Drukuj Eksport do pliku (MS Word)
Nazwa przedmiotu:
Prognozowanie i symulacja w przedsiębiorstwie
Koordynator przedmiotu:
dr hab. inż. Anna Ławrynowicz prof. nadzw. PW
Status przedmiotu:
Obowiązkowy
Poziom kształcenia:
Studia II stopnia
Program:
Zarządzanie
Grupa przedmiotów:
Wspólne
Kod przedmiotu:
p16
Semestr nominalny:
2 / rok ak. 2012/2013
Liczba punktów ECTS:
4
Liczba godzin pracy studenta związanych z osiągnięciem efektów uczenia się:
godziny kontaktowe: 45h, zapoznanie się ze wskazaną literaturą 10h, po wybranych zajęciach samodzielne rozwiązywanie problemów 25h, przygotowanie do zaliczenia przedmiotu 20h = Razem 80 h = 4 ECTS
Liczba punktów ECTS na zajęciach wymagających bezpośredniego udziału nauczycieli akademickich:
godziny kontaktowe: 30 h wykład, 15 ćwiczenia, Razem 45h=2 ECTS
Język prowadzenia zajęć:
polski
Liczba punktów ECTS, którą student uzyskuje w ramach zajęć o charakterze praktycznym:
Formy zajęć i ich wymiar w semestrze:
  • Wykład30h
  • Ćwiczenia15h
  • Laboratorium0h
  • Projekt0h
  • Lekcje komputerowe0h
Wymagania wstępne:
podstawy statystyki
Limit liczby studentów:
-
Cel przedmiotu:
Opanowanie metod prognozowania i symulacji. Zapoznania się z prognozowaniem i symulacją zarówno przy pomocy tradycyjnych metod jak i nowszych sztucznej inteligencji. Wykształcenie umiejętności modelowania i rozwiązywania problemów decyzyjnych w oparciu o te metody. Nabycie umiejętności praktycznych w oparciu o zróżnicowane przykłady.
Treści kształcenia:
Wykład. Pojecie prognozy. Klasyfikacja prognoz. Metody analizy i prognozowania szeregów czasowych. Dekompozycja szeregu czasowego na trend, wahania sezonowe i czynniki losowe, modele addytywne i multiplikatywne. Prognozowanie heurystyczne. Scenariusze. Prognozy ostrzegawcze. Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych w prognozowaniu. Tradycyjne modelowanie symulacyjne. Symulacja zdarzeń dyskretnych i procesów ciągłych. Symulacje z zastosowaniem metod bazujących na populacjach, algorytmy genetyczne, algorytmy mrówkowe. Hybrydowe metody symulacji. Ćwiczenia. Prognozowanie z wykorzystaniem modelu jednorównaniowego (model statyczny, koncepcja modeli zgodnych). Prognozowanie na podstawie modelu wielorównaniowego (prostego, rekurencyjnego, o równaniach współzależnych, model wektorowej autoregresji). Wyznaczanie i analiza trendów. Prognozowanie sprzedaży. Prognozowanie kosztów. Prognozowanie cen z zastosowaniem sztucznej sieci neuronowej. Symulacyjne wyznaczanie terminów realizacji działań, procesów z zastosowaniem algorytmów genetycznych.
Metody oceny:
forma pisemna
Egzamin:
tak
Literatura:
M. Cielak (red.). Prognozowanie gospodarcze. Metody i zastosowania. Wydawnictwo Naukowe PWN. Warszawa 2005; A. Snarska. Statystyka. Ekonometria. Prognozowanie. Ćwiczenia z Excelem. Wydawnictwo Placet. Warszawa 2005. D. Rutkowska, M. Piliński, L. Rutkowski, Sieci neuronowe, algorytmy genetyczne i systemy rozmyte. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, Łódź 1999. D.E. Goldberg, Algorytmy genetyczne i ich zastosowania. Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa 2003.
Witryna www przedmiotu:
-
Uwagi:
-

Efekty uczenia się

Profil ogólnoakademicki - wiedza

Efekt S2A_W06 S2A_W08
K_W18 Ma uporządkowaną wiedzę z zakresu podstawowych pojęć i metod teorii i inżynierii systemów użytecznych w modelowaniu i symulacji szeroko rozumianych procesów biznesowych, a w szczególności procesów produkcyjnych i procesów zarządzania. Wpisz opis
Weryfikacja: Forma pisemna
Powiązane efekty kierunkowe:
Powiązane efekty obszarowe:
Efekt WS2A_W08
WK_W20 Ma usystematyzowaną wiedzę niezbędną do poznania i opanowania metod oraz formuł prowadzenia analiz ekonomiczno – finansowych przedsiębiorstw. pisz opis
Weryfikacja: Forma pisemna
Powiązane efekty kierunkowe:
Powiązane efekty obszarowe:

Profil ogólnoakademicki - umiejętności

Efekt S2A_U03
WK_U02 Potrafi pozyskiwać informacje z literatury, baz danych oraz innych źródeł, integrować je, dokonywać interpretacji oraz wyciągać wnioski i formułować opinie. pisz opis
Weryfikacja: Forma pisemna
Powiązane efekty kierunkowe:
Powiązane efekty obszarowe:

Profil ogólnoakademicki - kompetencje społeczne

Efekt S2A_K01
K_K01 rozumie potrzebę uczenia się przez całe życie Wpisz opis
Weryfikacja: Forma pisemna
Powiązane efekty kierunkowe:
Powiązane efekty obszarowe: