MODELE AUTOREGRESYJNE JAKO INSTRUMENT ZARZĄDZANIA ZAPASAMI NA PRZYKŁADZIE ELEKTROWNI CIEPLNEJ

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "MODELE AUTOREGRESYJNE JAKO INSTRUMENT ZARZĄDZANIA ZAPASAMI NA PRZYKŁADZIE ELEKTROWNI CIEPLNEJ"

Transkrypt

1 Agaa MESJASZ-LECH * MODELE AUTOREGRESYJNE JAKO INSTRUMENT ZARZĄDZANIA ZAPASAMI NA PRZYKŁADZIE ELEKTROWNI CIEPLNEJ Sreszczenie W arykule przedsawiono wyniki analizy ekonomerycznej miesięcznych warości w rzech kolejnych laach w jednej z elekrowni Południowej Polski. Pod uwagę wzięo e zapasy, kórych urzymywanie ma największy wpływ na ogólną działalność finansową elekrowni. Analizie poddano warość z wyłączeniem bezpośrednio produkcyjnych (węgiel, mazu), dla kórych zbudowano modele auoregresyjne. Słowa kluczowe: zapasy, koszy, model auoregresji, model średniej ruchomej 1. WPROWADZENIE Pierwszym obszarem oceny działalności przedsiębiorswa są działania realizowane w ramach zaoparzenia, kórego podsawowym obiekem są zapasy. Zapasy mają sraegiczne znaczenie dla przedsiębiorswa, gdyŝ worzą warość dodaną, deerminują jego elasyczność oraz umoŝliwiają konrolę procesów zaoparzeniowych [2]. Zapasy są równieŝ jednym z głównych elemenów niezbędnych do wyznaczenia zaporzebowania na kapiał obroowy przedsiębiorswa. Odpowiednie zarządzanie nimi będzie przekładało się zaem bezpośrednio na efekywne zarządzanie kapiałem obroowym gwaranujące finansowy sukces przedsiębiorswa. Porzeby w zakresie zuŝycia maeriałów i surowców w działalności produkcyjnej i usługowej, a akŝe ogólnozakładowej powinny być uwzględnione w rzeczowych i warościowych planach zaoparzenia. Rzeczowy plan zaoparzenia w maeriały i surowce powinien wynikać z planowanych wielkości usług i produkcji (przewidywanych rozmiarów działalności produkcyjno-usługowej) oraz norm zuŝycia maeriałowego. Warościowy plan zaoparzenia pozwala na finansowe zaplanowanie alokacji i zasosowania zapasu w przedsiębiorswie. W zasadzie kaŝda jednoska gospodarcza powinna zaplanować zaoparzenie w maeriały i surowce do realizacji produkcji i wykonywania usług, a w szczególności w: 1. maeriały i surowce zuŝywane w procesach produkcyjno-usługowych, 2. paliwa i smary, w ym: węgiel, koks, olej napędowy, eylinę id., 3. części zamienne, 4. pozosałe maeriały i surowce, w ym obsługi i zarządu. Planowane zakupy powinny wynikać z planowanej rymiczności produkcji i usług oraz działalności handlowej. Redukcja koszu kapiału związanego z zapasami jes zaem waŝnym zadaniem planowania produkcji. Częso dochodzi do sprzeczności między celami zarządzania operacyjnego a celami finansowymi na ym le [8]. Zasosowanie modeli ekonomerycznych umoŝliwia analizę efeków działań podejmowanych w ramach poszczególnych podsysemów logisyki, w ym logisyki zaoparzenia. Znając kszałowanie się ych efeków w czasie moŝna odpowiedzieć na pyanie, czy realizowane działania przynoszą rzeczywiście oczekiwane wyniki. Odpowiednio * Poliechnika Częsochowska, Wydział Zarządzania

2 zbudowany model ekonomeryczny umoŝliwi równieŝ sporządzanie dokładnych i rafnych prognoz, dzięki kórym moŝna redukować niepewność, a ym samym zapasy [7]. Biorąc pod uwagę fak, Ŝe w przedsiębiorswie częso podsawą analiz są przepływy dochodów i wydaków oraz zaleŝności między nimi, poziom naleŝy formułować w kaegoriach finansowych, a nie fizycznych. Analiza w kaegoriach pienięŝnych jes rudna, szczególnie wedy, gdy wykorzysuje dane hisoryczne, gdyŝ a grupa akywów obroowych wykazuje duŝą podaność na oddziaływanie insrumenów poliyki bilansowej danej jednoski gospodarczej [1]. Model ekonomeryczny umoŝliwi odwzorowanie procesu worzenia zapasu w ujęciu warościowym, a dokładność ego odwzorowania zapewni, Ŝe model będzie operacyjny. Ekonomeryczna analiza warości moŝe przyczynić się do większej skueczności realizacji planów budŝeów odnośnie w przedsiębiorswie i do efekywnego zarządzania zapasami. Model ekonomeryczny umoŝliwia opis lub ocenę zbadanego wcześniej mechanizmu kszałowania się zjawisk ekonomicznych. Odnosi się on zawsze do konkrenej prakyki gospodarczej i ujmuje charakerysyczne dla niej rwałe i isone związki. Tym samym sanowi narzędzie wspomagające proces decyzyjny. 2. MOTYWY UTRZYMYWANIA ZAPASÓW W PRZEDSIĘBIORSTWIE Urzymywanie odpowiedniego poziomu jes niezbędne przede wszyskim do prawidłowego przebiegu procesu produkcji i dysrybucji, a zaem zaspokojenia zaporzebowania własnego i klienów, i w en sposób worzenia zysku. Powód en nazywany jes ransakcyjnym i nie jes jedynym moywem urzymywania. Do innych moywów worzenia w przedsiębiorswie zaliczyć moŝna [5]: moyw osroŝności, odnoszący się do unikania wszelkich sra w produkcji i sprzedaŝy spowodowanych zby nisko oszacowanym popyem, moyw spekulacyjny, zabezpieczający przed ewenualnym wzrosem cen niezbędnych do produkcji lub odsprzedaŝy, moyw budŝeowy, przyczyniający się do wykorzysania zaplanowanych funduszy przeznaczonych na zapasy. Korzyściom związanym z urzymywaniem owarzyszą jednak pewne koszy. Dlaego eŝ rozwiązanie problemów decyzyjnych w sferze zarządzania zapasami wymaga znajomości ich koszów. W zakresie ma zasosowanie zasada kompromisu, a więc zasada naury opymalizacyjnej. Wynika ona ze zróŝnicowanego sposobu realizacji róŝnych rodzajów koszów na worzone zapasy. Do koszów kóre rosną wraz ze wzrosem naleŝą koszy: kapiału, magazynowania, przeładunków, ubezpieczeń, zuŝywania i sarzenia się. W grupie koszów, kórych poziom zmienia się odwronie proporcjonalnie w sosunku do poziomu, znajdują się: koszy realizacji zamówień, koszy przewozu, koszy wyczerpania. Na rysunku 1. przedsawiono sysemaykę koszów dla porzeb zarządzania logisycznego.

3 Koszy fizycznego przepływu Koszy procesów informacyjnych Koszy worzenia Koszy gromadzenia Koszy składowania Koszy urzymania Koszy wyboru dosawcy Koszy zaoparzeniowych Koszy zajęcia kubaury magazynowej Koszy składowania Koszy prowadzenia negocjacji Koszy przygoowania zamówień Koszy produkcyjnych Koszy dysrybucyjnych Koszy odpadów Koszy spełnienia wymogów składowania Koszy ochrony i zabezpieczenia Koszy zamroŝonego kapiału Koszy sarzenia się Koszy owarcia zleceń Koszy realizacji zleceń Koszy róŝnych czynności obsługowych Rys. 1. Sysemayka koszów w sysemie logisycznym Źródło: Opracowanie własne na podsawie [4] Koszy obciąŝają budŝey menedŝerów róŝnych działów przedsiębiorswa, częso nawe ych, kórzy mają niewielki bądź Ŝaden wpływ na decyzje doyczące worzenia i urzymywania. Dlaego eŝ, zgodnie z podejściem sysemowym w logisyce, w procesie decyzyjnym związanym z zapasami naleŝy uwzględniać wszyskie moŝliwe konsekwencje urzymywania. W przedsiębiorswie moŝe być urzymywanych nawe kilka ysięcy róŝnych asorymenów. Nie jes zaem moŝliwe moniorowanie i zarządzanie wszyskimi ymi asorymenami. Dokładnej analizie naleŝy poddać e asorymeny, kóre mają największy wpływ na ogólną działalność finansową przedsiębiorswa. W celu wyróŝnienia akich asorymenów moŝna zasosować warość uŝykowania, koncenrującą się bezpośrednio na sumie pieniędzy wydawanej na zuŝycie danego asorymenu. 3. WARTOŚĆ WYBRANYCH GRUP ZAPASÓW W BADANEJ ELEKTROWNI Wszyskie porzeby maeriałowe w badanej Elekrowni usysemayzowane zosały wg gałęzi w ramach Klasyfikacji Wyrobów i Usług. Przyjęe zasady klasyfikacji maeriałów znajdują swoje odbicie w wykazie maeriałów sosowanych w danej jednosce gospodarczej, czyli zw. indeksie maeriałowym. Indeks maeriałowy słuŝy do klasyfikacji maeriałów, uławia ich grupowanie według jednoliych kryeriów we wszyskich komórkach zakładu, a ym samym umoŝliwia idenyfikację danego maeriału i zapobiega pomyłkom przy jego przyjmowaniu lub wydawaniu. Analizie poddano warości niebędących zapasami

4 bezpośrednio produkcyjnymi z rzech kolejnych la r 1, r 2 i r 3. Wyłączenie z analizy bezpośrednio produkcyjnych, zn. węgla i mazuu wynika z ego, Ŝe gospodarowania nimi w badanej elekrowni nie jes zadaniem działu zaoparzenia, a specjalnej komórki działającej w ramach działalności produkcyjnej. Ponado zapasy niebędące zapasami bezpośrednio produkcyjnymi sanowią około 9% wszyskich. W ablicy 1. przedsawiono srukurę warości maeriałowych, zn. procenowy udział poszczególnych pozycji maeriałowych w ogólnej warości maeriałowych badanej Elekrowni. Tablica 1. Srukura warości maeriałów w badanej Elekrowni w układzie gałęziowym w analizowanych laach Gałąź Laa r 1 r 2 r 3 maszyny i urządzenia 59,93% 57,59% 57,93% wyroby przemysłu elekroechnicznego i elekronicznego 14,81% 13,28% 14,26% paliwa oraz przewory paliw (z wyjąkiem węgla i brykieów) 9,38% 15,7% 12,58% wyroby przemysłu chemicznego 5,16% 5,98% 6,84% wyroby hunicwa Ŝelaza 3,99% 3,4% 2,71% wyroby przemysłu mealowego 2,99% 1,91% 2,43% wyroby przemysłu precyzyjnego 1,71% 1,41% 1,42% Źródło: opracowanie własne na podsawie danych badanej Elekrowni Z ablicy, Ŝe najwyŝszą warość mają zapasy naleŝące do grupy: maszyny i urządzenia, wyroby przemysłu elekroechnicznego i elekronicznego, paliwa oraz przewory paliw, są o zaem najczęściej kupowane wyroby, kórych warość przekracza 8% ogólnej warości. Analizując srukurę warości maeriałów w badanej elekrowni nie zauwaŝa się większych róŝnic w udziale warości maeriałów poszczególnych gałęzi w warości maeriałów ogółem. Niesey znaczące róŝnice obserwuje się w warościach maeriałów poszczególnych gałęzi w badanych laach. W ablicy 2. przedsawiono miary dynamiki warości w analizowanych laach. Tablica 2. Dynamika zmian maeriałowych w PKE S.A. w analizowanych laach Grupa Przyros d r3/r1 Przyros dr 2 /r 1 Przyros d r3/r2 Średnie roczne empo zmian Przewory paliw (z wyjąkiem węgla i brykieów) 181,78% -44,18% 44,77% 67,86% Maszyny i urządzenia 57,9% -4,57% 64,61% 25,34% Wyroby przemysłu elekroechnicznego i elekronicznego -13,8% 54,21% -43,63% -6,77% Ogółem zapasy wyróŝnionych grup 59,76%,61% 58,8% 26,4% Źródło: opracowanie własne na podsawie danych badanej Elekrowni Z ablicy 2. wynika, Ŝe dla maeriałów zaliczanych do grupy: wyroby przemysłu elekroechnicznego i elekronicznego obserwuje się średni roczny spadek warości. Ogólnie jednak warość maeriałów w badanej Elekrowni wzrasa z roku na rok średnio o 26,4%. DuŜe zmiany nasąpiły w przypadku: - paliw oraz przeworów paliw (z wyjąkiem węgla i brykieów) średni roczny wzros o prawie 68%, przy czym wzros en spowodowany zosał bardzo duŝym przyrosem

