Dodatne informacije o kolegiju, praćenje, literatura

Naziv predmeta: Kvantitativni menadžment

Nositelj: Prof.dr.sc. Tihomir Hunjak

Izvoditelji: Prof.dr.sc. Tihomir Hunjak, Dušan Munđar, dipl.inž.mat., Nikola Kadoić, mag. inf.

Okvirni sadržaj predmeta

Predavanja:

  • Uvod u predmet i objašnjenje načina rada
  • Analiza isplativosti ulaganja: osnovne metode i pokazatelji isplativosti ulaganja; Period povrata, Stopa povrata, Sadašnja vrijednost , Interna stopa rentabilnosti. Definicije ovih pojmova, izračunavanje njihovih vrijednosti u konkretnim slučajevima, način na koji se koriste kod donošenja odluke o ulaganju. Postupke za računanje vrijednosti navedenih pokazatelja potrebno je znati provesti u tabličnom kalkulatoru EXCEL. Također je potrebno znati ih primijeniti uz pomoć kalkulatora na jednostavnijim primjerima. Studenti trebaju znati koristiti EXCEL funkcije PMT (anuitet), NPV (sadašnja vrijednost) i IRR (interna stopa rentabilnosti). Studenti također trebaju znati provoditi analizu «što-ako» na tabličnim modelima pomoću EXCEL alata GOAL SEEK.
  • Analiza osjetljivosti: osnovne metode i alati za analizu osjetljivosti ; podatkovne tablice s jednim i više parametara, Scenario Manger, Goal Seek, Sensit (jedan input-jedan output, više inputa – više outputa). Korištenje ovih alata na konkretnim primjerima razvijenim u EXCEL-u. Interpretacija rezultata i njihovo korištenje u analizi odluka.
  • Određivanje prioriteta i rangiranje: određivanje prioriteta na temelju usporedbi u parovima, rangiranje na temelju ocjena članova grupe, rangiranje na temelju rangova koje daju članovi grupe. Određivanje prioriteta na temelju uspoređivanja u parovima u konkretnom slučaju kada je poznato više alternativnih rješenja nekog problema i kada su određeni kriteriji za njihov izbor (evaluaciju). Određivanje prioriteta na temelju usporedbi u parovima približnim računanjem svojstvenih vrijednosti i komponenata svojstvenog vektora.
  • Prognoziranje: metode prognoziranja na vremenskim nizovima; metoda pomičnih prosjeka, metoda eksponencijalnog glađenja, prognoziranje na podacima s trendom umetanjem krivulje trenda. Razvoj prognoze primjenom navedenih metoda, okolnosti u kojima se primjenjuje pojedina od navedenih metoda.
  • Odlučivanje u uvjetima nesigurnosti; osnovna pravila za odlučivanje u uvjetima nesigurnosti: Waldovo pravilo, Hurwiczovo, Savageovo, Laplaceovo, Očekivana vrijednost. Primijena navedenih pravila u jednostavnijim primjerima, razumjevanje okolnosti u kojima se primjenjuje pojedina od navedenih metoda.

Vježbe:

Gotovo sve vježbe izvode se uz pomoć tabličnog kalkulatora EXCEL.

Primjeri se daju u obliku studije slučaja sa svrhom da studenti prepoznaju podatke bitne za analizu problema i izradu njegovog kvantitativnog modela.

Za uspješno savladavanje programa vježbi nužno je poznavanje EXCEL-a na razini razvijanja financijskih modela, poznavanja posebnih financijskih funkcija, posebnih alata i vizualizacije informacija pomoću grafova i tablica.

Kompetencije koje se stječu: Predmet je jednostavnija verzija predmeta Operacijska istraživanja (uzme li se u obzir standardni sadržaj predmeta koji se pod tim naslovom najčešće predaju na ekonomskim fakultetima i sličnim studijima).Svrha predmeta je da se studenti upoznaju s mogućnostima kvantitativne analize jednostavnijih poslovnih problema koji spadaju u domenu odgovornosti polaznika koji završi ovaj studij. Sukladno suvremenom konceptu izvođenja nastave iz ovakvih predmeta, teme (nastavne cjeline) iz nastavnog plana se temelje na korištenju alata i funkcija koje su ugrađene u tablični kalkulator EXCEL ili su razvijeni kao dodaci ovom tabličnom kalkulatoru.

Ishodi učenja predmeta

  • razumijevanje značaja kvantitativnih modela za poslovno odlučivanje
  • poznavanje i primjena jednostavnijih metoda za poslovno odlučivanje, prognoziranje i određivanje prioriteta.
  • analiza i prepoznavanje bitnih podataka za analizu specifičnih poslovnih problema
  • sinteza i prezentacija rezultata primjene kvantitativnih modela donositeljima odluka
  • operativno poznavanje EXCEL- a, poznavanje principa razvijanja modela u tabličnom kalkulatoru. Poznavanje posebnih alata kompatibilnih s tabličnim kalkulatorom i funkcija ugrađenih u tablični kalkulator.

Oblici provođenja nastave :  Predavanja, interaktivni rad sa studentima, seminari, vježbe praktičnog rada na računalu.

Način provjere znanja: Seminarski radovi studenata tijekom izvođenja predavanja, dva kontrolna testa, samoprovjera putem LMS sustava (Moodle), kolokvij o sposobnosti samostalnog korištenja računala, pristupni rad, završni ispit

Popis literature potrebne za studij i polaganje ispita: Predavanja i vježbe na LMS sustavu, korisnički priručnici za EXCEL po izboru.

Preporučena dopunska literatura: C. T. Ragsdale, Spreadsheet Modeling and Decision Analysis, Course Technology, Inc., Cambridge, 1995.

ECTS bodovi: 8 bodova

Način polaganja ispita: Pristupni rad za ispit treba sadržavati po jedan primjer iz svake nastavne teme osim teme 2 koja se odnosi na alate u EXCEL-u koji su namijenjeni za «što-ako» analizu. Poznavanje tih alata može se pokazati unutar primjera za NT-1 ili u okviru ostalih nastavnih tema, odnosno na usmenom dijelu ispita. Primjeri koje studenti trebaju izraditi moraju biti složeniji ili na razini onih koji su korišteni u nastavi i koji se nalaze u nastavnim materijalima. Pristupni rad šalje se nastavniku koji potom obavještava studenta da li je rad dovoljno dobar da student može pristupiti usmenom dijelu ispita.

Pismeni dio ispita sastoji se u provjeri samostalnog rada s EXCEL-om u okviru alata i funkcija korištenih u predavanjima i vježbama.

Usmeni dio ispita ima za cilj provjeru autentičnosti dotadašnjih rezultata i mogućnost poboljšanja ocjene stečene pismenim provjerama. Provjere se dijelom izvode korištenjem LMS-a

Način praćenja kvalitete i uspješnosti izvedbe: Praćenje studenata o njihovu napredovanju tijekom predavanja te njihovo zadovoljstvo izvedbom, praćenje prolaznosti studenata, upitnik kvalitete predmeta na kraju nastavnog procesa, Sveučilišna anketa o praćenju kvalitete studija.

Last modified: Monday, 28 October 2013, 3:45 PM