ANALIZA DYNAMIKI PRZYCHODÓW I KOSZTÓW OPERACYJNYCH ORAZ ZYSKU BRUTTO I NETTO NA PRZYKŁADZIE WYBRANEGO BANKU W LATACH

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "ANALIZA DYNAMIKI PRZYCHODÓW I KOSZTÓW OPERACYJNYCH ORAZ ZYSKU BRUTTO I NETTO NA PRZYKŁADZIE WYBRANEGO BANKU W LATACH"

Transkrypt

1 SPIS TREŚCI Aa FERUŚ: Aaliza dyamiki przychodów i koszów operacyjych oraz zysku bruo i eo a przykładzie wybraego baku w laach Marek KICZEK, Agieszka NALEZIŃSKA: Ocea dyamiki poparcia dla SLD i PSL w laach Wacław KOTLIŃSKI, Tomasz MISIAK: Aaliza porówawcza dyamiki Produku Krajowego Bruo ogółem oraz a jedego mieszkańca Hiszpaii i Niemiec Aa KOTUŁA: Ocea płyości przedsiębiorswa meodą badaia dyamiki procesów Mariusz KRAWCZYK: Z badań ad procesami kosolidacji w polskim sysemie bakowym owe meody ocey dyamiki rozwoju działalości łączących się baków a przykładzie Baku Zachodiego WBK SA Tomasz MISIAK: Eapy zwielokroiaia warości miary jako powierdzeie zaczeia rzędu w oceie dyamiki wzrosu Produku Krajowego Bruo wybraych krajów Marek MRÓZ: Dyamika urodzeń i zgoów w Przemyślu w laach Zofia NOWAK, Barbara PLEWA: Ocea dyamiki procesów urodzeń i zgoów ludości polskiej Zofia NOWAK, Reaa STEC: Ocea dyamiki wybraych procesów emigracyjych ludości polskiej Barbara SIEŃKO, Krzesław STOKŁOSA: Sraegia i akyka w ekoomii. 165 Arur STEC, Moika SZLOSEK: Aaliza bezrobocia w wojewódzwie podkarpackim w laach Krzesław STOKŁOSA, Reaa STEC: Ocea dyamiki bezrobocia ludości podkarpackiej w laach

2 ZESZYTY NAUKOWE POLITECHNIKI RZESZOWSKIEJ Nr 210 Ekoomia i Nauki Humaisycze z Aa FERUŚ Poliechika Rzeszowska ANALIZA DYNAMIKI PRZYCHODÓW I KOSZTÓW OPERACYJNYCH ORAZ ZYSKU BRUTTO I NETTO NA PRZYKŁADZIE WYBRANEGO BANKU W LATACH Poddao aalizie przychody i koszy operacyje oraz zysk bruo i eo baku o symbolu A w laach Swierdzoo, że sosuki dyamiki poszczególych procesów świadczą egaywie o działalości baku. Aaliza dowodzi, że działalość baku jes obarczoa różego rodzaju obciążeiami, co egaywie wpływa a sposób jego zarządzaia. Zasosowao owe meody ocey dyamiki, kóre z powodzeiem moża wykorzysać, badając kokree przedsiębiorswo. Wsęp Celem działalości gospodarczej baku, jak i przedsiębiorswa jes osiągaie zysku i jego maksymalizacja. Bak jes swego rodzaju isyucją zaufaia społeczego. Ze względu a iemaerialy charaker bak ie ma iej drogi zdobycia klieów iż doarcie do ich przez budowaie wizeruku baku i idącego za im zaufaia klieów. Sprawozdawczość fiasowa jes podsawowym źródłem iformacji o syuacji ekoomiczo-fiasowej baku. Iformacje zaware w sprawozdaiach fiasowych, a więc w bilasie, rachuku zysków i sra oraz w sprawozdaiach z przepływów pieiężych są wykorzysywae do opracowywaia aaliz ekoomiczo-fiasowych oraz sporządzaia raporów. Są oe sosowae w procesach decyzyjych w bieżącej działalości, a akże w rakcie określaia i realizacji celów sraegiczych. Akcjoariusze, orgay władzy pańswowej oraz sami klieci baków wykorzysują dae o baku do ocey zyskowości, a przede wszyskim do ocey jego bezpieczeńswa. Fukcje sprawozdawczości fiasowej moża określić w rzech kaegoriach [1]: 1) iformacyjej, kóra dosarcza iezbędych iformacji o syuacji baku i efekywości jego działalości, 2) decyzyjej uzyskae dae są wykorzysywae do podejmowaia decyzji iezbędych przy realizacji obraych celów, 3) korolej jes sprawowaa przez orgay koroli, przede wszyskim Geeraly Ispekora Nadzoru Bakowego.

3 6 A. Feruś Podsawowym dokumeem służącym do ocey działalości baku jes jego bilas. Obowiązkiem baków jes sporządzaie sprawozdań fiasowych. Sporządzają oe sprawozdaia fiasowe dekadowe, miesięcze, kwarale, jak i rocze. Główe źródło zarobkowaia baków o szeroko pojęa działalość kredyowa. Kosz fiasowaia działalości kredyowej zależy w dużej mierze od źródeł pozyskaia fuduszy a ę działalość. Jakie są źródła fiasowaia mająku baku pokazuje bilas, a ściślej pasywa. Pasywa baku dzieli się a kapiały włase i kapiały obce. Udział kapiałów własych jes iewielki. Główym źródłem fiasowaia działalości baku są kapiały obce. Wśród ich ajwiększe zaczeie mają depozyy klieów, lokay międzybakowe i papiery warościowe emiowae przez bak. Bak przed udzieleiem kredyu bada zdolość kredyową kliea. Ocea ryzyka jes ajrudiejszym elemeem działalości kredyowej baku. Im klie baku jes bardziej wiarygody i wypłacaly, ym ryzyko jes iższe. Ryzyko jes wyceiae w zależości od przyjmowaego przez bak zabezpieczeia rasakcji. Niezbęde jes bieżące korolowaie syuacji kredyowaego kliea (przedsiębiorswa) i jego ooczeia. Podsawowy zarobek baku o odseki pobierae od wykorzysywaej kwoy kredyu lub pożyczki. Źródłem iformacji służącej oceie syuacji fiasowej baku jes akże, jak uprzedio wspomiao, rachuek zysków i sra. Rachuek zysków i sra iformuje o źródłach pozyskaia przez bak w daym okresie (p. roku) przychodów i o poiesioych koszach oraz obciążeiach fiskalych korygujących osaeczy wyik fiasowy, czyli zysk lub sraę eo [2]. Prawidłowo sporządzoa sprawozdawczość bakowa musi odpowiadać określoym wymogom w celu urzymaia ależyej wiarygodości baku. Wymogi e obejmują: 1) rzeelość, czyli zgodość daych z rzeczywisością, 2) przejrzysość, ozaczającą odpowiedie uporządkowaie i pogrupowaie iformacji, 3) kompleość, z. wymóg uwzględieia całości składików mająkowych, źródeł ich fiasowaia oraz procesów gospodarczych wpływających a wyik fiasowy baku, 4) jedoliość, odoszącą się do całego sysemu bakowego i poszczególych okresów sprawozdawczych; dzięki emu moża prowadzić aalizę porówawczą w czasie oraz w sosuku do różych baków, 5) ermiowość, 6) sprawdzalość z dowodami księgowymi będącymi maeriałami źródłowymi, 7) ciągłość, ozaczającą właściwe powiązaie iformacji z kolejych okresów sprawozdawczych. Oceiając efekywość fiasową baku, moża zasosować meody aalizy poziomej i pioowej oraz meodę wskaźikową i porówawczą. W iiejszym opracowaiu zajęo się aalizą poziomą. W chwili obecej meoda aalizy poziomej polega a porówywaiu poszczególych pozycji sprawozdań fia-

4 Aaliza dyamiki przychodów... 7 sowych, gdzie wylicza się ich zmiay, wykorzysując do ego wskaźiki dyamiki bądź kwoy absolue. Dzięki emu isieje możliwość określeia wzrosu bądź spadku poszczególych pozycji sprawozdań i porówaie bieżących wielkości z plaowaymi. Aaliza pioowa polega aomias a badaiu srukury akywów i pasywów oraz składików wyiku fiasowego i zmia srukury zachodzącej w czasie. Aalizując akywa, moża p. określić kieruek działalości baku: czy jes o w większym sopiu zaagażoway w rozwój akcji kredyowej czy eż agażuje swoje środki w zakup papierów warościowych. Aaliza wskaźikowa polega a obliczeiu odpowiedio dobraych wskaźików charakeryzujących poszczególe aspeky działalości baku. Osaia meoda porówań międzybakowych pozwala a oceę działalości baku a le iych baków i całego sekora bakowego. Moża dzięki emu określić m.i. pozycję baku i uzyskać isoe iformacje a porzeby zarządzaia bakiem. Opisae meody uzupełiają się wzajemie, dlaego baki wykorzysują je łączie, co pozwala rafiej oceić bieżącą syuację fiasową i określić jej rozwój w przyszłości. W bilasie, będącym zesawieiem sayczym, wyik fiasowy jes wykazyway w jedej ogólej kwocie, aomias rachuek zysków i sra zawiera przychody uzyskae w roku obroowym, produkcję i koszy poiesioe a uzyskaie ych przychodów, a akże pozwala oceić efekywość gospodarowaia. Aaliza bilasu oraz rachuku zysków i sra w ujęciu dyamiczym pozwala określić eweuale ryzyko baku związae z prowadzoą działalością [3]. Kryzysy są ieodłączym elemeem działalości gospodarczej baku i przedsiębiorswa, dlaego jes isoe umiejęe przewidywaie syuacji kryzysowej i opracowaie sraegii przerwaia zarówo przez przedsiębiorswo, jak i kredyujący je bak. Rachuek zysków i sra dosarcza iformacji pozwalających a bieżącą, jak i roczą oceę efekywości działalości. Jes sprawozdaiem dyamiczym, zawierającym przychody uzyskae w roku obroowym, produkcję i koszy poiesioe a uzyskaie ych przychodów, a akże pozwala oceić efekywość działalości. Aaliza dyamiki obrou pozwala a określeie empa rozwoju baku i umocieia jego pozycji a ryku. Aby ie popełić błędu w oceie, ależy zbadać wpływ iflacji a dyamikę obrou, celem określeia realej warości uzyskiwaych przychodów. W chwili obecej dyamikę obrou liczy się jako iloraz obrou za baday okres w sosuku do obrou za aalogiczy okres roku poprzediego. Wyik zawsze jes podaway w proceach. Ważym elemeem jes usaleie, czy wzros ilościowy obrou jes proporcjoaly do wzrosu warościowego. Na warość obrou składa się zarówo ilość sprzedaży, jak i cea jedoskowa sprzedaży. Dysproporcje wskazują a zmiaę ce sprzedaży lub zmiaę srukury sprzedaży. Większa dyamika przyrosu ilościowego od dyamiki warości obrou może wskazywać a obiżeie ce lub większy udział w srukurze sprzedaży ańszych produków bakowych. Większa dyamika warości obrou od dyamiki ilościowej może ozaczać zarówo wzros ce sprzedaży, jak i wzros w srukurze sprzedaży droższych asorymeów.

5 8 A. Feruś Isoe jes u określeie poliyki baku. Pomoce będzie usaleie, jaką część ryku obsługuje bak. W chwili obecej większość baków w e właśie sposób bada dyamikę efekywości fiasowej. Szczególie populara w oceie dyamiki sprawości podmioów ekoomiczych i fiasowych jes sopa proceowa. Oblicza się ją dla ych samych przedziałów czasu, gdy ymczasem w oceach i porówaiach dyamiki musi się uwzględić róże przedziały czasu. Nie zwraca się dosaeczej uwagi a zaczeie warości bazowych w zbiorach daych. W ekoomii ie mówi się ic o drogach przebiegu procesów (wskaźik ), wymuszaych przez określoe waruki. Tymczasem bez ich określeia, ocey sają się częso iedosaecze. Isoe jes przecież a jakich drogach są rozwijae szybkości (wskaźik w ) i przyspieszeia (agresywości) procesów, czy a drogach akich samych (skorelowaych), czy różych. Nie jes możliwa dosaecza zajomość przebiegu różych procesów ekoomiczych bez określeia ich dyamiki. W iiejszym arykule zosał przedsawioy owy, iy sposób badaia efekywości fiasowej baku, kóry może z powodzeiem wykorzysać zarówo bak, jak i samo przedsiębiorswo chcące wychwycić ieprawidłowości w jego zarządzaiu. Jes o jedyie propozycja, kóra może łączie z pozosałymi meodami, opisaymi wcześiej, zwiększyć efekywość fiasową baku. Zbadao szeregi czasowe daych wybraego baku o symbolu A, doyczących przychodów i koszów operacyjych, zarudieia oraz zysku bruo i eo w laach Bak zasrzegł sobie aoimowość. Celem pracy jes przede wszyskim przedsawieie owej meody badaia dyamiki. Aalizując dyamikę poszczególych procesów swierdzoo, że w badaym okresie koszy i przychody baku arasały z malejącą dyamiką. Na uwagę zasługuje u przede wszyskim zysk eo, kóry malał z dwukroie większą dyamiką w porówaiu do zysku bruo, co iekorzysie wpływa a działalość baku. Aaliza dowodzi, że działalość baku jes obarczoa różego rodzaju obciążeiami, co egaywie wpływa a sposób jego zarządzaia. 1. Dae empirycze Podsawą aalizy są szeregi czasowe J [zł] będące zbiorami skokowymi z la Warości są podae w ys. zł. Doyczą oe: A: Przychodów ze sprzedaży (I) B: Koszów działalości operacyjej ogółem (II) z podziałem a: wyagrodzeia (III) arzuy a wyagrodzeia (IV) amoryzację (V) koszy z odseek (VI) pozosałe koszy (VII)

6 Aaliza dyamiki przychodów... 9 C: Zysk bruo (VIII) D: Zysk eo (IX) E: Zarudieie (X) Wymieioe szeregi J zosały przedsawioe w ab Oprócz J podao akże szeregi S = J w skali wieloleiej, uzae za ciągłe, dzięki czemu i =1 i moża uzyskać wielolei obraz kodycji fiasowej baku. Poszczególe szeregi zosały przedsawioe a rys Warości P pochodzą z liiowej rasformacji szeregów J lub S według rówań: P = 100 J J 0, J 0 > 0 oraz P() = 10 0 S ( ), S(0) > 0 S(0) przy czym P 0 = P(0) = 100%. W abelach przedsawioo akże warości P k, kóre uzyskuje się z rówaia: P k 100 M M = k p gdzie M k warość końcowa miary szeregu, M p warość począkowa miary szeregu. Tabela 1. Empirycze zbiory J, S(), P() procesu I Laa [l] J [zł] S() [zł] P() ,7 1200, ,1 2850,8 237, ,1 4731,9 394, ,6 5900,5 491,422 P k 97, , ,422 Źródło: Opracowaie włase a podsawie [4]

7 10 A. Feruś Tabela 2. Empirycze zbiory J, S(), P() procesu II Laa [l] J [os] S() [os] P() ,2 1133, , , ,7 4543,7 400, ,4 5669,1 500,274 P k 99, , ,274 Źródło: Opracowaie włase a podsawie [4] Tabela 3. Empirycze zbiory J, S(), P() procesu III Laa [l] J [zł] S() [zł] P() ,6 101, , , ,5 446,5 439, ,5 550,69 P k 111,22 550, ,69 Źródło: Opracowaie włase a podsawie [4] Tabela 4. Empirycze zbiory J, S(), P() procesu IV Laa [l] J [zł] S() [zł] P() ,5 49, ,3 120,8 244, ,8 222,6 449, ,8 279,4 564,44 P k 114,75 564, ,44 Źródło: Opracowaie włase a podsawie [4] Tabela 5. Empirycze zbiory J, S(), P() procesu V Laa [l] J [zł] S() [zł] P() ,7 30, ,7 76,4 248, ,4 137,8 448, ,9 173,7 565,8 P k 116,94 565, ,8 Źródło: Opracowaie włase a podsawie [4]

8 Aaliza dyamiki przychodów Tabela 6. Empirycze zbiory J, S(), P() procesu VI Laa [l] J [zł] S() [zł] P() ,4 845, , , ,5 3285,5 388, ,6 4089,1 483,688 P k 95, , ,688 Źródło: Opracowaie włase a podsawie [4] Tabela 7. Empirycze zbiory J, S(), P() procesu VII Laa [l] J [zł] S() [zł] P() ,8 260,8 246, ,5 451,3 425, ,1 567,4 535,28 P k 109,53 535, ,28 Źródło: Opracowaie włase a podsawie [4] Tabela 8. Empirycze zbiory J, S(), P() procesu VIII Laa [l] J [zł] S() [zł] P() ,4 47, ,7 350,1 738, ,4 771,5 1627, , ,34 P k 532,7 2160, ,34 Źródło: Opracowaie włase a podsawie [4] Tabela 9. Empirycze zbiory J, S(), P() procesu IX Laa [l] J [zł] S() [zł] P() ,4 31, ,4 1049, ,4 572,8 1824, ,8 711,6 2266,24 P k 442, , ,24 Źródło: Opracowaie włase a podsawie [4]

9 12 A. Feruś Tabela 10. Empirycze zbiory J, S(), P() procesu X Laa [l] J [os] S() [os] P() ,2 1133, , , ,7 4543,7 400, ,4 5669,1 500,274 P k 99, , ,274 Źródło: Opracowaie włase a podsawie [4] Rys. 1. Zbiór S() procesu I Rys. 2. Zbiór S() procesu II Rys. 3. Zbiór S() procesu III Rys. 4. Zbiór S() procesu IV Rys. 5. Zbiór S() procesu V Rys. 6. Zbiór S() procesu VI

10 Aaliza dyamiki przychodów Rys. 7. Zbiór S() procesu VII Rys. 8. Zbiór S() procesu VIII Rys. 9. Zbiór S() procesu IX Rys. 10. Zbiór S() procesu X Na podsawie obliczeń wykazao, że procesy I-X cechują się sopiowym spadkiem szybkości rzeczywisej V() w czasie. Krzywe opisao z dobrą dokładością modelem ypu dw. 2. Sosowae modele opisowe W aalizie wykorzysao meody i zbiory przedsawioe a II i III Międzyarodowej Koferecji Naukowej w Jarosławiu [5, 6]. Jeśli chodzi o procesy ciągłe, symbol aw ozacza wzros szybkości rzeczywisej V() w czasie (liera a) i wzros warości miary (liera w); symbol as wzros szybkości rzeczywisej V() w czasie (liera a) i spadek warości miary (liera s); symbol dw spadek szybkości rzeczywisej V() (liera d) i wzros warości miary (liera w); symbol ds aalogiczie do poprzedich. Liczba 0 ozacza zależość liiową, w kórej szybkość V() = cos. a liery w lub s ozaczają wzros lub spadek warości miary. We wzorach [6] wprowadzoo ogóly symbol miary M, kóry może być zasąpioy odpowiedio przez J, S, P. Ozaczoe szybkości [V, Y(M)] odoszą się ylko do zbiorów uzaych za ciągłe, j. S i P. W modelach opisowych wysępują dwa paramery: bezwymiarowy rząd fukcji opisującej, kóry jes wskaźikiem drogi przebiegu procesu, w sała dyamicza, kóra jes wskaźikiem szybkości.

11 14 A. Feruś Modele opisowe dla krzywych ypu dw i 0w (ie rasformują się liiowo do modeli ypów aw i as) Szybkość rzeczywisa V() = w M () = d M ( ), wymiar [M 1 ] (1) d w = 1 [M 1+ () M 1+ (0)], wymiar [M 1+ 1 ] (2) (1 + ) oraz M() = [M 1+ (0) + w (1 + ) ] 1 1+ (3) Wyjaśiając defiicję dyamiki, ależy dokoać podziału a: dyamikę w skali bezwzględej, kóra ozacza szybkość rzeczywisą V(S) i przyspieszeie rzeczywise osiągae a ściśle określoej drodze biegu procesu ( jes wskaźikiem ej drogi), dyamikę w skali względej, kóra jes szybkością właściwą V(P) i przyspieszeiem właściwym osiągaym a ściśle określoej drodze przebiegu procesu. Porówując dyamiki główe, zaczeie ma paramer, a w asępej kolejości w. Warości i w uzyskuje się, podsawiając do wzoru (2), gdzie bezwymiarowy rząd moża azwać sumaryczą sałą wagą domiujących, zagregowaych czyików hamujących bądź przyspieszających proces lub wskaźikiem sraegii biegu procesu. Określeie ych paramerów pozwala a swierdzeie z jaką dyamiką zmieiają się warości S() oraz P(). Szereg dyamiczy dla procesów o malejących dyamikach ma posać:...6aw > 5aw > 4aw > 3aw > 2aw > 1aw > 0aw > 1dw > 2dw > 3dw > > 4dw > 5dw... (4) Dokładość opisu wyrażoo średim odchyleiem warości empiryczych M() od obliczoych ˆM (), em. M ( ) M ˆ ( ) 100 M ( ) M ˆ ( ) M() Mˆ () e m = (5) 2

12 Aaliza dyamiki przychodów Dodakowo, do ocey dyamiki procesów moża obliczyć czasy i oraz V i, po jakich asępuje zwielokroieie warości miary, według asępujących wzorów [7]: dla modelu ypu aw: i = 100 γ i++i 1 ; V i = 100 γ i (6) dla modelu ypu dw: i = 100 γ i +i 1 ; V i = 100 γ i (7) gdzie: γ sopień zwielokroiaia, przy czym γ >1, rząd fukcji opisującej, i eap zwielokroiaia miary. 3. Rezulay obliczeń Modele opisowe zalezioe w skali bezwzględej S() S = [ S + w (1 + ) ] 1/(1 + ) (8) ˆ 1+ 0 gdzie: sopień fukcji opisującej, w sała dyamicza [ys. zł 1+ l 1 ] 1 (w = [M 1+ M 1+ 0 ]) (1 + ) Szybkość V(S) = w S ˆ [S l 1 ] (9) Modele opisowe zalezioe w skali względej P() P ˆ = [ w (1 + ) ] 1/(1 + ) (10) gdzie: sopień fukcji opisującej, w sała dyamicza [ys. zł 1+ l 1 ] (w = 1 (1 + ) [ P ˆ ] ) Obliczoo szybkość według wzoru: V(P) = w P ˆ [% l 1 ] (11)

13 16 A. Feruś

14 Aaliza dyamiki przychodów... 17

15 18 A. Feruś W abelach 11. i 12. przedsawioo procesy I-IX według malejących dyamik. Fakyczie kolejość w skali P jes ajdokładiejsza. Pozwala oa a wyjaśieie, z jaką dyamiką arasa każde 100 zł w badaym procesie. Jeżeli procesy zachodzące w przedsiębiorswie byłyby doskoale skorelowae, o ich rzędy byłyby dokładie akie same, a sałe w w skali P() akże rówe. W skali bezwzględej S() sałe w ie będą rówe, jeśli S(0) porówywaych procesów są róże. Gdy rzędy poszczególych procesów są róże, wówczas dyamika procesów układa się zgodie z szeregiem (4). Dokładość opisów wyrażoo średim odchyleiem e m (5). W celu dokładiejszego porówaia dyamik właściwych procesów i jedocześie powierdzeia słuszości zasosowaia rzędów do szeregowaia procesów a rys. 11. oraz w ab. 13. przedsawioo wyliczoe warości szybkości właściwych V ˆ( P) przy dowolie dobraych P, wspólych jedak dla poszczególych procesów. Ze zmiaą warości rzędu (jak w szeregach) szybkości V ˆ( P) rosą lub maleją coraz łagodiej (o łagodości ej mówią podae warości P k rówego (V(P) k /V(100)). Szybkości właściwe Vˆ( P ) [% l 1 ] procesów oraz warości P k, ułożoo w kolejości malejących dyamik. Rys. 11. Szybkości właściwe V i procesów I-X w fukcji eapów i

16 Aaliza dyamiki przychodów Tabela 13. Szybkości właściwe V i (V i=0 = 100%) procesów I-X ułożoych w kolejości malejącej dyamiki Lp. Proces i = 0 i = 1 i = 2 i = 3 i = 4 1 X 0,031 dw ,87 95,79 93,76 91,76 2 VIII 0,411 dw ,21 56,57 42,54 31,996 3 VIII 0,624 dw ,89 42,10 27,32 17,73 4 VIII 0,6326 dw ,5 41,6 26,83 17,30 5 IV 0,662 dw ,20 39,94 25,24 15,95 6 III 0,671 dw ,80 39,45 24,77 15,56 7 I-II 0,690 dw ,98 38,42 23,81 14,76 8 VIII 0,699 dw ,599 37,94 23,37 14,40 9 IX 0,862 dw ,018 30,27 16,65 9,16 Wioski Z przeprowadzoych badań wyika, że procesy od I do X biegły z malejącą dyamiką, przy czym szybkości przychodów ze sprzedaży (proces I) oraz koszów działalości operacyjej ogółem (proces II) były zbliżoe do siebie. W dobrze działającym baku dyamika przychodów ze sprzedaży wia być wyższa, a co ajwyżej rówa dyamice koszów. Syuacja, w kórej dyamika wzrosu koszów jes malejąca, jes bardzo korzysa dla baku. Poważy problem saowi dyamika zysku eo, zaczie miejsza, malejąca w porówaiu do dyamiki wzrosu zysku bruo. Świadczyć o może o dużych obciążeiach baku, p. obciążeiach podakowych. W przedsawioej aalizie proces X (zarudieie) charakeryzuje się ajwiększą dyamiką wyrażoą rzędem = 0,031dw, o czym świadczą eż warości P k = 95,54%. Najbardziej dyamiczie wzrasała krzywa X. Świadczy o o sosukowo słabym zmiejszaiu zarudieia w czasie. We wszyskich procesach miały miejsce w skali wieloleiej spadki przyrosów warości miar. Poza zarudieiem (X) sosukowo ajwiększe przyrosy osiągał bak w procesie VIII (zyski bruo), przyrosy jedak zysków eo (IX) były ajsłabsze. Sosukowo wyższe przyrosy doyczą amoryzacji (V). Narzuy a wyagrodzeia (IV) miały przyrosy rochę większe od wyagrodzeń (III). Przychody ze sprzedaży (I) i koszy ogółem (II) cechowały się ym samym rzędem = 0,69 dw, ale różymi warościami sałych w. W skali względej sosuek ych sałych K I = = 1,033, co świadczy, że koszy ogółem (II) II 6715, ,9 arasały 1,033 razy szybciej aiżeli przychody ze sprzedaży, licząc uaj przyrosy a każde 100 złoych począkowych. Działalość baku była więc w ym

17 20 A. Feruś zakresie rochę iekorzysa, mimo że w skali bezwzględej sosuek e jes II ,35 odwroy i wyosi K I = = 1,0677. Wyika z ego, że przyrosy ,76 przychodów ze sprzedaży (I) były 1,0677 razy większe iż w wypadku koszów ogółem (II). Mogłoby o wprowadzić w błąd przy oceie jakości zarządzaia bakiem. Właśie w skali względej jes odwroie. W dłuższym okresie bak odczuje coraz siliej pojawiające się z ego powodu kłopoy. Przyczyy kwią w koszach pozosałych (VII) i z pewością w procesie amoryzacji (V). Działalość baku ie była dobrze uporządkowaa. Świadczą o ym isoie zróżicowae warości procesów. Najbardziej jes o widocze w wypadku zysków eo (IX). W miarę upływu czasu przyrosy zysków sawały się w ciągu la ajmiejsze w porówaiu z iymi procesami, a spadki ajwiększe. Lieraura 1. Grzywacz J.: Podsawy bakowości: Sysem bakowy, kredyy i rozliczeia, ryzyko i ocea baku, markeig, Difi, Warszawa Gigol K.: Opłacalość działalości kredyowej baku, TWIGGER, Warszawa Ryżewska S.: Bakowa aaliza przedsiębiorswa dla porzeb ocey ryzyka kredyowego, TWIGGER, Warszawa Maeriały uzyskae od baku A 5. Kodraowicz-Pieruszka E., Sokłosa K.: Zasady podoszeia płac w ujęciu kieyczym, Maeriały z II Międzyarodowej Koferecji Naukowej w Jarosławiu, PWSZ Jarosław Kodraowicz-Pieruszka E., Sokłosa K., Smaga E.: Nowe modele kieycze, Maeriały z III Międzyarodowej Koferecji Naukowej w Jarosławiu, PWSZ, Jarosław Koliński W., Makarska A., Sokłosa K.: Ocea dyamiki procesów rozwojowych w laach , Oficya Wydawicza Poliechiki Rzeszowskiej, Rzeszów 2001 ANALYSIS OF THE DYNAMICS OF INCOME, OPERATING COSTS AND GROSS PROFIT ON THE EXAMPLE OF A SELECTED BANK IN THE PERIOD Summary A aalysis was coduced of he icome ad operaig coss, as well as gross ad e profis of a bak labelled A i he period The raios of he dyamics of paricular processes were proved o cosiue a egaive assessme of he bak s aciviies. The resul of he aalysis pois o he fac ha he bak s aciviies are burdeed wih differe ypes of egaive iflueces o he way i is maaged. New mehods of dyamics assessme were used, which may be successfully used o aalyse a paricular compay. Złożoo w Oficyie Wydawiczej w lisopadzie 2003 r.

18 Tabela 11. Składiki procesu I-X w kolejości malejącej dyamiki w skali absoluej S() Lp. Symbol Nazwa w Model opisujący e m 1 X Zarudieie 0,031 dw S = [10233 ˆ 1, ,031 ] 0, ,48 2 VIII Zysk bruo 0,411 dw 4121,325 S = [47,4 ˆ 1, ,325 1,411 ] 0, ,18 3 V Amoryzacja 0,624 dw 837,28 S = [30,7 ˆ 1, ,28 1,624 ] 0, ,98 4 VII Pozosałe koszy 0,6326 dw 5983,464 S = [106 ˆ 1, ,464 1,6326 ] 0, ,89 5 IV Narzuy a wyagrodzeia 0,662 dw 2201,324 S = [49,5 ˆ 1, ,324 1,662 ] 0, ,83 6 III Wyagrodzeia 0,671 dw 7338,64 S = [101,6 ˆ 1, ,64 1,671 ] 0, ,84 7 I Przychody ze sprzedaży 0,69 dw ,35 S = [1200,7 ˆ 1, ,35 1,69 ] 0, ,1 8 II Koszy ogółem 0,69 dw ,76 S = [1133,2 ˆ 1, ,76 1,69 ] 0, ,58 9 VI Koszy z odseek 0,699 dw ,02 S = 845,4 ˆ 1, ,02 1,699 ] 0, , IX Zysk eo 0,862 dw 36513,16 S = [31,4 ˆ 1, ,13 1,862 ] 0, ,05

19 Tabela 12. Składiki procesu I-X w kolejości malejącej dyamiki w skali względej P() Lp. Symbol Nazwa w Model opisujący e m 1 X Zarudieie 0,031 dw 132, , 0, ,48 P = [ ,63 1,031 ] ˆ 2 VIII Zysk bruo 0,411 dw 11820, , 0, ,18 P = [ ,28 1,411 ] ˆ 3 V Amoryzacja 0,624 dw 5698, , 0, ,98 P = [ ,28 1,624 ] ˆ 4 VII Pozosałe koszy 0,6326 dw 5440,08 P = [100 ˆ 1, ,08 1,6326 ] 0, ,89 5 IV Narzuy a wyagrodzeia 0,662 dw 7083,49 P = [100 ˆ 1, ,49 1,662 ] 0, ,83 6 III Wyagrodzeia 0,671 dw 7146,55 P = [101,6 ˆ 1, ,55 1,671 ] 0, ,84 7 II Koszy ogółem 0,69 dw 6715,597 P = [100 ˆ 1, ,59 1,69 ] 0, ,58 8 I Przychody ze sprzedaży 0,69 dw 6501,9 P = [100 ˆ 1, ,9 1,69 ] 0, ,1 9 VI Koszy z odseek 0,699 dw 6650,54 P = [100 ˆ 1, ,54 1,699 ] 0, , IX Zysk eo 0,862 dw ,88 P = [100 ˆ 1, ,88 1,862 ] 0, ,05

20 ZESZYTY NAUKOWE POLITECHNIKI RZESZOWSKIEJ Nr 210 Ekoomia i Nauki Humaisycze z Marek KICZEK Poliechika Rzeszowska Agieszka NALEZIŃSKA KIRCHHOFF Polska sp. z o.o. OCENA DYNAMIKI POPARCIA DLA SLD I PSL W LATACH Przedmioem opracowaia jes aaliza dyamiki poparcia dla wybraych parii poliyczych w laach Główym celem jes zbadaie dyamiki procesów, co umożliwi dokoaie ocey kszałowaia się preferecji wyborczych społeczeńswa polskiego w wyborach parlamearych w laach Aalizie poddao dwie parie poliycze: Sojusz Lewicy Demokrayczej i Polskie Sroicwo Ludowe. Meody ocey dyamiki procesów a zbiorach S Do ocey zbiorów S zasosowao modele opisae przez E. Kodraowicz- -Pieruszkę 1. Wprowadzoo symbolikę aw dla posaci krzywych jak a rys. 1. Rys 1. Wykresy ypu aw badaych krzywych S Krzywe aw charakeryzują się arasaiem warości miary S z arasającą szybkością, V(S) lub V(). Do opisu krzywych ypu aw zasosowao asępujące modele [1]: d S V( S) = w S S 1 d 1 (1)

21 22 M. Kiczek, A. Nalezińska w > 0, 0 gdzie: V(S) szybkość, w sała dyamicza o wymiarze [S ], bezwymiarowy rząd fukcji opisującej, wskaźik drogi biegu procesu, czas w laach. oraz Rozwiązaie rówaia (1) dla 0 < < 1 jes asępujące: w = [ S S0 ] (2) (1 ) 0 < < Sˆ = [ S + w (1 ) ] (3) 0 < < 1 Do opisu krzywych ypu dw zasosowao asępujące modele: Rys 2. Posać dw badaych krzywych S Krzywe ypu dw charakeryzują się wzrosami miary S, ale z malejącą szybkością V(S) lub V() (w fukcji warości miary S bądź czasu ) (rys. 2.). d S 1 V( S) = w S = [ S 1 ] (4) d w > 0, 0 gdzie: w sała dyamicza o wymiarze [S ], bezwymiarowy rząd fukcji opisującej, wskaźik drogi biegu procesu.

22 Ocea dyamiki poparcia Rozwiązaie rówaia (4) jes asępujące: w 1 = [ S (1 + ) S0 ] [S ] (5) oraz Sˆ = [ S + w (1 + ) ] (6) Warości i w uzyskao po podsawieiu do wzoru (1). Dokładość opisów określoo za pomocą średiego odchyleia e m : S ˆ ˆ S S S Sˆ ˆ S e m = (7) 2 Warości rzędów zosały wykorzysae do porówań dyamiki procesów. Skorzysao z dyamiczego redu, w kórym procesy są ułożoe według malejącej dyamiki:...2aw > 1aw > 0,5aw > 0 > 0,5dw > 1dw > 2dw... (8) gdzie 0 ozacza zależość liiową charakeryzowaą przez sałą szybkość V(S) oraz V. Zbiory S posłużyły do porówań dyamiki w skali bezwzględej, aomias P w skali względej. Zbiory P opisao akimi samymi modelami jak S (zamias S wprowadzoo symbol P ). Wobec liiowej rasformacji zbiorów S i P w rówaiach P wysąpiły akie same warości i e m, zmiaie uległy aomias warości w. W wypadku jedakowych rzędów procesów wysępuje korelacja liiowa. W akich warukach jes spełioy waruek afiiczości: K a b wa, Va ( S) = = (9) w V ( S) b, b kóry iformuje, ile razy proces a biegie szybciej iż b w całym przedziale czasu.

23 24 M. Kiczek, A. Nalezińska Va ( S) Sosuek jes sosukiem szybkości chwilowych dla akich samych, Vb ( S) dowolie dobraych warości miary S bądź P. Gdy są akie same, wówczas Va ( S) sosuki są sałe, iezależe od poziomu S (lub P). V ( S) b Gdy rzędy procesów są róże, wówczas ie jes spełioy. Z każdą a Va ( S) zmieą S lub P i ym samym czasie sosuki szybkości V b = ulegają Vb ( S) zmiaie. Dae empirycze Poszczególym procesom obraym w iiejszym opracowaiu przypisao jako symbole liczby rzymskie: I. Liczba głosów ważych oddaych ogółem w laach II. Liczba głosów oddaych a SLD w laach III. Liczba głosów oddaych a PSL w laach IV. Liczba madaów uzyskaych przez SLD w laach V. Liczba madaów uzyskaych przez PSL w laach Dae empirycze J i S przedsawioo w ab Obok J i S podao warości roczych sóp proceowych SP, obliczaych według wzoru: SP = J ( J J 1) 100 % 1 [ ] Zbiory J i S przedsawioo rówież a wykresach (rys. 3-17), gdzie ławo zauważyć, że zbiory J charakeryzują się miejszym uporządkowaiem iż zbiory S. Krzywe P pomiięo, gdyż mają aalogiczą posać jak krzywe S. Krzywe i redy eoreycze zazaczoo krzywymi z kwadraami. Tabela 1. Liczba głosów ważych oddaych ogółem a poszczególe parie Laa [l] J [ys. osób] SP S [ys. osób] , , ,2 18, , ,2 5, ,9 0, ,9 456 P k a K b P

24 Ocea dyamiki poparcia Rys. 3. Zależość J procesu I; spadek warości J, od 1993 do 2001 r., red o sopiowo malejącej dyamice Rys. 4. Zależość S procesu I; warości S wskazują rosącą dyamikę, proces jes rozwojowy Rys. 5. SP() procesu I; spadek warości SP, red przyjmuje warości ujeme od 1997 r. Tabela 2. Liczba głosów oddaych a SLD w laach Laa [l] J [ys. osób] SP S [ys. osób] ,8-1344, ,2 50, , ,2 30, ,2 573, ,5 22, ,7 970,7 P k P

25 26 M. Kiczek, A. Nalezińska Rys. 6. Zależość J procesu II; warości J rosą w czasie, proces jes rozwojowy Rys. 7. Zależość S procesu II; warości S wykazują rosącą dyamikę, red jes rozwojowy Rys. 8. SP() procesu II; spadek warości SP w czasie, warości e są jedak dodaie Tabela. 3. Liczba głosów oddaych a PSL w laach Laa [l] J [ys. osób] SP S [ys. osób] ,9-1033, ,4 51,7 3176, ,2 124,1 4132, ,7 18,2 5301,2 513 P k P

26 Ocea dyamiki poparcia Rys. 9. Zależość J procesu III; red jes a przemia rosący i malejący (gwałowy wzros poparcia w 1993 r., spadek w 1997 r., iewielki wzros głosów w 2001 r. w porówaiu do 1997 r.) Rys. 10. Zależość S procesu III; rosące warości S o sopiowo rosącej dyamice Rys. 11. SP() procesu III; gwałowy spadek warości SP w 1997 r., kiedy o red przyjął warość ujemą, ale już w 2001 r. miara przyjmuje warości dodaie Tabela. 4. Liczba madaów uzyskaych przez SLD w laach Laa [l] J [ys. osób] SP S [ys. osób] P k P

27 28 M. Kiczek, A. Nalezińska Rys. 12. Zależość J procesu IV; gwałowy wzros warości J w 1993 r., iezaczy spadek w 1997 r. i poowy wzros w 2001 r. Rys. 13. Zależość S procesu IV; warości S wykazują rosącą szybkość, red jes rozwojowy Rys. 14. SP() procesu IV; począkowo spadek warości SP, proces przyjmuje warość ujemą w 1997 r., asępie 24% wzros warości w 2001 r. Tabela. 5. Liczba madaów uzyskaych przez PSL w laach Laa [l] J [ys. osób] SP S [ys. osób] P k P

28 Ocea dyamiki poparcia Rys. 15. Zależość J procesu V; począkowo gwałowy wzros warości J wyoszący 137 madaów w 1993 r., w 1997 r. drasyczy spadek warości J (PSL orzymało ylko 27 madaów), asępie iewielki wzros warości J Rys. 16. Zależość S procesu V; wzros warości S w czasie z malejącą dyamiką Rys. 17. SP() procesu V; przemieie edecja spadkowa w 1997 r. i rosąca w 2001 r. Wyiki obliczeń W abelach 6-10 przedsawioo rezulay obliczeń dla każdego procesu osobo. Teoreycze rezulay przedsawioo akże a rys Wyliczoo rówież warości orieacyjych progoz a laa 2005 i 2009, korzysając ze zalezioych modeli opisowych. Należy zazaczyć, że są o progozy opare a daych z la poprzedich i wyiki e mogą się zmieić. Zależy o od wielu uwarukowań isyucjoalych, syuacyjych oraz ekoomiczych rudych do przewidzeia a dzień dzisiejszy.

29 30 M. Kiczek, A. Nalezińska W pierwszej kolejości zajdowao eoreycze modele opisowe dla zbiorów Ŝ i Pˆ i dopiero z ich wyliczoo eoreycze J i SP ˆ. Aaliza dyamiki procesu I liczba głosów oddaych ogółem w laach Tabela 6. Ocea dyamiki procesu I liczba głosów oddaych ogółem w laach Laa [l] J [ys. osób] Ĵ [ys. osób] S [ys. osób] Ŝ [ys. osób] e m Pˆ SP ˆ V (S) ˆ [s 1 1 ] , , , , , , , ,9 0, , , , , ,8 0, , , , , , , ,9 P k , Orieacyje progozy , ,5-568, , , ,5-680, ,2 P k Zalezioo dla procesu I S = [11218,6 1, ,9 1,067 ] 0,9372 ˆ = 0,067dw w 0,067 = 26473,9[S 1, ] e m = 0,1 opis jes bardzo dużej dokładości szybkość V(S) = 26473,9 S 0,067 [S 1 1 ] P = [100 1, ,067 ] 0,9372 ˆ = 0,067dw w 0,067 = 172[% 1, ] e m = 0,1 szybkość V(P) = 172 P 0,067 [% 1 1 ]

30 Ocea dyamiki poparcia Proces był silie rozwojowy. Świadczą o ym warości = 0,067dw. Rosły Ŝ rówież warości S oraz z szybkością V(S) = 26473,9 i aalogiczie V(P) = 172. Sopy proceowe SP ˆ wskazują red malejący ujemy. Nie iformują oe dosaeczie o dyamice procesu. Średi błąd wyiósł 0,1 procea, co świadczy o dokładym dopasowaiu procesu do modelu. Rys. 18. Zależość J procesu I Rys. 19. Zależość S procesu I Powyższe dae uprawiają do swierdzeia, że iska frekwecja wyborcza w Polsce jes raczej regułą iż wyjąkiem. Nie ma prosych wskaźików wyjaśiających przyczyę wysokiej absecji obywaeli polskich w wyborach parlamearych. Najbardziej dramayczy wybór saął przed polskimi wyborcami w 1989 r., gdy głosując, opowiadali się za owym lub sarym usrojem społeczo-ekoomiczym. Poczucie iezwyczajości i wagi ych wyborów było powszeche. Nie może więc dziwić fak relaywie wysokiej frekwecji (w porówaiu z późiejszymi wyborami parlamearymi). Na poziom absecji wpływ ma rówież sposób zorgaizowaia i działaia sysemu mass mediów. Mogą oe zachęcać do uczesicwa w wyborach, prowadząc szeroką edukację obywaeli, podkreślać zaczeie wyborów i przedsawiać uczesicwo w ich w kaegoriach powiości obywaela. Mogą posępować eż odmieie i kocerować się a relacjoowaiu rywalizacji wyborczej i przy ym, miej lub bardziej bezpośredio, sprzyjać określoym pariom i kadydaom.

31 32 M. Kiczek, A. Nalezińska Wreszcie rzeba wspomieć o uwarukowaiach absecji, akich jak pora roku i pogoda w diu głosowaia 2. Przedsawioa aaliza parycypacji wyborczej w Polsce ukazała, że frekwecja w ajbliższych wyborach pogorszy się i wyiesie w 2005 r ,45 ysiąca osób, aomias w 2009 r ,02, przy założeiu, że zideyfikoway mechaizm ie ulegie zmiaie. Aaliza dyamiki procesu II liczba głosów oddaych a SLD Tabela 7. Ocea dyamiki procesu II liczba głosów oddaych a SLD w laach Laa [l] J [ys. osób] Ĵ [ys. osób] S [ys. osób] Ŝ [ys. osób] e m Pˆ SP ˆ V (S) ˆ [s 1 1 ] ,8 1344,8 1344,8 1344, , ,2 2713, ,3 2,48 301, , ,2 3930, ,2 7989,2 3, , , ,5 5050, , ,5 0,11 969, ,63 P k ,54 970,68 969,62 1,5 969, ,71 Orieacyje progozy , , ,58 279, , , , ,58 62, ,38 P k Zalezioo dla procesu II 0,56 Ŝ = [1344,8 + 86,4 0,56 ] 1,7857 = 0,44aw w 0,44 = 86,4[S 0, ] e m = 1,5 opis jes dużej dokładości szybkość V(S) = 86,4 S 0,44 [S 1 1 ] Pˆ = [100 0,56 +20,16 0,56 ] 1,7857 = 0,44 aw w 0,44 = 20,16 [% 0, ] e m = 1,5 szybkość V(P) = 20,16 P 0,44 [% 1 1 ]

32 Ocea dyamiki poparcia Proces był ajsiliej rozwijającym się procesem spośród badaych. Rosły w czasie warości J, Ĵ, S oraz Pˆ według = 0,44 aw. Sopy proceowe SP ˆ są dodaie i eoreyczie ie osiągają warości ujemych, co świadczy o rozwojowości procesu. Rosły rówież szybkości V (S ˆ) i aalogiczie V (Pˆ ). Dyamika procesu II była zbliżoa do procesu VI. Rys. 20. Zależość J procesu II Rys. 21. Zależość S procesu II W wyborach w 1991 r. SLD zdobyło 12 proce głosów wyborczych i w Sejmie dyspoowało 60 madaami, uzyskując saus drugiej po Uii Demokrayczej siły poliyczej. Nie było jedak uwzględiae przez ugrupowaia possolidarościowe w procesie przeargów koalicyjych, reprezeując przypadek zw. parii izolowaej. Klub SLD w okresie Sejmu I kadecji był izoloway, a jedocześie osro aakoway przez parie aykomuisycze i iepodległościowe, szczególie przez KPN, co oczywiście sprzyjało jego wewęrzej kosolidacji 3. SLD egzysowało począkowo w pewym sopiu a margiesie poliyki, ie mając wpływu a działalość owych rządów la W wyborach w 1993 r. SLD uzyskało 2815,2 ysiące głosów i wprowadziło do Sejmu 171 posłów. Sało się wedy ajwiększym ugrupowaiem parlamearym 4. Na sa świadomości społeczej, w sposób iekorzysy dla lewicy, w 1997 r. wpłyęła: koleja pielgrzymka papieża Jaa Pawła II do Polski ( ), bezpośredi wpływ a zwiększeie się liczby przeciwików koalicji SLD PSL miała kaasrofala powódź, jaka w lipcu 1997 r. dokęła po-

33 34 M. Kiczek, A. Nalezińska łudiowo-zachodią część Polski. W wyiku ej ajwiększej w XX w. klęski żywiołowej a ziemiach polskich śmierć poiosło 55 osób, a sray maeriale oszacowao a kilka miliardów dolarów. Powódź ujawiła ieprzygoowaie wielu służb pańswowych do działaia w adzwyczajej syuacji, a opiię publiczą zbulwersowały dodakowo ieprzemyślae wypowiedzi człoków rządu, w ym zwłaszcza samego premiera Cimoszewicza. Po czerech laach SLD wróciło do władzy. Czeka go jedak rudy sprawdzia, bowiem społeczeńswo polskie jes zudzoe ieudolą poliyką AWS i oczekuje przywróceia ormalości, a ormalość ie jes dziś a wyciągięcie ręki, oddala ją apięa syuacja międzyarodowa (aak errorysyczy a Say Zjedoczoe 11 wrześia 2001 r.) i głęboka recesja gospodarcza 5. Aaliza dyamiki procesu III liczba głosów oddaych a PSL Tabela 8. Ocea dyamiki procesu III liczba głosów oddaych a PSL w laach [l laa] Laa [l] J [ys. osób] Ĵ [ys. osób] S [ys. osób] Ŝ [ys. osób] e m Pˆ SP ˆ V (S) ˆ [s 1 1 ] ,9 1033,9 1033,9 1033, ,4 2037,8 3176,3 3071,7 3,4 297,09 97,1 3630, ,2 1232,5 4132,5 4304,1 4,1 416,3 39,5 1438, ,7 985,3 5301,2 5289,5 0,2 511,6 20,1 1080,15 P k , ,1 906,54 Orieacyje progozy , ,52-593,72 13,82 798, , ,65-667,14 10,59 723,42 P k Zalezioo dla procesu III Ŝ = [1033,9 1, ,2 1,85 ] 0,5405 = 0,85 dw w 0,85 = ,2[S 1, ] e m = 1,9 opis jes dobrej dokładości szybkość V(S) = ,2 S 0,85 [S 1 1 ]

34 Ocea dyamiki poparcia Pˆ = [100 1, ,53 1,85 ] 0,5405 = 0,85dw w 0,85 = 17599,53 e m = 1,9 szybkość V(P) = 17599,53 P 0,85 [% 1 1 ] Warości J począkowo rosły, a asępie malały. Od 1993 roku proces biegł gwałowie z malejącą dyamiką, dla ego procesu wyiosło 0,85dw. Opis jes dość dobrej dokładości, średie odchyleie wyosi 1,9 proce. Rys. 22. Zależość J procesu III Rys. 23. Zależość S procesu III W wyborach parlamearych PSL uzyskało poparcie w wysokości 1033,9 ysiąca osób, jedak dla PSL liczył się przede wszyskim fak powierdzeia pozycji główej parii polskiej wsi, poparej przez jedą rzecią biorących udział w wyborach rolików. Zwycięswo SLD i PSL w wyborach uaocziło, iż parie possolidarościowe popełiły poważy błąd, ie łącząc się w większe bloki wyborcze. Jedakże iepodobieńswem byłoby źródeł ich klęski doparywać się ylko i wy-

35 36 M. Kiczek, A. Nalezińska łączie w represyjej dla małych parii ordyacji wyborczej z 1993 r. i podziałach międzyparyjych. Zwro a lewo po wrześiowych wyborach łumaczy się rówież ym, iż asąpił wzros iezadowoleia społeczego z rezulaów reform ekoomiczych possolidarościowych rządów 6. W wyborach z 1997 r. Sroicwo poiosło dokliwą porażkę, uzyskując poparcie ylko 956,2 ysiąca wyborców, co pozwoliło mu uzyskać 27 madaów poselskich. Spowodowae o było przepływem poparcia elekorau a rzecz SLD. Aaliza wyików głosowaia w 1997 r. zdaje się powierdzać hipoezę, wedle kórej sukces PSL w 1993 r. wyikał z odpływu wyborców ZCHN, kórzy w 1993 r. zwrócili się ku sroicwu W. Pawlaka. W 1997 roku zwoleicy ZCHN prawdopodobie wrócili do AWS 7. W 2001 roku PSL odoowało wzros poparcia wyoszący 1168,7 ysięcy osób i wzrosło o 212,5 ysiąca osób w sosuku do poprzedich wyborów. Wyik e pozwolił Sroicwu zaleźć się w opozycji. Aaliza dyamiki procesu IV liczba madaów uzyskaych przez SLD w laach Tabela 9. Ocea dyamiki procesu IV liczba madaów uzyskaych przez SLD w laach Laa [l] J [szuki] Ĵ [szuki] S [szuki] Ŝ [szuki] e m Pˆ SP ˆ V (S) ˆ [s 1 1 ] , , ,93 3, , , ,41 3,83 658, , , , , ,28 P k , ,4 142 Orieacyje progozy ,13-822, ,20 309,88 215, , , ,32 73,28 223,47 P k Zalezioo dla procesu IV 0,85 = [ ,8 0,85 ] 1,1764 Ŝ = 0,15aw w 0,15 = 78,8[S 0, ] e m = 1,7 opis jes dużej dokładości szybkość V(S) = 78,8 S 0,15 [S 1 1 ]

36 Ocea dyamiki poparcia Pˆ = [100 0, ,62 0,85 ] 1,1764 = 0,15aw w 0,15 = 121,62 [% 0, ] e m = 1,7 szybkość V(P) = 121,62 P 0,15 [% 1 1 ] Proces IV jes silie rozwojowy, świadczą o ym rosące warości J, Ĵ, S, Ŝ, dla ego procesu wyosi 0,44 aw. Warości S wykazują edecję rosącą. V(S) = 78,8 S 0,15 [S 1 1 ]. Opis procesu jes dobrej dokładości, e m = 1,7 proce. Sopy proceowe SP ˆ przyjmują warość dodaią z wyjąkiem 1997 r., kiedy o sopa SP ˆ gwałowie spadła poiżej 0 i ukszałowała się a poziomie 4 proce. Rys. 24. Zależość J procesu IV Rys. 25. Zależość S procesu IV W 1991 roku SLD zdobyło 60 madaów. SLD ie saowiło w sesie pozyywym aleraywy programowej dla kolejych rządów i, jak pokazały dzia-

37 38 M. Kiczek, A. Nalezińska łaia parii a forum Sejmu I kadecji, SLD ie weszło w aliase z ugrupowaiami o zbliżoej orieacji ideowej (SLD-UP), czego p. iepodoba powiedzieć o UD, KL-D i PPG, kóre wspólie uworzyły małą koalicję, reprezeując raczej jedolie saowisko w rakcie międzyparyjych przeargów a le uworzeia gabieu 8. Wybory parlameare w 1993 r. pozwoliły uzyskać Sojuszowi Lewicy Demokrayczej 171 madaów. W przeciwieńswie do sau, jaki wyworzył się po wyborach parlamearych w paździeriku 1991 r., zaczie zmiejszyła się wielkość ideksu Laakso, Taagepery (z 10,9 do 3,9), co dowodzi, iż pojawiły się isoe dysproporcje w sile poliyczej parii sceę parlamearą zdomiowały dwa duże ugrupowaia, o jes SLD i PSL, kóre uzyskały poad 15 proce głosów, a łączie zdobyły 303 maday w Sejmie a 460 możliwych (czyli większość absoluą, kórej ie miały czery ajwiększe ugrupowaia w Sejmie I kadecji). Tylko dwie formacje poliycze, a ie kilka, uzyskały zbliżoe wyiki wyborcze. Pierwszym rządem, kóry powsał po wyborach wrześiowych w 1993 r. był gabie W. Pawlaka. Jego uworzeie poprzedziły, rwające blisko miesiąc, kosulacje międzyparyje a liii SLD PSL UP, kóre z jedej sroy uaocziły siłę poliyczą socjaldemokraów i ludowców, z drugiej zaś ukazały miimaly wpływ a proces worzeia rządu UP, kóra jedak była arakcyjym parerem dla SLD (SLD wysąpiło doń pod koiec wrześia z propozycją przysąpieia do rządu). UP, balasując między SLD a PSL, dążyła jedak do wyłączeia z koalicji SLD i zbliżeia z PSL oraz wciągięcia w układ rządowy UD (UD oferę ę odrzuciła). W 1997 roku SLD zdobyło 164 maday i sało się iekwesioowaym i silym składikiem współczesej poliyki polskiej, aczkolwiek musiało pożegać się ze saowiskiem koalicji rządzącej i przejść do opozycji. Do kolejych wyborów SLD przysąpiło jako koalicja SLD UP, zdobywając ym razem 216 madaów, SLD sało się ugrupowaiem domiującym w spolaryzowaym parlamecie. Przywódcą rządu zosał przewodiczący SLD L. Miller. Wyborcom formacja a jawiła się jako sabila, obliczala, sprawdzoa w rządzeiu w laach , kóre były dobre dla Polski, co szczególie widać przez koras z obecą syuacją. Isoa jes eż wysoka jakość przywódzwa SLD. Jego liderzy pomyślie przeszli oba waże w demokracji esy: es rządzeia i es opozycji. Koalicja SLD UP uikęła pokusy, by przemilczeć kwesię aborcji, zapowiedzieć obiżkę podaków 9. Według przeprowadzoych wcześiej obliczeń moża oszacować, że Sojusz wzbogaci się o 11 madaów w 2005 r. i prawie 20 w 2009 r.

38 Ocea dyamiki poparcia Aaliza dyamiki procesu V liczba madaów uzyskaych przez PSL w laach Tabela 10. Ocea dyamiki procesu V liczba madaów uzyskaych przez PSL w laach Laa [l] J [szuki] Ĵ [szuki] S [szuki] Ŝ [szuki] e m Pˆ SP ˆ V (S) ˆ [s 1 1 ] , , , , , ,5 4,95 431, , , ,78 0,31 518, ,47 P k , ,36 4 Orieacyje progozy ,85-275,63-574,23 19,92 23, ,92-297,55-619,89 15,22 20,42 P k Zalezioo dla procesu V S = [48 2, ,7 2,9 ] 0,3448 ˆ = 1,9dw w 1,9 = ,7[S 2,9 1 1 ] e m = 2,5 opis jes dobrej dokładości szybkość V(S) = ,7 S 1,9 [S 1 1 ] Pˆ = [100 2, ,9 ] 0,3448 = 1,9dw w 1,9 = [% 2,9 1 1 ] e m = 2,5 szybkość V(P) = P 1,9 [% 1 1 ] Proces jes słabo rozwojowy, warości J i spadają w czasie, według = 1,9dw. Sopy proceowe przyjmują warość ujemą, co świadczy o słabej dyamice procesu. Ĵ

39 40 M. Kiczek, A. Nalezińska Rys. 26. Zależość J procesu V Rys. 27. Zależość S procesu V Czwarą co do wielkości liczbę madaów zdobył w 1991 r. Krajowy Komie Wyborczy Polskiego Sroicwa Ludowego. Wysawiając 359 kadydaów w 35 okręgach, uzyskał w 32 okręgach 41 madaów (10,49 procea). Poado Komie uzyskał 7 madaów z lisy ogólopolskiej, co łączie dało 48 madaów 10. W 1993 roku, PSL uzyskało 132 maday, worząc a forum parlamearym sabilą większość parlamearą, spychając a margies UD (UW), BBWR, UP i KPN, i jedocześie ograiczając pole maewru prezydea, jeśli idzie m.i. o kwesię desygowaia kadydaa a premiera i powierzeia mu misji worzeia rządu. SLD i PSL sformowały ajsabiliejszą koalicję rządzącą w 1993 r. od czasu uworzeia rządu pierwszego iekomuisyczego premiera T. Mazowieckiego w 1989 r., koalicję odporą a obsrukcję opozycji, jeśli pomiąć przypadki opuszczaia przez jej przedsawicieli sali sejmowej w rakcie wysąpień miisrów rządu 11. Pomimo liczych koflików w obozie rządzącym, różice ideowoprogramowe ie były a yle głębokie, by mogły rozbić wspóloę ieresów, a siła oddziaływaia prezydea a yle duża, by doprowadzić do rwalszych podziałów a liii SLD PSL.

40 Ocea dyamiki poparcia W wyborach parlamearych w 1997 r. liczba madaów dla PSL gwałowie spadła do 27. Ludowcy zaleźli się w głęboko kryyczej syuacji. Po wyborach parlamearych w 2001 r. 42 posłów zasiada z ramieia Polskiego Sroicwa Ludowego. Jak wyika z aalizy przeprowadzoej dla PSL, ugrupowaie o sraci maday w kolejych wyborach ajprawdopodobiej a rzecz SLD. W 2005 roku orzyma 26 foeli poselskich, zaś w 2009 r. jeszcze miej, bo 22. Zbadae procesy ułożoo w kolejości malejącej dyamiki bezwzględej wzrosu S ˆ, korzysając z szeregu dyamiczego...2 aw > 1 aw > 0,5 aw > 0 > 0,5 dw > > 1 dw > 2 dw >... Oparcie się a ym szeregu ależy uzasadić ym, że zależie od szybkości procesów zmieiają się (rosą i maleją) w ściśle określoy sposób. Bardzo korzysy jes przykład zmia szybkości V(S) w fukcji oraz i-ych eapów zwielokroiaia warości miary o sopień γ = 2. Gdy γ = 2 ależy podać warość miary w poszczególych eapach i. Gdy i = 0, wówczas doyczy o począkowej warości miary S 0. Gdyby S 0 = 100, o w pierwszym eapie i = 1, S 0 podwoi się do S 1 = 200. Jeśli i = 200, warość S 1 ulega podwojeiu do S 2 = 400, w eapie gdzie i = 3, warość S 3 = 800, a gdy i = 4, warość S 4 = 1600 id. W badaych procesach warości S 0 były zróżicowae, dlaego jes korzyse przejście od zbiorów S do P. W. Koliński 12 zapropoował meodę badaia zmia szybkości V i w fukcji rzędów eapów zwielokroiaia warości miary od P 0 = 100%, przy dowolych γ > 1. W meodzie ej zmieia się warość V(S) lub V(P) (według wzorów podaych poprzedio) a szybkości V i (wyrażoe w proceach). W kolejych eapach wraz ze zwielokroieiem p. γ = 2, warości miary arasają odpowiedio. Szybkości V(S) lub V(P) przelicza się liiowo a V i według rówaia: 100 Vi( S) 100 Vi( P) Vi = = V ( S) V ( P) 0 0 Okazuje się, że szybkości V i zmieiają się zależie od oraz eapów i, w ściśle określoy sposób według rówań: V i = 100 γ i = i dla procesów ypu aw oraz γ = 2, V i = 100 γ i = i dla procesów ypu dw oraz γ = 2. Jak wskazują dae zaware w ab. 11. ajbardziej dyamiczie rozwijał się proces II liczba głosów oddaych a SLD w laach ( = 0,44 aw),

41 42 M. Kiczek, A. Nalezińska w asępej kolejości proces IV liczba madaów orzymaych przez SLD w laach ( = 0,15 aw). Tabela 11. Zesawieie wyików obliczeń doyczących badaych procesów Lp. Symbol procesu 1 II 2 IV 3 I 4 III 5 V Nazwa procesu w Modele opisowe Ŝ Liczba głosów oddaych a SLD w laach Liczba madaów uzyskaych przez SLD w laach Liczba głosów ogółem oddaych a parie w laach Liczba głosów oddaych a PSL w laach Liczba madaów uzyskaych przez PSL w laach ,44aw 86,4 e m Ŝ = [1344,8 0,56 + 1,5 86,4 0,56 ] 1,7857 0,15aw 78,8 Ŝ = [60 0,85 + 1,7 78,8 0,85 ] 1,1764 0,067dw 26473,9 Ŝ = [11218,6 1, , ,9 1,067 ] 0,9372 0,85dw ,2 Ŝ = [1033,9 1,85 + 1, ,2 1,85 ] 0,5405 1,9dw ,7 Ŝ = [48 2,9 + 2, ,7 2,9 ] 0,3448 Sosukowo wysoką dyamiką charakeryzował się proces I liczba głosów ważych oddaych ogółem a poszczególe parie w laach przy = 0,067 dw. Rówież proces III liczba głosów oddaych a PSL w laach i V liczba madaów uzyskaych przez PSL w laach cechowały się słabą dyamiką. Warości J malały w czasie, a sopy proceowe przyjmowały warości ujeme. W skali względej Pˆ, zbadae procesy ułożoo w kolejości malejącej dyamiki ich przebiegu (ab. 12.). W procesach w ej skali wysąpiły pewe zmiay w porówaiu do skali bezwzględej. Isoej zmiaie uległy warości sałych dyamiczych w. Takie same pozosały warości rzędów i odchyleie e m. W laach procesy II oraz IV były ajbardziej dyamicze. Liczba głosów oddaych a SLD, jak rówież ilość madaów uzyskaych przez ę parię w laach wzrasała w każdych wyborach, mimo że w 1991 i 1997 r. SLD poiosło porażkę. Ŝ

Metody oceny efektywności projektów inwestycyjnych

Metody oceny efektywności projektów inwestycyjnych Opracował: Leszek Jug Wydział Ekoomiczy, ALMAMER Szkoła Wyższa Meody ocey efekywości projeków iwesycyjych Niezbędym warukiem urzymywaia się firmy a ryku jes zarówo skuecze bieżące zarządzaie jak i podejmowaie

Bardziej szczegółowo

Efektywność projektów inwestycyjnych. Statyczne i dynamiczne metody oceny projektów inwestycyjnych

Efektywność projektów inwestycyjnych. Statyczne i dynamiczne metody oceny projektów inwestycyjnych Efekywość projeków iwesycyjych Saycze i dyamicze meody ocey projeków iwesycyjych Źródła fiasowaia Iwesycje Rzeczowe Powiększeie mająku rwałego firmy, zysk spodzieway w dłuższym horyzocie czasowym. Fiasowe

Bardziej szczegółowo

MOŻLIWOŚCI UNIFIKACJI ROZWOJU GOSPODARCZEGO WYBRANYCH KRAJÓW UNII EUROPEJSKIEJ W ASPEKCIE DYNAMIKI WZROSTÓW PKB

MOŻLIWOŚCI UNIFIKACJI ROZWOJU GOSPODARCZEGO WYBRANYCH KRAJÓW UNII EUROPEJSKIEJ W ASPEKCIE DYNAMIKI WZROSTÓW PKB Tomasz Misiak Kaedra Ekoomii Poliechika Rzeszowska MOŻLIWOŚCI UNIFIKACJI ROZWOJU GOSPODARCZEGO WYBRANYCH KRAJÓW UNII EUROPEJSKIEJ W ASPEKCIE DYNAMIKI WZROSTÓW PKB Wprowadzeie Moywy iegracji mają zazwyczaj

Bardziej szczegółowo

Podstawy zarządzania finansami przedsiębiorstwa

Podstawy zarządzania finansami przedsiębiorstwa Podsawy zarządzaia fiasami przedsiębiorswa I. Wprowadzeie 1. Gospodarowaie fiasami w przedsiębiorswie polega a: a) określeiu spodziewaych korzyści i koszów wyikających z form zaagażowaia środków fiasowych

Bardziej szczegółowo

TRANZYSTORY POLOWE JFET I MOSFET

TRANZYSTORY POLOWE JFET I MOSFET POLTECHNKA RZEZOWKA Kaedra Podsaw Elekroiki srukcja Nr5 F 00/003 sem. lei TRANZYTORY POLOWE JFET MOFET Cel ćwiczeia: Pomiar podsawowych charakerysyk i wyzaczeie paramerów określających właściwości razysora

Bardziej szczegółowo

Niepewności pomiarowe

Niepewności pomiarowe Niepewości pomiarowe Obserwacja, doświadczeie, pomiar Obserwacja zjawisk fizyczych polega a badaiu ych zjawisk w warukach auralych oraz a aalizie czyików i waruków, od kórych zjawiska e zależą. Waruki

Bardziej szczegółowo

Matematyka ubezpieczeń majątkowych 9.10.2006 r. Zadanie 1. Rozważamy proces nadwyżki ubezpieczyciela z czasem dyskretnym postaci: n

Matematyka ubezpieczeń majątkowych 9.10.2006 r. Zadanie 1. Rozważamy proces nadwyżki ubezpieczyciela z czasem dyskretnym postaci: n Maemayka ubezpieczeń mająkowych 9.0.006 r. Zadaie. Rozważamy proces adwyżki ubezpieczyciela z czasem dyskreym posaci: U = u + c S = 0... S = W + W +... + W W W W gdzie zmiee... są iezależe i mają e sam

Bardziej szczegółowo

FINANSE PRZEDSIĘBIORSTW konwersatorium, 21 godzin, zaliczenie pisemne, zadania + interpretacje

FINANSE PRZEDSIĘBIORSTW konwersatorium, 21 godzin, zaliczenie pisemne, zadania + interpretacje mgr Joaa Sikora jsikora@ wsb.gda.pl joaasikora@wordpress.com FINANS PRZDSIĘBIORSTW kowersaorium, 21 godzi, zaliczeie piseme, zadaia + ierpreacje Treści programowe Wprowadzeie do fiasów korporacyjych podsawowe

Bardziej szczegółowo

Obligacja i jej cena wewnętrzna

Obligacja i jej cena wewnętrzna Obligacja i jej cea wewęrza Obligacja jes o isrume fiasowy (papier warościowy), w kórym jeda sroa, zwaa emieem obligacji, swierdza, że jes dłużikiem drugiej sroy, zwaej obligaariuszem (jes o właściciel

Bardziej szczegółowo

Wykład FIZYKA I. 2. Kinematyka punktu materialnego. Dr hab. inż. Władysław Artur Woźniak

Wykład FIZYKA I. 2. Kinematyka punktu materialnego.  Dr hab. inż. Władysław Artur Woźniak Dr hab. iż. Władysław Arur Woźiak Wykład FIZYKA I. Kiemayka puku maerialego Dr hab. iż. Władysław Arur Woźiak Isyu Fizyki Poliechiki Wrocławskiej hp://www.if.pwr.wroc.pl/~woziak/fizyka1.hml Dr hab. iż.

Bardziej szczegółowo

MIANO ROZTWORU TITRANTA. Analiza statystyczna wyników oznaczeń

MIANO ROZTWORU TITRANTA. Analiza statystyczna wyników oznaczeń MIANO ROZTWORU TITRANTA Aaliza saysycza wyików ozaczeń Esymaory pukowe Średia arymeycza x jes o suma wyików w serii podzieloa przez ich liczbę: gdzie: x i - wyik poszczególego ozaczeia - liczba pomiarów

Bardziej szczegółowo

Matematyka finansowa r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. XXXIV Egzamin dla Aktuariuszy z 17 stycznia 2005 r.

Matematyka finansowa r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. XXXIV Egzamin dla Aktuariuszy z 17 stycznia 2005 r. Komisja Egzamiacyja dla Akuariuszy XXXIV Egzami dla Akuariuszy z 17 syczia 2005 r. Część I Maemayka fiasowa Imię i azwisko osoby egzamiowaej:... WERSJA TESTU A Czas egzamiu: 100 miu 1 1. Day jes ieskończoy

Bardziej szczegółowo

INWESTYCJE MATERIALNE

INWESTYCJE MATERIALNE OCENA EFEKTYWNOŚCI INWESTYCJI INWESTCJE: proces wydatkowaia środków a aktywa, z których moża oczekiwać dochodów pieiężych w późiejszym okresie. Każde przedsiębiorstwo posiada pewą liczbę możliwych projektów

Bardziej szczegółowo

Czas trwania obligacji (duration)

Czas trwania obligacji (duration) Czas rwaia obligacji (duraio) Do aalizy ryzyka wyikającego ze zmia sóp proceowych (szczególie ryzyka zmiay cey) wykorzysuje się pojęcie zw. średiego ermiu wykupu obligacji, zwaego rówież czasem rwaia obligacji

Bardziej szczegółowo

Ocena ekonomicznej efektywności przedsięwzięć inwestycyjnych w elektrotechnice. 2. Podstawowe pojęcia obliczeń ekonomicznych w elektrotechnice

Ocena ekonomicznej efektywności przedsięwzięć inwestycyjnych w elektrotechnice. 2. Podstawowe pojęcia obliczeń ekonomicznych w elektrotechnice opracował: prof. dr hab. iż. Józef Paska, mgr iż. Pior Marchel POLITECHNIKA WARSZAWSKA Isyu Elekroeergeyki, Zakład Elekrowi i Gospodarki Elekroeergeyczej Ekoomika w elekroechice laboraorium Ćwiczeie r

Bardziej szczegółowo

ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 760 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR 59 2013

ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 760 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR 59 2013 ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 760 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR 59 203 ANDRZEJ JAKI POMIAR I OCENA EFEKTYWNOŚCI KREOWANIA WARTOŚCI W PRZEDSIĘBIORSTWIE Słowa kluczowe: efekywość

Bardziej szczegółowo

ROZDZIAŁ 5 WPŁYW SYSTEMU OPODATKOWANIA DOCHODU NA EFEKTYWNOŚĆ PROCESU DECYZYJNEGO

ROZDZIAŁ 5 WPŁYW SYSTEMU OPODATKOWANIA DOCHODU NA EFEKTYWNOŚĆ PROCESU DECYZYJNEGO Agieszka Jakubowska ROZDZIAŁ 5 WPŁYW SYSTEMU OPODATKOWANIA DOCHODU NA EFEKTYWNOŚĆ PROCESU DECYZYJNEGO. Wstęp Skąplikowaie współczesego życia gospodarczego powoduje, iż do sterowaia procesem zarządzaia

Bardziej szczegółowo

D:\materialy\Matematyka na GISIP I rok DOC\07 Pochodne\8A.DOC 2004-wrz-15, 17: Obliczanie granic funkcji w punkcie przy pomocy wzoru Taylora.

