Wydział Ekonomiczny - Ekonomia (N1)
specjalność: Analityka gospodarcza
Sylabus przedmiotu Metody ilościowe w podejmowaniu decyzji gospodarczych:
Informacje podstawowe
Kierunek studiów | Ekonomia | ||
---|---|---|---|
Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
Tytuł zawodowy absolwenta | licencjat | ||
Obszary studiów | charakterystyki PRK | ||
Profil | ogólnoakademicki | ||
Moduł | — | ||
Przedmiot | Metody ilościowe w podejmowaniu decyzji gospodarczych | ||
Specjalność | Analityka gospodarcza | ||
Jednostka prowadząca | Katedra Zastosowań Matematyki w Ekonomii | ||
Nauczyciel odpowiedzialny | Agnieszka Sompolska-Rzechuła <Agnieszka.Sompolska-Rzechula@zut.edu.pl> | ||
Inni nauczyciele | Katarzyna Cheba <Katarzyna.Cheba@zut.edu.pl> | ||
ECTS (planowane) | 4,0 | ECTS (formy) | 4,0 |
Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
KOD | Wymaganie wstępne |
---|---|
W-1 | Wymagania w zakresie wiedzy: znajomość statystyki opisowej, wnioskowania statystycznego, matematyki, ekonometrii i zagadnień ekonomicznych |
W-2 | Wymagania w zakresie umiejętności: umiejętność obsługi arkusza kalkulacyjnego Excel oraz wybranych programów komputerowych (np. STATISTICA) |
Cele przedmiotu
KOD | Cel modułu/przedmiotu |
---|---|
C-1 | Uzyskanie wiedzy z zakresu zastosowania metod ilościowych w podejmowaniu decyzji gospodarczych. |
C-2 | Zdobycie praktycznych umiejętności stosowania metod ilościowych w podejmowaniu decyzji gospodarczych z wykorzystaniem wybranych narzędzi komputerowych. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
KOD | Treść programowa | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
T-L-1 | Metody klasyfikacji w planowaniu gospodarczym: klasyfikacja ABC i XYZ. | 2 |
T-L-2 | Prognozowanie: wstępna analiza danych, anliza błędów prognozy. | 2 |
T-L-3 | Prognozowanie na podstawie szeregów czasowych. | 2 |
T-L-4 | Prognoza za pomocą wygładzenia wykładniczego pierwszego i drugiego rzędu. | 1 |
T-L-5 | Budowa prognoz za pomocą modelu Browna i Holta. | 1 |
T-L-6 | Kolokwium zaliczeniowe. | 1 |
T-L-7 | Optymalizacja wybranych zagadnień gospodarczych. | 2 |
T-L-8 | Analiza wrażliwości optymalnych rozwiązań modeli deterministycznych. | 2 |
T-L-9 | Rozwiązywanie zadań programowania stochastycznego w warunkach niepewności. | 2 |
T-L-10 | Podejmowanie decyzji gospodarczych w warunkach ryzyka. | 1 |
T-L-11 | Sterowanie produkcją za pomocą programowania dynamicznego. | 1 |
T-L-12 | Kolokwium zaliczeniowe. | 1 |
18 | ||
wykłady | ||
T-W-1 | Planowanie jako element zarządzania: zasady planowania, planowanie gospodarcze, rodzaje planowania i planów. | 2 |
T-W-2 | Metody klasyfikacji w planowaniu gospodarczym. | 1 |
T-W-3 | Prognozowanie jako metoda ilościowa wykorzystywana w procesie planowania. | 1 |
T-W-4 | Prognozowanie na podstawie szeregów czasowych. | 1 |
T-W-5 | Zaliczenie pisemne. | 1 |
T-W-6 | Analiza postoptymalizacyjna rozwiązań optymalnych modeli deterministycznych. | 1 |
T-W-7 | Analiza postoptymalizacyjna rozwiązań optymalnych modeli deterministycznych. | 1 |
T-W-8 | Planowanie decyzji gospodarczych za pomocą modeli teorii gier. | 1 |
T-W-9 | Programowanie dynamiczne. | 1 |
T-W-10 | Programowanie wielokryterialne. | 1 |
T-W-11 | Zaliczenie pisemne. | 1 |
12 |
