Kursa nosaukums | Kvantitatīvās metodes ekonomikā |
Kursa kods | InfT3017 |
Zinātnes nozare | Informācijas tehnoloģija (nav zn) |
Kredītpunkti (ECTS) | 3 |
Kopējais stundu skaits kursā | 81 |
Lekciju stundu skaits | 8 |
Semināru un praktisko darbu stundu skaits | 24 |
Studenta patstāvīgā darba stundu skaits | 49 |
Kursa apstiprinājuma datums | 04/09/2019 |
Atbildīgā struktūrvienība | Datoru sistēmu un datu zinātnes institūts |
Kursa izstrādātājs(-i) | |
Mg. paed., lekt. Jeļena Koroļova |
|
Priekšzināšanas Kursam priekšzināšanas nav nepieciešamas |
|
Kursa anotācija | |
Studenti iepazīstas ar sistēmu modelēšanas un analīzes metodēm optimālai vadības lēmumu pieņemšanai ekonomikā, iegūst praktiskās iemaņas matemātiskajā modelēšanā un darbā ar lietotnes MS Excel optimizācijas līdzekli Solver, projektu plānošanas un kontroles lietotni MS Office Project, kā arī Hierarhiju analīzes metodi. | |
Kursa rezultāti un to vērtēšana | |
Zināšanas – par dažām, datorizētām, kvantitatīvām metodēm vadības lēmumu plānošanai un pieņemšanai ekonomikā. Veidota izpratne par optimizācijas metožu pielietojumu ekonomisko modeļu veidošanā un izmantošanā resursu vadības sistēmu pēcoptimizācijas analīzei (praktiskie darbi, mājas darbi, kontroldarbi, teorijas tests).
Prasmes – prot izveidot kvantitatīvus modeļus ekonomisko sistēmu izpētei un matemātiski pamatotai vadības lēmumu pieņemšanai, pielietojot MS Excel un MS Project lietotnes. Spēj definēt ekonomiskās sistēmas resursu optimālas izmantošanas iespējas (praktiskie darbi, mājas darbi, kontroldarbi). Kompetence – tiek iegūtas zināšanas un praktiskās prasmes ekonomisko sistēmu resursu optimālas izmantošanas plānošanai, pielietojot informatīvās tehnoloģijas un vispārpieņemtos vides saglabāšanas principus (mājas darbs, kontroldarbi, teorijas tests). |
|
Kursa saturs(kalendārs) | |
1 Kvantitatīvu analīzes metožu pielietošana ekonomisku sistēmu izpētē.
2 Lēmuma pieņemšana noteiktības un nenoteiktības apstākļos. Vadības lēmuma pieņemšanas kritēriji. 3 Hierarhiju analīzes (The Analytic Hierarchy Process) metode ekonomikas problēmu risināšanai. 4 Matemātiskā programmēšana. Lineārās programmēšanas (LP) uzdevumi ierobežoto resursu optimālai izmantošanai. 5 Pēcoptimizācijas analīze. Duālais lineārās programmēšanas uzdevums un tā ekonomiskā interpretācija. 6 Lineārās programmēšanas uzdevumu grafiskā atrisināšana, atrisinājumu veidi un analīze. 7 LP uzdevumu atrisināšana un analīzes iespējas ar izklājlapu lietotnes MS Excel optimizācijas līdzekli Solver. 8 Integrā lineārā programmēšana izvēles, izvietošanas u.c. problēmu risināšanai. 9 Transporta uzdevumi, to modifikācijas. Kravas apstrādes un piegādes uzdevuma modelis. 10 Transportveida uzdevumi. 11 Optimālu maisījumu sastādīšana. 12 Optimālās piegriešanas vai ievietošanas uzdevumi. 13 Nelineārās programmēšanas uzdevumi. 14 CPM un PERT metožu pielietošana tīkla modeļu izveidošanai projektu vai procesu plānošanā. 15 Optimizācija tīklos ar izklājlapu lietotnes MS Excel optimizācijas līdzekli Solver. 16 Iepazīšanas ar projektu vai procesu plānošanas lietotni MS Office Project. |
|
Prasības kredītpunktu iegūšanai | |
Sekmīgi nokārtots eksāmens jeb vismaz 40% no studiju kursa kopvērtējuma. | |
Studējošo patstāvīgo darbu organizācijas un uzdevumu raksturojums | |
Attiecīgās tēmas uzdevumi patstāvīgam darbam izvietoti e-studiju sistēmā (http://estudijas.llu.lv). Semestra laikā izstrādājams viens patstāvīgais mājas darbs. | |
Studiju rezultātu vērtēšanas kritēriji | |
Eksāmena kumulatīvais vērtējums ir atkarīgs no divu kontroldarbu (40+20=60%), mājas darba (20%) un teorijas eksāmena (20%) vērtējumiem. | |
Obligātā literatūra | |
1. Koroļova J. E-studiju kursa „Kvantitatīvās metodes ekonomikā” materiāli Moodle vidē. 2011. Pieejams: www.estudijas.llu.lv [skatīts 2019. g. 3. septembrī]
2. Frolova L. Matemātiskā modelēšana ekonomikā un menedžmentā. Rīga: Izglītības soļi, 2005. 438 lpp. 3. Moore J.H., Weatherford L.R. Decision modeling with Microsoft Excel. Prentice Hall, 2001. p. 1020. 4. Мур Дж., Уэдерфорд Л. Экономическое моделирование в MS Excel, Москва: Prentice Hall, 2004. 1024 с. |
|
Papildliteratūra | |
1. Peļņa M., Gulbe M. Optimizācijas uzdevumi ekonomikā. Rīga: Datorzinību centrs, 2003.160 lpp. 2. Praude V., Beļcikovs J. Loģistika. Rīga: Vaidelote, 2003. 541 lpp. | |
Periodika un citi informācijas avoti | |
1. LU Raksti-ekonomika (piem. http://www.lu.lv/apgads/izdevumi/lu-raksti/766-sejums/) [skatīts 2011. g. 28. novembrī]. 2. Operations Research. Pieejams: http://or.journal.informs.org/ [skatīts: 3.09.2019]. Operations Research, ISSN 0030-364X. | |
Piezīmes | |
Obligātais studiju kurss EF akadēmiskās izglītības bakalaura studiju programmā „Ekonomika”, pilna un nepilna laika studijās. |