D:\materialy\Matematyka na GISIP I rok DOC\07 Pochodne\8A.DOC 2004-wrz-15, 17: Obliczanie granic funkcji w punkcie przy pomocy wzoru Taylora. D:\maerialy\Maemayka a GISIP I rok DOC\7 Pochode\8ADOC -wrz-5, 7: 89 Obliczaie graic fukcji w pukcie przy pomocy wzoru Taylora Wróćmy do wierdzeia Taylora (wzory (-( Tw Szczególie waża dla dalszych R rozważań

Bardziej szczegółowo

4. MODELE ZALEŻNE OD ZDARZEŃ

4. MODELE ZALEŻNE OD ZDARZEŃ 4. MODELE ZALEŻNE OD ZDARZEŃ 4.. Wrowadzeie W sysemach zależych od zdarzeń wyzwalaie określoego zachowaia się układu jes iicjowae rzez dyskree zdarzeia. Modelowaie akich syuacji ma a celu symulacyją aalizę

Bardziej szczegółowo

, gdzie b 4c 0 oraz n, m ( 2). 2 2 b b b b b c b x bx c x x c x x

, gdzie b 4c 0 oraz n, m ( 2). 2 2 b b b b b c b x bx c x x c x x Meody aeaycze w echologii aeriałów Uwaga: Proszę paięać, że a zajęciach obowiązuje akże zajoość oówioych w aeriałach przykładów!!! CAŁKOWANIE FUNKCJI WYMIERNYCH Fukcją wyierą azyway fukcję posaci P ( )

Bardziej szczegółowo

ANALIZA PRZYCZYNOWOŚCI W ZAKRESIE ZALEŻNOŚCI NIELINIOWYCH. IMPLIKACJE FINANSOWE

ANALIZA PRZYCZYNOWOŚCI W ZAKRESIE ZALEŻNOŚCI NIELINIOWYCH. IMPLIKACJE FINANSOWE Wiold Orzeszko Magdalea Osińska Uiwersye Mikołaja Koperika w Toruiu ANALIA PRCNOWOŚCI W AKRSI ALŻNOŚCI NILINIOWCH. IMPLIKACJ FINANSOW WSTĘP Przyczyowość w sesie Gragera jes jedym z kluczowych pojęć ekoomeryczej

Bardziej szczegółowo

Szacowanie składki w ubezpieczeniu od ryzyka niesamodzielności

Szacowanie składki w ubezpieczeniu od ryzyka niesamodzielności Skłaki w ubezpieczeiu o ryzyka iesamozielości EDYTA SIDOR-BANASZEK Szacowaie skłaki w ubezpieczeiu o ryzyka iesamozielości Kalkulacja skłaki w ubezpieczeiach jes barzo ważym zagaieiem związaym z maemayką

Bardziej szczegółowo

Wykład. Inwestycja. Inwestycje. Inwestowanie. Działalność inwestycyjna. Inwestycja

Wykład. Inwestycja. Inwestycje. Inwestowanie. Działalność inwestycyjna. Inwestycja Iwestycja Wykład Celowo wydatkowae środki firmy skierowae a powiększeie jej dochodów w przyszłości. Iwestycje w wyiku użycia środków fiasowych tworzą lub powiększają majątek rzeczowy, majątek fiasowy i

Bardziej szczegółowo

EKONOMETRIA. Liniowy model ekonometryczny (regresji) z jedną zmienną objaśniającą

EKONOMETRIA. Liniowy model ekonometryczny (regresji) z jedną zmienną objaśniającą EKONOMETRIA Tema wykładu: Liiowy model ekoomeryczy (regresji z jedą zmieą objaśiającą Prowadzący: dr iż. Zbigiew TARAPATA e-mail: Zbigiew.Tarapaa Tarapaa@isi.wa..wa.edu.pl hp:// zbigiew.arapaa.akcja.pl/p_ekoomeria/

Bardziej szczegółowo

Wykaz zmian wprowadzonych do skrótu prospektu informacyjnego KBC Parasol Funduszu Inwestycyjnego Otwartego w dniu 04 stycznia 2010 r.

Wykaz zmian wprowadzonych do skrótu prospektu informacyjnego KBC Parasol Funduszu Inwestycyjnego Otwartego w dniu 04 stycznia 2010 r. Wykaz zmia wprowadzoych do skróu prospeku iformacyjego KBC Parasol Fuduszu Iwesycyjego Owarego w diu 0 syczia 200 r. Rozdział I Dae o Fuduszu KBC Subfudusz Papierów DłuŜych Brzmieie doychczasowe: 6. Podsawowe

Bardziej szczegółowo

Bezrobocie. wysiłek. krzywa wysiłku pracownika E * płaca realna. w/p *

Bezrobocie. wysiłek. krzywa wysiłku pracownika E * płaca realna. w/p * dr Barłomiej Rokicki Bezrobocie Jedym z główych powodów, dla kórych a ryku pracy obserwujemy poziom bezrobocia wyższy od auralego (czyli akiego, kórego zasadiczo ie da się obiżyć) jes o, iż płace wyzaczae

Bardziej szczegółowo

Sygnały pojęcie i klasyfikacja, metody opisu.

Sygnały pojęcie i klasyfikacja, metody opisu. Sygały pojęcie i klasyfikacja, meody opisu. Iformacja przekazywaa jes za pośredicwem sygałów, kóre przeoszą eergię. Sygał jes o fukcja czasowa dowolej wielkości o charakerze eergeyczym, w kórym moża wyróżić

Bardziej szczegółowo

Matematyka finansowa 08.10.2007 r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. XLIII Egzamin dla Aktuariuszy z 8 października 2007 r.

Matematyka finansowa 08.10.2007 r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. XLIII Egzamin dla Aktuariuszy z 8 października 2007 r. Matematyka fiasowa 08.10.2007 r. Komisja Egzamiacyja dla Aktuariuszy XLIII Egzami dla Aktuariuszy z 8 paździerika 2007 r. Część I Matematyka fiasowa WERSJA TESTU A Imię i azwisko osoby egzamiowaej:...

Bardziej szczegółowo

Gospodarka lokalna Założenia a rzeczywistość

Gospodarka lokalna Założenia a rzeczywistość PRACE NAUKOWE AKADEMII EKONOMICZNEJ WE WROCŁAWIU Nr 644 Gospodarka lokala Założeia a rzeczywisość 1992 Marek Obr~balski, Marek Walesiak Akademia Ekoomicza we Wrocławiu O PEWNEJ METODZIE WYBORU WYKONAWCY

Bardziej szczegółowo

Metrologia: miary dokładności. dr inż. Paweł Zalewski Akademia Morska w Szczecinie

Metrologia: miary dokładności. dr inż. Paweł Zalewski Akademia Morska w Szczecinie Metrologia: miary dokładości dr iż. Paweł Zalewski Akademia Morska w Szczeciie Miary dokładości: Najczęściej rozkład pomiarów w serii wokół wartości średiej X jest rozkładem Gaussa: Prawdopodobieństwem,

Bardziej szczegółowo

1.3. Metody pomiaru efektu kreacji wartości przedsiębiorstwa

1.3. Metody pomiaru efektu kreacji wartości przedsiębiorstwa 48 Warość przedsiębiorswa 1.3. Meody pomiaru efeku kreacji warości przedsiębiorswa Przesłaki pomiaru efeku kreacji warości przedsiębiorswa Aby kocepcja zarządzaia warością mogła być wprowadzoa w Ŝycie,

Bardziej szczegółowo

Struktura czasowa stóp procentowych (term structure of interest rates)

Struktura czasowa stóp procentowych (term structure of interest rates) Struktura czasowa stóp procetowych (term structure of iterest rates) Wysokość rykowych stóp procetowych Na ryku istieje wiele różorodych stóp procetowych. Poziom rykowej stopy procetowej (lub omialej stopy,

Bardziej szczegółowo

Jak obliczać podstawowe wskaźniki statystyczne?

Jak obliczać podstawowe wskaźniki statystyczne? Jak obliczać podstawowe wskaźiki statystycze? Przeprowadzoe egzamiy zewętrze dostarczają iformacji o tym, jak ucziowie w poszczególych latach opaowali umiejętości i wiadomości określoe w stadardach wymagań

Bardziej szczegółowo

Matematyka finansowa 25.01.2003 r.

Matematyka finansowa 25.01.2003 r. Memyk fisow 5.0.003 r.. Kóre z poiższych ożsmości są prwdziwe? (i) ( ) i v v i k m k m + (ii) ( ) ( ) ( ) m m v (iii) ( ) ( ) 0 + + + v i v i i Odpowiedź: A. ylko (i) B. ylko (ii) C. ylko (iii) D. (i),

Bardziej szczegółowo

Analiza rynku projekt

Analiza rynku projekt Analiza rynku projek A. Układ projeku 1. Srona yułowa Tema Auor 2. Spis reści 3. Treść projeku 1 B. Treść projeku 1. Wsęp Po co? Na co? Dlaczego? Dlaczego robię badania? Jakimi meodami? Dla Kogo o jes

Bardziej szczegółowo

MATEMATYKA wykład 1. Ciągi. Pierwsze 2 ciągi są rosnące (do nieskończoności), zaś 3-i ciąg jest zbieŝny do zera. co oznaczamy przez

MATEMATYKA wykład 1. Ciągi. Pierwsze 2 ciągi są rosnące (do nieskończoności), zaś 3-i ciąg jest zbieŝny do zera. co oznaczamy przez MATEMATYKA wkład Ciągi,, 2, 3, 4,,, 3, 5, 7, 9,,,,,,,,, są przkładami ciągów 2 4 6 8 Pierwsze 2 ciągi są rosące (do ieskończoości), zaś 3-i ciąg jes zbieŝ do zera co ozaczam przez lim a ch 2-óch ciągów,

Bardziej szczegółowo

OCENA POPYTU POPYT POJĘCIA WSTĘPNE. Definicja: Popyt to ilość dobra, jaką nabywcy gotowi są zakupić przy różnych poziomach ceny.

OCENA POPYTU POPYT POJĘCIA WSTĘPNE. Definicja: Popyt to ilość dobra, jaką nabywcy gotowi są zakupić przy różnych poziomach ceny. OCENA POPYTU POPYT POJĘCIA WSTĘPNE Defiicja: Pop o ilość dobra, jaką abwc goowi są zakupić prz różch poziomach ce. Deermia popu: (a) Cea daego dobra (b) Ilość i ce dóbr subsucjch (zw. kokurecjch) (c) Ilość

Bardziej szczegółowo

WYDZIAŁ ELEKTRYCZNY POLITECHNIKI WARSZAWSKIEJ INSTYTUT ELEKTROENERGETYKI ZAKŁAD ELEKTROWNI I GOSPODARKI ELEKTROENERGETYCZNEJ

WYDZIAŁ ELEKTRYCZNY POLITECHNIKI WARSZAWSKIEJ INSTYTUT ELEKTROENERGETYKI ZAKŁAD ELEKTROWNI I GOSPODARKI ELEKTROENERGETYCZNEJ WYDZIAŁ ELEKTRYCZNY POLITECHNIKI WARSZAWSKIEJ INSTYTUT ELEKTROENERGETYKI ZAKŁAD ELEKTROWNI I GOSPODARKI ELEKTROENERGETYCZNEJ LABORATORIUM RACHUNEK EKONOMICZNY W ELEKTROENERGETYCE INSTRUKCJA DO ĆWICZENIA

Bardziej szczegółowo

WERSJA TESTU A. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. LX Egzamin dla Aktuariuszy z 28 maja 2012 r. Część I. Matematyka finansowa

WERSJA TESTU A. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. LX Egzamin dla Aktuariuszy z 28 maja 2012 r. Część I. Matematyka finansowa Matematyka fiasowa 8.05.0 r. Komisja Egzamiacyja dla Aktuariuszy LX Egzami dla Aktuariuszy z 8 maja 0 r. Część I Matematyka fiasowa WERJA EU A Imię i azwisko osoby egzamiowaej:... Czas egzamiu: 00 miut

Bardziej szczegółowo

KURS STATYSTYKA. Lekcja 7 Analiza dynamiki zjawisk (zjawiska w czasie) ZADANIE DOMOWE. Strona 1

KURS STATYSTYKA. Lekcja 7 Analiza dynamiki zjawisk (zjawiska w czasie) ZADANIE DOMOWE.  Strona 1 KURS STATYSTYKA Lekcja 7 Aaliza damiki zjawisk (zjawiska w czasie) ZADANIE DOMOWE www.erapez.pl Sroa Część : TEST Zazacz poprawą odpowiedź (lko jeda jes prawdziwa). Paie Szereg damicz o: a) ciąg prędkości

Bardziej szczegółowo

3. Regresja liniowa Założenia dotyczące modelu regresji liniowej

3. Regresja liniowa Założenia dotyczące modelu regresji liniowej 3. Regresja liiowa 3.. Założeia dotyczące modelu regresji liiowej Aby moża było wykorzystać model regresji liiowej, muszą być spełioe astępujące założeia:. Relacja pomiędzy zmieą objaśiaą a zmieymi objaśiającymi

Bardziej szczegółowo

Zeszyty naukowe nr 9

Zeszyty naukowe nr 9 Zeszyty aukowe r 9 Wyższej Szkoły Ekoomiczej w Bochi 2011 Piotr Fijałkowski Model zależości otowań giełdowych a przykładzie otowań ołowiu i spółki Orzeł Biały S.A. Streszczeie Niiejsza praca opisuje próbę

Bardziej szczegółowo

DEA podstawowe modele

DEA podstawowe modele Marek Miszczński KBO UŁ 2008 - Aaliza dach graiczch (EA) cz.2 (przkład aaliza damiki rakigi) EA podsawowe modele WPROWAZENIE Efekwość (produkwość) obieku gospodarczego o es defiiowaa ako sosuek sum ważoch

Bardziej szczegółowo

o zmianie ustawy o finansach publicznych oraz niektórych innych ustaw.

o zmianie ustawy o finansach publicznych oraz niektórych innych ustaw. SENAT RZECZYPOSPOLITEJ POLSKIEJ VIII KADENCJA Warszawa, dia 12 listopada 2013 r. Druk r 487 MARSZAŁEK SEJMU RZECZYPOSPOLITEJ POLSKIEJ Pa Bogda BORUSEWICZ MARSZAŁEK SENATU RZECZYPOSPOLITEJ POLSKIEJ Zgodie

Bardziej szczegółowo

Przełączanie diody. Stan przejściowy pomiędzy stanem przewodzenia diod, a stanem nieprzewodzenia opisuje się za pomocą parametru/ów czasowego/ych.

