Course: Models of Plan Analysis and Synthesis

« Back
Course title Models of Plan Analysis and Synthesis
Course code KIV/MAF
Organizational form of instruction Lecture + Tutorial
Level of course Bachelor
Year of study not specified
Semester Summer
Number of ECTS credits 6
Language of instruction Czech
Status of course Compulsory, Compulsory-optional, Optional
Form of instruction Face-to-face
Work placements This is not an internship
Recommended optional programme components None
Lecturer(s)
  • Vávra František, Doc. Ing. CSc.
  • Ťoupal Tomáš, Ing. Ph.D.
  • Marek Patrice, Ing. Ph.D.
Course content
Time value of money, internal return ratio, value and price. Cost analysis and structure. Ways of project financing: investments, credit, leasing, other internal resources. Sensibility analysis, investment and price calculus.

Learning activities and teaching methods
One-to-One tutorial, Task-based study method, Lecture
  • Presentation preparation (report) (1-10) - 10 hours per semester
  • Contact hours - 65 hours per semester
  • Undergraduate study programme term essay (20-40) - 20 hours per semester
  • Preparation for an examination (30-60) - 40 hours per semester
  • Individual project (40) - 40 hours per semester
prerequisite
professional knowledge
provádět finanční analýzy (v rozsahu předmětu KIV/FIA)
formulovat a vysvětlit základy teorie pravděpodobnosti (v rozsahu předmětu KMA/PSA)
popsat a vysvětlit principy statistické inference, zejména pro testování statistických hypotéz a lineární regresi (v rozsahu předmětu KMA/PSA)
používat základní znalosti ekonometrie, statistiky a finanční matematiky, zejména v oblasti úročení, investičního rozhodování a umořování dluhu (v rozsahu předmětů KMA/PSA, KMA/FIPM)
professional skills
řešit úlohy pomocí tabulkového procesoru, tj. použít kontingenční tabulky, vzorce, absolutní a relativní odkazy, propojení listů a sešitů a případná rozšíření, jako např. řešitele v MS Excel
využívat znalostí základních statistických metod a postupů pro jednoduchou analýzu dat
aplikovat a využívat metodik finanční matematiky pro řešení reálných úloh a projektů
general eligibility
N/A
N/A
N/A
learning outcomes
professional knowledge
hodnotit projekty podle kritérií, a to včetně schopnosti interpretovat výsledky a případné paradoxy při jejich použití
užívat principů oceňování, investičního počtu a úvěrových výpočtů
ovládat analytické a pravděpodobnostní metody citlivostní analýzy
professional skills
vyhledávat a zpracovávat reálná data, včetně jejich kritického zhodnocení
vypracovávat investiční a oceňovací studie pro reálný problém, včetně zpracování citlivostní analýzy
využívat kritérií hodnocení projektů včetně schopnosti je řešit a interpretovat, a to včetně vysvětlení paradoxů a případné neexistence řešení
prezentovat modely oceňování, investičního počtu a úvěrových výpočtů široké odborné veřejnosti i laikům
jasně a logicky formulovat a obhájit zvolené postupy řešení
general eligibility
N/A
N/A
teaching methods
professional knowledge
Lecture with visual aids
Lecture with practical applications
Individual study
Students' self-study
professional skills
Lecture with visual aids
Lecture with practical applications
Individual study
Students' self-study
general eligibility
Lecture with visual aids
Lecture with practical applications
Individual study
Students' self-study
assessment methods
professional knowledge
Combined exam
Seminar work
professional skills
Combined exam
Seminar work
general eligibility
Combined exam
Seminar work
Recommended literature
  • Cipra, Tomáš. Finanční matematika v praxi. 1. vydání. Praha : Nakladatelství HZ, 1997. ISBN 80-901495-1-0.
  • Sharpe, William F. Investice. Praha : Victoria Publishing, 1994.


Study plans that include the course
Faculty Study plan (Version) Branch of study Category Recommended year of study Recommended semester
Faculty of Applied Sciences Financial Informatics and Statistics (2016) Economy 2 Summer
Faculty of Applied Sciences Financial Informatics and Statistics (1) Economy 2 Summer
Faculty of Applied Sciences Financial Informatics and Statistics (2016) Economy 2 Summer
Faculty of Applied Sciences Mathematics for Business Studies (2016) Mathematics courses 2 Summer
Faculty of Applied Sciences Mathematics for Business Studies (2015) Mathematics courses 2 Summer
Faculty of Applied Sciences Mathematics for Business Studies (2011) Mathematics courses 2 Summer
Faculty of Economics Information Systems Management (2017) Economy 3 Summer
Faculty of Economics Information Systems Management (2015) Economy 3 Summer
Faculty of Applied Sciences Mathematics for Business Studies (2017) Mathematics courses 2 Summer
Faculty of Applied Sciences Financial Informatics and Statistics (2017) Economy 2 Summer
Faculty of Applied Sciences Information Systems (2017) Informatics courses 3 Summer
Faculty of Applied Sciences Financial Informatics and Statistics (2017) Economy 2 Summer
Faculty of Applied Sciences Mathematics for Business Studies (2017) Mathematics courses 2 Summer
Faculty of Economics Information Systems Management (1) Economy 3 Summer
Faculty of Applied Sciences Financial Informatics and Statistics (2007) Economy 2 Summer
Faculty of Applied Sciences Mathematics for Business Studies (2016) Mathematics courses 2 Summer