Schválené projekty 2017

Rozdělení přidělené dotace z MŠMT na specifický vysokoškolský výzkum po fakultách se zohledněním celoškolských pracovišť na rok 2017

Celková přidělená částka z MŠMT na specifický vysokoškolský výzkum na VŠB-TUO - 54 573 242 Kč

Z toho 2.5% - 1 364 331 Kč - úhrada způsobilých nákladů spojených s organizací SGS

fakulta přidělená částka v Kč
FBI  1 210 137
EKF  3 929 534
FAST  2 465 732
FS  9 344 630
FEI 13 996 004
HGF  5 272 251
FMMI  7 123 785
VC  8 743 333
CP  1 123 505
CELKEM 53 208 911

KódSP2017/141
Název projektuDiskriminační analýza versus analýza datových obalů
ŘešitelBazsová Blanka Ing., Ph.D.
Školitel projektu
Období řešení projektu01.01.2017 - 31.12.2017
Předmět výzkumuV současné době je hlavním cílem všech ekonomických subjektů a finančních institucí zvyšování úrovně produktivity a efektivnosti, jakož i spokojenost zákazníků. Firmy a instituce jsou si jasně vědomy skutečnosti, že jejich klienti jsou důležitým aktivem, proto má pro tyto firmy řízení služeb klíčový význam. Protože náklady na získání nového zákazníka jsou zhruba pětkrát vyšší než náklady na udržení stávajícího zákazníka, vědečtí pracovníci jsou přesvědčeni, že strategie udržení si zákazníka je pro firmy mnohem výhodnější než současná snaha získávat stále nové zákazníky. Finanční instituce a ekonomové se snaží najít efektivní řešení tohoto problému. Po šetřeních a analýzách finančních dokumentů, hledají ekonomové a matematici efektivní algoritmy pro zlepšení tradičních strategií. Za účelem zlepšení výkonnosti marketingových strategií, jakož i zvýšení podílu na trhu, je důležitá orientace na zákazníky a jejich seskupení podle priorit každé organizace. Diskriminační analýza (DA) a analýza obalu dat (DEA) jsou přístupy, které jsou běžně používány pro hodnocení priority zákazníka. Tyto dvě metody se zdají být odlišné, nicméně jsou obě hojně používány v mnoha rozhodovacích případech ve veřejném i soukromém sektoru.DA se používá pro klasifikaci sady pozorování a také pro sdružování nových pozorováních do přednastavených úrovní pomocí diskriminační funkce (DF). Tato metoda se používá pro stanovení proměnné, která rozlišuje dvě nebo více skupin. Jinými slovy, DA určuje lineární kombinace mezi nezávislými proměnnými, které maximalizují rozlišení v pozorovaných skupinách. Diskriminační analýzu poprvé navrhl v roce 1930 Karl Pearson v oblasti distančních skupin a koeficientu etnické podobnosti. Formálně byla tato metoda vyvinuta Fisherem v roce 1936 na základě metodiky používané v multivariační lineární regresi, která byla vyvinuta pro řešení soustavy lineárních rovnic. Jediný rozdíl mezi diskriminační analýzou a multivariační lineární regresí je, že místo jedno-dimenzionální vzdálenostní proměnné v lineární regresi, má v diskriminační analýze závislá proměnná multi-dimenzionální charakter.
V metodě diskriminační analýzy mohou být s využitím kontinuálního měření studovány změny v různých skupinách a určeny významné aspekty těchto skupin. Po identifikaci a zvýraznění těchto aspektů (rysů) lze dosáhnout nové charakteristiky. Ve skutečnosti je diskriminační analýza nejlepší metoda pro identifikaci a zvýraznění těchto bodů ve skupině. DA se používá v široké škále aplikací, v biologii, ekonomických vědách, bankovnictví, pojišťovacích službách, sociologii a strojírenských oborech. Výzvu v oblasti diskriminační analýzy vidí výzkumní pracovníci v určení způsobu analýzy a interpretaci výstupů.
Současný stav řešení dané problematiky:
Analýza obalu dat (DEA) je matematický programovací přístup, který se používá pro hodnocení relativní účinnost rozhodovacích jednotek (DMU). Přístup DEA vznikl poprvé podle Charnese, Coopera, a Rhodese (1978) a byl rozšířen o přístup Bankera, Charnese, a Coopera (1984). Praktické aspekty způsobu DEA jsou shrnuty v pracech Cooka & Seiforda (2009), v nichž byla prokázána výzkumné úsilí v posledních dvou desetiletích. Existují různé typy DEA formulace, jako je například CCR, BCC, přídatné látky a multiplikativní modely. DEA je založena na hranici efektivnosti, na které leží efektivní jednotky. V prvním kroku jsou v DEA přístupu určeny jednotky, které jsou efektivní. Poté jednotky jsou seskupeny na základě výkonu a účinnosti každé jednotky.
Sueyoshi (1999) navrhl nový typ diskriminační analýzy označované jako DEA-DA s cílem kombinovat přístupy DEA a DA z pohledu praktického lékaře (Goal Programming). Tento přístup zahrnuje metodickou sílu metody datových obalů (DEA) do formulace diskriminační analýzy (DA). Metoda DEA-DA identifikuje existenci přesahu mezi dvěma skupinami, pak určuje členství ve skupině u nově zařazeného prvku do vzorku pozorování. Jedinečnou vlastností nového způsobu je to, že nenese žádnou diskriminační funkci pro klasifikaci ve skupině.
Členové řešitelského týmuBc. Jiří Krettek
Bc. Lukáš Matzke
Maryam Olfati
prof. Mehdi Toloo, Ph.D.
Bc. Anna Vaňková
Ing. Blanka Bazsová, Ph.D.
Specifikace výstupů projektu (cíl projektu)Projekt má tyto 3 hlavní cíle:
1. V práci Sueyoshiho(2001) bylo nalezeno několik nedostatků, kterými se tento výzkum bude zabývat a bude se je snažit odstranit.
2. Dosavadní navrhované DEA-DA přístupy jsou v souladu s klasifikací začlenění do dvou skupin. Tento výzkum se snaží rozšířit tyto metody a klasifikovat pozorování do více skupin.
3. V dosavadních DEA-DA přístupech se předpokládá, že data jsou vždy přesná. Tento výzkum bere v úvahu i nepřesné údaje.

