|
|
 |
|
|
|
|
|
|
| Detalji |
| Projekt: |
Statističko modeliranje za povećanje konkurentnosti suvremenih organizacija |
| Voditelj: |
Ksenija Dumičić |
| Ustanova: |
Ekonomski fakultet, Zagreb |
| Sažetak: |
U turbulentnom okruženju sadašnjice, gdje su poduzeća izložena globalnoj konkurenciji, informacija postaje najvažniji resurs, pri čemu se često zanemaruje kvaliteta obrade informacija. Statističke analize i modeli pomažu rastu produktivnosti i kvalitete, što ima pozitivan utjecaj na poslovni rezultat mjeren u terminima dobiti i tržišnog udjela. Formiranje makroekonomske i monetarne politike ne može se zamisliti bez primjene statističkih metoda i analiza. //Osnovne teme istraživanja bit će razvoj statističkih analiza i modela u mikroekonomiji, makroekonomiji i monetarnoj analizi. U mikroekonomskim primjenama razvijat će se modeli statističke kontrole kvalitete, poslovni prognostički modeli, te će se koristiti analiza varijance i Bayesova metoda odlučivanja. Za makroekonomske analize razvijat će se model klasifikacije prostornih jedinica prema stupnju ekonomske razvijenosti i projekcija hrvatskog stanovništva, pri čemu se koristiti metode multivariatne statistike, standardno kohortna-komponentna metoda, te metoda anketne statistike. U analizi financijskih varijabli razvijat će se modeli desezoniranja, univariatni modeli vremenskih serija, te modeli volatilnosti. //Uvođenje sustava za upravljanje kvalitetom prema ISO normama ili drugim modelima poslovne izvrsnosti nezamislivo je bez primjene statističkih metoda kontrole kvalitete (Lamprecht, 2005, Gupta and Walker, 2005). Bez adekvatnih prognoza nije moguće donositi kvalitetne proizvodne, financijske i marketinške odluke (Wei, 2005). Odluke vezane uz investiranje su kvalitetnije uz primjenu analize varijance (Aldas-Manzano et al., 2005), te Bayesove metode (Van Noortwijk, 2000). Multivariatne metode (Tabachnik et al., 2001) koriste se za procjenu parametara razvijenosti područja. Standardno kohortna-komponentna metoda (Rowland, 2003) koristi se u demografiji. Modeliranje financijskih serija povećava efikasnost formiranja monetarne politike (Tsay, 2001). //Očekuje se da će rezultati istraživanja doprinijeti popularizaciji statističkih analiza i modela. Organizacije koje će biti sposobne kvalitetnije obraditi informacije, te provesti bolje analize i koristiti suvremenim softverima podržane statističke modele, ujedno će se bolje pripremiti na konkurenciju koja je već sada jaka na hrvatskom tržištu, a sigurno će se pojačati s ulaskom u Europsku Uniju. Primjenom statističkih modela će se povećati i efikasnost formiranja makroekonomske politike, čime će se ostvariti korist za užu i širu društvenu zajednicu. |
|
|
|
|
|
|
|
