Vizitka akademického pracovníka

Fotografie Ing. Martina Kuncová, Ph.D.
Jméno a příjmení Ing. Martina Kuncová, Ph.D.
Status Akademický pracovník
Funkce Vedoucí pracovník
Pracoviště Katedra ekonomických studií
Pracovní zařazení odborný asistent
Telefon +420 567 141 215
E-mail martina.kuncova@vspj.cz
Místnost 3N076

Konzultační hodiny

Den Čas Poznámka
čtvrtek
09:00 - 11:00 platí pro LS 2018/19 jindy po předchozí dohodě konzult.hodiny ve zk.období: pondělí 27.5. 15:00-17:00 úterý 4.6. 13:00-14:00 středa 12.6. 15:00-16:00 pondělí 17.6. 13:00-14:00

Publikační činnost

Článek v databázi SCOPUS

2018

Kuncová, M., Tučková, Z., Vojáčková, H., Chalupa, P., & Rux, J. (2018). Sustainable regional development trough tourism: Case of the Czech municipalities of Vysocina region. Journal of Security and Sustainability Issues, 7(4), 807-816. doi: 10.9770/jssi.2018.7.4(16)
Hedija, V., & Kuncová, M. (2018). HODNOCENÍ FINANČNÍHO ZDRAVÍ ČESKÝCH CESTOVNÍCH KANCELÁŘÍ. Scientific Papers of the University of Pardubice – Series D, 42(1), 53-66.

2017

Kuncová, M., Horáčková, P., & Hedija, V. (2017). Analysis of the Dependence of the Study Results of the Subjects Microeconomics on Mathematics. TOJET The Turkish Online Journal of Educational Technology, Spec.Issue(October 2017), 308-315.
Kuncová, M., & Mulač, P. (2017). Comparison of The Higher Education Systems in The Visegrad Group of Countries. TOJET The Turkish Online Journal of Educational Technology, Spec.Issue(October 2017), 582-594.
Hedija, V., Fiala, R., & Kuncová, M. (2017). Is profitability a good proxy for efficiency? Evidence from the subsector of tour operators. Review of Economic Perspectives, 17(4), 425-440. doi: 10.1515/revecp-2017-0022

2016

Kuncová, M., & Mulač, P. (2016). Comparison Of The Trends In Higher Education In The Czech Republic, Slovakia And Austria. TOJET: The Turkish Online Journal of Educational Technology, Spec.Issue(speccial issue), 489-497.
Kuncová, M., Hedija, V., & Fiala, R. (2016). Firm Size as a Determinant of Firm Performance: The Case of Swine Raising. AGRIS on-line Papers in Economics and Informatics, 8(3), 77-89. doi: 10.7160/aol.2016.080308

2015

Kuncová, M., & Mulač, P. (2015). Higher Professional Education Funding Systems In Selected European Countries And In The Czech Republic. TOJET: The Turkish Online Journal of Educational Technology, Spec.Issue(INTE 2015), 237-244.
Kuncová, M. (2015). Methods for the electricity supplier selection – case study of the Czech Republic. International Journal of Mathematical Models and Methods in Applied Sciences, 9(1), 714-720.

Ostatní odborné články v recenzovaných periodikách

2018

Kuncová, M., & Lízalová, L. (2018). Multi-criteria Comparison of Savings Accounts on the Czech Market. LITTERA SCRIPTA, Vol.11(2), 80-94.

2017

Vojáčková, H., Chalupa, P., Kuncová, M., & Rux, J. (2017). Závislost získaných dat na vypočítaných datech ORP Kraje Vysočina. LOGOS POLYTECHNIKOS, 8(4), 95-108.

2016

Jurigová, Z., Tučková, Z., & Kuncová, M. (2016). ECONOMIC SUSTAINABILITY AS A FUTURE PHENOMENON: MOVING TOWARDS A SUSTAINABLE HOTEL INDUSTRY. JOURNAL OF SECURITY AND SUSTAINABILITY ISSUES, 6(1), 103-112.

2015

Kuncová, M., & Vojáčková, H. (2015). ANALYSIS OF THE DEPENDENCE OF THE E-LEARNING USAGE ON THE STUDY RESULTS. Journal on Efficiency and Responsibility in Education and Science, Vol. 8(1), 24-34.

2014

Štouračová, I., & Kuncová, M. (2014). Srovnání výrobců deskových her na českém trhu. Logos Polytechnikos, 5(3), 43-55.
Měrtlová, L., Kuncová, M., & Vojáčková, H. (2014). Vliv dopravních podmínek na zaměstnanost v Kraji Vysočina. AUSPICIA, XI(2), 85-92.

2012

Borůvková, J., & Kuncová, M. (2012). Porovnání očních oddělení nemocnic Kraje Vysočina pomocí DEA modelů. ACTA OECONOMICA PRAGENSIA, 2012(5), 75-84.

2010

Dlouhý, M., & Kuncová, M. (2010). Operational Research Methods: Theory and Practice by Literature Survey. Logos Polytechnikos, 1. volume(2), 3-13.
Vojáčková, H., Novotný, J., & Kuncová, M. (2010). The Analysis of the Market Environment of the Broadband Networks in the South-East Region of the Czech Republic. Logos Polytechnikos, 1. volume(1), 14-27.
Kuncová, M., Kalčevová, J., & Lízalová, L. (2010). Srovnání zdravotních pojišťoven v České republice. Logos Polytechnikos, 3/2010(3), 89-108.

Článek ve sborníku v databázi SCOPUS

2018

Kuncová, M., Tučková, Z., & Vaculčíková, Z. (2018). The Tourism Infrastructure in the Czech Regions – Multi-Criteria Comparison. In Proceedings of the 32nd International Business Information Management Association Conference (IBIMA) (3336-3344). Seville Spain: International Business Information Management Association (IBIMA).

2017

Tučková, Z., Jurigová, Z., & Kuncová, M. (2017). Knowledge as a Basis for Sustainable Tourism in Terms of V4 Countries. In Proceedings of the 18th European Conference on Knowledge Management (ECKM 2017) (991-998). Sonning Common: Curran Asso ciates.

2016

Tučková, Z., & Kuncová, M. (2016). Knowledge Services as a Basis for the Knowledge Economy and Sustainable Tourism. In Proceedings of the 17th European Conference on Knowledge Management (1155-1163). Belfast, Northern Ireland: Academic Conferences and Publishing International Limited Reading.

