BUS338 Prognosering

Emnet tilbyr en bred introduksjon til prognosering. Det bruker statistiske modeller, beslutningsregler og programmeringsferdigheter for å løse utvalgte forretningsproblemer. Emnet omhandler typer av prognoseproblemer, forutsigbarhet, typer av prognoser (punkt, intervall, tetthet) og deres optimalitet under ulike tapsfunksjoner. Det introduseres en rekke prognosemetoder som går fra enkel eksponentiell glatting til avanserte automatiserte algoritmer. Emnet dekker også prognosekombinasjon, prognoseevaluering, sammenligning og identifisering av overlegne prognoser.

Formålet er å tilegne praktiske prognoseferdigheter basert på en solid forståelse av statistiske og beslutningsteoretiske prinsipper og stiliserte fakta om forretningsdata. Undervisning kombinerer forelesninger, øvelser og selvstendig gruppearbeid med obligatoriske oppgaver.

Kunnskap:

Studentene har avansert kunnskap om

• sentrale ideer innen prognosering
• optimaliseringskriterier som ligger til grunn for beslutningstaking
• tilfeldighet og dens manifestasjoner, tolkninger og rolle i prognosering

Ferdigheter:

Studentene kan

• formulere et prognoseproblem matematisk
• bruke ulike prognoseteknikker
• evaluere prognoseytelse
• sammenligne alternative prognoser og velge mellom dem
• forbedre prognoser basert på historiske prognosefeil og tap

Generell kompetanse:

Studenter

• kan analysere og diskutere prognoseproblemer i den virkelige verden
• kan evaluere prognoseløsninger og forutse mulige feil
• kan bruke R eller annen prognoseprogramvare
• er bevisst på tilfeldighet og den menneskelige tilbøyeligheten til å forveksle støy med signal