Detail předmětu

Pokročilé metody analýz a modelování

ÚSI-RSPMOAk. rok: 2020/2021

Obsahem předmětu "Pokročilé metody analýz a modelování" je seznámení se s některými nestandardními pokročilými metodami analýz a technikami modelování za účelem podpory rozhodování v podnikatelství zaměřenou na problematiku rizikového inženýrství formou vysvětlení si principu těchto teorií, naučit se pracovat s těmito teoriemi a jejich aplikací.

Jazyk výuky

čeština

Počet kreditů

4

Zajišťuje ústav

Výsledky učení předmětu

Získané znalosti a dovednosti předmětu umožní absolventům kvalitní a moderní přístup při procesech analýz a modelování v národním hospodářství a soukromém sektoru, organizacích, podnicích, firmách, společnostech, bankách, atd. za účelem podpory rozhodování v podnikatelství zaměřenou na problematiku rizikového inženýrství.

Prerekvizity

Znalosti z oblasti matematiky (lineární algebra, vektory, analýza funkcí, operace s maticemi) a statistiky (analýza časových řad, regresní analýza, užití statistických metod v ekonomii).

Plánované vzdělávací činnosti a výukové metody

Výuka se realizuje formou přednášek a cvičení. Přednášky mají charakter výkladu základních principů, metodologie dané disciplíny, problémů a jejich vzorových řešení. Cvičení podporuje zejména praktické ovládnutí látky vyložené na přednáškách nebo zadané k samostatnému nastudování za aktivní účasti studentů.

Způsob a kritéria hodnocení

Zkouška: písemný test
Cvičení: Účast na cvičeních (absence na cvičeních může být nahrazena náhradními úkoly či písemnými testy). Odevzdání seminární práce.

Osnovy výuky

Přednáška
1. Úvod
2. Fuzzy logika I – Excel + Seminární práce a
3. Fuzzy logika II – Excel + Seminární práce b
4. Fuzzy logika III – MATLAB +
5. Fuzzy logika IV – MATLAB + Seminární práce c
6. Fuzzy logika V MATLAB + Seminární práce d
7. Obhajoba Seminární práce a
8. Obhajoba Seminární práce b
9. Neuronové sítě I – MATLAB
10. Neuronové sítě II– MATLAB
11. Genetické algoritmy I – MATLAB
12. Genetické algoritmy II – MATLAB
13. Zápočet

Učební cíle

Seznámení studentů s vybranými pokročilými metodami analýz a technikami modelování (fuzzy logika, umělé neuronové sítě, genetické algoritmy) formou vysvětlení principů těchto teorií a jejich následných aplikací za účelem podpory rozhodování v podnikatelství zaměřených na problematiku rizikového inženýrství.

Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění a formy nahrazování zameškané výuky

Přednáška nepovinná distanční nebo kontaktní dle nařízení.
Účast na cvičeních povinná online nebo kontaktní dle nařízení. Absence na cvičeních může být nahrazena náhradními úkoly či písemnými testy.

Základní literatura

DOSTÁL, P. Pokročilé metody rozhodování v podnikatelství a veřejné správě. Brno: CERM Akademické nakladatelství, 2012. 718 p. ISBN 978-80-7204-798-7, e-ISBN 978-80-7204-799-4.
DOSTÁL, P. Advanced Decision Making in Business and Public Services. Brno: CERM Akademické nakladatelství, 2013. 168 p. ISBN: 978-80-7204-747-5
DOSTÁL, P., SOJKA, Z. Financial Risk management, Zlín 2008, 80s., ISBN 978-80-7318-772-9.

Doporučená literatura

DOSTÁL, P. The Use of Optimization Methods in Business and Public Services. In Zelinka, I., Snášel, V., Abraham, A. Handbook of Optimization, USA: Springer, 2012. ISBN 978-3-642-30503-0.
BROZ, Z., DOSTÁL, P. Multilingual dictionary of artificial intelligence. Brno: CERM Akademické nakladatelství, 2012. 142 p. ISBN 978-80-7204-800-7, e-ISBN 978-80-7204-801-4.
SMEJKAL,V., RAIS, K. Řízení rizik ve firmách a jiných organizacích, Grada, Publishing.,a.s. Grada, Praha, 2006.
ALTROCK,C. Fuzzy Logic &Neurofuzzy, Book & Cd Edition, 1996, 375 s., ISBN 0-13-591512-0
GATELY, E. Neural Network for Financial Forecasting, John Wiley & Sons Inc., 1996, 169 s., ISBN 0-471-11212-7
DAVIS,L. Handbook of Genetic Algorithms, Int. Thomson Com. Press, 1991, 385 s., ISBN 1-850-32825-0
PETERS, E. Fractal Market Analysis, John Wiley & Sons Inc., 1994, 315 s., SBN 0-471-58524-6
REBEIRO,R.R., ZIMMERMANN,H.J. Soft Computing in Fin.Engineering, Spring Verlag Comp.,1999,509s.,ISBN3-7908-1173-4.
Matlab The MathWorks Inc., US, 2017

eLearning

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program RRTES_P magisterský navazující

    specializace RRES , 1. ročník, letní semestr, povinný
    specializace RRTS , 1. ročník, letní semestr, povinný

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

26 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

Cvičení

26 hod., povinná

Vyučující / Lektor

eLearning