Przełączanie diody. Stan przejściowy pomiędzy stanem przewodzenia diod, a stanem nieprzewodzenia opisuje się za pomocą parametru/ów czasowego/ych. Przełączaie diody 1. Trochę eorii a przejściowy pomiędzy saem przewodzeia diod, a saem ieprzewodzeia opisuje się za pomocą parameru/ów czasowego/ych. Mamy więc ajprosszy eleme półprzewodikowy (dwójik),

Bardziej szczegółowo

Wykaz zmian wprowadzonych do prospektu informacyjnego: KBC Parasol Fundusz Inwestycyjny Otwarty (KBC Parasol FIO) w dniu 1 kwietnia 2016 r.

Wykaz zmian wprowadzonych do prospektu informacyjnego: KBC Parasol Fundusz Inwestycyjny Otwarty (KBC Parasol FIO) w dniu 1 kwietnia 2016 r. Wykaz zmia wprowadzoych do prospeku iformacyjego: KBC Parasol Fudusz Iwesycyjy Owary KBC Parasol FIO w diu kwieia 206 r.. Na sroie yułowej dodaje się iformację o dacie osaiej akualizacji. Nowa daa osaiej

Bardziej szczegółowo

STATYSTYCZNA OCENA WYNIKÓW POMIARÓW.

STATYSTYCZNA OCENA WYNIKÓW POMIARÓW. Statytycza ocea wyików pomiaru STATYSTYCZNA OCENA WYNIKÓW POMIARÓW CEL ĆWICZENIA Celem ćwiczeia jet: uświadomieie tudetom, że każdy wyik pomiaru obarczoy jet błędem o ie zawze zaej przyczyie i wartości,

Bardziej szczegółowo

KURS STATYSTYKA. Lekcja 3 Parametryczne testy istotności ZADANIE DOMOWE. Strona 1

KURS STATYSTYKA. Lekcja 3 Parametryczne testy istotności ZADANIE DOMOWE.  Strona 1 KURS STATYSTYKA Lekcja 3 Parametrycze testy istotości ZADANIE DOMOWE www.etrapez.pl Stroa Część : TEST Zazacz poprawą odpowiedź (tylko jeda jest prawdziwa). Pytaie Statystykę moża rozumieć jako: a) próbkę

Bardziej szczegółowo

RACHUNEK EFEKTYWNOŚCI INWESTYCJI METODY ZŁOŻONE DYNAMICZNE

RACHUNEK EFEKTYWNOŚCI INWESTYCJI METODY ZŁOŻONE DYNAMICZNE RACHUNEK EFEKTYWNOŚCI INWESTYCJI METODY ZŁOŻONE DYNAMICZNE PYTANIA KONTROLNE Czym charakeryzują się wskaźniki saycznej meody oceny projeku inwesycyjnego Dla kórego wskaźnika wyliczamy średnią księgową

Bardziej szczegółowo

Wykład 3 POLITYKA PIENIĘŻNA POLITYKA FISKALNA

Wykład 3 POLITYKA PIENIĘŻNA POLITYKA FISKALNA Makroekonomia II Wykład 3 POLITKA PIENIĘŻNA POLITKA FISKALNA PLAN POLITKA PIENIĘŻNA. Podaż pieniądza. Sysem rezerwy ułamkowej i podaż pieniądza.2 Insrumeny poliyki pieniężnej 2. Popy na pieniądz 3. Prowadzenie

Bardziej szczegółowo

3. Tworzenie próby, błąd przypadkowy (próbkowania) 5. Błąd standardowy średniej arytmetycznej

3. Tworzenie próby, błąd przypadkowy (próbkowania) 5. Błąd standardowy średniej arytmetycznej PODSTAWY STATYSTYKI 1. Teoria prawdopodobieństwa i elemety kombiatoryki 2. Zmiee losowe i ich rozkłady 3. Populacje i próby daych, estymacja parametrów 4. Testowaie hipotez 5. Testy parametrycze 6. Testy

Bardziej szczegółowo

SZACOWANIE KOSZTÓW PROCESU MONTAŻU NA PRZYKŁADZIE WYBRANEGO TYPOSZEREGU WYROBÓW

SZACOWANIE KOSZTÓW PROCESU MONTAŻU NA PRZYKŁADZIE WYBRANEGO TYPOSZEREGU WYROBÓW SZACOWANIE KOSZTÓW PROCESU MONTAŻU NA PRZYKŁADZIE WYBRANEGO TYPOSZEREGU WYROBÓW Pior CHWASTYK, Domiika BINIASZ, Mariusz KOŁOSOWSKI Sreszczeie: W pracy przedsawioo meodę oszacowaie koszów procesu moażu

Bardziej szczegółowo

Statystyka opisowa. () Statystyka opisowa 24 maja / 8

Statystyka opisowa. () Statystyka opisowa 24 maja / 8 Część I Statystyka opisowa () Statystyka opisowa 24 maja 2010 1 / 8 Niech x 1, x 2,..., x będą wyikami pomiarów, p. temperatury, ciśieia, poziomu rzeki, wielkości ploów itp. Przykład 1: wyiki pomiarów

Bardziej szczegółowo

Modele tendencji rozwojowej STATYSTYKA OPISOWA. Dr Alina Gleska. Instytut Matematyki WE PP. 18 listopada 2017

Modele tendencji rozwojowej STATYSTYKA OPISOWA. Dr Alina Gleska. Instytut Matematyki WE PP. 18 listopada 2017 STATYSTYKA OPISOWA Dr Alia Gleska Istytut Matematyki WE PP 18 listopada 2017 1 Metoda aalitycza Metoda aalitycza przyjmujemy założeie, że zmiay zjawiska w czasie moża przedstawić jako fukcję zmieej czasowej

Bardziej szczegółowo

System finansowy gospodarki

System finansowy gospodarki System fiasowy gospodarki Zajęcia r 5 Matematyka fiasowa Wartość pieiądza w czasie 1 złoty posiaday dzisiaj jest wart więcej iż 1 złoty posiaday w przyszłości, p. za rok. Powody: Suma posiadaa dzisiaj

Bardziej szczegółowo

21. CAŁKA KRZYWOLINIOWA NIESKIEROWANA. x = x(t), y = y(t), a < t < b,

21. CAŁKA KRZYWOLINIOWA NIESKIEROWANA. x = x(t), y = y(t), a < t < b, CAŁA RZYWOLINIOWA NIESIEROWANA rzywą o rówaiach parameryczych: = (), y = y(), a < < b, azywamy łukiem regularym (gładkim), gdy spełioe są asępujące waruki: a) fukcje () i y() mają ciągłe pochode, kóre

Bardziej szczegółowo

Metoda analizy hierarchii Saaty ego Ważnym problemem podejmowania decyzji optymalizowanej jest często występująca hierarchiczność zagadnień.

Metoda analizy hierarchii Saaty ego Ważnym problemem podejmowania decyzji optymalizowanej jest często występująca hierarchiczność zagadnień. Metoda aalizy hierarchii Saaty ego Ważym problemem podejmowaia decyzji optymalizowaej jest często występująca hierarchiczość zagadień. Istieje wiele heurystyczych podejść do rozwiązaia tego problemu, jedak

Bardziej szczegółowo

kapitał trwały środki obrotowe

kapitał trwały środki obrotowe Obliczeia ekoomicze i ocea przesięwzięć iwesycyjych oraz racjoalizujących użykowaie eergii (J. Paska). Posawowe pojęcia rachuku ekoomiczego w elekroechice Całkowie akłay iwesycyje (wyaki kapiałowe - capial

Bardziej szczegółowo

Gretl konstruowanie pętli Symulacje Monte Carlo (MC)

Gretl konstruowanie pętli Symulacje Monte Carlo (MC) Grel kosruowaie pęli Symulacje Moe Carlo (MC) W Grelu, aby przyspieszyć pracę, wykoać iesadardową aalizę (ie do wyklikaia ) możliwe jes użycie pęli. Pęle realizuje komeda loop, kóra przyjmuje zesaw iych

Bardziej szczegółowo

Analiza możliwości wykorzystania wybranych modeli wygładzania wykładniczego do prognozowania wartości WIG-u

Analiza możliwości wykorzystania wybranych modeli wygładzania wykładniczego do prognozowania wartości WIG-u Zbigiew Taapaa Aaliza możliwości wykozysaia wybaych modeli wygładzaia wykładiczego do pogozowaia waości WIG-u Wydział Cybeeyki Wojskowej Akademii Techiczej w Waszawie Seszczeie W aykule pzedsawioo aalizę

Bardziej szczegółowo

Akademia Młodego Ekonomisty

Akademia Młodego Ekonomisty Akademia Młodego Ekoomisty Mieriki wzrostu gospodarczego dr Baha Kaliowska-Sufiowicz Uiwersytet Ekoomiczy w Pozaiu 7 marca 2013 r. Ayoe who believes that expotetial growth ca go o for ever i a fiite world

Bardziej szczegółowo

BADANIA DOCHODU I RYZYKA INWESTYCJI

BADANIA DOCHODU I RYZYKA INWESTYCJI StatSoft Polska, tel. () 484300, (60) 445, ifo@statsoft.pl, www.statsoft.pl BADANIA DOCHODU I RYZYKA INWESTYCJI ZA POMOCĄ ANALIZY ROZKŁADÓW Agieszka Pasztyła Akademia Ekoomicza w Krakowie, Katedra Statystyki;

Bardziej szczegółowo

X i. X = 1 n. i=1. wartość tej statystyki nazywana jest wartością średnią empiryczną i oznaczamy ją symbolem x, przy czym x = 1. (X i X) 2.

X i. X = 1 n. i=1. wartość tej statystyki nazywana jest wartością średnią empiryczną i oznaczamy ją symbolem x, przy czym x = 1. (X i X) 2. Zagadieia estymacji Puktem wyjścia badaia statystyczego jest wylosowaie z całej populacji pewej skończoej liczby elemetów i zbadaie ich ze względu a zmieą losową cechę X Uzyskae w te sposób wartości x,

Bardziej szczegółowo

Wykład 6. Badanie dynamiki zjawisk

Wykład 6. Badanie dynamiki zjawisk Wykład 6 Badanie dynamiki zjawisk Krzywa wieża w Pizie 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 y 4,9642 4,9644 4,9656 4,9667 4,9673 4,9688 4,9696 4,9698 4,9713 4,9717 4,9725 4,9742 4,9757 Szeregiem czasowym nazywamy

Bardziej szczegółowo

INFORMATYKA W TURYSTYCE I REKREACJI

INFORMATYKA W TURYSTYCE I REKREACJI INFORMATYKA W TURYSTYCE I REKREACJI Harmoogram zajęć wykłady 18.09.10 Wykorzysaie programu Excel do obliczaia amoryzacji mająku oraz wykoywaia aaliz opłacalości dla plaowaych iwesycji i kredyów przedsiębiorswa

Bardziej szczegółowo

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych (w zakresie materiału przedstawionego na wykładzie organizacyjnym)

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych (w zakresie materiału przedstawionego na wykładzie organizacyjnym) Podstawy opracowaia wyików pomiarów z elemetami aalizepewości pomiarowych (w zakresie materiału przedstawioego a wykładzie orgaizacyjym) Pomiary Wyróżiamy dwa rodzaje pomiarów: pomiar bezpośredi, czyli

Bardziej szczegółowo

POLITECHNIKA OPOLSKA

POLITECHNIKA OPOLSKA POLITCHIKA OPOLSKA ISTYTUT AUTOMATYKI I IFOMATYKI LABOATOIUM MTOLOII LKTOICZJ 7. KOMPSATOY U P U. KOMPSATOY APIĘCIA STAŁO.. Wstęp... Zasada pomiaru metodą kompesacyją. Metoda kompesacyja pomiaru apięcia

Bardziej szczegółowo

Ewa Dziawgo Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu. Analiza wrażliwości modelu wyceny opcji złożonych

Ewa Dziawgo Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu. Analiza wrażliwości modelu wyceny opcji złożonych DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE X Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 4 6 września 7 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu

Bardziej szczegółowo

Damian Doroba. Ciągi. 1. Pierwsza z granic powinna wydawać się oczywista. Jako przykład może służyć: lim n = lim n 1 2 = lim.

