| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Iskanje po katalogu digitalne knjižnice Pomoč

Iskalni niz: išči po
išči po
išči po
išči po
* po starem in bolonjskem študiju

Opcije:
  Ponastavi


31 - 40 / 137
Na začetekNa prejšnjo stran12345678910Na naslednjo stranNa konec
31.
EKONOMSKA UPRAVIČENOST PRIDELAVE ZELENJAVE NA VRTU ZA SAMOOSKRBO
Jernej Šorli, 2016, diplomsko delo/naloga

Opis: Ugotavljali smo ekonomsko upravičenost pridelavo zelenjave na domačem samooskrbnem vrtu velikosti 60m2. S pomočjo kalkulacije smo vrednotili, koliko zelenjave lahko v eni sezoni pridela štiričlanska družina in koliko lahko s tem privarčuje. Za vrt smo sestavili štiriletni kolobar in v njega vključili čim več raznovrstnih zelenjadnic, večina avtohtonih sort. Celotna pridelava je temeljila na ekološki pridelavi. Od aprila pa do decembra smo pridelali približno 265 kg zelenjave, ki bi na trgu imela vrednost okrog 781,50 evrov. To pomeni, da smo v tem času pridelali približno 1 kg sveže zelenjave na dan. Skupni stroški celotne sezone pa so znašali 768,29 evrov. Kalkulacija je torej pokazala, da je štiričlanska družina v času od aprila do decembra pokrila skupne stroške celotne sezone. S tem smo dokazali ter potrdili našo hipotezo, da je takšna pridelava za samooskrbo družine ekonomsko upravičena.
Ključne besede: ekonomska upravičenost, kalkulacije, zelenjava, samooskrba, vrt
Objavljeno: 11.10.2016; Ogledov: 692; Prenosov: 87
.pdf Celotno besedilo (1,31 MB)

32.
PRIMERJAVA EKONOMSKE UPRAVIČENOSTI EKOLOŠKE IN KONVENCIONALNE PRIDELAVE JABOLK
Mateja Slak, 2016, diplomsko delo/naloga

Opis: Proizvajalci jabolk se dandanes vedno bolj trudijo, da bi bila njihova proizvodnja ekonomsko upravičena. Vedno več pa se jih trudi tudi, da bi proizvajali ne samo veliko, ampak tudi kvalitetno. Ekološka pridelava prehiteva konvencionalno v smislu večjega povpraševanja in tudi vse večje ponudbe. Tudi konvencionalna pridelava je lahko ekonomsko upravičena in lahko posluje z velikim dobičkom. Le njihovi stroški so v primerjavi z ekološko pridelavo višji. Na podlagi vseh pridobljenih podatkov obeh proizvajalcev je bila v diplomski nalogi narejena analiza stroškov, model kalkulacije, pregled indikatorjev ekonomske upravičenosti in potrditev uspešnosti poslovanja. Narejena je bila tudi analiza občutljivosti lastne cene in finančnega rezultata obeh proizvajalcev. Glede ne vse izračune lahko trdimo, da je v obeh primerih proizvodnja ekonomsko upravičena (ekološka pridelava; Ke znaša 1,25, konvencionalna pridelava; Ke znaša 1,31) in da obe proizvodnji poslujeta dobičkonosno.
Ključne besede: ekološka pridelava, konvencionalna pridelava, ekonomska upravičenost, lastna cena, finančni rezultat.
Objavljeno: 11.10.2016; Ogledov: 1229; Prenosov: 81
.pdf Celotno besedilo (1,28 MB)

