| Dane szczegółowe: | |
| Wydawca: | Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, PWE |
| Oprawa: | miękka |
| Ilość stron: | 413 s. |
| Wymiar: | 165x240 mm |
| EAN: | 9788320812794 |
| ISBN: | 83-208-1279-8 |
| Data: | 2006-11-13 |
Opis książki:
Ważną cechą wykształcenia współczesnego menedżera jest znajomość i umiejętność wykorzystywania w praktyce metod podejmowania racjonalnych decyzji gwarantujących osiągnięcie wysokiej efektywności gospodarowania. Książka powstawała przy założeniu, że jej czytelnikami będą właśnie osoby zainteresowane zdobyciem praktycznej umiejętności rozwiązywania problemów pojawiających się w zarządzaniu i wymagających stosowania wybranych elementów wiedzy matematycznej. Po podręcznik powinni więc sięgnąć studenci uczelni i kierunków ekonomicznych, menedżerowie średniego szczebla, analitycy z działów ekonomicznych, finansowych i marketingowych przedsiębiorstw. Lektura książki umożliwi im: poznanie pojęć i modeli matematycznych dla typowych problemów decyzyjnych; zdobycie umiejętności modelowania i rozwiązywania praktycznych problemów; opanowanie umiejętności operowania dostępnymi w arkuszu kalkulacyjnym narzędziami przeznaczonymi do rozwiązywania problemów decyzyjnych. Do podręcznika dołączony jest CD-ROM z przygotowanymi arkuszami, które można łatwo modyfikować podczas samodzielnej pracy i ćwiczeń.
Książka "Decyzje menedżerskie z Excelem ( + CD)" - Tomasz Szapiro - oprawa miękka - Wydawnictwo Polskie Ekonomiczne, PWE.
Spis treści:
1.1. Dziedzina
1.2. Odbiorca
1.3. Zakres
1.4. Metodyka
1.5. Jak powstaje decyzja?
1.6. Dlaczego opłaca się stosować modele matematyczne?
1.7. Jak budować modele problemów decyzyjnych?
1.8. Dlaczego arkusz kalkulacyjny?
CZĘŚĆ PIERWSZA. DECYZJE OPTYMALNE
Rozdział 2. Optymalizacja liniowa
2.1. Problem wyboru jako zadanie optymalizacji liniowej
2.2. Geometryczna interpretacja zadania optymalizacji liniowej
2.3. Analiza wrażliwości decyzji optymalnej
2.4. Szczególne przypadki zadań optymalizacji liniowej
2.5. Fundusz powierniczy PROFIT studium przypadku
Rozdział 3. Optymalizacja w liczbach całkowitych
3.1. Zmienne całkowitoliczbowe problem MEBLE
3.2. Gospodarstwo sadownicze KOKSA studium przypadku
Rozdział 4. Modele sieciowe
4.1. Wprowadzenie
4.2. Zadania transportowe
4.3. Zadania przydziału
4.4. Przepływy w sieciach
4.5. Najkrótsze drogi w sieciach
4.6. Import w firmie KARMA studium przypadku
4.7. Komputery w firmie KARMA studium przypadku
Rozdział 5. Optymalizacja wielokryterialna
5.1. Wybór najlepszej decyzji przy ocenie wielokryterialnej
5.2. Wielokryterialny problem decyzyjny z funkcją kompromisu
5.3. Zadanie optymalizacji docelowej
5.4. Zadanie wielokryterialne z hierarchią celów
5.5. Zadanie wielokryterialne z kryterium minimaksowym
5.6. Liniowe zadanie optymalizacji hiperbolicznej
CZĘŚĆ DRUGA. MENEDŻER I NIEPEWNOŚĆ
Rozdział 6. Drzewa decyzyjne
6.1. Budowa drzewa decyzyjnego
6.2. Optymalizacja decyzji sekwencyjnych
6.3. Analiza wrażliwości
Rozdział 7. Analiza i prognozowanie szeregów czasowych
7.1. Wprowadzenie do analizy szeregów czasowych
7.2. Badanie dokładności dopasowania i trafności prognozy
7.3. Wygładzanie szeregów czasowych metodą analityczną
7.4. Wygładzanie szeregów czasowych metodą mechaniczną
7.5. Wygładzanie wykładnicze szeregu czasowego
7.6. Uwagi końcowe
Rozdział 8. Analiza ekonometryczna
8.1. O modelowaniu ekonometrycznym
8.2. Narzędzia Regresja i Korelacja zastosowane w praktyce
8.3. Opis cech jakościowych w modelach ekonometrycznych
8.4. Nieliniowe modele ekonometryczne
8.5. Modelowanie ekonometryczne wahań sezonowych
Rozdział 9. Systemy kolejkowe metody analityczne
9.1. Wprowadzenie
9.2. Miary efektywności działania systemu kolejkowego
9.3. Klasyfikacja systemów kolejkowych i ich ocena
9.4. Przedsiębiorstwo JurBus Sp. z o.o. studium przypadku
9.5. Dodatek
Rozdział 10. Symulacja komputerowa
10.1. Wprowadzenie do modelowania symulacyjnego
10.2. Tankowanie nocą studium przypadku
10.3. Analiza wyników
10.4. Hurtownia Prawdziwa Biel studium przypadku
10.5. Symulacja modelu zapasów hurtowni Prawdziwa Biel
Dodatek
D.1. Rozwiązywanie zadań optymalizacji liniowej za pomocą Solvera
D.2. Rozwiązywanie zadań ze zmiennymi całkowitoliczbowymi
D.3. Optymalizacja nieliniowa w module Solver