POLECAMY
Koszyk
-24%
Prognozowanie i symulacja w przedsiębiorstwie
Autor:
Wydawca:
Format:
pdf, ibuk
Podręcznik stanowi kompendium wiedzy na temat narzędzi wspomagających zarządzanie przedsiębiorstwem, jakimi są prognozowanie i symulacja. Omówiono w nim między innymi techniki prognozowania na podstawie modelu ekonometrycznego i analizy szeregów czasowych, a także rolę sieci neuronowych w prognozowaniu oraz technik prognozowania heurystycznego, kombinowanego i hybrydowego. Ponadto przedstawiono metodologię modelowania symulacyjnego oraz gry symulacyjne stosowane w kierowaniu przedsiębiorstwem.
| Rok wydania | 2013 |
|---|---|
| Liczba stron | 354 |
| Kategoria | Metody ilościowe |
| Wydawca | PWE |
| ISBN-13 | 978-83-208-2108-6 |
| Numer wydania | 1 |
| Język publikacji | polski |
| Informacja o sprzedawcy | ePWN sp. z o.o. |
Ciekawe propozycje
Spis treści
| Wstęp | |
| Rozdział 1. Podstawy prognozowania | |
| 1.1. Obszary zastosowań prognozowania | |
| 1.1.1. Prognozowanie w przedsiębiorstwie | |
| 1.1.2. Prognozowanie wielkości sprzedaży | |
| 1.1.3. Prognozy gospodarcze | |
| 1.1.4. Prognozy społeczne | |
| 1.2. Elementy statystyki wykorzystywane w procesie prognozowania | |
| 1.2.1. Rodzaje danych statystycznych oraz podstawowe parametry rozkładu cech statystycznych | |
| 1.2.2. Estymacja przedziałowa oraz testy statystyczne | |
| 1.2.3. Wykorzystanie programów komputerowych | |
| 1.3. Podstawowe pojęcia prognostyczne | |
| 1.3.1. Metody prognozowania oraz klasyfikacja prognoz | |
| 1.3.2. Etapy oraz reguły prognozowania | |
| 1.3.3. Błąd ex post oraz ex ante, błąd bezwzględny i względny | |
| 1.3.4. Dopuszczalność oraz horyzont prognozy | |
| Zadania i pytania kontrolne | |
| Rozdział 2. Prognozowanie na podstawie modelu ekonometrycznego | |
| 2.1. Etapy budowy jednorównaniowego modelu ekonometrycznego | |
| 2.1.1. Określenie problemu prognostycznego | |
| 2.1.2. Dobór zmiennych do modelu | |
| 2.1.3. Estymacja i weryfikacja modelu | |
| 2.1.4. Prognozowanie | |
| 2.2. Modele wielorównaniowe | |
| 2.2.1. Postać strukturalna i postać zredukowana | |
| 2.2.2. Modele proste | |
| 2.2.3. Modele rekurencyjne | |
| 2.3. Modele zawierające zmienne jakościowe | |
| 2.3.1. Wprowadzenie | |
| 2.3.2. Model probitowy | |
| 2.3.3. Model logitowy | |
| 2.4. Wykorzystanie programów komputerowych | |
| 2.5. Przykłady prognoz z wykorzystaniem modeli ekonometrycznych | |
| Zadania i pytania kontrolne | |
| Rozdział 3. Analiza szeregów czasowych | |
| 3.1. Rodzaje szeregów | |
| 3.2. Dekompozycja szeregu czasowego | |
| 3.3. Modele adaptacyjne | |
| 3.3.1. Metody naiwne | |
| 3.3.2. Wygładzenie szeregu czasowego | |
| 3.4. Metody analityczne | |
| 3.4.1. Prognozowanie na podstawie funkcji trendu | |
| 3.4.2. Wahania sezonowe i cykliczne | |
| 3.5. Modele autoregresyjne | |
| 3.5.1. Procesy stacjonarne i niestacjonarne | |
| 3.5.2. Modele ARMA i ARIMA | |