33.
Model za podporo pri odločanju uporabe tehnologij pridelave krme
Ben Moljk, 2016, magistrsko delo/naloga

Opis: Za iskanje možnosti učinkovitejšega gospodarjenja na živinorejskih kmetijah je prehrana živali zagotovo področje, ki to dopušča. Četudi se številni raziskovalci lotevajo raziskav pridelave travniške krme z njiv le s tehnološkega vidika, se ugotovitve navezujejo tudi na ekonomiko pridelave. Za ocenjevanje ekonomske upravičenosti uporabe tehnologij ali odločitev zanje si pomagamo z uporabo simulacijskih modelov, programskih orodij ter primernih metod. Pri računanju krmnih obrokov prehranske strokovnjake pretežno zanima pokritost potreb živali glede na intenzivnost proizvodnje, medtem ko agrarne ekonomiste zanima zlasti stroškovni vidik v razmerju s prihodki. V nalogi z vidika pogojev za pridelavo travniške krme z njiv ugotavljamo njihov vpliv na sestavo in vrednost krmnih obrokov za krave molznice. Razvito je orodje, ki poleg ocenjevanja ekonomskih vplivov omogoča tudi načrtovanje pridelave krme ter ocenjevanje primernosti tehnologij s stroškovnega vidika. Pri tem je uporabljena metoda klasičnega determinističnega linearnega programiranja. V nalogi je pristop testiran na primeru ravninskega kmetijskega gospodarstva, ki je specializirano v prirejo mleka. Dobljeni rezultati kažejo prednosti in slabosti linearnega programiranja. Hkrati je ugotovljeno, da je linearno programiranje lahko primerno orodje za načrtovanje pridelave krme in ocenjevanje tehnologij, a je pri tem kakovost rezultatov in razpoložljivost vhodnih podatkov pomembna omejitev.
Ključne besede: travniška krma z njiv, krmni obrok za krave molznice, ekonomika, simulacijski model, matematično programiranje, linearno programiranje
Objavljeno: 06.10.2016; Ogledov: 833; Prenosov: 73
.pdf Celotno besedilo (1,80 MB)

34.
Izračun neto sedanje vrednosti in interne stopnje donosnosti pri investiciji pridelave paradižnika v rastlinjaku
Dejan Šumak, 2016, magistrsko delo/naloga

Opis: V tem magistrskem delu smo proučili ekonomski in finančni vidik upravičenosti investicije. To delo je razdeljeno na tri dele, in sicer na pregled objav, na material in metode ter na rezultate z razpravo. Cilj le-tega je bil izračunati ključne parametre finančne analize in ugotoviti najdonosnejšo investicijo. Pri pregledu objav smo predstavili izsledke iz različne domače in tuje literature, virov ter člankov, in sicer glede investicijskega odločanja, vrednotenja-ocenjevanja investicijskih objektov, NSV, ISD ter primerjave NSV in ISD. Ugotovili smo, da sta metodi NSV ter ISD najbolj uveljavljeni tradicionalni metodi za ocenjevanje upravičenosti investicije. Na njuni podlagi smo opravili izračune glede ugotavljanja smotrnosti naše investicije v rastlinjak. V poglavju, v katerem smo opredelili material in metode dela, smo opisali investicijo, ocenili materiale, stroške in prihodke ter izračunali denarni tok. Izvedli smo dve oceni investicije, in sicer za 2 in 4,5 hektarja rastlinjaka, pri katerih smo uporabili različne scenarije, in sicer scenarij A, pri katerem sta cena (EUR) in pridelava (kg) konstanti, scenarij B, pri katerem je pridelava (kg) konstanta in cena (EUR) spremenljivka, ter scenarij C, pri katerem je cena (EUR) konstanta in pridelava (kg) spremenljivka. Za izračun upravičenosti investicije smo zajeli obdobje trinajstih let. Ugotovili smo, da bodo stroški materialov in ostali stroški pri obeh površinah pri scenariju A v drugem letu najvišji, nato pa bodo vsako leto padali. Pri scenariju B so prav tako stroški najvišji v drugem letu, nato pa bodo vsako leto nižji. Pri scenariju C so stroški prav tako najvišji v drugem letu, nato pa bodo padali. Stroški materiala in ostali stroški so v drugem letu najvišji zaradi vložka v investicijo. Pri izračunu predvidenih stroškov (scenarij A) smo pri obeh površinah ugotovili, da so prihodki vsako leto konstantni. Pri scenariju B in C smo ocenili, da prihodkov v prvem letu ne bomo imeli, nato pa bodo vsako leto naraščali. Denarni tok smo izračunali na podlagi predvidenih skupnih prihodkov in predvidenih skupnih stroškov, pri čemer v skupnih stroških nismo upoštevali amortizacije. Ugotovili smo, da je pri obeh površinah (scenarij A) denarni tok pozitiven, kar pomeni, da je investicija upravičena. Če primerjamo denarni tok po scenariju B, ugotovimo, da je investicija za 4,5 hektarja smotrnejša od investicije za 2 hektarja rastlinjaka, ker je denarni tok pozitiven že v petem letu, medtem ko je za manjšo površino šele v šestem letu. Po scenariju C je pri obeh površinah denarni tok v prvem letu negativen, kar pomeni, da sta v tem letu obe investiciji neupravičeni. Na podlagi izračuna NSV in ISD smo ugotovili, da je investicija smiselna na večji površini.
Ključne besede: neto sedanja vrednost, interna stopnja donosnosti, investicijsko vrednotenje, tehnološko-ekonomski simulacijski model
Objavljeno: 06.10.2016; Ogledov: 2602; Prenosov: 160
.pdf Celotno besedilo (876,06 KB)

35.
Ocenjevanje stroškov in ekonomske upravičenosti investicije v obrat za predelavo mleka
Janez Stipanič, 2016, diplomsko delo/naloga

Opis: Na hribovsko-gorski kmetiji Rjavc smo se pred leti odločili za dopolnilno dejavnost predelave mleka. Odločamo se za investicijo v obrat. Za enostavnejšo odločitev smo razvili tehnološko ekonomski simulacijski model, ki nam izračunava neto sedanjo vrednost (NSV), interno stopnjo donosnosti (ISD), lastno ceno (Lc), letni denarni tok (LDT) in koeficient ekonomičnosti (Ke). Vrednost investicije znaša 74.251,75 €. Na podlagi neto sedanje vrednosti (NSV) smo izračunali, da je investicija upravičena, saj se ob 4-odstotni letni diskontni stopnji povrne v devetih letih. Izvedli smo tudi simulacijo dveh podražitev, in sicer 5-odstotne in 25-odstotne s podražitvijo surovine za 36,36 odstotkov.
Ključne besede: predelava mleka, investicija, simulacijski model, neto sedanja vrednost
Objavljeno: 29.08.2016; Ogledov: 1358; Prenosov: 196
.pdf Celotno besedilo (753,89 KB)

36.
MOŽNOST UPORABE KONOPLJE V PIVOVARSTVU
Miran Rengeo, 2016, diplomsko delo/naloga

Opis: Skladno s trendi vse večjega povpraševanja po pivu v ZDA, EU in Sloveniji v tretjem tisočletju smo v diplomski nalogi predstavili nove podjetniške priložnosti v pivovarstvu. Poleg klasičnih surovin, kot so voda, slad, hmelj in kvas, smo predstavili tudi potenciale pridelave in možnosti uporabe konoplje kot ene od alternativnih surovin za pridobivanje piva. Naloga vključuje predstavitev osnovne pivovarske tehnologije, namenjene začetnikom, ter prikaz kalkulacije variabilnih stroškov proizvodnje za različne inpute materiala in cen. Predstavlja prispevek k spodbujanju podjetniških pobud na področju kmetijstva in agroživilstva.
Ključne besede: surovine za pivo, pivovarstvo, tehnologija proizvodnje, Slovenija
Objavljeno: 21.07.2016; Ogledov: 684; Prenosov: 83
.pdf Celotno besedilo (1,46 MB)

37.
Večkriterijski model za ocenjevanje sort jablan
Sonja Zidar Urbanija, 2016, magistrsko delo/naloga

Opis: Ena od najpomembnejših odločitev sadjarja je pravilna izbira sorte pri zasaditvi novih intenzivnih nasadov jablan. Če je sorta dovolj odporna na bolezni in škodljivce, ima dobre lastnosti rodnosti in je hkrati še privlačna za potrošnika, lahko pričakujemo tudi dobre ekonomske rezultate naše investicije, kar je naš glavni cilj. Za pomoč pri odločanju izbire prave sorte smo razvili večkriterijski model za ocenjevanje sort jablan. Gre za model, ki temelji na metodologiji DEX, ekspertni oceni in agregiranju ocen posameznih ekspertov z različnih področij v eno oceno. Metoda DEX temelji na diskretnih vrednostih atributov in funkcijah koristnosti v obliki odločitvenih pravil. Skupino ekspertov je sestavljalo 16 strokovnjakov. Ocenjevali smo 13 sort jabolk. Ocenjevanje in vrednotenje smo izvedli v letu 2009 in v letu 2015. V naši raziskavi so predstavljeni rezultati posameznih ocenjevanj. Zanimivi so rezultati obeh ocenjevanj, saj so sorte, ki so bile tedaj še dokaj nove, po petih letih dale relevantnejše rezultate.
Ključne besede: jabolko/sorta/večkriterijski/model/DEX
Objavljeno: 11.07.2016; Ogledov: 934; Prenosov: 174
.pdf Celotno besedilo (1,83 MB)

38.
OCENA ALTERNATIV UPRAVLJANJA S TVEGANJEM ZARADI TOČE PRI HRUŠKI
Dušan Licardo, 2016, diplomsko delo/naloga

Opis: Za oceno tveganja zaradi toče pri hruški je bil uporabljen model drevesa odločanja po predhodnem izračunu modela kalkulacij. Namen diplomske naloge je, predstaviti kako trajni sadovnjak najboljše zaščititi pred točo in neugodnimi vremenskimi razmerami s protitočno mrežo in zavarovanje nasada. Drevo odločanja nam bo prikazalo izračun finančnih rezultatov za posamezne škodne dogodke pri variantah z zavarovanjem, brez zavarovanja in varianto s protitočno mrežo. Eden izmed glavnih ciljev diplomske naloge je ugotoviti, kolikšna je najnižja ocenjena škoda, pri kateri je zavarovanje pridelka, gospodarsko upravičeno.
Ključne besede: Toča, zavarovanje pridelka, drevo odločanja, modelna kalkulacija.
Objavljeno: 24.06.2016; Ogledov: 608; Prenosov: 33
.pdf Celotno besedilo (830,54 KB)

39.
Uporaba obdelave slik in metod strojnega učenja pri oceni kalivosti semen paradižnika (Lycopersicon lycopersicum L.)
Uroš Škrubej, 2016, doktorsko delo/naloga

Opis: V nalogi je predstavljen sistem računalniškega vida, ki temelji na obdelavi slike in metodah strojnega učenja, in je namenjen avtomatski oceni kalivosti semen paradižnika (Lycopersicon lycopersicum L.). Celoten sistem je bil zgrajen z uporabo odprtokodnih aplikacij ImageJ, Weke in njunih javnih javanskih razredov ter povezan s pomočjo namensko razvite programske kode. V raziskavi nismo uporabljali komercialne programske opreme. S pomočjo osmih algoritmov strojnega učenja; to so naivni Bayesov klasifikator (NBC), k-najbližjih sosedov (k-NN), odločitvena drevesa, metoda podpornih vektorjev (SVM), umetna nevronska mreža, bagging, boosting in naključni gozdovi, smo izgradili klasifikacijske modele in jih medsebojno primerjali na vzorcu 700 kalečih semen. Najboljšo povprečno klasifikacijsko točnost 95,743 % s standardnim odklonom 2,56 ob desetkrat ponovljenem desetkratnem prečnem preverjanju je dosegel model umetne nevronske mreže (večplastni perceptron). Izboljšan t-test (resampled t-test) s stopnjo zaupanja 0,05 je pokazal, da se rezultat statistično značilno razlikuje od preostalih testiranih modelov klasifikatorjev. Sledili so model SVM (94,114 % ± 2,60), bagging (94,071 % ± 2,84), naključni gozdovi (93,743 % ± 2,93), k-NN (93,714 % ± 2,42), odločitvena drevesa (93,586 % ± 2,72) in model boosting (93,443 % ± 3,01), vendar razlike med njimi niso statistično značilne. Najnižjo povprečno klasifikacijsko točnost je dosegel model NBC (87,929 % ± 4,09), katerega razlika je bila statistično značilna. Ker je model umetne nevronske mreže dosegel najboljše rezultate tudi pri preciznosti, priklicu, F-meri in ploščini pod krivuljo ROC, smo ga uporabili za izgradnjo prototipa, namenjenega klasifikaciji semen paradižnika, kalečih v petrijevkah (90 x 98 x 18mm). Prototip je pravilno klasificiral več kot 95 % kalečih semen.
Ključne besede: obdelava slik, strojno učenje, nevronske mreže, semena, paradižnik
Objavljeno: 21.06.2016; Ogledov: 2221; Prenosov: 128
.pdf Celotno besedilo (5,47 MB)

40.
Uporaba večkriterijskih odločitvenih modelov za ocenjevanje kakovosti ponudbe turističnih kmetij
Majda Potočnik, 2016, doktorsko delo/naloga