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
KOD | Forma aktywności | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
A-L-1 | Przygotowanie do zajeć laboratoryjnych | 22 |
A-L-2 | Uczestnictwo w zajęciach | 18 |
A-L-3 | Wykonanie prac domowych | 5 |
A-L-4 | Przygotowanie do zaliczenia laboratoriów. | 5 |
50 | ||
wykłady | ||
A-W-1 | Studia literaturowe | 23 |
A-W-2 | Uczestnictwo w zajęciach | 12 |
A-W-3 | Przygotowanie do zaliczenia wykładów. | 15 |
50 |
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
---|---|
M-1 | Wykład w postaci prezentacji multimedialnej z przykładami i pytaniami kontrolnymi. |
M-2 | Ćwiczenia laboratoryjne polegające na rozwiązywaniu problemów związanych z podejmowaniem decyzji gospodarczych z wykorzystaniem wybranych narzędzi komputerowych. |
Sposoby oceny
KOD | Sposób oceny |
---|---|
S-1 | Ocena podsumowująca: Oceny z kolokwiów z wykładów. |
S-2 | Ocena podsumowująca: Oceny z kolokwiów z ćwiczeń laboratoryjnych. |
S-3 | Ocena formująca: Ocena aktywności podczas zajęć. |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|
E_1A_D1/6.2_W01 Student zna i rozumie metody ilościowe w podejmowaniu decyzji gospodarczych. | E_1A_W03, E_1A_W01, E_1A_W06 | — | C-1 | T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-7, T-L-8, T-L-9, T-L-10, T-L-11, T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-5, T-W-6, T-W-8, T-W-9, T-W-10 | M-1, M-2 | S-1, S-2 |
E_1A_D1/6.2_W02 Student zna i rozumie możliwości i kierunki wykorzystania metod ilościowych w podejmowaniu decyzji gospodarczych | E_1A_W03, E_1A_W01, E_1A_W06 | — | C-1 | T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-8, T-L-9, T-L-10, T-L-11, T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-5, T-W-6, T-W-8, T-W-9, T-W-10 | M-1, M-2 | S-1, S-2 |
Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności
Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|
E_1A_D1/6.2_U01 Student potrafi zastosować metody ilościowe w podejmowaniu decyzji gospodarczych. | E_1A_U01, E_1A_U02, E_1A_U04 | — | C-2 | T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-7, T-L-8, T-L-9, T-L-10, T-L-11 | M-2 | S-1, S-2 |
E_1A_D1/6.2_U02 Student potrafi wykorzystać wybrane narzędzia komputerowe w podejmowaniu decyzji gospodarczych. | E_1A_U01, E_1A_U02, E_1A_U04 | — | C-2 | T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-7, T-L-8, T-L-9, T-L-10, T-L-11 | M-2 | S-2, S-3 |
Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne
Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|
E_1A_D1/6.2_K01 Student jest gotów do rozwiązywania problemowych zagadnień związanych z wyborem metody i narzędzi stosowanych w podejmowaniu decyzji gospodarczych. | E_1A_K01 | — | C-1, C-2 | T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-8, T-L-9, T-L-10, T-L-11, T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-5, T-W-6, T-W-8, T-W-9, T-W-10 | M-1, M-2 | S-1, S-2, S-3 |
Kryterium oceny - wiedza
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
E_1A_D1/6.2_W01 Student zna i rozumie metody ilościowe w podejmowaniu decyzji gospodarczych. | 2,0 | Student nie zna i nie rozumie metod ilościowych w podejmowaniu decyzji gospodarczych |
3,0 | Student zna i rozumie metody ilościowe w podejmowaniu decyzji gospodarczych w <55%-65%> | |
