BUS338 Business Forecasting

Emnet tilbyr en bred introduksjon til prognostisering. 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 Facebook Prophet algoritme og robuste tilnærminger. Emnet dekker også 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, praktiske øvelser og selvstendig gruppearbeid med obligatoriske oppgaver.

Kunnskap:

Studentene er kjent med

1. sentrale ideer innen prognostisering

2. optimaliseringskriterier som ligger til grunn for beslutningstaking

3. tilfeldighet og dens manifestasjoner, tolkninger og bruk i prognoser

Ferdigheter:

Studentene kan

1. identifisere relevante særtrekk og aspekter ved et prognoseproblem

2. formulere problemet matematisk

3. forutse nivået av forutsigbarhet

5. bruke ulike prognoseteknikker

6. evaluere prognoseytelse

7. sammenligne alternative prognoser og velge mellom dem

8. forbedre prognoser basert på historiske prognosefeil og tap

Generell kompetanse:

Studenter

1. kan analysere og diskutere prognoseproblemer i den virkelige verden

2. kan evaluere prognoseløsninger og forutse mulige feil

3. kan bruke R eller annen prognoseprogramvare

4. er bevisst på tilfeldighet og den menneskelige tilbøyeligheten til å forveksle støy med signal