BED4 Bedriftsøkonomiske beslutninger

• Innhold

  Dette emnet gir en innføring i hvordan mange bedriftsøkonomiske beslutningsproblemer, med fokus på effektiv og bærekraftig ressursbruk, kan analyseres ved hjelp av matematiske modeller og dataverktøy. Eksempler på beslutningsproblemer som kan løses er:

  • Hvordan finne optimal produktmiks når ressurstilgangen er begrenset?
  • Hvordan bestemme optimalt valg av leverandører i en anbudsauksjon?
  • Hvordan sette opp en effektiv bemanningsplan når behovet for arbeidskraft varierer over tid?
  • Hvordan sette opp en investeringsplan når tilgangen på kapital er begrenset?
  • Hvordan sette sammen en optimal portefølje av aksjer med ulik avkastning og risiko?
  • Hvordan lage etterspørselsprognoser basert på historiske data?
  • Hvordan utnytte et markedsføringsbudsjett på en effektiv måte?
  • Hvordan utforme en kostnadsoptimal lagerpolitikk, det vil si hvor ofte og hvor mye skal vi fylle på lageret?
  • Hvor mye skal vi bestille av en vare når vi er usikre på hvor stor etterspørselen vil bli?
  • Hvordan bestemme rekkefølge og fordeling av arbeidsoperasjonene langs en produksjonslinje?
  • Hvordan utforme en transportplan for en forsyningskjede?
  • Hvordan velge lokalisering av produksjon og lager i en forsyningskjede?

  Hvilke modeller vi vil bruke i en bestemt beslutningssituasjon avhenger av egenskapene til det problemet vi skal analysere. Felles for alle modellene vi skal se på er at de kan analyseres ved hjelp av dataverktøy, og i dette emnet skal vi bruke Analytic Solver, som er et tillegg til Excel. Vi kommer til å starte med lineære modeller (lineær programmering), som er relativt enkle å beregne. Senere skal vi se på beslutningssituasjoner med enten/eller-beslutninger, som krever bruk av heltallsmodeller, samt ikkelineære modeller. Vi vil hele tiden legge vekt på tolkning av analyseresultater, samt deres implikasjoner for økonomisk styring og planlegging. Et sentralt tema i emnet er håndtering av usikkerhet i beslutningssituasjoner. Vi skal se på hvordan vi kan lage prognoser, samt hvordan simuleringsmodeller kan brukes til å regne på konsekvenser av ulike beslutningsalternativer under usikkerhet. Her kommer vi også inn på hvordan holdning til risiko påvirker valg mellom beslutningsalternativer, for eksempel hvordan vi kan ta hensyn til at en beslutningstaker er risikoavers. Vi skal også se på hvordan vi kan beregne verdien av tilleggsinformasjon når fremtiden er usikker, samt hvordan beslutningstrær kan brukes til å strukturere komplekse beslutningssituasjoner.

• Læringsutbytte

  Kunnskap

  • studentene vet hvordan ulike bedriftsøkonomiske beslutningsproblemer kan analyseres ved hjelp av matematiske modeller og dataverktøy

  Ferdigheter

  Studentene:

  • kan formulere beslutningsproblemer matematisk og implementere modellene ved hjelp av dataverktøy
  • kan grafisk løse og gjøre følsomhetsanalyse for et LP-problem med to beslutningsvariabler
  • kan anvende resultater fra sensitivitetsrapporter for LP-problemer, blant annet skyggepriser og slakkverdier, i økonomiske analyser
  • kan bruke heltallsvariabler til å modellere ulike diskrete valg, for eksempel enten/eller-beslutninger
  • kjenner til beregningsmessige problemer knyttet til analyse av heltallsmodeller og ikke-lineære modeller
  • kan avgjøre når det er nødvendig å bruke heltallsmodeller eller ikke-lineære modeller
  • kjenner til og kan bruke grunnleggende modeller for beregning av prognoser, herunder modeller som tar hensyn til trend og sesongvariasjoner
  • kan bruke simuleringsmodeller til å kvantifisere konsekvenser av beslutninger under usikkerhet
  • kan beregne og forstå konfidensintervaller for estimater fra simuleringsmodeller
  • kjenner til de mest sentrale beslutningskriterier for analyse av beslutningssituasjoner med usikkerhet, herunder modeller som tar hensyn til ulike typer risikoholdning
  • kan anvende beslutningstrær til å analysere enkle beslutningsproblemer med forventet verdi som beslutningskriterium
  • forstår og kan beregne verdien av perfekt/imperfekt informasjon med utgangspunkt i forventet verdi som beslutningskriterium

  Generell kompetanse

  Studentene kan:

  • kommunisere med eksperter om modellering og analyse av ulike beslutningsproblemer
  • bidra til modellering og analyse for effektiv og bærekraftig ressursbruk i realistiske beslutningssituasjoner

• Undervisningsopplegg

  Det meste av læringen i emnet vil skje gjennom dialoggrupper, der studentene jobber i små grupper med relativt enkle oppgaver, og der studentassistenter og/eller forelesere vil være tilgjengelige for å diskutere og svare på spørsmål når det er nødvendig. Generell teori som vil være nyttig i dialoggruppene vil bli presentert i videoer som blir publisert i starten av hver temabolk, og studentene vil kunne få svar på eventuelle spørsmål via orakeltjenesten. Til hver temabolk vil det bli satt opp mer avanserte regneoppgaver fra læreboken, og disse oppgavene vil bli gjennomgått i plenum på slutten av temabolken.

• Anbefalte forkunnskaper

  Alle obligatoriske emner 1.-4. semester, spesielt BED og MET.

• Overlapping med andre emner

  Ingen.

• Obligatorisk aktivitet (arbeidskrav)

  Godkjent 3 case-innleveringer.

• Vurderingsordning

  4 timers skriftlig skoleeksamen (penn og papir).

• Vurderingsuttrykk

   A - F

• Dataverktøy

  Analytic Solver i Excel.

  R brukes som verktøy for tidsrekkeanalyse (felles med MET4).

• Litteratur

  Ragsdale, C., Spreadsheet Modeling and Decision Analysis: A Practical Introduction to Business Analytics. Cengage Learning. 8th edition, 2018.

  Avsnitt 5 i følgende dokument: https://hotneim.github.io/met4/tidsrekker.html (copy url) hentet fra MET4

• Hjelpemidler til eksamen

  Kalkulator 

   Én tospråklig ordbok (kategori 1) 

   Alt i henhold til Utfyllende bestemmelser til Forskrift om fulltidsstudiene ved Norges Handelshøyskole Kap 4 https://www.nhh.no/for-studenter/forskrifter/https://www.nhh.no/for-studenter/forskrifter/ og informasjonen som er gitt her: https://www.nhh.no/for-studenter/eksamen/hjelpemidler-ved-eksamen/https://www.nhh.no/for-studenter/eksamen/hjelpemidler-ved-eksamen/ 

• Gjentaksordning

  BED4 har undervisning om høsten og gjentak i det undervisningsfrie semesteret i påfølgende vårsemester.

  Overgang til ny gjentaksordning/utfasing av gammel gjentaksordning skjer slik:

  Undervisningssemester høst 2024:

  Gjentak i undervisningsfritt semester skjer etter gammel ordning, det vil si i slutten av vårsemesteret 2025 for alle som har gyldige arbeidskrav i emnet.

  Undervisningssemester høst 2025:

  Gjentak i undervisningsfritt semester skjer etter gammel ordning, det vil si i slutten av vårsemesteret 2026 for alle som har gyldige arbeidskrav i emnet.

  Fra og med undervisningssemester høst 2026:

  Gjentak i undervisningsfritt semester skjer etter ny ordning, det vil si i begynnelsen av påfølgende vårsemester (januar/februar) for studenter som har vært vurderingsmeldt på eksamenstidspunktet i et undervisningssemester og som ikke har bestått karakter i emnet (ikke-møtt, legeattest, trekk under eksamen/avbrudd og stryk.)

  Fra og med undervisningssemesteret høsten 2026 må gjentak for å forbedre karakter skje i neste undervisningssemester.