| Kods | IV0635 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Nosaukums | Finansiālās informācijas analīzes metodes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Statuss | Obligātais/Ierobežotās izvēles | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Līmenis un tips | Augstākā līmeņa, Profesionālais | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Tematiskā joma | Ekonomika | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Struktūrvienība | Inženierekonomikas un vadības fakultāte | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Mācībspēks | Jūlija Bistrova, Konstantins Kozlovskis | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Kredītpunkti | 3.0 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Daļas | 1 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Anotācija |
Studiju kurss dod iespēju apgūt plaši izmantojamas finansiālās informācijas analīzes metodes: vizuālā datu analīze, faktoru analīze, klasteru analīze, diskriminantanalīze, vidējo salīdzināšana (ANOVA, ANCOVA, MANOVA, MANCOVA) un panel regresijas analīze. Aplūkojamās finansiālās informācijas analīzes metodes tiek realizētas plaši izmantojamā programmatūrā "R".. |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Studiju kursa saturs |
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
Mērķis un uzdevumi, izteikti kompetencēs un prasmēs |
Studiju kursa mērķis ir iemācīt studentus veikt finansiālās informācijas apstrādi un analīzi, izmantojot dažādas informācijas analīzes metodes plaši izmantojamā datu analīzes programmā “R”. Studiju kursa uzdevumi ir šādi: • attīstīt teorētisko zināšanu finansiālās informācijas analīzes metodēs un to pielietošanas priekšrocībās un trūkumos; • attīstīt prasmi izmantot informācijas apstrādes metodes, risinot reālā dzīvē aktuālās problēmas finansiālās informācijas analīzes jomā; • iemācīt strādāt plaši izmantojamā datu analīzes vidē “R”; • iemācīt meklēt un izmantot nepieciešamas “R” paketes citu datu analīzes metožu pielietošanai; • attīstīt iemaņas datu analīzes atskaišu sagatavošanā. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
Sasniedzamie studiju rezultāti un to vērtēšana |
Spēj vizualizēt finanšu datus un veikt to vienkāršāko analīzi. - Uzdevums. Tests. Spēj veikt faktoru analīzi - Uzdevums. Tests. Spēj klasificēt finanšu datus, izmantojot diskriminantanalīzi - Uzdevums. Tests. Spēj grupēt finanšu datus, izmantojot klasteru analīzi - Uzdevums. Tests. Spēj salīdzināt sagrupētus finanšu datus savā starpā - Uzdevums. Tests. Spēj pielietot panel regresiju. - Uzdevums. Tests. Prot pielietot iegūtās teorētiskās zināšanas un praktiskās iemaņas komplekso uzdevumu risināšanā. - Eksāmens. |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Studiju rezultātu vērtēšanas kritēriji |
Uzdevumi - 35%
Testi - 15% Eksāmens - 50% |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Priekšzināšanas | Studiju kurss balstās uz zināšanām, kas iegūtas datormācībā, matemātikā un/vai ekonomiskajā statistikā. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Studiju kursa plānojums |
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Kursa apgūšanas cena klausītājam | Pilna laika studijas Klātiene |
Nepilna laika studijas Klātiene |
Nepilna laika studijas Neklātiene |
|---|---|---|---|