I. TANTÁRGYLEÍRÁS
II. TANTÁRGYKÖVETELMÉNYEK
III. RÉSZLETES TANTÁRGYTEMATIKA
ALAPADATOK
CÉLKITŰZÉSEK ÉS TANULÁSI EREDMÉNYEK
A TANULMÁNYI TELJESÍTMÉNY ELLENŐRZÉSE ÉS ÉRTÉKELÉSE
TEMATIKAI EGYSÉGEK ÉS TOVÁBBI RÉSZLETEK
Tantárgy neve
KVANTITATÍV MÓDSZEREK
Azonosító
BMEGT20M008
A tantárgy jellege
kontaktórás tanegység
Kurzustípusok és óraszámok
Típus
óraszám
Előadás
2
Gyakorlat
0
Laboratórium
0
Tanulmányi teljesítményértékelés (minőségértékelés) típusa
vizsga érdemjegy
Kreditszám
5
Tantárgyfelelős
Neve
Erdei János
Beosztása
mesteroktató
Email címe
erdei.janos@gtk.bme.hu
Tantárgyat gondozó oktatási szervezeti egység
Menedzsment és Vállalkozásgazdaságtan Tanszék
A tantárgy weblapja
A tantárgy oktatásának nyelve
magyar - HU
A tantárgy tantervi szerepe, ajánlott féléve

Szak: Marketing MSc 2017/18/1 félévtől

Tantárgy szerepe: Kötelező

Ajánlott félév: 1

Szak: Marketing MSc 2019/20/1 félévtől

Tantárgy szerepe: Kötelező

Ajánlott félév: 1

Szak: Számvitel mesterszak 2019/20/1 félévtől

Tantárgy szerepe: Kötelező

Ajánlott félév: 1

Szak: Master of Business Administration MSc 2017/18/1 félévtől

Tantárgy szerepe: Kötelező

Ajánlott félév: 1

Szak: Master of Business Administration MSc 2018/19/1 félévtől

Tantárgy szerepe: Kötelező

Ajánlott félév: 1

Szak: Master of Business Administration MSc 2019/20/1 félévtől

Tantárgy szerepe: Kötelező

Ajánlott félév: 1

Közvetlen előkövetelmények
Erős
Nincs
Gyenge
Nincs
Párhuzamos
Nincs
Kizáró feltételek
Nincs
A tantárgyleírás érvényessége
Jóváhagyta a Gazdaság- és Társadalomtudományi Kar Kari Tanácsa (2020.01.29.) az 580.059/2/2020 iktatószámon hozott 13. számú határozatával, amely érvényes 2020. január 29-től.

Célkitűzések

A tantárgy oktatásának alapvető célkitűzése a menedzsment problémamegoldási folyamatait támogató legfontosabb döntéselméleti, statisztikai és elemzési módszerek megismertetése. A Kvantitatív módszerek az üzleti tudományokhoz kapcsolódó nemzetközi mesterképzési programokban olyan egységes felfogást követő alaptantárgy, amelyben a hangsúly nem a matematikai bizonyításokra, hanem a gyakorlati alkalmazási lehetőségekre helyeződik.

Tanulmányi eredmények

Tudás
  1. Ismeri a valószínűségelmélet, matematikai statisztika általánosan használt fogalomrendszerét.
  2. Ismeri valószínűségszámítás axiómarendszerét, alaptételeit, eseményekkel való műveleteket.
  3. Ismeri a legfontosabb elméleti eloszlásokat, velük történő valószínűségmeghatározást.
  4. Ismeri a matematikai statisztikai adatelemzés menetét, a statisztikai következtetés módszereit.
  5. Ismeri a leíró statisztikai feldolgozás lényegét, mutatóit, a konfidencia-intervallum meghatározásának módját, jelentését, a statisztikai hipotézisvizsgálatok általános menetét, a próbák gyakorlati alkalmazását.
  6. Ismeri a korreláció- és regresszió elemzés alapelveit, mutatóit, az elemzés menetét.
  7. Ismeri a döntéselméleti alapfogalmakat, a döntési osztályokat, kritériumokat.
Képesség
  1. Képes tanult elméletek és módszerek alkalmazásával az üzleti folyamatok menedzselésével kapcsolatos feladatok megoldására, elemzések, jelentések, felmérések elkészítésére, önálló és csoportmunka végzésére.
  2. Képes az üzleti problémák felismerésére és a megoldásukra irányuló döntések előkészítésére, a szükséges információk beszerzésére és elemzésére.
  3. Képes a marketing, kereskedelmi és logisztikai folyamatok teljesítménymutatóinak meghatározására és a pénzügyi és nem-pénzügyi teljesítménymutatók elemzésére.
  4. Képes a piaci jelenségek elmélyült elemzésére.
Attitűd
  1. Rendelkezik önálló problémafelismerő és megoldó készséggel.
  2. Csoportos feladatvégzés esetén konstruktív, együttműködő, kezdeményező.
  3. Rendelkezik kritikai elemző és javaslattevő készséggel.
Önállóság és felelősség
  1. Alkalmas önálló munkavégzésre (módszertan, technika kiválasztása; a munka szervezése, tervezése, irányítása; az adatok gyűjtése, rendszerezése, elemzése, értékelése; általános és szakmai fejlődése).
  2. Gondolkozásában a rendszerelvű megközelítést alkalmazza.
  3. Az elemzésekért, következtetéseiért és döntéseiért felelősséget vállal.

Oktatásmódszertan

Előadások, számítási gyakorlatok, kommunikáció írásban és szóban, IT eszközök és technikák használata, opcionális önállóan és csoportmunkában készített feladatok.