3,5 | Student zna i rozumie metody ilościowe w podejmowaniu decyzji gospodarczych w (65%-75%> | |
4,0 | Student zna i rozumie metody ilościowe w podejmowaniu decyzji gospodarczych w (75%-85%> | |
4,5 | Student zna i rozumie metody ilościowe w podejmowaniu decyzji gospodarczych w (85%-95%> | |
5,0 | Student zna i rozumie metody ilościowe w podejmowaniu decyzji gospodarczych w (95%-100%> | |
E_1A_D1/6.2_W02 Student zna i rozumie możliwości i kierunki wykorzystania metod ilościowych w podejmowaniu decyzji gospodarczych | 2,0 | Student nie zna i nie rozumie możliwości i kierunków wykorzystania metod ilościowych w podejmowaniu decyzji gospodarczych |
3,0 | Student zna i rozumie możliwości i kierunki wykorzystania metod ilościowych w podejmowaniu decyzji gospodarczych w <55%-65%> | |
3,5 | Student zna i rozumie możliwości i kierunki wykorzystania metod ilościowych w podejmowaniu decyzji gospodarczych w (65%-75%> | |
4,0 | Student zna i rozumie możliwości i kierunki wykorzystania metod ilościowych w podejmowaniu decyzji gospodarczych (75%-85%> | |
4,5 | Student zna i rozumie możliwości i kierunki wykorzystania metod ilościowych w podejmowaniu decyzji gospodarczych w (85%-95%> | |
5,0 | Student zna i rozumie możliwości i kierunki wykorzystania metod ilościowych w podejmowaniu decyzji gospodarczych w (95%-100%> |
Kryterium oceny - umiejętności
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
E_1A_D1/6.2_U01 Student potrafi zastosować metody ilościowe w podejmowaniu decyzji gospodarczych. | 2,0 | Student nie potrafi zastosować metod ilościowych w podejmowaniu decyzji gospodarczych |
3,0 | Student potrafi zastosować metody ilościowe w podejmowaniu decyzji gospodarczych w <55%-65%> | |
3,5 | Student potrafi zastosować metody ilościowe w podejmowaniu decyzji gospodarczych w (65%-75%> | |
4,0 | Student potrafi zastosować metody ilościowe w podejmowaniu decyzji gospodarczych w (75%-85%> | |
4,5 | Student potrafi zastosować metody ilościowe w podejmowaniu decyzji gospodarczych w (85%-95%> | |
5,0 | Student potrafi zastosować metody ilościowe w podejmowaniu decyzji gospodarczych w (95%-100%> | |
E_1A_D1/6.2_U02 Student potrafi wykorzystać wybrane narzędzia komputerowe w podejmowaniu decyzji gospodarczych. | 2,0 | Student nie potrafi wykorzystać narzędzi komputerowych w podejmowaniu decyzji gospodarczych |
3,0 | Student potrafi wykorzystać narzędzia komputerowe w podejmowaniu decyzji gospodarczych w <55%-65%> | |
3,5 | Student potrafi wykorzystać narzędzia komputerowe w podejmowaniu decyzji gospodarczych w (65%-75%> | |
4,0 | Student potrafi wykorzystać narzędzia komputerowe w podejmowaniu decyzji gospodarczych w (75%-85%> | |
4,5 | Student potrafi wykorzystać narzędzia komputerowe w podejmowaniu decyzji gospodarczych w (85%-95%> | |
5,0 | Student potrafi wykorzystać narzędzia komputerowe w podejmowaniu decyzji gospodarczych w (95%-100%> |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
E_1A_D1/6.2_K01 Student jest gotów do rozwiązywania problemowych zagadnień związanych z wyborem metody i narzędzi stosowanych w podejmowaniu decyzji gospodarczych. | 2,0 | Student nie jest gotowy do samodzielnego rozwiązania problemów z wykorzystaniem metod planowania gospodarczego oraz modeli decyzyjnych. |