Damian Doroba. Ciągi. 1. Pierwsza z granic powinna wydawać się oczywista. Jako przykład może służyć: lim n = lim n 1 2 = lim. Damia Doroba Ciągi. Graice, z których korzystamy. k. q.. 5. dla k > 0 dla k 0 0 dla k < 0 dla q > 0 dla q, ) dla q Nie istieje dla q ) e a, a > 0. Opis. Pierwsza z graic powia wydawać się oczywista. Jako

Bardziej szczegółowo

1. Metoda zdyskontowanych przyszłych przepływów pieniężnych

1. Metoda zdyskontowanych przyszłych przepływów pieniężnych Iwetta Budzik-Nowodzińska SZACOWANIE WARTOŚCI DOCHODOWEJ PRZEDSIĘBIORSTWA STUDIUM PRZYPADKU Wprowadzeie Dochodowe metody wycey wartości przedsiębiorstw są postrzegae, jako ajbardziej efektywe sposoby określaia

Bardziej szczegółowo

Analiza opłacalności inwestycji logistycznej Wyszczególnienie

Analiza opłacalności inwestycji logistycznej Wyszczególnienie inwesycji logisycznej Wyszczególnienie Laa Dane w ys. zł 2 3 4 5 6 7 8 Przedsięwzięcie I Program rozwoju łańcucha (kanału) dysrybucji przewiduje realizację inwesycji cenrum dysrybucyjnego. Do oceny przyjęo

Bardziej szczegółowo

Strategie finansowe przedsiębiorstwa

Strategie finansowe przedsiębiorstwa Strategie fiasowe przedsiębiorstwa Grzegorz Michalski 2 Różice między fiasami a rachukowością Rachukowość to opowiadaie [sprawozdaie] JAK BYŁO i JAK JEST Fiase zajmują się Obecą oceą tego co BĘDZIE w PRZYSZŁOŚCI

Bardziej szczegółowo

Materiał powtarzany w II etapie. II 4. Ciągi

Materiał powtarzany w II etapie. II 4. Ciągi Materiał powtarzay w II etapie II. Ciągi 3 1, dla parzystych 1. Wyzacz sześć początkowych wyrazów ciągu a = { +1, dla ieparzystych. Które wyrazy ciągu a = są rówe 1? 3. Pomiędzy liczby 7 i 5 wstaw 5 liczb

Bardziej szczegółowo

t - kwantyl rozkładu t-studenta rzędu p o f stopniach swobody

t - kwantyl rozkładu t-studenta rzędu p o f stopniach swobody ZJAZD ANALIZA DANYCH CIĄGŁYCH ramach zajęć będą badae próbki pochodzące z poplacji w kórych badaa cecha ma rozkład ormaly N(μ σ). Na zajęciach będą: - wyzaczae przedziały fości dla warości średiej i wariacji

Bardziej szczegółowo

Nowa synteza neoklasyczna w makroekonomii

Nowa synteza neoklasyczna w makroekonomii Bak i Kredy 41 (2), 2010, 43 70 www.bakikredy.bp.pl www.bakadcredi.bp.pl Nowa syeza eoklasycza w makroekoomii Izabela Bludik * Nadesłay: 7 grudia 2009 r. Zaakcepoway: 18 luego 2010 r. Sreszczeie Od poad

Bardziej szczegółowo

Zerowe stopy procentowe nie muszą być dobrą odpowiedzią na kryzys Andrzej Rzońca NBP, SGH, FOR

Zerowe stopy procentowe nie muszą być dobrą odpowiedzią na kryzys Andrzej Rzońca NBP, SGH, FOR Zerowe sopy procenowe nie muszą być dobrą odpowiedzią na kryzys Andrzej Rzońca NBP, SGH, FOR 111 seminarium BRE-CASE Warszaw awa, 25 lisopada 21 Plan Wprowadzenie Hipoezy I, II, III i IV Próba (zgrubnej)

Bardziej szczegółowo

Klasyfikacja inwestycji materialnych ze względu na ich cel:

Klasyfikacja inwestycji materialnych ze względu na ich cel: Metodologia obliczeia powyższych wartości Klasyfikacja iwestycji materialych ze względu a ich cel: mające a celu odtworzeie środków trwałych lub ich wymiaę w celu obiżeia kosztów produkcji, rozwojowe:

Bardziej szczegółowo

INSTRUMENTY DŁUŻNE. Rodzaje ryzyka inwestowania w obligacje Duracja i wypukłość obligacji Wrażliwość wyceny obligacji

INSTRUMENTY DŁUŻNE. Rodzaje ryzyka inwestowania w obligacje Duracja i wypukłość obligacji Wrażliwość wyceny obligacji INSTRUMENTY ŁUŻNE Rozaje yzyka iwesowaia w obligacje uacja i wypukłość obligacji Ważliwość wycey obligacji Ryzyko iwesycji w obligacje Ryzyko eiwesycyje możliwość uzyskaia iskiej sopy zwou z wypłacoych

Bardziej szczegółowo

DYNAMIKA KONSTRUKCJI

DYNAMIKA KONSTRUKCJI 10. DYNAMIKA KONSTRUKCJI 1 10. 10. DYNAMIKA KONSTRUKCJI 10.1. Wprowadzenie Ogólne równanie dynamiki zapisujemy w posaci: M d C d Kd =P (10.1) Zapis powyższy oznacza, że równanie musi być spełnione w każdej

Bardziej szczegółowo

D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ, Badania operacyjne (wykład 6 _ZP) [1] ZAGADNIENIE PRZYDZIAŁU (ZP) (Assignment Problem)

D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ, Badania operacyjne (wykład 6 _ZP) [1] ZAGADNIENIE PRZYDZIAŁU (ZP) (Assignment Problem) D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ, Badaia operacyje (wykład 6 _ZP) [1] ZAGADNIENIE PRZYDZIAŁU (ZP) (Assigmet Problem) Bliskim "krewiakiem" ZT (w sesie podobieństwa modelu decyzyjego) jest zagadieie

Bardziej szczegółowo

Inwestycje. MPK = R/P = uc (1) gdzie uc - realny koszt pozyskania kapitału. Przyjmując, że funkcja produkcji ma postać Cobba-Douglasa otrzymamy: (3)

Inwestycje. MPK = R/P = uc (1) gdzie uc - realny koszt pozyskania kapitału. Przyjmując, że funkcja produkcji ma postać Cobba-Douglasa otrzymamy: (3) Dr Barłomij Rokicki Ćwiczia z Makrokoomii II Iwsycj Iwsycj są ym składikim PB, kóry wykazuj ajwiększą skłoość do flukuacji czyli wahań. Spadk popyu a dobra i usługi jaki js obsrwoway podczas rcsji zwykl

Bardziej szczegółowo

MAKROEKONOMIA 2. Wykład 3. Dynamiczny model DAD/DAS, część 2. Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak

MAKROEKONOMIA 2. Wykład 3. Dynamiczny model DAD/DAS, część 2. Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak MAKROEKONOMIA 2 Wykład 3. Dynamiczny model DAD/DAS, część 2 Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak ( ) ( ) ( ) i E E E i r r = = = = = θ θ ρ ν φ ε ρ α * 1 1 1 ) ( R. popyu R. Fishera Krzywa Phillipsa

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH POMIAR FIZYCZNY Pomiar bezpośredi to doświadczeie, w którym przy pomocy odpowiedich przyrządów mierzymy (tj. porówujemy

Bardziej szczegółowo

ZESZYTY NAUKOWE POLITECHNIKI GDAŃSKIEJ

ZESZYTY NAUKOWE POLITECHNIKI GDAŃSKIEJ ZESZYTY NAUKOWE POLITECHNIKI GDAŃSKIEJ Nr 573 Ekoomia XXXIX 2001 BŁAŻEJ PRUSAK Katedra Ekoomii i Zarządzaia Przedsiębiorstwem METODY OCENY PROJEKTÓW INWESTYCYJNYCH Celem artykułu jest przedstawieie metod

Bardziej szczegółowo

Elementy modelowania matematycznego

Elementy modelowania matematycznego Elemety modelowaia matematyczego Wstęp Jakub Wróblewski jakubw@pjwstk.edu.pl http://zajecia.jakubw.pl/ TEMATYKA PRZEDMIOTU Modelowaie daych (ilościowe): Metody statystycze: estymacja parametrów modelu,

Bardziej szczegółowo

WYKORZYSTANIE STATISTICA DATA MINER DO PROGNOZOWANIA W KRAJOWYM DEPOZYCIE PAPIERÓW WARTOŚCIOWYCH

WYKORZYSTANIE STATISTICA DATA MINER DO PROGNOZOWANIA W KRAJOWYM DEPOZYCIE PAPIERÓW WARTOŚCIOWYCH SaSof Polska, el. 12 428 43 00, 601 41 41 51, info@sasof.pl, www.sasof.pl WYKORZYSTANIE STATISTICA DATA MINER DO PROGNOZOWANIA W KRAJOWYM DEPOZYCIE PAPIERÓW WARTOŚCIOWYCH Joanna Maych, Krajowy Depozy Papierów

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY MATEMATYKI FINANSOWEJ

PODSTAWY MATEMATYKI FINANSOWEJ PODSTAWY MATEMATYKI INANSOWEJ WZORY I POJĘCIA PODSTAWOWE ODSETKI, A STOPA PROCENTOWA KREDYTU (5) ODSETKI OD KREDYTU KWOTA KREDYTU R R- rocza stopa oprocetowaia kredytu t - okres trwaia kredytu w diach

Bardziej szczegółowo

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych Podstawy opracowaia wyików pomiarów z elemetami aalizepewości pomiarowych w zakresie materiału przedstawioego a wykładzie orgaizacyjym Pomiary Wyróżiamy dwa rodzaje pomiarów: pomiar bezpośredi, czyli doświadczeie,

Bardziej szczegółowo

Analiza popytu na alkohol w Polsce z zastosowaniem modelu korekty błędem AIDS

Analiza popytu na alkohol w Polsce z zastosowaniem modelu korekty błędem AIDS Ekoomia Meedżerska 2011, r 10, s. 161 172 Jacek Wolak *, Grzegorz Pociejewski ** Aaliza popytu a alkohol w Polsce z zastosowaiem modelu korekty błędem AIDS 1. Wprowadzeie Okres trasformacji, zapoczątkoway

Bardziej szczegółowo

Materiał pomocniczy dla nauczycieli kształcących w zawodzieb!

Materiał pomocniczy dla nauczycieli kształcących w zawodzieb! Projekt wsp,ł.iasoway ze 4rodk,w Uii Europejskiej w ramach Europejskiego Fuduszu Społeczego Materiał pomociczy dla auczycieli kształcących w zawodzieb "#$%&'( ")*+,"+(' -'#.,('#. przygotoway w ramach projektu

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenia rachunkowe TEST ZGODNOŚCI χ 2 PEARSONA ROZKŁAD GAUSSA

Ćwiczenia rachunkowe TEST ZGODNOŚCI χ 2 PEARSONA ROZKŁAD GAUSSA Aaliza iepewości pomiarowych w esperymetach fizyczych Ćwiczeia rachuowe TEST ZGODNOŚCI χ PEARSONA ROZKŁAD GAUSSA UWAGA: Na stroie, z tórej pobrałaś/pobrałeś istrucję zajduje się gotowy do załadowaia arusz

Bardziej szczegółowo

Załącznik 5. do Umowy nr EPS/[ ]/2016 sprzedaży energii elektrycznej na pokrywanie strat powstałych w sieci przesyłowej. zawartej pomiędzy [ ]

Załącznik 5. do Umowy nr EPS/[ ]/2016 sprzedaży energii elektrycznej na pokrywanie strat powstałych w sieci przesyłowej. zawartej pomiędzy [ ] Załączik 5 do Umowy r EPS/[ ]/ sprzedaży eergii elektryczej a pokrywaie strat powstałych w sieci przesyłowej zawartej pomiędzy Polskie Sieci Elektroeergetycze Spółka Akcyja [ ] a WARUNKI ZABEZPIECZENIA

Bardziej szczegółowo

Modele zmienności aktywów ryzykownych. Model multiplikatywny Rozkład logarytmiczno-normalny Parametry siatki dwumianowej

Modele zmienności aktywów ryzykownych. Model multiplikatywny Rozkład logarytmiczno-normalny Parametry siatki dwumianowej Moele zmieości akywów ryzykowych Moel muliplikaywy Rozkła logarymiczo-ormay Paramery siaki wumiaowej Moel muliplikaywy zmieości akywów Rekurecyjy moel muliplikaywy: (=, (k+ = (k u(k, k=,, Cea akywa w chwili

Bardziej szczegółowo

Zatem przyszła wartość kapitału po 1 okresie kapitalizacji wynosi

Zatem przyszła wartość kapitału po 1 okresie kapitalizacji wynosi Zatem rzyszła wartość kaitału o okresie kaitalizacji wyosi m k m* E Z E( m r) 2 Wielkość K iterretujemy jako umowa włatę, zastęującą w rówoważy sosób, w sesie kaitalizacji rostej, m włat w wysokości E

Bardziej szczegółowo

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka W12: Statystyczna analiza danych jakościowych. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adan@agh.edu.

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka W12: Statystyczna analiza danych jakościowych. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adan@agh.edu. Rachuek prawdopodobieństwa i statystyka W12: Statystycza aaliza daych jakościowych Dr Aa ADRIAN Paw B5, pok 407 ada@agh.edu.pl Wprowadzeie Rozróżia się dwa typy daych jakościowych: Nomiale jeśli opisują

Bardziej szczegółowo

ANALIZA DYNAMIKI ZJAWISK (dok.) WYGŁADZANIE szeregu czasowego

ANALIZA DYNAMIKI ZJAWISK (dok.) WYGŁADZANIE szeregu czasowego D. Miszczńska,M.Miszczński, Maeriał do wkładu 6 ze Saski, 009/0 [] ANALIZA DYNAMIKI ZJAWISK (dok.). szereg czasow, chroologicz (momeów, okresów). średi poziom zjawiska w czasie (średia armecza, średia

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie. Wojciech HYB, Joanna KALETA

Wprowadzenie. Wojciech HYB, Joanna KALETA Wojciech HYB, Joaa KALETA Kaedra Zasosowań Maemayki Deparme of Applied Mahemaics Porówaie meod wyzaczaia współczyików modelu maemayczego a przykładzie progozy liczby ludości świaa Compariso of mehods of

Bardziej szczegółowo

ANALIZA, PROGNOZOWANIE I SYMULACJA / Ćwiczenia 1

ANALIZA, PROGNOZOWANIE I SYMULACJA / Ćwiczenia 1 ANALIZA, PROGNOZOWANIE I SYMULACJA / Ćwiczenia 1 mgr inż. Żanea Pruska Maeriał opracowany na podsawie lieraury przedmiou. Zadanie 1 Firma Alfa jes jednym z głównych dosawców firmy Bea. Ilość produku X,

Bardziej szczegółowo

PROGNOZOWANIE I SYMULACJE. mgr Żaneta Pruska. Ćwiczenia 2 Zadanie 1

PROGNOZOWANIE I SYMULACJE. mgr Żaneta Pruska. Ćwiczenia 2 Zadanie 1 PROGNOZOWANIE I SYMULACJE mgr Żanea Pruska Ćwiczenia 2 Zadanie 1 Firma Alfa jes jednym z głównych dosawców firmy Bea. Ilość produku X, wyrażona w ysiącach wyprodukowanych i dosarczonych szuk firmie Bea,

Bardziej szczegółowo

Wykład 6. Badanie dynamiki zjawisk

Wykład 6. Badanie dynamiki zjawisk Wykład 6 Badanie dynamiki zjawisk TREND WYODRĘBNIANIE SKŁADNIKÓW SZEREGU CZASOWEGO 1. FUNKCJA TRENDU METODA ANALITYCZNA 2. ŚREDNIE RUCHOME METODA WYRÓWNYWANIA MECHANICZNEGO średnie ruchome zwykłe średnie

Bardziej szczegółowo