|
MODELOWANIE DECYZJI W ARKUSZU KALKULACYJNYM
JAKUBCZYK M. KAMIŃSKI B. SZAPIRO T. RED. wydawnictwo: SGH, 2021, wydanie Icena netto: 95.85 Twoja cena 91,06 zł + 5% vat - dodaj do koszyka Modelowanie decyzji w arkuszu
kalkulacyjnym
WPROWADZENIE
MODELOWANIE
PROBLEMÓW DECYZYJNYCH
2.1. Wstęp
2.2. Wybór w warunkach niepewności
2.2.1. Model
2.2.2. Reguły wyboru
2.2.3. Własności modelu i reguł wyboru
2.3. Wybór w warunkach ryzyka
2.3.1. Model i reguła wyboru
2.3.2. Wartość doskonałej informacji
2.3.3. Wartość niedoskonałej informacji
2.3.4. Uwzględnianie awersji do ryzyka
2.4. Wybór w problemach sekwencyjnych
2.4.1. Model - drzewa decyzyjne
2.4.2. Wyznaczanie rozwiązań w drzewach decyzyjnych
2.4.3. Reprezentowanie zasobu informacji decydenta w drzewie
2.4.4. Drzewa prawdopodobieństw
2.4.5. Wartość opcji realnych, niedoskonałej i doskonałej informacji
2.5. Podsumowanie
2.6. Zadania
Bibliografia
TEORIA
GIER
3.1. Wstęp
3.2. Konkurencja o rynek - przykład motywujący
3.3. Statyczne gry dwuosobowe - przypadek ogólny
3.3.1. Równowaga gry i strategie ściśle dominujące
3.3.2. Czy teoria gier zakłada egoizm?
3.3.3. Problem selekcji jednej z wielu równowag?
3.3.4. Równowaga w strategiach mieszanych
3.4. Statyczne gry dwuosobowe - gry ściśle konkurencyjne
3.4.1. Własności i zastosowanie gier ściśle konkurencyjnych
3.4.2. Równowaga w strategiach czystych jako punkt siodłowy
3.4.3. Równowaga w strategiach mieszanych
3.4.3.1. Analityczne wyznaczanie równowagi
3.4.3.2. Graficzne wyznaczanie równowagi
3.5. Wykorzystanie arkusza kalkulacyjnego w wyznaczaniu
równowagi
3.5.1. Weryfikacja, czy jest równowaga w strategiach czystych
3.5.2. Wyznaczanie równowagi w strategiach mieszanych
3.5.2.1. Problem Wiersza
3.5.2.2. Postać liniowa problemu Wiersza
3.5.2.3. Problem Kolumny
3.5.2.4. Postać liniowa problemu Kolumny
3.6. Podsumowanie
3.7. Dodatek: Czy teoria gier dobrze przewiduje ludzkie wybory?
3.7.1. Dylemat podróżnika
3.7.2. Koordynacja wysiłku
3.7.3. Aplikacja mobilna Game of Rows
3.7.4. Narzędzie do znajdowania równowag
3.8. Zadania
Bibliografia
OPTYMALIZACJA
4.1. Wstęp
4.2. Przykład wprowadzający - dwie filie - polityka produkcji
4.3. Elementy składowe problemu optymalizacyjnego
4.4. Wybór algorytmu optymalizacyjnego
4.5. Przykłady problemów optymalizacyjnych
4.5.1. Zagadnienia finansowe
4.5.1.1. Optymalizacja portfela inwestycyjnego
4.5.1.2. Wyznaczenie zmienności implikowanej opcji europejskiej
4.5.2. Zagadnienia logistyczne
4.5.2.1. Problem optymalnej lokalizacji magazynu
4.5.2.2. Problem komiwojażera
4.5.2.3. Problem załadunku
4.5.3. Zagadnienia technologiczne
4.5.3.1. Struktura produkcji
4.5.3.2. Wybór technologii wytwarzania energii
