ZJAWISKA SZOKOWE W ROZWOJU GOSPODARCZYM WYBRANYCH KRAJÓW UNII EUROPEJSKIEJ

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "ZJAWISKA SZOKOWE W ROZWOJU GOSPODARCZYM WYBRANYCH KRAJÓW UNII EUROPEJSKIEJ"

Transkrypt

1 Anna Janiga-Ćmiel Uniwersye Ekonomiczny w Kaowicach Wydział Zarządzania Kaedra Maemayki ZJAWISKA SZOKOWE W ROZWOJU GOSPODARCZYM WYBRANYCH KRAJÓW UNII EUROPEJSKIEJ Sreszczenie: Celem niniejszego arykułu jes zaprezenowanie analizy wzajemnych oddziaływań rozwoju gospodarczego wybranych pańsw Unii Europejskiej. Analiza wykonana zosanie na podsawie wielorównaniowego modelu rozwoju gospodarczego Polski oraz Niemiec. Przedsawioną analizę korelacji wykorzysano w celu zbadania isoności wysępowania efeku zarażania w dynamice równolegle realizowanych szeregów czasowych rozwoju gospodarczego. Słowa kluczowe: model GARCH, efek zarażania, rozwój gospodarczy. Wprowadzenie Ekonomiści przez całe laa zajmują się badaniem syuacji gospodarczej świaa, kóra może zosać niespodziewanie zachwiana. Poszukują odpowiedzi na pyania: w jaki sposób problemy jednego kraju są przyczyną kłopoów innych krajów, jak powsają i rozprzesrzeniają się zmiany koniunkuralne, jakie będą prognozy dalszego rozwoju. Czynniki wpływające na rozwój gospodarczy podlegają nieusannym modyfikacjom przy upływie czasu i sają się częso skukiem wahań akywności będącej mechanizmem flukuacji. Konsruowane na przesrzeni la różne posacie modeli badanego zagadnienia sanowiły opisy współzależności wysępujących w rozparywanym zagadnieniu. Modele e sanowiły obraz badanej rzeczywisości, bowiem [Huera de Soo, 2009]: Każda eoria cyklu określa inny dobór i inerpreację zdarzeń hisorycznych, co nadaje wielkie znaczenie wcześniejszemu usaleniu, za pomocą procedur meodologicznych innych niż pozyywisyczne, prawomocnych eorii umożliwiających rafną inerpreację rzeczywisości. Nie isnieje zaem żadne niezbie świadecwo hisoryczne,

2 Zjawiska szokowe w rozwoju gospodarczym 35 ym bardziej zaś świadecwo zdolne wykazać, że jakaś eoria jes poprawna lub nie. Powinniśmy być więc bardzo osrożni i pokorni w naszych nadziejach na empiryczne powierdzenie eorii. Musimy się co najwyżej zadowolić rozwijaniem spójnej logicznie eorii możliwie wolnej od błędów w łańcuchu argumenów logicznych i oparej na podsawowych zasadach ludzkiego działania. Dysponując aką eorią, możemy sprawdzić, czy dobrze pasuje ona do zdarzeń hisorycznych i pozwala inerpreować rzeczywise przypadki w sposób ogólniejszy, bardziej wyważony i poprawny niż inne, alernaywne eorie. Ekonomiści poszukują również przyczyn wysępowania kryzysów gospodarczych. Kryzys gospodarczy można rakować jako załamanie wzrosu gospodarczego, jako zdarzenie narasające bądź eż gwałowne, zagrażające różnym sferom życia gospodarczego i odnoszące się do okresowego spadku akywności życia gospodarczego. Odnosi się do fazy cyklu gospodarczego i charakeryzuje się wówczas nagłym oraz dużym zmniejszeniem produkcji, realnych dochodów społeczeńswa, wzrosem bezrobocia. Powinniśmy wobec powyższego zdobywać doświadczenia i przeciwdziałać negaywnym wpływom na san gospodarki, ponieważ: Kryzys o połączenie dwóch pojęć: zagrożenia i wezwania [Cydejko, 2009a]. Jednakże, mimo iż mechanizmy recesji dokładnie zbadano, nadal nie wiemy, w kórym momencie, w jakim okresie nasąpi owo załamanie w dalszym ciągu sanowi o problem dla badaczy. Należy zaem pamięać [Cydejko, 2009b]: w syuacji idealnej, o jakiej ekonomiści mówią od dawna, poliycy powinni symulować gospodarkę, kiedy jes w recesji, a osłabiać koniunkurę, kiedy jes jej boom. W prakyce poliycy jeszcze jakoś zbierają się do akcji, kiedy mają kryzys, ale bardzo rudno jes im działać na rzecz spowolnienia rozpędzonej koniunkury. To worzy cykl nierównowagi. 1. Efek zarażania Zjawiska szokowe w rozwoju gospodarczym definiujemy jako: syuację, w kórej ścierają się wzajemnie zjawiska ekonomiczne sanowiące przyczynę gwałownych zmian w rendach wyznaczających kierunki rozwoju gospodarczego. Zjawiska szokowe o momen, w kórym wysępuje zacieranie pamięci procesu rozwoju gospodarczego [ Czech-Rogosz, 2009]. Naomias: Isony wzros korelacji pomiędzy różnymi rynkami finansowymi spowodowany zjawiskami szokowymi nazywamy efekem zarażania [Fiszeder i Razik, 2003]. Zazwyczaj pojęcie zarażania sosowane jes w odniesieniu międzynarodowym, ponieważ: kryzys w jednym kraju prowadzi w jakiś sposób do wysąpienia kryzysu w drugim kraju [Czech-Rogosz, 2009]. Proces

3 36 Anna Janiga-Ćmiel aki charakeryzuje się przenoszeniem zakłóceń gospodarczych z jednej gospodarki do drugiej, uznając je za niezależne [Czech-Rogosz, 2009]. Uwzględniając laa doświadczeń zauważamy, że przebiegi różnych załamań gospodarczych charakeryzują się m.in. nierównomiernym przebiegiem, ponieważ recesja niekoniecznie obejmuje kraje sąsiadujące. Zasosowany w ekonomii ermin zarażanie zosał zapożyczony z epidemiologii. Sosujemy zaem sformułowania kraje zarażające się, nasępnie kraje będące źródłem choroby, zn. w posaci załamania gospodarczego. Ponado kraj zarażany o kraj mający problemy ekonomiczne. Należy zauważyć, że nie zawsze jeden kraj jes w sanie zarazić kryzysem pozosałe kraje i odwronie, ponieważ do zarażenia recesją między krajami dojdzie wówczas, gdy procesy zachodzące w jednym kraju są w sanie wpływać na paramery ekonomiczne gospodarki drugiego kraju. Zarażenie kryzysem jes w dużej mierze uzależnione od kondycji gospodarki narodowej jako całości oraz od wrażliwości na problemy w różnych sferach [Fiszeder, 2009]. W wielu pozycjach lieraurowych zarażanie odnoszone jes jednak ylko do rynków finansowych, podczas gdy procesy ransmisyjne obejmują zw. fundamenalne powiązania gospodarcze [Czech-Rogosz, 2003]. Dlaego Bank Świaowy proponuje kilka definicji zarażania, m.in. [www 1]: Zarażanie o międzynarodowa ransmisja szoków lub ogólne międzynarodowe oddziaływanie. Tak rozumiana ransmisja może doyczyć zarówno dobrych, jak i złych okresów i nie musi być uożsamiana z kryzysami; podczas kryzysów może być jednak bardziej wyraźna. W lieraurze znajdujemy wiele ciekawych meod pozwalających badać wysępowanie efeku zarażania [Fiszeder i Razik, 2003]. Najczęściej proponuje się analizę współczynników korelacji pomiędzy szeregami badanych zmiennych, uzyskując ważne informacje na ema kszałowania się współczynników korelacji w czasie oraz badania na podsawie isoności wzrosu współczynników korelacji w okresie kryzysu. Forbes i Rigobon zaproponowali wprowadzenie do badań skorygowanego współczynnika korelacji. Badacze Corsei, Pericoli, Sbracia zmodyfikowali es efeku zarażania, wprowadzając współczynnik współzależności uwzględniający czynnik globalny, a Klaassen [Forbes i Rigobon, 2002] wprowadził w badaniach esowanie sałości korelacji warunkowych na podsawie resz z jednorównaniowych modeli AR-GARCH. Chesnay i Jondeau badali korelacje bezwarunkowe na podsawie modelu MS-GARCH. Analizy przeprowadzane na bazie modeli jednorównaniowych GARCH zazwyczaj uwzględniały jedynie równania dla wariancji warunkowej i wprowadzenie dodakowej zmiennej objaśniającej w posaci opóźnionych kwadraów sóp zwrou lub indeksów z innych rynków. Naomias analizy z zasosowaniem wielorównaniowych modeli GARCH uwzględniały zarówno sandardowe posaci, jak i rozszerzone parameryzacje modeli [Fiszeder, 2009].

4 Zjawiska szokowe w rozwoju gospodarczym Modelowanie procesu gospodarczego Rozwój gospodarczy charakeryzuje się nieprzewidywalnymi zmianami wzrosu i spadku wskaźników wpływających w zasadniczym sopniu na zmiany w dynamice rozwoju, koncenrujące się na nieregularnych wahaniach i cyklach o zróżnicowanych długościach, co eż przejawia się w nieprzewidywalnych zmianach wariancji w kolejnych laach. Należy zaem w modelach ująć kszałowanie się warości oczekiwanej rozparywanych procesów oraz kszałowanie się wariancji ych procesów, ich wzajemnych kowariancji. Do modelowania i prognozowania zmienności możemy zasosować modele klasy GARCH. W lieraurze znajdujemy dziesiąki możliwych modyfikacji i rozszerzeń modelu GARCH [Fiszeder, 2009] (Bollerslev, Chou i Kroner, Bera i Higgins, Engle i Nelson, Gourieroux, Osiewski i Pipień, Tsay, Bauwens, Lauren i Rombous, Weron, Brzeszczyński i Kelm, Doman, Fiszeder). Nie wiemy, kóre z prezenowanych i sosowanych przez badaczy posaci modeli są najbardziej użyeczne. Wielorównaniowe modele GARCH pozwalają dodakowo opisać kowariancje, kóre odpowiadają za opis wzajemnych relacji między badanymi zjawiskami. Należy zauważyć, że jednorównaniowe modele GARCH nie wyjaśniają przyczyn zmienności, a wielorównaniowe modele GARCH pozwalają na przeprowadzanie dodakowo analiz doyczących niekórych przyczyn zmienności. Modele GARCH służą do badania zmienności wariancji warunkowej i warunkowych kowariancji, co pozwala wykryć zjawiska szokowe i ich wpływ pozyywny lub negaywny na inne populacje, sanowią isony przyczynek w zakresie badania związku między czynnikami będącymi przyczyną i skukiem. Rozwój gospodarczy dla wybranych pańsw Unii Europejskiej zosanie przedsawiony z wykorzysaniem modelu ekonomerycznego co najmniej dwurównaniowego, gdzie w jednym z nich wyróżniona jes charakerysyka dynamiki warości oczekiwanych, a w drugim dynamika wariancji. Możemy zasosować jeden z modeli ARIMA(p,d,q) specyficzny dla opisu dynamiki sanów oczekiwanych w badanym zjawisku, a nasępnie model klasy GARCH, kórego zadaniem jes badanie dynamiki wariancji [Vronos, Dellaporas i Poliis, 2003]. Model ARIMA wyznaczony zosanie zgodnie z poniższą formułą: y p = i= 0 α y + β ( y y ) + γ. (1) i i d i= 1 i i i 1 q i= 1 i i Powyższy model będzie pełnił funkcję modelu (2) gdzie o san oczekiwany zjawiska w okresie : y = μ +. (2)

5 38 Anna Janiga-Ćmiel Wielowymiarowa zmienna Y [Franco i Zakoian, 2009] ma warunkowy rozkład zgodny z rozkładem zweryfikowanym, przy czym uwarunkowanie sanowią sany zmiennej Y z l okresów wcześniejszych, gdzie l = max(p,d,q). Y Y y 1, Y y 2,..., Y l ~ N ( μ, Σ ). (3) Analizowana zmienna Y jes N-wymiarową zmienną losową, przy czym N o liczba uwzględnionych krajów. Model ARIMA wykorzysany będzie do opisu dynamiki warości oczekiwanych wskaźników rozwoju gospodarczego, kóre scharakeryzowane będą z wykorzysaniem PKB dla wybranych pańsw. W dalszej części badania wariancję oznaczamy przez h ij, gdzie odpowiednio i, j o numery krajów, a numer badanego okresu: h l 2 ij, wik w jkσ ij, k= 1 =. (4) 2 W równaniu powyższym σ oznacza kowariancję między rozwojem gospodarczym i-ego i j-ego kraju w okresie, l = max(p,d,q). Składnik losowy ij, dla modelu (2) rozparujemy jako formułę warunkową ukszałowania go na podsawie sanów z okresów wcześniejszych. Uwarunkowania oznaczamy przez, zakładając, że: ~ (0, ). (5) Macierz jes macierzą symeryczną posaci =h,. Model kszałowania się korelacji przy upływie czasu przyjmujemy nasępująco [Fiszeder, 2009]:, =, +, +, + +, (6), =, +, +, + +, gdzie: współczynnik korelacji wielorakiej łącznego rozwoju gospodarczego badanych krajów,,,, wyrazy wolne w badanym modelu, sanowią relację sałego poziomu korelacji niezależnych zmiennych od upływu czasu i możemy je pominąć, ponieważ współczynniki e nie różnią się isonie od zera. Przez oznaczamy współczynnik korelacji dla =1, czyli w momencie rozpoczęcia badań. Jeżeli macierz jes macierzą diagonalną bądź zbliżoną do macierzy diagonalnej, kowariancje rozwojów gospodarczych są bliskie zera. Uwzględniamy więc elemeny diagonalne ej macierzy: h,, h,. (7)

6 Zjawiska szokowe w rozwoju gospodarczym 39 Nasępnie wyznaczamy macierz kowariancyjną współczynników korelacji dla pary:,,, (8) = h, 0 0 h, 1 1 h, 0 0 h,. (9) Zmiana współczynników,,, przy upływie czasu jes skukiem wysępowania efeku zarażania. Jeżeli obserwujemy wzros warości bezwzględnych współczynników,,,, o w najbliższych okresach możemy się spodziewać nasilenia wspomnianego efeku zarażania. Przejawia się o w ym, że jedna z gospodarek saje się w pewien sposób uzależniona od drugiej. Naomias jeżeli w kolejnych rozparywanych okresach obserwujemy spadek warości współczynnika korelacji,,,, o możemy się spodziewać, że w najbliższej przyszłości rozwoje gospodarcze jednego kraju i drugiego będą niezależne. Analizując rozwoje badanych współczynników, poszukujemy okresów ich wzrosu, ponieważ ich wzros jes skukiem i powierdzeniem wysępowania efeku zarażania. 3. Analiza efeku zarażania Wielowymiarowy szereg czasowy sanowiący podsawę analizy porównawczej rozwoju gospodarczego w poszczególnych krajach można scharakeryzować po pierwsze dynamiką sanów oczekiwanych, po drugie dynamiką wariancji i po rzecie dynamiką korelacji rozwojów gospodarczych poszczególnych krajów. W pracach Hamao, Masulis i Ng znajdujemy propozycję sosowania w badaniach zależności wielorównaniowych modeli GARCH. Modele e są przysosowane do opisu dynamiki wariancji, ale można również uwzględnić ich modyfikacje dla porzeb badań sanów oczekiwanych i korelacji. Zaproponowany model GARCH pozwoli na zbadanie jednego zagadnienia, zn. sanu oczekiwanego wariancji, korelacji. Aby zbadać i wykryć efek zarażania, należy posłużyć się grupą modeli, z kórych jeden opisze sany oczekiwane, drugi wariancję, a nasępny korelację. Orzymane posacie modeli będą sanowiły możliwość dokonania weryfikacji isoności efeku zarażania. W celu zweryfikowania isoności efeku zarażania wprowadza się jako współczynnik współzależności saysykę określoną za pomocą esymaora: =. (10)

7 40 Anna Janiga-Ćmiel Zmienne losowe, za pomocą kórych generujemy en esymaor, określone są wzorem: = ( ) (), = ( ) (), (11) = ( ) ( ). (12) Tes powyższy sosujemy, gdy obserwujemy wzros korelacji,,,, ponieważ wówczas mamy do czynienia ze wzrosem współzależności i niniejszy wzros informuje nas o możliwości wysępowania efeku zarażania. Badany okres hisoryczny dzielimy na dwa podokresy. Pierwszy z nich doyczy okresu, gdzie korelacja jes wyraźnie niższa i nie ulega zmianie, a drugi z podokresów odpowiada korelacji znacznie wyższej. Przez oznaczamy współczynnik korelacji z okresu, gdzie jes ona wyższa. Współczynnik sanowi ransformaę współczynnika korelacji doyczącego okresu, gdy warość korelacji była niższa. Transformaa sanowi podsawę podjęcia decyzji losowej. Przyjmujemy nasępujące hipoezy: : =, co oznacza niezmienniczość współzależności. Hipoezę weryfikujemy względem hipoezy alernaywnej: : >. (13) Hipoeza oznacza narasającą siłę współzależności, a ym samym wysępowanie efeku zarażania. W celu zweryfikowania isoności hipoezy obliczamy saysykę z: =. (14) Saysyka z ma rozkład zgodny z rozkładem normalnym o paramerach: (, Sandaryzujemy saysykę z i orzymujemy saysykę: =( ). (15) ) 3. (16) Saysyka a ma rozkład normalny sandaryzowany N(0,1). Dla zadanego poziomu isoności dokonujemy weryfikacji isoności hipoezy wobec hipoezy alernaywnej.

8 Zjawiska szokowe w rozwoju gospodarczym Przykład empiryczny: Analiza wysępowania efeku zarażania w rozwoju gospodarczym Polski oraz Niemiec W niniejszej analizie badaniu poddano wybrane pańswa (Polska, Niemcy, Francja, Wielka Bryania, Belgia, Holandia). Przygoowano dane empiryczne, korzysając z danych publikowanych przez Główny Urząd Saysyczny oraz na sronie Eurosau dane o rocznym poziomie PKB [Hellwig, 1997]. Wskaźnik PKB [Yamarone, 2006] sanowi podsawową deerminanę zmian w rozwoju gospodarek i zarazem czynnik kszałujący wahania koniunkuralne. Jako okres analizy przyjęo laa od roku 2002 do roku Warości wskaźnika poziomu jednoskowego PKB Polski i krajów UE zaprezenowano we wcześniejszych publikacjach [Janiga-Ćmiel i in., 2010]. Nasępny eap badań rozpoczęo od wyznaczenia równań modelu rozwoju warości oczekiwanych PKB (2). W celu oszacowania odpowiedniego modelu wykorzysano model ARIMA(p, d, q). Zbadano dla każdego z krajów ilość opóźnień dla modelu ARIMA(p, d, q), a nasępnie wyznaczono modele poszczególnych rozwojów gospodarczych: Model rozwoju gospodarczego Polski ARIMA(2,2,2): = 0,24 0,12 +0,05( ) +0,04( ) +0,02 + 0,03 +. (17) Model rozwoju gospodarczego Niemiec ARIMA(1,2,2): = 0,54 0,32( ) +0,26( ) + 0,07 0,04 +. (18) Model rozwoju gospodarczego Francji ARIMA(2,1,2): = 0,48 + 0,12 + 0,25( ) + 0,12 0,11 +. (19) Model rozwoju gospodarczego Wielkiej Bryanii ARIMA(2,2,1): = 0,37 + 0,08 +0,19( ) 0,11( ) +0,14 +. (20) Model rozwoju gospodarczego Holandii ARIMA(1,2,2): = 0,37 + 0,09 + 0,12( ) +0,14( ) +0,04 0,03 +. (21) Model rozwoju gospodarczego Belgii ARIMA(1,2,2): = 0,31 0,04 + 0,11 ( ) +0,15( ) +0,03 + 0,03 +. (22)

9 42 Anna Janiga-Ćmiel Modele ARIMA zasosowano w celu zbadania kszałowania się dynamiki składników reszowych na le kszałowania się sanów oczekiwanych w zakresie rozwoju gospodarczego badanych krajów. Wykazano wcześniej, że składnik losowy jes obciążony auokorelacją. Jes również heeroskedasyczny, wysępują okresy pogrupowanej wariancji. Macierz składników reszowych dla badanego okresu ego modelu przedsawia się nasępująco: Tabela 1. Macierz składników reszowych Belgia 1 Francja Wielka Bryania Holandia Niemcy Polska ,9985 3,7341 2,0537 1,1014 3,1755-1,2014 0,6045-2,5985 2,0628-2,9466-1,3045-0,1914-2,3215-0,0552 3,1919-1,0585 1,5888 0,7467-0,4595 0,6775 0,9701 1,2015-2,0979-1,4172-2,0555-1,5625-1,2699 0,2575-0,4879-0,4072-2,5875-0,0971-3,5281 1,3875-2,8912 0,5308-0,4595-1,2171-3,5645 3,1754-0,3245 0,3869 2,2005 1,7555-1,3608-0,0286-1,7712 3,2730 1,4025-0,8298 0,8610-0,2146 3,9921-0,1168 0,3385 1,0229-1,3790 0,2575-0,1845-1,2707 0,3385-0,8298 1,9628-3,1325 0,3055-0,3327 Zbadano, że przedsawione reszy spełniają wymóg sacjonarności, są o szeregi czasowe niewykazujące rendu. Dla przedsawionej macierzy składników losowych wyznaczono macierze współczynników korelacji. Macierze e uporządkowano według jednoski czasowej i swierdzono, że worzą one sały szereg macierzowy przy upływie czasu. Poniżej przedsawiono jedną spośród ych macierzy dla całości szeregu, a uzyskane wyniki zaprezenowano w abeli 2. Tabela 2. Macierz współczynników korelacji Polska Niemcy Francja Wielka Bryania Holandia Polska 1 Niemcy 0,91 1 Francja 0,8 0,85 1 Wielka Bryania 0,75 0,88 0,75 1 Holandia 0,62 0,64 0,7 0,63 1 Belgia 0,51 0,62 0,68 0,72 0,91 1 Belgia

10 Zjawiska szokowe w rozwoju gospodarczym 43 Przedsawiona macierz korelacji informuje o wysępowaniu współzależności w rozwojach gospodarczych w zakresie kszałowania się czynnika losowego. W laach rozwoje gospodarcze wybranych krajów Unii Europejskiej były skorelowane. Wybrane kraje Unii Europejskiej charakeryzują się wysokim współczynnikiem korelacji. Rozwój gospodarczy Polski z ymi krajami jes obecnie silnie skorelowany. Silna korelacja wysępuje niezależnie od ego, że w Polsce w badanych laach nie wysępowały ujemne warości przyrosów PKB, jakie pojawiły się w przypadku krajów Unii Europejskiej. Silne skorelowanie czynników losowych może sanowić źródło zarażania w kszałowaniu się rozwojów gospodarczych. Warości wyznaczonych współczynników korelacji składników losowych w powyższej macierzy nie różnią się isonie od zera. Oznacza o, że w badanych krajach rozwój gospodarczy w zakresie makroekonomicznym realizowany jes w sposób zależny od rozwojów w innych krajach. Nasępnie oszacowano modele wariancji dla Polski i Niemiec, przy czym l = max(p,d,q) = 2. Oprócz modelu sanów oczekiwanych zbudowano model wariancji oraz model kszałowania się współzależności rozwoju gospodarczego pary wybranych pańsw Unii Europejskiej spośród badanych. Wyznaczono model Polski oraz Niemiec, orzymując odpowiednio: gdzie: h, =,, (23) h, =, +, =, + (0,91),,, =, (24) macierz akualnych współczynników korelacji rozwoju gospodarczego: = 1 0,91 0,91 1 (25) h, = (0,91),,. (26) Wyznaczona macierz wariancji przyjmuje nasępującą posać: = 3, ,91 0 6,39 0,91 1 3,36 0. (27) 0 6,39 Modele rozwoju współzależności w kszałowaniu się gospodarki Polski i Niemiec: = 0,12 + 0,14, + 0,24, + 0,11, 0,14, +0,12 +, = 0,25 + 0,21, + 0,32, + 0,17, 0,15, +0,11 +. (28)

11 44 Anna Janiga-Ćmiel Zaprezenowany model wielorównaniowy powierdza zmienność współczynników korelacji przy upływie czasu. W przypadku Polski i Niemiec obserwujemy wzros warości ych współczynników, co uzasadnia podjęcie analizy efeku zarażania. Zaprezenowany model zosanie w dalszej kolejności wykorzysany do przeprowadzenia esu saycznego służącego do wykrywania efeku zarażania. Podsawę weryfikacji isoności efeku zarażania deerminują niskie warości sałych poziomów korelacji dla badanych rozwojów gospodarczych, niezależne od upływu czasu: c j = 0, 12, c k = 0, 11. W kolejnym kroku analizy wyznaczono c pomocnicze paramery uwzględniane przy konsrukcji saysyki ϕ oraz ρ, wynoszą odpowiednio: =0,82, =0,7, = 0,03. Warości e w osaeczności dały podsawę wyznaczenia: = 0,1587 oraz = 0,828 >. Pozosałe z orzymanych warości uwzględnione zosaną dla porzeb weryfikacji hipoez na poziomie isoności α = 0, 05, = 0,563, = 2,728 oraz u α = 1, 96. Ponieważ u > uα, zaem hipoezę H 0 odrzucamy i przyjmujemy hipoezę H 1, co oznacza, że wysępuje efek zarażania. Podsumowanie W celu zbadania isoności i wysępowania efeku zarażania przedsawiono modele ARIMA oraz GARCH, prezenując dynamikę korelacji. Modele e wykorzysano do wyznaczenia saysyki dającej podsawę weryfikacji isoności wysępowania efeku zarażania. W pracy przedsawiono przedmioowy es i zweryfikowano isoność kszałowania się współzależności i ich narasania w przypadku gospodarki Polski i Niemiec. Lieraura Cydejko G. (2009a), 20 pyań do Jusina Yifu Lina, Forbes, nr 7. Cydejko G. (2009b), 20 pyań do Paula De Grauwe, Forbes, nr 1. Czech-Rogosz J. (2009), Koniunkura gospodarcza po składzie, Wydawnicwo C.H. Beck, Warszawa. Fiszeder P. (2009), Modele klasy GARCH w empirycznych badaniach finansowych, Wydawnicwo Naukowe Uniwersyeu Mikołaja Kopernika, Toruń. Fiszeder P., Razik W. (2003), Analiza efeku zarażania na przykładzie zależności pomiędzy indeksem WIG a indeksami wybranych rynków akcji na świecie, Aca Universiais Nicolai Copernici, Ekonomia XXXIII, Toruń.

12 Zjawiska szokowe w rozwoju gospodarczym 45 Forbes K., Rigobon R. (2002), No Conagion, Only Inerdependence: Measuring Sock Marke Co-movemens, Journal of Finance, No. 57. Franco Ch., Zakoian J.M. (2009), GARCH models. Srucure, saisical inference and financial applicaions, NY. Hellwig Z. (1997), Ekspansja gospodarcza Polski końca XX wieku, Wydawnicwo Wyższej Szkoły Bankowej, Poznań. Huera de Soo J. (2009), Pieniądz, kredy bankowy i cykle koniunkuralne, Insyu Ludwiga von Misesa, Warszawa. Janiga-Ćmiel A., Mika J., Pośpiech E., Przybycin Z., Trzęsiok J., Trzęsiok M. (2010), Meody i modele analiz ilościowych w ekonomii i zarządzaniu. Część 2, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej im. Karola Adamieckiego, Kaowice. Vronos I.D., Dellaporas P., Poliis D.N. (2003), A full-facor Mulivariae GARCH model, Economerics Journal. Yamarone R. (2006), Wskaźniki ekonomiczne: przewodnik dla inwesora, Wydawnicwo Helion, Gliwice. [www 1] hp:// DETECTING SHOCKS IN THE ECONOMIC DEVELOPMENT DYNAMICS OF SELECTED COUNTRIES Summary: The sudy examines he developmen of Polish economy as well as he economies of seleced counries in he period from 2003 o Models based on he GDP growh in paricular counries were buil. A comparaive analysis of he developmen of economies in he counries concerned (he Unied Kingdom, Belgium, France, Poland, he Neherlands, Germany) is presened. A mulivariae GARCH model was buil. The heory of he consrucion of a mulivariae GARCH model and is esimaion mehod are discussed. The occurrence of a conagion effec can be analysed by means of various mehods, boh mahemaical and economeric. Analysis can also be carried ou aking ino accoun he mulivariae GARCH models. Key words: GARCH model, conagion effec, economic developmen.

DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE

DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE IX Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 6 8 września 005 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Pior Fiszeder Uniwersye Mikołaja Kopernika

Bardziej szczegółowo

Testowanie współzależności w rozwoju gospodarczym

Testowanie współzależności w rozwoju gospodarczym The Wroclaw School of Banking Research Journal ISSN 1643-7772 I eissn 2392-1153 Vol. 15 I No. 5 Zeszyy Naukowe Wyższej Szkoły Bankowej we Wrocławiu ISSN 1643-7772 I eissn 2392-1153 R. 15 I Nr 5 Tesowanie

Bardziej szczegółowo

DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE

DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE DYNAMICZNE MODEE EKONOMETRYCZNE X Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 4 6 września 007 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Joanna Małgorzaa andmesser Szkoła Główna

Bardziej szczegółowo

EFEKT DŹWIGNI NA GPW W WARSZAWIE WPROWADZENIE

EFEKT DŹWIGNI NA GPW W WARSZAWIE WPROWADZENIE Paweł Kobus, Rober Pierzykowski Kaedra Ekonomerii i Informayki SGGW e-mail: pawel.kobus@saysyka.info EFEKT DŹWIGNI NA GPW W WARSZAWIE Sreszczenie: Do modelowania asymerycznego wpływu dobrych i złych informacji

Bardziej szczegółowo

MODELOWANIE EFEKTU DŹWIGNI W FINANSOWYCH SZEREGACH CZASOWYCH

MODELOWANIE EFEKTU DŹWIGNI W FINANSOWYCH SZEREGACH CZASOWYCH Krzyszof Pionek Kaedra Inwesycji Finansowych i Ubezpieczeń Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu Wsęp MODELOWANIE EFEKTU DŹWIGNI W FINANSOWYCH SZEREGACH CZASOWYCH Nowoczesne echniki zarządzania ryzykiem rynkowym

Bardziej szczegółowo

UMK w Toruniu ANALIZA ZALEŻNOŚCI MIĘDZY INDEKSEM WIG A WYBRANYMI INDEKSAMI RYNKÓW AKCJI NA ŚWIECIE

UMK w Toruniu ANALIZA ZALEŻNOŚCI MIĘDZY INDEKSEM WIG A WYBRANYMI INDEKSAMI RYNKÓW AKCJI NA ŚWIECIE Pior Fiszeder UMK w Toruniu ANALIZA ZALEŻNOŚCI MIĘDZY INDEKSEM WIG A WYBRANYMI INDEKSAMI RYNKÓW AKCJI NA ŚWIECIE. Wprowadzenie Rynki kapiałowe na świecie są coraz silniej powiązane. Do najważniejszych

Bardziej szczegółowo

ESTYMACJA KRZYWEJ DOCHODOWOŚCI STÓP PROCENTOWYCH DLA POLSKI

ESTYMACJA KRZYWEJ DOCHODOWOŚCI STÓP PROCENTOWYCH DLA POLSKI METODY ILOŚCIOWE W BADANIACH EKONOMICZNYCH Tom XIII/3, 202, sr. 253 26 ESTYMACJA KRZYWEJ DOCHODOWOŚCI STÓP PROCENTOWYCH DLA POLSKI Adam Waszkowski Kaedra Ekonomiki Rolnicwa i Międzynarodowych Sosunków

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

Studia Ekonomiczne. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach ISSN 2083-8611 Nr 219 2015

Studia Ekonomiczne. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach ISSN 2083-8611 Nr 219 2015 Sudia Ekonomiczne. Zeszyy Naukowe Uniwersyeu Ekonomicznego w Kaowicach ISSN 2083-86 Nr 29 205 Alicja Ganczarek-Gamro Uniwersye Ekonomiczny w Kaowicach Wydział Informayki i Komunikacji Kaedra Demografii

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

licencjat Pytania teoretyczne:

licencjat Pytania teoretyczne: Plan wykładu: 1. Wiadomości ogólne. 2. Model ekonomeryczny i jego elemeny 3. Meody doboru zmiennych do modelu ekonomerycznego. 4. Szacownie paramerów srukuralnych MNK. Weryfikacja modelu KMNK 6. Prognozowanie

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

DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE

DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE X Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 4 6 września 2007 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Pior Fiszeder Uniwersye Mikołaja Kopernika

Bardziej szczegółowo

Prognozowanie średniego miesięcznego kursu kupna USD

Prognozowanie średniego miesięcznego kursu kupna USD Prognozowanie średniego miesięcznego kursu kupna USD Kaarzyna Halicka Poliechnika Białosocka, Wydział Zarządzania, Kaedra Informayki Gospodarczej i Logisyki, e-mail: k.halicka@pb.edu.pl Jusyna Godlewska

Bardziej szczegółowo

EKONOMETRIA wykład 2. Prof. dr hab. Eugeniusz Gatnar.

EKONOMETRIA wykład 2. Prof. dr hab. Eugeniusz Gatnar. EKONOMERIA wykład Prof. dr hab. Eugeniusz Ganar eganar@mail.wz.uw.edu.pl Przedziały ufności Dla paramerów srukuralnych modelu: P bˆ j S( bˆ z prawdopodobieńswem parameru b bˆ S( bˆ, ( m j j j, ( m j b

Bardziej szczegółowo

Struktura sektorowa finansowania wydatków na B+R w krajach strefy euro

Struktura sektorowa finansowania wydatków na B+R w krajach strefy euro Rozdział i. Srukura sekorowa finansowania wydaków na B+R w krajach srefy euro Rober W. Włodarczyk 1 Sreszczenie W arykule podjęo próbę oceny srukury sekorowej (sekor przedsiębiorsw, sekor rządowy, sekor

Bardziej szczegółowo

OeconomiA copernicana. Małgorzata Madrak-Grochowska, Mirosława Żurek Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu

OeconomiA copernicana. Małgorzata Madrak-Grochowska, Mirosława Żurek Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu OeconomiA copernicana 2011 Nr 4 Małgorzaa Madrak-Grochowska, Mirosława Żurek Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu TESTOWANIE PRZYCZYNOWOŚCI W WARIANCJI MIĘDZY WYBRANYMI INDEKSAMI RYNKÓW AKCJI NA ŚWIECIE

Bardziej szczegółowo

Metody badania wpływu zmian kursu walutowego na wskaźnik inflacji

Metody badania wpływu zmian kursu walutowego na wskaźnik inflacji Agnieszka Przybylska-Mazur * Meody badania wpływu zmian kursu waluowego na wskaźnik inflacji Wsęp Do oceny łącznego efeku przenoszenia zmian czynników zewnęrznych, akich jak zmiany cen zewnęrznych (szoki

Bardziej szczegółowo

WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE

WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE Wnioskowanie saysyczne w ekonomerycznej analizie procesu produkcyjnego / WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE W EKONOMETRYCZNEJ ANAIZIE PROCESU PRODUKCYJNEGO Maeriał pomocniczy: proszę przejrzeć srony www.cyf-kr.edu.pl/~eomazur/zadl4.hml

Bardziej szczegółowo

TESTOWANIE EGZOGENICZNOŚCI ZMIENNYCH W MODELACH EKONOMETRYCZNYCH

TESTOWANIE EGZOGENICZNOŚCI ZMIENNYCH W MODELACH EKONOMETRYCZNYCH STUDIA I PRACE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH I ZARZĄDZANIA NR 15 Mariusz Doszyń TESTOWANIE EGZOGENICZNOŚCI ZMIENNYCH W MODELACH EKONOMETRYCZNYCH Od pewnego czasu w lieraurze ekonomerycznej pojawiają się

Bardziej szczegółowo

Strukturalne podejście w prognozowaniu produktu krajowego brutto w ujęciu regionalnym

Strukturalne podejście w prognozowaniu produktu krajowego brutto w ujęciu regionalnym Jacek Baóg Uniwersye Szczeciński Srukuralne podejście w prognozowaniu produku krajowego bruo w ujęciu regionalnym Znajomość poziomu i dynamiki produku krajowego bruo wyworzonego w poszczególnych regionach

Bardziej szczegółowo

Wyzwania praktyczne w modelowaniu wielowymiarowych procesów GARCH

Wyzwania praktyczne w modelowaniu wielowymiarowych procesów GARCH Krzyszof Pionek Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu Wyzwania prakyczne w modelowaniu wielowymiarowych procesów GARCH Wsęp Od zaproponowania przez Engla w 1982 roku jednowymiarowego modelu klasy ARCH, modele

Bardziej szczegółowo

Niestacjonarne zmienne czasowe własności i testowanie

Niestacjonarne zmienne czasowe własności i testowanie Maeriał dla sudenów Niesacjonarne zmienne czasowe własności i esowanie (sudium przypadku) Nazwa przedmiou: ekonomeria finansowa I (22204), analiza szeregów czasowych i prognozowanie (13201); Kierunek sudiów:

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

PROGNOZOWANIE ZUŻYCIA CIEPŁEJ I ZIMNEJ WODY W SPÓŁDZIELCZYCH ZASOBACH MIESZKANIOWYCH

PROGNOZOWANIE ZUŻYCIA CIEPŁEJ I ZIMNEJ WODY W SPÓŁDZIELCZYCH ZASOBACH MIESZKANIOWYCH STUDIA I PRACE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH I ZARZĄDZANIA NR 15 Barbara Baóg Iwona Foryś PROGNOZOWANIE ZUŻYCIA CIEPŁEJ I ZIMNEJ WODY W SPÓŁDZIELCZYCH ZASOBACH MIESZKANIOWYCH Wsęp Koszy dosarczenia wody

Bardziej szczegółowo

MODELOWANIE FINANSOWYCH SZEREGÓW CZASOWYCH Z WARUNKOWĄ WARIANCJĄ. 1. Wstęp

MODELOWANIE FINANSOWYCH SZEREGÓW CZASOWYCH Z WARUNKOWĄ WARIANCJĄ. 1. Wstęp WERSJA ROBOCZA - PRZED POPRAWKAMI RECENZENTA Krzyszof Pionek Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu MODELOWANIE FINANSOWYCH SZEREGÓW CZASOWYCH Z WARUNKOWĄ WARIANCJĄ. Wsęp Spośród wielu rodzajów ryzyka, szczególną