5 warości zapasu w osanim badanym roku, kóry w porównaniu z pierwszym badanym rokiem wyniósł 181,78%, a w porównaniu z drugim badanym rokiem aŝ 44,77%, - maszyn i urządzeń duŝy wzros warości w osanim badanym roku w porównaniu z laami wcześniejszymi. 4. MODELOWANIE WARTOŚCI WYBRANYCH GRUP ZAPASÓW W BADANEJ ELEKTROWNI W przypadku krókookresowego analizowania zjawisk, powinno wziąć się pod uwagę efeky wcześniej podjęych działań, gdyŝ w duŝym sopniu oddziałują one na akualny poziom zjawiska. Do opisu zasobów podmioów gospodarczych kszałujących procesy finansowe częso budowane są modele ekonomeryczne rodzajów działalności gospodarczej [1]. Procesy finansowe obejmują między innymi ransakcje mająkowe doyczące akywów jednosek gospodarczych i ich zmian. Specyfika ych procesów wymaga odrębnego ich modelowania dla kaŝdego rozparywanego podmiou. Modele ypu auoregresyjnego charakeryzują się ym, Ŝe określają zaleŝność funkcyjną między warościami zmiennej prognozowanej w okresie lub momencie a warościami ej zmiennej z okresów lub momenów wcześniejszych z dokładnością do składnika losowego [11]. W modelowaniu bardzo częso sosuje się modele auoregresji i średniej ruchomej. Proces auoregresji rzędu p, oznaczany AR(p) określony jes wzorem [por. 3, 11]: Y = + ϕ1y 1 + ϕ 2Y ϕ py p ϕ + ε gdzie: φ, φ 1, φ 2,, φ p paramery procesu, ε zakłócenia losowe, będące zmienną losową o rozkładzie normalnym N(, σ ε 2 ), p wielkość opóźnienia. BieŜąca warość szeregu czasowego będącego realizacją procesu auoregresji jes sumą skończonej kombinacji liniowej wcześniejszych jego warości i zakłócenia losowego. Proces średniej ruchomej MA(q) zapisuje się w posaci: Y = ε + θ θ ε θ ε... θ ε q q gdzie: ε, ε -1,, ε -q, zakłócenia losowe w okresach, -1,, -q, będące zmiennymi losowymi o rozkładzie normalnym N(, σ ε 2 ), θ 1, θ 2,, - θ q paramery modelu, q wielkość opóźnienia. W wyniku połączenia ych dwóch procesów powsaje proces auoregresji i średniej ruchomej ARMA(p, q) dany wzorem: Y = ϕ + ϕ Y + ϕ Y +... θ ε ϕ py p + ε + θ θ1ε 1 θ 2ε 2 q q Proces auoregresji i średniej ruchomej charakeryzuje się większą elasycznością w dopasowaniu do danych empirycznych. UmoŜliwiają one modelowanie procesów sacjonarnych, kóre charakeryzują się ym, Ŝe ich podsawowe własności nie zmieniają się w czasie [6]. W przeciwnym wypadku szereg określany jes jako niesacjonarny. Model niesacjonarny moŝe cechować się regresją pozorną, powodującą zawyŝenie warości współczynnika deerminacji i saysyki -Sudena [6], co urudnia ocenę wiarygodności modelu. JeŜeli szereg nie jes sacjonarny moŝna przekszałcić go w szereg sacjonarny przeprowadzając operację róŝnicowania. Polega ona na d-kronym obliczaniu róŝnic między

6 dwoma sąsiadującymi warościami zmiennej, aŝ do orzymania szeregu sacjonarnego. Szereg aki moŝna modelować wykorzysując zinegrowany proces auoregresji i średniej ruchomej ARIMA(p, d, q), gdzie: p rząd auoregresji, d kroność róŝnicowania, q wielkość opóźnienia średniej ruchomej. Po dopasowaniu modelu do danych empirycznych, odpowiednimi miarami naleŝy sprawdzić, czy rzeczywiście dobrze opisuje on badane zjawisko. W ym celu wykorzysać moŝna [9]: kryerium informacyjne Akaike a (AIC) i bayesowskie kryerium Schwarza (BIC), sosowane, gdy naleŝy wybrać jeden z kilku moŝliwych modeli, przy czym najlepszym modelem jes en, dla kórego warości kryeriów są najmniejsze, es h Durbina lub es LM, sprawdzające wysępowanie auokorelacji pierwszego rzędu resz modelu, saysykę Q, umoŝliwiającą przeprowadzenie esu auokorelacji wszyskich rzędów. Warość grup mających największy udział w warości ogółem poddana zosała analizie ekonomerycznej. Sosując es pierwiaska jednoskowego (Dicekeya-Fullera) wykazano sacjonarność bądź niesacjonarność szeregów czasowych analizowanych zmiennych. Warość saysyki DF oraz p-value dla analizowanych szeregów przedsawiono w ablicy 3. Tablica 3. Warości esu Dickeya- Fullera Zmienna Saysyka DF p-value Przewory paliw (z wyjąkiem węgla i brykieów) -,84926,349 * Maszyny i urządzenia -3,26575,1824 Wyroby przemysłu elekroechnicznego i elekronicznego -3,28549,1726 Ogółem zapasy wyróŝnionych grup -2,3817,1872 * * warości p-value wyŝsze od,5% Źródło: opracowanie własne Na poziomie isoności,5% szeregi warości z grup: maszyny i urządzenia i wyroby przemysłu elekroechnicznego i elekronicznego okazały się sacjonarne, pozosałe dwa zinegrowane w sopniu 1. Rząd auoregresji p, średnią ruchomą q i sopień inegracji d wybrano na podsawie oszacowanych kryeriów selekcji modeli AIC i BIC. Wielkości p, q i d, oszacowane warości paramerów auoregresji i średniej ruchomej oraz poziom isoności dla paramerów φ i θ przedsawiono w ablicy 4. Tablica 4. Paramery modeli ARIMA Zmienna Przewory paliw (z wyjąkiem węgla i brykieów) ARIMA(p, d, q) Maszyny i urządzenia (1,, 1) Wyroby przemysłu elekroechnicznego i elekronicznego Ocena parameru Poziom isoności p (, 1, 1) θ 1 = -,48234,48 (1,, 1) Ogółem zapasy wyróŝnionych grup (2, 1, ) Źródło: opracowanie własne φ 1 =, θ 1 = -, φ 1 =,93211 θ 1 = -,6664 φ 1 = -, φ 2 = -,583888,48 Oszacowane modele zosały zweryfikowane pod względem auokorelacji i normalności rozkładu resz. Proces weryfikacji wykazał, Ŝe modele zosały poprawnie dobrane.

7 5. PODSUMOWANIE Zapasy zaliczane są do podsawowych składników procesów logisycznych. Ich worzenie i urzymywanie pozwala na wyrównanie srukur ilościowych w przepływach maeriałowych. W elekrowniach cieplnych zapasy moŝna podzielić na dwie podsawowe grupy: zapasy bezpośrednio produkcyjne (węgiel, mazu, biomasa) oraz pozosałe. W arykule zajęo się zapasami niebędącymi bezpośrednio wykorzysywanymi w produkcji energii elekrycznej i cieplnej, z ego względu, Ŝe ich zuŝycie charakeryzuje się zazwyczaj brakiem ciągłości i przypadkowością. W związku z ym ich moniorowanie i zarządzanie nimi jes rudniejsze niŝ w przypadku bezpośrednio produkcyjnych. Zapasy zapewniają ciągłość procesów produkcji i wymiany. Sanowią one waŝny czynnik produkcji, mogący w duŝej mierze wpływać na efekywność realizacji procesów. Zapasy umoŝliwiają bowiem osiągnięcie podsawowego celu sysemu logisycznego, jakim jes zaspokojenie popyu na rynku przy opymalnych koszach. Przedsawione w arykule meody wskazują na o, Ŝe moŝliwe jes modelowanie warości. Uzyskane modele charakeryzują się poŝądanymi cechami, mogą zaem wspomagać proces decyzyjny w zakresie gospodarki zapasami. LITERATURA [1] Buk H.: Nowoczesne zarządzanie finansami. Planowanie i konrola, Wydawnicwo C.H. Beck, Warszawa 26 [2] Chikán A.: An empirical analysis of managerial approaches o he role of invenories, Inernaional Journal of Producion Economics Nr 118, 29, s [3] Cieślak M. (red. nauk.): Prognozowanie gospodarcze. Meody i zasosowania, Wydawnicwo Naukowe PWN, Warszawa 25 [4] Ficoń K: Procesy logisyczne w przedsiębiorswie, Wyd. Impuls Plus Consuling, Gdynia 21 [5] Glynn J. J., Perrin J., Murphy M. P.: Rachunkowość dla menedŝerów, Wydawnicwo Naukowe PWN, Warszawa 23 [6] Gruszczyński M., Podgórska M. (red. nauk.): Ekonomeria, Szkoła Główna Handlowa w Warszawie Oficyna Wydawnicza, Warszawa 24 [7] Jezke S.: Grundlagen der modernen Logisik, Carl Hanser Verlag, München 27 [8] Kolai T.: Robusness of a producion schedule o invenory cos calculaions, Inernaional Journal of Producion Economics Nr 121, 29, s [9] Maddala G. S.: Ekonomeria, Wydawnicwo Naukowe PWN, Warszawa 26 [1] Welfe W., Welfe A.: Ekonomeria sosowana, Polskie Wydawnicwo Ekonomiczne, Warszawa 24 [11] Zeliaś A., Pawełek B., Wana S.: Prognozowanie ekonomiczne. Teoria, przykłady, zadania., Wydawnicwo Naukowe PWN, Warszawa 24 AUTOREGRESSIVE MODELS AS A TOOL OF INVENTORY MANAGEMENT IN THE THERMAL POWER STATION Absrac In he aricle effecs of he economeric analysis of he monhly sock value in he hree nex years in one of power saions of Souhern Poland were presened. Invenory which has he bigges influence on he general financial aciviy of he power saion was aken ino consideraion. The value of invenory excluding sock which is direc used in he process of energy producion (coal, mazou) was analyzed. The auoregressive moving average models were consruced for disinguished groups of invenory. Key words: invenory, invenory cos, auoregressive process, moving average process