Tanulástámogató anyagok

  • Kövesi J. – Erdei J..: Kvantitatív módszerek, oktatási segédanyag, BME GTK, Budapest, 2019.
  • Egyéb, az oktatók által kiadott oktatási segédletek (képletgyűjtemény, gyakorló feladatok, stb.)
  • Felhasználható irodalom:
  • Hunyadi L. - Vita L.: Statisztika közgazdászoknak, KSH, Budapest, 2002
  • Kerékgyártóné, Gy. - Sugár, A. - Mundruczó Gy: Statisztikai módszerek és alkalmazásuk a gazdasági, üzleti elemzésekben, KSH, 1996

Általános szabályok

A 2.2. pontban megfogalmazott tanulási eredmények értékelése írásbeli vizsgával és fakultatív részteljesítmény-értékelés (aktív részvétel) formájában történik.

Teljesítményértékelési módszerek

A. Szorgalmi időszakban végzett teljesítményértékelések részletes leírása: Az előadásokon feladott kisebb méretű házi feladatok közül 5 feladat sikeres megoldásával további 5 pont szerezhető, amely az eredményes vizsga (minimum 50 pont) pontszámához hozzáadódik. Ugyancsak 5 pont szerezhető egy átfogó jellegű évközi feladat elkészítésével, amelyet legkésőbb a vizsga megkezdése előtt kell beadni. A házi feladatokkal elért pontszám, vagy az évközi feladat pontszáma közül a jobbik számít be a vizsga eredményébe. B. Vizsgaidőszakban végzett teljesítményértékelések részletes leírása: Írásbeli vizsga, amely 4 elméleti kérdésből, 3 feladatból és egy „gondolkodtató” jellegű elméleti és/vagy gyakorlati feladat megoldását is igénylő kérdésből áll. A vizsgán összesen 100 pontot lehet gyűjteni, melyből a négy elméleti kérdés egyenként 10 pontos, az első két gyakorlati feladat 15-15 pontos, a 3. feladat 20 pontos, és az utolsó elméleti kérdés és/vagy feladat 10 pontos. A vizsgadolgozat megírása során – tudományos kalkulátor szintjét nem meghaladó számológépen kívül – segédeszközök nem használhatók. A feladatok megoldásához képletgyűjteményt és táblázatokat biztosítunk. A rendelkezésre álló idő 100 perc.

Szorgalmi időszakban végzett teljesítményértékelések részaránya a minősítésben

Vizsgaelemek részaránya a minősítésben

  • írásbeli vizsga: 100%
  • összesen: 100%

Érdemjegy-megállapítás

%
Jeles 95-100
Jeles 91–95
80–91
Közepes 66–80
Elégséges 50–66
Elégtelen 50

Javítás és pótlás

1) Az elégtelen vizsgát a TVSZ szerinti pótvizsga lehetőségek alkalmával lehet pótolni. 2) Az aktív részvétel – jellegéből adódóan – nem pótolható, nem javítható, továbbá más módon nem kiválható vagy helyettesíthető.

A tantárgy elvégzéséhez szükséges tanulmányi munka

Munka jellege Munkaórák száma
részvétel a kontakt tanórákon 12×2=24
félévközi készülés az órákra 12×2=24
felkészülés a teljesítményértékelésre 52
kijelölt írásos tananyag önálló elsajátítása 50
összesen 150

A tantárgykövetelmények jóváhagyása és érvényessége

A Kari Hallgatói Képviselet véleményezése után jóváhagyta dr. Lógó Emma oktatási dékánhelyettes 2020. január 20-án, érvényes 2020. január 20-tól.

A félévben sorra vett témák

A 2.2. pontban megfogalmazott tanulási eredmények eléréséhez a tantárgy a következő tematikai blokkokból áll. Az egyes félévekben meghirdetett kurzusok sillabuszaiban e témaelemeket ütemezzük a naptári és egyéb adottságok szerint.

Előadások témái
1. Bevezetés. - Valószínűségszámítási alapok: valószínűségszámítás tárgya, sztochasztikus események, eseményalgebra alapjai, valószínűség fogalma, axiómarendszer.
2. Valószínűség meghatározásának módszerei, feltételes valószínűség fogalma, valószínűségszámítási tételek.
3. Valószínűségi változók: eloszlásfüggvény, diszkrét és folytonos valószínűségi változók, várható érték, szórás, valószínűségi változó további jellemzői
4. Nevezetes valószínűségeloszlások: binomiális, Poisson, folytonos egyenletes, exponenciális, normális.
5. Mintavétel, Leíró statisztika
6. Döntéselmélet, statisztikai döntések alapelvei.
7. Becslés: paraméterek becslése, a becslés tulajdonságai, pontbecslés módszerei, intervallumbecslés
8. Hipotézisvizsgálatok lényege, statisztikai próbák menete, csoportosítása
9. Nemparaméteres próbák: chi-négyzet próba alkalmazása
10. Paraméteres próbák: szórások összehasonlítása
11. Paraméteres próbák: középértékre vonatkozó próbák.
12. Kétváltozós korreláció- és regressziószámítási modell

További oktatók

Név Beosztás Elérhetőség
Árva Gábor egyetemi tanársegéd arva.gabor@gtk.bme.hu
Dr. Kövesi János prof.emeritus kovesi.janos@gtk.bme.hu

A tantárgykövetelmények jóváhagyása és érvényessége

A Tantárgyi adatlap I. és II. részén túli III. részét az érintett szak(ok) szakfelelőse(i)vel való egyeztetés alapján az 1.8. pontban megjelölt Menedzsment és Vállalkozásgazdaságtan Tanszék vezetője hagyja jóvá.