Kesra Nermend Libros

Focusing on regional development analysis, the book explores the limitations of traditional forecasting and taxonomic methods, particularly standard linear ordering techniques that can yield unreliable comparisons. It highlights the growing popularity of vector-autoregressive models and aims to establish a new methodological framework using vector calculus. This framework seeks to enhance the accuracy of data interpretation in regional analysis, supported by advanced computer systems, ensuring that the insights reflect reality more effectively.

The book introduces innovative quantitative methods for automating objective decision-making, focusing on multidimensional comparative analysis (MCA) and multi-criteria decision-making analysis (MCDA). It elaborates on various criteria types and presents the author's unique preference vector method (PVM) and vector measure construction method (VMCM) for addressing multi-criteria challenges. Each method is detailed with step-by-step explanations and practical examples, primarily applied within economics and management, making it a valuable resource for practitioners in these fields.

This volume aims to provide insights into the latest developments in experimental economics, stemming from the 2015 Computational Methods in Experimental Economics (CMEE) conference. It features research and analysis on economic experiments in management science, decision theory, game theory, marketing, and political science. The focus is on utilizing various computer methods to equip researchers with diverse tools in experimental economics, a rapidly evolving field. Modern experimental economics necessitates an integration of knowledge across economic sciences, computer science, psychology, and neuroscience. Recent studies encompass both laboratory and field experiments, with findings aimed at testing and enhancing economic theories. Researchers primarily rely on established methods and computer tools to support their experiments. However, methods such as artificial intelligence, computer simulation, and computer graphics are underrepresented in current studies, with many experimenters overlooking their potential. The conference and the accompanying papers seek to facilitate an exchange of experiences and promote collaborative efforts to encourage a shift in this trend.

Książka Metody analizy wielokryterialnej i wielowymiarowej we wspomaganiu decyzji jest kierowana do środowiska naukowego z różnych dziedzin nauki (społecznych, technicznych, itp.), menedżerów oraz osób zarządzających instytucjami, tzn. wszędzie tam, gdzie mamy do czynienia z problematyką wielokryterialnego podejmowania decyzji. Publikacja porządkuje dorobek naukowy z różnych obszarów wspomagania decyzji, tzn. metod MCDM (ang. Multiple Criteria Decision-Making), MCDA (ang. Multi Criteria Decision) oraz MCA (ang. Multidimensional Comparative Analysis). Zawiera liczne przykłady (głównie z zakresu ekonomii) ułatwiające zrozumienie własności poszczególnych metod oraz ich praktyczne wykorzystanie. Dr hab. inż. Kesra Nermend – profesor Uniwersytetu Szczecińskiego, kierownik Katedry Metod Komputerowych w Ekonomii Eksperymentalnej w Instytucie Informatyki w Zarządzaniu na Wydziale Nauk Ekonomicznych, Prezes Centrum Transferu Wiedzy i Technologii Uniwersytetu Szczecińskiego. Współzałożyciel Laboratorium Neuronauki Poznawczej na Uniwersytecie Szczecińskim. Koordynator wielu projektów finansowanych ze środków unijnych i krajowych. Organizator oraz współorganizator licznych krajowych i międzynarodowych konferencji naukowych. Autor wielu krajowych i zagranicznych publikacji. Zajmuje się głównie zagadnieniami związanymi z zastosowaniem metod ilościowych oraz narzędzi informatycznych w analizie zjawisk ekonomicznych, ze szczególnym uwzględnieniem metod wielokryterialnych, wielowymiarowej analizy danych, a także technik neuronauki poznawczej w badaniach zachowań społecznych oraz modelowaniu preferencji konsumentów w procesie podejmowania decyzji. Współpracuje z wieloma ośrodkami naukowymi na świecie.