Gaia
Enpresaren kudeaketa berritzailerako logika lausoa
Gaiari buruzko datu orokorrak
- Modalitatea
- Ikasgelakoa
- Hizkuntza
- Gaztelania
Irakasgaiaren azalpena eta testuingurua
La teoría de los conjuntos borrosos (Fuzzy Sets) introducida por Zadeh en 1965 proporciona una nueva herramienta matemática para tratar con información imprecisa o incierta.Irakasleak
Izena | Erakundea | Kategoria | Doktorea | Irakaskuntza-profila | Arloa | Helbide elektronikoa |
---|---|---|---|---|---|---|
JIMENEZ LOPEZ, MARIANO | Euskal Herriko Unibertsitatea | Unibertsitateko Irakaslego Titularra | Doktorea | Elebakarra | Ekonomia Aplikatua | mariano.jimenez@ehu.eus |
Gaitasunak
Izena | Pisua |
---|---|
Desarrollar la capacidad para extraer datos relevantes para la gestión empresarial, distinguiendo aquellos cuya imprecisión o incertidumbre es naturaleza estocástica de aquellos que no obedecen a un modelo probabilístico y, por tanto, requieren un tratamiento mediante otras técnicas. | 25.0 % |
Conocer los elementos básicos de la lógica borrosa tanto desde el punto de vista del cálculo como del razonamiento mediante etiquetas lingüísticas. | 25.0 % |
Plantear y resolver modelos, extraídos de casos reales, cuando los datos de que se dispone son imprecisos o inciertos, no susceptibles de ser tratados mediante métodos estocásticos. | 25.0 % |
Desarrollar la capacidad para tomar decisiones de manera racional basándose en el análisis honesto de los datos disponibles, teniendo en cuenta la incertidumbre, vaguedad e imprecisión que aparecen en los sistemas complejos, especialmente cuando interviene la opinión subjetiva de los expertos. | 25.0 % |
Irakaskuntza motak
Mota | Ikasgelako orduak | Ikasgelaz kanpoko orduak | Orduak guztira |
---|---|---|---|
Magistrala | 15 | 22.5 | 37.5 |
Mintegia | 15 | 22.5 | 37.5 |
Irakaskuntza motak
Izena | Orduak | Ikasgelako orduen ehunekoa |
---|---|---|
Azalpenezko eskolak | 19.0 | 100 % |
Gai bat idatziz garatzea | 15.0 | 20 % |
Ikaslearen lan pertsonala | 21.0 | 0 % |
Proiektuen aurkezpena eta defentsa | 5.0 | 70 % |
Talde-lana | 15.0 | 30 % |
Ebaluazio-sistemak
Izena | Gutxieneko ponderazioa | Gehieneko ponderazioa |
---|---|---|
Bertaratzea eta Parte-hartzea | 25.0 % | 35.0 % |
Azalpenak | 15.0 % | 25.0 % |
Exposición individual sobre el planteamiento de una investigación | 15.0 % | 25.0 % |
Lanak taldeka idaztea | 25.0 % | 35.0 % |
Ohiko deialdia: orientazioak eta uko egitea
Deberá realizarse un trabajo en grupos de dos o tres personas. Dicho trabajo consistirá en una aplicación, buscada por los propios integrantes del grupo, de la Lógica Borrosa a un caso de gestión y administración de empresas.Dicho trabajo deberá presentarse por escrito en el formato de un artículo publicado en la revista Cuadernos de Gestión. Su longitud estará entre 10 y 20 páginas.
El mencionado trabajo deberá presentarse también de forma oral en una sesión colectiva a celebrar el último día de clase.
Ezohiko deialdia: orientazioak eta uko egitea
Consistirá en un exámen escrito que representará el 100% de la calificación final.Irakasgai-zerrenda
TEMA 1. Introducción a los subconjuntos borrosos1.1 Repaso de algunos conceptos de conjuntos ordinarios.
1.2 Concepto de conjunto borroso.
1.3 Diferentes interpretaciones semánticas de los subconjuntos borrosos.
1.4 Operaciones básicas.
1.5 Números borrosos.
1.6 Aritmética con números borrosos.
1.7 Funciones con variables borrosas.
1.8 Resolución de ecuaciones borrosas.
1.9 Desfuzzificación de un número borroso.
TEMA 2. Lógica Borrosa. Control borroso
2.1 Conceptos básicos.
2.2 Variables lingüísticas.
2.3 Modificadores lingüísticos.
2.4 reglas de composición para proposiciones borrosas.
2.5 Control borroso. Reglas de inferencia.
2.6 Ejemplos de aplicación a las finanzas y la gestión.
TEMA3. Matemáticas financieras con datos inciertos o imprecisos
3.1 Capitalización,
3.2 Valor actual de un capital.
3.3 Rentas.
3.4 Valor actual neto de una inversión (VAN).
3.5 Tanto de rendimiento interno de una inversión (TIR).
TEMA4. Toma de decisiones (I)
4.1 Toma de decisiones en ambiente de incertidumbre.
4.2 Metas y restricciones borrosas.
4.3 Algunas aplicaciones:
4.3.1 Distribución de dividendos. 4.3.2 Selección de personal. 4.3.3 Selección de edificios a construir. 4.3.4 Política de alojamiento para familias con bajos ingresos. 4.3.5 Estrategia de selección de un empleo. 4.3.6 Evaluación del nivel de aprendizaje para la concesión de una beca. 4.3.7 Determinación de precios para nuevos productos. 4.3.8 Toma de decisiones en grupo. 4.3.9 Presupuesto de base 0. 4.3.10 Aplicación a los seguros.
TEMA 5. Toma de decisiones (II)
5.1 Programación lineal Borrosa.
5.2 El Proceso de Jerarquías Analíticas (AHP) para la toma de decisiones multicriterio.
CONFERENCIA INVITADA
Profesora Amelia Bilbao Terol (Universidad de Oviedo)
1. Introducción a la Psicología de las Finanzas (Behavioral Finances). Algunas paradojas famosas. Teoría de la Perspectiva (Prospect Theory) de Kahneman y Tversky versus Teoría Moderna de Carteras de Markowitz.
2. Introducción a los modelos de control borrosos. Variables de control. Reglas de inferencia. Evaluación de las reglas. Agregación. Desfuzzificación.
3. Un sistema de inferencia difuso: ANFIS. Introducción a los sistemas de inferencia difusos Sistema de inferencia difuso basado en una red adaptativa: ANFIS. Aplicaciones: Credit Scoring y agilidad en la cadena de suministro
4. Método delphi borroso.
Bibliografia
Nahitaez erabili beharreko materiala
H.J. Zimmermann: ¿Fuzzy Sets Theory and Its Applications¿, Kluwer, Boston, 1991.
Oinarrizko bibliografia
G. Bojadziev and M. Bojadziev: Fuzzy Logic for Business, Finance and Management. WordScientific Publishing, Singapore 2007.
J. Buckley, E. Eslami and T. Feuring: Fuzzy mathematics in Economics and Engineering
(Studies in Fuzziness and Soft Computing Series). Physica-Verlag, Heidelberg 2002.
J. Gil Aluja: Fuzzy Sets in the Management of Uncertainty. (Studies in Fuzziness and Soft
Computing Series). Springer-Verlag, Berlin Heidelberg 2004.
M. Jiménez: ¿Modelos Matemáticos Aplicados a la Toma de Decisiones Financieras en
Condiciones de Incertidumbre¿, Tesis Doctoral, Universidad del País Vasco, 1994.
A. Kaufmann y J. Gil Aluja: Introducción de la Teoría de los Subconjuntos Borrosos a la
Gestión de las Empresas. Milladoiro, Santiago de Compostela, 1986.
J.M. Moreno: ¿El Proceso Analítico Jerárquico (AHP). Fundamentos, metodología y aplicaciones¿. En: Toma de decisiones con criterios múltiples (R. Caballero y G.M. Fernández Barberis Eds.). Rect@ (revista de ASEPUMA). Serie Monografías nº1-2002, pp
28-77. http://urls.my/qsjanN
L.T. Saaty, How to make a decision: The Analytic Hierarchy Process, European Journal of
Operational Research, 1990, Vol. 48, pp. 9-26.
H.J. Zimmermann: ¿Fuzzy Sets Theory and Its Applications¿, Kluwer, Boston, 1991.
Bibliografía de profundización:
Azizollah Jafari Mehdi Jafarian, Abalfazl Zareei, Farzad Zaerpour: ¿Using Fuzzy Delphi Method in Maintenance Strategy Selection Problem¿. Journal of Uncertain Systems, Vol.2, No.4, (2008). pp.289-298,. Online at: www.jus.org.uk
Betzuen, A., Jiménez, M. and Rivas, J. A.: ¿Actuarial mathematics with fuzzy parameters and application to collective pension plans¿, Fuzzy Economic Review. vol. ii, No. 2, pp. 47-66, 1997.
Buckley, J.J. and Qu, Y.: Solving fuzzy equations: a new solution concept, Fuzzy Sets and Systems, 39 (1991), pp. 291-301.
Buckley, J.J.: ¿Fuzzy mathematics of finance¿, Fuzzy Sets and Systems, 21 (1987), pp. 257-273.
Buckley, J.J.: ¿Solving fuzzy equations in economics and finance¿, Fuzzy Sets and Systems, 48 (1992), pp. 289-
296.
CAUHTÉMOC, G. y Terceño, A. ¿Como seleccionar y contratar empresas en el outsourcing, utilizando la metodología de números borrosos¿, Contaduría y administración, (2012) Vol 57 nº 2, pp 113-134
Carlsson, C. and Fuller, R.: ¿Capital budgeting problems with fuzzy cash flows¿, Mathware and Soft
Computing, 6 (1999), pp. 81-89.
Chang D. Y. 1996, Application of the extent analysis method on fuzzy AHP, European Journal of
Operational Research, Vol. 95, pp. 649-655.
Cox, D. E.: ¿Fuzzy Logic for Business and Industry¿, Charles River Media, Inc., Rockland, Massachusetts,
1995.
Dubois, D. and Prade, H. (Eds.): ¿Fundamentals of Fuzzy Sets¿, Kluwer, Boston, 2000.
T . Hens, and K. Bachman: Behavioural finance for private banking, Wiley, London, 2009.
Jiménez, M.:¿La Teoría de Posibilidad aplicada al cálculo financiero en condiciones de incertidumbre¿, Actualidad Financiera, 3 (1996), pp.267-276.
Jiménez, M.: ¿Ranking fuzzy numbers through the comparison of its expected intervals¿, International Journal of
Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems. Vol. 4, Nº. 4, pp. 379-378, 1996
Jiménez, M.: ¿Una aplicación de la teoría de posibilidades a las operaciones de amortización de préstamos¿, Revista de Dirección y Administración de Empresas. No 3, pp. 29-44, 1996.
Kaufmann, A. y Gil Aluja, J: ¿Tecnicas Operativas de Gestión para el Tratamiento de la Incertidumbre¿, Publ. Hispano-Europea, Barcelona, 1987.
Kuchta, D.: ¿Fuzzy capital budgeting¿, Fuzzy Sets and Systems, 111 (2000), pp. 367-385. Lemaire, J.: ¿Fuzzy insurance¿, Austin Bulletin, Vol. 20 No 1 (1990), pp. 33-55.
Li Calzi, M.: ¿Towards a general setting for the fuzzy mathematics of finance¿, Fuzzy Sets and Systems, 35 (1990), pp. 265-280.
Slowinsky, R. (Ed.): ¿Fuzzy Sets in decision Analysis, Operation Research and Statistic¿, Kluwer, Boston, 1998. Tarrazo, M. and Gutierrez, L.: ¿Economics expectation, fuzzy sets end financial planning¿, European Journal of
Operational Research, 126 (2000), pp. 89-105.
Zadeh L. A.(Ed): ¿Fuzzy Sets and Applications: Selected Papers by L. A. Zadeh¿, John Wiley & Sons, new
York, 1975.
Zadeh L. A.: ¿Fuzzy sets¿, Information and Control, 8 (1965), pp. 338-353.
Gehiago sakontzeko bibliografia
Kahraman, Cengtz. (Editor): Fuzzy Engineering Economics with Applications. Springer-Verlag Berlin (2008).Gil Aluja, J.: Fuzzy Sets in the Management of Uncertainty, Springer-Verlag, Heidelberg, 2004.
A. Kaufmann y J. Gil Aluja: Introducción de la Teoría de los Subconjuntos Borrosos a la
Gestión de las Empresas. Milladoiro, Santiago de Compostela, 1986.
Bezděk, Václav : Using fuzzy logic in business. Procedia - Social and Behavioral Sciences 124 (2014) 371 – 380
Carlsson, C. and Fuller, R.: Capital budgeting problems with fuzzy cash flows, Mathware and Soft Computing, 6 (1999), pp. 81-89.
Slowinsky, R. (ed): Fuzzy Sets in Decision Analysis, Operation Research and Statistic, Kluwer, Massachusetts 1998.
Ishizaka, A., Nemery, F. (2013): Multi-Criteria Decision Analysis. Wiley & Sons.
Aldizkariak
Fuzzy Sets And SystemsEuropean Journal of Operational Research
Cuadernos de Gestión