Cilvēku resursu vadīŠana” Pašnovērtējuma ziņojums Rīga, 2005 Saturs

Patstāvīgo studiju organizācija un struktūra

Tēma	Patstāvīgā darba temats	Patstāvīgā darba veids
1. Lineārās algebras elementi	Lineārā algebra	Mājas darbs, kontroldarbs
2. Vektoru algebra	Vektoru algebra	Kontroldarbs
3. Analītiskā ģeometrija	Analītiskā ģeometrija	Mājas darbs, kontroldarbs
4. Ievads matemātiskajā analīzē	Ievads analīzē un robežas	Kontroldarbs
5. Viena argumenta funkciju diferenciālrēķini	Atvasinājumi, Funkcijas jēdziens ekonomikā, Funkcijas pētīšana	Mājas darbs,kontroldarbs
6. Integrālrēķini	Nenoteiktais integrālis	Mājas darbs, kontroldarbs
7. Parastie diferenciālvienādojumi	Diferenciālvienādojumi	Mājas darbs, kontroldarbs
8. Skaitļu un funkciju rindas	Rindas	Mājas darbs

8. Studentu novērtēšana, prasības KP iegūšanai
Eksāmens un kontroldarbi 70%

Darbs grupā 5%

Nodarbību apmeklēšana un

piedalīšanās diskusijās – aktivitāte 5%

Patstāvīgais darbs 20%

Kopā : 100%

9. Mācību un ieteicamā literatūra, citi studiju avoti
1. Kronbergs E., Rivža P., Bože Dz. Augstākā matemātika. 1. un 2. daļa, Rīga, Zvaigzne, 1988,

534 lpp., 527 lpp.

2. Andrejs Koliškins, Inta Volodko, Maksimilians Antimirovs. Matemātika I tehnisko augstskolu

studentiem. Rīga, RTU, 2004, 340 lpp.

3. I. Volodko. Tipveida uzdevumu krājums matemātikā I. Rīga, RTU, 2003, 204 lpp.

4. I. Volodko, A. Āboltiņš, L. Biezā. Tipveida uzdevumu krājums matemātikā II. Rīga, RTU,

LLU, 2002, 288 lpp.

5. Kārlis Šteiners, Biruta Siliņa. Augstākā matemātika. Lekciju konspekts inženierzinātņu un

dabaszinātņu studentiem.1. daļa, Zvaigzne, 1997, 96 lpp., 2.daļa, Zvaigzne, 1998, 115 lpp.

6. Kārlis Šteiners. Augstākā matemātika. Lekciju konspekts inženierzinātņu un dabaszinātņu

studentiem.3. daļa, Zvaigzne, 1998, 192 lpp., 4. daļa, Zvaigzne, 1999, 168 lpp., 5. daļa,

Zvaigzne ABC, 2000, 132 lpp., 6. daļa, Zvaigzne ABC, 2001, 208 lpp.

7. Māris Buiķis, Biruta Siliņa. Matemātika. Definīcijas. Formulas. Aprēķinu algoritmi. Zvaigzne,

1997, 288 lpp.

8. Dz. Bože, L.Biezā, B.Siliņa, A.Strence. Uzdevumu krājums augstākajā matemātikā. Zvaigzne,

1996, 328 lpp.

9. Aivars Āboltiņš, Inta Volodko. Rindas. Jelgava, LLU, 2001, 49 lpp.
10. Prasības mācībspēkiem
Augstākā matemātiskā izglītība.

Valsts valodas prasme.

11. Realizācijas nodrošinājums
11.1. Tehniskais aprīkojums un materiāli:

• 
  tāfele;
  
• 
  kodoskops;
  
• 
  mācību literatūra;
  
• 
  pavairošanas tehnika.
  

11.2. Norises vieta:

1 auditorija lekcijām un praktiskajām nodarbībām – 6 stundas nedēļā.

MĀCĪBU PRIEKŠMETA PROGRAMMA

1. 
   Statistika
   

2. 
   Nr. priekšmetu reģistrā: IĀS 205
   

Statuss:

• 
  Pirmā līmeņa profesionālās augstākās izglītības līmeņa priekšmets;
  
• 
  Bakalaura profesionālo studiju līmeņa priekšmets.
  

3. 
   Kredītpunkti: 3 KP, Kontaktstundas: 48 stundas
   

4. 
   Ieejas nosacījumi, līmenis
   

Priekšmets balstās uz zināšanām, kas iegūtas:

• 
  Mikroekonomikā;
  
• 
  Makroekonomikā;
  
• 
  Matemātikā;
  
• 
  Ekonomikā.
  

5. 
   Vispārīgais mērķis
   

Mācību priekšmeta „Statistika” mērķis ir apgūt statistiskās metodes un to lietošanu ekonomisko parādību un procesu analīzē.

6. 
   Sasniedzamie (specifiskie) mērķi
   

• 
  Iegūt teorētiskās zināšanas par specifiskām statistikas metodēm;
  
• 
  Izprast statistisko rādītāju saturu un aprēķināšanas metodes;
  
• 
  Prast pielietot statistiskās metodes ekonomisko parādību analīzē.
  

7. 
   Saturs
   

1. 
   Priekšmeta apraksts
   

Statistikas pētīšanas priekšmets ir sociālekonomiskās dzīves masveida parādības; šo parādību un procesu kvantitatīvās likumsakarības konkrētos apstākļos un vietās. Statistika sniedz skaitlisko informāciju, kas nepieciešama valdības ekonomiskās politikas izstrādei. Tirgus ekonomikas apstākļos nepieciešama statistikas informācija – starptautisko standartu pielietošana, kuri pārbaudīti pasaules praksē, paredzēti tirgus ekonomikas analīzei un nodrošina datu starptautisku salīdzināmību.

2. 
   Priekšmeta saturs
   

Temati	Stundu skaits
	Kopā	Teor.	Prakt.
1. Ievadlekcija. Statistikas priekšmets, metode, uzdevumi, rādītāju sistēma.	4	4	-
2. Statistiskā novērošana, tās veidi, kļūdas. Grupēšana. Statistiskā darba organizācija Latvijā un starptautiskās organizācijās	2	2	-
3. Statistisko datu grafiskās attēlošanas metodes	4	2	2
4. Relatīvie lielumi, to veidi. Relatīvo rādītāju lietošana ekonomisko parādību analīzē	6	2	4
5. Vidējie lielumi: nesvērtie, svērtie, struktūras	6	2	4
6. Variācijas jēdziens, absolūtie, relatīvie rādītāji	4	2	2
7. Izlases novērošanas būtība, veidi, kļūdas. Nepieciešamais izlases lielums	6	2	4
8. Dinamikas rindas jēdziens, veidi. Absolūto un relatīvo pārmaiņu rādītāji. Vidējie lielumi. Trenda atklāšanas paņēmieni. Sezonalitātes analīze	8	4	4
9. Indeksi. Individuālie, kopindeksi, agregātindeksi, vidējie indeksi, kopindeksu savstarpējās matemātiskās sakarības	6	4	2
10. Noslēguma lekcija	2
Kopā	48	24	24

3. 
   Organizācija un struktūra
   
   1. 
      Laika grafiks (stundu skaits nedēļā)
      

	1 gads		2 gads		3gads
	1 sem.	2 sem.	3 sem.	4 sem.	5 sem.	6 sem.
Teorija		1,5
Praktiskās nodarbības		1,5
Kopā		3

2. 
   Mācīšana un mācīšanās
   

Lekcijas, kontroldarbi, vingrinājumi, situācijas.

Patstāvīgo studiju organizācija un struktūra

Tēma	Patstāvīgā darba temats	Patstāvīgā darba veids
1. Relatīvie lielumi	Relatīvo lielumu lietošana ekonomisko parādību analīzē	Uzdevumi, secinājumi
2. Vidējie lielumu variācijas rādītāji	Vidējo lielumu un variācijas izpētes statistikas metodes lietošanas īpatnība	Uzdevumi, secinājumi
3. Dinamikas rindas	Dinamikas rindas analīzes metodes	Uzdevumi, secinājumi
4. Indeksi	Indeksu metode sociāli ekonomisko parādību analīzē	Uzdevumi, secinājumi

7. 
   Studentu novērtēšana, prasības KP iegūšanai
   

1. Jāuzraksta 2 kontroldarbi (40 % no kopējā vērtējuma);

2. 
   Ieskaite – tests un uzdevums (60 % no kopējā vērtējuma).
   

7. 
   Mācību un ieteicamā literatūra, citi studiju avoti
   

1.Valsts statistikas likums//LR Saeimas un Ministru kabineta ziņotājs, 1997.–Nr.24.–5.-10.lpp

2. Goša Z. Statistika. Mācību grāmata, Rīga, SIA “Jumis”, 2003. – 333 lpp.

2. 
   Krastiņš O., Ciemiņa I. Statistika, Rīga, LR CSP, 2003 – 267 lpp.
   
3. 
   Orlovska A. Statistika. Mācību līdzeklis, Rīga, RTU, 2004. – 81 lpp.
   
4. 
   LR CSP Latvijas statistikas gadagrāmatas, Rīga.
   
5. 
   LR CSP Latvijas statistikas ikmēneša biļeteni, Rīga.
   
6. 
   И.И. Елисеева, М.М. Юзбашев. Общая теория статистики, Москва, 2004. – 655 с.
   
7. 
   Практикум по теория статистики. Под редакцией проф. Р.А. Шмойловой., Москва, 2002. – 412 с.
   
8. 
   James T. Mc Clave, Terry Sincich. Statistics. Prentice Hall, 2003, P. 850.
   
9. 
   Paul Newbold, William C. Carlson, Betty M. Thorne Statistics for Business and Economics, Prentice Hall, 2003, P. 850.
   

Speciālie periodiskie izdevumi:Kapitāls,

• 
  Latvijas Ekonomists,
  
• 
  Dienas bizness,
  
• 
  Komersants u.c.
  

MĀCĪBU PRIEKŠMETA PROGRAMMA

1. 
   Kvantitatīvās metodes ekonomikā
   

2. 
   Nr. priekšmetu reģistrā: IĀS 215
   

Statuss:

• 
  Profesionālo bakalauru studiju līmeņa priekšmets.
  

3. 
   Kredītpunkti: 3 KP, Kontaktstundas: 48 stundas
   

4. 
   Ieejas nosacījumi, līmenis
   

Priekšmets balstās uz zināšanām, kas iegūtas:

• 
  Ekonomikā;
  
• 
  Matemātikā;
  
• 
  Varbūtību teorijā un matemātiskā statistikā;
  
• 
  Ekonomiskā statistikā.
  

5. 
   Vispārīgais mērķis
   

Mācību priekšmeta „Kvantitatīvās metodes ekonomikā” mērķis ir apgūt svarīgākās kvantitatīvās metodes un datorprogrammas un to lietošanu ekonomisko parādību un vadības procesu analīzē.

6. 
   Sasniedzamie (specifiskie) mērķi
   

• 
  Iegūt teorētiskās zināšanas par kvantitatīvajām metodēm ekonomikā;
  
• 
  Apgūt svarīgākās kvantitatīvo metožu realizācijas datorprogrammas;
  
• 
  Prast pielietot kvantitatīvās metodes un datorprogrammas ekonomisko procesu analīzē un vadības lēmumu izstrādē.
  

7. 
   Saturs
   

1. 
   Priekšmeta apraksts
   

Kvantitatīvo metožu pētīšanas priekšmets ir sociālekonomiskie procesi, to kvantitatīvās likumsakarības konkrētos apstākļos un konkrētiem objektiem. Kvantitatīvās metodes ar specifiskām metodēm apstrādā skaitlisko informāciju par sociālekonomiskām parādībām un procesiem un sniedz kvantitatīva rakstura secinājumus, kas nepieciešami ekonomiskā analīzē un valdības lēmumu izstrādē. Kā galvenās kvantitatīvās metodes kursā tiek atskatītas lineārās programmēšanas, dinamikas rindu analīzes un prognozēšanas, sakarību pētīšanas, imitējošās modelēšanas un masu apkalpošanas teorijas metodes.

2. 
   Priekšmeta saturs
   

Temati	Stundu skaits
	Kopā	Teor.	Prakt.
1. Ievadlekcija. Svarīgākās kvantitatīvās metodes ekonomikā. Kvantitatīvo metožu lietošanas mērķis un to lietošanas sfēras. Modeļa jēdziens un ekonomiski matemātiskie modeļi. Lēmumu pieņemšanas process un kvantitatīvās metodes	2	2	-
2. Kvantitatīvo metožu realizācijas etapi: situācijas analīze un problēmas definēšana, modeļa konstruēšana, datu sagatavošana modelim, atrisinājuma iegūšana ar modeļa palīdzību, pārskata sagatavošana	4	2	2
3. Lineārās programmēšanas datorprogramma „LINDO” – vispārējs raksturojums, iespējas, ierobežojumi, versijas, sintakse, piemēru risināšana.	2	-	2
4. Lineārās programmēšanas vispārīgs raksturojums. Matemātiskā forma. Lineārās programmēšanas uzdevumu grafiskā risināšana	2	2	-
5. Pēcoptimizācijas analīze	4	4	-
6. Simpleksmetodes algoritms. Uzdevumu risināšana	4	2	2
7. Lineārās programmēšanas speciālie uzdevumu (transporta uzdevums u.c.)	4	4	-
8. Dinamikas rindu analīzes un prognozēšanas metodes. Vidējā lieluma prognozēšanas metodes: slīdošā vidējā un eksponenciālā vidējā metode.	4	2	2
9. Trenda funkcijas. Trenda funkciju veidi, grafiki, parametru novērtēšana, funkcijas izvēle, ticamības intervālu novērtēšana.	4	2	2
10. Sezonālo svārstību prognozēšana. Klasiskās dekompozīcijas metode. Vintera metode	4	2	2
11. Korelācijas regresijas metodes. Pāra regresija, daudzfaktoru regresija, faktoru izvēles pamatošana un modeļa formas izvēle. Dinamiska tipa korelācijas regresijas modeļi.	6	4	2
12. Imitējošās modelēšanas metodes. Imitējošās modelēšanas vispārīgs raksturojums, situācijas piemērs. Klientu ierašanās imitācija. Situācijas imitācijas modelis	4	2	2
13. Masu apkalpošanas teorijas raksturojums. Rindu teorijas metodes. Klientu ierašanās plūsmas varbūtību sadalījums. Apkalpošanas laika varbūtības sadalījums. Rindas disciplīna. Rindas situācijas modeļa piemērs.	4	4	-
Kopā	48	32	16

3. 
   Organizācija un struktūra
   
   1. 
      Laika grafiks (stundu skaits nedēļā)
      

	1 gads		2 gads		3gads
	1 sem.	2 sem.	3 sem.	4 sem.	5 sem.	6 sem.
Teorija				2
Praktiskās nodarbības				1
Kopā				3

2. 
   Mācīšana un mācīšanās
   

Lekcijas, praktiskie darbi datorzālē, uzdevumi rēķināšana, situāciju analīze.
Patstāvīgo studiju organizācija un struktūra

Tēma	Patstāvīgā darba temats	Patstāvīgā darba veids
1.Kvantitatīvās metodes ekonomikā, ekonomiski matemātiskie modeļi	Metožu un modeļu veidi, to saturs, algoritmi, parametru novērtēšana	Literatūras studijas
2. Kvantitatīvo metožu pielietošana	Metožu realizācija, tai skaitā, izmantojot atbilstošās datorprogrammas to pielietošana ekonomiskā analīzē, prognozēšanā, lēmumu sagatavošanā	Literatūras studijas, uzdevumu risināšana