| 3.5.3. Metoda Boxa–Jenkinsa | |
| 3.6. Wykorzystanie programów komputerowych | |
| 3.7. Przykłady prognoz z wykorzystaniem szeregów czasowych | |
| Zadania i pytania kontrolne | |
| Rozdział 4. Sieci neuronowe w prognozowaniu | |
| 4.1. Podstawowe definicje oraz rodzaje sieci neuronowych | |
| 4.1.1. Pojedynczy neuron | |
| 4.1.2. Warstwa neuronów | |
| 4.1.3. Rodzaje sieci neuronowych | |
| 4.2. Architektura sieci oraz metody uczące | |
| 4.3. Testowanie sieci | |
| 4.4. Wyznaczanie prognoz | |
| 4.5. Wykorzystanie programów komputerowych | |
| 4.6. Przykłady prognoz z wykorzystaniem sieci neuronowych | |
| Zadania i pytania kontrolne | |
| Rozdział 5. Inne metody wyznaczania prognoz | |
| 5.1. Prognozowanie heurystyczne i analogowe | |
| 5.1.1. Metoda analogowa | |
| 5.1.2. Metoda delficka | |
| 5.1.3. Testy rynkowe | |
| 5.2. Prognozowanie kombinowane i hybrydowe | |
| 5.2.1. Metody kombinowane | |
| 5.2.2. Metody hybrydowe | |
| 5.3. Przykłady prognoz z wykorzystaniem metod heurystycznych, kombinowanych i hybrydowych | |
| Zadania i pytania kontrolne | |
| Rozdział 6. Podstawy modelowania symulacyjnego | |
| 6.1. Etymologia symulacji | |
| 6.1.1. Rys historyczny symulacji | |
| 6.1.2. Źródła filozoficzne symulacji | |
| 6.2. Podstawowe definicje z zakresu modelowania i symulacji | |
| 6.3. Wprowadzenie do modelowania symulacyjnego systemów | |
| 6.3.1. Specyfikacje formalne w modelowaniu symulacyjnym systemów | |
| 6.3.2. Hierarchia specyfikacji w modelowaniu symulacyjnym systemów | |
| 6.3.3. Relacje podobieństwa w modelowaniu symulacyjnym systemów | |
| 6.4. Opis formalny metod symulacyjnych | |
| 6.4.1. Formalizmy modelowania i algorytmy symulacji | |
| 6.4.2. Zasady projektowania modeli symulacyjnych | |
| 6.4.3. Środowisko symulacji | |
| 6.5. Podstawowe problemy metodologiczne symulacji | |
| 6.5.1. Etapy modelowania, przebiegu eksperymentu symulacyjnego i wykorzystania wyników symulacji | |
| 6.5.2. Weryfikacja i walidacja modeli symulacyjnych | |
| 6.5.3. Agregacja i upraszczanie modeli symulacyjnych | |
| 6.5.4. Aspekty komunikacyjne w symulacji | |
| 6.5.5. Wnioskowanie z wyników badań symulacyjnych | |
| 6.6. Planowanie eksperymentu symulacyjnego | |
| 6.7. Przegląd narzędzi stosowanych w symulacji | |
| 6.7.1. Wykorzystanie arkuszy kalkulacyjnych w symulacji | |
| 6.7.2. Języki programowania | |
| 6.7.3. Specjalistyczne oprogramowanie symulacyjne | |
| 6.7.4. Dobór narzędzi symulacyjnych | |
| 6.8. Znaczenie symulacji w przedsiębiorstwie | |
| 6.8.1. Badania stanu zastosowań symulacji w przedsiębiorstwach | |
| 6.8.2. Zakres zastosowań symulacji w przedsiębiorstwie | |
| 6.9. Przykłady sukcesów metod symulacyjnych w przedsiębiorstwach | |
| Zadania i pytania kontrolne | |
| Rozdział 7. Symulacja ciągła | |
| 7.1. Podstawy formalne symulacji ciągłej | |
| 7.1.1. Opis formalny modelu w symulacji ciągłej | |
| 7.1.2. Zdarzenie, zachowanie systemu, struktura systemu | |
| 7.1.3. Historia, założenia i paradygmaty metody Dynamiki Systemów | |
| 7.1.4. Elementy konstrukcyjne modeli Dynamiki Systemów | |
| 7.2. Proces modelowania symulacyjnego w metodzie Dynamiki Systemów | |
| 7.2.1. Etapy i wyniki modelowania w metodzie Dynamiki Systemów | |
| 7.2.2. Odwzorowanie upływu czasu w symulacji ciągłej | |
| 7.2.3. Projektowanie równań w metodzie Dynamiki Systemów | |
| 7.2.4. Algorytm obliczeniowy w metodzie Dynamiki Systemów | |
| 7.3. Struktura systemu a jego zachowanie się — relacje wzajemne | |
| 7.3.1. Wzorce zachowań systemów dynamicznych | |
| 7.3.2. Polaryzacja i dominacja sprzężeń zwrotnych | |
| 7.3.3. Własności dynamiczne modeli w symulacji ciągłej | |
| 7.4. Narzędzia modelowania w metodzie symulacji ciągłej — przykłady | |
| 7.4.1. Język modelowania DYNAMO | |
| 7.4.2. System modelowania IThink/Stella | |
| 7.4.3. System modelowania Vensim | |
| 7.4.5. System modelowania Powersim | |
| 7.5. Przykłady zastosowania Dynamiki Systemów w symulacji przedsiębiorstw | |
| Zadania i pytania kontrolne | |
| Rozdział 8. Symulacja dyskretna | |
| 8.1. Podstawy formalne symulacji dyskretnej | |
| 8.1.1. Opis formalny modelu w symulacji dyskretnej | |
| 8.1.2. Zdarzenie, czynność, proces — relacje wzajemne | |
| 8.1.3. Założenia i paradygmaty metod symulacji dyskretnej | |
| 8.1.4. Elementy konstrukcyjne modeli w symulacji dyskretnej | |
| 8.2. Proces modelowania w symulacji dyskretnej | |
| 8.2.1. Etapy i wyniki modelowania w symulacji dyskretnej | |
| 8.2.2. Odwzorowanie upływu czasu w symulacji dyskretnej | |
| 8.2.3. Projektowanie równań w symulacji dyskretnej | |
| 8.2.4. Metoda Monte Carlo w symulacji dyskretnej | |
| 8.2.5. Algorytmy obliczeniowe w symulacji dyskretnej | |
| 8.3. Analiza danych w symulacji dyskretnej | |
| 8.3.1. Analiza danych wejściowych symulacji | |
| 8.3.2. Analiza danych wyjściowych symulacji | |
| 8.3.3. Własności statystyczne modeli w symulacji dyskretnej | |
| 8.4. Narzędzia modelowania w metodzie symulacji dyskretnej—przykłady | |
| 8.4.1. Język modelowania GPSS (GPSS World) | |
| 8.4.2. System modelowania ExtendSim | |
| 8.4.3. System modelowania Arena | |
| 8.5. Przykłady zastosowania symulacji dyskretnej w modelowaniu przedsiębiorstw | |
| Zadania i pytania kontrolne | |
| Rozdział 9. Symulacja hybrydowa | |
| 9.1. Podstawy formalne symulacji hybrydowej | |
| 9.1.1. Opis formalny modelu w symulacji hybrydowej | |
| 9.1.2. Założenia i paradygmaty metod symulacji hybrydowej | |
| 9.1.3. Elementy konstrukcyjne modeli w symulacji hybrydowej | |
| 9.2. Proces modelowania w symulacji hybrydowej | |
| 9.2.1. Etapy i wyniki modelowania w symulacji hybrydowej | |
| 9.2.2. Odwzorowanie upływu czasu w symulacji hybrydowej | |
| 9.2.3. Projektowanie modelu w symulacji hybrydowej | |
| 9.2.4. Algorytmy obliczeniowe w symulacji hybrydowej | |
| 9.3. Narzędzia modelowania w metodzie symulacji hybrydowej — przykłady | |
| 9.3.1. Symulacja hybrydowa w języku GPSS (GPSS World) | |
| 9.3.2. Symulacja hybrydowa w systemie modelowania ExtendSim | |
| 9.3.3. Symulacja hybrydowa w systemie modelowania Arena | |
| 9.4. Przykłady zastosowania symulacji hybrydowej w modelowaniu przedsiębiorstw | |
| Zadania i pytania kontrolne | |
| Rozdział 10. Gry symulacyjne | |
| 10.1. Podstawy gier symulacyjnych | |
| 10.1.1. Krótki rys historyczny | |
| 10.1.2. Opis formalny modelu w grze symulacyjnej | |
| 10.1.3. Określenie i cechy gier symulacyjnych | |
| 10.1.4. Typy i taksonomie gier symulacyjnych | |
| 10.2. Zasady organizacji rozgrywki w grze symulacyjnej | |
| 10.2.1. Przebieg rozgrywki w grze symulacyjnej | |
| 10.2.2. Rola arbitra w grze symulacyjnej | |
| 10.2.3. Czynności realizowane przez graczy w grze symulacyjnej | |
| 10.2.4. Zasady projektowania scenariusza w grze symulacyjnej | |
| 10.3. Skuteczność i efektywność gier symulacyjnych | |
| 10.3.1. Cele zastosowania gier symulacyjnych w przedsiębiorstwie | |
| 10.3.2. Założenia i sposoby oceny gier symulacyjnych | |
| 10.4. Przykłady zastosowań gier symulacyjnych w przedsiębiorstwie | |
| Zadania i pytania kontrolne | |
| Rozdział 11. Modelowanie i symulacja systemów produkcyjnych | |
| 11.1. Wprowadzenie | |
| 11.2. Obszary wykorzystania modelowania i symulacji systemów produkcyjnych | |
| 11.3. Etapy przebiegu eksperymentu symulacyjnego w projektowaniu i doskonaleniu systemów produkcyjnych | |
| 11.3.1. Definiowanie problemu | |
| 11.3.2. Zebranie i opracowanie danych | |
| 11.3.3. Budowa modelu symulacyjnego | |
| 11.3.4. Testowanie i weryfikacja modelu | |
| 11.3.5. Planowanie doświadczeń symulacyjnych | |
| 11.3.6. Przeprowadzenie doświadczeń symulacyjnych i analiza wyników | |
| 11.3.7. Wdrożenie wyników symulacji w systemie rzeczywistym | |
| 11.4. Korzyści płynące z wykorzystania modelowania i symulacji systemów produkcyjnych | |
| 11.5. Przykłady wykorzystania modelowania i symulacji systemów produkcyjnych | |
| Zadania i pytania kontrolne | |
| Rozdział 12. Komputerowe wspomaganie symulacji w przedsiębiorstwie | |
| 12.1. Formy integracji symulacji i sztucznej inteligencji | |
| 12.2. Technologia agentowa w symulacji | |
| 12.3. Symulacja webowa i rozproszona | |
| 12.3.1. Symulacja webowa | |
| 12.3.2. Symulacja rozproszona | |
| 12.4. Symulacja i analiza procesów | |
| 12.5. Wizualizacja systemów | |
| 12.6. Przykłady komputerowego wspomagania symulacji w przedsiębiorstwie | |
| Zadania i pytania kontrolne | |
| Tablice | |
| Bibliografia | |
| Słownik ważniejszych pojęć | |
| Indeks | |
KUP NA PREZENT
Prognozowanie i symulacja w przedsiębiorstwie
37,01 zł
Uzupełnij informacje na temat odbiorcy.
Produkt został pomyślnie dodany do koszyka.
Nieudana próba zakupu produktu. Spróbuj jeszcze raz.
Wypożyczaj w abonamencie!
Już od 2,66 zł za ebooka
