OPF:INMDPMMA Matematicko-statistické metody - Informace o předmětu
INMDPMMA Matematicko-statistické metody v ekonomii
Obchodně podnikatelská fakulta v Karvinéléto 2019
- Rozsah
- Přednáška 32 HOD/SEM. 15 kr. Ukončení: dzk.
- Vyučující
- prof. RNDr. Jiří Ivánek, CSc. (přednášející)
prof. RNDr. Jaroslav Ramík, CSc. (přednášející)
prof. RNDr. Josef Tošenovský, CSc. (přednášející) - Garance
- prof. RNDr. Jaroslav Ramík, CSc.
Katedra informatiky a matematiky – Obchodně podnikatelská fakulta v Karviné
Kontaktní osoba: doc. Mgr. Petr Suchánek, Ph.D. - Předpoklady
- K absolvování předmětu nejsou vyžadovány žádné podmínky a předmět může být zapsán nezávisle na jiných předmětech.
- Omezení zápisu do předmětu
- Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
- Mateřské obory/plány
- Podniková ekonomika a management (program OPF, D_EKOMAN3) (2)
- Podniková ekonomika a management (program OPF, D_EKOMAN4) (2)
- Cíle předmětu
- V návaznosti na základní předmět statistiky a operační analýzy z magisterského studia poskytnout výklad moderních matematicko-statistických metod, metod vícekriteriálního rozhodování a znalostního inženýrství. Látku prezentovat s ohledem na aplikace v ekonomické oblasti, zejména marketingu a managementu a financích. Cílem je také získání příslušných výpočetních dovedností s adekvátními softwarovými prostředky na počítači PC. Výuka se uskutečňuje ve výpočetní laboratoři vybavené moderní výpočetní technikou s příslušným programovým vybavením (Excel, SPSS, Expert Choice aj.). Pro účely studia předmětu je zpracován v systému Moodle eLearningový kurz. V průběhu studia předmětu studenti zpracují samostatně 3 zadané úkoly.
- Osnova
- 1. Statistické metody analýzy ekonomických dat a řízení jakosti
2. Ekonometrické modelování
3. Analýza ekonomických časových řad
4. Vícekriteriální rozhodování
5. Metody znalostního inženýrství a data mining
1. Statistické metody analýzy ekonomických dat a řízení jakosti
Vícerozměrná pozorování a úpravy datové matice. Vícerozměrná analýza rozptylu (ANOVA). Základy plánování experimentů. Vícerozměrná regresní a korelační analýza. Analýza hlavních komponent. Faktorová analýza. Problémy předvýrobní etapy. Řízení kvality výrobního procesu. Hodnocení výrobního procesu.
2. Ekonometrické modelování
Odhad klasického lineárního regresního modelu. Speciální problémy lineárního regresního modelu (umělé proměnné, specifikační chyby, zobecněný model). Modely obsahující zpožděné proměnné. Modely diskrétní volby. Modely simultánně závislých rovnic. Případové studie s využitím PC.
3. Analýza ekonomických časových řad
Význam, základní přístupy a specifické problémy analýzy časových řad. Dekompozice časových řad. Box - Jenkinsova metodologie: ARIMA a SARIMA modely. Modely vícerozměrných časových řad typu VARMA. Kointegrace časových řad a modely typu Error-Correction. Řešení samostatného úkolu z analýzy časových řad pomocí modelu SARIMA s využitím SPSS.
4. Vícekriteriální rozhodování
Vícekriteriální metody rozhodování. Analytický hierarchický proces ? AHP. Metody rozhodování za neurčitosti a rizika. Využití programů Excel a Expert Choice při řešení úloh vícekriteriálního rozhodování. Řešení samostatného úkolu z vícekriteriálního rozhodování s využitím programu Expert Choice.
5. Metody znalostního inženýrství a data mining
Typické úlohy pro znalostní inženýrství a dolování z datových bází. Obecná metodologie, otázky, cíle, aplikace. Expertní a znalostní systémy. Principy metod ZI a DM: neuronové sítě, indukční pravidla, asociační pravidla, seskupovací metody, statistické modely, vizualizace. Vytváření modelů, praktické aplikace.
- 1. Statistické metody analýzy ekonomických dat a řízení jakosti
- Literatura
- doporučená literatura
- RAMÍK, J., PERZINA, R. Moderní metody hodnocení a rozhodování. Karviná : SU v Opavě, OPF v Karviné, 2008. ISBN 978-80-7248-497-3. info
- IVÁNEK, Jiří, Robert KEMPNÝ a Vladimír LAŠ. Znalostní inženýrství. Karviná: Obchodně podnikatelská fakulta v Karviné Slezská univerzita v Opavě, 2007. info
- HUŠEK, R., PELIKÁN, J. Aplikovaná ekonometrie - teorie a praxe. Praha: Professional Publishing, 2003. ISBN 80-86419-29-0. info
- FOTR, J., DĚDINA, J., HRŮZOVÁ, H. Manažerské rozhodování. Praha: Ekopress, 2003. ISBN 80-86119-69-6. info
- RUD, O. Data mining. Praha: Computer Press, 2001. ISBN 80-7226-577-6. info
- POLLOCK, DGS. A Handbook of Time-Series Analysis, Signal Processing and Dynamics. San Diego - London - Boston - New York: Academic, 1999. ISBN 0-12-560990-6. info
- WISNIEWSKI, M. Kvantitativní metody pro manažéry. Praha: Grada, 1999. ISBN 0-273-62404-0. info
- ARLT, J. Moderní metody modelování ekonomických časových řad. 1. vyd. Praha: Grada Publishing, 1999. ISBN 80-7169-539-4. info
- NENADÁL, J., NOSKIEVIČOVÁ, D., PETŘÍKOVÁ, R., PLURA, J., TOŠENOV. Moderní systémy řízení jakosti. Praha: Grada, 1998. ISBN 80-7225-040-X. info
- HUŠEK, R. Základy ekonometrické analýzy I., II.. Vysoká škola ekonomická v Praze, 1998. ISBN 80-7079-102-0. info
- TOŠENOVSKÝ, J. Hodnocení způsobilosti výrobního procesu od A do Z. Ostrava: DTO, 1996. ISBN 80-248-0006-3. info
- ENDERS, W. Applied Economic Time Series. New York etc.: John Wiley&Sons, 1995. ISBN 0-314-77818-7. info
- SEGER, J., HIDLS, R. Statistické metody v tržním hospodářství. Praha: Victoria Publishing, 1995. ISBN 80-7187-058-7. info
- BERENSON, M., LEVINE, M. Basic Business Statistics, Concepts and Applications. New Jersey: Prentice Hall, 1992. ISBN 0-13-065780-8. info
- GURAJATI, D. Essentials of econometrics. New York: McGraw-Hill, 1992. ISBN 0-13-844143-X. info
- Výukové metody
- Individuální konzultace
Demonstrace dovedností - Metody hodnocení
- Písemná zkouška
- Informace učitele
- samostatné zpracování příkladů, forma zkoušky: písemná
Aktivity Náročnost [h] Ostatní studijní zátěž 346 Přednáška 72 Zkouška 32 Celkem 450 - Další komentáře
- Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.
- Statistika zápisu (léto 2019, nejnovější)
- Permalink: https://is.slu.cz/predmet/opf/leto2019/INMDPMMA