Nejprve je nutno zrevidovat dostupnou literaturu, zaměřit se na výzkum Sueyoshiho a analyzovat a shrnout nedostatky. Je také nutno formou školení zrevidovat stav řešení a softwarové možnosti řešení dané problematiky v České republice. Je potřebné získat přístup k různým skupinám problémů v rámci uvedené databáze https://app.grammarly.com/. Do této databáze získají řešitelé přístup po dobu jednoho roku. Následně budou pomocí diskriminační analýzy a analýzy datových obalů řešeny různé skupiny aspektů a jejich identifikace ve skupině. Pro analýzu a hodnocení výsledků bude také využit software GAMS and Excel.
Hlavními výstupy projektu budou příspěvky a účast na těchto konferencích:
International Conference on Data Envelopment Analysis: DEA2017 (Praha) - účastníci: Olfati, Toloo, celkem: 0 bodů
Mathematical Methods in Economics MME 2017 (Hradec Králové) - účastníci: Toloo, Olfati, celkem 8 bodů
Strategic Management and its Support by Information Systems: SMSIS 2017 (Ostrava) - účastníci: Bazsová, Toloo, Olfati, celkem: 12 bodů
International Conference MEKON: MEKON 2017 (Ostrava) - účastníci: Olfati, celkem: 0 bodů
Financial Management of Firms and Financial Institutions 2017 (Ostrava) - účastníci: Olfati, celkem: 4 body
Efficiency and Responsibility in Education: ERIE 2017 (Praha) - účastníci: Bazsová, celkem: 4 body.

Dalšími výstupy projektu budou minimálně 3 články v recenzovaných časopisech indexovaných v databázi Web of Science:
Journal of the Operational Research Society, Annals of Operational Research nebo RAIRO - Operatons´research Journal, minimálně celkem: 20 bodů. (očekávané publikování v roce 2017)
Journal of the Operational Research Society nebo Annals of Operational Research, minimálně celkem: 10 bodů. (očekávané publikování v roce 2018)

"Výstupem projektu SGS bude minimálně 58 bodů".



Rozpočet projektu - uznané náklady

NávrhSkutečnost
1. Osobní náklady
Z toho
32160,-32160,-
1.1. Mzdy (včetně pohyblivých složek)24000,-24000,-
1.2. Odvody pojistného na veřejné zdravotně pojištění a pojistného na sociální zabezpečení a příspěvku na státní politiku zaměstnanosti8160,-8160,-
2. Stipendia63340,-63340,-
3. Materiálové náklady44000,-48867,-
4. Drobný hmotný a nehmotný majetek5600,-5600,-
5. Služby70400,-76637,-
6. Cestovní náhrady36500,-25396,-
7. Doplňkové (režijní) náklady max. do výše 10% poskytnuté podpory28000,-28000,-
8. Konference pořádané VŠB-TUO k prezentaci výsledků studentského grantu (max. do výše 10% poskytnuté podpory)0,-0,-
9. Pořízení investic0,-0,-
Plánované náklady280000,-
Uznané náklady280000,-
Celkem běžné finanční prostředky280000,-280000,-