Course: Business Management Models

« Back
Course title Business Management Models
Course code KIV/MRF
Organizational form of instruction Lecture + Tutorial
Level of course Master
Year of study not specified
Semester Winter
Number of ECTS credits 6
Language of instruction Czech
Status of course Compulsory, 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.
Course content
1. Motivation, averages, least squares estimation I. 2. Least squares estimation II. 3. Production and operation control. 4. Prediction, simple methods. 5. Scheduling, elementary. 6. Material and money stock controlling. 7. Multi-criteria decisions, principles and paradoxes. 8. Quality inspection and controlling. 9. Reliability and maintenance. 10. Plant centre organization, internal prices and flows. 11. Operational models. 12. Tax models. 13. Tax optimization, elementary.

Learning activities and teaching methods
One-to-One tutorial, Task-based study method, Lecture
  • Contact hours - 65 hours per semester
  • Individual project (40) - 40 hours per semester
  • Preparation for an examination (30-60) - 40 hours per semester
  • Presentation preparation (report) (1-10) - 10 hours per semester
  • Undergraduate study programme term essay (20-40) - 20 hours per semester
prerequisite
professional knowledge
vysvětlit základní ekonomické vazby, využití informačních systémů, modelace nákladových a výnosových toků (v rozsahu předmětu KMA/VSM a KMA/FIPM)
popsat a vysvětlit základní ekonometrické metody a metody finanční matematiky (v rozsahu předmětu KMA/MME a KIV/MAF)
formulovat a vysvětlit základy teorie pravděpodobnosti (v rozsahu předmětu KMA/PSA)
Basic knowledge in econometrics, financial mathematics and statistics (KIV/MAF, KMA/PSA, KMA/FIPM)
popsat a vysvětlit principy statistické inference - zejména testování statistických hypotéz (v rozsahu předmětu KMA/PSA)
professional skills
aplikovat a využívat ekonometrických a statistických metodik pro řešení reálných úloh a projektů
aplikovat a využívat různé zdroje informací (např. informační systémy) pro nákladové a manažerské účetnictví včetně různých analýz při řešení reálných úloh a projektů
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
learning outcomes
professional knowledge
Abilities use of econometrics, financial mathematics and statistics to solve real problems and projects.
formulovat a aplikovat metodiky finanční matematiky a manažerské (nákladové a výnosové) přístupy
formulovat a aplikovat statistické metodiky (analýza dat, neparametrické jádrové odhady)
formulovat a aplikovat ekonometrické modely (např. lineární regrese, ekonomické časové řady)
professional skills
v alespoň jednom SW prostředí načíst a analyzovat zdrojová data, odhadnout parametry vybraných modelů, prezentovat získané poznatky a simulovat případné varianty
formulovat ekonometrický, statistický či finanční model vhodný pro konkrétní data
uplatnit správně formální i obsahovou stránku jak v matematickém, statistickém tak manažerském projevu
interpretovat ekonometrické modely širší odborné veřejnosti a je schopen posoudit adekvátnost použití navržených modelů
general eligibility
N/A
N/A
teaching methods
professional knowledge
Lecture with practical applications
Lecture with visual aids
Individual study
Interactive lecture
Task-based study method
assessment methods
Quality of a written report
Test
Combined exam
Recommended literature
  • Macík, Karel; Vysušil, Jiří. Vnitropodniková ekonomika. 2., přeprac. vyd. Praha : Vydavatelství ČVUT, 2003. ISBN 80-01-02425-3.
  • Štěpánek, Josef. Operační a systémová analýza. Vyd. 1. Praha : ČVUT, 1981.


Study plans that include the course
Faculty Study plan (Version) Branch of study Category Recommended year of study Recommended semester
Faculty of Applied Sciences Software Engineering (1) Special and interdisciplinary fields 2 Winter
Faculty of Applied Sciences Financial Informatics and Statistics (2011) Economy 2 Winter
Faculty of Applied Sciences Information Systems (2016) Informatics courses 2 Winter
Faculty of Applied Sciences Mathematics for Business Studies (2016) Mathematics courses 2 Winter
Faculty of Applied Sciences Financial Informatics and Statistics (2014) Economy 2 Winter
Faculty of Applied Sciences Financial Informatics and Statistics (2014) Economy 2 Winter
Faculty of Applied Sciences Mathematics for Business Studies (2016) Mathematics courses 2 Winter
Faculty of Applied Sciences Information Systems (2013) Informatics courses 2 Winter
Faculty of Applied Sciences Information Systems (2015) Informatics courses 2 Winter
Faculty of Applied Sciences Information Systems (2017) Informatics courses 2 Winter