Studijski program / studijski programi: ELEKTRONSKO POSLOVANJE, INFORMACIONI SISTEMI
Vrsta i nivo studija: Osnovne strukovne studije
Naziv predmeta: Modelovanje i predikcija u poslovanju
Status predmeta: Izborni
Broj ESPB: 8

Cilj predmeta

Cilj predmeta je osposobljavanje studenata za primenu statističkih prediktivnih tehnika koje se koriste u širokim oblastima poslovanja, ekonomije i inženjerske prakse. Ovim će se studenti osposobiti za samostalno donošenje ispravnih odluka u domenu upravljanja poslovanjem, pri rešavanju inženjerskih problema, u realističnim uslovima nedovoljne informisanosti i promenljivog okruženja.

Ishod predmeta

Po završetku predmeta studenti će:

  • razumeti razliku između kauzalne i korelacijske veze među pojavama;
  • biti sposobni da na osnovu podataka i konteksta izaberu ispravan model ili tehniku za predviđanje ponašanja neke pojave, kao i za merenje efekata neke odluke;
  • biti sposobni da primene analizu vremenskih serija na složenije ekonomske i inženjerske probleme;
  • biti sposobni da primene regresionu analizu na složenije ekonomske i inženjerske probleme kao što su ocena uticaja primene jedne ili više varijabli na izlaz iz
  • sistema, određivanje uslova minimuma ili maksimuma izlaza, ocena efekata izmene okruženja na izlaz iz sistema;
  • biti sposobni da izvedu jednostavnije račune optimizacije;
  • biti osposobljeni za kvalitetno i profesionalno izveštavanje o rezultatima prediktivne analize.

Sadržaj predmeta

Teorijska nastava

  • Rekapitulacija osnovnih statističkih pojmova
  • Rekapitulacija statističkih tehnika
  • Pojam modela. Vrste modela. Odnos modela i entiteta koji se modeluje
  • Pojam ekonomskog i ekonometrijskog modela, ekonometrija
  • Postavljanje modela, varijable, ulaz i izlaz, neizvesnost, cilj modelovanja, plauzibilnost modela, greške modela
  • Modelovanje i timski rad, izveštavanje
  • Linearni modeli sa jednom i više objašnjavajućih varijabli
  • Primena linearnih modela sa jednom i više objašnjavajućih varijabli
  • Vremenske serije
  • Nelinearni modeli. Transformacija varijabli
  • Interpretacija rezultata i primena
  • Logit i probit modeli
  • Osnovni pojmovi optimizacije. Cilj optimizacije. Optimizacijski modeli. Primena u rešavanju inženjerskih problema
  • Rešavanje optimizacijskih problema primenom softvera

Praktična nastava – laboratorijske vežbe

Laboratorijske vežbe održavaju se uz primenu statističkog softvera (R, SPSS, Excel) i softvera za pripremu izveštaja (ppt) redom prema časovima predavanja.

  • Formiranje modela, faze modelovanja, dokumentacija, formalizacija modela
  • Vežbanje elementarne statistike, rekapitulacija
  • Formiranje tima, dinamika tima, psihologija tima, vođenje tima
  • Linearni modeli, rad u grupama i softveru
  • Primena linearnih modela na probleme iz inženjerske i poslovne prakse
  • Primeri vremenskih serija
  • Transformacija varijabli i nelinearni modeli, rad u grupama i softveru
  • Primena nelinearnih modela na probleme iz inženjerske prakse
  • Primena nelinearnih modela na probleme iz ekonomije i poslovanja
  • Logit i probit modeli, diskretni problemi, primeri iz inženjerske i poslovne prakse
  • Mini-projekat
  • Optimizacija, rad u grupama i softveru