Stojantiesiems

Nauja daktaro disertacija

Gegužės 14, 2026

VILNIUS TECH didžiuojasi savo doktorantų disertacijomis, todėl VILNIUS TECH Biblioteka kviečia sekti skelbiamas naujas apgintas disertacijas. Šiandien pristatoma disertacija „Economic impact of Baltic region startups ecosystems“ („Baltijos regiono startuolių ekosistemų poveikis ekonomikai“), kurią parengė doktorantė Daina Kleponė. Disertacija rengta 2021–2026 metais Vilniaus Gedimino technikos universitete, vadovė – prof. dr. Laima Okunevičiūtė Neverauskienė.

Disertacija ginama viešame Ekonomikos mokslo krypties disertacijos gynimo tarybos posėdyje 2026 m. gegužės 13 d. 14 val. Vilniaus Gedimino technikos universiteto Aula Doctoralis posėdžių salėje.

Nuo 1990-ųjų globaliai išplitusi išskirtinė inovacijomis ir dideliu augimo potencialu grįsta, rizikos kapitalo finansuojama ir „startuoliu“ vadinama ekonominė veikla susilaukia vis daugiau politikos formuotojų ir investuotojų dėmesio. Tačiau startuoliams skirtų paramos priemonių politika vystosi greičiau nei empirinės įžvalgos apie startuolių veiklą, o tai apsunkina duomenimis grįstų intervencijų į ekosistemą kūrimą, taikymą ir poveikio vertinimą. Ir Europos politikos formavimo, ir akademinėje aplinkoje vis dar trūksta nuoseklaus, vieningai taikomo „startuolio“ apibrėžimo, o empiriniai įrodymai apie grynąjį startuolių indėlį į ekonomiką išlieka fragmentiški. Šioje disertacijoje sukuriamas ir empiriškai pagrindžiamas integruotas koncepcinis modelis, skirtas vertinti startuolių ekosistemas įgalinančią aplinką ir pačių ekosistemų makroekonominį poveikį. Tyrimas vykdomas dviem etapais. Pirma, sudaroma struktūruota teorinė startuolių charakteristikų sistema ir apibrėžimas patikslinamas empiriškai patvirtintais kriterijais. Antra, operaciškai apibrėžiamos ekosistemos „įvestys“, įmonių lygmens „išvestys“ ir makrolygmens „rezultatai“, sukuriant empiriškai patikrinamą modelį, paremtą antreprenerinių ekosistemų ir endogeninio augimo teorijomis bei šumpeteriškąja kūrybinės destrukcijos samprata. Empirinė analizė daugiausia orientuota į Baltijos šalių (Lietuvos, Latvijos ir Estijos) startuolių ekosistemas, naudojant išsamius 2014–2024 m. įmonių lygmens apskaitos duomenis ir startuolius lyginant su kitų įmonių grupe. Papildomai pasitelkiami tarptautinių organizacijų ekosistemos ir makrolygmens rodikliai. Taikomi metodai apima lyginamąją veiklos analizę, panelinius ekonometrinius modelius augimo ir bendrojo gamybos veiksnių produktyvumo determinantams įvertinti, bei mašininio mokymosi metodus (pagrindinių komponenčių analizę ir k-means algoritmą) rodiklių redukcijai, ekosistemų tipologijoms ir sudėtiniam indeksui sudaryti. Svarbus disertacijos indėlis – startuolių ekosistemos brandos aproksimacijos (V indekso), pagrįstos rizikos kapitalo aktyvumo rodikliais, sukūrimas ir jo sąsajos su pasirinktais makroekonominiais rodikliais įvertinimas regresiniais modeliais. Disertacija suteikia empiriškai pagrįstą pagrindą startuolių identifikavimui, tarptautiniam startuolių ekosistemų palyginimui ir vertinimui, bei jų poveikio ekonomikai vertinimui.

Mokslo darbą galite rasti VILNIUS TECH Virtualiojoje bibliotekoje.

Galerija

Panašios naujienos

Kur stoti 2026 metais: patarimai, kaip išsirinkti patinkančias ir perspektyvias studijas?
Kur stoti 2026 metais: patarimai, kaip išsirinkti patinkančias ir perspektyvias studijas?
Baigus mokyklą daugelis abiturientų susiduria su tuo pačiu klausimu – kur stoti? Studijų pasirinkimas gali atrodyti sudėtingas, nes šiandien universitetai siūlo šimtus skirtingų programų, o darbo rinkos poreikiai nuolat keičiasi. Vis dėlto svarbu prisiminti, kad studijų kryptis nėra sprendimas visam gyvenimui. Kur kas svarbiau pasirinkti sritį, kuri atitinka tavo gebėjimus, pomėgius ir suteikia galimybių augti ateityje. Štai keli patarimai, kurie gali padėti apsispręsti. 1. Įvertink ne tik tai, kas patinka, bet ir kas perspektyvu Dažnai svarstydami apie studijas jaunuoliai daug dėmesio skiria pomėgiams, tačiau ne mažiau svarbu atsižvelgti ir į savo stipriąsias puses bei tai, kokių specialistų labiausiai trūksta. Jeigu sekasi matematika, logika ar technologijos, verta pasidomėti inžinerijos, informatikos ar duomenų analizės studijomis. Jeigu mėgsti kurti, domiesi dizainu ar komunikacija, gali būti artimos kūrybinių industrijų, architektūros ar medijų kryptys. Užimtumo tarnybos duomenimis, šiuo metu Lietuvoje labiausiai trūksta mechanikos ir elektros inžinierių, inžinerijos technikų, gamybos meistrų, technologijų specialistų. Renkantis studijas verta atkreipti dėmesį ne tik į konkrečią profesiją, bet ir į tai, kokias kompetencijas suteiks pasirinkta programa. Pasaulio ekonomikos forumo ir kitų tarptautinių organizacijų prognozės rodo, kad ateityje ypač svarbūs bus: dirbtinio intelekto ir duomenų analizės įgūdžiai; kibernetinio saugumo žinios; technologinis raštingumas; kūrybiškumas; problemų sprendimas; gebėjimas mokytis visą gyvenimą. 2. Nesirink studijų vien pagal pavadinimą Programų pavadinimai kartais gali būti klaidinantys. Prieš priimdamas sprendimą, būtinai peržiūrėk studijų planą, dėstomus modulius ir praktines veiklas. Pavyzdžiui, technologijų universitetuose siūlomos programos, tokios kaip dirbtinis intelektas, kibernetinis saugumas, mechatronika ir robotika, statybos inžinerija ar aviacijos technologijos, dažnai apima ne tik teorines žinias, bet ir darbą su realiais projektais, laboratorijomis bei modernia įranga. Todėl verta gilintis į turinį, o ne remtis vien programos pavadinimu. 3. Nebijok rinktis technologinių studijų Nors technologinės studijos kartais atrodo sudėtingos, šiandien jos apima gerokai daugiau nei vien matematiką ar programavimą. Modernios inžinerijos, transporto, aviacijos, statybos, architektūros ar informatikos studijos dažnai apjungia technologijas, kūrybiškumą ir praktinių problemų sprendimą. Būtent todėl šios sritys išlieka tarp perspektyviausių tiek Lietuvoje, tiek tarptautinėje darbo rinkoje. 4. Pasidomėk universiteto ryšiais su verslu Studijų kokybę lemia ne tik dėstytojai ar auditorijos. Svarbu ir tai, kiek universitetas bendradarbiauja su verslu bei pramone. Praktikos vietos, bendri projektai su įmonėmis, galimybė dirbti su realiomis užduotimis studijų metu padeda geriau pasirengti darbo rinkai ir dažnai tampa pirmuoju žingsniu į būsimą karjerą. 5. Įvertink studijų aplinką Universitetas – ne tik paskaitos, tai ir nauji draugai, profesiniai kontaktai ir pirmosios karjeros galimybės. Todėl verta atkreipti dėmesį į universiteto bendruomenę, studentų organizacijas, tarptautines programas, bendrabučius ir miesto siūlomas galimybes. Studijuojant Vilniuje atsiveria daugiau galimybių dalyvauti konferencijose, hakatonuose, verslo renginiuose, atlikti praktikas ar susirasti darbą dar studijų metu. 6. Pasikalbėk su esamais studentais Vienas geriausių būdų suprasti, ar studijų programa tau tinka, – pasikalbėti su ją studijuojančiais studentais. Jie gali papasakoti: kaip atrodo kasdienės studijos; kokių dalykų mokomasi; kiek dėmesio skiriama praktikai; kokios karjeros galimybės atsiveria baigus studijas. Tokia informacija dažnai būna vertingesnė nei oficialūs programų aprašymai. 