VIK Wiki - Felhasználó közreműködései [hu]

Fájl:Gazdinfo zv 2017jan mo.pdf

2017-05-30T19:40:02Z

Horváth Gábor:

Fájl:Gazdinfo zv 2017jan.pdf

2017-05-30T19:36:55Z

Horváth Gábor:

Gazdaságinformatikus MSc felvételi vizsga

2017-05-30T19:36:25Z

Horváth Gábor: /* Őszi féléves záróvizsgák */

{{Vissza|Gazdaságinformatikus_MSc}}

==Ismertető==
Gazdaságinformatikus MSc felvételi három részből áll:
*Valószínűségszámítás (1/3 súllyal) '''vagy''' Diszkrét matematika (1/3 súllyal)
*Vállalatgazdaságtan (1/3 súllyal) '''vagy''' Pénzügyi ismeretek (1/3 súllyal)
*Vállalatirányítási rendszerek (1/3 súllyal) '''vagy''' Programozási és hálózati ismeretek (1/3 súllyal)
Felkészülést segítő [https://www.vik.bme.hu/kepzes/mesterkepzes/jelentkezes/486.html források].

[https://www.vik.bme.hu/kepzes/mesterkepzes/jelentkezes/360.html Kari oldal]

==Korábbi feladatsorok==
{| style="border-spacing: 1em; width:90%;"
| style="vertical-align: top; width: 33%;" |
===Őszi féléves záróvizsgák===
*[[Media:Gazdinfo_zv_2012jan.pdf | 2012 január]] - [[Media:Gazdinfo_zv_2012jan_mo.pdf | Megoldások]]
*[[Media:Gazdinfo_zv_2013jan.pdf | 2013 január]] - [[Media:Gazdinfo_zv_2013jan_mo.pdf | Megoldások]]
*2014 január - [[Media:Gazdinfo_zv_2014jan_mo.pdf | Megoldások]]
*[[Media:Gazdinfo_zv_2015jan.pdf | 2015 január]] - [[Media:Gazdinfo_zv_2015jan_mo.pdf | Megoldások]]
*[[Media:Gazdinfo_zv_2016jan.pdf | 2016 január]] - [[Media:Gazdinfo_zv_2016jan_mo.pdf | Megoldások]]
*[[Media:Gazdinfo_zv_2017jan.pdf | 2017 január]] - [[Media:Gazdinfo_zv_2017jan_mo.pdf | Megoldások]]

| style="vertical-align: top; width: 33%;" |

=== Tavaszi féléves záróvizsgák===
*[[Media:Gazdinfo_zv_2010jun.pdf | 2010 június]]
*[[Media:Gazdinfo_zv_2011jun.pdf | 2011 június]]
*[[Media:Gazdinfo_zv_2013jun.pdf | 2013 június]] - [[Media:Gazdinfo_zv_2013jun_mo.pdf | Megoldások]]
*[[Media:Gazdinfo_zv_2014jun.pdf | 2014 június]] - [[Media:Gazdinfo_zv_2014jun_mo.pdf | Megoldások]]
*[[Media:Gazdinfo_zv_2015jun.pdf | 2015 június]] - [[Media:Gazdinfo_zv_2015jun_mo.pdf | Megoldások]]
*[[Media:Gazdinfo_zv_2016jun.pdf | 2016 június]] - [[Media:Gazdinfo_zv_2016jun_mo.pdf | Megoldások]]
|}

== Segédanyagok ==
===Valószínűségszámítás===
{{Rejtett
|mutatott='''Anyagrészek'''
|szöveg=

*Alapfogalmak, axiómák, a valószínűség tulajdonságai
*Feltételes valószínűség, események függetlensége, Markov-lánc fogalma
*Klasszikus valószínűség, geometriai valószínűség
*Valószínűségi változó, eloszlásfüggvény, diszkrét és folytonos eset
*Nevezetes diszkrét valószínűségi változók binomiális, Poisson, geometriai
*Nevezetes folytonos valószínűségi változók egyenletes, exponenciális, normális
*Várhatóérték, szórás, momentumok, Markov- és Csebisev-egyenlőtlenség
*Együttes- és vetületi eloszlásfüggvény, függetlenség, konvolúció
*Kovariancia, korrelációs együttható, kétdimenziós normális eloszlás, polinomiális eloszlás
*Feltételes eloszlás, feltételes várhatóérték, lineáris regresszió
*Nagy számok törvényei, centrális határeloszlás-tételek
}}
{{Rejtett
|mutatott='''Ajánlott irodalom'''
|szöveg=
*Solt György: Valószínűségszámítás. Bolyai-könyvek sorozat, Műszaki Könyvkiadó, Budapest, 2004.
*Denkinger Géza: Valószínűségszámítási gyakorlatok. Tankönyvkiadó, Budapest, 1996.
*Pap Gyula valószínűségszámítás egyetemi jegyzete, Debreceni Egyetem, [http://www.inf.unideb.hu/valseg/dolgozok/papgy/okt/esemeny.pdf letölthető].
*Rényi Alfréd: Valószínűségszámítás. Tankönyvkiadó, Budapest, több kiadásban.
*William Feller: Bevezetés a valószínűségszámításba és alkalmazásaiba. Műszaki Könyvkiadó, Budapest, 1978.
*Fazekas István: Valószínűségszámítás (Számítógépes segédlet), egyetemi jegyzet, Debreceni Egyetem, 2000, [http://www.inf.unideb.hu/valseg/JEGYZET/valseg/ letölthető].
}}
[[Media:Záróvizsga_valószínűségszámítás_mintapéldák.pdf | Valószínűségszámítás mintapéldák]]

===Diszkrét matematika===
{{Rejtett
|mutatott='''Anyagrészek'''
|szöveg=

*'''Leszámlálási problémák'''
**Elemi leszámlálás (ismétlés nélküli és ismétléses permutációk, variációk és kombinációk), alkalmazás összetettebb leszámlálási feladatokra
**Binomiális együtthatók, binomiális tétel és egyszerű alkalmazásai
*'''Gráfelmélet'''
**Gráfelméleti alapfogalmak, Fák elemi tulajdonságai, Prüfer-kód, Kruskal-tétel
**Euler- és Hamilton-körök, Síkbarajzolhatóság
**Párosítások páros gráfban, Kőnig, Hall és Gallai tételei, Párosítások tetszőleges gráfban, Tutte-tétel
**Hálózati folyamok, Menger tételei, többszörös összefüggőség
**Gráfok színezése
}}
{{Rejtett
|mutatott='''Ajánlott irodalom'''
|szöveg=
*Katona Gyula Y., Recski András, Szabó Csaba: A számítástudomány alapjai. (Különösen az 1.1, 2.1, 2.2, 2.3, 2.5, 2.9, 2.11 fejezetek) Typotex Kiadó.
*Elekes György: Kombinatorika feladatok. (Elsősorban az 1.1, 1.2, 1.3, 1.5, 1.6, 2.1, 2.2, 2.3, 2.7, 2.8, 2.9, 2.10 fejezetek) ELTE egyetemi jegyzet
*Friedl Katalin, Recski András, Simonyi Gábor: Gráfelméleti feladatok. (Elsősorban az 1.1-6, 2.1, 3, 4.1, 4.2, 5, 6, 7.1-3 fejezetek) Typotex Kiadó.
}}
[[Media:Záróvizsga_diszkrétmatematika_mintapéldák.pdf | Diszkrét matematika mintapéldák]]

===Vállalatgazdaságtan===
{{Rejtett
|mutatott='''Anyagrészek'''
|szöveg=

*'''A vállalkozásgazdaságtan közgazdasági háttere''': érték, hasznosság, profit, alternatíva költség kockázat fogalma, értelmezése.
*'''A vállalkozásgazdaságtan elemzési alapjai''': pénzáramlások meghatározása, tőkeköltség, fő gazdasági mutatók, elemzések.
*'''Menedzsment alapok''': a vállalat alapvető erőforrásai és folyamatai; a vállalat, mint szervezet; funkciók és menedzseri szerepek; a csoportmunka jelentősége és eredményei; kommunikáció a szervezetben; vállalatirányítási rendszerek; a termék fogalma, életciklusa.
*'''Minőségmenedzsment''': a minőségmenedzsment fejlődésének fontosabb szakaszai; a minőségügyi rendszerek alapelveinek áttekintése az ISO 9001:2000 előírásai alapján; a Total Quality Management (TQM) alapelveinek összefoglalása; a folyamatos javítás elve és módszerei.
*'''Termelésgazdaságtan''': a termelőrendszer definíciója, fejlődése; a termelő- és szolgáltatórendszerek osztályozása; a készletek szerepe a termelésben, készletekkel kapcsolatos költségek; egyszerű készletgazdálkodási rendszerek.
*'''Költséggazdálkodási rendszerek''': költségszámítási rendszerek fejlődése, szintjei; költségek csoportosítási módjai. Tradicionális költségszámítási modellek; ár-költség-nyereség-fedezet struktúra (ÁKFN modell); standardköltség-számítás; tevékenységalapú költségszámítás (ABC). Kihasználatlan kapacitás költsége.
}}
{{Rejtett
|mutatott='''Ajánlott irodalom'''
|szöveg=
*Kövesi J. (szerk.): Menedzsment és vállalkozásgazdaságtan, Typotex Kiadó, Budapest, 2007.
}}
[[Media:Záróvizsga_vállalatgazdaságtan_mintapéldák.pdf | Vállalatgazdaságtan mintapéldák]]

===Pénzügyi ismeretek===
{{Rejtett
|mutatott='''Anyagrészek'''
|szöveg=

*A pénzügyi rendszer lényege, jellemzői, A pénzügyi közvetítés intézményei
*A pénzügyi piacok jellemzése, pénz és tőkepiac, elsődleges és másodlagos piac
*A pénzügyi eszköz és az értékpapír lényeges vonásai
*A pénzügyi eszközök értékelésének alapjai, a pénzáramok nagysága, időbeli ütemezése, a pénzáramok kockázatossága
*A hozam-kockázat viszony alapvonásai, A piaci hatékonyság értelmezése
*A pénzügyi döntések alapvető jellemzői, befektetési és finanszírozási döntések
*A befektetési és finanszírozási döntések alapvető jellemzői a részvénytársaságoknál
*A részvényesi érték maximalizálás elve a vállalatoknál
*Az megbízó-ügynök kérdés lényege
*A számviteli beszámoló felhasználása értékelési célra, A számviteli beszámoló alapvető részei
*A pénzügyi mutatók szerepe az értékelésben, piaci mutatók
*A befektetési döntések alapjai, A pénz időértéke, A pénz jövő és jelen értéke, Pénzáramok és időskála
*Kamatos kamat számítás, Több pénzáram jelen és jövőértéke, Nettó jelenértéke és belső megtérülési ráta
*Az évjáradék jelen és jövőértéke, Az örökjáradék, A diszkontráta meghatározása, Diszkontráta és az infláció összefüggése
*Éven belüli kamatperiódusok, Éves kinyilvánított és effektív kamatláb
*Az értékpapír fogalma, csoportosítása
*Az értékpapír értékelés alapmodellje, a diszkontált cash flow modell
*A részvények fogalma, jellemzői az értékelés módszerei
*Osztalék értékelési modell állandó és növekvő osztalék esetén
*A részvények elvárt hozamrátája, A részvények piaci árát és elvárt hozamát alakító tényezők
*Az elsőbbségi részvények értékelésének jellemzői
*A kötvény fogalma, típusai, A kötvény jellemző vonásainak ismerete: névérték, a kötvény névleges kamatlába, a kötvény lejárata, a kötvény piaci értéke, a kötvény lejáratig számított hozama
*Kapcsolat a kötvény elvárt hozama és a kötvény névleges kamatlába között
*A diszkont kincstárjegy, államkötvény jellemzői kockázat és hozam szempontjából
}}
{{Rejtett
|mutatott='''Ajánlott irodalom'''
|szöveg=
*Pálinkó Éva -- Szabó Márta: Vállalati Pénzügyek. Typtex Kiadó, 2006. 1-6. fejezet.
}}
[[Media:Záróvizsga_pénzügyismeretek_mintapéldák.pdf | Pénzügyi ismeretek mintapéldák]]

===Vállalatirányítási rendszerek===
{{Rejtett
|mutatott='''Anyagrészek'''
|szöveg=

#'''Vállalati információs rendszerek fejlődése''': Vállalatirányítási rendszerek helye, feladata. Fejlődés az üzleti munkamegosztás nézetéből. Vállalatirányítási rendszerek a számítógéppel integrált gyártás megközelítésében. Vállalatirányítási rendszer bevezetésének legnagyobb akadályai.
#'''Standard integrált vállalatirányítási rendszerek alapjai''': Fogalma. Terhelés-megosztási architektúrák. Standard rendszerek működésének alapdokumentumai: bizonylatok, ezek állapotai és élettörténetük, metódusok, interaktív technikák. Metódusok összefogása mozgásnemekbe és tranzakciókba. Tipikus adatszerkezetek, bemenő és kimenő adatok, algoritmusok.
#'''Integrált rendszerek adatmodellje''': Vállalati törzsadatok, cégadatok. Telephelyek. Raktárak. Tipikus adatszerkezetek. Cikkek, tételek: Általános törzsadatok, készletezési és tervezési adatok, fajtái számviteli értelemben, főkönyvi adatok, raktári készletvezetés, készletértékelési módszerek és számviteli készletérték. Tipikus adatszerkezetek, bemenő és kimenő adatok, algoritmusok. Termékcsalád, cikkcsoport. Anyagjegyzék. Tipikus adatszerkezetek. Gépek, berendezések, kapacitások. Dolgozók, bérkategóriák. Műveletterv, műveletek. Tipikus adatszerkezetek.
#'''Rendelés-feldolgozás''': Ajánlat. Vevői megrendelés, sajátkockázatú megrendelés. Rendelés elfogadás: teljesíthetőség és hitelképesség vizsgálat. Elfogadott rendelés. Primer szükséglet. Tipikus adatszerkezetek, bemenő és kimenő adatok.
#'''Szükségletszámítás, ütemezés''': Készletszintek, egyszerű feltöltő algoritmus. MRP I, MRP II bemeneti adatai, kimenetei adatai, algoritmusa. Elosztási erőforrás tervezés (DRP), törzsadatai, bemeneti adatai, kimenetei adatai, algoritmusa.
#'''Beszerzés''' :Szállítói hálózat felépítése. Fogalomtár. Áru beérkeztetése és Minőségi átvétele. Árubeérkeztetés. Áruátkönyvelés/szállítás a szabad készletek közé. Fogalomtár. Számlafogadás. Számlaellenőrzés. Számla könyvelése. Fogalomtár. Számla kifizetése. Kifizetés könyvelése és számla-leszámítolás. Fogalomtár. Tipikus adatszerkezetek, bemenő és kimenő adatok, algoritmusok.
#'''Gyártás''': Gyártásátfutás. Gyártási feladatok jóváhagyása. Gyártási rendelések kiadása. Anyagkönyvelés. A gyártási rendelések készre jelentése. A termelés anyagi, műszaki és ügyviteli feladatai. Dokumentációk, bizonylatok kezelése. A termelés anyagi feltételeinek biztosítása. Munkaelőkészítés, munkaadagolás. Műszaki, ügyviteli változtatások. Selejtkezelés.
#'''Kiszállítás és számlázás''': Szállítólevél elkészítése. Szállítás. Számla elkészítése. Fogalomtár. Fizetés beérkeztetés a könyvvitelhez. Számla könyvelése. Fizetés beérkezés könyvelése és számla-leszámítolás. Bizonylatok életciklusa. Tipikus adatszerkezetek, bemenő és kimenő adatok, algoritmusok.
#'''Előleg''': Előlegfizetés bizonylatai. Vevői végszámla elkészítése és könyvelése. Szállítói végszámla fogadása és könyvelése. Bizonylatok életciklusa. Fogalomtár. Tipikus adatszerkezetek, bemenő és kimenő adatok, algoritmusok.
#'''Befektetett eszközök''': A tárgyi eszközök kezelésének informatikai támogatása, beszerzés, nyilvántartásba vétel, üzembe helyezés, értékcsökkenés elszámolása, tartozékok, egyéb módosítások, kivezetés, törlés. Tipikus adatszerkezetek, bemenő és kimenő adatok, algoritmusok.
#'''Rendszerintegráció''': Az integrációs kényszer kialakulása. Fizikai összeépítés. Alkalmazásintegráció.
#'''Egy konkrét integrált nagyvállalati rendszer''': Főbb funkcionális modulok. Rendszer-architektúra, működés. A rendszer magas szintű adatmodellje. Testreszabás eszközei. Fejlesztési eszközök. Interfészek külső rendszerek és programok felé.
}}
{{Rejtett
|mutatott='''Ajánlott irodalom'''
|szöveg=
*Hetyei József szerk.: Vállalatirányítási információs rendszerek Magyarországon. ComputerBooks, Budapest, 1999, 23-94. oldal
*Szeredi Péter, Lukácsy Gergely, Benkő Tamás: Szemantikus világháló elmélete és gyakorlata. Typotex, Budapest, 2005, 8.1. fejezet.
*José A. Hernández, Jim Keogh, Franklis F. Martinez: SAP R/3 kézikönyv. Panem, Budapest, 2007. 1. és 2. fejezet.
}}
[[Media:Záróvizsga_vállalatírányításirendszerek_mintapéldák.pdf | Vállalatirányítási rendszerek mintapéldák]]

===Programozási és hálózati ismeretek===
{{Rejtett
|mutatott='''Anyagrészek'''
|szöveg=

*'''Programozás:'''
**Objektum-orientált programozás alapfogalmai, elvei, objektum fogalma.
**Osztály, egységbezárás, védelem és információtakarás fogalma.
**Konstruktor, destruktor. Statikus tagok
**Az öröklés szerepe az objektumorientált programozásban.
**Öröklés, származtatott osztály, alaposztály.
**Virtuális függvények és absztrakt osztályok.
**Függvénynév és operátor túlterhelés (overload) jelentőssége. (Példát is kell tudni adni C++, Java vagy C# nyelven.)
**Generikus osztályok és adatszerkezetek jelentősége.
**Fontosabb adattípusok belső felépítése és működése (pl.: láncolt lista)
**'''A feladat gyakorlati része''' az OO alapokat kérdezi vissza a gyakorlatban, vagy valamilyen algoritmikus feladat elvégzéséhez szükséges kód megírását kéri számon. A nyelv szabadon választható (C++/Java/C# közül). A gyakorlati feladatok az alábbi témakörből kerülhetnek ki:
***A megadott UML diagram alapján készítse el az osztálystruktúrát C++, JAVA vagy C# nyelven.
***Bináris fa bejárása, adott szinten lévő elemek átlaga, adott részfa átlaga.
***Adott tömb elemeinek sorba rendezése, adott szempont szerint vagy két rendezett tömb összefésülése.
***Függvény készítése, mely megmondja, hogy a paraméterként megkapott egész szám bináris ábrázolásában hány darab 1-es / 0-a szerepel.
***Fibonacci sor első n, vagy n. elemének kiszámítása.
***Adott formátumban eltárolt gráf vizsgálata. (Van-e benne kör, n. szintű szomszéd kiíratása, összefüggő-e)
*'''Adatbáziskezelés:'''
**Relációs adatmodell elemei, Relációk
**Kényszerek (Entitás, Referenciális,) Műveletek (relációs algebra)
**Funkcionális függőségek és normál formák (1NF, 2NF, 3NF, BCNF), Normalizáció
**Adatmodellezés, E/K diagramok (attribútum, entitás, kapcsolat, kardinalitás)
**E/K leképzés relációs modellre, SQL nyelv
**Select (join, orderby, groupBy, having... )
**Insert, Update, Delete, Create table (adattípusok ismerete)
**Indexek, B* fa működése, B fa
**Hierarchikus indexek, Tranzakciók
**ACID tulajdonságok
**Anomáliák (piszkos olvasás, elveszett módosítás, nem megismételhető olvasás, fantom rekord)
**Tranzakciós naplózás (redo, undo, redo/undo)
**Izolációs szintek és anomáliák (SQL Standard szerint)
**'''A feladat gyakorlati része''' az alábbi témakörben várható:
***Egyszerű vagy komplex lekérdezés implementálása SQL-ben.
***Szűrők, kifejezések, operátorok.
***Aggregátok, csoportosítás, rendezés.
***Join és alkalmazásai, beágyazott lekérdezések, unionok.
***Gyakorlati SQL-es példa: Az alábbi táblaszerkezetű adatbázisból kérdezze az ... feltételt kielégítő rekordokat.
*'''Hálózati ismeretek:'''
**Vállalati hálózatok
**Közhasznú hálózatok
**Hálózati hardver
***Lokális hálózatok
***Nagyvárosi hálózatok
***Nagy kiterjedésű hálózatok
***Vezeték nélküli hálózatok
**Hálózati szoftver
***Protokollhierarchiák
***A rétegek tervezési kérdései
***Összeköttetés alapú és összeköttetés nélküli szolgálatok
**Hivatkozási modellek
***Az OSI hivatkozási modell
***A TCP/IP hivatkozási modell
**Az OSI és a TCP/IP hivatkozási modell összehasonlítása
**Biztonsági kérdések, protokollok (MD5, PGP, RSA)

}}
{{Rejtett
|mutatott='''Ajánlott irodalom'''
|szöveg=
*'''Programozás''':
**Benedek Zoltán, Levendovszky Tihamér: Szoftverfejlesztés C++ nyelven, SZAK kiadó, 2007
**Kondorosi Károly, Szirmay-Kalos László, László Zoltán: Objektum orientált szoftverfejlesztés, ComputerBooks, [http://www.tankonyvtar.hu/informatika/objektum-orientalt-080905-184 letölthető].
**Nyisztor Károly: Gyakorlati C++, Kossuth Kiadó, 2004
**B. Stroustrup: The C++ programming language Addison-Wesley, 3rd Edition, 2000
**(Bjarne Stroustrup: A C++ programozási nyelv, Kiskapu 2001)
**Tóth Bertalan: Programozzunk C++ nyelven, ComputerBooks, 2003
**Benkő Tiborné, Benkő László: Programozási feladatok és algoritmusok Turbo C és C++ nyelven, ComputerBooks, 1997
*'''Adatbáziskezelés:'''
**Jeffrey D. Ullmann, Jennifer Widom: Adatbázisrendszerek -- Alapvetés, Panem Kft, 2008.
**Garcia -- Hector Molina, Jeffrey D. Ullmann: Adatbázisrendszerek megvalósítása, Panem Kft., 2008.
**[http://www.kobakbt.hu/jegyzet/AdatbazisElmelet/index.html Adatbáziselmélet]
*'''Hálózati ismeretek:'''
**Andrew S. Tanenbaum: Számítógép-hálózatok. Panem Kft., 2003.
}}
[[Media:Záróvizsga_programozásiéshálózatiismeretek_mintapéldák.pdf | Programozási és hálózati ismeretek mintapéldák]]

==Kvízek==
*[[Gazdinfo_felvételi_kvíz_Pénzügyek | Pénzügyek]]

==Más szakok felvételi vizsgái==
*[[Mérnök informatikus BSc záróvizsga | Mérnök informatikus]]
*[[Villamosmérnök BSc záróvizsga | Villamosmérnök]]
*[[Egészségügyi mérnök MSc felvételi vizsga | Egészségügyi mérnök]]

Gazdaságinformatikus MSc

2016-12-28T10:49:33Z

Horváth Gábor: /* Ismertető */

==Ismertető==
A gazdaságinformatikus mesterképzés célja olyan szakemberek képzése, akik képesek a komplex üzleti folyamatokat megérteni, problémákat feltárni és megoldási alternatívákat kidolgozni, valamint alkalmasak az értékteremtő folyamatokat támogató informatikai rendszerekkel szemben támasztott igények felismerésére, ilyen rendszerek fejlesztésre és a kész alkalmazások menedzselésére. A képzés további célja, hogy az elméleti megalapozás igényességével és a specializációs képzés szakmai és gyakorlati mélységével versenyképes diplomát adjon.
*[http://gain.bme.hu/ A szak honlapja]
*[http://www.vik.bme.hu/hallgatoknak/mesterkepzes/gazdinfo/ A szak hivatalos VIK-es oldala]
*[https://www.vik.bme.hu/files/00005334.pdf Az MSc képzés hivatalos programja (2013)]
*[https://www.vik.bme.hu/document/479/original/MSc_gain_U.pdf Az MSc képzés hivatalos programja (2016)]
*[[Gazdaságinformatikus MSc felvételi vizsga | Felvételi vizsga]]

==Természettudományos alapismeretek==
* [[Matematikai statisztika]]
* [[Operációkutatás gazdaságinformatikusoknak]]

==Gazdasági és humán ismeretek==
* [[Számvitel_gazdinfó|Számvitel]]
* [[Kontrolling]]
* [[E-jog]]
* [[Projektmenedzsment]]

==Szakmai törzsanyag==
* [[Pénzügyek_BMEGT35M402|Pénzügyek]]
* [[Adatbiztonság a gazdaságinformatikában]]
* [[Hálózatba kapcsolt adatbázisok]]
* [[Adatbányászati technikák]]

== Specializációk ==

Az alacsony hallgatói létszám miatt a legtöbb félévben csak két specializáció szokott indulni: Gazdasági elemző informatika szakirány, Vállalatirányítási informatika szakirány, de a 2015. őszi félévében a Pénzügyi informatika specializáció is elindult.

*[[Pénzügyi informatika specializáció]]
*[[Vállalatirányítási informatika specializáció]]
*[[Elektronikus közigazgatás és közszolgáltatások specializáció]]
*[[Gazdasági elemző informatika szakirány]]
*[[Szolgáltatásfejlesztés és -menedzsment specializáció]]

== Kötelezően választható tantárgyak ==
A kötelezően választható tantárgyat a hallgatók specializációjuktól függően, az [http://www.vik.bme.hu/hallgatoknak/mesterkepzes/gazdinfo/ itt] található képzési leírásban foglaltak szerint választhatják. A tantárgyak – általában – más specializációk tantárgyai.
*[[Személyes és közadatok kezelése]]
*[[Mérnöki menedzsment]]
*[[Közigazgatási és közszolgáltatási rendszerek]]
*[[Üzleti és pénzügyi elemzés]]
*[[Ügyfélanalitika]]
*[[Trendelemzés és vizualizáció]]
*[[Kockázatelemzés és -kezelés]]
*[[Üzleti IT rendszerek modellezése]]
*[[Szolgáltatás-orientált rendszerintegráció]]
*[[Integrált vállalatirányítási rendszerek]]
*[[E-üzletvitel]]
*[[Vállalatgazdaságtan]]

==Kreditpótlásra előírt tárgyak==

Azoknak, akik nem rendelkeznek a kötelezően előírt 70 előtanulmányi kredittel a különböző területeken, a kreditátviteli bizottság határozatban ír elő tárgyakat, melyeket az első két félévben kell teljesíteni. Az informatikát illető tárgyakat főként a '''SOTE EÜ szervező''' képzésére szánt tárgyaiból kapjuk, azok hasonló tematikájúak, mint az [[Mérnök informatikus BSc|Info BSc tárgyai]], a számonkérés talán egyszerűbb.
* [https://www.vik.bme.hu/kepzes/mesterkepzes/jelentkezes/475.html Előzetes kreditkövetelmény]
* [http://gain.bme.hu/kepek/Ajanlasokgazdasginformatikaraigyekvohallgatoknak.pdf Ajánlások gazdaságinformatikára igyekvő hallgatóknak]
* [https://www.vik.bme.hu/kepzes/mesterkepzes/gazdinfo/653.html Ajánlott tárgyak az informatikai előtanulmányi kreditek megszerzésénél]
**[[Gazdaságinformatika-Adatbázisok-BMEVITMA002|Adatbázisok]]
**[[Számítógép-hálózatok]]

Algoritmikus tőzsdei folyamat-előrejelzés

2016-12-27T21:42:18Z

Horváth Gábor: /* 2016 */

{{Tantárgy
| név = Algoritmikus tőzsdei folyamat-előrejelzés
| tárgykód = VISZM107
| szak = MSC gazdinfo
| kredit = 6
| félév = tavasz
| kereszt = nincs
| tanszék = VIK-SZIT
| jelenlét = ajánlott
| labor = hetente
| kiszh = nincs
| nagyzh = 2 db
| hf = 4 db
| vizsga = szóbeli
| levlista =
| tad = https://portal.vik.bme.hu/kepzes/targyak/GT35M404/
| tárgyhonlap = http://www.cs.bme.hu/~telcs/indexhu.html
}}
== Bevezetés ==
Megismerteti a gazdaságinformatikus hallgatókkal a pénzügyi idősorok modellezésének és előrejelzésének alapvető módszereit és a kapcsolódó befektetési/portfólió stratégiákat. A hallgató képes lesz modellezni és előre jelezni az egyes pénzügyi idősorokat. Alkalmassá válik arra, hogy bankok és befektetési alapok befektetési stratégiáinak tervezését segítse. '''A tantárgy csak angol nyelven indul.'''
== Követelmények ==
*Szorgalmi időszakban 4 db házi feladat önálló megoldása + 2ZH elégséges teljesítése.
*Vizsgaidőszakban szóbeli vizsga.

== Segédanyagok ==
=== Ajánlott irodalom ===
*Dr. Telcs András - [http://www.szit.bme.hu/~telcs/stat/SJ.pdf Statisztika jegyzet]
*Maricza István - [http://www.cs.bme.hu/~telcs/stat/MariczaStat.pdf Matematikai statisztika]
*Dr Györfi László - [http://www.szit.bme.hu/~gyorfi/booknempar.pdf Nemparaméteres statisztika]
*L. Györfi, M. Kohler, A. Krzyzak, H. Walk - A Distribution-Free Theory of Nonparametric Regression
*R. S. Tsay - Analysis of Financial Time Series
*L. Györfi, Gy. Ottucsák, H. Walk (2012) - Machine Learning for Financial Engineering

=== Hasznos honlapok ===
*Zlatniczki Ádám [http://cs.bme.hu/~adam.zlatniczki/ honlapja]
**Házi feladatok
**Órai anyagok/kódok
*[http://finance.yahoo.com/ Yahoo finance]
**Pénzügyi idősorok
=== Python ===
*Gérard Swinnen - [http://mek.oszk.hu/08400/08435/08435.pdf Tanuljunk meg programozni Python nyelven]
*Python [https://docs.continuum.io/ Anaconda modul]

== Vizsga ==
=== Tételsor ===
'''2016'''
{{Rejtett
|mutatott='''Magyar'''
|szöveg=
#Valószínűségszámítás alapjai:
##Valószínűségi változó, Feltételes valószínűség, Sűrűségfüggvény, eloszlásfüggvény
##Normál eloszlás, Várható érték, szórás, momentumok
##Kovariancia, korreláció
#Statisztika alapjai
##Leíró statisztikák
###Várható érték, szórás, kovariancia, korreláció (mit mutat meg, hogyan becsüljük)
###Autokovariancia, autokorreláció (mit mutat meg, hogyan becsüljük)
##Hipotéziselmélet
#Fehér zaj tulajdonságai
#Regresszió
##Lineáris
###Legkisebb négyzetek módszere (érintőlegesen)
#Idősor elemzés alapjai
##Sztochasztikus modell (alapja), stacionaritás
##Simítási eljárások
###Moving average
#Determinisztikus modellek
##Periodicitás meghatározása: periodogram
##Trend meghatározása: regresszió
#ARIMA modellcsalád
##AR(p), MA(q), ARMA(p, q)
##Paraméterek illesztése: ACF, PACF vizsgálata
#Autoregresszív heteroszkedasztikus modellek
##ARCH alapjai
##GARCH alapjai
#Nem paraméteres előrejelzés
##Nem paraméteres regresszió, lokális átlagolás, hiba dekompozíció
##K-NN, kernel, partíciós módszer
##Kevert szakértők
}}
{{Rejtett
|mutatott='''Angol'''
|szöveg=
#Basic of probability theory:
##Random variable, Conditional probability, Density function, Distribution function
##Normal distribution, Expected value, Deviation, Momentums
##Covariance, Correlation
#Basic of statistics
##Describing statistics
###Expected value, Deviation, Covariance, Correlation (what show us, how can we estimate)
###Autocovariance, Autocorrelation (what show us, how can we estimate)
##Hyphotesis theory
#White noise features
#Regression
##Linear
###Least square errors method (partly)
#Basic of time series analysis
##Stochastic model (basic), stacionarity
##Smoothing processes
###Moving average
#Deterministic models
##Determination of periodicity: periodogram
##determination of trend: regression
#ARIMA model family
##AR(p), MA(q), ARMA(p, q)
##Fitting parameters: ACF, PACF analysis
#Autoregressive heteroskedasticity models
##Basic of ARCH
##Basic of GARCH
#Non-parametric forecasting
##Non-parametric regression, local averaging, error decomposition
##K-NN, kernel, partition method
##Mixed experts
}}

Kockázatelemzés és -kezelés

2016-12-27T21:40:57Z

Horváth Gábor: /* Követelmények */

{{Tantárgy
| név = Kockázatelemzés és -kezelés
| tárgykód = VIHIM277
| szak = MSC gazdinfo
| kredit = 5
| félév = ősz
| kereszt = nincs
| tanszék = VIK-HIT
| jelenlét = ajánlott
| labor = hetente
| kiszh = nincs
| nagyzh = 1 db
| hf = nincs
| vizsga = szóbeli
| levlista =
| tad = https://portal.vik.bme.hu/kepzes/targyak/VIHIM277
| tárgyhonlap = http://www.hit.bme.hu/~ceffer/risk/
}}
== Bevezetés ==
Átfogó ismeretek adása a jövendő döntéshozóknak a jelenleg használatban lévő kockázat analízis és kockázat menedzselő stratégiákról A tárgy elsősorban az üzleti gyakorlatban előforduló legfontosabb kockázati problémák azonosítására, illetve azok kezelésére, elkerülésére összepontosít. A hallgató gyakorlatot szerez a kockázatelemzésben és kockázatfeltárásban; valamint képessé válik kockázatkezelési stratégia tervezésére. '''A tantárgy csak angol nyelven indul.'''

== Követelmények ==
*'''Labor''': A laborgyakorlatok legalább 70% történő részvétel és a laborfeladatok összesített legalább elégséges szintű teljesítése
*'''ZH''': A szorgalmi időszakban: 1 nagy zárthelyi, legalább 40%-os teljesítése.
*'''Félévi jegy''': A végső jegybe a laborfeladatok 1/3-os, a ZH 1/3-os és a vizsga is 1/3-os súllyal számít bele.

== Segédanyagok ==

== ZH ==

== Vizsga ==
=== Tételsor ===
{{Rejtett
|mutatott='''2016'''
|szöveg=
#Mathematical description of large systems, definition of risk, stochastic interpretation. Complexity of evaluating the risk measures.
#Evaluation of risk when defined as the tail of the risk measure. Large deviation theory, Markov inequality, Chernoff bound.
#Different optimization techniques for setting the free parameter of the Chernoff bound.
#Low risk operation by admission control, applying the Chernoff bound to ensure a pre-defined risk level, in the case of users belonging to different classesd.
#Portfolio diversification as risk mitigation. Portfolio optimization as a quadratic problem by minimizing the variance of the portfolio return.
#Low-risk portfolios by mean reverting processes. The Orstein-Uhlenbeck process, the risk (predictability factor), risk optimization as a generalized eigenvalue problem.
#Solutions for the extreme (largest and smallest) eigenvalue problem, gradient method and Oja’s algorithm.
#Estimating the average risk by Monte Carlo methods.
#Estimating the average risk by Stratified Sampling.
#Estimating the average risk by the Li –Sylvester method.
#Estimating the average risk by adaptive approximation using the Radial Basis Functions.
}}

Hálózatba kapcsolt adatbázisok

2016-12-27T21:40:30Z

Horváth Gábor: /* Követelmények */

{{Tantárgy
| név = Hálózatba kapcsolt adatbázisok
| tárgykód = VITMM100
| szak = gazdaságinformatikus
| kredit = 5
| félév = ősz
| kereszt = nincs
| tanszék = VIK-TMIT
| labor = 1 db
| kiszh = nincs
| nagyzh = 1 db
| hf = 2 db
| vizsga = írásbeli
| levlista =
| tad = https://portal.vik.bme.hu/kepzes/targyak/VITMM100
| tárgyhonlap = https://www.db.bme.hu/targyak/halozatba-kapcsolt-adatbazisok
}}

== Bevezetés ==
Az informatikai rendszereket hálózatba kapcsolt, kooperatív adatbázisok jellemzik.A tárgy a korszerű távközlő hálózatok technológiáiba és szolgáltatásaiba, valamint az adatbázisrendszerek együttműködésének módszereibe vezeti be a hallgatókat elméleti és gyakorlati oldalról.

== Követelmények ==
*A '''szorgalmi''' időszakban: egy zárthelyi, a házi feladatok és a laborgyakorlatok teljesítése. A félévi követelmény a zárthelyi több, mint 40%-os teljesítése.
*A '''vizsgaidőszakban''': elégséges vizsga (írásbeli).

==Házi Feladat==

==Segédanyagok==

==ZH==

==Vizsga==
'''2015 ősz'''
*[[Media:HKA_vizsga_20160105.pdf|2016.01.05]] - emlékezetből

Projektmenedzsment

2016-12-27T21:39:44Z

Horváth Gábor: /* Vélemények */

{{Tantárgy
| név = Projektmenedzsment
| tárgykód = GT20M400
| szak = MSC gazdinfo
| kredit = 3
| félév = ősz
| kereszt = nincs
| tanszék = GTK-MVT
| jelenlét = nincs
| minmunka =
| labor = nincs
| kiszh = nincs
| nagyzh = 3 db
| hf = 1 db
| vizsga = nincs
| levlista =
| tad = https://www.vik.bme.hu/kepzes/targyak/GT20M400/
| tárgyhonlap = http://www.uti.bme.hu/tantargyak;jsessionid=49569166C118B1642AFB9DEC3048E93E?p_p_id=TantargyLista_WAR_bmeuti&p_p_lifecycle=0&p_p_state=normal&p_p_mode=view&p_p_col_id=column-1&p_p_col_count=1&_TantargyLista_WAR_bmeuti_action=showTantargy&_TantargyLista_WAR_bmeuti_id=6747
}}
== Bevezetés ==
A tantárgy célja megismertetni a projektmenedzsmenttel kapcsolatos definíciókat és módszereket. A kurzus nagy hangsúlyt fektet a szoftveres megoldások megismertetésére. A tantárgy a projektet egyrészt, mint az egyedi gyártás, illetve egyedi szolgáltatások nyújtásának szervezési és irányítási eszközét, másrészt a termelő és szolgáltató rendszerekben gyakran előforduló projektek (termékfejlesztés, folyamat-átalakítás, stb.) lebonyolításának szervezési technikáját értelmezi.
== Segédanyagok ==
=== Jegyzet ===
'''2016'''
*Első ZH [[Media:projektm_jegyzet0_20161116.pdf |jegyzet]]
*Második ZH [[Media:projektm_jegyzet1_20161116.pdf |jegyzet]]

== Vélemények ==
'''2009.12.16.'''
Egyike azoknak a választható tantárgyaknak, amit nem bántam meg, hogy felvettem.
Egyrészt 5 kredit jár érte, ami elég jónak mondható, másrészt a sok önálló munka elvégzése tényleges tudást nyújt.
Különösen ajánlott azoknak, akik valamennyire már jártasak a projektmenedzsmentben és mélyebb (elméleti) betekintést szeretnének ebbe a világba.

A félév során több vendégelőadó is eljön, hogy bemutassanak jelenleg futó, vagy éppen befejeződött projektet, megcsináltassanak egy önismereti tesztet, vagy éppen a projektmenedzsmenthez szükséges jogi hátteret mutassák be.

Tény hogy sok munka van vele, de akit tényleg érdekel a témakör, az semmiképp ne hagyja ki :)
Akinek potya kredit kell, messzire kerülje el ezt a tárgyat... :)
[[SzucsPeter|alien-no1]]
{{Lábléc_-_Villamosmérnök_mesterszak}}
{{Lábléc - Mérnök informatikus mesterszak}}

Projektmenedzsment

2016-12-27T21:39:05Z

Horváth Gábor:

{{Tantárgy
| név = Projektmenedzsment
| tárgykód = GT20M400
| szak = MSC gazdinfo
| kredit = 3
| félév = ősz
| kereszt = nincs
| tanszék = GTK-MVT
| jelenlét = nincs
| minmunka =
| labor = nincs
| kiszh = nincs
| nagyzh = 3 db
| hf = 1 db
| vizsga = nincs
| levlista =
| tad = https://www.vik.bme.hu/kepzes/targyak/GT20M400/
| tárgyhonlap = http://www.uti.bme.hu/tantargyak;jsessionid=49569166C118B1642AFB9DEC3048E93E?p_p_id=TantargyLista_WAR_bmeuti&p_p_lifecycle=0&p_p_state=normal&p_p_mode=view&p_p_col_id=column-1&p_p_col_count=1&_TantargyLista_WAR_bmeuti_action=showTantargy&_TantargyLista_WAR_bmeuti_id=6747
}}
== Bevezetés ==
A tantárgy célja megismertetni a projektmenedzsmenttel kapcsolatos definíciókat és módszereket. A kurzus nagy hangsúlyt fektet a szoftveres megoldások megismertetésére. A tantárgy a projektet egyrészt, mint az egyedi gyártás, illetve egyedi szolgáltatások nyújtásának szervezési és irányítási eszközét, másrészt a termelő és szolgáltató rendszerekben gyakran előforduló projektek (termékfejlesztés, folyamat-átalakítás, stb.) lebonyolításának szervezési technikáját értelmezi.
== Segédanyagok ==
=== Jegyzet ===
'''2016'''
*Első ZH [[Media:projektm_jegyzet0_20161116.pdf |jegyzet]]
*Második ZH [[Media:projektm_jegyzet1_20161116.pdf |jegyzet]]

== Vélemények ==
=== 2009.12.16.===
Egyike azoknak a választható tantárgyaknak, amit nem bántam meg, hogy felvettem.
Egyrészt 5 kredit jár érte, ami elég jónak mondható, másrészt a sok önálló munka elvégzése tényleges tudást nyújt.
Különösen ajánlott azoknak, akik valamennyire már jártasak a projektmenedzsmentben és mélyebb (elméleti) betekintést szeretnének ebbe a világba.

A félév során több vendégelőadó is eljön, hogy bemutassanak jelenleg futó, vagy éppen befejeződött projektet, megcsináltassanak egy önismereti tesztet, vagy éppen a projektmenedzsmenthez szükséges jogi hátteret mutassák be.

Tény hogy sok munka van vele, de akit tényleg érdekel a témakör, az semmiképp ne hagyja ki :)
Akinek potya kredit kell, messzire kerülje el ezt a tárgyat... :)
[[SzucsPeter|alien-no1]]
{{Lábléc_-_Villamosmérnök_mesterszak}}
{{Lábléc - Mérnök informatikus mesterszak}}

Gazdaságinformatikus MSc

2016-12-27T21:33:51Z

Horváth Gábor: /* Ismertető */

==Ismertető==
A gazdaságinformatikus mesterképzés célja olyan szakemberek képzése, akik képesek a komplex üzleti folyamatokat megérteni, problémákat feltárni és megoldási alternatívákat kidolgozni, valamint alkalmasak az értékteremtő folyamatokat támogató informatikai rendszerekkel szemben támasztott igények felismerésére, ilyen rendszerek fejlesztésre és a kész alkalmazások menedzselésére. A képzés további célja, hogy az elméleti megalapozás igényességével és a specializációs képzés szakmai és gyakorlati mélységével versenyképes diplomát adjon.
*[http://gain.bme.hu/ A szak hivatalos honlapja]
*[https://www.vik.bme.hu/files/00005334.pdf Az MSc képzés hivatalos programja (2013)]
*[https://www.vik.bme.hu/document/479/original/MSc_gain_U.pdf Az MSc képzés hivatalos programja (2016)]
*[[Gazdaságinformatikus MSc felvételi vizsga | Felvételi vizsga]]

==Természettudományos alapismeretek==
* [[Matematikai statisztika]]
* [[Operációkutatás gazdaságinformatikusoknak]]

==Gazdasági és humán ismeretek==
* [[Számvitel_gazdinfó|Számvitel]]
* [[Kontrolling]]
* [[E-jog]]
* [[Projektmenedzsment]]

==Szakmai törzsanyag==
* [[Pénzügyek_BMEGT35M402|Pénzügyek]]
* [[Adatbiztonság a gazdaságinformatikában]]
* [[Hálózatba kapcsolt adatbázisok]]
* [[Adatbányászati technikák]]

== Specializációk ==

Az alacsony hallgatói létszám miatt a legtöbb félévben csak két specializáció szokott indulni: Gazdasági elemző informatika szakirány, Vállalatirányítási informatika szakirány, de a 2015. őszi félévében a Pénzügyi informatika specializáció is elindult.

*[[Pénzügyi informatika specializáció]]
*[[Vállalatirányítási informatika specializáció]]
*[[Elektronikus közigazgatás és közszolgáltatások specializáció]]
*[[Gazdasági elemző informatika szakirány]]
*[[Szolgáltatásfejlesztés és -menedzsment specializáció]]

== Kötelezően választható tantárgyak ==
A kötelezően választható tantárgyat a hallgatók specializációjuktól függően, az [http://www.vik.bme.hu/hallgatoknak/mesterkepzes/gazdinfo/ itt] található képzési leírásban foglaltak szerint választhatják. A tantárgyak – általában – más specializációk tantárgyai.
*[[Személyes és közadatok kezelése]]
*[[Mérnöki menedzsment]]
*[[Közigazgatási és közszolgáltatási rendszerek]]
*[[Üzleti és pénzügyi elemzés]]
*[[Ügyfélanalitika]]
*[[Trendelemzés és vizualizáció]]
*[[Kockázatelemzés és -kezelés]]
*[[Üzleti IT rendszerek modellezése]]
*[[Szolgáltatás-orientált rendszerintegráció]]
*[[Integrált vállalatirányítási rendszerek]]
*[[E-üzletvitel]]
*[[Vállalatgazdaságtan]]

==Kreditpótlásra előírt tárgyak==

Azoknak, akik nem rendelkeznek a kötelezően előírt 70 előtanulmányi kredittel a különböző területeken, a kreditátviteli bizottság határozatban ír elő tárgyakat, melyeket az első két félévben kell teljesíteni. Az informatikát illető tárgyakat főként a '''SOTE EÜ szervező''' képzésére szánt tárgyaiból kapjuk, azok hasonló tematikájúak, mint az [[Mérnök informatikus BSc|Info BSc tárgyai]], a számonkérés talán egyszerűbb.
* [https://www.vik.bme.hu/kepzes/mesterkepzes/jelentkezes/475.html Előzetes kreditkövetelmény]
* [http://gain.bme.hu/kepek/Ajanlasokgazdasginformatikaraigyekvohallgatoknak.pdf Ajánlások gazdaságinformatikára igyekvő hallgatóknak]
* [https://www.vik.bme.hu/kepzes/mesterkepzes/gazdinfo/653.html Ajánlott tárgyak az informatikai előtanulmányi kreditek megszerzésénél]
**[[Gazdaságinformatika-Adatbázisok-BMEVITMA002|Adatbázisok]]
**[[Számítógép-hálózatok]]

Kockázatelemzés és -kezelés

2016-12-21T17:01:42Z

Horváth Gábor: /* Vizsga */

{{Tantárgy
| név = Kockázatelemzés és -kezelés
| tárgykód = VIHIM277
| szak = MSC gazdinfo
| kredit = 5
| félév = ősz
| kereszt = nincs
| tanszék = VIK-HIT
| jelenlét = ajánlott
| labor = hetente
| kiszh = nincs
| nagyzh = 1 db
| hf = nincs
| vizsga = szóbeli
| levlista =
| tad = https://portal.vik.bme.hu/kepzes/targyak/VIHIM277
| tárgyhonlap = http://www.hit.bme.hu/~ceffer/risk/
}}
== Bevezetés ==
Átfogó ismeretek adása a jövendő döntéshozóknak a jelenleg használatban lévő kockázat analízis és kockázat menedzselő stratégiákról A tárgy elsősorban az üzleti gyakorlatban előforduló legfontosabb kockázati problémák azonosítására, illetve azok kezelésére, elkerülésére összepontosít. A hallgató gyakorlatot szerez a kockázatelemzésben és kockázatfeltárásban; valamint képessé válik kockázatkezelési stratégia tervezésére. '''A tantárgy csak angol nyelven indul.'''

== Követelmények ==
*'''Labor''': A laborgyakorlatok legalább 70% történő részvétel és a laborfeladatok összesített legalább elégséges szintű teljesítése
*'''ZH''': A szorgalmi időszakban: 1 nagy zárthelyi, legalább 40%-os teljesítése.
*'''Félévközi jegy''': A végső jegybe a laborfeladatok 1/3-os a ZH 1/3-os és a vizsga is 1/3-os súllyal számít bele.

== Segédanyagok ==

== ZH ==

== Vizsga ==
=== Tételsor ===
{{Rejtett
|mutatott='''2016'''
|szöveg=
#Mathematical description of large systems, definition of risk, stochastic interpretation. Complexity of evaluating the risk measures.
#Evaluation of risk when defined as the tail of the risk measure. Large deviation theory, Markov inequality, Chernoff bound.
#Different optimization techniques for setting the free parameter of the Chernoff bound.
#Low risk operation by admission control, applying the Chernoff bound to ensure a pre-defined risk level, in the case of users belonging to different classesd.
#Portfolio diversification as risk mitigation. Portfolio optimization as a quadratic problem by minimizing the variance of the portfolio return.
#Low-risk portfolios by mean reverting processes. The Orstein-Uhlenbeck process, the risk (predictability factor), risk optimization as a generalized eigenvalue problem.
#Solutions for the extreme (largest and smallest) eigenvalue problem, gradient method and Oja’s algorithm.
#Estimating the average risk by Monte Carlo methods.
#Estimating the average risk by Stratified Sampling.
#Estimating the average risk by the Li –Sylvester method.
#Estimating the average risk by adaptive approximation using the Radial Basis Functions.
}}

Algoritmikus tőzsdei folyamat-előrejelzés

2016-12-21T17:00:59Z

Horváth Gábor: /* 2016 */

{{Tantárgy
| név = Algoritmikus tőzsdei folyamat-előrejelzés
| tárgykód = VISZM107
| szak = MSC gazdinfo
| kredit = 6
| félév = tavasz
| kereszt = nincs
| tanszék = VIK-SZIT
| jelenlét = ajánlott
| labor = hetente
| kiszh = nincs
| nagyzh = 2 db
| hf = 4 db
| vizsga = szóbeli
| levlista =
| tad = https://portal.vik.bme.hu/kepzes/targyak/GT35M404/
| tárgyhonlap = http://www.cs.bme.hu/~telcs/indexhu.html
}}
== Bevezetés ==
Megismerteti a gazdaságinformatikus hallgatókkal a pénzügyi idősorok modellezésének és előrejelzésének alapvető módszereit és a kapcsolódó befektetési/portfólió stratégiákat. A hallgató képes lesz modellezni és előre jelezni az egyes pénzügyi idősorokat. Alkalmassá válik arra, hogy bankok és befektetési alapok befektetési stratégiáinak tervezését segítse. '''A tantárgy csak angol nyelven indul.'''
== Követelmények ==
*Szorgalmi időszakban 4 db házi feladat önálló megoldása + 2ZH elégséges teljesítése.
*Vizsgaidőszakban szóbeli vizsga.

== Segédanyagok ==
=== Ajánlott irodalom ===
*Dr. Telcs András - [http://www.szit.bme.hu/~telcs/stat/SJ.pdf Statisztika jegyzet]
*Maricza István - [http://www.cs.bme.hu/~telcs/stat/MariczaStat.pdf Matematikai statisztika]
*Dr Györfi László - [http://www.szit.bme.hu/~gyorfi/booknempar.pdf Nemparaméteres statisztika]
*L. Györfi, M. Kohler, A. Krzyzak, H. Walk - A Distribution-Free Theory of Nonparametric Regression
*R. S. Tsay - Analysis of Financial Time Series
*L. Györfi, Gy. Ottucsák, H. Walk (2012) - Machine Learning for Financial Engineering

=== Hasznos honlapok ===
*Zlatniczki Ádám [http://cs.bme.hu/~adam.zlatniczki/ honlapja]
**Házi feladatok
**Órai anyagok/kódok
*[http://finance.yahoo.com/ Yahoo finance]
**Pénzügyi idősorok
=== Python ===
*Gérard Swinnen - [http://mek.oszk.hu/08400/08435/08435.pdf Tanuljunk meg programozni Python nyelven]
*Python [https://docs.continuum.io/ Anaconda modul]

== Vizsga ==
=== Tételsor ===
==== 2016 ====
{{Rejtett
|mutatott='''Magyar'''
|szöveg=
#Valószínűségszámítás alapjai:
##Valószínűségi változó, Feltételes valószínűség, Sűrűségfüggvény, eloszlásfüggvény
##Normál eloszlás, Várható érték, szórás, momentumok
##Kovariancia, korreláció
#Statisztika alapjai
##Leíró statisztikák
###Várható érték, szórás, kovariancia, korreláció (mit mutat meg, hogyan becsüljük)
###Autokovariancia, autokorreláció (mit mutat meg, hogyan becsüljük)
##Hipotéziselmélet
#Fehér zaj tulajdonságai
#Regresszió
##Lineáris
###Legkisebb négyzetek módszere (érintőlegesen)
#Idősor elemzés alapjai
##Sztochasztikus modell (alapja), stacionaritás
##Simítási eljárások
###Moving average
#Determinisztikus modellek
##Periodicitás meghatározása: periodogram
##Trend meghatározása: regresszió
#ARIMA modellcsalád
##AR(p), MA(q), ARMA(p, q)
##Paraméterek illesztése: ACF, PACF vizsgálata
#Autoregresszív heteroszkedasztikus modellek
##ARCH alapjai
##GARCH alapjai
#Nem paraméteres előrejelzés
##Nem paraméteres regresszió, lokális átlagolás, hiba dekompozíció
##K-NN, kernel, partíciós módszer
##Kevert szakértők
}}
{{Rejtett
|mutatott='''Angol'''
|szöveg=
#Basic of probability theory:
##Random variable, Conditional probability, Density function, Distribution function
##Normal distribution, Expected value, Deviation, Momentums
##Covariance, Correlation
#Basic of statistics
##Describing statistics
###Expected value, Deviation, Covariance, Correlation (what show us, how can we estimate)
###Autocovariance, Autocorrelation (what show us, how can we estimate)
##Hyphotesis theory
#White noise features
#Regression
##Linear
###Least square errors method (partly)
#Basic of time series analysis
##Stochastic model (basic), stacionarity
##Smoothing processes
###Moving average
#Deterministic models
##Determination of periodicity: periodogram
##determination of trend: regression
#ARIMA model family
##AR(p), MA(q), ARMA(p, q)
##Fitting parameters: ACF, PACF analysis
#Autoregressive heteroskedasticity models
##Basic of ARCH
##Basic of GARCH
#Non-parametric forecasting
##Non-parametric regression, local averaging, error decomposition
##K-NN, kernel, partition method
##Mixed experts
}}

Algoritmikus tőzsdei folyamat-előrejelzés

2016-12-21T16:58:47Z

Horváth Gábor: /* Vizsga */

{{Tantárgy
| név = Algoritmikus tőzsdei folyamat-előrejelzés
| tárgykód = VISZM107
| szak = MSC gazdinfo
| kredit = 6
| félév = tavasz
| kereszt = nincs
| tanszék = VIK-SZIT
| jelenlét = ajánlott
| labor = hetente
| kiszh = nincs
| nagyzh = 2 db
| hf = 4 db
| vizsga = szóbeli
| levlista =
| tad = https://portal.vik.bme.hu/kepzes/targyak/GT35M404/
| tárgyhonlap = http://www.cs.bme.hu/~telcs/indexhu.html
}}
== Bevezetés ==
Megismerteti a gazdaságinformatikus hallgatókkal a pénzügyi idősorok modellezésének és előrejelzésének alapvető módszereit és a kapcsolódó befektetési/portfólió stratégiákat. A hallgató képes lesz modellezni és előre jelezni az egyes pénzügyi idősorokat. Alkalmassá válik arra, hogy bankok és befektetési alapok befektetési stratégiáinak tervezését segítse. '''A tantárgy csak angol nyelven indul.'''
== Követelmények ==
*Szorgalmi időszakban 4 db házi feladat önálló megoldása + 2ZH elégséges teljesítése.
*Vizsgaidőszakban szóbeli vizsga.

== Segédanyagok ==
=== Ajánlott irodalom ===
*Dr. Telcs András - [http://www.szit.bme.hu/~telcs/stat/SJ.pdf Statisztika jegyzet]
*Maricza István - [http://www.cs.bme.hu/~telcs/stat/MariczaStat.pdf Matematikai statisztika]
*Dr Györfi László - [http://www.szit.bme.hu/~gyorfi/booknempar.pdf Nemparaméteres statisztika]
*L. Györfi, M. Kohler, A. Krzyzak, H. Walk - A Distribution-Free Theory of Nonparametric Regression
*R. S. Tsay - Analysis of Financial Time Series
*L. Györfi, Gy. Ottucsák, H. Walk (2012) - Machine Learning for Financial Engineering

=== Hasznos honlapok ===
*Zlatniczki Ádám [http://cs.bme.hu/~adam.zlatniczki/ honlapja]
**Házi feladatok
**Órai anyagok/kódok
*[http://finance.yahoo.com/ Yahoo finance]
**Pénzügyi idősorok
=== Python ===
*Gérard Swinnen - [http://mek.oszk.hu/08400/08435/08435.pdf Tanuljunk meg programozni Python nyelven]
*Python [https://docs.continuum.io/ Anaconda modul]

== Vizsga ==
=== Tételsor ===
==== 2016 ====
{{Rejtett
|mutatott='''magyar'''
|szöveg=
#Valószínűségszámítás alapjai:
##Valószínűségi változó, Feltételes valószínűség, Sűrűségfüggvény, eloszlásfüggvény
##Normál eloszlás, Várható érték, szórás, momentumok
##Kovariancia, korreláció
#Statisztika alapjai
##Leíró statisztikák
###Várható érték, szórás, kovariancia, korreláció (mit mutat meg, hogyan becsüljük)
###Autokovariancia, autokorreláció (mit mutat meg, hogyan becsüljük)
##Hipotéziselmélet
#Fehér zaj tulajdonságai
#Regresszió
##Lineáris
###Legkisebb négyzetek módszere (érintőlegesen)
#Idősor elemzés alapjai
##Sztochasztikus modell (alapja), stacionaritás
##Simítási eljárások
###Moving average
#Determinisztikus modellek
##Periodicitás meghatározása: periodogram
##Trend meghatározása: regresszió
#ARIMA modellcsalád
##AR(p), MA(q), ARMA(p, q)
##Paraméterek illesztése: ACF, PACF vizsgálata
#Autoregresszív heteroszkedasztikus modellek
##ARCH alapjai
##GARCH alapjai
#Nem paraméteres előrejelzés
##Nem paraméteres regresszió, lokális átlagolás, hiba dekompozíció
##K-NN, kernel, partíciós módszer
##Kevert szakértők
}}
{{Rejtett
|mutatott='''angol'''
|szöveg=
#Basic of probability theory:
##Random variable, Conditional probability, Density function, Distribution function
##Normal distribution, Expected value, Deviation, Momentums
##Covariance, Correlation
#Basic of statistics
##Describing statistics
###Expected value, Deviation, Covariance, Correlation (what show us, how can we estimate)
###Autocovariance, Autocorrelation (what show us, how can we estimate)
##Hyphotesis theory
#White noise features
#Regression
##Linear
###Least square errors method (partly)
#Basic of time series analysis
##Stochastic model (basic), stacionarity
##Smoothing processes
###Moving average
#Deterministic models
##Determination of periodicity: periodogram
##determination of trend: regression
#ARIMA model family
##AR(p), MA(q), ARMA(p, q)
##Fitting parameters: ACF, PACF analysis
#Autoregressive heteroskedasticity models
##Basic of ARCH
##Basic of GARCH
#Non-parametric forecasting
##Non-parametric regression, local averaging, error decomposition
##K-NN, kernel, partition method
##Mixed experts
}}

Kockázatelemzés és -kezelés

2016-12-21T16:56:50Z

Horváth Gábor:

Pénzügyi szoftver technológiák

2016-12-21T16:51:41Z

Horváth Gábor:

{{Tantárgy
| név = Pénzügyi szoftver technológiák
| tárgykód = VIAUM187
| szak = MSC gazdinfo
| kredit = 5
| félév = ősz
| kereszt = nincs
| tanszék = VIK-AUT
| jelenlét = ajánlott
| kiszh = nincs
| nagyzh = 1 db
| hf = nincs
| vizsga = szóbeli
| levlista =
| tad = https://portal.vik.bme.hu/kepzes/targyak/VIAUM187/
| tárgyhonlap = https://www.aut.bme.hu/Course/VIAUM187
}}
== Bevezetés ==
A tárgy célja az alapvető szoftvertechnológiai fogalmak ismertetése. A tárgy hangsúlyt fektet a pénzügyi rendszerek modellezésére, követelményspecifikációjára, tervezésére és fejlesztésére. Bemutatja a pénzügyi szektor néhány szakterület-specifikus modellezési nyelvét, továbbá tárgyalja a kész szoftverelemekből való rendszerépítés alapjait. A hallgatók ismerkedjenek meg a pénzügyi terület főbb szoftvermodellezési nyelvével, valamint a pénzügyi információs rendszerek felépítési és szoftverfejlesztési aspektusaival. Az ismeretek segítségével a hallgatók váljanak képessé felhasználói felületeket kialakítására, kliens oldali szoftvereket fejlesztésére mobil, asztali és webes környezetre, továbbá információs rendszereket építeni kész szoftverkomponensekből. '''A tantárgy csak angol nyelven indul.'''

Pénzügyi szoftver technológiák

2016-12-21T16:51:17Z

Horváth Gábor: Új oldal, tartalma: „{{Tantárgy | név = Pénzügyi szoftver technológiák | tárgykód = VIAUM187 | szak = MSC gazdinfo | kredit = 5 | félév = ősz | kereszt = nincs | tanszék = VIK-…”

Fájl:Gazdinfo zv 2016jun mo.pdf

2016-12-21T16:42:17Z

Horváth Gábor:

Fájl:Gazdinfo zv 2016jun.pdf

2016-12-21T16:41:56Z

Horváth Gábor:

Gazdaságinformatikus MSc felvételi vizsga

2016-12-21T16:40:47Z

Horváth Gábor: /* Tavaszi féléves záróvizsgák */

{{Vissza|Gazdaságinformatikus_MSc}}

==Ismertető==
Gazdaságinformatikus MSc felvételi három részből áll:
*Valószínűségszámítás (1/3 súllyal) '''vagy''' Diszkrét matematika (1/3 súllyal)
*Vállalatgazdaságtan (1/3 súllyal) '''vagy''' Pénzügyi ismeretek (1/3 súllyal)
*Vállalatirányítási rendszerek (1/3 súllyal) '''vagy''' Programozási és hálózati ismeretek (1/3 súllyal)
Felkészülést segítő [https://www.vik.bme.hu/kepzes/mesterkepzes/jelentkezes/486.html források].

[https://www.vik.bme.hu/kepzes/mesterkepzes/jelentkezes/360.html Kari oldal]

==Korábbi feladatsorok==
{| style="border-spacing: 1em; width:90%;"
| style="vertical-align: top; width: 33%;" |
===Őszi féléves záróvizsgák===
*[[Media:Gazdinfo_zv_2012jan.pdf | 2012 január]] - [[Media:Gazdinfo_zv_2012jan_mo.pdf | Megoldások]]
*[[Media:Gazdinfo_zv_2013jan.pdf | 2013 január]] - [[Media:Gazdinfo_zv_2013jan_mo.pdf | Megoldások]]
*2014 január - [[Media:Gazdinfo_zv_2014jan_mo.pdf | Megoldások]]
*[[Media:Gazdinfo_zv_2015jan.pdf | 2015 január]] - [[Media:Gazdinfo_zv_2015jan_mo.pdf | Megoldások]]
*[[Media:Gazdinfo_zv_2016jan.pdf | 2016 január]] - [[Media:Gazdinfo_zv_2016jan_mo.pdf | Megoldások]]

| style="vertical-align: top; width: 33%;" |

=== Tavaszi féléves záróvizsgák===
*[[Media:Gazdinfo_zv_2010jun.pdf | 2010 június]]
*[[Media:Gazdinfo_zv_2011jun.pdf | 2011 június]]
*[[Media:Gazdinfo_zv_2013jun.pdf | 2013 június]] - [[Media:Gazdinfo_zv_2013jun_mo.pdf | Megoldások]]
*[[Media:Gazdinfo_zv_2014jun.pdf | 2014 június]] - [[Media:Gazdinfo_zv_2014jun_mo.pdf | Megoldások]]
*[[Media:Gazdinfo_zv_2015jun.pdf | 2015 június]] - [[Media:Gazdinfo_zv_2015jun_mo.pdf | Megoldások]]
*[[Media:Gazdinfo_zv_2016jun.pdf | 2016 június]] - [[Media:Gazdinfo_zv_2016jun_mo.pdf | Megoldások]]
|}

== Segédanyagok ==
===Valószínűségszámítás===
{{Rejtett
|mutatott='''Anyagrészek'''
|szöveg=

*Alapfogalmak, axiómák, a valószínűség tulajdonságai
*Feltételes valószínűség, események függetlensége, Markov-lánc fogalma
*Klasszikus valószínűség, geometriai valószínűség
*Valószínűségi változó, eloszlásfüggvény, diszkrét és folytonos eset
*Nevezetes diszkrét valószínűségi változók binomiális, Poisson, geometriai
*Nevezetes folytonos valószínűségi változók egyenletes, exponenciális, normális
*Várhatóérték, szórás, momentumok, Markov- és Csebisev-egyenlőtlenség
*Együttes- és vetületi eloszlásfüggvény, függetlenség, konvolúció
*Kovariancia, korrelációs együttható, kétdimenziós normális eloszlás, polinomiális eloszlás
*Feltételes eloszlás, feltételes várhatóérték, lineáris regresszió
*Nagy számok törvényei, centrális határeloszlás-tételek
}}
{{Rejtett
|mutatott='''Ajánlott irodalom'''
|szöveg=
*Solt György: Valószínűségszámítás. Bolyai-könyvek sorozat, Műszaki Könyvkiadó, Budapest, 2004.
*Denkinger Géza: Valószínűségszámítási gyakorlatok. Tankönyvkiadó, Budapest, 1996.
*Pap Gyula valószínűségszámítás egyetemi jegyzete, Debreceni Egyetem, [http://www.inf.unideb.hu/valseg/dolgozok/papgy/okt/esemeny.pdf letölthető].
*Rényi Alfréd: Valószínűségszámítás. Tankönyvkiadó, Budapest, több kiadásban.
*William Feller: Bevezetés a valószínűségszámításba és alkalmazásaiba. Műszaki Könyvkiadó, Budapest, 1978.
*Fazekas István: Valószínűségszámítás (Számítógépes segédlet), egyetemi jegyzet, Debreceni Egyetem, 2000, [http://www.inf.unideb.hu/valseg/JEGYZET/valseg/ letölthető].
}}
[[Media:Záróvizsga_valószínűségszámítás_mintapéldák.pdf | Valószínűségszámítás mintapéldák]]

===Diszkrét matematika===
{{Rejtett
|mutatott='''Anyagrészek'''
|szöveg=

*'''Leszámlálási problémák'''
**Elemi leszámlálás (ismétlés nélküli és ismétléses permutációk, variációk és kombinációk), alkalmazás összetettebb leszámlálási feladatokra
**Binomiális együtthatók, binomiális tétel és egyszerű alkalmazásai
*'''Gráfelmélet'''
**Gráfelméleti alapfogalmak, Fák elemi tulajdonságai, Prüfer-kód, Kruskal-tétel
**Euler- és Hamilton-körök, Síkbarajzolhatóság
**Párosítások páros gráfban, Kőnig, Hall és Gallai tételei, Párosítások tetszőleges gráfban, Tutte-tétel
**Hálózati folyamok, Menger tételei, többszörös összefüggőség
**Gráfok színezése
}}
{{Rejtett
|mutatott='''Ajánlott irodalom'''
|szöveg=
*Katona Gyula Y., Recski András, Szabó Csaba: A számítástudomány alapjai. (Különösen az 1.1, 2.1, 2.2, 2.3, 2.5, 2.9, 2.11 fejezetek) Typotex Kiadó.
*Elekes György: Kombinatorika feladatok. (Elsősorban az 1.1, 1.2, 1.3, 1.5, 1.6, 2.1, 2.2, 2.3, 2.7, 2.8, 2.9, 2.10 fejezetek) ELTE egyetemi jegyzet
*Friedl Katalin, Recski András, Simonyi Gábor: Gráfelméleti feladatok. (Elsősorban az 1.1-6, 2.1, 3, 4.1, 4.2, 5, 6, 7.1-3 fejezetek) Typotex Kiadó.
}}
[[Media:Záróvizsga_diszkrétmatematika_mintapéldák.pdf | Diszkrét matematika mintapéldák]]

===Vállalatgazdaságtan===
{{Rejtett
|mutatott='''Anyagrészek'''
|szöveg=

*'''A vállalkozásgazdaságtan közgazdasági háttere''': érték, hasznosság, profit, alternatíva költség kockázat fogalma, értelmezése.
*'''A vállalkozásgazdaságtan elemzési alapjai''': pénzáramlások meghatározása, tőkeköltség, fő gazdasági mutatók, elemzések.
*'''Menedzsment alapok''': a vállalat alapvető erőforrásai és folyamatai; a vállalat, mint szervezet; funkciók és menedzseri szerepek; a csoportmunka jelentősége és eredményei; kommunikáció a szervezetben; vállalatirányítási rendszerek; a termék fogalma, életciklusa.
*'''Minőségmenedzsment''': a minőségmenedzsment fejlődésének fontosabb szakaszai; a minőségügyi rendszerek alapelveinek áttekintése az ISO 9001:2000 előírásai alapján; a Total Quality Management (TQM) alapelveinek összefoglalása; a folyamatos javítás elve és módszerei.
*'''Termelésgazdaságtan''': a termelőrendszer definíciója, fejlődése; a termelő- és szolgáltatórendszerek osztályozása; a készletek szerepe a termelésben, készletekkel kapcsolatos költségek; egyszerű készletgazdálkodási rendszerek.
*'''Költséggazdálkodási rendszerek''': költségszámítási rendszerek fejlődése, szintjei; költségek csoportosítási módjai. Tradicionális költségszámítási modellek; ár-költség-nyereség-fedezet struktúra (ÁKFN modell); standardköltség-számítás; tevékenységalapú költségszámítás (ABC). Kihasználatlan kapacitás költsége.
}}
{{Rejtett
|mutatott='''Ajánlott irodalom'''
|szöveg=
*Kövesi J. (szerk.): Menedzsment és vállalkozásgazdaságtan, Typotex Kiadó, Budapest, 2007.
}}
[[Media:Záróvizsga_vállalatgazdaságtan_mintapéldák.pdf | Vállalatgazdaságtan mintapéldák]]

===Pénzügyi ismeretek===
{{Rejtett
|mutatott='''Anyagrészek'''
|szöveg=

*A pénzügyi rendszer lényege, jellemzői, A pénzügyi közvetítés intézményei
*A pénzügyi piacok jellemzése, pénz és tőkepiac, elsődleges és másodlagos piac
*A pénzügyi eszköz és az értékpapír lényeges vonásai
*A pénzügyi eszközök értékelésének alapjai, a pénzáramok nagysága, időbeli ütemezése, a pénzáramok kockázatossága
*A hozam-kockázat viszony alapvonásai, A piaci hatékonyság értelmezése
*A pénzügyi döntések alapvető jellemzői, befektetési és finanszírozási döntések
*A befektetési és finanszírozási döntések alapvető jellemzői a részvénytársaságoknál
*A részvényesi érték maximalizálás elve a vállalatoknál
*Az megbízó-ügynök kérdés lényege
*A számviteli beszámoló felhasználása értékelési célra, A számviteli beszámoló alapvető részei
*A pénzügyi mutatók szerepe az értékelésben, piaci mutatók
*A befektetési döntések alapjai, A pénz időértéke, A pénz jövő és jelen értéke, Pénzáramok és időskála
*Kamatos kamat számítás, Több pénzáram jelen és jövőértéke, Nettó jelenértéke és belső megtérülési ráta
*Az évjáradék jelen és jövőértéke, Az örökjáradék, A diszkontráta meghatározása, Diszkontráta és az infláció összefüggése
*Éven belüli kamatperiódusok, Éves kinyilvánított és effektív kamatláb
*Az értékpapír fogalma, csoportosítása
*Az értékpapír értékelés alapmodellje, a diszkontált cash flow modell
*A részvények fogalma, jellemzői az értékelés módszerei
*Osztalék értékelési modell állandó és növekvő osztalék esetén
*A részvények elvárt hozamrátája, A részvények piaci árát és elvárt hozamát alakító tényezők
*Az elsőbbségi részvények értékelésének jellemzői
*A kötvény fogalma, típusai, A kötvény jellemző vonásainak ismerete: névérték, a kötvény névleges kamatlába, a kötvény lejárata, a kötvény piaci értéke, a kötvény lejáratig számított hozama
*Kapcsolat a kötvény elvárt hozama és a kötvény névleges kamatlába között
*A diszkont kincstárjegy, államkötvény jellemzői kockázat és hozam szempontjából
}}
{{Rejtett
|mutatott='''Ajánlott irodalom'''
|szöveg=
*Pálinkó Éva -- Szabó Márta: Vállalati Pénzügyek. Typtex Kiadó, 2006. 1-6. fejezet.
}}
[[Media:Záróvizsga_pénzügyismeretek_mintapéldák.pdf | Pénzügyi ismeretek mintapéldák]]

===Vállalatirányítási rendszerek===
{{Rejtett
|mutatott='''Anyagrészek'''
|szöveg=

#'''Vállalati információs rendszerek fejlődése''': Vállalatirányítási rendszerek helye, feladata. Fejlődés az üzleti munkamegosztás nézetéből. Vállalatirányítási rendszerek a számítógéppel integrált gyártás megközelítésében. Vállalatirányítási rendszer bevezetésének legnagyobb akadályai.
#'''Standard integrált vállalatirányítási rendszerek alapjai''': Fogalma. Terhelés-megosztási architektúrák. Standard rendszerek működésének alapdokumentumai: bizonylatok, ezek állapotai és élettörténetük, metódusok, interaktív technikák. Metódusok összefogása mozgásnemekbe és tranzakciókba. Tipikus adatszerkezetek, bemenő és kimenő adatok, algoritmusok.
#'''Integrált rendszerek adatmodellje''': Vállalati törzsadatok, cégadatok. Telephelyek. Raktárak. Tipikus adatszerkezetek. Cikkek, tételek: Általános törzsadatok, készletezési és tervezési adatok, fajtái számviteli értelemben, főkönyvi adatok, raktári készletvezetés, készletértékelési módszerek és számviteli készletérték. Tipikus adatszerkezetek, bemenő és kimenő adatok, algoritmusok. Termékcsalád, cikkcsoport. Anyagjegyzék. Tipikus adatszerkezetek. Gépek, berendezések, kapacitások. Dolgozók, bérkategóriák. Műveletterv, műveletek. Tipikus adatszerkezetek.
#'''Rendelés-feldolgozás''': Ajánlat. Vevői megrendelés, sajátkockázatú megrendelés. Rendelés elfogadás: teljesíthetőség és hitelképesség vizsgálat. Elfogadott rendelés. Primer szükséglet. Tipikus adatszerkezetek, bemenő és kimenő adatok.
#'''Szükségletszámítás, ütemezés''': Készletszintek, egyszerű feltöltő algoritmus. MRP I, MRP II bemeneti adatai, kimenetei adatai, algoritmusa. Elosztási erőforrás tervezés (DRP), törzsadatai, bemeneti adatai, kimenetei adatai, algoritmusa.
#'''Beszerzés''' :Szállítói hálózat felépítése. Fogalomtár. Áru beérkeztetése és Minőségi átvétele. Árubeérkeztetés. Áruátkönyvelés/szállítás a szabad készletek közé. Fogalomtár. Számlafogadás. Számlaellenőrzés. Számla könyvelése. Fogalomtár. Számla kifizetése. Kifizetés könyvelése és számla-leszámítolás. Fogalomtár. Tipikus adatszerkezetek, bemenő és kimenő adatok, algoritmusok.
#'''Gyártás''': Gyártásátfutás. Gyártási feladatok jóváhagyása. Gyártási rendelések kiadása. Anyagkönyvelés. A gyártási rendelések készre jelentése. A termelés anyagi, műszaki és ügyviteli feladatai. Dokumentációk, bizonylatok kezelése. A termelés anyagi feltételeinek biztosítása. Munkaelőkészítés, munkaadagolás. Műszaki, ügyviteli változtatások. Selejtkezelés.
#'''Kiszállítás és számlázás''': Szállítólevél elkészítése. Szállítás. Számla elkészítése. Fogalomtár. Fizetés beérkeztetés a könyvvitelhez. Számla könyvelése. Fizetés beérkezés könyvelése és számla-leszámítolás. Bizonylatok életciklusa. Tipikus adatszerkezetek, bemenő és kimenő adatok, algoritmusok.
#'''Előleg''': Előlegfizetés bizonylatai. Vevői végszámla elkészítése és könyvelése. Szállítói végszámla fogadása és könyvelése. Bizonylatok életciklusa. Fogalomtár. Tipikus adatszerkezetek, bemenő és kimenő adatok, algoritmusok.
#'''Befektetett eszközök''': A tárgyi eszközök kezelésének informatikai támogatása, beszerzés, nyilvántartásba vétel, üzembe helyezés, értékcsökkenés elszámolása, tartozékok, egyéb módosítások, kivezetés, törlés. Tipikus adatszerkezetek, bemenő és kimenő adatok, algoritmusok.
#'''Rendszerintegráció''': Az integrációs kényszer kialakulása. Fizikai összeépítés. Alkalmazásintegráció.
#'''Egy konkrét integrált nagyvállalati rendszer''': Főbb funkcionális modulok. Rendszer-architektúra, működés. A rendszer magas szintű adatmodellje. Testreszabás eszközei. Fejlesztési eszközök. Interfészek külső rendszerek és programok felé.
}}
{{Rejtett
|mutatott='''Ajánlott irodalom'''
|szöveg=
*Hetyei József szerk.: Vállalatirányítási információs rendszerek Magyarországon. ComputerBooks, Budapest, 1999, 23-94. oldal
*Szeredi Péter, Lukácsy Gergely, Benkő Tamás: Szemantikus világháló elmélete és gyakorlata. Typotex, Budapest, 2005, 8.1. fejezet.
*José A. Hernández, Jim Keogh, Franklis F. Martinez: SAP R/3 kézikönyv. Panem, Budapest, 2007. 1. és 2. fejezet.
}}
[[Media:Záróvizsga_vállalatírányításirendszerek_mintapéldák.pdf | Vállalatirányítási rendszerek mintapéldák]]

===Programozási és hálózati ismeretek===
{{Rejtett
|mutatott='''Anyagrészek'''
|szöveg=

*'''Programozás:'''
**Objektum-orientált programozás alapfogalmai, elvei, objektum fogalma.
**Osztály, egységbezárás, védelem és információtakarás fogalma.
**Konstruktor, destruktor. Statikus tagok
**Az öröklés szerepe az objektumorientált programozásban.
**Öröklés, származtatott osztály, alaposztály.
**Virtuális függvények és absztrakt osztályok.
**Függvénynév és operátor túlterhelés (overload) jelentőssége. (Példát is kell tudni adni C++, Java vagy C# nyelven.)
**Generikus osztályok és adatszerkezetek jelentősége.
**Fontosabb adattípusok belső felépítése és működése (pl.: láncolt lista)
**'''A feladat gyakorlati része''' az OO alapokat kérdezi vissza a gyakorlatban, vagy valamilyen algoritmikus feladat elvégzéséhez szükséges kód megírását kéri számon. A nyelv szabadon választható (C++/Java/C# közül). A gyakorlati feladatok az alábbi témakörből kerülhetnek ki:
***A megadott UML diagram alapján készítse el az osztálystruktúrát C++, JAVA vagy C# nyelven.
***Bináris fa bejárása, adott szinten lévő elemek átlaga, adott részfa átlaga.
***Adott tömb elemeinek sorba rendezése, adott szempont szerint vagy két rendezett tömb összefésülése.
***Függvény készítése, mely megmondja, hogy a paraméterként megkapott egész szám bináris ábrázolásában hány darab 1-es / 0-a szerepel.
***Fibonacci sor első n, vagy n. elemének kiszámítása.
***Adott formátumban eltárolt gráf vizsgálata. (Van-e benne kör, n. szintű szomszéd kiíratása, összefüggő-e)
*'''Adatbáziskezelés:'''
**Relációs adatmodell elemei, Relációk
**Kényszerek (Entitás, Referenciális,) Műveletek (relációs algebra)
**Funkcionális függőségek és normál formák (1NF, 2NF, 3NF, BCNF), Normalizáció
**Adatmodellezés, E/K diagramok (attribútum, entitás, kapcsolat, kardinalitás)
**E/K leképzés relációs modellre, SQL nyelv
**Select (join, orderby, groupBy, having... )
**Insert, Update, Delete, Create table (adattípusok ismerete)
**Indexek, B* fa működése, B fa
**Hierarchikus indexek, Tranzakciók
**ACID tulajdonságok
**Anomáliák (piszkos olvasás, elveszett módosítás, nem megismételhető olvasás, fantom rekord)
**Tranzakciós naplózás (redo, undo, redo/undo)
**Izolációs szintek és anomáliák (SQL Standard szerint)
**'''A feladat gyakorlati része''' az alábbi témakörben várható:
***Egyszerű vagy komplex lekérdezés implementálása SQL-ben.
***Szűrők, kifejezések, operátorok.
***Aggregátok, csoportosítás, rendezés.
***Join és alkalmazásai, beágyazott lekérdezések, unionok.
***Gyakorlati SQL-es példa: Az alábbi táblaszerkezetű adatbázisból kérdezze az ... feltételt kielégítő rekordokat.
*'''Hálózati ismeretek:'''
**Vállalati hálózatok
**Közhasznú hálózatok
**Hálózati hardver
***Lokális hálózatok
***Nagyvárosi hálózatok
***Nagy kiterjedésű hálózatok
***Vezeték nélküli hálózatok
**Hálózati szoftver
***Protokollhierarchiák
***A rétegek tervezési kérdései
***Összeköttetés alapú és összeköttetés nélküli szolgálatok
**Hivatkozási modellek
***Az OSI hivatkozási modell
***A TCP/IP hivatkozási modell
**Az OSI és a TCP/IP hivatkozási modell összehasonlítása
**Biztonsági kérdések, protokollok (MD5, PGP, RSA)

}}
{{Rejtett
|mutatott='''Ajánlott irodalom'''
|szöveg=
*'''Programozás''':
**Benedek Zoltán, Levendovszky Tihamér: Szoftverfejlesztés C++ nyelven, SZAK kiadó, 2007
**Kondorosi Károly, Szirmay-Kalos László, László Zoltán: Objektum orientált szoftverfejlesztés, ComputerBooks, [http://www.tankonyvtar.hu/informatika/objektum-orientalt-080905-184 letölthető].
**Nyisztor Károly: Gyakorlati C++, Kossuth Kiadó, 2004
**B. Stroustrup: The C++ programming language Addison-Wesley, 3rd Edition, 2000
**(Bjarne Stroustrup: A C++ programozási nyelv, Kiskapu 2001)
**Tóth Bertalan: Programozzunk C++ nyelven, ComputerBooks, 2003
**Benkő Tiborné, Benkő László: Programozási feladatok és algoritmusok Turbo C és C++ nyelven, ComputerBooks, 1997
*'''Adatbáziskezelés:'''
**Jeffrey D. Ullmann, Jennifer Widom: Adatbázisrendszerek -- Alapvetés, Panem Kft, 2008.
**Garcia -- Hector Molina, Jeffrey D. Ullmann: Adatbázisrendszerek megvalósítása, Panem Kft., 2008.
**[http://www.kobakbt.hu/jegyzet/AdatbazisElmelet/index.html Adatbáziselmélet]
*'''Hálózati ismeretek:'''
**Andrew S. Tanenbaum: Számítógép-hálózatok. Panem Kft., 2003.
}}
[[Media:Záróvizsga_programozásiéshálózatiismeretek_mintapéldák.pdf | Programozási és hálózati ismeretek mintapéldák]]

==Kvízek==
*[[Gazdinfo_felvételi_kvíz_Pénzügyek | Pénzügyek]]

==Más szakok felvételi vizsgái==
*[[Mérnök informatikus BSc záróvizsga | Mérnök informatikus]]
*[[Villamosmérnök BSc záróvizsga | Villamosmérnök]]
*[[Egészségügyi mérnök MSc felvételi vizsga | Egészségügyi mérnök]]

Gazdaságinformatikus MSc felvételi vizsga

2016-12-21T16:40:31Z

Horváth Gábor: /* Tavaszi féléves záróvizsgák */

{{Vissza|Gazdaságinformatikus_MSc}}

==Ismertető==
Gazdaságinformatikus MSc felvételi három részből áll:
*Valószínűségszámítás (1/3 súllyal) '''vagy''' Diszkrét matematika (1/3 súllyal)
*Vállalatgazdaságtan (1/3 súllyal) '''vagy''' Pénzügyi ismeretek (1/3 súllyal)
*Vállalatirányítási rendszerek (1/3 súllyal) '''vagy''' Programozási és hálózati ismeretek (1/3 súllyal)
Felkészülést segítő [https://www.vik.bme.hu/kepzes/mesterkepzes/jelentkezes/486.html források].

[https://www.vik.bme.hu/kepzes/mesterkepzes/jelentkezes/360.html Kari oldal]

==Korábbi feladatsorok==
{| style="border-spacing: 1em; width:90%;"
| style="vertical-align: top; width: 33%;" |
===Őszi féléves záróvizsgák===
*[[Media:Gazdinfo_zv_2012jan.pdf | 2012 január]] - [[Media:Gazdinfo_zv_2012jan_mo.pdf | Megoldások]]
*[[Media:Gazdinfo_zv_2013jan.pdf | 2013 január]] - [[Media:Gazdinfo_zv_2013jan_mo.pdf | Megoldások]]
*2014 január - [[Media:Gazdinfo_zv_2014jan_mo.pdf | Megoldások]]
*[[Media:Gazdinfo_zv_2015jan.pdf | 2015 január]] - [[Media:Gazdinfo_zv_2015jan_mo.pdf | Megoldások]]
*[[Media:Gazdinfo_zv_2016jan.pdf | 2016 január]] - [[Media:Gazdinfo_zv_2016jan_mo.pdf | Megoldások]]

| style="vertical-align: top; width: 33%;" |

=== Tavaszi féléves záróvizsgák===
*[[Media:Gazdinfo_zv_2010jun.pdf | 2010 június]]
*[[Media:Gazdinfo_zv_2011jun.pdf | 2011 június]]
*[[Media:Gazdinfo_zv_2013jun.pdf | 2013 június]] - [[Media:Gazdinfo_zv_2013jun_mo.pdf | Megoldások]]
*[[Media:Gazdinfo_zv_2014jun.pdf | 2014 június]] - [[Media:Gazdinfo_zv_2014jun_mo.pdf | Megoldások]]
*[[Media:Gazdinfo_zv_2015jun.pdf | 2015 június]] - [[Media:Gazdinfo_zv_2015jun_mo.pdf | Megoldások]]
*[[Media:Gazdinfo_zv_2016jun.pdf | 2015 június]] - [[Media:Gazdinfo_zv_2016jun_mo.pdf | Megoldások]]
|}

== Segédanyagok ==
===Valószínűségszámítás===
{{Rejtett
|mutatott='''Anyagrészek'''
|szöveg=

*Alapfogalmak, axiómák, a valószínűség tulajdonságai
*Feltételes valószínűség, események függetlensége, Markov-lánc fogalma
*Klasszikus valószínűség, geometriai valószínűség
*Valószínűségi változó, eloszlásfüggvény, diszkrét és folytonos eset
*Nevezetes diszkrét valószínűségi változók binomiális, Poisson, geometriai
*Nevezetes folytonos valószínűségi változók egyenletes, exponenciális, normális
*Várhatóérték, szórás, momentumok, Markov- és Csebisev-egyenlőtlenség
*Együttes- és vetületi eloszlásfüggvény, függetlenség, konvolúció
*Kovariancia, korrelációs együttható, kétdimenziós normális eloszlás, polinomiális eloszlás
*Feltételes eloszlás, feltételes várhatóérték, lineáris regresszió
*Nagy számok törvényei, centrális határeloszlás-tételek
}}
{{Rejtett
|mutatott='''Ajánlott irodalom'''
|szöveg=
*Solt György: Valószínűségszámítás. Bolyai-könyvek sorozat, Műszaki Könyvkiadó, Budapest, 2004.
*Denkinger Géza: Valószínűségszámítási gyakorlatok. Tankönyvkiadó, Budapest, 1996.
*Pap Gyula valószínűségszámítás egyetemi jegyzete, Debreceni Egyetem, [http://www.inf.unideb.hu/valseg/dolgozok/papgy/okt/esemeny.pdf letölthető].
*Rényi Alfréd: Valószínűségszámítás. Tankönyvkiadó, Budapest, több kiadásban.
*William Feller: Bevezetés a valószínűségszámításba és alkalmazásaiba. Műszaki Könyvkiadó, Budapest, 1978.
*Fazekas István: Valószínűségszámítás (Számítógépes segédlet), egyetemi jegyzet, Debreceni Egyetem, 2000, [http://www.inf.unideb.hu/valseg/JEGYZET/valseg/ letölthető].
}}
[[Media:Záróvizsga_valószínűségszámítás_mintapéldák.pdf | Valószínűségszámítás mintapéldák]]

===Diszkrét matematika===
{{Rejtett
|mutatott='''Anyagrészek'''
|szöveg=

*'''Leszámlálási problémák'''
**Elemi leszámlálás (ismétlés nélküli és ismétléses permutációk, variációk és kombinációk), alkalmazás összetettebb leszámlálási feladatokra
**Binomiális együtthatók, binomiális tétel és egyszerű alkalmazásai
*'''Gráfelmélet'''
**Gráfelméleti alapfogalmak, Fák elemi tulajdonságai, Prüfer-kód, Kruskal-tétel
**Euler- és Hamilton-körök, Síkbarajzolhatóság
**Párosítások páros gráfban, Kőnig, Hall és Gallai tételei, Párosítások tetszőleges gráfban, Tutte-tétel
**Hálózati folyamok, Menger tételei, többszörös összefüggőség
**Gráfok színezése
}}
{{Rejtett
|mutatott='''Ajánlott irodalom'''
|szöveg=
*Katona Gyula Y., Recski András, Szabó Csaba: A számítástudomány alapjai. (Különösen az 1.1, 2.1, 2.2, 2.3, 2.5, 2.9, 2.11 fejezetek) Typotex Kiadó.
*Elekes György: Kombinatorika feladatok. (Elsősorban az 1.1, 1.2, 1.3, 1.5, 1.6, 2.1, 2.2, 2.3, 2.7, 2.8, 2.9, 2.10 fejezetek) ELTE egyetemi jegyzet
*Friedl Katalin, Recski András, Simonyi Gábor: Gráfelméleti feladatok. (Elsősorban az 1.1-6, 2.1, 3, 4.1, 4.2, 5, 6, 7.1-3 fejezetek) Typotex Kiadó.
}}
[[Media:Záróvizsga_diszkrétmatematika_mintapéldák.pdf | Diszkrét matematika mintapéldák]]

===Vállalatgazdaságtan===
{{Rejtett
|mutatott='''Anyagrészek'''
|szöveg=

*'''A vállalkozásgazdaságtan közgazdasági háttere''': érték, hasznosság, profit, alternatíva költség kockázat fogalma, értelmezése.
*'''A vállalkozásgazdaságtan elemzési alapjai''': pénzáramlások meghatározása, tőkeköltség, fő gazdasági mutatók, elemzések.
*'''Menedzsment alapok''': a vállalat alapvető erőforrásai és folyamatai; a vállalat, mint szervezet; funkciók és menedzseri szerepek; a csoportmunka jelentősége és eredményei; kommunikáció a szervezetben; vállalatirányítási rendszerek; a termék fogalma, életciklusa.
*'''Minőségmenedzsment''': a minőségmenedzsment fejlődésének fontosabb szakaszai; a minőségügyi rendszerek alapelveinek áttekintése az ISO 9001:2000 előírásai alapján; a Total Quality Management (TQM) alapelveinek összefoglalása; a folyamatos javítás elve és módszerei.
*'''Termelésgazdaságtan''': a termelőrendszer definíciója, fejlődése; a termelő- és szolgáltatórendszerek osztályozása; a készletek szerepe a termelésben, készletekkel kapcsolatos költségek; egyszerű készletgazdálkodási rendszerek.
*'''Költséggazdálkodási rendszerek''': költségszámítási rendszerek fejlődése, szintjei; költségek csoportosítási módjai. Tradicionális költségszámítási modellek; ár-költség-nyereség-fedezet struktúra (ÁKFN modell); standardköltség-számítás; tevékenységalapú költségszámítás (ABC). Kihasználatlan kapacitás költsége.
}}
{{Rejtett
|mutatott='''Ajánlott irodalom'''
|szöveg=
*Kövesi J. (szerk.): Menedzsment és vállalkozásgazdaságtan, Typotex Kiadó, Budapest, 2007.
}}
[[Media:Záróvizsga_vállalatgazdaságtan_mintapéldák.pdf | Vállalatgazdaságtan mintapéldák]]

===Pénzügyi ismeretek===
{{Rejtett
|mutatott='''Anyagrészek'''
|szöveg=

*A pénzügyi rendszer lényege, jellemzői, A pénzügyi közvetítés intézményei
*A pénzügyi piacok jellemzése, pénz és tőkepiac, elsődleges és másodlagos piac
*A pénzügyi eszköz és az értékpapír lényeges vonásai
*A pénzügyi eszközök értékelésének alapjai, a pénzáramok nagysága, időbeli ütemezése, a pénzáramok kockázatossága
*A hozam-kockázat viszony alapvonásai, A piaci hatékonyság értelmezése
*A pénzügyi döntések alapvető jellemzői, befektetési és finanszírozási döntések
*A befektetési és finanszírozási döntések alapvető jellemzői a részvénytársaságoknál
*A részvényesi érték maximalizálás elve a vállalatoknál
*Az megbízó-ügynök kérdés lényege
*A számviteli beszámoló felhasználása értékelési célra, A számviteli beszámoló alapvető részei
*A pénzügyi mutatók szerepe az értékelésben, piaci mutatók
*A befektetési döntések alapjai, A pénz időértéke, A pénz jövő és jelen értéke, Pénzáramok és időskála
*Kamatos kamat számítás, Több pénzáram jelen és jövőértéke, Nettó jelenértéke és belső megtérülési ráta
*Az évjáradék jelen és jövőértéke, Az örökjáradék, A diszkontráta meghatározása, Diszkontráta és az infláció összefüggése
*Éven belüli kamatperiódusok, Éves kinyilvánított és effektív kamatláb
*Az értékpapír fogalma, csoportosítása
*Az értékpapír értékelés alapmodellje, a diszkontált cash flow modell
*A részvények fogalma, jellemzői az értékelés módszerei
*Osztalék értékelési modell állandó és növekvő osztalék esetén
*A részvények elvárt hozamrátája, A részvények piaci árát és elvárt hozamát alakító tényezők
*Az elsőbbségi részvények értékelésének jellemzői
*A kötvény fogalma, típusai, A kötvény jellemző vonásainak ismerete: névérték, a kötvény névleges kamatlába, a kötvény lejárata, a kötvény piaci értéke, a kötvény lejáratig számított hozama
*Kapcsolat a kötvény elvárt hozama és a kötvény névleges kamatlába között
*A diszkont kincstárjegy, államkötvény jellemzői kockázat és hozam szempontjából
}}
{{Rejtett
|mutatott='''Ajánlott irodalom'''
|szöveg=
*Pálinkó Éva -- Szabó Márta: Vállalati Pénzügyek. Typtex Kiadó, 2006. 1-6. fejezet.
}}
[[Media:Záróvizsga_pénzügyismeretek_mintapéldák.pdf | Pénzügyi ismeretek mintapéldák]]

===Vállalatirányítási rendszerek===
{{Rejtett
|mutatott='''Anyagrészek'''
|szöveg=

#'''Vállalati információs rendszerek fejlődése''': Vállalatirányítási rendszerek helye, feladata. Fejlődés az üzleti munkamegosztás nézetéből. Vállalatirányítási rendszerek a számítógéppel integrált gyártás megközelítésében. Vállalatirányítási rendszer bevezetésének legnagyobb akadályai.
#'''Standard integrált vállalatirányítási rendszerek alapjai''': Fogalma. Terhelés-megosztási architektúrák. Standard rendszerek működésének alapdokumentumai: bizonylatok, ezek állapotai és élettörténetük, metódusok, interaktív technikák. Metódusok összefogása mozgásnemekbe és tranzakciókba. Tipikus adatszerkezetek, bemenő és kimenő adatok, algoritmusok.
#'''Integrált rendszerek adatmodellje''': Vállalati törzsadatok, cégadatok. Telephelyek. Raktárak. Tipikus adatszerkezetek. Cikkek, tételek: Általános törzsadatok, készletezési és tervezési adatok, fajtái számviteli értelemben, főkönyvi adatok, raktári készletvezetés, készletértékelési módszerek és számviteli készletérték. Tipikus adatszerkezetek, bemenő és kimenő adatok, algoritmusok. Termékcsalád, cikkcsoport. Anyagjegyzék. Tipikus adatszerkezetek. Gépek, berendezések, kapacitások. Dolgozók, bérkategóriák. Műveletterv, műveletek. Tipikus adatszerkezetek.
#'''Rendelés-feldolgozás''': Ajánlat. Vevői megrendelés, sajátkockázatú megrendelés. Rendelés elfogadás: teljesíthetőség és hitelképesség vizsgálat. Elfogadott rendelés. Primer szükséglet. Tipikus adatszerkezetek, bemenő és kimenő adatok.
#'''Szükségletszámítás, ütemezés''': Készletszintek, egyszerű feltöltő algoritmus. MRP I, MRP II bemeneti adatai, kimenetei adatai, algoritmusa. Elosztási erőforrás tervezés (DRP), törzsadatai, bemeneti adatai, kimenetei adatai, algoritmusa.
#'''Beszerzés''' :Szállítói hálózat felépítése. Fogalomtár. Áru beérkeztetése és Minőségi átvétele. Árubeérkeztetés. Áruátkönyvelés/szállítás a szabad készletek közé. Fogalomtár. Számlafogadás. Számlaellenőrzés. Számla könyvelése. Fogalomtár. Számla kifizetése. Kifizetés könyvelése és számla-leszámítolás. Fogalomtár. Tipikus adatszerkezetek, bemenő és kimenő adatok, algoritmusok.
#'''Gyártás''': Gyártásátfutás. Gyártási feladatok jóváhagyása. Gyártási rendelések kiadása. Anyagkönyvelés. A gyártási rendelések készre jelentése. A termelés anyagi, műszaki és ügyviteli feladatai. Dokumentációk, bizonylatok kezelése. A termelés anyagi feltételeinek biztosítása. Munkaelőkészítés, munkaadagolás. Műszaki, ügyviteli változtatások. Selejtkezelés.
#'''Kiszállítás és számlázás''': Szállítólevél elkészítése. Szállítás. Számla elkészítése. Fogalomtár. Fizetés beérkeztetés a könyvvitelhez. Számla könyvelése. Fizetés beérkezés könyvelése és számla-leszámítolás. Bizonylatok életciklusa. Tipikus adatszerkezetek, bemenő és kimenő adatok, algoritmusok.
#'''Előleg''': Előlegfizetés bizonylatai. Vevői végszámla elkészítése és könyvelése. Szállítói végszámla fogadása és könyvelése. Bizonylatok életciklusa. Fogalomtár. Tipikus adatszerkezetek, bemenő és kimenő adatok, algoritmusok.
#'''Befektetett eszközök''': A tárgyi eszközök kezelésének informatikai támogatása, beszerzés, nyilvántartásba vétel, üzembe helyezés, értékcsökkenés elszámolása, tartozékok, egyéb módosítások, kivezetés, törlés. Tipikus adatszerkezetek, bemenő és kimenő adatok, algoritmusok.
#'''Rendszerintegráció''': Az integrációs kényszer kialakulása. Fizikai összeépítés. Alkalmazásintegráció.
#'''Egy konkrét integrált nagyvállalati rendszer''': Főbb funkcionális modulok. Rendszer-architektúra, működés. A rendszer magas szintű adatmodellje. Testreszabás eszközei. Fejlesztési eszközök. Interfészek külső rendszerek és programok felé.
}}
{{Rejtett
|mutatott='''Ajánlott irodalom'''
|szöveg=
*Hetyei József szerk.: Vállalatirányítási információs rendszerek Magyarországon. ComputerBooks, Budapest, 1999, 23-94. oldal
*Szeredi Péter, Lukácsy Gergely, Benkő Tamás: Szemantikus világháló elmélete és gyakorlata. Typotex, Budapest, 2005, 8.1. fejezet.
*José A. Hernández, Jim Keogh, Franklis F. Martinez: SAP R/3 kézikönyv. Panem, Budapest, 2007. 1. és 2. fejezet.
}}
[[Media:Záróvizsga_vállalatírányításirendszerek_mintapéldák.pdf | Vállalatirányítási rendszerek mintapéldák]]

===Programozási és hálózati ismeretek===
{{Rejtett
|mutatott='''Anyagrészek'''
|szöveg=

*'''Programozás:'''
**Objektum-orientált programozás alapfogalmai, elvei, objektum fogalma.
**Osztály, egységbezárás, védelem és információtakarás fogalma.
**Konstruktor, destruktor. Statikus tagok
**Az öröklés szerepe az objektumorientált programozásban.
**Öröklés, származtatott osztály, alaposztály.
**Virtuális függvények és absztrakt osztályok.
**Függvénynév és operátor túlterhelés (overload) jelentőssége. (Példát is kell tudni adni C++, Java vagy C# nyelven.)
**Generikus osztályok és adatszerkezetek jelentősége.
**Fontosabb adattípusok belső felépítése és működése (pl.: láncolt lista)
**'''A feladat gyakorlati része''' az OO alapokat kérdezi vissza a gyakorlatban, vagy valamilyen algoritmikus feladat elvégzéséhez szükséges kód megírását kéri számon. A nyelv szabadon választható (C++/Java/C# közül). A gyakorlati feladatok az alábbi témakörből kerülhetnek ki:
***A megadott UML diagram alapján készítse el az osztálystruktúrát C++, JAVA vagy C# nyelven.
***Bináris fa bejárása, adott szinten lévő elemek átlaga, adott részfa átlaga.
***Adott tömb elemeinek sorba rendezése, adott szempont szerint vagy két rendezett tömb összefésülése.
***Függvény készítése, mely megmondja, hogy a paraméterként megkapott egész szám bináris ábrázolásában hány darab 1-es / 0-a szerepel.
***Fibonacci sor első n, vagy n. elemének kiszámítása.
***Adott formátumban eltárolt gráf vizsgálata. (Van-e benne kör, n. szintű szomszéd kiíratása, összefüggő-e)
*'''Adatbáziskezelés:'''
**Relációs adatmodell elemei, Relációk
**Kényszerek (Entitás, Referenciális,) Műveletek (relációs algebra)
**Funkcionális függőségek és normál formák (1NF, 2NF, 3NF, BCNF), Normalizáció
**Adatmodellezés, E/K diagramok (attribútum, entitás, kapcsolat, kardinalitás)
**E/K leképzés relációs modellre, SQL nyelv
**Select (join, orderby, groupBy, having... )
**Insert, Update, Delete, Create table (adattípusok ismerete)
**Indexek, B* fa működése, B fa
**Hierarchikus indexek, Tranzakciók
**ACID tulajdonságok
**Anomáliák (piszkos olvasás, elveszett módosítás, nem megismételhető olvasás, fantom rekord)
**Tranzakciós naplózás (redo, undo, redo/undo)
**Izolációs szintek és anomáliák (SQL Standard szerint)
**'''A feladat gyakorlati része''' az alábbi témakörben várható:
***Egyszerű vagy komplex lekérdezés implementálása SQL-ben.
***Szűrők, kifejezések, operátorok.
***Aggregátok, csoportosítás, rendezés.
***Join és alkalmazásai, beágyazott lekérdezések, unionok.
***Gyakorlati SQL-es példa: Az alábbi táblaszerkezetű adatbázisból kérdezze az ... feltételt kielégítő rekordokat.
*'''Hálózati ismeretek:'''
**Vállalati hálózatok
**Közhasznú hálózatok
**Hálózati hardver
***Lokális hálózatok
***Nagyvárosi hálózatok
***Nagy kiterjedésű hálózatok
***Vezeték nélküli hálózatok
**Hálózati szoftver
***Protokollhierarchiák
***A rétegek tervezési kérdései
***Összeköttetés alapú és összeköttetés nélküli szolgálatok
**Hivatkozási modellek
***Az OSI hivatkozási modell
***A TCP/IP hivatkozási modell
**Az OSI és a TCP/IP hivatkozási modell összehasonlítása
**Biztonsági kérdések, protokollok (MD5, PGP, RSA)

}}
{{Rejtett
|mutatott='''Ajánlott irodalom'''
|szöveg=
*'''Programozás''':
**Benedek Zoltán, Levendovszky Tihamér: Szoftverfejlesztés C++ nyelven, SZAK kiadó, 2007
**Kondorosi Károly, Szirmay-Kalos László, László Zoltán: Objektum orientált szoftverfejlesztés, ComputerBooks, [http://www.tankonyvtar.hu/informatika/objektum-orientalt-080905-184 letölthető].
**Nyisztor Károly: Gyakorlati C++, Kossuth Kiadó, 2004
**B. Stroustrup: The C++ programming language Addison-Wesley, 3rd Edition, 2000
**(Bjarne Stroustrup: A C++ programozási nyelv, Kiskapu 2001)
**Tóth Bertalan: Programozzunk C++ nyelven, ComputerBooks, 2003
**Benkő Tiborné, Benkő László: Programozási feladatok és algoritmusok Turbo C és C++ nyelven, ComputerBooks, 1997
*'''Adatbáziskezelés:'''
**Jeffrey D. Ullmann, Jennifer Widom: Adatbázisrendszerek -- Alapvetés, Panem Kft, 2008.
**Garcia -- Hector Molina, Jeffrey D. Ullmann: Adatbázisrendszerek megvalósítása, Panem Kft., 2008.
**[http://www.kobakbt.hu/jegyzet/AdatbazisElmelet/index.html Adatbáziselmélet]
*'''Hálózati ismeretek:'''
**Andrew S. Tanenbaum: Számítógép-hálózatok. Panem Kft., 2003.
}}
[[Media:Záróvizsga_programozásiéshálózatiismeretek_mintapéldák.pdf | Programozási és hálózati ismeretek mintapéldák]]

==Kvízek==
*[[Gazdinfo_felvételi_kvíz_Pénzügyek | Pénzügyek]]

==Más szakok felvételi vizsgái==
*[[Mérnök informatikus BSc záróvizsga | Mérnök informatikus]]
*[[Villamosmérnök BSc záróvizsga | Villamosmérnök]]
*[[Egészségügyi mérnök MSc felvételi vizsga | Egészségügyi mérnök]]

Kockázatelemzés és -kezelés

2016-12-01T21:45:32Z

Horváth Gábor:

Kockázatelemzés és -kezelés

2016-12-01T21:44:48Z

Horváth Gábor:

Kockázatelemzés és -kezelés

2016-06-15T08:17:08Z

Horváth Gábor: Új oldal, tartalma: „{{Tantárgy | név = Kockázatelemzés és -kezelés | tárgykód = VIHIM277 | szak = MSC gazdinfo | kredit = 5 | félév = ősz | kereszt = nincs | tanszék = VIK-HIT…”

{{Tantárgy
| név = Kockázatelemzés és -kezelés
| tárgykód = VIHIM277
| szak = MSC gazdinfo
| kredit = 5
| félév = ősz
| kereszt = nincs
| tanszék = VIK-HIT
| jelenlét = ajánlott
| kiszh = nincs
| nagyzh = 1 db
| hf = nincs
| vizsga = írásbeli
| levlista =
| tad = https://portal.vik.bme.hu/kepzes/targyak/VIHIM277
| tárgyhonlap =
}}
== Bevezetés ==
Átfogó ismeretek adása a jövendő döntéshozóknak a jelenleg használatban lévő kockázat analízis és kockázat menedzselő stratégiákról A tárgy elsősorban az üzleti gyakorlatban előforduló legfontosabb kockázati problémák azonosítására, illetve azok kezelésére, elkerülésére összepontosít. A hallgató gyakorlatot szerez a kockázatelemzésben és kockázatfeltárásban; valamint képessé válik kockázatkezelési stratégia tervezésére. '''A tantárgy csak angol nyelven indul.'''

Algoritmikus tőzsdei folyamat-előrejelzés

2016-06-15T08:12:00Z

Horváth Gábor: /* Tételsor */

{{Tantárgy
| név = Algoritmikus tőzsdei folyamat-előrejelzés
| tárgykód = VISZM107
| szak = MSC gazdinfo
| kredit = 6
| félév = tavasz
| kereszt = nincs
| tanszék = VIK-SZIT
| jelenlét = ajánlott
| labor = hetente
| kiszh = nincs
| nagyzh = 2 db
| hf = 4 db
| vizsga = szóbeli
| levlista =
| tad = https://portal.vik.bme.hu/kepzes/targyak/GT35M404/
| tárgyhonlap = http://www.cs.bme.hu/~telcs/indexhu.html
}}
== Bevezetés ==
Megismerteti a gazdaságinformatikus hallgatókkal a pénzügyi idősorok modellezésének és előrejelzésének alapvető módszereit és a kapcsolódó befektetési/portfólió stratégiákat. A hallgató képes lesz modellezni és előre jelezni az egyes pénzügyi idősorokat. Alkalmassá válik arra, hogy bankok és befektetési alapok befektetési stratégiáinak tervezését segítse. '''A tantárgy csak angol nyelven indul.'''
== Követelmények ==
*Szorgalmi időszakban 4 db házi feladat önálló megoldása + 2ZH elégséges teljesítése.
*Vizsgaidőszakban szóbeli vizsga.

== Segédanyagok ==
=== Ajánlott irodalom ===
*Dr. Telcs András - [http://www.szit.bme.hu/~telcs/stat/SJ.pdf Statisztika jegyzet]
*Maricza István - [http://www.cs.bme.hu/~telcs/stat/MariczaStat.pdf Matematikai statisztika]
*Dr Györfi László - [http://www.szit.bme.hu/~gyorfi/booknempar.pdf Nemparaméteres statisztika]
*L. Györfi, M. Kohler, A. Krzyzak, H. Walk - A Distribution-Free Theory of Nonparametric Regression
*R. S. Tsay - Analysis of Financial Time Series
*L. Györfi, Gy. Ottucsák, H. Walk (2012) - Machine Learning for Financial Engineering

=== Hasznos honlapok ===
*Zlatniczki Ádám [http://cs.bme.hu/~adam.zlatniczki/ honlapja]
**Házi feladatok
**Órai anyagok/kódok
*[http://finance.yahoo.com/ Yahoo finance]
**Pénzügyi idősorok
=== Python ===
*Gérard Swinnen - [http://mek.oszk.hu/08400/08435/08435.pdf Tanuljunk meg programozni Python nyelven]
*Python [https://docs.continuum.io/ Anaconda modul]

== Vizsga ==
=== Tételsor ===
{{Rejtett
|mutatott='''2016 - magyar'''
|szöveg=
#Valószínűségszámítás alapjai:
##Valószínűségi változó, Feltételes valószínűség, Sűrűségfüggvény, eloszlásfüggvény
##Normál eloszlás, Várható érték, szórás, momentumok
##Kovariancia, korreláció
#Statisztika alapjai
##Leíró statisztikák
###Várható érték, szórás, kovariancia, korreláció (mit mutat meg, hogyan becsüljük)
###Autokovariancia, autokorreláció (mit mutat meg, hogyan becsüljük)
##Hipotéziselmélet
#Fehér zaj tulajdonságai
#Regresszió
##Lineáris
###Legkisebb négyzetek módszere (érintőlegesen)
#Idősor elemzés alapjai
##Sztochasztikus modell (alapja), stacionaritás
##Simítási eljárások
###Moving average
#Determinisztikus modellek
##Periodicitás meghatározása: periodogram
##Trend meghatározása: regresszió
#ARIMA modellcsalád
##AR(p), MA(q), ARMA(p, q)
##Paraméterek illesztése: ACF, PACF vizsgálata
#Autoregresszív heteroszkedasztikus modellek
##ARCH alapjai
##GARCH alapjai
#Nem paraméteres előrejelzés
##Nem paraméteres regresszió, lokális átlagolás, hiba dekompozíció
##K-NN, kernel, partíciós módszer
##Kevert szakértők
}}
{{Rejtett
|mutatott='''2016 - angol'''
|szöveg=
#Basic of probability theory:
##Random variable, Conditional probability, Density function, Distribution function
##Normal distribution, Expected value, Deviation, Momentums
##Covariance, Correlation
#Basic of statistics
##Describing statistics
###Expected value, Deviation, Covariance, Correlation (what show us, how can we estimate)
###Autocovariance, Autocorrelation (what show us, how can we estimate)
##Hyphotesis theory
#White noise features
#Regression
##Linear
###Least square errors method (partly)
#Basic of time series analysis
##Stochastic model (basic), stacionarity
##Smoothing processes
###Moving average
#Deterministic models
##Determination of periodicity: periodogram
##determination of trend: regression
#ARIMA model family
##AR(p), MA(q), ARMA(p, q)
##Fitting parameters: ACF, PACF analysis
#Autoregressive heteroskedasticity models
##Basic of ARCH
##Basic of GARCH
#Non-parametric forecasting
##Non-parametric regression, local averaging, error decomposition
##K-NN, kernel, partition method
##Mixed experts
}}

Pénzügyi befektetések tervezése

2016-06-15T08:06:56Z

Horváth Gábor: /* Vizsga */

{{Tantárgy
| név = Pénzügyi befektetések tervezése
| tárgykód = GT35M404
| szak = MSC gazdinfo
| kredit = 4
| félév = tavasz
| kereszt = nincs
| tanszék = VIK-SZIT
| jelenlét = ajánlott
| kiszh = nincs
| nagyzh = 1 db
| hf = 3 db
| vizsga = szóbeli
| levlista =
| tad = https://portal.vik.bme.hu/kepzes/targyak/GT35M404/
| tárgyhonlap = http://www.cs.bme.hu/~telcs/indexhu.html
}}
== Bevezetés ==
Megismerteti a gazdaságinformatikus hallgatókkal a modern tőkepiacok alapvető termékeit, a termékekhez kapcsolódó kockázatokat, azok kezelését, a termékek árazását, továbbá az alapvető befektetési/portfólió stratégiákat. Alapvető áttekintést ad a pénzügyi idősorelemzés releváns eszközeiről. A hallgató képes lesz felmérni az egyes befektetési/hitelfelvételi lehetőségek előnyeit, hátrányait, átlátni és elemezni azok piaci mozgását. Alkalmassá válik bankok, befektetési alapok informatikai feladatainak értő megvalósítására, vállalatok befektetési eszközeinek informatikai támogatására. Képes lesz pénzügyi idősorok alapvető jellegzetességeinek feltárására.
'''A tantárgy csak angol nyelven indul'''

== Követelmények ==
* Szorgalmi időszakban a 3 db házi feladat elkészítése + 1ZH elégséges teljesítése.
* Vizsgaidőszakban szóbeli vizsga

== Segédanyagok ==
=== Ajánlott irodalom ===
*Dr Telcs András - [http://www.cs.bme.hu/~telcs/pfj.pdf Igazságos játékok a pénzfeldobástól a tőzsdéig]
*Ottucsák György, Vajda István - [http://www.cs.bme.hu/~oti/portfolio/articles/ottucsak--vajda.pdf Empirikus portfólió-stratégiák]
*R.S. Tsay - Analysis of Financial Time Series, Wiley
=== Hasznos linkek ===
*Zlatniczki Ádám [http://cs.bme.hu/~adam.zlatniczki/ honlapja]
**Házi feladatok
*[http://www.investopedia.com/ Investopedia]
**Alapfogalmak

== Vizsga ==
=== Tételek ===
{{Rejtett
|mutatott='''2016 - magyar'''
|szöveg=
#Pénzügyi termékek és fogalmak pénz, váltó, kötvény
##Kötvény, részvény
##Jelenérték, méltányos ár
##Arbitrázs, részvények
#Portfólió elmélet alapjai, valószínűségi modell
##CAMP, átlag-szórás optimalizálás
#Hasznosságelmélet, indifferencia
#Optimális portfolió
##Egy kockázatos termékre levezetése
##Két kockázatos termékre levezetése
##Általános eset levezetése és a sokváltozós szemléltetése
#A piac CAPM modellje
##CAPM alaptétele, bizonyítás
##Következmények
#Log-optimális portfólio
##Információ elméleti alapok
##A lóverseny információelmélete
###Log-optimális portfólió
###Optimalitás
###Háttér információ
##A tőzsde információelmélete
###Log-optimális portfólió karakterizációja
###Optimalitás,
###Háttér információ
#Származtatott termékek alapjai, határidős ügyletek, swapok, opciókról általában
##Definíciók
##Kellékek
#Az opciók fajtái, európai opciók, amerikai opciók, vételi és eladási opciók,
##Kereskedésük, az opció mint biztosítás
##A biztosítási elv és az opció ára.
#Egy periódusos modell,
##Fedezeti portfolió kostrukciója
#Több periódus
##A Cross-Ross-Rubinstein formula
#Black-Scholes formula
##Modell feltevések, illesztés
##Bizonyítás
##Értelmezés, következmények
}}
{{Rejtett
|mutatott='''2016 - angol'''
|szöveg=
#Financial assets and concepts: money, bill, bond
##Bond, share
##Present value, fair value
##Arbitrage, shares
#Portfolio theory, probability model
##CAPM, average-deviation optimalization
#Utilitytheory, indifference
#Optimal portfolio
##For ONE risky asset (deduction)
##For TWO risky asset (deduction)
##General case: Demonstration of multivariate case (deduction)
#Market CAPM model
##Fundamental theorem of CAPM, demonstration
##Consequences
#Log-optimal portfolio
##Basic of information theory
##Information theory of horseraces
###Log-optimal portfolio
###Optimality
###Background information
##Information theory of stocks
###Log-optimal portfolio characterizations
###Optimality
###Background information
#Basic of derivatives, futures, swaps, options
##Definitions
##accessories
#Types of options, european options, american options, call and put options,
##Trading, option as insurance
##The insurance principle and price of options.
#One periodic model
##Construction of hedging portfolio
#More period
##The Cross-Ross-Rubinstein formula
#The Black-Scholes formula
##Model assumptions, fitting
##Demonstration
##Interpretation, consequences
}}

Algoritmikus tőzsdei folyamat-előrejelzés

2016-06-15T07:48:47Z

Horváth Gábor: /* Ajánlott irodalom */

{{Tantárgy
| név = Algoritmikus tőzsdei folyamat-előrejelzés
| tárgykód = VISZM107
| szak = MSC gazdinfo
| kredit = 6
| félév = tavasz
| kereszt = nincs
| tanszék = VIK-SZIT
| jelenlét = ajánlott
| labor = hetente
| kiszh = nincs
| nagyzh = 2 db
| hf = 4 db
| vizsga = szóbeli
| levlista =
| tad = https://portal.vik.bme.hu/kepzes/targyak/GT35M404/
| tárgyhonlap = http://www.cs.bme.hu/~telcs/indexhu.html
}}
== Bevezetés ==
Megismerteti a gazdaságinformatikus hallgatókkal a pénzügyi idősorok modellezésének és előrejelzésének alapvető módszereit és a kapcsolódó befektetési/portfólió stratégiákat. A hallgató képes lesz modellezni és előre jelezni az egyes pénzügyi idősorokat. Alkalmassá válik arra, hogy bankok és befektetési alapok befektetési stratégiáinak tervezését segítse. '''A tantárgy csak angol nyelven indul.'''
== Követelmények ==
*Szorgalmi időszakban 4 db házi feladat önálló megoldása + 2ZH elégséges teljesítése.
*Vizsgaidőszakban szóbeli vizsga.

== Segédanyagok ==
=== Ajánlott irodalom ===
*Dr. Telcs András - [http://www.szit.bme.hu/~telcs/stat/SJ.pdf Statisztika jegyzet]
*Maricza István - [http://www.cs.bme.hu/~telcs/stat/MariczaStat.pdf Matematikai statisztika]
*Dr Györfi László - [http://www.szit.bme.hu/~gyorfi/booknempar.pdf Nemparaméteres statisztika]
*L. Györfi, M. Kohler, A. Krzyzak, H. Walk - A Distribution-Free Theory of Nonparametric Regression
*R. S. Tsay - Analysis of Financial Time Series
*L. Györfi, Gy. Ottucsák, H. Walk (2012) - Machine Learning for Financial Engineering

=== Hasznos honlapok ===
*Zlatniczki Ádám [http://cs.bme.hu/~adam.zlatniczki/ honlapja]
**Házi feladatok
**Órai anyagok/kódok
*[http://finance.yahoo.com/ Yahoo finance]
**Pénzügyi idősorok
=== Python ===
*Gérard Swinnen - [http://mek.oszk.hu/08400/08435/08435.pdf Tanuljunk meg programozni Python nyelven]
*Python [https://docs.continuum.io/ Anaconda modul]

== Vizsga ==
=== Tételsor ===
{{Rejtett
|mutatott='''2016 - magyar'''
|szöveg=
#Valószínűségszámítás alapjai:
##Valószínűségi változó, Feltételes valószínűség, Sűrűségfüggvény, eloszlásfüggvény
##Normál eloszlás, Várható érték, szórás, momentumok
##Kovariancia, korreláció
#Statisztika alapjai
##Leíró statisztikák
###Várható érték, szórás, kovariancia, korreláció (mit mutat meg, hogyan becsüljük)
###Autokovariancia, autokorreláció (mit mutat meg, hogyan becsüljük)
##Hipotéziselmélet
#Fehér zaj tulajdonságai
#Regresszió
##Lineáris
###Legkisebb négyzetek módszere (érintőlegesen)
#Idősor elemzés alapjai
##Sztochasztikus modell (alapja), stacionaritás
##Simítási eljárások
###Moving average
#Determinisztikus modellek
##Periodicitás meghatározása: periodogram
##Trend meghatározása: regresszió
#ARIMA modellcsalád
##AR(p), MA(q), ARMA(p, q)
##Paraméterek illesztése: ACF, PACF vizsgálata
#Autoregresszív heteroszkedasztikus modellek
##ARCH alapjai
##GARCH alapjai
#Nem paraméteres előrejelzés
##Nem paraméteres regresszió, lokális átlagolás, hiba dekompozíció
##K-NN, kernel, partíciós módszer
##Kevert szakértők
}}
{{Rejtett
|mutatott='''2016 - angol'''
|szöveg=
#Basic of probability theory:
##Random variable, Conditional probability, Density function, Distribution function
##Normal distribution, Expected value, Deviation, Momentums
##Covariance, Correlation
#Basic of statistics
##Describing statistics
###Expected value, Deviation, Covariance, Correlation (what show us, how can we estimate)
###Autocovariance, Autocorrelation (what show us, how can we estimate)
##Hyphotesis theory
#White noise features
#Regression
##Linear
###Least square errors method (partly)
#Basic of time series analysis
##Stochastic model (basic), stacionarity
##Finishing processes
###Moving average
#Deterministic models
##Determination of periodicity: periodogram
##determination of trend: regression
#ARIMA model family
##AR(p), MA(q), ARMA(p, q)
##Fitting parameters: ACF, PACF analysis
#Autoregressive heteroskedasticity models
##Basic of ARCH
##Basic of GARCH
#Non-parametric forecasting
##Non-parametric regression, local averaging, error decomposition
##K-NN, kernel, partition method
##Mixed experts
}}

Algoritmikus tőzsdei folyamat-előrejelzés

2016-06-15T07:47:17Z

Horváth Gábor: /* Ajánlott irodalom */

{{Tantárgy
| név = Algoritmikus tőzsdei folyamat-előrejelzés
| tárgykód = VISZM107
| szak = MSC gazdinfo
| kredit = 6
| félév = tavasz
| kereszt = nincs
| tanszék = VIK-SZIT
| jelenlét = ajánlott
| labor = hetente
| kiszh = nincs
| nagyzh = 2 db
| hf = 4 db
| vizsga = szóbeli
| levlista =
| tad = https://portal.vik.bme.hu/kepzes/targyak/GT35M404/
| tárgyhonlap = http://www.cs.bme.hu/~telcs/indexhu.html
}}
== Bevezetés ==
Megismerteti a gazdaságinformatikus hallgatókkal a pénzügyi idősorok modellezésének és előrejelzésének alapvető módszereit és a kapcsolódó befektetési/portfólió stratégiákat. A hallgató képes lesz modellezni és előre jelezni az egyes pénzügyi idősorokat. Alkalmassá válik arra, hogy bankok és befektetési alapok befektetési stratégiáinak tervezését segítse. '''A tantárgy csak angol nyelven indul.'''
== Követelmények ==
*Szorgalmi időszakban 4 db házi feladat önálló megoldása + 2ZH elégséges teljesítése.
*Vizsgaidőszakban szóbeli vizsga.

== Segédanyagok ==
=== Ajánlott irodalom ===
*Dr. Telcs András - [http://www.szit.bme.hu/~telcs/stat/SJ.pdf Statisztika jegyzet]
*Maricza István - [http://www.cs.bme.hu/~telcs/stat/MariczaStat.pdf Matematikai statisztika]
*Dr Györfi László - [http://www.szit.bme.hu/~gyorfi/booknempar.pdf Nemparaméteres statisztika]
*L. Györfi, M. Kohler, A. Krzyzak, H. Walk - A Distribution-Free Theory of Nonparametric Regression

=== Hasznos honlapok ===
*Zlatniczki Ádám [http://cs.bme.hu/~adam.zlatniczki/ honlapja]
**Házi feladatok
**Órai anyagok/kódok
*[http://finance.yahoo.com/ Yahoo finance]
**Pénzügyi idősorok
=== Python ===
*Gérard Swinnen - [http://mek.oszk.hu/08400/08435/08435.pdf Tanuljunk meg programozni Python nyelven]
*Python [https://docs.continuum.io/ Anaconda modul]

== Vizsga ==
=== Tételsor ===
{{Rejtett
|mutatott='''2016 - magyar'''
|szöveg=
#Valószínűségszámítás alapjai:
##Valószínűségi változó, Feltételes valószínűség, Sűrűségfüggvény, eloszlásfüggvény
##Normál eloszlás, Várható érték, szórás, momentumok
##Kovariancia, korreláció
#Statisztika alapjai
##Leíró statisztikák
###Várható érték, szórás, kovariancia, korreláció (mit mutat meg, hogyan becsüljük)
###Autokovariancia, autokorreláció (mit mutat meg, hogyan becsüljük)
##Hipotéziselmélet
#Fehér zaj tulajdonságai
#Regresszió
##Lineáris
###Legkisebb négyzetek módszere (érintőlegesen)
#Idősor elemzés alapjai
##Sztochasztikus modell (alapja), stacionaritás
##Simítási eljárások
###Moving average
#Determinisztikus modellek
##Periodicitás meghatározása: periodogram
##Trend meghatározása: regresszió
#ARIMA modellcsalád
##AR(p), MA(q), ARMA(p, q)
##Paraméterek illesztése: ACF, PACF vizsgálata
#Autoregresszív heteroszkedasztikus modellek
##ARCH alapjai
##GARCH alapjai
#Nem paraméteres előrejelzés
##Nem paraméteres regresszió, lokális átlagolás, hiba dekompozíció
##K-NN, kernel, partíciós módszer
##Kevert szakértők
}}
{{Rejtett
|mutatott='''2016 - angol'''
|szöveg=
#Basic of probability theory:
##Random variable, Conditional probability, Density function, Distribution function
##Normal distribution, Expected value, Deviation, Momentums
##Covariance, Correlation
#Basic of statistics
##Describing statistics
###Expected value, Deviation, Covariance, Correlation (what show us, how can we estimate)
###Autocovariance, Autocorrelation (what show us, how can we estimate)
##Hyphotesis theory
#White noise features
#Regression
##Linear
###Least square errors method (partly)
#Basic of time series analysis
##Stochastic model (basic), stacionarity
##Finishing processes
###Moving average
#Deterministic models
##Determination of periodicity: periodogram
##determination of trend: regression
#ARIMA model family
##AR(p), MA(q), ARMA(p, q)
##Fitting parameters: ACF, PACF analysis
#Autoregressive heteroskedasticity models
##Basic of ARCH
##Basic of GARCH
#Non-parametric forecasting
##Non-parametric regression, local averaging, error decomposition
##K-NN, kernel, partition method
##Mixed experts
}}

Pénzügyi befektetések tervezése

2016-06-15T07:45:28Z

Horváth Gábor:

{{Tantárgy
| név = Pénzügyi befektetések tervezése
| tárgykód = GT35M404
| szak = MSC gazdinfo
| kredit = 4
| félév = tavasz
| kereszt = nincs
| tanszék = VIK-SZIT
| jelenlét = ajánlott
| kiszh = nincs
| nagyzh = 1 db
| hf = 3 db
| vizsga = szóbeli
| levlista =
| tad = https://portal.vik.bme.hu/kepzes/targyak/GT35M404/
| tárgyhonlap = http://www.cs.bme.hu/~telcs/indexhu.html
}}
== Bevezetés ==
Megismerteti a gazdaságinformatikus hallgatókkal a modern tőkepiacok alapvető termékeit, a termékekhez kapcsolódó kockázatokat, azok kezelését, a termékek árazását, továbbá az alapvető befektetési/portfólió stratégiákat. Alapvető áttekintést ad a pénzügyi idősorelemzés releváns eszközeiről. A hallgató képes lesz felmérni az egyes befektetési/hitelfelvételi lehetőségek előnyeit, hátrányait, átlátni és elemezni azok piaci mozgását. Alkalmassá válik bankok, befektetési alapok informatikai feladatainak értő megvalósítására, vállalatok befektetési eszközeinek informatikai támogatására. Képes lesz pénzügyi idősorok alapvető jellegzetességeinek feltárására.
'''A tantárgy csak angol nyelven indul'''

== Követelmények ==
* Szorgalmi időszakban a 3 db házi feladat elkészítése + 1ZH elégséges teljesítése.
* Vizsgaidőszakban szóbeli vizsga

== Segédanyagok ==
=== Ajánlott irodalom ===
*Dr Telcs András - [http://www.cs.bme.hu/~telcs/pfj.pdf Igazságos játékok a pénzfeldobástól a tőzsdéig]
*Ottucsák György, Vajda István - [http://www.cs.bme.hu/~oti/portfolio/articles/ottucsak--vajda.pdf Empirikus portfólió-stratégiák]
*R.S. Tsay - Analysis of Financial Time Series, Wiley
=== Hasznos linkek ===
*Zlatniczki Ádám [http://cs.bme.hu/~adam.zlatniczki/ honlapja]
**Házi feladatok
*[http://www.investopedia.com/ Investopedia]
**Alapfogalmak

== Vizsga ==
=== Tételek ===
{{Rejtett
|mutatott='''2016'''
|szöveg=
#Pénzügyi termékek és fogalmak pénz, váltó, kötvény
##Kötvény, részvény
##Jelenérték, méltányos ár
##Arbitrázs, részvények
#Portfólió elmélet alapjai, valószínűségi modell
##CAMP, átlag-szórás optimalizálás
#Hasznosságelmélet, indifferencia
#Optimális portfolió
##Egy kockázatos termékre levezetése
##Két kockázatos termékre levezetése
##Általános eset levezetése és a sokváltozós szemléltetése
#A piac CAPM modellje
##CAPM alaptétele, bizonyítás
##Következmények
#Log-optimális portfólio
##Információ elméleti alapok
##A lóverseny információelmélete
###Log-optimális portfólió
###Optimalitás
###Háttér információ
##A tőzsde információelmélete
###Log-optimális portfólió karakterizációja
###Optimalitás,
###Háttér információ
#Származtatott termékek alapjai, határidős ügyletek, swapok, opciókról általában
##Definíciók
##Kellékek
#Az opciók fajtái, európai opciók, amerikai opciók, vételi és eladási opciók,
##Kereskedésük, az opció mint biztosítás
##A biztosítási elv és az opció ára.
#Egy periódusos modell,
##Fedezeti portfolió kostrukciója
#Több periódus
##A Cross-Ross-Rubinstein formula
#Black-Scholes formula
##Modell feltevések, illesztés
##Bizonyítás
##Értelmezés, következmények
}}

Pénzügyi befektetések tervezése

2016-06-15T07:44:56Z

Horváth Gábor: /* Segédanyagok */

{{Tantárgy
| név = Pénzügyi befektetések tervezése
| tárgykód = GT35M404
| szak = MSC gazdinfo
| kredit = 4
| félév = tavasz
| kereszt = nincs
| tanszék = VIK-SZIT
| jelenlét = ajánlott
| kiszh = nincs
| nagyzh = nincs
| hf = 3 db
| vizsga = szóbeli
| levlista =
| tad = https://portal.vik.bme.hu/kepzes/targyak/GT35M404/
| tárgyhonlap = http://www.cs.bme.hu/~telcs/indexhu.html
}}
== Bevezetés ==
Megismerteti a gazdaságinformatikus hallgatókkal a modern tőkepiacok alapvető termékeit, a termékekhez kapcsolódó kockázatokat, azok kezelését, a termékek árazását, továbbá az alapvető befektetési/portfólió stratégiákat. Alapvető áttekintést ad a pénzügyi idősorelemzés releváns eszközeiről. A hallgató képes lesz felmérni az egyes befektetési/hitelfelvételi lehetőségek előnyeit, hátrányait, átlátni és elemezni azok piaci mozgását. Alkalmassá válik bankok, befektetési alapok informatikai feladatainak értő megvalósítására, vállalatok befektetési eszközeinek informatikai támogatására. Képes lesz pénzügyi idősorok alapvető jellegzetességeinek feltárására.
'''A tantárgy csak angol nyelven indul'''

== Követelmények ==
* Szorgalmi időszakban a 3 db házi feladat elkészítése.
* Vizsgaidőszakban szóbeli vizsga

== Segédanyagok ==
=== Ajánlott irodalom ===
*Dr Telcs András - [http://www.cs.bme.hu/~telcs/pfj.pdf Igazságos játékok a pénzfeldobástól a tőzsdéig]
*Ottucsák György, Vajda István - [http://www.cs.bme.hu/~oti/portfolio/articles/ottucsak--vajda.pdf Empirikus portfólió-stratégiák]
*R.S. Tsay - Analysis of Financial Time Series, Wiley
=== Hasznos linkek ===
*Zlatniczki Ádám [http://cs.bme.hu/~adam.zlatniczki/ honlapja]
**Házi feladatok
*[http://www.investopedia.com/ Investopedia]
**Alapfogalmak

== Vizsga ==
=== Tételek ===
{{Rejtett
|mutatott='''2016'''
|szöveg=
#Pénzügyi termékek és fogalmak pénz, váltó, kötvény
##Kötvény, részvény
##Jelenérték, méltányos ár
##Arbitrázs, részvények
#Portfólió elmélet alapjai, valószínűségi modell
##CAMP, átlag-szórás optimalizálás
#Hasznosságelmélet, indifferencia
#Optimális portfolió
##Egy kockázatos termékre levezetése
##Két kockázatos termékre levezetése
##Általános eset levezetése és a sokváltozós szemléltetése
#A piac CAPM modellje
##CAPM alaptétele, bizonyítás
##Következmények
#Log-optimális portfólio
##Információ elméleti alapok
##A lóverseny információelmélete
###Log-optimális portfólió
###Optimalitás
###Háttér információ
##A tőzsde információelmélete
###Log-optimális portfólió karakterizációja
###Optimalitás,
###Háttér információ
#Származtatott termékek alapjai, határidős ügyletek, swapok, opciókról általában
##Definíciók
##Kellékek
#Az opciók fajtái, európai opciók, amerikai opciók, vételi és eladási opciók,
##Kereskedésük, az opció mint biztosítás
##A biztosítási elv és az opció ára.
#Egy periódusos modell,
##Fedezeti portfolió kostrukciója
#Több periódus
##A Cross-Ross-Rubinstein formula
#Black-Scholes formula
##Modell feltevések, illesztés
##Bizonyítás
##Értelmezés, következmények
}}

Algoritmikus tőzsdei folyamat-előrejelzés

2016-06-15T07:42:01Z

Horváth Gábor:

{{Tantárgy
| név = Algoritmikus tőzsdei folyamat-előrejelzés
| tárgykód = VISZM107
| szak = MSC gazdinfo
| kredit = 6
| félév = tavasz
| kereszt = nincs
| tanszék = VIK-SZIT
| jelenlét = ajánlott
| labor = hetente
| kiszh = nincs
| nagyzh = 2 db
| hf = 4 db
| vizsga = szóbeli
| levlista =
| tad = https://portal.vik.bme.hu/kepzes/targyak/GT35M404/
| tárgyhonlap = http://www.cs.bme.hu/~telcs/indexhu.html
}}
== Bevezetés ==
Megismerteti a gazdaságinformatikus hallgatókkal a pénzügyi idősorok modellezésének és előrejelzésének alapvető módszereit és a kapcsolódó befektetési/portfólió stratégiákat. A hallgató képes lesz modellezni és előre jelezni az egyes pénzügyi idősorokat. Alkalmassá válik arra, hogy bankok és befektetési alapok befektetési stratégiáinak tervezését segítse. '''A tantárgy csak angol nyelven indul.'''
== Követelmények ==
*Szorgalmi időszakban 4 db házi feladat önálló megoldása + 2ZH elégséges teljesítése.
*Vizsgaidőszakban szóbeli vizsga.

== Segédanyagok ==
=== Ajánlott irodalom ===
*Dr. Telcs András - [http://www.szit.bme.hu/~telcs/stat/SJ.pdf Statisztika jegyzet]
*Maricza István - [http://www.cs.bme.hu/~telcs/stat/MariczaStat.pdf Matematikai statisztika]
*Dr Györfi László - [http://www.szit.bme.hu/~gyorfi/booknempar.pdf Nemparaméteres statisztika]
=== Hasznos honlapok ===
*Zlatniczki Ádám [http://cs.bme.hu/~adam.zlatniczki/ honlapja]
**Házi feladatok
**Órai anyagok/kódok
*[http://finance.yahoo.com/ Yahoo finance]
**Pénzügyi idősorok
=== Python ===
*Gérard Swinnen - [http://mek.oszk.hu/08400/08435/08435.pdf Tanuljunk meg programozni Python nyelven]
*Python [https://docs.continuum.io/ Anaconda modul]

== Vizsga ==
=== Tételsor ===
{{Rejtett
|mutatott='''2016 - magyar'''
|szöveg=
#Valószínűségszámítás alapjai:
##Valószínűségi változó, Feltételes valószínűség, Sűrűségfüggvény, eloszlásfüggvény
##Normál eloszlás, Várható érték, szórás, momentumok
##Kovariancia, korreláció
#Statisztika alapjai
##Leíró statisztikák
###Várható érték, szórás, kovariancia, korreláció (mit mutat meg, hogyan becsüljük)
###Autokovariancia, autokorreláció (mit mutat meg, hogyan becsüljük)
##Hipotéziselmélet
#Fehér zaj tulajdonságai
#Regresszió
##Lineáris
###Legkisebb négyzetek módszere (érintőlegesen)
#Idősor elemzés alapjai
##Sztochasztikus modell (alapja), stacionaritás
##Simítási eljárások
###Moving average
#Determinisztikus modellek
##Periodicitás meghatározása: periodogram
##Trend meghatározása: regresszió
#ARIMA modellcsalád
##AR(p), MA(q), ARMA(p, q)
##Paraméterek illesztése: ACF, PACF vizsgálata
#Autoregresszív heteroszkedasztikus modellek
##ARCH alapjai
##GARCH alapjai
#Nem paraméteres előrejelzés
##Nem paraméteres regresszió, lokális átlagolás, hiba dekompozíció
##K-NN, kernel, partíciós módszer
##Kevert szakértők
}}
{{Rejtett
|mutatott='''2016 - angol'''
|szöveg=
#Basic of probability theory:
##Random variable, Conditional probability, Density function, Distribution function
##Normal distribution, Expected value, Deviation, Momentums
##Covariance, Correlation
#Basic of statistics
##Describing statistics
###Expected value, Deviation, Covariance, Correlation (what show us, how can we estimate)
###Autocovariance, Autocorrelation (what show us, how can we estimate)
##Hyphotesis theory
#White noise features
#Regression
##Linear
###Least square errors method (partly)
#Basic of time series analysis
##Stochastic model (basic), stacionarity
##Finishing processes
###Moving average
#Deterministic models
##Determination of periodicity: periodogram
##determination of trend: regression
#ARIMA model family
##AR(p), MA(q), ARMA(p, q)
##Fitting parameters: ACF, PACF analysis
#Autoregressive heteroskedasticity models
##Basic of ARCH
##Basic of GARCH
#Non-parametric forecasting
##Non-parametric regression, local averaging, error decomposition
##K-NN, kernel, partition method
##Mixed experts
}}

Algoritmikus tőzsdei folyamat-előrejelzés

2016-06-15T07:41:39Z

Horváth Gábor: /* Követelmények */

{{Tantárgy
| név = Algoritmikus tőzsdei folyamat-előrejelzés
| tárgykód = VISZM107
| szak = MSC gazdinfo
| kredit = 6
| félév = tavasz
| kereszt = nincs
| tanszék = VIK-SZIT
| jelenlét = ajánlott
| labor = hetente
| kiszh = nincs
| nagyzh = nincs
| hf = 4 db
| vizsga = szóbeli
| levlista =
| tad = https://portal.vik.bme.hu/kepzes/targyak/GT35M404/
| tárgyhonlap = http://www.cs.bme.hu/~telcs/indexhu.html
}}
== Bevezetés ==
Megismerteti a gazdaságinformatikus hallgatókkal a pénzügyi idősorok modellezésének és előrejelzésének alapvető módszereit és a kapcsolódó befektetési/portfólió stratégiákat. A hallgató képes lesz modellezni és előre jelezni az egyes pénzügyi idősorokat. Alkalmassá válik arra, hogy bankok és befektetési alapok befektetési stratégiáinak tervezését segítse. '''A tantárgy csak angol nyelven indul.'''
== Követelmények ==
*Szorgalmi időszakban 4 db házi feladat önálló megoldása + 2ZH elégséges teljesítése.
*Vizsgaidőszakban szóbeli vizsga.

== Segédanyagok ==
=== Ajánlott irodalom ===
*Dr. Telcs András - [http://www.szit.bme.hu/~telcs/stat/SJ.pdf Statisztika jegyzet]
*Maricza István - [http://www.cs.bme.hu/~telcs/stat/MariczaStat.pdf Matematikai statisztika]
*Dr Györfi László - [http://www.szit.bme.hu/~gyorfi/booknempar.pdf Nemparaméteres statisztika]
=== Hasznos honlapok ===
*Zlatniczki Ádám [http://cs.bme.hu/~adam.zlatniczki/ honlapja]
**Házi feladatok
**Órai anyagok/kódok
*[http://finance.yahoo.com/ Yahoo finance]
**Pénzügyi idősorok
=== Python ===
*Gérard Swinnen - [http://mek.oszk.hu/08400/08435/08435.pdf Tanuljunk meg programozni Python nyelven]
*Python [https://docs.continuum.io/ Anaconda modul]

== Vizsga ==
=== Tételsor ===
{{Rejtett
|mutatott='''2016 - magyar'''
|szöveg=
#Valószínűségszámítás alapjai:
##Valószínűségi változó, Feltételes valószínűség, Sűrűségfüggvény, eloszlásfüggvény
##Normál eloszlás, Várható érték, szórás, momentumok
##Kovariancia, korreláció
#Statisztika alapjai
##Leíró statisztikák
###Várható érték, szórás, kovariancia, korreláció (mit mutat meg, hogyan becsüljük)
###Autokovariancia, autokorreláció (mit mutat meg, hogyan becsüljük)
##Hipotéziselmélet
#Fehér zaj tulajdonságai
#Regresszió
##Lineáris
###Legkisebb négyzetek módszere (érintőlegesen)
#Idősor elemzés alapjai
##Sztochasztikus modell (alapja), stacionaritás
##Simítási eljárások
###Moving average
#Determinisztikus modellek
##Periodicitás meghatározása: periodogram
##Trend meghatározása: regresszió
#ARIMA modellcsalád
##AR(p), MA(q), ARMA(p, q)
##Paraméterek illesztése: ACF, PACF vizsgálata
#Autoregresszív heteroszkedasztikus modellek
##ARCH alapjai
##GARCH alapjai
#Nem paraméteres előrejelzés
##Nem paraméteres regresszió, lokális átlagolás, hiba dekompozíció
##K-NN, kernel, partíciós módszer
##Kevert szakértők
}}
{{Rejtett
|mutatott='''2016 - angol'''
|szöveg=
#Basic of probability theory:
##Random variable, Conditional probability, Density function, Distribution function
##Normal distribution, Expected value, Deviation, Momentums
##Covariance, Correlation
#Basic of statistics
##Describing statistics
###Expected value, Deviation, Covariance, Correlation (what show us, how can we estimate)
###Autocovariance, Autocorrelation (what show us, how can we estimate)
##Hyphotesis theory
#White noise features
#Regression
##Linear
###Least square errors method (partly)
#Basic of time series analysis
##Stochastic model (basic), stacionarity
##Finishing processes
###Moving average
#Deterministic models
##Determination of periodicity: periodogram
##determination of trend: regression
#ARIMA model family
##AR(p), MA(q), ARMA(p, q)
##Fitting parameters: ACF, PACF analysis
#Autoregressive heteroskedasticity models
##Basic of ARCH
##Basic of GARCH
#Non-parametric forecasting
##Non-parametric regression, local averaging, error decomposition
##K-NN, kernel, partition method
##Mixed experts
}}

Algoritmikus tőzsdei folyamat-előrejelzés

2016-06-15T07:39:57Z

Horváth Gábor: /* Segédanyagok */

{{Tantárgy
| név = Algoritmikus tőzsdei folyamat-előrejelzés
| tárgykód = VISZM107
| szak = MSC gazdinfo
| kredit = 6
| félév = tavasz
| kereszt = nincs
| tanszék = VIK-SZIT
| jelenlét = ajánlott
| labor = hetente
| kiszh = nincs
| nagyzh = nincs
| hf = 4 db
| vizsga = szóbeli
| levlista =
| tad = https://portal.vik.bme.hu/kepzes/targyak/GT35M404/
| tárgyhonlap = http://www.cs.bme.hu/~telcs/indexhu.html
}}
== Bevezetés ==
Megismerteti a gazdaságinformatikus hallgatókkal a pénzügyi idősorok modellezésének és előrejelzésének alapvető módszereit és a kapcsolódó befektetési/portfólió stratégiákat. A hallgató képes lesz modellezni és előre jelezni az egyes pénzügyi idősorokat. Alkalmassá válik arra, hogy bankok és befektetési alapok befektetési stratégiáinak tervezését segítse. '''A tantárgy csak angol nyelven indul.'''
== Követelmények ==
*Szorgalmi időszakban 4 db házi feladat önálló megoldása.
*Vizsgaidőszakban szóbeli vizsga.
== Segédanyagok ==
=== Ajánlott irodalom ===
*Dr. Telcs András - [http://www.szit.bme.hu/~telcs/stat/SJ.pdf Statisztika jegyzet]
*Maricza István - [http://www.cs.bme.hu/~telcs/stat/MariczaStat.pdf Matematikai statisztika]
*Dr Györfi László - [http://www.szit.bme.hu/~gyorfi/booknempar.pdf Nemparaméteres statisztika]
=== Hasznos honlapok ===
*Zlatniczki Ádám [http://cs.bme.hu/~adam.zlatniczki/ honlapja]
**Házi feladatok
**Órai anyagok/kódok
*[http://finance.yahoo.com/ Yahoo finance]
**Pénzügyi idősorok
=== Python ===
*Gérard Swinnen - [http://mek.oszk.hu/08400/08435/08435.pdf Tanuljunk meg programozni Python nyelven]
*Python [https://docs.continuum.io/ Anaconda modul]

== Vizsga ==
=== Tételsor ===
{{Rejtett
|mutatott='''2016 - magyar'''
|szöveg=
#Valószínűségszámítás alapjai:
##Valószínűségi változó, Feltételes valószínűség, Sűrűségfüggvény, eloszlásfüggvény
##Normál eloszlás, Várható érték, szórás, momentumok
##Kovariancia, korreláció
#Statisztika alapjai
##Leíró statisztikák
###Várható érték, szórás, kovariancia, korreláció (mit mutat meg, hogyan becsüljük)
###Autokovariancia, autokorreláció (mit mutat meg, hogyan becsüljük)
##Hipotéziselmélet
#Fehér zaj tulajdonságai
#Regresszió
##Lineáris
###Legkisebb négyzetek módszere (érintőlegesen)
#Idősor elemzés alapjai
##Sztochasztikus modell (alapja), stacionaritás
##Simítási eljárások
###Moving average
#Determinisztikus modellek
##Periodicitás meghatározása: periodogram
##Trend meghatározása: regresszió
#ARIMA modellcsalád
##AR(p), MA(q), ARMA(p, q)
##Paraméterek illesztése: ACF, PACF vizsgálata
#Autoregresszív heteroszkedasztikus modellek
##ARCH alapjai
##GARCH alapjai
#Nem paraméteres előrejelzés
##Nem paraméteres regresszió, lokális átlagolás, hiba dekompozíció
##K-NN, kernel, partíciós módszer
##Kevert szakértők
}}
{{Rejtett
|mutatott='''2016 - angol'''
|szöveg=
#Basic of probability theory:
##Random variable, Conditional probability, Density function, Distribution function
##Normal distribution, Expected value, Deviation, Momentums
##Covariance, Correlation
#Basic of statistics
##Describing statistics
###Expected value, Deviation, Covariance, Correlation (what show us, how can we estimate)
###Autocovariance, Autocorrelation (what show us, how can we estimate)
##Hyphotesis theory
#White noise features
#Regression
##Linear
###Least square errors method (partly)
#Basic of time series analysis
##Stochastic model (basic), stacionarity
##Finishing processes
###Moving average
#Deterministic models
##Determination of periodicity: periodogram
##determination of trend: regression
#ARIMA model family
##AR(p), MA(q), ARMA(p, q)
##Fitting parameters: ACF, PACF analysis
#Autoregressive heteroskedasticity models
##Basic of ARCH
##Basic of GARCH
#Non-parametric forecasting
##Non-parametric regression, local averaging, error decomposition
##K-NN, kernel, partition method
##Mixed experts
}}

Algoritmikus tőzsdei folyamat-előrejelzés

2016-06-15T07:39:07Z

Horváth Gábor: /* Tételsor */

{{Tantárgy
| név = Algoritmikus tőzsdei folyamat-előrejelzés
| tárgykód = VISZM107
| szak = MSC gazdinfo
| kredit = 6
| félév = tavasz
| kereszt = nincs
| tanszék = VIK-SZIT
| jelenlét = ajánlott
| labor = hetente
| kiszh = nincs
| nagyzh = nincs
| hf = 4 db
| vizsga = szóbeli
| levlista =
| tad = https://portal.vik.bme.hu/kepzes/targyak/GT35M404/
| tárgyhonlap = http://www.cs.bme.hu/~telcs/indexhu.html
}}
== Bevezetés ==
Megismerteti a gazdaságinformatikus hallgatókkal a pénzügyi idősorok modellezésének és előrejelzésének alapvető módszereit és a kapcsolódó befektetési/portfólió stratégiákat. A hallgató képes lesz modellezni és előre jelezni az egyes pénzügyi idősorokat. Alkalmassá válik arra, hogy bankok és befektetési alapok befektetési stratégiáinak tervezését segítse. '''A tantárgy csak angol nyelven indul.'''
== Követelmények ==
*Szorgalmi időszakban 4 db házi feladat önálló megoldása.
*Vizsgaidőszakban szóbeli vizsga.
== Segédanyagok ==
=== Hivatalos jegyzet ===
*Dr. Telcs András - [http://www.szit.bme.hu/~telcs/stat/SJ.pdf Statisztika jegyzet]
*Maricza István - [http://www.cs.bme.hu/~telcs/stat/MariczaStat.pdf Matematikai statisztika]
*Dr Györfi László - [http://www.szit.bme.hu/~gyorfi/booknempar.pdf Nemparaméteres statisztika]

