Modelowanie preferencji a ryzyko ’21-’22
Analiza i modelowanie preferencji, jak również modelowanie ryzyka, to problematyka z zakresu badań operacyjnych znajdująca się na styku ekonomii, zarządzania, matematyki stosowanej i informatyki – stanowi ona przedmiot zainteresowania Autorów niniejszej monografii. Publikacja w kolejnych rozdziałach prezentuje zagadnienia z zakresu analizy preferencji i analizy ryzyka, zarządzania ryzykiem przy realizacji projektów oraz wybranych problemów uczenia maszynowego. Monografię kieruje się do teoretyków i praktyków zajmujących się badaniami operacyjnymi.
Wstęp (Maciej Nowak, Tadeusz Trzaskalik) 7
Część I
ANALIZA PREFERENCJI I ANALIZA RYZYKA
1. Hybrydyzacja metod System Dynamics i Soft System Dynamics w celu wspomagania decyzji menedżerskich (Dariusz Banaś) 13
2. Zastosowanie cen online i modeli autoregresyjnych w krótkoterminowych prognozach cen żywności (Jarosław Janecki) 43
3. Teoria ujawnionych preferencji i wybory międzyokresowe w warunkach ryzyka (Józef Stawicki) 52
Część II
RYZYKO W ZARZĄDZANIU PROJEKTAMI
1. Zarządzanie ryzykiem projektu w małych instytucjach kultury z wykorzystaniem Scruma (Dorota Kuchta, Alicja Krawczyńska) 67
2. Sprzężenie zwrotne w adaptacyjnym zarządzaniu ryzykiem projektu (Dariusz Meiser) 83
3. Propozycja globalnego wdrożenia systemu ERP z wykorzystaniem podejścia obiektowego (Łukasz Tync) 95
Część III
UCZENIE MASZYNOWE
1. Zastosowanie uczenia maszynowego w predykcji rezultatów meczów piłki nożnej (Szymon Głowania, Jan Kozak) 119
2. Rozwój wyjaśniania modeli uczenia maszynowego a zaufanie do sztucznej inteligencji (Szymon Głowania, Bogna Zacny, Grzegorz Dziczkowski) 134