Dr hab. Grzegorz Hałaj jest adiunktem w AI Lab Szkoły Głównej Handlowej w Warszawie oraz doradcą w Nadzorze Bankowym Europejskiego Banku Centralnego, gdzie kieruje pracami nad tematycznymi testami warunków skrajnych prowadzonymi w ramach Jednolitego Mechanizmu Nadzorczego (SSM) oraz nad wybranymi elementami ogólnounijnego testu warunków skrajnych. Był także członkiem gremium sterującego pracami EUNB (EBA) w zakresie testów warunków skrajnych. Jest również pracownikiem naukowym wizytującym (visiting scholar) w Międzynarodowym Funduszu Walutowym.
Karierę w bankowości centralnej rozpoczął w 2004 roku jako ekonomista w Narodowym Banku Polskim, a następnie przeszedł do działu zarządzania ryzykiem w Grupie UniCredit. W 2011 roku dołączył do EBC jako ekspert ds. stabilności finansowej, a później był członkiem zespołu EBC ds. testów warunków skrajnych wspierającego program Trojki dla Cypru. W 2018 roku przeszedł do Banku Kanady, początkowo na stanowisko głównego badacza (Principal Researcher) odpowiedzialnego za rozwój narzędzi do testów warunków skrajnych, a następnie objął tam kolejno dwa stanowiska kierownicze. W 2022 roku powrócił do EBC.
Uzyskał stopień doktora oraz tytuł magistra ekonomii w SGH, a także tytuł magistra matematyki na Uniwersytecie Warszawskim.
Zainteresowania naukowe:
Ocena odporności systemu finansowego na skrajne warunki rynkowe (w szczególności z użyciem testów warunków skrajnych i z uwzględnieniem wpływu struktury powiązań w systemie finansowym oraz aktywność podmiotów w ramach planów biznesowych i zarządzania ryzykiem).
Problemy badawcze:
- Czy zróżnicowanie podmiotów, pod względem strategii biznesowych lub wymogów i ograniczeń regulacyjnych zwiększa ryzyko systemowe? Jaki jest wpływ powiązań międzysektorowych, w szczególności z niebankowymi instytucjami finansowymi oraz sektorami nowych technologii.
- Jak modelować strategiczne interakcje zróżnicowanych podmiotów? W szczególności, jak wykorzystać podejście agentowe aby zagwarantować interpretowalność wyników i identyfikację kluczowych parametrów modeli oraz ocenić wrażliwości wyników?
- Nowe ryzyka - nowe metody ich oceny? Wpływ nowych kategorii ryzyka, tj., związanych z AI oraz innymi technologiami cyfrowymi.
Metody doboru właściwych polityk nadzorczych minimalizujących ryzyko niestabilności finansowej.
Problemy badawcze:
- Czy budować modele bazując na technikach optymalizacji, czy w oparciu o reguły reakcji w podejściu modeli agentowych, kalibrując je na podstawie badań empirycznych i teorii ekonomii?
- Jak reakcje podmiotów na instrumenty polityk nadzorczych wpływają na stabilność systemu finansowego?
Efektywne użycie dostępnych dużych zbiorów danych, w szczególności nadzorczych oraz efektywne wykorzystanie danych publicznych.
Problemy badawcze:
- Jak rekonstruować sieć powiązań w systemie finansowym? Jakie powiązania są najbardziej istotne, w szczególności pomiędzy różnymi typami instytucji finansowych oraz uwzględniając trendy związane z ewolucją sektora finansowego.
- Zmienność czy stabilność sieci? Jak wykorzystać dostępne dane, w szczególności publiczne i rynkowe, aby ocenić zmiany struktury w czasie i wpływ zmienności na stabilność funkcjonowania systemu?