3,0 | Student jest gotowy, przy bardzo dużej pomocy nauczyciela, do rozwiązania problemów z wykorzystaniem metod planowania gospodarczego oraz modeli decyzyjnych. | |
3,5 | Student jest gotowy, przy dużej pomocy nauczyciela, do rozwiązania problemów z wykorzystaniem metod planowania gospodarczego oraz modeli decyzyjnych. | |
4,0 | Student jest gotowy, przy pomocy nauczyciela, do rozwiązania problemów z wykorzystaniem metod planowania gospodarczego oraz modeli decyzyjnych. | |
4,5 | Student jest gotowy, przy niewielkiej pomocy nauczyciela, do rozwiązania problemów z wykorzystaniem metod planowania gospodarczego oraz modeli decyzyjnych. | |
5,0 | Student jest gotowy, bez pomocy nauczyciela, do rozwiązania problemów z wykorzystaniem metod planowania gospodarczego oraz modeli decyzyjnych. |
Literatura podstawowa
- Pawełek B., Wanat S., Zeliaś A., Prognozowanie ekonomiczne. Teoria, przykłady, zadania., PWN, Warszawa, 2008
- Zawadzki J. (red), Ekonometryczne metody predykcji dla danych sezonowych w warunkach braku pełnej informacji, Prace US., Szczecin, 1999
- Krawczyk S., Metody ilościowe w planowaniu (działalności przedsiębiorstwa), t.1, Beck, Warszawa, 2001
- Cieślak M., Prognozowanie gospodarcze. Metody i zastosowania, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2005
- G.S. Maddalla, Ekonometria, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2021
- Chan F.T.S., Chan H.K, Improving the productivity of order picking of a manualpick and multilevel rack distribution warehouse through the implementation of class-based storage, Elsevier, https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0957417410008547, 2011
- Dobosz M., Wspomagana komputerowo statystyczna analiza wyników badań, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa, 2004
- Sompolska-Rzechuła A. (red.), Statystyka z pakietem Statgraphics® 5.0, Wydawnictwo Akademii Rolniczej w Szczecinie, Szczecin, 2007
- Stanisz A., Przystępny kurs statystyki z zastosowaniem STATISTICA PL na przykładach z medycyny, StatSoft, Kraków, 2007, tom 1-3
- Kukuła K., Badania operacyjne w przykładach i zadaniach, PWN, Warszawa, 2015, 4
- Trzaskalik T., Modelowanie preferencji a ryzyko, Wydawnictwo Naukowe AE, Katowice, 2003
- Szapiro T., Decyzje menedżerskie z Excelem, PWE, Warszawa, 2000
Literatura dodatkowa
- Zeliaś A., Teoria prognozy, PWE, Warszawa, 1997
- Witkowska D., Podstawy ekonometrii i teorii prognozowania, Oficyna Ekonomiczna, Kraków, 2006
- Andersen D.R., Sweeney D.J., Wiliams T.A., Statistics for Business and Economics, South-Wester Cengage Learning, 2019, czternaste
- Katarzyna Cheba, Iwona Bąk, Katarzyna Szopik-Depczyńska, Sustainable competitiveness as a new economic category – definition and measurement assessment, Technological and Economic Development of Economics, 2020
- Trzaskalik T., Badania operacyjne z komputerem, Wydawnictwo Naukowe UŁ, Łódź, 1998
- Hozer J., Zastosowanie programowania matematycznego w ekonomii, Wydawnictwo Naukowe US, Szczecin, 1998
- Guzik B., Ekonometria i badania operacyjne, Wydawnictwo Naukowe AE, Poznań, 1999
- Krawiec B., Metody optymalizacji w rolnictwie, PWN, Łódź, 1991
- Hiller F.S., Lieberman G.J., Introduction to operational research, McGraw-Hill, 2021, 11