7. Jei dvejoji – rinkis platesnę kryptį Ne visi abiturientai tiksliai žino, kuo nori būti ateityje. Tai visiškai normalu. Tokiu atveju verta rinktis studijas, kurios suteikia platų pagrindą ir leidžia vėliau specializuotis konkrečioje srityje. Informatikos, inžinerijos, verslo technologijų, kūrybinių industrijų ar transporto inžinerijos studijos dažnai suteikia plačiai pritaikomą išsilavinimą ir galimybę rinktis daugiau nei vieną karjeros kryptį. Svarbiausia – nebijoti klysti Dažna stojančiųjų klaida yra įsitikinimas, kad vienas pasirinkimas nulems visą gyvenimą. Iš tikrųjų šiandien profesinis kelias retai būna tiesus. Daugelis specialistų vėliau persikvalifikuoja, gilina kompetencijas ar pereina į gretimas sritis. Todėl svarbiausia rinktis studijas, kurios suteikia tvirtą žinių pagrindą, ugdo gebėjimą mokytis ir padeda suprasti, kas iš tiesų domina. Tokios studijos tampa gera pradžia nepriklausomai nuo to, kokį karjeros kelią pasirinksi ateityje.
Plačiau
Nauja daktaro disertacija
Nauja daktaro disertacija
VILNIUS TECH didžiuojasi savo doktorantų disertacijomis, todėl VILNIUS TECH Biblioteka kviečia sekti skelbiamas naujas apgintas disertacijas. Šiandien pristatoma disertacija „Rekurentiniais neuroniniais tinklais grįstų metodų tyrimas siekiant anksti aptikti gedimus ir atlikti trumpalaikes galios prognozes vėjo energetikoje“ („Investigation of recurrent neural networks-based methods for early fault detection and short-term power forecasting in wind energy applications“), kurią parengė doktorantas Mindaugas Jankauskas. Disertacija rengta 2021–2026 metais Vilniaus Gedimino technikos universitete, vadovas – prof. dr. Artūras Serackis. Disertacija ginama viešame Elektros ir elektronikos inžinerijos mokslo krypties disertacijos gynimo tarybos posėdyje 2026 m. birželio 5 d. 10 val. Vilniaus Gedimino technikos universiteto Aula Doctoralis posėdžių salėje. Didėjantis vėjo energijos vaidmuo šiuolaikinėse elektros energetikos sistemose lemia augantį patikimo vėjo jėgainių veikimo, tikslaus trumpalaikio galios prognozavimo ir skaičiavimo požiūriu efektyvių duomenimis grįstų metodų poreikį. Šioje disertacijoje sprendžiamos dvi tarpusavyje susijusios problemos: ankstyvas gedimų aptikimas vėjo jėgainėse, naudojant valdymo, priežiūros ir duomenų surinkimo (SCADA) laike kintančių rodmenų duomenis, ir trumpalaikis vėjo jėgainių parko generuojamos galios prognozavimas, naudojant meteorologines prognozes. Tyrimo tikslas – sukurti ir ištirti duomenimis grįstus metodus, kurie pagerintų būsenos stebėsenos ir prognozavimo tikslumą, efektyvumą bei praktinį pritaikomumą vėjo energetikos sistemose. Pirmojoje disertacijos dalyje kuriamas virtualiu jutikliu grįstas metodas, skirtas būsenai stebėti ir ankstyviems gedimams aptikti, kai neįprastas veikimas nustatomas pagal skirtumo tarp išmatuotų ir prognozuotų jutiklio reikšmių nuokrypį. Tyrime nagrinėjama, kaip įvesties duomenų pateikimas, mokymo parametrų parinkimas, rekurentinio modelio struktūra ir aktyvavimo funkcijos veikia virtualaus jutiklio tikslumą ir praktinį pritaikomumą. Antrojoje disertacijos dalyje analizuojamos ir optimizuojamos virtualiajam jutikliui taikomos rekurentinių neuroninių tinklų struktūros, vertinant įvesčių sekų sudarymą, mokymo parametrų parinkimą ir alternatyvias aktyvavimo funkcijas, siekiant padidinti tikslumą ir sumažinti praktiniam taikymui svarbias skaičiavimo sąnaudas. Trečiojoje disertacijos dalyje nagrinėjamas dvikrypčiu ilgos trumpalaikės atminties modeliu (BiLSTM) pagrįstas trumpalaikio vėjo jėgainių parko galios prognozavimo metodas, naudojantis skaitinių orų prognozių (NWP) duomenis. Tyrime analizuojama skirtingų meteorologinių prognozių šaltinių įtaka ir vertinamas tikslo funkcijos, papildytos normalizuotu „Nord Pool“ kainos daugikliu, tinkamumas paros į priekį energijos gamybos prognozėms. Disertacija prisideda prie vėjo energetikos ir dirbtinio intelekto sričių, pasiūlydama ir validuodama duomenimis grįstus metodus virtualiam jutikliui sukurti, prognozuojamos ir matuojamos reikšmės skirtumu grįstiems ankstyviems gedimams aptikti, rekurentiniams modeliams optimizuoti, skaičiavimo požiūriu efektyvioms aktyvavimo funkcijoms parinkti ir trumpalaikei vėjo generuojamai galiai prognozuoti, vertinant ne tik pagal statistinę paklaidą, bet ir pagal rinkos rezultatą. Tyrimo rezultatai paskelbti trijuose recenzuojamuose mokslo žurnaluose ir viename konferencijos straipsnių rinkinyje, taip pat pristatyti septyniose konferencijose ir seminaruose. Mokslo darbą galite rasti VILNIUS TECH Virtualiojoje bibliotekoje.
Plačiau