Bardziej szczegółowo

specyfikacji i estymacji modelu regresji progowej (ang. threshold regression).

specyfikacji i estymacji modelu regresji progowej (ang. threshold regression). 4. Modele regresji progowej W badaniach empirycznych coraz większym zaineresowaniem cieszą się akie modele szeregów czasowych, kóre pozwalają na objaśnianie nieliniowych zależności między poszczególnymi

Bardziej szczegółowo

Efekty agregacji czasowej szeregów finansowych a modele klasy Sign RCA

Efekty agregacji czasowej szeregów finansowych a modele klasy Sign RCA Joanna Górka * Efeky agregacji czasowej szeregów finansowych a modele klasy Sign RCA Wsęp Wprowadzenie losowego parameru do modelu auoregresyjnego zwiększa możliwości aplikacyjne ego modelu, gdyż pozwala

Bardziej szczegółowo

METODY STATYSTYCZNE W FINANSACH

METODY STATYSTYCZNE W FINANSACH METODY STATYSTYCZNE W FINANSACH Krzyszof Jajuga Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu, Kaedra Inwesycji Finansowych i Ubezpieczeń Wprowadzenie W osanich kilkunasu laach na świecie obserwuje się dynamiczny

Bardziej szczegółowo

MODELOWANIE WŁASNOŚCI SZEREGÓW STÓP ZWROTU SKOŚNOŚĆ ROZKŁADÓW

MODELOWANIE WŁASNOŚCI SZEREGÓW STÓP ZWROTU SKOŚNOŚĆ ROZKŁADÓW Krzyszof Pionek Kaedra Inwesycji Finansowych i Ubezpieczeń Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu MODELOWANIE WŁASNOŚCI SZEREGÓW STÓP ZWROTU SKOŚNOŚĆ ROZKŁADÓW Wprowadzenie Współczesne zarządzanie ryzykiem

Bardziej szczegółowo

SZACOWANIE MODELU RYNKOWEGO CYKLU ŻYCIA PRODUKTU

SZACOWANIE MODELU RYNKOWEGO CYKLU ŻYCIA PRODUKTU B A D A N I A O P E R A C J N E I D E C Z J E Nr 2 2006 Bogusław GUZIK* SZACOWANIE MODELU RNKOWEGO CKLU ŻCIA PRODUKTU Przedsawiono zasadnicze podejścia do saysycznego szacowania modelu rynkowego cyklu

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

PROGNOZOWANIE W ZARZĄDZANIU PRZEDSIĘBIORSTWEM

PROGNOZOWANIE W ZARZĄDZANIU PRZEDSIĘBIORSTWEM PROGNOZOWANIE W ZARZĄDZANIU PRZEDSIĘBIORSTWEM prof. dr hab. Paweł Dimann 1 Znaczenie prognoz w zarządzaniu firmą Zarządzanie firmą jes nieusannym procesem podejmowania decyzji, kóry może być zdefiniowany

Bardziej szczegółowo

POWIĄZANIA POMIĘDZY KRÓTKOOKRESOWYMI I DŁUGOOKRESOWYMI STOPAMI PROCENTOWYMI W POLSCE

POWIĄZANIA POMIĘDZY KRÓTKOOKRESOWYMI I DŁUGOOKRESOWYMI STOPAMI PROCENTOWYMI W POLSCE Anea Kłodzińska, Poliechnika Koszalińska, Zakład Ekonomerii POWIĄZANIA POMIĘDZY KRÓTKOOKRESOWYMI I DŁUGOOKRESOWYMI STOPAMI PROCENTOWYMI W POLSCE Sopy procenowe w analizach ekonomicznych Sopy procenowe

Bardziej szczegółowo

Magdalena Osińska, Marcin Fałdziński Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu. Modele GARCH i SV z zastosowaniem teorii wartości ekstremalnych

Magdalena Osińska, Marcin Fałdziński Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu. Modele GARCH i SV z zastosowaniem teorii wartości ekstremalnych DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE X Ogólnopolskie Seminarim Nakowe 4 6 września 2007 w Torni Kaedra Ekonomerii i Saysyki Uniwersye Mikołaja Kopernika w Torni Magdalena Osińska Marcin Fałdziński Uniwersye

Bardziej szczegółowo

Statystyka od podstaw z systemem SAS Dr hab. E. Frątczak, ZAHZiAW, ISiD, KAE. Część VII. Analiza szeregu czasowego

Statystyka od podstaw z systemem SAS Dr hab. E. Frątczak, ZAHZiAW, ISiD, KAE. Część VII. Analiza szeregu czasowego Część VII. Analiza szeregu czasowego 1 DEFINICJA SZEREGU CZASOWEGO Szeregiem czasowym nazywamy zbiór warości cechy w uporządkowanych chronologicznie różnych momenach (okresach) czasu. Oznaczając przez

Bardziej szczegółowo

Krzysztof Piontek MODELOWANIE ZMIENNOŚCI STÓP PROCENTOWYCH NA PRZYKŁADZIE STOPY WIBOR

Krzysztof Piontek MODELOWANIE ZMIENNOŚCI STÓP PROCENTOWYCH NA PRZYKŁADZIE STOPY WIBOR Inwesycje finansowe i ubezpieczenia endencje świaowe a rynek polski Krzyszof Pionek Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu MODELOWANIE ZMIENNOŚCI STÓP PROCENTOWYCH NA PRZYKŁADZIE STOPY WIBOR Wsęp Konieczność

Bardziej szczegółowo

Pobieranie próby. Rozkład χ 2

Pobieranie próby. Rozkład χ 2 Graficzne przedsawianie próby Hisogram Esymaory przykład Próby z rozkładów cząskowych Próby ze skończonej populacji Próby z rozkładu normalnego Rozkład χ Pobieranie próby. Rozkład χ Posać i własności Znaczenie

Bardziej szczegółowo

Ocena efektywności procedury Congruent Specyfication dla małych prób

Ocena efektywności procedury Congruent Specyfication dla małych prób 243 Zeszyy Naukowe Wyższej Szkoły Bankowej we Wrocławiu Nr 20/2011 Wyższa Szkoła Bankowa w Toruniu Ocena efekywności procedury Congruen Specyficaion dla małych prób Sreszczenie. Procedura specyfikacji

Bardziej szczegółowo

Transakcje insiderów a ceny akcji spółek notowanych na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie S.A.

Transakcje insiderów a ceny akcji spółek notowanych na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie S.A. Agaa Srzelczyk Transakcje insiderów a ceny akcji spółek noowanych na Giełdzie Papierów Warościowych w Warszawie S.A. Wsęp Inwesorzy oczekują od każdej noowanej na Giełdzie Papierów Warościowych spółki

Bardziej szczegółowo

Kombinowanie prognoz. - dlaczego należy kombinować prognozy? - obejmowanie prognoz. - podstawowe metody kombinowania prognoz

Kombinowanie prognoz. - dlaczego należy kombinować prognozy? - obejmowanie prognoz. - podstawowe metody kombinowania prognoz Noaki do wykładu 005 Kombinowanie prognoz - dlaczego należy kombinować prognozy? - obejmowanie prognoz - podsawowe meody kombinowania prognoz - przykłady kombinowania prognoz gospodarki polskiej - zalecenia

Bardziej szczegółowo

Metody prognozowania: Szeregi czasowe. Dr inż. Sebastian Skoczypiec. ver Co to jest szereg czasowy?

Metody prognozowania: Szeregi czasowe. Dr inż. Sebastian Skoczypiec. ver Co to jest szereg czasowy? Meody prognozowania: Szeregi czasowe Dr inż. Sebasian Skoczypiec ver. 11.20.2009 Co o jes szereg czasowy? Szereg czasowy: uporządkowany zbiór warości badanej cechy lub warości określonego zjawiska, zaobserwowanych

Bardziej szczegółowo

E k o n o m e t r i a S t r o n a 1. Nieliniowy model ekonometryczny

E k o n o m e t r i a S t r o n a 1. Nieliniowy model ekonometryczny E k o n o m e r i a S r o n a Nieliniowy model ekonomeryczny Jednorównaniowy model ekonomeryczny ma posać = f( X, X,, X k, ε ) gdzie: zmienna objaśniana, X, X,, X k zmienne objaśniające, ε - składnik losowy,

Bardziej szczegółowo

Parytet stóp procentowych a premia za ryzyko na przykładzie kursu EURUSD

Parytet stóp procentowych a premia za ryzyko na przykładzie kursu EURUSD Parye sóp procenowych a premia za ryzyko na przykładzie kursu EURUD Marcin Gajewski Uniwersye Łódzki 4.12.2008 Parye sóp procenowych a premia za ryzyko na przykładzie kursu EURUD Niezabazpieczony UIP)

Bardziej szczegółowo

SYMULACYJNA ANALIZA PRODUKCJI ENERGII ELEKTRYCZNEJ I CIEPŁA Z ODNAWIALNYCH NOŚNIKÓW W POLSCE

SYMULACYJNA ANALIZA PRODUKCJI ENERGII ELEKTRYCZNEJ I CIEPŁA Z ODNAWIALNYCH NOŚNIKÓW W POLSCE SYMULACYJNA ANALIZA PRODUKCJI ENERGII ELEKTRYCZNEJ I CIEPŁA Z ODNAWIALNYCH NOŚNIKÓW W POLSCE Janusz Sowiński, Rober Tomaszewski, Arur Wacharczyk Insyu Elekroenergeyki Poliechnika Częsochowska Aky prawne

Bardziej szczegółowo

ZASTOSOWANIE TESTU PERRONA DO BADANIA PUNKTÓW ZWROTNYCH INDEKSÓW GIEŁDOWYCH: WIG, WIG20, MIDWIG I TECHWIG

ZASTOSOWANIE TESTU PERRONA DO BADANIA PUNKTÓW ZWROTNYCH INDEKSÓW GIEŁDOWYCH: WIG, WIG20, MIDWIG I TECHWIG Doroa Wikowska, Anna Gasek Kaedra Ekonomerii i Informayki SGGW dwikowska@mors.sggw.waw.pl ZASTOSOWANIE TESTU PERRONA DO BADANIA PUNKTÓW ZWROTNYC INDEKSÓW GIEŁDOWYC: WIG, WIG2, MIDWIG I TECWIG Sreszczenie:

Bardziej szczegółowo

ŹRÓDŁA FLUKTUACJI REALNEGO EFEKTYWNEGO KURSU EUR/ PLN

ŹRÓDŁA FLUKTUACJI REALNEGO EFEKTYWNEGO KURSU EUR/ PLN METODY ILOŚCIOWE W BADANIACH EKONOMICZNYCH Tom XII/, 0, sr. 389 398 ŹRÓDŁA FLUKTUACJI REALNEGO EFEKTYWNEGO KURSU EUR/ PLN Adam Waszkowski Kaedra Ekonomiki Rolnicwa i Międzynarodowych Sosunków Gospodarczych

Bardziej szczegółowo

PREDYKCJA KURSU EURO/DOLAR Z WYKORZYSTANIEM PROGNOZ INDEKSU GIEŁDOWEGO: WYBRANE MODELE EKONOMETRYCZNE I PERCEPTRON WIELOWARSTWOWY

PREDYKCJA KURSU EURO/DOLAR Z WYKORZYSTANIEM PROGNOZ INDEKSU GIEŁDOWEGO: WYBRANE MODELE EKONOMETRYCZNE I PERCEPTRON WIELOWARSTWOWY B A D A N I A O P E R A C J N E I D E C Z J E Nr 2004 Aleksandra MAUSZEWSKA Doroa WIKOWSKA PREDKCJA KURSU EURO/DOLAR Z WKORZSANIEM PROGNOZ INDEKSU GIEŁDOWEGO: WBRANE MODELE EKONOMERCZNE I PERCEPRON WIELOWARSWOW

Bardziej szczegółowo

Jacek Kwiatkowski Magdalena Osińska. Procesy zawierające stochastyczne pierwiastki jednostkowe identyfikacja i zastosowanie.

Jacek Kwiatkowski Magdalena Osińska. Procesy zawierające stochastyczne pierwiastki jednostkowe identyfikacja i zastosowanie. DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE Jacek Kwiakowski Magdalena Osińska Uniwersye Mikołaja Kopernika Procesy zawierające sochasyczne pierwiaski jednoskowe idenyfikacja i zasosowanie.. Wsęp Większość lieraury

Bardziej szczegółowo

Mariusz Plich. Spis treści:

Mariusz Plich. Spis treści: Spis reści: Modele wielorównaniowe - mnożniki i symulacje. Podsawowe pojęcia i klasyfikacje. Czynniki modelowania i sposoby wykorzysania modelu 3. ypy i posacie modeli wielorównaniowych 4. Przykłady modeli

Bardziej szczegółowo

1.1. Bezpośrednie transformowanie napięć przemiennych

1.1. Bezpośrednie transformowanie napięć przemiennych Rozdział Wprowadzenie.. Bezpośrednie ransformowanie napięć przemiennych Bezpośrednie ransformowanie napięć przemiennych jes formą zmiany paramerów wielkości fizycznych charakeryzujących energię elekryczną

Bardziej szczegółowo

Analiza taksonomiczna porównania przyspieszenia rozwoju społeczeństwa informacyjnego wybranych krajów

Analiza taksonomiczna porównania przyspieszenia rozwoju społeczeństwa informacyjnego wybranych krajów Ekonomiczne Problemy Usług nr 1/2017 (126),. 1 ISSN: 1896-382X www.wnus.edu.pl/epu DOI: 10.18276/epu.2017.126/1-08 srony: 71 79 Anna Janiga-Ćmiel Uniwersye Ekonomiczny w Kaowicach Wydział Zarządzania Kaedra

Bardziej szczegółowo

Alicja Ganczarek Akademia Ekonomiczna w Katowicach. Analiza niezależności przekroczeń VaR na wybranym segmencie rynku energii

Alicja Ganczarek Akademia Ekonomiczna w Katowicach. Analiza niezależności przekroczeń VaR na wybranym segmencie rynku energii DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE X Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 4 6 września 007 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Akademia Ekonomiczna w Kaowicach Analiza

Bardziej szczegółowo

Prognoza skutków handlowych przystąpienia do Europejskiej Unii Monetarnej dla Polski przy użyciu uogólnionego modelu grawitacyjnego

Prognoza skutków handlowych przystąpienia do Europejskiej Unii Monetarnej dla Polski przy użyciu uogólnionego modelu grawitacyjnego Bank i Kredy 40 (1), 2009, 69 88 www.bankikredy.nbp.pl www.bankandcredi.nbp.pl Prognoza skuków handlowych przysąpienia do Europejskiej Unii Monearnej dla Polski przy użyciu uogólnionego modelu grawiacyjnego

Bardziej szczegółowo

ψ przedstawia zależność

ψ przedstawia zależność Ruch falowy 4-4 Ruch falowy Ruch falowy polega na rozchodzeniu się zaburzenia (odkszałcenia) w ośrodku sprężysym Wielkość zaburzenia jes, podobnie jak w przypadku drgań, funkcją czasu () Zaburzenie rozchodzi

Bardziej szczegółowo

Analiza metod oceny efektywności inwestycji rzeczowych**

Analiza metod oceny efektywności inwestycji rzeczowych** Ekonomia Menedżerska 2009, nr 6, s. 119 128 Marek Łukasz Michalski* Analiza meod oceny efekywności inwesycji rzeczowych** 1. Wsęp Podsawowymi celami przedsiębiorswa w długim okresie jes rozwój i osiąganie

Bardziej szczegółowo

WYBRANE TESTY NIEOBCIĄŻONOŚCI MIAR RYZYKA NA PRZYKŁADZIE VALUE AT RISK

WYBRANE TESTY NIEOBCIĄŻONOŚCI MIAR RYZYKA NA PRZYKŁADZIE VALUE AT RISK Przemysław Jeziorski Uniwersye Ekonomiczny w Kaowicach Wydział Informayki i Komunikacji Zakład Demografii i Saysyki Ekonomicznej przemyslaw.jeziorski@ue.kaowice.pl WYBRANE TESTY NIEOBCIĄŻONOŚCI MIAR RYZYKA

Bardziej szczegółowo

ANALIZA ZALEŻNOŚCI PRZYCZYNOWYCH ROZWOJU GOSPODARCZEGO POLSKI I WYBRANYCH PAŃSTW UNII EUROPEJSKIEJ

ANALIZA ZALEŻNOŚCI PRZYCZYNOWYCH ROZWOJU GOSPODARCZEGO POLSKI I WYBRANYCH PAŃSTW UNII EUROPEJSKIEJ Anna Janiga-Ćmiel Uniwersye Ekonomiczny w Kaowicac ANALIZA ZALEŻNOŚCI PRZYCZYNOWYCH ROZWOJU GOSPODARCZEGO POLSKI I WYBRANYCH PAŃSW UNII EUROPEJSKIEJ Wprowadzenie Badanie dynamiki i flukuacji rozwoju gospodarczego

Bardziej szczegółowo

Dendrochronologia Tworzenie chronologii

Dendrochronologia Tworzenie chronologii Dendrochronologia Dendrochronologia jes nauką wykorzysującą słoje przyrosu rocznego drzew do określania wieku (daowania) obieków drewnianych (budynki, przedmioy). Analizy różnych paramerów słojów przyrosu

Bardziej szczegółowo

KRZYSZTOF JAJUGA Katedra Inwestycji Finansowych i Zarządzania Ryzykiem Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu 25 LAT EKONOMETRII FINANSOWEJ

KRZYSZTOF JAJUGA Katedra Inwestycji Finansowych i Zarządzania Ryzykiem Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu 25 LAT EKONOMETRII FINANSOWEJ KRZYSZTOF JAJUGA Kaedra Inwesycji Finansowych i Zarządzania Ryzykiem Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu 25 LAT EKONOMETRII FINANSOWEJ EKONOMETRIA FINANSOWA OKREŚLENIE Modele ekonomerii finansowej są worzone

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

Analiza efektywności kosztowej w oparciu o wskaźnik dynamicznego kosztu jednostkowego

Analiza efektywności kosztowej w oparciu o wskaźnik dynamicznego kosztu jednostkowego TRANSFORM ADVICE PROGRAMME Invesmen in Environmenal Infrasrucure in Poland Analiza efekywności koszowej w oparciu o wskaźnik dynamicznego koszu jednoskowego dr Jana Rączkę Warszawa, 13.06.2002 2 Spis reści

Bardziej szczegółowo

Kobiety w przedsiębiorstwach usługowych prognozy nieliniowe

Kobiety w przedsiębiorstwach usługowych prognozy nieliniowe Pior Srożek * Kobiey w przedsiębiorswach usługowych prognozy nieliniowe Wsęp W dzisiejszym świecie procesy społeczno-gospodarcze zachodzą bardzo dynamicznie. W związku z ym bardzo zmienił się sereoypowy

Bardziej szczegółowo

DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE

DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE IX Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 6 8 września 2005 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Kaarzyna Kuziak Akademia Ekonomiczna

Bardziej szczegółowo

Identyfikacja wahań koniunkturalnych gospodarki polskiej

Identyfikacja wahań koniunkturalnych gospodarki polskiej Rozdział i Idenyfikacja wahań koniunkuralnych gospodarki polskiej dr Rafał Kasperowicz Uniwersye Ekonomiczny w Poznaniu Kaedra Mikroekonomii Sreszczenie Celem niniejszego opracowania jes idenyfikacja wahao

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

OPTYMALIZACJA PORTFELA INWESTYCYJNEGO ZE WZGLĘDU NA MINIMALNY POZIOM TOLERANCJI DLA USTALONEGO VaR

OPTYMALIZACJA PORTFELA INWESTYCYJNEGO ZE WZGLĘDU NA MINIMALNY POZIOM TOLERANCJI DLA USTALONEGO VaR Daniel Iskra Uniwersye Ekonomiczny w Kaowicach OPTYMALIZACJA PORTFELA IWESTYCYJEGO ZE WZGLĘDU A MIIMALY POZIOM TOLERACJI DLA USTALOEGO VaR Wprowadzenie W osanich laach bardzo popularną miarą ryzyka sała

Bardziej szczegółowo

Porównanie jakości nieliniowych modeli ekonometrycznych na podstawie testów trafności prognoz

Porównanie jakości nieliniowych modeli ekonometrycznych na podstawie testów trafności prognoz 233 Zeszyy Naukowe Wyższej Szkoły Bankowej we Wrocławiu Nr 20/2011 Wyższa Szkoła Bankowa w Toruniu Porównanie jakości nieliniowych modeli ekonomerycznych na podsawie esów rafności prognoz Sreszczenie.

Bardziej szczegółowo

Politechnika Częstochowska Wydział Inżynierii Mechanicznej i Informatyki. Sprawozdanie #2 z przedmiotu: Prognozowanie w systemach multimedialnych

Politechnika Częstochowska Wydział Inżynierii Mechanicznej i Informatyki. Sprawozdanie #2 z przedmiotu: Prognozowanie w systemach multimedialnych Poliechnika Częsochowska Wydział Inżynierii Mechanicznej i Informayki Sprawozdanie #2 z przedmiou: Prognozowanie w sysemach mulimedialnych Andrzej Siwczyński Andrzej Rezler Informayka Rok V, Grupa IO II

Bardziej szczegółowo

Daniel Papla Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu. Wykorzystanie modelu DCC-MGARCH w analizie zmian zależności wybranych akcji GPW w Warszawie

Daniel Papla Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu. Wykorzystanie modelu DCC-MGARCH w analizie zmian zależności wybranych akcji GPW w Warszawie DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE X Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 4 6 września 27 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu Wykorzysanie

Bardziej szczegółowo

PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 2 PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL AUTOR: ŻANETA PRUSKA

PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 2 PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL AUTOR: ŻANETA PRUSKA 1 PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 2 AUTOR: mgr inż. ŻANETA PRUSKA DODATEK SOLVER 2 Sprawdzić czy w zakładce Dane znajduję się Solver 1. Kliknij przycisk Microsof Office, a nasępnie kliknij przycisk Opcje

Bardziej szczegółowo

IMPLEMENTACJA WYBRANYCH METOD ANALIZY STANÓW NIEUSTALONYCH W ŚRODOWISKU MATHCAD

IMPLEMENTACJA WYBRANYCH METOD ANALIZY STANÓW NIEUSTALONYCH W ŚRODOWISKU MATHCAD Pior Jankowski Akademia Morska w Gdyni IMPLEMENTACJA WYBRANYCH METOD ANALIZY STANÓW NIEUSTALONYCH W ŚRODOWISKU MATHCAD W arykule przedsawiono możliwości (oraz ograniczenia) środowiska Mahcad do analizy

Bardziej szczegółowo

MODELE AUTOREGRESYJNE JAKO INSTRUMENT ZARZĄDZANIA ZAPASAMI NA PRZYKŁADZIE ELEKTROWNI CIEPLNEJ

MODELE AUTOREGRESYJNE JAKO INSTRUMENT ZARZĄDZANIA ZAPASAMI NA PRZYKŁADZIE ELEKTROWNI CIEPLNEJ Agaa MESJASZ-LECH * MODELE AUTOREGRESYJNE JAKO INSTRUMENT ZARZĄDZANIA ZAPASAMI NA PRZYKŁADZIE ELEKTROWNI CIEPLNEJ Sreszczenie W arykule przedsawiono wyniki analizy ekonomerycznej miesięcznych warości w

Bardziej szczegółowo

Ocena płynności wybranymi metodami szacowania osadu 1

Ocena płynności wybranymi metodami szacowania osadu 1 Bogdan Ludwiczak Wprowadzenie Ocena płynności wybranymi meodami szacowania osadu W ubiegłym roku zaszły znaczące zmiany doyczące pomiaru i zarządzania ryzykiem bankowym. Są one konsekwencją nowowprowadzonych

Bardziej szczegółowo

Nie(efektywność) informacyjna giełdowego rynku kontraktów terminowych w Polsce

Nie(efektywność) informacyjna giełdowego rynku kontraktów terminowych w Polsce Zeszyy Naukowe Uniwersyeu Szczecińskiego nr 862 Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia nr 75 (2015) DOI: 10.18276/frfu.2015.75-16 s. 193 204 Nie(efekywność) informacyjna giełdowego rynku konraków erminowych

Bardziej szczegółowo

METROLOGICZNE WŁASNOŚCI SYSTEMU BADAWCZEGO

METROLOGICZNE WŁASNOŚCI SYSTEMU BADAWCZEGO PROBLEY NIEONWENCJONALNYCH ŁADÓW ŁOŻYSOWYCH Łódź, 4 maja 999 r. Jadwiga Janowska, Waldemar Oleksiuk Insyu ikromechaniki i Fooniki, Poliechnika Warszawska ETROLOGICZNE WŁASNOŚCI SYSTE BADAWCZEGO SŁOWA LCZOWE:

Bardziej szczegółowo

ANALIZA POWIĄZAŃ MIĘDZY INDEKSAMI GIEŁDY FRANCUSKIEJ, HOLENDERSKIEJ I BELGIJSKIEJ Z WYKORZYSTANIEM MODELU KOREKTY BŁĘDEM

ANALIZA POWIĄZAŃ MIĘDZY INDEKSAMI GIEŁDY FRANCUSKIEJ, HOLENDERSKIEJ I BELGIJSKIEJ Z WYKORZYSTANIEM MODELU KOREKTY BŁĘDEM Sudia Ekonomiczne. Zeszyy Naukowe Uniwersyeu Ekonomicznego w Kaowicach ISSN 083-86 Nr 89 06 Uniwersye Ekonomiczny w Kaowicach Wydział Ekonomii Kaedra Meod Saysyczno-Maemaycznych w Ekonomii pawel.prenzena@edu.ueka.pl

Bardziej szczegółowo

Metody analizy i prognozowania szeregów czasowych

Metody analizy i prognozowania szeregów czasowych Meody analizy i prognozowania szeregów czasowych Wsęp 1. Modele szeregów czasowych 2. Modele ARMA i procedura Boxa-Jenkinsa 3. Modele rendów deerminisycznych i sochasycznych 4. Meody dekompozycji szeregów

Bardziej szczegółowo

MODELOWANIE STRUKTURY TERMINOWEJ STÓP PROCENTOWYCH WYZWANIE DLA EKONOMETRII

MODELOWANIE STRUKTURY TERMINOWEJ STÓP PROCENTOWYCH WYZWANIE DLA EKONOMETRII KRZYSZTOF JAJUGA Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu MODELOWANIE STRUKTURY TERMINOWEJ STÓP PROCENTOWYCH WYZWANIE DLA EKONOMETRII. Modele makroekonomiczne a modele sóp procenowych wprowadzenie Nie do podważenia

Bardziej szczegółowo

Stała potencjalnego wzrostu w rachunku kapitału ludzkiego

Stała potencjalnego wzrostu w rachunku kapitału ludzkiego 252 Dr Wojciech Kozioł Kaedra Rachunkowości Uniwersye Ekonomiczny w Krakowie Sała poencjalnego wzrosu w rachunku kapiału ludzkiego WSTĘP Prowadzone do ej pory badania naukowe wskazują, że poencjał kapiału

Bardziej szczegółowo

EFEKT DNIA TYGODNIA NA GIEŁDZIE PAPIERÓW WARTOŚCIOWYCH W WARSZAWIE WSTĘP

EFEKT DNIA TYGODNIA NA GIEŁDZIE PAPIERÓW WARTOŚCIOWYCH W WARSZAWIE WSTĘP Joanna Landmesser Kaedra Ekonomerii i Informayki SGGW e-mail: jgwiazda@mors.sggw.waw.pl EFEKT DNIA TYGODNIA NA GIEŁDZIE PAPIERÓW WARTOŚCIOWYCH W WARSZAWIE Sreszczenie: W pracy zbadano wysępowanie efeku

Bardziej szczegółowo

Krzysztof Borowski, Paweł Skrzypczyński Szkoła Główna Handlowa. Analiza spektralna indeksów giełdowych DJIA i WIG. 1. Wprowadzenie

Krzysztof Borowski, Paweł Skrzypczyński Szkoła Główna Handlowa. Analiza spektralna indeksów giełdowych DJIA i WIG. 1. Wprowadzenie Krzyszof Borowski, Paweł Skrzypczyński Szkoła Główna Handlowa Analiza spekralna indeksów giełdowych DJIA i WIG 1 Wprowadzenie We współczesnych analizach ekonomicznych doyczących pomiaru cyklu koniunkuralnego

Bardziej szczegółowo

Analiza stabilności parametrów hybrydowych modeli market-timing polskich funduszy inwestycyjnych 1

Analiza stabilności parametrów hybrydowych modeli market-timing polskich funduszy inwestycyjnych 1 Joanna Olbryś * Analiza sabilności paramerów hybrydowych modeli marke-iming polskich funduszy inwesycyjnych Wsęp Hybrydowe czeroczynnikowe modele marke-iming funduszy inwesycyjnych akcji polskich zosały

Bardziej szczegółowo

MATERIAŁY I STUDIA. Zeszyt nr 258. Podatność polskich rynków finansowych na niestabilności wewnętrzne i zewnętrzne

MATERIAŁY I STUDIA. Zeszyt nr 258. Podatność polskich rynków finansowych na niestabilności wewnętrzne i zewnętrzne MATERIAŁY I STUDIA Zeszy nr 58 Podaność polskich rynków finansowych na niesabilności wewnęrzne i zewnęrzne Wojciech Bieńkowski, Bogna Gawrońska-Nowak, Wojciech Grabowski Warszawa, 0 r. Wojciech Bieńkowski

Bardziej szczegółowo

WPŁYW NIEPEWNOŚCI OSZACOWANIA ZMIENNOŚCI NA CENĘ INSTRUMENTÓW POCHODNYCH

WPŁYW NIEPEWNOŚCI OSZACOWANIA ZMIENNOŚCI NA CENĘ INSTRUMENTÓW POCHODNYCH Tadeusz Czernik Uniwersye Ekonomiczny w Kaowicach WPŁYW NIEPEWNOŚCI OZACOWANIA ZMIENNOŚCI NA CENĘ INTRUMENTÓW POCHODNYCH Wprowadzenie Jednym z filarów współczesnych finansów jes eoria wyceny insrumenów

Bardziej szczegółowo

NAPRAWY GWARANCYJNE I POGWARANCYJNE CIĄGNIKÓW ROLNICZYCH JAKO POTRANSAKCYJNE ELEMENTY LOGISTYCZNEJ OBSŁUGI KLIENTA

NAPRAWY GWARANCYJNE I POGWARANCYJNE CIĄGNIKÓW ROLNICZYCH JAKO POTRANSAKCYJNE ELEMENTY LOGISTYCZNEJ OBSŁUGI KLIENTA Inżynieria Rolnicza 2(100)/2008 NAPRAWY GWARANCYJNE I POGWARANCYJNE CIĄGNIKÓW ROLNICZYCH JAKO POTRANSAKCYJNE ELEMENTY LOGISTYCZNEJ OBSŁUGI KLIENTA Sławomir Juściński Kaedra Energeyki i Pojazdów Uniwersye

Bardziej szczegółowo

Akademia Ekonomiczna im. Oskara Langego we Wrocławiu Katedra Inwestycji Finansowych i Ubezpieczeń

Akademia Ekonomiczna im. Oskara Langego we Wrocławiu Katedra Inwestycji Finansowych i Ubezpieczeń Krzyszof Pionek Akademia Ekonomiczna im. Oskara Langego we Wrocławiu Kaedra Inwesycji Finansowych i Ubezpieczeń Przegląd i porównanie meod oceny modeli VaR Wsęp - Miara VaR Warość zagrożona (warość narażona

Bardziej szczegółowo

Analiza stabilności parametrów hybrydowych modeli market-timing polskich funduszy inwestycyjnych 1

Analiza stabilności parametrów hybrydowych modeli market-timing polskich funduszy inwestycyjnych 1 Joanna Olbryś * Analiza sabilności paramerów hybrydowych modeli marke-iming polskich funduszy inwesycyjnych 1 Wsęp Hybrydowe czeroczynnikowe modele marke-iming funduszy inwesycyjnych akcji polskich zosały

Bardziej szczegółowo

Management Systems in Production Engineering No 4(20), 2015

Management Systems in Production Engineering No 4(20), 2015 EKONOMICZNE ASPEKTY PRZYGOTOWANIA PRODUKCJI NOWEGO WYROBU Janusz WÓJCIK Fabryka Druu Gliwice Sp. z o.o. Jolana BIJAŃSKA, Krzyszof WODARSKI Poliechnika Śląska Sreszczenie: Realizacja prac z zakresu przygoowania

Bardziej szczegółowo

ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 768 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR 63 2013

ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 768 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR 63 2013 ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 768 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR 63 2013 MAŁGORZATA BOŁTUĆ Uniwersye Ekonomiczny we Wrocławiu ZALEŻNOŚĆ POMIĘDZY RYNKIEM SWAPÓW KREDYTOWYCH

Bardziej szczegółowo

WPŁYW PODATNOŚCI GŁÓWKI SZYNY NA ROZKŁAD PRZEMIESZCZEŃ WZDŁUŻNYCH PRZY HAMOWANIU POCIĄGU 1

WPŁYW PODATNOŚCI GŁÓWKI SZYNY NA ROZKŁAD PRZEMIESZCZEŃ WZDŁUŻNYCH PRZY HAMOWANIU POCIĄGU 1 A R C H I W U M I N S T Y T U T U I N Ż Y N I E R I I L Ą D O W E J Nr 5 ARCHIVES OF INSTITUTE OF CIVIL ENGINEERING 017 WPŁYW PODATNOŚCI GŁÓWKI SZYNY NA ROZKŁAD PRZEMIESZCZEŃ WZDŁUŻNYCH PRZY HAMOWANIU

Bardziej szczegółowo

ZASTOSOWANIE DRZEW KLASYFIKACYJNYCH DO BADANIA KONDYCJI FINANSOWEJ PRZEDSIĘBIORSTW SEKTORA ROLNO-SPOŻYWCZEGO

ZASTOSOWANIE DRZEW KLASYFIKACYJNYCH DO BADANIA KONDYCJI FINANSOWEJ PRZEDSIĘBIORSTW SEKTORA ROLNO-SPOŻYWCZEGO 120 Krzyszof STOWARZYSZENIE Gajowniczek, Tomasz Ząbkowski, EKONOMISTÓW Michał Goskowski ROLNICTWA I AGROBIZNESU Roczniki Naukowe om XVI zeszy 6 Krzyszof Gajowniczek, Tomasz Ząbkowski, Michał Goskowski

Bardziej szczegółowo

PROPOZYCJA NOWEJ METODY OKREŚLANIA ZUŻYCIA TECHNICZNEGO BUDYNKÓW

PROPOZYCJA NOWEJ METODY OKREŚLANIA ZUŻYCIA TECHNICZNEGO BUDYNKÓW Udosępnione na prawach rękopisu, 8.04.014r. Publikacja: Knyziak P., "Propozycja nowej meody określania zuzycia echnicznego budynków" (Proposal Of New Mehod For Calculaing he echnical Deerioraion Of Buildings),

Bardziej szczegółowo

MODELOWANIE KURSÓW WALUTOWYCH NA PRZYKŁADZIE MODELI KURSÓW RÓWNOWAGI ORAZ ZMIENNOŚCI NA RYNKU FOREX

MODELOWANIE KURSÓW WALUTOWYCH NA PRZYKŁADZIE MODELI KURSÓW RÓWNOWAGI ORAZ ZMIENNOŚCI NA RYNKU FOREX Krzyszof Ćwikliński Uniwersye Ekonomiczny we Wrocławiu Wydział Zarządzania, Informayki i Finansów Kaedra Ekonomerii krzyszof.cwiklinski@ue.wroc.pl Daniel Papla Uniwersye Ekonomiczny we Wrocławiu Wydział

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

PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 2 AUTOR: MARTYNA MALAK PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 2 AUTOR: MARTYNA MALAK

PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 2 AUTOR: MARTYNA MALAK PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 2 AUTOR: MARTYNA MALAK 1 PROGNOZOWANIE I SYMULACJE 2 hp://www.oucome-seo.pl/excel2.xls DODATEK SOLVER WERSJE EXCELA 5.0, 95, 97, 2000, 2002/XP i 2003. 3 Dodaek Solver jes dosępny w menu Narzędzia. Jeżeli Solver nie jes dosępny

Bardziej szczegółowo

Badanie funktorów logicznych TTL - ćwiczenie 1

Badanie funktorów logicznych TTL - ćwiczenie 1 adanie funkorów logicznych TTL - ćwiczenie 1 1. Cel ćwiczenia Zapoznanie się z podsawowymi srukurami funkorów logicznych realizowanych w echnice TTL (Transisor Transisor Logic), ich podsawowymi paramerami

Bardziej szczegółowo

Natalia Iwaszczuk, Piotr Drygaś, Piotr Pusz, Radosław Pusz PROGNOZOWANIE GOSPODARCZE

Natalia Iwaszczuk, Piotr Drygaś, Piotr Pusz, Radosław Pusz PROGNOZOWANIE GOSPODARCZE Naalia Iwaszczuk, Pior Drygaś, Pior Pusz, Radosław Pusz PROGNOZOWANIE GOSPODARCZE Wyd-wo, Rzeszów 03 dr hab., prof. nadzw. Naalia Iwaszczuk, AGH Akademia Górniczo-Hunicza im. Sanisława Saszica w Krakowie

Bardziej szczegółowo

TESTOWANIE STABILNOŚCI PARAMETRÓW WIELOCZYNNIKOWYCH MODELI MARKET TIMING Z OPÓŹNIONĄ ZMIENNĄ RYNKOWĄ 1

TESTOWANIE STABILNOŚCI PARAMETRÓW WIELOCZYNNIKOWYCH MODELI MARKET TIMING Z OPÓŹNIONĄ ZMIENNĄ RYNKOWĄ 1 METODY ILOŚCIOWE W BADANIACH EKONOMICZNYCH Tom XII/, 011, sr. 59 69 TESTOWANIE STABILNOŚCI PARAMETRÓW WIELOCZYNNIKOWYCH MODELI MARKET TIMING Z OPÓŹNIONĄ ZMIENNĄ RYNKOWĄ 1 Joanna Olbryś Wydział Informayki,

Bardziej szczegółowo

ZASTOSOWANIE TEORII MASOWEJ OBSŁUGI DO MODELOWANIA SYSTEMÓW TRANSPORTOWYCH

ZASTOSOWANIE TEORII MASOWEJ OBSŁUGI DO MODELOWANIA SYSTEMÓW TRANSPORTOWYCH Pior KISIELEWSKI, Łukasz SOBOTA ZASTOSOWANIE TEORII MASOWEJ OBSŁUGI DO MODELOWANIA SYSTEMÓW TRANSPORTOWYCH W arykule przedsawiono zasosowanie eorii masowej obsługi do analizy i modelowania wybranych sysemów

Bardziej szczegółowo