Přeskočit na hlavní obsah
Přeskočit hlavičku
Název projektu
Komplexní využití kvantitativních metod v ekonomických disciplínách
Kód
SP2021/51
Předmět výzkumu
Předmět výzkumu v rámci projektu(motivace): Práce s daty je zahrnuta v každé ekonomické disciplíně (Křupka, Kašparová a Máchová, 2012). Práce s těmito daty se netýká pouze statistiků a matematiků, ať již v akademické či podnikové sféře (Wisniewski, 1996). V případě ekonomických disciplín se jedná zejm. o kvantitativní data. Kvantitativními daty jsou obvykle chápána data, která jsou číselné povahy a je s nimi možno provádět základní matematické operace (Linda, 2010). K práci s těmito daty byly po staletí/tisíciletí vytvořeny nejrůznější metody. Od jednoduše aplikovatelných veličin (např. průměr) až po sofistikované metody typu Monte Carlo či predikce časových řad pomocí klouzavých průměrů. V současnosti jsou nazývány kvantitativními metodami. Přesná definice tohoto pojmu se liší dle jednotlivých autorů (Wisniewski, 1996; Linda, 2010; Pacáková, 2009), avšak společné znaky tohoto pojmu jsou následující: metody využívající čísla a matematické operace s nimi. Nejčastěji se z hlediska ekonomických disciplín jedná o objektivizaci rozhodování (např. pomocí vícekriteriálního rozhodování), optimalizační metody a ekonometrické metody. Jednotlivé ekonomické disciplíny začaly pro práci s daty využívat ověřené metody v rámci svého zaměření, avšak v současnosti je nepřeberné množství metod (a softwaru), které by na zkoumanou problematiku mohlo být použito, avšak vzhledem k obsáhlosti metod nemusí být vhodné metody použity, protože se s nimi v dané ekonomické disciplíně nepracuje. Zpravidla každá ekonomická disciplína používá "své" ověřené metody, avšak to neznamená, že daná problematika leckdy nejde řešit jinak a mnohdy sofitistikovaněji. Vzhledem k multioborovému složení týmu, pokrývající problematiku z ekonomického, statistického, matematického a informatického úhlu pohledu, se naskýtá jedinečná možnost zjistit využití používaných kvantitativních metod i v ostatních ekonomických disciplínách, kde obvykle využívány nejsou. Výzkum pokrývá celou problematiku od rozboru problému z ekonomického hlediska, zjištění dostupnosti dat v jednotlivých ekonomických disciplínách z informatického hlediska, základní statistiky těchto dat ze statistického hlediska až po výpočet metod a jejich vyhodnocení z matematického hlediska. Tým bude rozdělen do jednotlivých pracovních skupin (viz. samostatná příloha), které dle své odbornosti budou zodpovídat za jednotlivé dílčí cíle. Tento výzkum povede k integraci a aplikaci kvantitativních metod na konkrétní problematiku včetně objektivizace rozhodování. K čemuž směřuje i publikační činnost řešitelů projektu. Jednotlivé aplikace budou verifikovány a vyhodnoceny, aby bylo viditelné nakolik jsou případně nově navržené metody přesnější oproti metodám stávajícím. Jedná se o zejm. tyto metody: Regresní analýza Regresní analýza je založena na principu klasické lineární rovnice, která má tvar: Y=a+βX+ε kde Y ……závisle proměnná, predikant, následek X …..nezávisle proměnná, prediktor, příčina a ….. regresní konstanta. β ….regresní koeficient. β…. vyjadřuje úroveň změny závisle proměnné v případě, že se nezávisle proměnná zvýší o jednotku. ε …. vyjadřuje chybu rovnice, modelu, šum, chybu měření nebo souhrn nezahrnutých faktorů. Nezávisle proměnných může být více, pak hovoříme o vícerozměrném regresním modelu, který je dán vztahem: Y= β_0+β_1 X_1+β_2 X_2+⋯+β_k X_k+ε Faktorová analýza Faktorová analýza předpokládá existenci několika faktorů F1 a Fn, které stojí v pozadí. Sleduje příčinné vztahy mezi proměnnými. Model faktorové analýzy je dán na základě vztahu pro j-tou pozorovatelnou náhodnou veličinu Xj: X_j=μ_j+γ_j1 F_1+ γ_j2 F_2+⋯…+γ_jk F_(´k)+ε_j kde ε_1,ε_(2,….) ε_p je p - náhodných složek. ARIMA modely Jsou modely používající se při prognózování časových řad. Nejprve je nutno analyzovat časovou řadu podle 3 složek. Jsou založeny na testování 3 složek: AR(p)+I(d)+MA(q)=ARIMA (p,d,q), Kde AR se testuje pomocí testovacích hypotéz ACF (autokorelační funkce) a PACF (parciální autokorelační funkce). e_t=ρ_1 e_(t-1)+ρ_k e_(t-k) Oblasti využití těchto metod: Výše uvedené metody (jakož i další metody, zde neuvedené) budou využity v oblasti financí, daní a studiu chování podniků. a veřejné správy Dále pak v oblasti informatiky v rámci jednotlivých případových studií. Přínos práce: Přínosem práce je integrace a aplikace kvantitativních metod na konkrétní problematiku s cílem zvýšit efektivnost zkoumání dané problematiky a pokud to bude možné zpřesnění výsledků např. v oblasti predikce. Literatura BROŽOVÁ, H. ŠUBRT, T. a HOUŠKA, M. Modely řízení znalostí a podporu rozhodování. Praha: česká zemědělská univerzita, 2007. ISBN 9788021316331. KŘUPKA, J. Kašparová, M. a Máchová, R. Rozhodovací procesy. Univerzita Pardubice: 2012. 978-80-7395-478-9. LINDA, B. Pravděpodobnost. 1. vyd. Pardubice: Univerzita Pardubice, 2010. 168 s. ISBN: 978-80-7395-303-4. PACÁKOVÁ, V. Probability modelling methods and collective risk simulation. Pardubice: Univerzita Pardubice, 2009. ISBN 978-80-7395-227-3. ŠUBRT, Tomáš a kol. Ekonomicko-matematické metody. Plzeň: Vydavatelství a nakladatelství Aleš Čeněk, 2011, 351 s. ISBN 978-80-7380-345-2. TRIANTAPHYLLOU, E. Multi-Criteria Decision Making Methods: A komparative study. Kluwer: Academic Publishers, 2000. ISBN 0-7923-6607-7. WISNIEWSKI, M. Metody manažerského rozhodování. Grada Publishing: 1996. ISBN 80-7169-089-9. Články DANEL, Roman, Lukáš OTTE, Roman KOZEL, David JOHANIDES, Šárka VILAMOVÁ, Kamila JANOVSKÁ a Michal ŘEPKA. Database mirroring in fault-tolerant continuous technological process control. Metalurgija. Zagreb: Hrvatsko metalurško društvo (HMD), 2016, 55(1), s. 83-86. ISSN 0543-5846. KOLKOVÁ, Andrea. THE APPLICATION OF FORECASTING SALES OF SERVICES TO INCREASE BUSINESS COMPETITIVENESS. Journal of Competitiveness. Zlín: Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně, 2020, 12(2), s. 90-105. ISSN 1804-171X. KOZEL, Roman, Šárka VILAMOVÁ, Petr BARÁNEK, Václav FRIEDRICH, Zuzana HAJDUOVÁ a Marcel BEHÚN. Optimizing of the Balanced Scorecard method for management of mining companies with the use of factor analysis. Acta Montanistica Slovaca. Technická univerzita v Košiciach, 2017, 22(4), s. 439-447. ISSN 1335-1788. NAVRÁTIL, Miroslav a Andrea KOLKOVÁ. Dekomposition and forecasting time series in business economy using prophet forecasting model. Central European Business Review. Vysoká škola ekonomická v Praze, 2019, 8(4), s. 26-39. ISSN 1805-4854. SLEZÁK, Jiří, Aneta PŘIKRYLOVÁ, Jana HAKALOVÁ a Alžbeta BIELIKOVÁ. Analysis of Implementing Digitalization and Automation in Accounting and Taxation in the Czech Republic. Transactions of the Universities of Košice. TU Košice, 2019, s. 33-40. ISSN 1335-2334 Hlavní cíl: Hlavním cílem projektu je zjistit možnosti komplexního využití kvantitativních metod v různých ekonomických disciplínách, integrovat a aplikovat kvantitativní metody. Vzhledem k interdisciplinárnímu složení týmu se naskýtá prostor pro možnosti využití vybraných kvantitativních metod, které v jednotlivých ekonomických disciplínách obvykle nemusí být používány, avšak jsou pro studovanou problematiku vhodné. Dílčí cíle: (a) Rešerše odborné literatury v oblasti kvantitativních metod a jejich využití v ekonomických disciplínách (b) Analýza požadavků na data v ekonomických disciplínách, analýza dostupnosti potřebných dat, jejich formátů a možností konverze, analýza softwarových prostředků (c) Integrace a aplikace kvantitativních metod v ekonomických vědách (d) Objektivizace rozhodování v daných oblastech včetně vytváření jejich konkrétních aplikací.
Rok zahájení
2021
Rok ukončení
2021
Poskytovatel
Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy
Kategorie
Workflow pro SGS
Typ
Specifický výzkum VŠB-TUO
Řešitel
Zpět na seznam