2012

Kuncová, M., & Lízalová, L. (2012). Monte Carlo simulation - the bank account selection in the Czech Republic according to the bank charges. In Proceedings of the International Conference on Modeling and Applied Simulation (153-161). Italy: RENDE.

Článek ve sborníku v databázi Conference Proceedings Citation Index (Web of Science)

2018

Kuncová, M., & Tučková, Z. (2018). Evaluation of the Czech Regions from the Tourism Infrastructure Point of View Using TOPSIS Method. In Proceedings of the International Scientific Conference QUANTITATIVE METHODS IN ECONOMICS Multiple Criteria Decision Making XI X (201-207). Bratislava, Slovensko: Letra Edu , s. r. o .

2017

Hedija, V., Fiala, R., & Kuncová, M. (2017). ASSESSING THE TRAVEL AGENCIES EFFICIENCY: THE CASE OF THE CZECH REPUBLIC. In Sborník příspěvků z 9. ročníku mezinárodní vědecké konference KONKURENCE (244-252). Jihlava: College of Polytechnic Jihlava.

2016

Kuncová, M., Hedija, V., & Fiala, R. (2016). A Comparison of Specialised Agricultural Companies Performance. In Quantitative Methods in Economics (Multiple Criteria Decision Making XVIII) (209-215). Bratislava: Letra Interactive, s.r.o.
Mulač, P., & Kuncová, M. (2016). Funding System of Higher Proffesional Education in Belgium, Netherlands and Austria. In Proceedings of the 20th International Conference Current Trends in Public Sector Research (319-327). Brno: Masarykova Univerzita Brno.

2015

Kuncová, M., Bíza Bisová, S., & Mulač, P. (2015). Public Universities in the Czech Republic: Analysis of Efficiency. In Proceedings of the 19th International Conference Current Trends in Public Sector Research (232-240). Brno: Masarykova univerzita.
Kuncová, M., & Vojáčková, H. (2015). Analysis of the Influence of the Moodle Usage on the Study Results of Combined Form of Study Students. In DisCo 2015 (90-100). Prague: Center for Higher Education Studies.
Šlechtová, P., Kuncová, M., & Vojáčková, H. (2015). LANGUAGE TEACHING/LEARNING WITH MOODLE IN HIGHER EDUCATION. In Efficiency and Responsibility in Education (507-515). Praha: Czech University of Life Sciences Prague.

2014

Kuncová, M., Měrtlová, L., & Vojáčková, H. (2014). Economic Activity and Traffic Accessibility of the Vysocina Region Municipalities - Multi-criteria Comparison. In Current Trends in Public Sector Research (261-268). Brno: Masarykova univerzita.
Kuncová, M., & Vojáčková, H. (2014). INFLUENCE OF THE E-LEARNING AND FORM OF STUDY ON THE STUDY RESULTS. In Efficiency and Responsibility in Education 2014 - Proceedings (335-342). Praha: ČZU.
Voráček, J., Vojáčková, H., Kuncová, M., & Zažímal, D. (2014). Modelling, Visualization and Optimization of Hospital Emergency Department. In 32nd International Conference Mathematical Methods in Economics MME 2014 (1084-1089). Olomouc: Palacký University.
Voráček, J., Vojáčková, H., Kuncová, M., & Zažímal, D. (2014). Modelling and Improvement of Hospital Processes. In Proceedings of The 10th European Conference on Management Leadership and Governance ECMLG 2014 (363-371). Zabreb: VERN' University of Applied Sciences.

2013

Kuncová, M., & Vojáčková, H. (2013). Evaluation of the E-learning System at College of Poyltechnics Jihlava. In Efficiency and Responsibility in Education 2013 (354-362). Praha: Czech University of Life Sciences Prague.
Kuncová, M., Sekničková, J., Měrtlová, L., & Vojáčková, H. (2013). Comparison of selected municipalities of Vysocina region from the economic activity and traffic accessibility point of view using DEA model. In Proceedings of the 31st conference Mathematical Methods in Economics (MME) 2013 (506-511). Jihlava: VSPJ Jihlava.

2012

Kuncová, M., & Vojáčková, H. (2012). Students Evaluation of the E-learning Courses at College of Polytechnics Jihlava. In Efficiency and Responsibility in Education 2012 (303-314). Prague: Czech University of Life Sciences Prague.

2011

Kuncová, M., & Vojáčková, H. (2011). Tvorba e-learningových opor na VŠP Jihlava a externí hodnocení opor.. In SCO 2011 (187-192). Brno: Masarykova univerzita.
Kuncová, M., Borůvková, J., & Jablonský, J. (2011). Comparison of the Selected Departments in Hospitals Using DEA Models. In Proceedeings of the 29th International Conference Mathematical Methods in Economics 2011 (59-63). Praha: Professional Publishing.
Kuncová, M., & Lízalová, L. (2011). Moodle Item Analysis as a Tool for the Education Efficiency Increase. In Efficiency and Responsibility in Education (178-186). Praha: Czech University of Life Sciences Prague.
Vojáčková, H., Kuncová, M., & Benešová, M. (2011). Projekt of the e-learning support creation at VSP jihlava and its evaluation. In Efficieency and Responsibility in Education 2011 (322-330). Praha: Czech University of Life Sciences Prague.

Ostatní články ve sbornících

2017

Kuncová, M., & Hedija, V. (2017). Finanční analýza českých cestovních kanceláří s využitím metod vícekriteriálního hodnocení. In Zborník zo seminára využitie kvantitatívnych metód vo vedecko–výskumnej činnosti a v praxi XII (118-126). Bratislava: Ekonóm.

2015

Kuncová, M., & Vojáčková, H. (2015). Konkurenceschopnost LMS Moodle. In 7.ročník mezinárodní vědecké konference Konkurence (178-188). Jihlava: VŠPJ.

2014

Voráček, J., Vojáčková, H., Kuncová, M., & Zažímal, D. (2014). Modelování a vizualizace operací na oddělení urgentního příjmu nemocnice. In Konkurence (307-315). Jihlava: Vysoká škola polytechnická Jihlava.
Kuncová, M., & Bíza Bisová, S. (2014). Srovnání technické efektivity veřejných vysokých škol v ČR. In Znalosti pro tržní praxi 2014 (498-506). Olomouc: UPOL.