4.5.4. Przypadek wielu kryteriów
4.5.4.1. Wybór pojazdu - ranking (metoda SAW - Simple
Additive Weighting)
4.5.4.2. Analiza portfelowa - optymalizacja celowa
4.5.4.3. Metoda analitycznej hierarchizacji (AHP)
4.6. Podsumowanie
4.7. Zadania
Bibliografia
PROGNOZOWANIE
- SZEREGI CZASOWE
5.1. Wstęp
5.2. Uwagi o danych i modelowaniu
5.2.1. Pomiar cech, szeregi czasowe, zmienne sztuczne
5.2.2. Współzależność cech, korelacja, przyczynowość
5.3. Prognozowanie z pojedynczego szeregu czasowego
5.3.1. Przykładowe wzorce szeregów czasowych
5.3.2. Prognozowanie z wybranych modeli trendu
5.3.2.1. Trend liniowy
5.3.2.2. Trend wykładniczy
5.3.2.3. Trendy S-kształtne
5.3.3. Prognozowanie z szeregów czasowych z sezonowością
5.3.3.1. Metoda wskaźnikowa analizy wahań sezonowych
5.3.3.2. Zmienne zero-jedynkowe w modelowaniu sezonowości w szeregach
czasowych
5.3.4. Wygładzanie wykładnicze
5.3.4.1. Model Browna
5.3.4.2. Model Holta
5.3.4.3. Model Wintersa
5.3.5. Modele autoregresyjne i średniej ruchomej
5.3.5.1. Modele autoregresyjne
5.3.5.2. Modele ARIMA
5.4. Syntetyczne błędy prognozy ex post
5.5. Prognozowanie z modelu regresji wielorakiej
5.5.1. Konstrukcja i weryfikacja modelu prognostycznego
5.5.2. Scenariusze prognostyczne
5.6. Podsumowanie
5.7. Zadania
Bibliografia
PROGNOZOWANIE
- DANE PRZEKROJOWE
6.1. Wstęp
6.2. Cechy, zmienne, dane
6.3. Dobór zmiennych objaśniających w modelu prognostycznym
6.4. Model i prognoza współczynnika dzietności
6.4.1. Kogo interesuje modelowanie i prognozowanie
współczynnika dzietności?
6.4.2. Dane
6.4.3. Model prognostyczny: liniowy czy nieliniowy?
6.4.3.1. Model liniowy względem zmiennych i parametrów
6.4.3.2. Model liniowy względem parametrów
6.4.4. Uwagi o warsztacie ekonometryka
6.4.4.1. Jeszcze raz o zmiennych zero-jedynkowych
6.4.4.2. Modelowanie interakcji między zmiennymi
6.4.5. Prognozy współczynnika dzietności
6.4.5.1. Scenariusze prognostyczne
6.4.5.2. Błędy prognozy ex ante
6.5. Prognozowanie z modeli zmiennej jakościowej
6.6. Podsumowanie
6.7. Zadania
Bibliografia
SYMULACJE
7.1. Wstęp
7.2. Modelowanie rentowności firmy
7.3. Optymalna wysokość ceny
7.4. Optymalizacja zamówień 3
7.5. Zarządzanie ilością pieniędzy w gotówkomacie
7.6. Podsumowanie
7.7. Zadania
Bibliografia
ZAKOŃCZENIE
ANEKS 1. Przydatne nawyki w pracy z arkuszem kalkulacyjnym Excel
ANEKS 2. Jednorównaniowy liniowy model ekonometryczny,
metoda najmniejszych kwadratów, narzędzie Regresja w
programie Excel
NOTA O AUTORACH
413
stron, B5, oprawa twarda
Po otrzymaniu zamówienia poinformujemy pocztą e-mail lub telefonicznie, czy wybrany tytuł polskojęzyczny lub
anglojęzyczny jest aktualnie na półce księgarni.
|