Metody ilościowe w zarządzaniu 2600-MSMdz1MIZ
Wykład:
I. Modele podejmowania decyzji
1. Zagadnienia optymalizacyjne w zarządzaniu.
Zagadnienia liniowe, całkowitoliczbowe, dynamiczne
2. Zarządzanie projektem (programowanie sieciowe)
Metoda ścieżki krytycznej CPM i metoda PERT
II. Podstawy ekonometrii
3. Dane statystyczne
Rodzaje, własności probabilistyczne, segmentacja danych, wnioskowanie
4. Związki przyczynowo-skutkowe i zależności korelacyjne
Metody i interpretacje; zależność pozorna;
5. Analiza związków przyczynowych z wykorzystaniem modeli regresji
a. budowanie modelu i metody szacowanie parametrów,
b. wnioskowe i interpretacja;
c. weryfikacja modelu (znacznie założeń do MNK).
7. Prognozowanie z wykorzystaniem modelu regresji
Ćwiczenia:
Zajęcia odbywać się będą w sali komputerowej w środowisku MsExcel, Gretl, Eviews lub R z wykorzystaniem przykładów analizy empirycznej zbiorów danych z dziedziny zarządzania:
I. Modele podejmowania decyzji
1. Zagadnienia optymalizacyjne w zarządzaniu.
Case study: (1) Optymalizacja lokalizacji obiektów; (2) Zagadnienie transportowe; (3) Problem portfela inwestycyjnego; (4) Wielookresowe zarządzanie produkcją i zapasami
2. Zarządzanie projektem
Case study: Analiza czasowo-kosztowa zdefiniowanego przedsięwzięcia
II. Analiza danych dla potrzeb zarządzania
3. Dane statystyczne.
Case study: (1) Pozyskanie danych statystycznych z różnych, dostępnych źródeł; (2) Analiza statystyczna danych połączona z segmentacją i wnioskowaniem
4. Związki przyczynowe-skutkowe i zależności korelacyjne
Case study: Zdefiniowanie problemu, pozyskanie danych statystycznych, analiza korelacji i przyczynowości;
5. Analiza związków przyczynowo-skutkowych z wykorzystaniem modeli regresji.
Case study: Budowa i szacowanie modelu regresji, testy specyfikacji modelu
Case study: Badanie istotności i interpretacja modelu regresji;
Case study: Weryfikacja modelu regresji
6. Prognozowanie z wykorzystaniem modelu regresji
Case study: wyznaczenie prognoz i ocena dokładności ex ante
Rodzaj przedmiotu
Tryb prowadzenia
Założenia (opisowo)
Koordynatorzy przedmiotu
Efekty kształcenia
Po ukończeniu kursu student:
w zakresie wiedzy:
• EW_1
poprawnie posługuje się terminologią dotyczącą metodologii badań ilościowych w zakresie ekonometrii. (K_W01)
• EW_2
wskazuje różnice między związkami przyczynowo-skutkowymi a zależnościami korelacyjnymi (K_W01)
• EW_3
identyfikuje różne rodzaje danych statystycznych, takie jak dane przekrojowe, szereg czasowy, dane panelowe (K_W01)
• EW_4
wyjaśnia podstawowe własności probabilistyczne danych statystycznych (K_W01)
• EW_5
wyjaśnia podstawowe założenia i ograniczenia związane ze stosowaniem modeli optymalizacji (K_W01)
w zakresie umiejętności:
• EU_1
stosuje odpowiednie metody statystyczne do analizy związków między zmiennymi (K_U01)
• EU_2
interpretuje wyniki analiz, rozróżniając zależności pozorne od rzeczywistych (K_U01)
• EU_3
wykorzystuje model regresji do wyznaczania prognoz i oceny dokładności ex ante w przedstawionych przykładach empirycznych. (K_U01)
• EU_4
stosuje metody optymalizacyjne w rozwiązywaniu problemów decyzyjnych, np. w zarządzaniu zasobami (K_U01)
• EU_5
analizuje wyniki pod kątem istotności statystycznej i dokładności modelu ekonometrycznego (K_U01)
• EU_6
rozwiązuje problemy na przedstawionych przykładach danych biznesowych z wykorzystaniem narzędzi informatyczno-komunikacyjnych tzn.: Excel, GRETL, EVIEWS, STATA lub R. (K_U06)
w zakresie kompetencji społecznych:
• EK_1
ocenia jakość modeli regresji zbudowanych na danych rzeczywistych dotyczących danego problemu zarządzania (K_K01)
• EK_2
ocenia dokładność prognoz opartych na modelach regresji, porównując je z danymi rzeczywistymi (K_K01)
• EK_3
ocenia skuteczność zastosowanych metod optymalizacyjnych w kontekście danego problemu zarządzania (K_K01)
Kryteria oceniania
Ćwiczenia: kolokwium końcowe na ćwiczeniach. Zalicza ponad 50% maksymalnej liczby punktów
Literatura
Podstawowa:
Kukuła K. (red.), Badania operacyjne w przykładach i zadaniach, PWN, Warszawa, 2011
Gruszczyński M. i In., Ekonometria i badania operacyjne, PWN, Warszawa, 2009.
Borkowski B., Dudek H., Szczesny W., Ekonometria, wybrane zagadnienia. PWE, Warszawa 2003 i dalsze wydania.
Turyna B., Statystyka dla ekonomistów, Difin, Warszawa, 2011
Uzupełniająca:
Rószkiewicz M., Metody ilościowe w badaniach marketingowych. PWN, Warszawa 2018.
Radzikowski W., Badania operacyjne w zarządzaniu przedsiębiorstwem. Wydawnictwo Uniwersytetu im. M. Kopernika w Toruniu, Toruń 1997.
Gajda J., Ekonometria praktyczna, Absolwent, Łódź 1996.
Uwagi
|
W cyklu 2023Z:
Ćwiczenia w sali komputerowej |
W cyklu 2024Z:
Ćwiczenia w sali komputerowej |
Więcej informacji
Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb: