Prognozowanie w przedsiębiorstwie

Celem przedmiotu jest studiowanie teoretycznych podstaw i zasad konstruowania i opracowania prognoz mikro i makro- zjawisk, co zmniejsza stopień nieokreśloności, właściwej całym procesom ekonomicznym.

Podczas zajęć zostaną omówione metody i techniki opracowywania prognoz prostych, wariantowych opartych na modelach tendencji rozwojowych, przyczynowo-skutkowych, wielorównaniowych ekonometrycznych i nieekonometrycznych oraz z metodami symulacji różnych zjawisk ekonomicznych. Studenci zapoznają się z możliwościami ilościowej analizy danych ekonometrycznych i prognozowania z wykorzystaniem środowiska Excel.

Wykłady:

1. Teoretyczne podstawy prognozowania: pojęcie prognoz i ich znaczenie, cele prognozowania, funkcje i klasyfikacja prognoz (1 godz.).

2. Organizacja procesu prognostycznego: prognozowanie matematyczne i eksperckie, horyzont czasowy prognozy (1 godz.).

3. Dane wykorzystywane w prognozowaniu, źródła danych i ich wizualizacja, kryteria doboru danych (1 godz.).

4. Etapy i reguły prognozowania. Wybór metody prognozowania: ilościowe, jakościowe i kombinowane metody (1 godz.).

5. Weryfikacja modelu: kryteria oceny jakości prognoz: trafność i dopuszczalność prognozy, błędy prognoz (1 godz.).

6. Analiza i prognozowanie szereg czasowych. Pojęcie, rodzaje i składowe szeregów czasowych: stały poziom, trend, wahania cykliczne, wahania sezonowe (1 godz.).

7. Analiza i prognozowanie szereg czasowych. Pojęcie, rodzaje i składowe szeregów czasowych: stały poziom, trend, wahania cykliczne, wahania sezonowe (1 godz.).

8. Prognozowanie na podstawie klasycznych modeli trendu: wyodrębnianie funkcji trendu, liniowe i nieliniowe modeli, tempo zmian (1 godz.).

9. Prognozowanie na podstawie modeli adaptacyjnych: istota modeli adaptacyjnych, metody naiwne, modele średniej ruchomej (prostej i ważonej), modele wyrównywania (wygładzania), Metoda Holta, modeli trendu pełzającego. Sezonowość w szeregach czasowych. Prognozowanie na podstawie modeli dynamicznych (autoregresji i średniej ruchomej) (1 godz.).

10. Prognozowanie na podstawie modeli adaptacyjnych: istota modeli adaptacyjnych, metody naiwne, modele średniej ruchomej (prostej i ważonej), modele wyrównywania (wygładzania), Metoda Holta, modeli trendu pełzającego. Sezonowość w szeregach czasowych. Prognozowanie na podstawie modeli dynamicznych (autoregresji i średniej ruchomej) (1 godz.).

11. Prognozowanie na podstawie modeli adaptacyjnych: istota modeli adaptacyjnych, metody naiwne, modele średniej ruchomej (prostej i ważonej), modele wyrównywania (wygładzania), Metoda Holta, modeli trendu pełzającego. Sezonowość w szeregach czasowych. Prognozowanie na podstawie modeli dynamicznych (autoregresji i średniej ruchomej) (1 godz.).

12. Prognozowanie na podstawie modeli adaptacyjnych: istota modeli adaptacyjnych, metody naiwne, modele średniej ruchomej (prostej i ważonej), modele wyrównywania (wygładzania), Metoda Holta, modeli trendu pełzającego. Sezonowość w szeregach czasowych. Prognozowanie na podstawie modeli dynamicznych (autoregresji i średniej ruchomej) (1 godz.).

13. Jakościowe prognozy (1 godz.).

14. Prognozowanie w przedsiębiorstwie. Znaczenie prognoz w zarządzaniu firmą (1 godz.).

Ćwiczenia:

Rozwiązywanie przykładowych zadań prognozowania w pakiecie MS EXCEL:

1. Zapoznanie się z narzędziami modelowania i prognozowania pakietu EXCEL. Błędy prognoz (2 godz.).

2. Naiwne metody prognozowania (2 godz.).

3. Prognozowanie na podstawie modelu ekonometrycznego (2 godz.).

4. Modele średniej ruchomej (prostej i ważonej) (2 godz.).

5. Prognozowanie na podstawie modeli trendu. Dopasowanie trendu do wykresu (2 godz.).

6. Wygładzanie wykładnicze, Metoda Holta (2 godz.).

7. Sezonowość w szeregach czasowych (2 godz.).

8. Prognozy w regresji liniowej i nieliniowej (2 godz.).

1. Gajda J.B., Prognozowanie i symulacja a decyzje gospodarcze, C.H.Beck Warszawa, 2001.

2. Manikowski A., Tarapata Z.: Prognozowanie i symulacja rozwoju przedsiębiorstwa. WSE Warszawa 2002

3. Radzikowska B. (red.): Metody prognozowania. Zbiór zadań, wyd. 3, Wyd. AE Wrocław, 2001.

4. Snarska A.: Statystyka. Ekonometria. Prognozowanie. Ćwiczenia z Excelem, Placet, Warszawa, 2005, 2007, 2009

5. Sobczyk M.: Prognozowanie: teoria, praktyka, zadania. Placet, Warszawa, 2008.

Wiedza:

- teoretyczne - praktyczne zasady procesu prognostycznego tak na poziomie oddzielnego zjawiska, jak i na poziomie przedsiębiorstwa lub regionu;

- możliwości wykorzystania metod matematycznych do prognozowania procesów gospodarczych,

- dobierania metod odpowiednich do specyfiki problemu badawczego,

- budowy modelu prognostycznego i jego weryfikacji.

Umiejętności:

- rozwiązywanie problemów gospodarczych za pomocą różnych metod prognozowania;

- tworzenie modelów opisujących zjawiska ekonomiczne, ich ocena, dobór odpowiednich zmiennych, ocena błędów prognoz, interpretacja wyników,

- korzystanie z możliwości środowiska Excel w procesie prognostycznym;

- uzasadnienia na podstawie prognoz niezbędnych kroków dla osiągnięcia wybranych celów gospodarczych, zamierzonych rezultatów i rozwiązywania problemów funkcjonowania i rozwoju przedsiębiorstwa.

Kompetencje społeczne:

Student:

- wypracowuje precyzję myślenia i solidność podejmowanych działań,

- świadomie wybiera i interpretuje informacje istotne dla podejmowania racjonalnych decyzji w obszarze zawodowym,

- wykazuje kreatywność w pozyskiwaniu informacji dla celów decyzyjnych,

- docenia potrzebę nieustannego poszerzania wiedzy oraz zastosowania jej praktyce zawodowej.

Ćwiczenia:

Oceny cząstkowe za rozwiązanie zestawu zadań indywidualnych

Ocena końcowa na zaliczenie ćwiczeń jest średnią uzyskanych ocen.

Wykłady:

Oceny cząstkowe za 2 kartkówki

Oceny cząstkowe za esej na zadany temat.

Ocena końcowa na zaliczenie ćwiczeń jest średnią uzyskanych ocen.