Bedriftsøkonomiske beslutninger

BED4 Bedriftsøkonomiske beslutninger

Høst 2022

  • Innhold

    Emnebeskrivelsen for høsten 2022 er under revisjon og vil bli publisert her når den er endelig vedtat.

     

  • Læringsutbytte

    Kunnskap:

    Studentene vet hvordan ulike bedriftsøkonomiske beslutningsproblemer kan analyseres ved hjelp av matematiske modeller og dataverktøy.

    Ferdigheter:

    Studentene

    • kan formulere beslutningsproblemer matematisk og implementere modellene ved hjelp av dataverktøy.
    • kan grafisk løse og gjøre følsomhetsanalyse for et LP-problem med to beslutningsvariabler.
    • kan anvende resultater fra sensitivitetsrapporter for LP-problemer, blant annet skyggepriser og slakkverdier, i økonomiske analyser.
    • kan bruke heltallsvariabler til å modellere ulike diskrete valg, for eksempel enten/eller-beslutninger.
    • kjenner til beregningsmessige problemer knyttet til analyse av heltallsmodeller og ikke-lineære modeller.
    • kan avgjøre når det er nødvendig å bruke heltallsmodeller eller ikke-lineære modeller.
    • kjenner til og kan bruke grunnleggende modeller for beregning av prognoser, herunder modeller som tar hensyn til trend og sesongvariasjoner.
    • kan bruke simuleringsmodeller til å kvantifisere konsekvenser av beslutninger under usikkerhet.
    • kan beregne og forstå konfidensintervaller for estimater fra simuleringsmodeller.
    • kjenner til de mest sentrale beslutningskriterier for analyse av beslutningssituasjoner med usikkerhet, herunder modeller som tar hensyn til ulike typer risikoholdning.
    • kan anvende beslutningstrær til å analysere enkle beslutningsproblemer med forventet verdi som beslutningskriterium.
    • forstår og kan beregne verdien av perfekt/imperfekt informasjon med utgangspunkt i forventet verdi som beslutningskriterium.

    Generell kompetanse:

    Studentene kan kommunisere med eksperter om modellering og analyse av bedriftsøkonomiske beslutningsproblemer.

  • Undervisningsopplegg

    Det meste av læringen i emnet vil skje gjennom dialoggrupper, der studentene jobber i små grupper med relativt enkle oppgaver, og der studentassistenter og/eller forelesere vil være tilgjengelige for å diskutere og svare på spørsmål når det er nødvendig. Generell teori som vil være nyttig i dialoggruppene vil bli presentert i videoer som blir publisert i starten av hver temabolk, og studentene vil kunne få svar på eventuelle spørsmål via en digital orakeltjeneste. Til hver temabolk vil det bli satt opp mer avanserte regneoppgaver fra læreboken, og disse oppgavene vil bli gjennomgått i plenum på slutten av temabolken.

  • Anbefalte forkunnskaper

    Alle obligatoriske emner 1.-4. semester, spesielt BED.

  • Overlapping med andre emner

    Ingen.

  • Obligatorisk aktivitet (arbeidskrav)

    Godkjent 3 case-innleveringer.

  • Vurderingsordning

    4 timers skriftlig skoleeksamen.

  • Karakterskala

    A - F

  • Dataverktøy

    Analytic Solver i Excel.

    R brukes som verktøy for tidsrekkeanalyse (felles med MET4).

  • Litteratur

    Ragsdale, C., Spreadsheet Modeling and Decision Analysis: A Practical Introduction to Business Analytics. Cengage Learning. 8th edition, 2018.

    Avsnitt 5 i følgende dokument: https://hotneim.github.io/met4/tidsrekker.html (copy url) hentet fra MET4

Oppsummering

Studiepoeng
7.5
Undervisningsspråk
Norsk
Semester

Høst. Tilbys høsten 2022

Emneansvarlig

Professor Endre Bjørndal, Institutt for foretaksøkonomi

Professor Mette Bjørndal, Institutt for foretaksøkonomi