2013

Lízalová, L., & Kuncová, M. (2013). Vliv bankovních poplatků na postavení velkých bank v ČR. In Dominantný subjekt na trhoch sieťových odvetví a jeho cenová politika (65-75). Bratislava: Vydavateľstvo EKONÓM.
Kuncová, M., & Lízalová, L. (2013). Konkurenceschopnost českých bank z pohledu konotkorentních úvěrů. In Konkurence 2013 (187-197). Jihlava: VŠPJ.
Kuncová, M., & Lízalová, L. (2013). Differences of the Bank Charges Paid in the Czech Republic – Monte Carlo Simulation.. In Proceedings of the International Workshop: Methods and Applications of Artificial Intelligence. Institute of Management and Information Technology (20-29). Polsko: Univ. Bialsko-Biala.

2012

Kuncová, M. (2012). Elektronické obchodování - srovnání zemí EU v letech 2008-2009 s využitím metod vícekriteriálního hodnocení variant. In Trendy v podnikání 2012 (1-9). Plzeň: ZČU.
Kuncová, M. (2012). Zvýšení konkurenceschopnosti studentů VŠPJ rozšířením výuky o předmět “Simulační modely”. In Konference Konkurence (263-276). Jihlava: VŠPJ.
Kuncová, M., Měrtlová, L., & Vojáčková, H. (2012). Posouzení kvality života v regionech České republiky metodami WSA a TOPSIS. In Matematika v ekonomické praxi (174-190). Jihlava: VŠP Jihlava.
Kuncová, M., & Vojáčková, H. (2012). O projektu „Zavedení e-learningového systému do výuky a vytvoření e-learningových opor na Vysoké škole polytechnické Jihlava“. In Tvorba e-learningových opor na VŠ (28-42). Jihlava: VŠPJ.

2011

Vojáčková, H., & Kuncová, M. (2011). Projekt tvorby e-learningových opor na VŠP Jihlava a hodnocení opor studenty. In Alternativní metody výuky 2011 (57). Hradec Králové: GAUDEAMUS.
Kuncová, M., & Vojáčková, H. (2011). Průběh projektu zaměřeného na tvorbu e-learningových opor na VŠP Jihlava. In MoodleMoot.cz 2011 (24). Ostrava: Vysoká škola báňská - technická univerzita.
Kuncová, M., & Vojáčková, H. (2011). Tvorba e-learningových opor na VŠP Jihlava – výsledky první fáze hodnocení. In E-learning na VŠ s využitím LMS Moodle (34-49). Jihlava: VŠPJ.

2010

Lízalová, L., & Kuncová, M. (2010). Komparace nabídky cestovního pojištění za použití metod vícekriteriálního rozhodování. In Matematika v ekonomické praxi (1-8). VŠPJ: VŠPJ.
Kuncová, M., & Dlouhý, M. (2010). Využití simulačního modelování pro zvýšení produktivity. In Konkurence - teoretické a praktické aspekty 2010 (38-47). Jihlava: VŠPJ.

Odborná kniha

2015

Mulač, P., & Kuncová, M. (2015). Financování profesně orientovaných vysokých škol v evropském kontextu. Praha: GRADA Publishing, a.s.

2011

Novotný, O., Doucek, P., Kuncová, M., Voříšek, J., Novák, J., Maryška, M., & Řezáč, M. (2011). Digitální cesta k prosperitě. Praha: Professional Publishing.

Ostatní knihy a učební texty

2016

Kuncová, M., Novotný, J., Stolín, R., Lízalová, L., Reiterman, M., Benešová, M., Dostálová, Z., & Mulač, P. (2016). Techniky projektového řízení a finanční analýza projektů nejen pro ekonomy. Praha: Ekopress.

2013

Novotný, J., & Kuncová, M. (2013). Řízení lidských zdrojů - Projektové řízení. : .

Uspořádání konference semináře nebo sympozia

2018

Fiala, R., Kuncová, M., & Závodný Pospíšil, J. (2018). 10. ročník mezinárodní vědecké konference Konkurence.

Projekty

Interní grantová soutěž

Možnosti propojení metod vícekriteriálního rozhodování a simulačních modelů při řešení reálných rozhodovacích problémů