Opis: Obravnavani problem - kakovost ponudbe turističnih kmetij - smo razgradili na podprobleme oziroma parametre (kriterije) kakovosti ponudbe. Določili smo hierarhično strukturo štiridesetih kriterijev; vrhovni kriterij je alternativa, ki jo ocenjujemo – »turistična kmetija«. Podrejena kriterija sta »gost« in »gostitelj«. »Gostu« podrejeni kriteriji so »prostor«, »usluge« in »dodatna ponudba«; le-te sestavljajo še nižje ležeči kriteriji. »Gostu« podrejen je tudi kriterij »ponovno«. »Gostitelju« podrejena kriterija sta »načrti« in »zadovoljstvo«; slednji je razgrajen na podkriterije. V predhodni študiji (Potočnik 2006) smo izvedli anketo na sedmih slovenskih turističnih kmetijah: A, B, C, D, E, F in G, v katerih so anketirani gostje in gostitelji določili pomembnost posameznih parametrov kakovosti ponudbe turističnih kmetij in ocenili kakovost posameznih kriterijev turistične ponudbe ter skupno kakovost posameznih kmetij. Na osnovi izvedene primerjave ocen, ki so jih anketiranci dali posameznim parametrom turistične ponudbe določene kmetije in splošnemu vtisu o skupni kakovosti te kmetije, sklepamo na verodostojnost in uporabnost tako pridobljenih podatkov. Z metodo DEX smo v programu DEX-i razvili kvalitativni večkriterijski odločitveni model za ugotavljanje kakovosti ponudbe turističnih kmetij in ga v praksi preizkusili na vzorcu izbranih anketiranih kmetij. Izid so ocene kakovosti ponudbe posamezne turistične kmetije in razvrstitev kmetij po kakovosti. Od sedmih so štiri kmetije dobile najvišjo možno kvalitativno oceno »zelo dober«; to so kmetije B, C, F in G. Dve kmetiji: A in D sta ocenjeni z »dober«, kmetija E pa z »dober; zelo dober«. Izid za kmetijo E je posledica primankljaja podatkov s strani gostitelja. Tak izid dokazuje, da je model DEX uporaben tudi v primeru pomanjkljivih podatkov in nas napotuje k razmisleku o vzrokih in posledicah: »kaj - če«. Kmetije smo v modelu DEX lahko razvrstili po kakovosti od najboljše do najslabše; prvo mesto si delijo B, C, F in G, peto pa kmetiji A in D. Kmetija E je posebna kategorija. Izidi dokazujejo, da model DEX omogoča ocenitev in rangiranje alternativ – turističnih kmetij – po kakovosti njihove ponudbe in zato odločevalcu predstavlja ustrezen pripomoček. Nov večparametrski odločitveni model za potrebe vrednotenja kakovosti ponudbe turističnih kmetij smo v programu »Expert Choice« razvili s tehniko AHP. V praksi smo model preizkusili na istem vzorcu turističnih kmetij. Tudi kvantitativni model AHP je omogočil ocenitve turističnih kmetij glede na kakovost njihove ponudbe in rangiranje kmetij po kakovosti. Kmetije so v AHP razvrščene: najboljša kmetija F z oceno 0,155 zaseda prvo mesto. Kmetiji B in C sta ocenjeni enako, obe z oceno 0,150 in delita drugo mesto. Na četrto mesto se uvršča kmetija G z oceno 0,149, na peto A z oceno 0,139, na šesto D z oceno 0,130 in E na zadnje, sedmo mesto z oceno 0,127. Ugotavljamo, da je sedem kmetij v modelu AHP za kakovost turistične ponudbe dobilo šest različnih numeričnih ocen; samo dve kmetiji: B in C, se z enako oceno uvrščata na isto mesto. Istih sedem kmetij je v modelu DEX dobilo le dve opisni oceni: »dober« in »zelo dober«, kmetija E pa oceno »dober; zelo dober«. Kmetije B, C, F in G, ki si v modelu DEX delijo prvo mesto, vse z enako oceno »zelo dober«, so pri AHP uvrščene od prvega do četrtega mesta. Kmetiji A in D v modelu DEX delita šesto mesto, v modelu AHP pa pa sta uvrščeni na peto (A) in šesto (D). Kmetija E ima v modelu DEX zaradi pomanjkanja podatkov s strani gostitelja »dvojno« oceno »dober; zelo dober«, medtem ko se pri modelu AHP zaradi istega razloga uvršča na zadnje, sedmo mesto. Oba modela: DEX in AHP omogočata ocenitev kakovosti ponudbe turističnih kmetij. Izidi v obeh modelih kažejo na podobno razvrstitev kmetij po kakovosti. Uporaba modela AHP omogoča natančnejše ocene in natančnejše razvrščanje kmetij. Na tej osnovi sklepamo, da je model AHP primernejše orodje za ocenitev kakovosti ponudbe turističnih kmetij in
Ključne besede: kakovost ponudbe turističnih kmetij, parametri turistične ponudbe, večparametrski odločitveni model, analitični hierarhični proces (AHP), metoda DEX
Objavljeno: 13.06.2016; Ogledov: 1322; Prenosov: 239
.pdf Celotno besedilo (3,17 MB)

Iskanje izvedeno v 0.33 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici