Wydział Ekonomiczny - Ekonomia (N1)
specjalność: Międzynarodowe stosunki ekonomiczne
Sylabus przedmiotu Wykorzystanie modeli decyzyjnych w gospodarce:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Ekonomia | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | licencjat | ||
| Obszary studiów | nauki społeczne | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Wykorzystanie modeli decyzyjnych w gospodarce | ||
| Specjalność | Analityka gospodarcza | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Zastosowań Matematyki w Ekonomii | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Jadwiga Zaród <Jadwiga.Zarod@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | |||
| ECTS (planowane) | 2,0 | ECTS (formy) | 2,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Wymagana znajomość podstawowych zagadnień z matematyki, ekonometrii oraz ogólnej wiedzy ekonomicznej. |
| W-2 | Wymagana umiejętność wykonywania operacji matematycznych i posługiwania się arkuszem kalkulacyjnym Excel. |
| W-3 | Wymagana zdolność samodzielnej pracy przy opracowaniu wskazanego tematu oraz formułowania wniosków. |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Zdobycie umiejętnośći budowania i rozwiązywania modeli decyzyjnych. |
| C-2 | Wykształcenie zdolności programowania matematycznego w warunkach niepewności i ryzyka. |
| C-3 | Wskazanie możliwości zastosowania modeli decyzyjnych w gospodarce. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Budowa i rozwiązywanie modeli decyzyjnych. | 1 |
| T-L-2 | Optymalizacja wybranych zagadnień gospodarczych (wybór asortymentu produkcji, problem diet, transport żywności). | 1 |
| T-L-3 | Analiza wrażliwości rozwiązań optymalnych modeli deterministycznych. | 1 |
| T-L-4 | Rozwiązywanie zadań programowania stochastycznego w warunkach niepewności (kryterium Walda,Savage'a, Baysa, Hurowicza). | 2 |
| T-L-5 | Sterowanie produkcją za pomocą programowania dynamicznego. Kolokwium. | 2 |
| 7 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Etapy budowy modelu decyzyjnego. | 1 |
| T-W-2 | Analiza postoptymalizacyjna rozwiązań optymalnych modeli deterministycznych. | 1 |
| T-W-3 | Klasyfikacja zadań programowania stochastycznego (modele z losową funkcją celu, z losowymi ograniczeniami). | 1 |
| T-W-4 | Planowanie decyzji gospodarczych za pomocą modeli teorii gier. | 1 |
| T-W-5 | Programowanie dynamiczne (podstawowe pojęcia , zasada Bellmana, matematyczny model sterowania) | 1 |
| T-W-6 | Modelowanie wielokryterialne (podstawowe pojęcia, modele substytucyjne, modele niesubstytucyjne). | 1 |
| T-W-7 | Zaliczenie obejmujące treści programowe wykładów. | 1 |
| 7 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Przygotowanie do ćwiczeń | 10 |
| A-L-2 | Studiowanie literatury. | 7 |
| A-L-3 | Uczestnictwo w laboratoriach. | 7 |
| A-L-4 | Przygotowanie do kolokwium | 6 |
| 30 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Studiowanie literatury | 12 |
| A-W-2 | Uczestnictwo w wykładach | 7 |
| A-W-3 | Przygotowanie do zaliczenia treści programowych wykładów | 10 |
| A-W-4 | Zaliczenie przedmiotu. | 1 |
| 30 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Ćwiczenia laboratoryjne polegające na budowaniu i rozwiązywaniu modeli decyzyjnych (przy użyciu wybranych programów komputerowych). |
| M-2 | Wykład informacyjno - problemowy w postaci multimedialnej prezentacji. |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: Kolokwia sprawdzające umiejętność budowania i rozwiązywania modeli decyzyjnych. |
| S-2 | Ocena podsumowująca: Zaliczenie sprawdzające wiedzę teoretyczną obejmującą treści programowe wykładów. |
| S-3 | Ocena formująca: Prezentacja rozwiązań modeli opracowanych przez zespół. |
Zamierzone efekty kształcenia - wiedza
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| E_1A_D1/12_W01 Student zna role i miejsce programowania matematycznego w podejmowaniu decyzji gospodarczych oraz zna etapy modelowania decyzyjnego. | E_1A_W01, E_1A_W07, E_1A_W12, E_1A_W15 | — | C-1, C-3 | T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-5, T-W-6 | M-2 | S-2 |
| E_1A_D1/12_W02 Student zna popularne pakiety programowania matematycznego i arkusz kalkulacyjny Excel oraz wie jak wykorzystać te narzędzia do rozwiazywania modeli decyzyjnych. | E_1A_W06, E_1A_W07, E_1A_W12 | — | C-1, C-2 | T-W-5, T-W-6, T-L-2 | M-1 | S-1 |
| E_1A_D1/12_W03 Student posiada wiedze o budowaniu i rozwiazywaniu matematycznych modeli decyzyjnych. | E_1A_W06, E_1A_W07, E_1A_W10 | — | C-1, C-2 | T-W-1, T-W-2, T-W-6 | M-1 | S-1 |
Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| E_1A_D1/12_U01 Student potrafi budować, rozwiazywać i interpretować matematyczne modele decyzyjne programowania liniowego i dynamicznego. | E_1A_U02, E_1A_U06, E_1A_U07, E_1A_U09, E_1A_U16 | — | C-1, C-3 | T-W-2, T-W-5 | M-1 | S-1 |
| E_1A_D1/12_U02 Student potrafi budować, rozwiazywać i interpretować matematyczne modele decyzyjne programowania stochastycznego. | E_1A_U02, E_1A_U04, E_1A_U06, E_1A_U07, E_1A_U09 | — | C-1, C-3 | T-W-3, T-W-4, T-W-6 | M-1 | S-1 |
Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| E_1A_D1/12_K01 Student opanował zasady pracy indywidualnej oraz zespołowej. | E_1A_K02, E_1A_K03, E_1A_K06, E_1A_K09 | — | C-1, C-3 | T-L-4, T-L-2 | M-1 | S-3 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| E_1A_D1/12_W01 Student zna role i miejsce programowania matematycznego w podejmowaniu decyzji gospodarczych oraz zna etapy modelowania decyzyjnego. | 2,0 | Student nie zna roli i miejsca programowania matematycznego w podejmowaniu decyzji gospodarczych oraz nie zna etapów modelowania decyzyjnego. |
| 3,0 | Student słabo zna role i miejsce programowania matematycznego w podejmowaniu decyzji gospodarczych, zna tylko niektóre etapy modelowania decyzyjnego. | |
| 3,5 | Student zna role i miejsce programowania matematycznego w podejmowaniu decyzji gospodarczych, zna tylko niektóre etapy modelowania decyzyjnego. | |
| 4,0 | Student zna role i miejsce programowania matematycznego w podejmowaniu decyzji gospodarczych, zna większość etapów modelowania decyzyjnego. | |
| 4,5 | Student zna role i miejsce programowania matematycznego w podejmowaniu decyzji gospodarczych, zna wszystkie etapy modelowania decyzyjnego. | |
| 5,0 | Student zna role i miejsce programowania matematycznego w podejmowaniu decyzji gospodarczych, zna wszystkie etapy modelowania decyzyjnego oraz je analizuje. | |
| E_1A_D1/12_W02 Student zna popularne pakiety programowania matematycznego i arkusz kalkulacyjny Excel oraz wie jak wykorzystać te narzędzia do rozwiazywania modeli decyzyjnych. | 2,0 | Student nie zna narzędzi arkuszu kalkulacyjnego Excel i nie wie w jaki sposób wykorzystać je do rozwiazywania zadań programowania liniowego. |
| 3,0 | Student zna narzędzia arkuszu kalkulacyjnego Excel i wie (z pomoca prowadzącego zajęcia)w jaki sposób wykorzystać je do rozwiazywania zadań programowania liniowego. | |
| 3,5 | Student zna narzędzia arkuszu kalkulacyjnego Excel i wie jak samodzielnie wykorzystać je do rozwiazywania zadan programowania matematycznego. | |
| 4,0 | Student zna narzędzia arkuszu kalkulacyjnego Excel i kilka modułów poznanych pakietów programowania matematycznego oraz wie (z pomocą prowadzącego) jak wykorzystać je do rozwiazywania zadan programowania matematycznego. | |
| 4,5 | Student zna narzędzia arkuszu kalkulacyjnego Excel i moduły poznanych pakietów programowania matematycznego oraz wie jak samodzielnie wykorzystać je do rozwiazywania zadan programowania matematycznego. | |
| 5,0 | Student wie jak posługiwac sie wszystkimi modułami poznanych pakietów programowania matematycznego, potrafi samodzielnie zaproponować zastosowanie odpowiednich narzedzi, umie ocenić ich przydatność do badania prawidłowości gospodarczych, wszystkimi modułami poznanych pakietów statystycznych | |
| E_1A_D1/12_W03 Student posiada wiedze o budowaniu i rozwiazywaniu matematycznych modeli decyzyjnych. | 2,0 | Student nie posiada wiedzy o konstruowaniu i rozwiazywaniu matematycznych modeli decyzyjnych. |
| 3,0 | Student posiada wiedzy o konstruowaniu niektórych modeli decyzyjnych ale nie wie jak je rozwiązać. | |
| 3,5 | Student posiada wiedzy o konstruowaniu modeli decyzyjnych i niektóre wie jak rozwiązać. | |
| 4,0 | Student posiada wiedzy o konstruowaniu modeli decyzyjnych i zna metody ich rozwiązywania. | |
| 4,5 | Student ma wiedzę o konstruowaniu modeli decyzyjnych, zna metody i ich rozwiązywania i interpretację. | |
| 5,0 | Student ma wiedzę o konstruowaniu modeli decyzyjnych, zna metody i ich rozwiązywania i interpretację oraz wie jak przeprowadza się analizę postoptymalizacyjną. |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| E_1A_D1/12_U01 Student potrafi budować, rozwiazywać i interpretować matematyczne modele decyzyjne programowania liniowego i dynamicznego. | 2,0 | Student nie umie wykorzystac do rozwiązywania modeli programowania liniowego i liniowo-dynamicznego arkusza kalkulacyjnego Excel. |
| 3,0 | Student umie wykorzystać (z pomocą prowadzącego) arkusz kalkulacyjny Excel.do rozwiązywania modeli programowania liniowego i liniowo-dynamicznego. | |
| 3,5 | Student umie wykorzystać arkusz kalkulacyjny Excel do rozwiązywania modeli programowania liniowego i liniowo-dynamicznego. | |
| 4,0 | Student umie wykorzystać arkusz kalkulacyjny Excel i niektóre moduły popularnych pakietów programowania matematycznego do rozwiązywania optymalizacyjnych modeli liniowych i dynamicznych. | |
| 4,5 | Student umie wykorzystać arkusz kalkulacyjny Excel i niektóre moduły popularnych pakietów programowania matematycznego do rozwiązywania optymalizacyjnych modeli liniowych i dynamicznych. Potrafi zinterpretować otrzymane wyniki. | |
| 5,0 | Student umie wykorzystać arkusz kalkulacyjny Excel i niektóre moduły popularnych pakietów programowania matematycznego do rozwiązywania optymalizacyjnych modeli liniowych i dynamicznych. Potrafi zinterpretować otrzymane wyniki i wykorzystać je do podejmowania decyzji gospodarczych. | |
| E_1A_D1/12_U02 Student potrafi budować, rozwiazywać i interpretować matematyczne modele decyzyjne programowania stochastycznego. | 2,0 | Student nie potrafi konstruować modeli programowania stochastycznego. |
| 3,0 | Student potrafi konstruować modele programowania stochastycznego. | |
| 3,5 | Student potrafi konstruować modele programowania stochastycznego i z pomocą prowadzącego rozwiązywać je, wykorzystując do tego celu moduły popularnych pakietów programowania matematycznego. | |
| 4,0 | Student potrafi budować modele programowania stochastycznego i rozwiązywać je, wykorzystując do tego celu moduły popularnych pakietów programowania matematycznego. | |
| 4,5 | Student potrafi budować modele programowania stochastycznego i rozwiązywać je, wykorzystując do tego celu moduły popularnych pakietów programowania matematycznego. Potrafi zinterpretować otrzymane wyniki. | |
| 5,0 | Student potrafi budować modele programowania stochastycznego i rozwiązywać je, wykorzystując do tego celu moduły popularnych pakietów programowania matematycznego. Potrafi zinterpretować otrzymane wyniki wykorzystać je do podejmowania decyzji gospodarczych.. |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| E_1A_D1/12_K01 Student opanował zasady pracy indywidualnej oraz zespołowej. | 2,0 | Student nie opanował zasad pracy indywidualnej oraz zespołowej. |
| 3,0 | Student potrafi przeprowadzić samodzielnie indywidualne badanie operacyjne, a z pomoca nauczyciela zorganizować grupową prezentację. | |
| 3,5 | Student potrafi przeprowadzić samodzielnie indywidualne badanie operacyjne i zorganizować grupową prezentację. | |
| 4,0 | Student opanował zasady pracy indywidualnej oraz zespołowej, potrafi samodzielnie zorganizować i przeprowadzić indywidualną lub grupową prrezentację, z pomocą nauczyciela, potrafi identyfikować metody i narzedzia potrzebne do rozwiązania zdefiniowanego problemu oraz wykorzystać poznane moduły pakietów programowania matematycznego. | |
| 4,5 | Student opanował zasady pracy indywidualnej oraz zespołowej, potrafi samodzielnie zorganizować i przeprowadzić indywidualną lub grupową prezentację, potrafi identyfikować metody i narzedzia potrzebne do rozwiązania zdefiniowanego problemu wykorzystać poznane moduły pakietów programowania matematycznego a także dokonać wstępnej analizy uzyskanych wyników. | |
| 5,0 | Student opanował zasady pracy indywidualnej oraz zespołowej, potrafi samodzielnie zorganizować i przeprowadzić indywidualną lub grupową prezentację, identyfikować metody i narzedzia potrzebne do rozwiaąania zdefiniowanego problemu, wykorzystać poznane moduły pakietów programowania matematycznego oraz dokonać wszechstronnej analizy uzyskanych wyników. |
Literatura podstawowa
- Kukułak., Badania operacyjne w przykładach i zadaniach, Wydanie IV, PWN, Warszawa, 2011
- Trzaskalik T., Badania operacyjne z komputerem, Wydawnictwo Naukowe UŁ, Łódź, 1998
- Guzik B., Ekonometria i badania operacyjne, Wydawnictwo Naukowe AE, Poznań, 1999
- Hozer J., Zastosowanie programowania matematycznego w ekonomii, Wydawnictwo Naukowe US, Szczecin, 1998
- Szapiro T., Decyzje menedżerskie z Excelem, PWE, Warszawa, 2000
Literatura dodatkowa
- Trzaskalik T., Modelowanie preferencji a ryzyko, Wydawnictwo Naukowe AE, Katowice, 2003
- Krawiec B., Metody optymalizacji w rolnictwie, PWN, Łódź, 1991