=== Ajánlott honlapok ===
*Zlatniczki Ádám [http://cs.bme.hu/~adam.zlatniczki/ honlapja]
**Házi feladatok
**Órai anyagok/kódok
*[http://finance.yahoo.com/ Yahoo finance]
**Pénzügyi idősorok
=== Python ===
*Gérard Swinnen - [http://mek.oszk.hu/08400/08435/08435.pdf Tanuljunk meg programozni Python nyelven]
*Python [https://docs.continuum.io/ Anaconda modul]
== Vizsga ==
=== Tételsor ===
{{Rejtett
|mutatott='''2016 - magyar'''
|szöveg=
#Valószínűségszámítás alapjai:
##Valószínűségi változó, Feltételes valószínűség, Sűrűségfüggvény, eloszlásfüggvény
##Normál eloszlás, Várható érték, szórás, momentumok
##Kovariancia, korreláció
#Statisztika alapjai
##Leíró statisztikák
###Várható érték, szórás, kovariancia, korreláció (mit mutat meg, hogyan becsüljük)
###Autokovariancia, autokorreláció (mit mutat meg, hogyan becsüljük)
##Hipotéziselmélet
#Fehér zaj tulajdonságai
#Regresszió
##Lineáris
###Legkisebb négyzetek módszere (érintőlegesen)
#Idősor elemzés alapjai
##Sztochasztikus modell (alapja), stacionaritás
##Simítási eljárások
###Moving average
#Determinisztikus modellek
##Periodicitás meghatározása: periodogram
##Trend meghatározása: regresszió
#ARIMA modellcsalád
##AR(p), MA(q), ARMA(p, q)
##Paraméterek illesztése: ACF, PACF vizsgálata
#Autoregresszív heteroszkedasztikus modellek
##ARCH alapjai
##GARCH alapjai
#Nem paraméteres előrejelzés
##Nem paraméteres regresszió, lokális átlagolás, hiba dekompozíció
##K-NN, kernel, partíciós módszer
##Kevert szakértők
}}
{{Rejtett
|mutatott='''2016 - angol'''
|szöveg=
#Basic of probability theory:
##Random variable, Conditional probability, Density function, Distribution function
##Normal distribution, Expected value, Deviation, Momentums
##Covariance, Correlation
#Basic of statistics
##Describing statistics
###Expected value, Deviation, Covariance, Correlation (what show us, how can we estimate)
###Autocovariance, Autocorrelation (what show us, how can we estimate)
##Hyphotesis theory
#White noise features
#Regression
##Linear
###Least square errors method (partly)
#Basic of time series analysis
##Stochastic model (basic), stacionarity
##Finishing processes
###Moving average
#Deterministic models
##Determination of periodicity: periodogram
##determination of trend: regression
#ARIMA model family
##AR(p), MA(q), ARMA(p, q)
##Fitting parameters: ACF, PACF analysis
#Autoregressive heteroskedasticity models
##Basic of ARCH
##Basic of GARCH
#Non-parametric forecasting
##Non-parametric regression, local averaging, error decomposition
##K-NN, kernel, partition method
##Mixed experts
}}

Gazdaságinformatikus MSc

2016-06-14T14:12:25Z

Horváth Gábor: /* Kötelezően választható tantárgyak */

==Ismertető==
A gazdaságinformatikus mesterképzés célja olyan szakemberek képzése, akik képesek a komplex üzleti folyamatokat megérteni, problémákat feltárni és megoldási alternatívákat kidolgozni, valamint alkalmasak az értékteremtő folyamatokat támogató informatikai rendszerekkel szemben támasztott igények felismerésére, ilyen rendszerek fejlesztésre és a kész alkalmazások menedzselésére. A képzés további célja, hogy az elméleti megalapozás igényességével és a specializációs képzés szakmai és gyakorlati mélységével versenyképes diplomát adjon.
*[http://gain.bme.hu/ A szak hivatalos honlapja]
*[https://www.vik.bme.hu/files/00005334.pdf Az MSc képzés hivatalos programja (2013)]
*[https://www.vik.bme.hu/document/479/original/MSc_gain_U.pdf Az MSc képzés hivatalos programja (2014)]
*[[Gazdaságinformatikus MSc felvételi vizsga | Felvételi vizsga]]

==Természettudományos alapismeretek==
* [[Matematikai statisztika]]
* [[Operációkutatás gazdaságinformatikusoknak]]

==Gazdasági és humán ismeretek==
* [[Számvitel_gazdinfó|Számvitel]]
* [[Kontrolling]]
* [[E-jog]]
* [[Projektmenedzsment]]

==Szakmai törzsanyag==
* [[Pénzügyek_BMEGT35M402|Pénzügyek]]
* [[Adatbiztonság a gazdaságinformatikában]]
* [[Hálózatba kapcsolt adatbázisok]]
* [[Adatbányászati technikák]]

== Specializációk ==

Az alacsony hallgatói létszám miatt a legtöbb félévben csak két specializáció szokott indulni: Gazdasági elemző informatika szakirány, Vállalatirányítási informatika szakirány, de a 2015. őszi félévében a Pénzügyi informatika specializáció is elindult.

*[[Pénzügyi informatika specializáció]]
*[[Vállalatirányítási informatika specializáció]]
*[[Elektronikus közigazgatás és közszolgáltatások specializáció]]
*[[Gazdasági elemző informatika szakirány]]
*[[Szolgáltatásfejlesztés és -menedzsment specializáció]]

== Kötelezően választható tantárgyak ==
A kötelezően választható tantárgyat a hallgatók specializációjuktól függően, az [http://www.vik.bme.hu/hallgatoknak/mesterkepzes/gazdinfo/ itt] található képzési leírásban foglaltak szerint választhatják. A tantárgyak – általában – más specializációk tantárgyai.
*[[Személyes és közadatok kezelése]]
*[[Mérnöki menedzsment]]
*[[Közigazgatási és közszolgáltatási rendszerek]]
*[[Üzleti és pénzügyi elemzés]]
*[[Ügyfélanalitika]]
*[[Trendelemzés és vizualizáció]]
*[[Kockázatelemzés és -kezelés]]
*[[Üzleti IT rendszerek modellezése]]
*[[Szolgáltatás-orientált rendszerintegráció]]
*[[Integrált vállalatirányítási rendszerek]]
*[[E-üzletvitel]]
*[[Vállalatgazdaságtan]]

==Kreditpótlásra előírt tárgyak==

Azoknak, akik nem rendelkeznek a kötelezően előírt 70 előtanulmányi kredittel a különböző területeken, a kreditátviteli bizottság határozatban ír elő tárgyakat, melyeket az első két félévben kell teljesíteni. Az informatikát illető tárgyakat főként a '''SOTE EÜ szervező''' képzésére szánt tárgyaiból kapjuk, azok hasonló tematikájúak, mint az [[Mérnök informatikus BSc|Info BSc tárgyai]], a számonkérés talán egyszerűbb.
* [https://www.vik.bme.hu/kepzes/mesterkepzes/jelentkezes/475.html Előzetes kreditkövetelmény]
* [http://gain.bme.hu/kepek/Ajanlasokgazdasginformatikaraigyekvohallgatoknak.pdf Ajánlások gazdaságinformatikára igyekvő hallgatóknak]
* [https://www.vik.bme.hu/kepzes/mesterkepzes/gazdinfo/653.html Ajánlott tárgyak az informatikai előtanulmányi kreditek megszerzésénél]
**[[Gazdaságinformatika-Adatbázisok-BMEVITMA002|Adatbázisok]]
**[[Számítógép-hálózatok]]

Gazdaságinformatikus MSc

2016-06-14T14:06:05Z

Horváth Gábor: /* Specializációk */

==Ismertető==
A gazdaságinformatikus mesterképzés célja olyan szakemberek képzése, akik képesek a komplex üzleti folyamatokat megérteni, problémákat feltárni és megoldási alternatívákat kidolgozni, valamint alkalmasak az értékteremtő folyamatokat támogató informatikai rendszerekkel szemben támasztott igények felismerésére, ilyen rendszerek fejlesztésre és a kész alkalmazások menedzselésére. A képzés további célja, hogy az elméleti megalapozás igényességével és a specializációs képzés szakmai és gyakorlati mélységével versenyképes diplomát adjon.
*[http://gain.bme.hu/ A szak hivatalos honlapja]
*[https://www.vik.bme.hu/files/00005334.pdf Az MSc képzés hivatalos programja (2013)]
*[https://www.vik.bme.hu/document/479/original/MSc_gain_U.pdf Az MSc képzés hivatalos programja (2014)]
*[[Gazdaságinformatikus MSc felvételi vizsga | Felvételi vizsga]]

==Természettudományos alapismeretek==
* [[Matematikai statisztika]]
* [[Operációkutatás gazdaságinformatikusoknak]]

==Gazdasági és humán ismeretek==
* [[Számvitel_gazdinfó|Számvitel]]
* [[Kontrolling]]
* [[E-jog]]
* [[Projektmenedzsment]]

==Szakmai törzsanyag==
* [[Pénzügyek_BMEGT35M402|Pénzügyek]]
* [[Adatbiztonság a gazdaságinformatikában]]
* [[Hálózatba kapcsolt adatbázisok]]
* [[Adatbányászati technikák]]

== Specializációk ==

Az alacsony hallgatói létszám miatt a legtöbb félévben csak két specializáció szokott indulni: Gazdasági elemző informatika szakirány, Vállalatirányítási informatika szakirány, de a 2015. őszi félévében a Pénzügyi informatika specializáció is elindult.

*[[Pénzügyi informatika specializáció]]
*[[Vállalatirányítási informatika specializáció]]
*[[Elektronikus közigazgatás és közszolgáltatások specializáció]]
*[[Gazdasági elemző informatika szakirány]]
*[[Szolgáltatásfejlesztés és -menedzsment specializáció]]

== Kötelezően választható tantárgyak ==
A kötelezően választható tantárgyat a hallgatók specializációjuktól függően, az [http://www.vik.bme.hu/hallgatoknak/mesterkepzes/gazdinfo/ itt] található képzési leírásban foglaltak szerint választhatják. A tantárgyak – általában – más specializációk tantárgyai.

==Kreditpótlásra előírt tárgyak==

Azoknak, akik nem rendelkeznek a kötelezően előírt 70 előtanulmányi kredittel a különböző területeken, a kreditátviteli bizottság határozatban ír elő tárgyakat, melyeket az első két félévben kell teljesíteni. Az informatikát illető tárgyakat főként a '''SOTE EÜ szervező''' képzésére szánt tárgyaiból kapjuk, azok hasonló tematikájúak, mint az [[Mérnök informatikus BSc|Info BSc tárgyai]], a számonkérés talán egyszerűbb.
* [https://www.vik.bme.hu/kepzes/mesterkepzes/jelentkezes/475.html Előzetes kreditkövetelmény]
* [http://gain.bme.hu/kepek/Ajanlasokgazdasginformatikaraigyekvohallgatoknak.pdf Ajánlások gazdaságinformatikára igyekvő hallgatóknak]
* [https://www.vik.bme.hu/kepzes/mesterkepzes/gazdinfo/653.html Ajánlott tárgyak az informatikai előtanulmányi kreditek megszerzésénél]
**[[Gazdaságinformatika-Adatbázisok-BMEVITMA002|Adatbázisok]]
**[[Számítógép-hálózatok]]

Üzleti és pénzügyi elemzés

2016-06-14T13:55:59Z

Horváth Gábor:

{{Tantárgy
| név = Üzleti és pénzügyi elemzés
| tárgykód = GT35M403
| szak = MSC gazdinfo
| kredit = 4
| félév = ősz
| kereszt = nincs
| tanszék = VIK-TMIT
| jelenlét = ajánlott
| kiszh = nincs
| nagyzh = 1 db
| hf = opcionális
| vizsga = írásbeli
| levlista =
| tad = https://portal.vik.bme.hu/kepzes/targyak/GT35M403
| tárgyhonlap = http://iw.tmit.bme.hu/education/subject/gt35m403!hun
}}
== Bevezetés ==
A tárgy általános célja a vállalatok külső értékelésének elméleti megalapozása, és az erre épülő befektetési tevékenység támogatása. Ezen belül speciális témák: az értékpapírok meg- ítélése kockázat- és megtérülés számítások alapján, portfolió elmélet. Az üzleti életben gyakran felmerülő esetek, befektetési és hitelezési szituációk és a felmerülő pénzügyi kockázatok elemzése, az irreális, és túlzottan kockázatos tranzakciós felismerése, ajánlatokat, az elfogadható kompromisszumok megtalálása. '''A tantárgy csak angol nyelven indul.'''
== Követelmények ==
*A szorgalmi időszakban: 1 db. zárthelyi teljesítése.
*A vizsgaidőszakban: írásbeli vizsga.
*Az aláírás megszerzésének és a vizsgára bocsátásnak feltétele, hogy a zárthelyi pontszámának 10 pontból legalább 4 pontot el kell érnie.
== Segédanyagok ==
== Vizsga ==

Pénzügyi befektetések tervezése

2016-06-14T13:53:15Z

Horváth Gábor: /* Hasznos linkek */

Pénzügyi befektetések tervezése

2016-06-14T13:52:55Z

Horváth Gábor: /* Segédanyagok */

Algoritmikus tőzsdei folyamat-előrejelzés

2016-06-14T13:51:27Z

Horváth Gábor:

Fájl:BigDataElem 20151203 zh.pdf

2016-06-13T13:59:05Z

Horváth Gábor:

'Big Data' elemzési módszerek

2016-06-13T13:58:30Z

Horváth Gábor: /* ZH */

{{Tantárgy
| név = 'Big Data' elemzési módszerek
| tárgykód = VIMIAV02
| szak =
| kredit = 2
| félév = ősz
| kereszt = nincs
| tanszék = VIK-MIT
| jelenlét = nincs
| minmunka = ?
| labor = nincs
| kiszh = nincs
| nagyzh = 1
| hf = van
| vizsga = nincs
| levlista =
| tad = https://portal.vik.bme.hu/kepzes/targyak/VIMIAV02/
| tárgyhonlap = https://inf.mit.bme.hu/edu/courses/bigdata
}}

==Bevezetés==
A tárgy célja a Big Data problémakör megoldását biztosító eszközök és módszerek áttekintése, a nagy adatmennyiségből adódó speciális problémák kezelése. A tárgyaláshoz több szempontból előnyös, közös nevező a komplex modellek használata, valamint az adatok hatékony ábrázolása, vizualizációja, ide értve a vizuális adatelemzés lehetőségeinek áttekintését is.

==Követelmény==
*Félév végén (kb. 13-14. héten) egy ZH, a szükséges minimum szint a pontok 40%-a.
*Egy kötelező házi feladat. A házi feladat egy gyakorlati ‘Big Data’ probléma megoldása az előadáson megismert módszerek és eszközök segítségével. A házi feladat bemutatása és értékelése az utolsó oktatási héten történik, egy közös nyilvános bemutató keretében.

==Segédanyagok==
===Ellenőrző kérdések===
A ZH kérdései az ellenőrző kérdések közül kerülnek ki.

'''2015'''
*[[Media:BigDataelemmod_ellenorzokerdesek_2015.pdf|Ellenőrző kérdések]] - '''részleges''' [[Media:BigDataelemmod_ellenorzokerdesek_reszlegeskidolg_2015.pdf|kidolgozás]]

==ZH==
*[[Media:BigDataElem_20151203_zh.pdf | 2015.12.03]]

==Házi Feladat==

Algoritmikus tőzsdei folyamat-előrejelzés

2016-06-13T13:55:50Z

Horváth Gábor: /* Tételsor */

Algoritmikus tőzsdei folyamat-előrejelzés

2016-06-13T13:50:44Z

Horváth Gábor: /* Python */

Fájl:AdatbanyGazdinfo 20160510 2zh.pdf

2016-06-13T13:49:42Z

Horváth Gábor:

Adatbányászati technikák

2016-06-13T13:48:17Z

Horváth Gábor: /* ZH */

{{Tantárgy
| név = Adatbányászati technikák
| tárgykód = VISZM185
| szak = gazdaságinformatikus
| kredit = 5
| félév = tavasz
| kereszt = nincs
| tanszék = VIK-SZIT
| jelenlét = nincs
| minmunka = ?
| labor = kéthetente
| kiszh = nincs
| nagyzh = 2
| hf = 2
| vizsga = nincs
| levlista =
| tad = https://portal.vik.bme.hu/kepzes/targyak/VISZM185/
| tárgyhonlap = http://www.cs.bme.hu/dm/
}}

==Bevezetés==
Az alapvető adatbányászati algoritmusok ismertetése, azok alkalmazhatóságának bemutatása a gazdasági életből származó példákon keresztül. A hallgatók legyenek képesek adatbányászati elemzések elvégzésére különböző területeken (kereskedelem, pénzügy, marketing, orvosi adatbányászat, stb.). Ismerkedjenek meg a gyakorlatban széles körben elterjedt adatbányászati szoftverrel és szereznek tapasztalatokat az adatelemzés, tudáskinyerés területén.

==Követelmények==
*Két ZH, mindkettő 35 pontot ér, mindkettőn legalább 14 pontot el kell érni.
*Legalább az egyik ZHnak elsőre (az eredeti időpontban) sikerülnie kell, a másik pótolható a pótZHval. Utolsó pótlási alkalom valamikor később a pótlási héten.
*A laboron két beadandó házi van, mindkettő 15 pontot ér. A házik ellenőrzése az utolsó laboron történik.
*A laboron az első hat alkalomból legalább ötön részt kell venni.
*Összesen 100 pont szerezhető, 40 ponttól elégséges, 55-től közepes, 70-tól jó, 85-től jeles a félévközi jegy.

==Segédanyagok==
=== Könyvek ===
*Dr. Bodon Ferenc - [http://www.cs.bme.hu/~bodon/magyar/adatbanyaszat/tanulmany/adatbanyaszat.pdf Adatbányászati algoritmusok]
*Pang-Ning Tan, Michael Steinbach, Vipin Kumar - [http://www-users.cs.umn.edu/~kumar/dmbook/index.php Introduction to Data Mining]

== ZH ==
=== Első ZH ===
*[[Media:AdatbanyGazdinfo_20160331_1zh.pdf | 2016.03.31]] - ZH
=== Második ZH ===
*[[Media:AdatbanyGazdinfo_20160510_2zh.pdf | 2016.05.10]] - ZH

Fájl:AdatbanyGazdinfo 20160331 1zh.pdf

2016-06-13T13:45:30Z

Horváth Gábor:

Adatbányászati technikák

2016-06-13T13:43:29Z

Horváth Gábor: /* ZH */

Fájl:AdatbizGazdinfo 2015 3kzh.pdf

2016-06-13T13:33:19Z

Horváth Gábor:

Adatbiztonság a gazdaságinformatikában

2016-06-13T13:32:11Z

Horváth Gábor: /* Kis ZH */

{{Tantárgy
| név = Adatbiztonság a gazdaságinformatikában
| tárgykód = VIHIM100
| szak = MSC gazdinfo
| kredit = 5
| félév = ősz
| kereszt = nincs
| tanszék = VIK-HIT
| jelenlét = gyakorlat
| kiszh = 3 db
| nagyzh = 1 db
| hf = nincs
| vizsga = nincs
| levlista =
| tad = https://portal.vik.bme.hu/kepzes/targyak/VIHIM100
| tárgyhonlap = http://www.hit.bme.hu/~vajda/education/index.html
}}
== Bevezetés ==
A korszerű informatikai rendszerek és hálózatok által tárolt, kezelt illetve továbbított adatok integritásának és bizalmasságának védelme fontos feladat. A tárgy célja, hogy bevezetést adjon azokba az elvekbe és módszerekbe, amelyek e feladat megoldásában használhatók. Átfogó ismeretet nyújt a tárgy, amelynek keretében mind a kriptográfiai, mind a számítógépes és hálózati biztonságtechnológia, mind pedig biztonságmenedzsment alapelvekbe és módszerekbe bevezetést kap a hallgató. A tárgyat sikeresen elvégző hallgató képes lesz a vállalati szintű biztonsági kihívások megértésére, a megoldási lehetőségek átlátására és szerzett tudásán keresztül azok menedzselésére.

== Követelmények ==
*'''NagyZH''': A szorgalmi időszakban: 1 nagy zárthelyi, legalább 40%-os teljesítése.
*'''KisZH''': A félév teljesítésének feltétele legalább 2 sikeres kis zárthelyi teljesítése a lehetséges 3 kis zárthelyiből (pótlási lehetőség nincs).
*'''Félévközi jegy''': A végső jegybe a kis zárthelyik közül a kettő legjobb 20-20%-kal, a nagy zárthelyi 60%-kal számít bele.

==Segédanyagok==
A tantárgy követelménye/tananyaga részben fedésben van a mérnökinformatikus MSc [[Adatbiztonság]] tárgyával.
===Kis ZH===
A kisZH-k kérdései általában az ellenőrző kérdések közük kerülnek ki, leginkább elméleti jellegűek.
*Kriptográfia [[Media:AdatbizGazdinfo_2015_kriptográfiaialapfogalmak.pdf |ellenőrző kérdések]] - [[Media:AdatbizGazdinfo_2015_kriptokidolgozás.pdf |kidolgozás]]
*Biztonságos programozás [[Media:AdatbizGazdinfo_2015_biztonságosprogramozásalapfogalmak.pdf |ellenőrző kérdések]] - [[Media:AdatbizGazdinfo_2015_bizprogkidolgozás.pdf |kidolgozás]]
=== Nagy ZH ===
*Biztonságos programozós és tűzfalas [[Media:AdatbizGazdinfo_bizprogtűzfal.pdf |feladatok]] - hivatalos megoldással

== ZH ==
=== Kis ZH ===
{| style="border-spacing: 1em; width:90%;"
| style="vertical-align: top; width: 33%;" |
==== 1. kisZH ====
*[[Media:AdatbizGazdinfo_2015_1kzh.pdf | 2015.10.19]] - hivatalos megoldással
| style="vertical-align: top; width: 33%;" |
==== 2. kisZH ====
| style="vertical-align: top; width: 33%;" |
==== 3. kisZH ====
*[[Media:AdatbizGazdinfo_2015_3kzh.pdf | 2015.11.30]]
|}

=== Nagy ZH ===
{| style="border-spacing: 1em; width:90%;"
| style="vertical-align: top; width: 33%;" |
==== ZH ====
* [[Media:AdatbizGazdinfo_2015_zh.pdf | 2015.12.07]] - hivatalos megoldással
| style="vertical-align: top; width: 33%;" |
==== pótZH ====
* [[Media:AdatbizGazdinfo_2015_pzh.pdf | 2015.12.16]] - hivatalos megoldással
| style="vertical-align: top; width: 33%;" |
==== pótpótZH ====
|}

Fájl:MatStat zh2 20151123.pdf

2016-06-13T13:28:59Z

Horváth Gábor: