research Activity Practice | 6 | 6 | H |
| VVFRM13232 | Research Activity Practice | 6 | 6 | F |
| VVFRM13232 | Research Activity Practice | 6 | 6 | H |
| VVFRM13241 | Research Activity Practice | 6 | 6 | F |
| VVFRM13241 | Research Activity Practice | 6 | 6 | H |
| VVFRM13119 | Risk Anatomy and Management | 7 | 7 | F |
| VVFRM13119 | Risk Anatomy and Management | 7 | 7 | H |
| VVFRM13304 | Risk Management Projects | 6 | 6 | F |
| VVFRM13304 | Risk Management Projects | 6 | 6 | H |
| VVFRM13202 | Scientific Practice | 6 | 6 | F |
| VVFRM13202 | Scientific Practice | 6 | 6 | H |
| VVFRM13108 | The Anatomy and Management of Sustainable Development | 7 | 7 | F |
| VVFRM13108 | The Anatomy and Management of Sustainable Development | 7 | 7 | H |
| VVFRM13208 | The Risk Management Standards and Practices | 7 | 7 | F |
| VVFRM13208 | The Risk Management Standards and Practices | 7 | 7 | H |
| VVFRM11105 | Theory of Organization | 5 | 5 | F |
| VVFRM11114 | Theory of Organization | 4 | 4 | H |
| VVFRM11215 | Theories and Engineering of Value Creation | 9 | 9 | H |
-
- Page administrators:
- Jurga Vestertė
- Dominykas Ulevič
- Karolina Kardokaitė
- Ugnė Daraškevičiūtė