Upravit 01. 04. 2019 - 31. 12. 2020

Anotace

Vícekriteriální rozhodování (obvykle uváděné pod zkratkou MCDM – Multi-criteria Decision Making)) patří do oblasti operačního výzkumu či manažerského rozhodování. Využívá různé matematické nástroje, analýzy a metody, které by měly pomáhat rozhodovateli či manažerům najít nejlepší nebo kompromisní řešení nebo lépe porozumět realitě. MCDM zahrnuje jak metody vícekriteriálního hodnocení variant (VHV), tak metody analýzy obalu dat (DEA – Data Envelopment Analysis), či metody vícekriteriálního lineárního programování (MLP – Multi-criteria Linear Programming).  U všech uvedených přístupů se jedná o řešení netriviálních rozhodovacích problémů, ve kterých vystupuje více variant/možností řešení a více kritérií či vstupů a výstupů, které mají vliv na finální výběr vhodného řešení či vhodné varianty. Metody vícekriteriálního hodnocení variant mají obvykle za cíl rozdělit posuzované varianty na dobré a špatné, seřadit varianty od nejlepší po nejhorší či vybrat vítěznou variantu, a to na základě zohlednění vybraných kritérií. Část z těchto metod (např. WSM, WSA, TOPSIS, ELECTRE, PROMETHEE) přiřazuje každému kritériu váhu, vyjadřující jeho procentní důležitost. Váhy se standardně pohybují v intervalu 0 až 1 a jejich součet je roven jedné. Váhy mohou být stanoveny rozhodovatelem, nebo mohou být vypočteny s využitím metod pro určení vah (metoda bodovací, Fullerův trojúhelník, Saatyho párové srovnání apod.). Modely analýzy obalu dat (DEA) jsou také považovány za nástroj užitečný pro rozhodovací proces, a jejich cíl je obvykle podobný, tj. rozdělení variant na dobré a špatné či uspořádání variant dle tzv. efektivity, obojí na základě předem stanovených kritérií rozdělených na tzv. vstupy a výstupy. Jedním z výsledků DEA modelů (získaný pomocí řešení optimalizačního modelu) je však také váhový vektor. Z tohoto pohledu modely a metody DEA a VHV jsou podobné, neboť používají váhy k nalezení těch nejlepších alternativ. VHV vyžaduje zadání vah rozhodovatelem, což bývá někdy obtížné, naopak DEA model počítá váhy sám. Třetím přístupem, který lze použít zejména pro testování citlivosti výsledků na změnu vah, jsou simulační modely, konkrétně tzv. simulace Monte Carlo založená na opakovaném náhodném generování dat z předem zvoleného pravděpodobnostního rozdělení a následném statistickém vyhodnocení výsledků. Cílem navrhovaného tvůrčího projektu bude navázat na předchozí analýzy a projekty (např. IGA VŠE 2017-18 č. IG403017 „Moderní kvantitativní přístupy k řešení současných ekonomických problémů“, IGS VŠPJ 2018 „Analýza vztahu mezi udržitelným cestovním ruchem a výkonností podniků cestovního ruchu, popř. služeb“, IGS VŠPJ 2017 „Vliv vybraných faktorů na výkonnost firem v České republice“, GAČR 2013-15 č. 13-07350S „Dynamické vytváření cen a alokace zdrojů v sítích“ aj., vybrané publikace uvedeny v závěru tohoto návrhu), a s využitím reálných dat o podnicích, produktech či zemích posoudit možnost kombinace obou přístupů (vybraných DEA modelů, vybraných MCDM metod a simulačních modelů) pro zjednodušení procesu rozhodování, stanovení vah a vyhledání nejlepší či kompromisní varianty, případně uspořádání variant (podniků či firem). Kromě tvorby metodiky bude výstupem i aplikace metod ve vybraných oblastech – např. na srovnání vybraných typů produktů pro odběr elektřiny a plynu nabízených dodavatelskými firmami v ČR, srovnání regionů, krajů a zemí EU na základě vybraných ukazatelů či srovnání firem z vybraného odvětví na základě vícekriteriální analýzy.

 

Zdůvodnění

Každý z nás je nucen se denně pohybovat v ekonomickém světě a provádět zde více či méně důležitá rozhodnutí. To, co může být pro jednotlivce relativně snadné, se v případě rozhodování manažerů a při zohlednění mnoha okolních podmínek může stát velmi komplikovaným a komplexním problémem. V takovýchto situacích mohou pomoci metody vyvinuté právě pro řešení složitých rozhodovacích problémů. Hodnocení efektivnosti vybraných jednotek na základě více kritérií patří v dnešní době k široce využívaným postupům pro zjištění, jak si vybrané podniky, produkty, služby či země stojí ve srovnání s ostatními, případně zda u nich lze pozorovat zlepšení v průběhu času. Efektivnost lze měřit různorodými metodami a technikami, nicméně část z nich vyžaduje matematicky přesné či zjistitelné ukazatele, což může být náročné na sběr dat, a část metod požaduje mnoho (často subjektivních) informací poskytnutých rozhodovatelem. Při hodnocení podniků či zemí a vytváření nejrůznějších pořadí („rankings“) pak často ti, kteří rozhodují o výběru a ohodnocení kritérií či výběru metody na srovnání, sklouzávají do nejjednodušších postupů, tj. např. obodování či seřazení hodnot bez dalšího zapojení rozhodovacích metod a postupů.

Z odborného pohledu lze srovnání vybraných jednotek či variant (podniky, produkty, země) provádět za použití dvou zdánlivě odlišných přístupů - pomocí vícekriteriálního hodnocení variant (VHV) a modelů analýzy obalu dat (DEA). Oba přístupy uvažují jako vstupní data soubor kritérií a jejich hodnot (ať už v podobě kvantitativní nebo u VHV i kvalitativního charakteru), a zároveň zahrnují oba tyto přístupy i využití vah pro kritéria. U metod VHV v reálných situacích musí váhy kritérií stanovit sám rozhodovatel, což je spojeno jak s nebezpečím subjektivního ovlivnění výsledků, tak s obtížností stanovení vah v případě, že jde o velký počet kritérií zahrnutých do hodnocení. U metod DEA má rozhodovatel úkol poněkud jiný, musí pouze rozdělit kritéria na tzv. vstupy a výstupy, metody pak již samy (s využitím tzv. optimalizačních modelů) počítají, jak jsou výstupy ovlivněny definovanými vstupy, a které z posuzovaných variant lze na tomto základě považovat za tzv. efektivní (tj. nejlépe transformují vstupy na výstupy ve srovnání s ostatními) a za neefektivní (ve srovnání s ostatními jsou na tom hůře). Otázkou je, zda lze oba uvedené přístupy (VHV a DEA) použít najednou, a jaký vztah mají váhy použité v těchto dvou přístupech. Častým problémem bývá i citlivost výsledků na změnu vah – i zde lze použít přesný matematický propočet, ale nabízí se i zapojení dalších přístupů, např. simulačních modelů. Simulační model využívá náhodných čísel a jejich transformace na náhodné veličiny z příslušného pravděpodobnostního rozdělení, aby „simuloval“ to, co by za určité situace mohlo nastat. Výhoda použití simulačních modelů se projevuje především v situaci, kdy nejsou zcela známá přesná data, případně je třeba otestovat více možných náhodně vzniklých kombinací. Problematika zjištění vlivu využití odlišných přístupů při analýze reálných problémů nás motivuje pokusit se provést detailní analýzu možné propojenosti metod, a případně rozšířit či upravit klasické DEA modely, pro získání váhových vektorů kritérií, a následně metodami VHV hledat kompromisní variantu či jejich uspořádání. Simulační modely je vhodné využít buď pro generování vstupních dat či pro zjištění vlivu změny váhových vektorů na výsledky VHV metod. Kromě posouzení dopadu vybraných matematických přístupů na výsledky použijeme tento kombinovaný přístup k analýze reálných dat a hodnocení efektivnosti jak ekonomických subjektů (firem z vybraného odvětví NACE v ČR na základě dat z databáze Albertina – částečně řešeno v publikaci Hedija, Fiala, Kuncová (2017)), tak vybraných produktů (např. vybraných typů účtů nabízených tuzemskými bankami, vybraných typů produktů pro odběr elektřiny a plynu nabízených dodavatelskými firmami – částečně řešeno již v publikaci Kuncová (2018)), a také krajů (řešeno např. v publikacích Kuncová, Tučková (2018), Kuncová, Sekničková (2013) či zemí Evropské unie (hodnocených zejména z pohledu informačních a komunikačních technologií – ICT, částečně řešeno např. v publikaci Kuncová, Doucek, Novotný (2018)).

Výstupy z tohoto tvůrčího projektu mohou zároveň sloužit ve výuce nově akreditovaného bakalářského studijního programu Finance a řízení na VŠPJ, a to konkrétně v předmětech Matematické metody v ekonomii, Management, Strategický management, Finanční řízení podniků či Decision-making in Management, zároveň mohu být součástí praktických úloh pro plánovaný předmět Manažerské rozhodování (do magisterské formy studia). Členem řešitelského týmu je i akademický pracovník VŠE, výstupy tak mohou být použity i v rámci výuky předmětů na FIS VŠE, např. v předmětech Vícekriteriální rozhodování, Multi-criteria Decision-Making, Operační výzkum, Simulační modely ekonomických procesů. Výstupy v podobě odborných článků a příspěvků na konference posouvají všechny členy řešitelského týmu ke zvýšení odbornosti směrem k možnému habilitačnímu řízení. Na analýzy naváže i spolupráce s kolegy z jiných VŠ (VŠE Praha, EU Bratislava) na tvorbě odborných článků. Výsledky budou dále použity v návrhu návazného externího projektu GAČR zaměřeného na matematické modelování ekonomických procesů.

Měřitelné cíle projektu a jejich stručný popis

Mezi měřitelné cíle lze zařadit odeslání a publikování článků ve světových databázích. Konkrétně:

  • Odeslání 1 článku do časopisu z databáze Web of Science (např. časopisy E+M, International Journal of Simulation Modeling, Tourism Economics)
  • Odeslání 2 článků do časopisů v databázi Scopus (např. časopisy Polish Journal of Management Studies, Foundations of Management, Journal of Applied Economic Sciences Quarterly)
  • Publikování 4 příspěvků na konferencích zařazených do CPCI (např. konference MME-Mathematical Methods in Economics, 2019, České Budějovice; MAS-Modelling and Simulation, 2019, Lisabon; QME-Quantitative Methods in Economics, 2020, Slovensko; ECMS – European Conference on Modelling and Simulation, 2020)

Plánované výstupy uskutečněné v období realizace projektu

Mezi plánované výstupy projektu lze zařadit 7 článků (1x časopis s IF, 2x časopis Scopus, 4x konference CPCI-WOS), dále inovaci výukových materiálů zařazením nových řešených příkladů či příkladů z praxe, a v neposlední řadě půjde i o navázání spolupráce s kolegy z jiných VŠ.

 

Charakteristika výchozího stavu

Srovnání ekonomických subjektů, produktů či zemí lze obecně provádět mnoha způsoby, ať už jde o statistické či ekonometrické modely, grafy, poměrové ukazatele, finanční ukazatele apod. Metody zaměřené na vícekriteriální rozhodování mohou být z tohoto pohledu určitou nadstavbou, neboť jsou schopny zahrnout do srovnání vice kritérií, tedy včetně kritérií ekonomických, statistických, finančních, sociálních, demografických, apod., dle uvážení rozhodovatele.

Yang a kol. (2010) provedl souhrn výzkumných technik pro měření výkonnosti firem, včetně grafických nástrojů (např. pavučinové diagramy, Z graf), integrovaných ukazatelů výkonu (např. Analytický hierarchický proces – metoda AHP, regresní analýza) nebo analýza obalu dat (DEA). Další autoři používají pro měření efektivity organizací a srovnání firem metody vícekriteriálního hodnocení variant, jako jsou metody WSA, AHP, VIKOR, TOPSIS, ELECTRE nebo PROMETHEE (např. Fiala, 2008; Kuncová, Hedija a Fiala, 2016; Hedija, Kuncová, 2018; Lai, Liu, 1994; Wang, Hsu, 2004; Yalcin et al., 2012). Mezi další využití těchto metod patří i srovnání produktů a služeb (Kuncová, Sekničková, 2012) či srovnání region či zemí (Anvari, 2016; Bagheri, Shojaei and Khorami, 2018; Kuncová, Doucek, 2011; Kuncová, Sekničková, 2013; Kuncová, Tučková 2018; Latuszynska, 2014; Mangir and Erdogan, 2011).

Podobným způsobem však jsou často pro srovnání efektivnosti firem či zemí používány metody analýzy obalu dat DEA. Jedná se zejména o analýzu ekonomické efektivnosti podniků a průmyslových odvětví, či odvětví cestovního ruchu (např. Assaf a kol., 2011; Fuentes, 2011; Köksal, Aksu, 2007; Hedija, Fiala a Kuncová, 2017). Základní myšlenka modelů DEA spočívá v odhadu efektivní hranice tvořené kombinací vstupů a výstupů porovnávaných jednotek (tzv. DMU – Decision-making Unit). Pokud se DMU nachází na hranici efektivnosti, označuje se jako efektivní, jinak je ve srovnání s ostatními neefektivní. DEA modely také poskytují skóre efektivity, tj. na kolik procent je jednotka efektivní, a dále i tzv. virtuální jednotky pro neefektivní DMU, ​​které udávají vhodnou změnu vstupů či výstupů tak, aby bylo dosaženo efektivity.

Většina autorů se však soustředí na použití pouze jednoho typu metod. Naším cílem bude nejen aplikace metod ve vybraném srovnání, ale také posouzení možností kombinace metod zejména s ohledem na sdílení vah kritérií. Navazujeme tím na některé výše zmíněné publikace či na publikaci, která se již částečně dané problematice věnovala (Kuncová, Sekničková (2018)).

