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