Metody ilociowe w zarzdzaniu

Transkrypt

1 Metody ilociowe w zarzdzaniu WZ Zarzdzanie i Inynieria Produkcji Studia I stopnia o profilu: A P P1rzedmiot: Metody ilociowe w zarzdzaniu Kod przedmiotu ZIP 1 S Status przedmiotu: Przedmiot obieralny Jzyk wykładowy: Jzyk polski Rok: IV Semestr: VII Nazwa specjalnoci: Technologia i organizacja produkcji Rodzaj zaj i liczba godzin: Studia stacjonarne Wykład 0 wiczenia - Laboratorium 0 Projekt - Liczba punktów ECTS: 5 C1 C C Cel przedmiotu Uzyskanie wiedzy z zakresu teorii modelowania matematycznego w ekonomii. Zdobycie umiejtnoci tworzenia modeli matematycznych dla konkretnych rzeczywistych sytuacji decyzyjnych decyzji wraz z zalenociami przyczynowo-skutkowymi. Zapoznanie z metodami znajdowania optymalnych rozwiza z wykorzystaniem narzdzi, jak równie z ograniczeniami zwizanymi z rozwizywaniem problemów optymalizacyjnych z wykorzystaniem komputerów. Wymagania wstpne w zakresie wiedzy, umiejtnoci i innych kompetencji Matematyka znajomo zapisu macierzowego i wektorowego, podstawy rachunku 1 prawdopodobiestwa, podstawy wiedzy dotyczcej analizy matematycznej (pojcia funkcji, ekstremów, pochodnych, całek itp.) Informatyka obsługa arkusza kalkulacyjnego EK1 EK EK EK4 EK5 Efekty kształcenia W zakresie wiedzy: Student umie diagnozowa i rozwizywa problemy funkcjonowania powstajce w poszczególnych obszarach jej działania, w tym w obszarze procesów produkcyjnych Student zna standardowe metody matematyczne oraz narzdzia informatyczne wspomagajce podejmowania decyzji, oraz narzdzia gromadzenia, analizy i prezentacji niezbdnych danych W zakresie umiejtnoci: Student potrafi uywa oraz opisu i analizy otoczenia ich zmian Student umie analizowa i problemów diagnozowanych oraz zmian umoliwiajcych jej rozwój W zakresie kompetencji społecznych: Student potrafi okreli zwizane z realizacj zadania Treci programowe przedmiotu Forma zaj wykłady Treci programowe Liczba godzin W1 Modele liniowe i algebra macierzy. W Ekonomia matematyczna. Modele ekonomiczne. Zastosowanie do modeli rynku i dochodu narodowego. 1

2 W Pojcie pochodnej. Równowaga rynkowa. Funkcje wykładnicze i logarytmiczne W4 Optymalny wybór momentu działania W5 Ekstremum funkcji wielu zmiennych. Optymalizacja przy warunkach w postaci równa. Mnoniki Lagrange a. W6 Maksymalizacja uytecznoci i popyt konsumpcyjny. 1 W7 Zastosowania ekonomiczne całek W8 Dynamika cen rynkowych. Model wzrostu Solowa. W9 Model rynku z zapasami. W10 Rozwizywanie układu równa dynamicznych W11 Model inflacji i bezrobocia. Dynamiczne modele nakładów i wyników W1 Ekstremum warunkowe. Twierdzenie Kuhna-Tuckera. Zastosowania ekonomiczne. W1 Elementy rachunku prawdopodobiestwa. Przestrze probabilistyczna. Zmienna losowa. W14 Optymalizacja w warunkach niepewnoci Suma godzin: 0 Forma zaj laboratoria Treci programowe Liczba godzin L1 Zapis macierzowy oraz działania na macierzach L Modele rynku i dochodu narodowego. L Obliczanie pochodnych. Zastosowanie pochodnych w modelach równowagi rynkowej. L4 Optymalny wybór momentu działania L5 Optymalizacja funkcji wielu zmiennych przy warunkach w postaci równa z zastosowaniem mnoników Lagrange a (obliczenia z wykorzystaniem komputera oraz rczne ). L6 Maksymalizacja uytecznoci i popyt konsumpcyjny - (obliczenia z wykorzystaniem komputera oraz rczne ).. L7 Zastosowania ekonomiczne całek L8 Model rynku z zapasami. (obliczenia z wykorzystaniem komputera oraz rczne ). L9 Zastosowanie układów równa dynamicznych w modelowaniu ekonomicznym (obliczenia z wykorzystaniem komputera oraz rczne ). L10 Zastosowania ekonomiczne ekstremów warunkowych z wykorzystaniem twierdzenia Kuhna-Tuckera (obliczenia z wykorzystaniem komputera oraz rczne ).. L11 Wprowadzenie do rachunku prawdopodobiestwa numeryczne symulacje zdarze losowych. L1 Optymalizacja w warunkach niepewnoci Suma godzin: 0 Narzdzia dydaktyczne 1 Wykład z prezentacj multimedialn Praca w laboratorium komputerowym Rozwizywanie zada F1 F P1 P P Sposoby oceny Ocena formujca Test z wymaganej wstpnie wiedzy matematycznej Test z wymaganej umiejtnoci obsługi arkusza kalkulacyjnego Ocena podsumowujca Egzamin pisemny testowy (sprawdzian wiadomoci zdobytych na wykładzie: znajomo definicji, twierdze, zastosowa praktycznych metod bada operacyjnych) Zaliczenie pisemne laboratorium - pisemny sprawdzian umiejtnoci tworzenia modeli optymalizacyjnych Zaliczenie praktyczne laboratorium - sprawdzenie umiejtnoci implementacji modeli optymalizacyjnych w programach komputerowych oraz interpretacji uzyskanych wyników Obcienie prac studenta

3 Forma aktywnoci Godziny kontaktowe z wykładowc, realizowane w formie zaj dydaktycznych łczna liczba godzin w semestrze Godziny kontaktowe z wykładowc, realizowane w formie np. egzaminów, konsultacji łczna liczba godzin w semestrze rednia liczba godzin na zrealizowanie aktywnoci 60 1 Przygotowanie si do laboratorium łczna liczba godzin w semestrze 0 Przygotowanie si do zaj łczna liczba godzin w semestrze 4 Suma 15 Sumaryczna liczba punktów ECTS dla przedmiotu 5 Literatura podstawowa i uzupełniajca 1 B. Gawroska-Nowak, G. Walerysiak, Decyzje ekonomiczne. Ujcie ilociowe, Warszawa 005. W. Krysicki, L. Włodarski, Analiza matematyczna w zadaniach. Cz. I, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 1999 W. Krysicki, L. Włodarski, Analiza matematyczna w zadaniach. Cz. II, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa A. C. Chiang, Podstawy ekonomii matematycznej, PWE, Warszawa M. Gewert, Z. Skoczylas, Analiza matematyczna 1, Wrocław M. Gewert, Z. Skoczylas, Analiza matematyczna, Wrocław 00 Efekt kształcenia Odniesienie danego efektu kształcenia do efektów zdefiniowanych dla całego programu (PEK) Macierz efektów kształcenia Cele przedmiotu EK1 ZIP1A_W16+++ C,C EK ZIP1A_W19++ C1,C EK ZIP1A_U+++ C1,C,C EK4 ZIP1A_U++ C1,C Treci programowe W,W4,W6, W9, W14 L, L4, L6, L8, L9 W1,W,W5, W7,W8, W11, W1,W1, L1, L, L5, L7, L10, L11 W, W6, W8, W9, W11, L6, L8, L9, L1 W4, W8, W14, L6, L8, L9, L1 Narzdzia dydaktyczne Sposób oceny EK5 ZIP1A_K11+ C,C L9, L1 P EK1 Formy oceny szczegóły Na ocen (ndst) Na ocen (dst) Na ocen 4 (db) Na ocen 5 (bdb) Umie diagnozowa i Nie umie Umie diagnozowa i rozwizywa diagnozowa i rozwizywa jedynie Potrafi diagnozowa i problemy rozwizywa te problemy rozwizywa problemy funkcjonowania problemów funkcjonowania funkcjonowania, które w funkcjonowania, które w istotny niewielkim stopniu mog by uznane sposób rónice si róni si problemów wyraalnych jako standardowe w problemów w jzykiem metod sensie metod standardowych. sensie metod ilociowych. ilociowych. ilociowych

4 EK EK. EK4 EK5 Nie zna standardowych metod matematycznych podejmowania decyzji oraz narzdzi słucych do gromadzenia, analizy i prezentacji niezbdnych danych Nie potrafi uywa ani dokonywa doboru i oceny odpowiednich metod i narzdzi do opisu i analizy otoczenia oraz prognozowania ich zmian Nie umie analizowa ani dokonywa syntezy przy rozwizywaniu problemów diagnozowanych w funkcjonowaniu oraz zmian umoliwiajcych jej rozwój Nie potrafi okreli priorytetu ani z rozstrzyga dylematów zwizanych z realizacj zadania. Posiada jedynie podstawow wiedz nt. metod matematycznych podejmowania decyzji oraz narzdzi słucych do gromadzenia, analizy i prezentacji danych, i co najwyej w minimalnym stopniu jest w stanie uy jej praktycznie. opisu i analizy otoczenia ich zmian jedynie w zakresie opisanych w literaturze przypadków. oraz zmian umoliwiajcych jej rozwój jedynie w zakresie opisanych w literaturze przypadków. zadania jedynie gdy ma ono standardow posta Posiada podstawow wiedz nt. metod matematycznych podejmowania decyzji oraz narzdzi słucych do gromadzenia, analizy i prezentacji danych w połczeniu z umiejtnociami praktycznego jej uycia. opisu i analizy otoczenia ich zmian w zakresie przypadków bdcych rozszerzeniem przypadków opisanych w literaturze oraz zmian umoliwiajcych jej rozwój w zakresie przypadków bdcych rozszerzeniem przypadków opisanych w literaturze zadania take dla zagadnie w bdcych rozszerzeniem przypadków Posiada wiedz nt. metod matematycznych podejmowania decyzji oraz narzdzi słucych do gromadzenia, analizy i prezentacji danych oraz umiejtnoci praktycznego jej uycia oraz samodzielnego wycigania wniosków opisu i analizy otoczenia ich zmian take w przypadkach znaczco rónicych si od (opisanych w literaturze). oraz zmian umoliwiajcych jej rozwój równie w przypadkach znaczco rónicych si od ). zadania take dla zagadnie znaczco rónicych si od standardowych przypadków Autor programu: Adres Jednostka organizacyjna: Prof. zw. dr hab. Witold Rzymowski w.rzymowski@pollub.pl Katedra Metod Ilociowych w Zarzdzaniu, Wydział Zarzdzania PL

5 Osoba, osoby prowadzce: Prof. zw. dr hab. Witold Rzymowski, dr Przemysław Kowalik, dr Agnieszka Surowiec, dr Tomasz Warowny, dr Jerzy urawiecki, mgr Bartosz Przysucha