 

Použité metody a nástroje

Vícekriteriální hodnocení variant patří mezi modely vícekriteriálního rozhodování, v nichž je předem známý konečný počet p rozhodovacích variant (a1, a2, …, ap), které jsou ohodnoceny podle k kritérií (f1, f2, …, fk). Označme hodnocení varianty ai dle kritéria fj symbolem yij a matici těchto kriteriálních hodnot pak Y. Cílem metod vícekriteriálního hodnocení variant je vybrat tzv. kompromisní variantu nebo varianty uspořádat (tj. seřadit podle vhodnosti). Použití těchto metod vyžaduje již výše zmíněnou znalost preferencí rozhodovatele. Tyto preference mohou být popsány aspiračními úrovněmi, pořadím kritérií nebo kriteriálními váhami. Metody pro analýzu úlohy vícekriteriálního hodnocení variant se dělí do skupin právě podle dodatečné informace o kritériích. Některé přístupy nevyžadují o kritériích žádnou informaci, jiné metody požadují zadanou aspirační úroveň (minimální či maximální přípustnou hodnotu) nebo pořadí důležitosti kritérií. Poslední a nejčastěji používaná skupina metod na vstupu požaduje vyjádření preferencí rozhodovatele ve formě váhového vektoru , kde označuje celkový počet kritérií. Pro jednotlivé složky tohoto vektoru platí:    a čím důležitější je kritérium pro rozhodovatele (čím vyšší má preferenci), tím vyšší mu je přidělena váha.

V oblasti vícekriteriálního rozhodování je obecně známé nepřeberné množství metod (přehled a popis lze nalézt např. v Evans (1984), Fiala (2008), Figueira a kol. (2005), či Ishizaka, Nemery (2013)), z nichž pro naši analýzu využijeme např. metody WSA, TOPSIS či ELECTRE (zejména ELECTRE III).  

WSA (Weighted Sum Approach, metoda váženého součtu) je jednou z metod založených na principu maximalizace užitku. Tato metoda vychází z předpokladů linearity a maximalizace všech dílčích funkcí užitku, které získáme normalizací původních vstupních dat Y (převodem na interval 0-1). Normalizovanou matici označíme R a její prvky rij. Následným zohledněním vah jednotlivých kritérií získáme výsledné užitky srovnávaných variant a na jejich základě pak konečné pořadí variant.

TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution) je další metodou vícekriteriálního hodnocení variant, jejímž cílem je vybrat kompromisní variantu, případně varianty uspořádat. Stejně jako WSA požaduje tato metoda zadání kriteriální matice Y a váhového vektoru v. Na rozdíl od předchozí metody je však TOPSIS založena na principu minimalizace vzdálenosti od ideální varianty d+, resp. maximalizaci vzdálenosti od varianty bazální d –. Obě jsou vytvořeny z původního zadání jako hypotetické (na základě normalizace dat s využitím Euklidovské metriky a po zohlednění vah kritérií – tedy z matice W). Následuje určení vzdáleností od obou z nich a poté určení konečné relativní vzdálenosti od bazální varianty – ukazatel r. Všechny hodnocené varianty jsou poté uspořádány podle klesající hodnoty této relativní vzdálenosti.

ELECTRE III (ELimination Et Choix Traduisant la REalité / Elimination and Choice Expressing Reality) je zástupcem metod třídy ELECTRE. Je založena na principu párového srovnávání, kdy u každého kritéria je důležité, zda je varianta lepší či horší než varianta s ní srovnávaná (nejde tedy o to, o kolik je lepší či horší). Metoda pro každou variantu sčítá váhy kritérií, kde je varianta lepší než srovnávaná varianta. Na základě souhrnných vah pak ELECTRE III rozděluje hodnocené varianty do indiferenčních tříd. Varianty ve stejné indiferenční třídě jsou považovány za rovnocenné, zatímco třídy samotné jsou vzájemně uspořádány ve smyslu preferenčních vztahů.

Další částí bude využití modelů analýzy obalu dat, tj. DEA modelů. Základní myšlenkou optimalizačního DEA modelu je maximalizovat míru váženého součtu výstupů děleného váženým součtem vstupů. Modely DEA mohou být orientovány na vstupy nebo výstupy. Výstupně orientovaný model předpokládá pevnou úroveň vstupů a maximalizuje úroveň výstupů vzhledem k daným vstupům. Tento model je obvykle nazýván CCR podle autorů Charnes, Cooper a Rhodes (1978). Tyto modely by mohly být použity pro konstantní výnosy z rozsahu. V případě variabilních výnosů z rozsahu pracujeme s modely BCC (Banker, Charnes, Cooper). Přehled a podrobné informace o modelech DEA ​​jsou Uvedeny např. v publikacích Cooper, Seiford a Zhu (2004), Cooper, Seiford a Tone (2006) nebo Jablonský, Dlouhý (2004).

V neposlední řadě budou do analýzy zařazeny i simulační modely. Simulace a simulační modelování bývají využívány zejména v situacích, kdy je nutné analyzovat komplexní a složité systémy či procesy, a to tehdy, kdy se nelze spolehnout na jiné analytické postupy. Cílem je obvykle lepší pochopení chování studovaného systému či otestování možných dopadů při změnách systému (Dlouhý a kol., 2011). Zjednodušeně lze simulační modely rozdělit na statické, kam lze zařadit metodu Monte Carlo (Brandimarte, 2014) a dynamické, mezi něž patří jak diskrétní, tak spojité simulační modely (Braisford, 2014). Základní informace o simulačním modelování popisují např. Dlouhý a kol. (2011), Brandimarte (2014) či Brailsford a kol. (2014), různorodé aplikace simulačních modelů pak dále uvádějí např. Aguirre a Méndez (2008), Goldsman a Goldsman (2015) či Kuncová, Skálová (2018).

 

Použité zdroje:

AGUIRRE, A., MÉNDEZ, C. A. (2008). Applying a Simulation-based Tool to Productivity Management in an Automotive-parts Industry. Proceedings of the 2008 Winter Simulation Conference. Piscataway, New Jersey: Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2005, s. 1838-1846.

Albertina: Databáze firemních údajů. Bisnode CR a.s. 2016-2018

ANVARI, M., R. (2016). Rating Suitable Areas of Tourism in Iran, Case Study: Kerman Province. The IIOAB Journal, 7(4), s. 401-412.

ASSAF, A. G., BARROS., C. P., MACHADO, L. P. (2011). The future outlook for Portuguese travel agents. Tourism Economics, 17(2), s. 405–423

BAGHERI, M., SHOJAEI, P.,  a KHORAMI, M., T. (2018). A comparative survey of the condition of tourism infrastructure in Iranian provinces using VIKOR and TOPSIS. Decision Science Letters, 7 (2018), s. 87-102.

BRAILSFORD, S. a kol. (2014). Discrete-Event Simulation and System Dynamics for Management Decision Making. Wiley.

BRANDIMARTE, P. (2014). Handbook in Monte Carlo Simulation: Applications in Financial Engineering, Risk Management, and Economics. Wiley.

CHARNES A., COOPER, W.W. a RHODES, E. (1978). Measuring the efficiency of decision making units. European Journal of Operational Research, 2, s. 429-444.

COOPER, W. W., LAWRENCE, M.S. a ZHU, J. (2004). Handbook on Data Envelopment Analysis. Norwell: Kluwer Academic Publishers.

COOPER, W.W., SEIFORD, L.M. a TONE, K. (2006). Introduction to Data Envelopment Analysis and Its Uses. New York: Springer Science + Business Media Inc.

DLOUHÝ,  M.,  FÁBRY,  J.,  KUNCOVÁ,  M.,  HLADÍK, T.   (2011). Simulace   podnikových   procesů. Brno, Computer Press.

EVANS, G.W. 1984. An Overwiev of Techniques for Solving Multiobjective Mathematical Programs. Management Science. 1984. Vol. 30, No. 11, s. 1268-1282.

FIALA, P. 2008. Modely a metody rozhodování. 2.vyd. Praha: Oeconomica 2008. ISBN 978-80-245-1345-4

FIGUEIRA, J., GRECO, S., EHRGOTT, M. 2005. Multiple Criteria Decision Analysis – State of the Art Surveys. New  York: Springer Science + Business Media Inc., 2005.

FUENTES, R. (2011). Efficiency of travel agencies: A case study of Alicante, Spain. Tourism Management, 32(1), s. 75–87.

GHANES,  K.,  JOUINI,  O.,  JEMAI,  Z.,  WARGON, M.,  HELLMANN,  R.,  THOMAS,  V.  et  al.  (2014).  A comprehensive    simulation    modeling    of    an emergency   department:   A   case   study   for simulation optimization of staffing levels. Winter Simulation   Conference   (WSC)   2014,   s. 1421-1432.

GOLDSMAN, D., GOLDSMAN, P. (2015). Discrete-Event Simulation. In: Loper M. (eds) Modeling and Simulation in the Systems Engineering Life Cycle. Simulation Foundations, Methods and Applications. London: Springer, s. 103-109.

HEDIJA, V., FIALA, R., a KUNCOVÁ, M. (2017). Assessing the Travel Agencies Efficiency: The Case of the Czech Republic. In Sborník příspěvků z 9. ročníku mezinárodní vědecké konference KONKURENCE, s. 244-252. Jihlava: VŠPJ.

HEDIJA, V., KUNCOVÁ, M. (2018). Hodnocení finančního zdraví českých cestovních kanceláří. Scientific Papers of the University of Pardubice – Series D, 42(1), s. 53-66.

ISHIZAKA, A., NEMERY, P. (2013). Multi-Criteria Decision Analysis. UK: John Wiley & Sons, Ltd.

Köksal, C. D., AKSU, A. A. (2007). Efficiency evaluation of A-group travel agencies with data envelopment analysis (DEA): A case study in the Antalya region, Turkey. Tourism Management, 28(3), s. 830–834.

KUNCOVÁ, M. (2018) Electricity suppliers in the Czech Republic – changes in the offer of products for households in the D25d distribution rate. Logos Polytechnikos [online]. 2018, roč. 9, č. 3, s. 94–108. Dostupné z: http://www.vspj.cz/soubory/download/id/7142.

KUNCOVÁ, M., DOUCEK, P. (2011). Comparison of the Cluster Analysis and the Methods of the Multi-criteria Evaluation of Alternatives Used to Create a Groups of Countries Similar in the Take up of the Internet Services. In: Proceedings of the Mathematical Methods in Economics 2011 Conference [CD-ROM]. Praha: University of Economics in Prague, University of Economics in Bratislava.

KUNCOVÁ, M., DOUCEK, P., NOVOTNÝ, O. (2018). Penetrace ekonomických ICT služeb do ekonomiky – srovnání zemí V4. Scientific Papers of the University of Pardubice [online]. 2018, roč. 44, č. 3, s. 151–162. Dostupné z: https://fes.upce.cz/sites/default/files/public/mika0267/scipap_44_125023.pdf.

KUNCOVÁ, M., HEDIJA, V. a FIALA, R. (2016). Firm Size as a Determinant of Firm Performance: The Case of Swine Raising.  AGRIS on-line Papers in Economics and Informatics, 8(3), s. 77 - 89. 

KUNCOVÁ, M., SEKNIČKOVÁ, J. (2012). Multi-criteria Evaluation of Alternatives Applied to the Mobile Phone Tariffs in Comparison with Monte Carlo Simulation Results. Proceedings of Quantitative Methods in Economy 2012 Conference, May 30 – June 1, 2012, s. 131-135.

KUNCOVÁ, M., SEKNIČKOVÁ, J. (2013). Economic Analysis of Czech Regions by Econometric Models, MCDM and DEA. Proceedings of the 31th Conference Mathematical Methods in Economics 2013 (MME), 11-13 September 2013, Jihlava, Czech Republic, s. 500–505.

KUNCOVÁ, M., SEKNIČKOVÁ, J. (2018) Usage of Weights in MCDA Methods Based on DEA Results. In: Mathematical Methods in Economics (MME2018).  Jindřichův Hradec, 12.09.2018 – 14.09.2018. Praha: MatfyzPress, Publishing House of the Faculty of Mathematics and Physics Charles University, 2018, s. 288–293. Dostupné z: https://mme2018.fm.vse.cz/wp-content/uploads/2018/09/MME2018-Electronic_proceedings.pdf.

KUNCOVÁ, M., SKÁLOVÁ, M. (2018). Discrete event simulation applied to the analysis of the cash-desks utilization in a selected shop of the retail chain. In: Conference on Modeling and Applied Simulation MAS 2018 [flash disk]. Budapešť, 17.09.2018 – 19.09.2018. Itálie : Universita, 2018, s. 76–82.

KUNCOVÁ, M., TUČKOVÁ, Z. (2018). Evaluation of the Czech Regions from the Tourism Infrstructure Point of View Using TOPSIS Method. Proceedings of the International Scientific Conference QUANTITATIVE METHODS IN ECONOMICS Multiple Criteria Decision Making XIX (QME), ISBN 978-80-89962-07-5, 23-25 May 2018, Bratislava, Slovakia, s. 201-207.

