SLO | EN

Cilji in kompetence

Cilji predmeta so: • osvojiti in razumeti pojme in znanja s področja matematičnih modelov in metod v poslovnih logističnih sistemih (PLS), • pravilno identificirati probleme s tega področja in pridobiti znanja za konstrukcijo modelov in uporabo metod v PLS, • razumeti mehanizme delovanja metod in modelov PLS, ter jih znati pravilno uporabiti za reševanje problemov, • pridobiti znanja pravilne klasifikacije različnih problemov in zmožnosti uporabe pravilnih in ustreznih metod in modelov PLS za dani problem, • pridobiti razumevanje teoretičnih ozadij, nujno potrebnih za pravilno interpretacijo dobljenih rezultatov metod in modelov PLS in ocenitev njihove kakovosti, • pridobiti razumevanje fizikalnih in matematičnih mehanizmov v ozadju obravnavanih problemov in procesov v okviru PLS, • se naučiti pravilno ovrednotiti ustreznost in kvaliteto uporabljenih metod in modelov PLS, ter znati pravilno uporabiti ustrezne metrike za testiranje njihove veljavnosti, • se naučiti pravilno interpretirati rezultate uporabljenih metod in modelov PLS ter pravilno podati sklepe na njihovi osnovi. Kompetence, ki jih pridobijo študenti: • osvojijo teoretično znanje na področju matematičnih modelov in metod v PLS, • poglobljeno razumejo matematične modele in metode v PLS, • spoznajo in razumejo metrike na področju matematičnih modelov in metod v PLS, • razumejo fizikalne in matematične mehanizme v ozadju matematičnih modelov in metod v PLS, • rešujejo kompleksne probleme v logističnih sistemih s pomočjo matematičnih modelov in metod v PLS, • razumejo delovanje matematičnih modelov in metod v PLS, koristno tako v okviru tega, kot tudi drugih sorodnih predmetov.

Vsebina

1. Osnove ekonometrije (regresijski modeli, modeli linearnih in nelinearnih časovnih vrst, problematika izbire optimalnih modelov, napovedovanje v poslovnih logističnih sistemih). 2. Trajnostno modeliranje pri optimizaciji mednarodnih blagovnih tokov, zalog in transporta (emisijski modeli za analizo transportnih vplivov na okolje, regresijski statistični modeli za merjenje družbene neodgovornosti podjetij in organizacij). 3. Upravljanje zalog in stroški (deterministični in stohastični modeli za upravljanje zalog, povezava z napovedovanjem povpraševanja). 4. Modeli za potrebe analize učinkovitosti podjetij in organizacij (DEA modeli za ovojnično podatkovno analizo, radialni vhodno in izhodno orientirani modeli, direkcijski model, aditivni model, super-učinkovit model, alokativni modeli, modeli z nezaželenimi izhodi). 5. Temeljni koncepti finančnega modeliranja, statističnega upravljanja tveganj in odločitvene teorije z negotovostjo v logističnih sistemih (osnovni pojmi in modeli iz teorije financ, model diskontiranega denarnega toka, modeli za vrednotenje realnih opcij, modeliranje tveganj v oskrbovalnih verigah, odločitvena drevesa na osnovi teorije verjetnosti, »utility« funkcije).

Metode poučevanja in učenja

Predmet vključuje različne metode poučevanja in učenja, kot so: predavanja v klasični obliki, predavanja preko video predstavitev, filmov in webinarjev, predstavitve študentov in samostojni študij študentov. Predavanja: pri predavanjih študent spozna teoretične vsebine predmeta. Del predavanj se izvaja na klasični način v predavalnici, del pa v obliki e-predavanj (e-predavanja se lahko izvajajo na videokonferenčni način ali s pomočjo posebej v ta namen didaktično pripravljenih e-gradiv v virtualnem elektronskem učnem okolju). Vaje: pri vajah študent utrdi teoretično znanje in spozna aplikativne možnosti. Del vaj se izvaja na klasični način v predavalnici, del pa v obliki e-vaj (e-vaje se lahko izvajajo na videokonferenčni način ali s pomočjo posebej v ta namen didaktično pripravljenih e-gradiv v virtualnem elektronskem učnem okolju).

Predvideni študijski rezultati - znanje in razumevanje

Znanje in razumevanje: Študent/študentka bo ob zaključku predmeta zmožen: • obvladati raziskovalne metode, postopke in procese na področju metod in modelov PLS, • samostojno znanstveno raziskovati na področju metod in modelov PLS, • uporabljati kvantitativne metode in modele PLS, • poglobljeno analizirati probleme in uporabljati pri tem sistemsko razmišljanje na tem področju, • reševati probleme v poslovnih logističnih okoljih, • pridobiti splošna in specifična znanja na področju metod in modelov PLS, • integrirati različne koncepte kvantitativnih metod in modelov PLS, ki vodijo k inovativnim rešitvam obravnavanih problemov, • kritično analizirati kompleksna znanja, koncepte, pristope in strategije k uporabi metod in načrtovanju modelov, • sintetizirati informacije s področja metod in modelov PLS, ter prepoznati vrednosti znanja ali procesov z vidika predmeta in prakse. Študijski rezultati se bodo preverjali (in merili) na različne načine, kot je to definirano v deležih (v %) pri načinih ocenjevanja.

Temeljni literatura in viri

E-gradivo predmeta. DRAGAN, Dejan. Statistika in uvod v regresijske modele v Matlabu pri optimizaciji logističnih procesov : visokošolski učbenik. 1. izd. Celje: Fakulteta za logistiko, 2014. 801 str. http://blend.fl.uni-mb.si/. [COBISS.SI-ID 80939521]. DRAGAN, Dejan. Upravljanje logističnih sistemov : visokošolski učbenik. Celje: Fakulteta za logistiko, 2009. 434 str., ilustr. ISBN 978-961-6562-31-7 . [COBISS.SI-ID 246006272]. DRAGAN, Dejan. Logistična regresija s programskim orodjem Matlab : skripta. Celje: Fakulteta za logistiko, 2014. 124 str., ilustr. https://estudij.um.si/. [COBISS.SI-ID 512785981]. DRAGAN, Dejan. Predstavitev optimalnih strategij za upravljanje zalog pri stohastičnem povpraševanju : interno dodatno gradivo za predmet Upravljanje logističnih sistemov. Celje: Fakulteta za logistiko, 2009. 48 f., graf. prikazi. [COBISS.SI-ID 512203325]. DRAGAN, Dejan. Upravljanje logističnih sistemov : doktorski študij (posodobljeno študijsko gradivo). Celje: Fakulteta za logistiko, 2017. 1053 str. [COBISS.SI-ID 512852285]. DRAGAN, Dejan. Probability theory, stochastic processes, queueing theory, and inventory control : lecture notes (international course - statistics). Celje: Faculty of Logistics, 2020. [535] str., ilustr. http://estudij.um.si/. [COBISS.SI-ID 27127043]. Box, G. E. P., Jenkins, G. M., Reinsel, G. C., et al. 2015. Time Series Analysis: Forecasting and Control: John Wiley & Sons. Cooper, W. W., Seiford, L. M., Tone, K. 2007. Data Envelopment Analysis: A Comprehensive Text with Models, Applications, References and DEA-Solver Software: Springer Science & Business Media. Copeland, T. E.; Weston, J. F.; Shastri, K. Financial Theory and Corporate Policy: Pearson New International Edition; Pearson Education Limited, 2013. Dougherty, C. 2011. Introduction to Econometrics: OUP Oxford. McNeil, A. J., Frey, R., Embrechts, P. 2005. Quantitative Risk Management: Concepts, Techniques, and Tools: Princeton University Press. Neftci, S. N., Hirsa, A., Neftci, S. N. 2000. An Introduction to the Mathematics of Financial Derivatives: Academic Press. Ross, S. M. 2003. An Elementary Introduction to Mathematical Finance: Options and Other Topics: Cambridge University Press. Wilmott, P., Howson, S., Howison, S., et al. 1995. The Mathematics of Financial Derivatives: A Student Introduction: Cambridge University Press.

Pogoji za vključitev v delo oz. za opravljanje študijskih obveznosti

Ni pogojev.

Opombe

Opravljene obveznosti e-predavanj in e-vaj so pogoj za pristop k izpitu • Pisni izpit 30% • Ustni izpit 30% • Naloge pri e-predavanjih in e-vajah 10% • Raziskovalna naloga 30%

  • izr. prof. dr. DEJAN DRAGAN

  • Pisni izpit: 30
  • Ustni izpit: 30
  • Raziskovalna naloga: 30
  • Sodelovanje pri predavanjih in vajah: 10

  • : 40
  • : 40
  • : 100

  • slovensko, angleško
  • slovensko, angleško

  • LOGISTIKA SISTEMOV (Gospodarski modul) - 2.