LAI,Y., J., LIU, T., Y. (1994) TOPSIS for MODM, European Journal of Operation Research, Vol.  76, No. 3, s. 486–500. DOI 10.1016/0377-2217(94)90282-8.

LATUSZYNSKA, A. (2014). Multiple-criteria Decision Analysis Using TOPSIS Method for Interval Data in Research Into the Level of Information Society Development. Folia Oeconomica Stetinensia, 13(2), s. 63-76.

MANGIR, F., ,ERDOGAN, S. (2011). Comparison of Economic Perforamnce among Six Countries in Global Financial Crisis: The Application of Fuzzy TOPSIS Method. Economics, Management and Financial Markets, 6 (2), s. 122-136.

WANG, T-C., HSU, J. C. (2004). Evaluation of the Business Operation Performance of the Listing Companies by Applying TOPSIS Method. In: Proceedings of the IEEE International Conference on Systems, Man & Cybernetics. The Hague: IEEE, s. 286–1291.

YALCIN, N., BAYRAKDAROGLU, A., KAHRAMAN C. (2012). Application of fuzzy multi-criteria decision making methods for financial performance evaluation of Turkish manufacturing industries.  Expert Systems with Applications, Vol. 39, No. 1, s. 350–364. DOI 10.1016/j.eswa.2011.07.024.

YANG, H., YEUNG, J. F. Y., CHAN, A. P. C., et. al. (2010). A critical review of performance measurement in construction. Journal of Facilities Management, Vol. 8, No. 4, s. 269–284. DOI 10.1108/14725961011078981.

 

 

Popis plánovaných aktivit včetně časového plánu

04-08/2019 sběr dat - NACE, analýza, odeslání článku na konferenci MME a MAS

09/2019 - účast a prezentace příspěvků na konferencích MME a MAS

09-12/2019 sběr dat ICT, srovnání vybraných metod, odeslání článku do časopisu Scopus

01-06/2020 sběr dat – kraje, země, odeslání článku na konference QME a ECMS a článku do časopisu Scopus, prezentace na konferenci QME

07-12/2019 zahrnutí vybraných metod a dat do analýzy, prezentace na konferenci ECMS, odeslání článku do časopisu s IF

 

složení řešitelského týmu a způsob zapojení členů do plánovaných aktivit

Ing. Martina Kuncová, Ph.D. – hlavní řešitel

Působí na VŠPJ na katedře ekonomických studií jako vedoucí katedry, zároveň jako odborná asistentka na katedře ekonometrie, VŠE v Praze. Věnuje se zejména aplikaci metod vícekriteriálního rozhodování v praxi, dále simulačnímu modelování, optimalizačním metodám a projektovému řízení. Její hlavní rolí bude sběr dat o produktech a výběr metod pro srovnání.

Ing. Veronika Hedija, Ph.D. – spoluřešitel

Působí na VŠPJ jako garantka studijního programu Ekonomika a management, studijního oboru Finance a řízení, dále jako odborná asistentka na katedře ekonomických studií. Věnuje se především mikroekonomickým, makroekonomickým a finančním modelům při srovnávání firem, a zároveň i mzdovým rozdílům a problematice rovnosti pohlaví (gender). Její hlavní rolí bude sběr dat o firmách a výběr vhodných kritérií.

Ing. Roman Fiala, Ph.D. – spoluřešitel

Působí na VŠPJ jako zástupce vedoucí katedry ekonomických studií a jako odborný asistent na katedře, věnuje se především problematice strategického managementu, mikroekonomickým, makroekonomickým a finančním modelům. Jeho hlavní rolí bude sběr dat a výběr vhodných kritérií pro srovnání zemí dle ICT.

RNDr. Radek Stolín, Ph.D. – spoluřešitel

Působí na VŠPJ jako vedoucí katedry matematiky. Věnuje se problematice aplikované matematiky, zejména v oblasti optimalizačních metod, finanční a pojistné matematiky. Jeho hlavní rolí bude konzultace matematických aspektů použitých postupů a metod.

Prof. RNDr. Ing. Petr Fiala, CSc. – spoluřešitel (DPP)

Působí na katedře ekonometrie VŠE Praha, je autorem publikací věnovaných vícekriteriálnímu rozhodování. Jeho zaměření souvisí s matematickým modelováním, operačním výzkumem a metodologií rozhodování. Bude působit v roli konzultanta použitých modelů a metod.

2 studenti VŠPJ  - vybraní studenti VŠPJ, kteří pomohou se sběrem a zpracování dat.

 

Zdůvodnění strategického významu projektového návrhu pro rozvoj pedagogických a/nebo tvůrčích činností na VŠPJ

 

Navrhovaný tvůrčí projekt navazuje na již započaté analýzy  (projekty IGS VŠPJ, IGA VŠE, GAČR), a dále je rozvíjí jak směrem k ekonomickým výsledkům, tak směrem k vědeckému zkoumání problematiky rozhodování v praxi. Výsledkem spolupráce členů týmu tak bude i rozšíření znalostí v uvedených oblastech rozhodování. Dílčím výsledkem bude i inovace profilových předmětů v rámci studijního programu VŠPJ Finance a řízení zahrnutím příkladů z praxe do výuky.

 

Seznam významnějších dílčích nákladů a zdůvodnění jejich opodstatněnosti

Vložné na konference zahraniční: 2x12000, 1x6000; domácí: 1x5000

Cestovné: zahraniční: 20000 (2019), 25000 (2020), cestovné domácí: 6000 (2019)

Případné poplatky za publikaci v časopisech budou řešeny z jiných zdrojů.

Vedoucí projektu: Ing. Martina Kuncová, Ph.D.

Celková částka: 123000 CZK

Dotační titul: Interní grantová soutěž

Kontakty

Vysoká škola polytechnická Jihlava
Tolstého 16
586 01 Jihlava

Kontakt:
Telefon: +420 567 141 111
Fax: +420 567 300 727
Email: vspj@vspj.cz

IČ: 71226401
DIČ: CZ71226401

Studijní oddělení:
Telefon: +420 567 141 181
Email: studijni@vspj.cz

Čekejte prosím, stránka se načítá