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

System zielonych inwestycji (GIS Green Investment Scheme)

System zielonych inwestycji (GIS Green Investment Scheme) PROGRAM PRIORYTETOWY Tyuł programu: Sysem zielonych inwesycji (GIS Green Invesmen Scheme) Część 6) SOWA Energooszczędne oświelenie uliczne. 1. Cel programu Ograniczenie lub uniknięcie emisji dwulenku węgla

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

Krzysztof Piontek Weryfikacja modeli Blacka-Scholesa dla opcji na WIG20

Krzysztof Piontek Weryfikacja modeli Blacka-Scholesa dla opcji na WIG20 Akademia Ekonomiczna im. Oskara Langego we Wrocławiu Wydział Zarządzania i Informayki Kaedra Inwesycji Finansowych i Zarządzania Ryzykiem Krzyszof Pionek Weryfikacja modeli Blacka-Scholesa oraz AR-GARCH

Bardziej szczegółowo

PROGNOZOWANIE. Ćwiczenia 2. mgr Dawid Doliński

PROGNOZOWANIE. Ćwiczenia 2. mgr Dawid Doliński Ćwiczenia 2 mgr Dawid Doliński Modele szeregów czasowych sały poziom rend sezonowość Y Y Y Czas Czas Czas Modele naiwny Modele średniej arymeycznej Model Browna Modele ARMA Model Hola Modele analiyczne

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

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

ZARZĄDZANIE KOSZTAMI UTRZYMANIA GOTÓWKI W ODDZIAŁACH BANKU KOMERCYJNEGO

ZARZĄDZANIE KOSZTAMI UTRZYMANIA GOTÓWKI W ODDZIAŁACH BANKU KOMERCYJNEGO ZARZĄDZANIE KOSZTAMI UTRZYMANIA GOTÓWKI W ODDZIAŁACH BANKU KOMERCYJNEGO Sreszczenie Michał Barnicki Poliechnika Śląska, Wydział Oranizacji i Zarządzania Monika Odlanicka-Poczobu Poliechnika Śląska, Wydział

Bardziej szczegółowo

Podstawowe charakterystyki niezawodności. sem. 8. Niezawodność elementów i systemów, Komputerowe systemy pomiarowe 1

Podstawowe charakterystyki niezawodności. sem. 8. Niezawodność elementów i systemów, Komputerowe systemy pomiarowe 1 Podsawowe charakerysyki niezawodności sem. 8. Niezawodność elemenów i sysemów, Kompuerowe sysemy pomiarowe 1 Wsęp Niezawodność o prawdopodobieńswo pewnych zdarzeń Inensywność uszkodzeń λ wyraŝa prawdopodobieńswo

Bardziej szczegółowo

LABORATORIUM PODSTAWY ELEKTRONIKI Badanie Bramki X-OR

LABORATORIUM PODSTAWY ELEKTRONIKI Badanie Bramki X-OR LORTORIUM PODSTWY ELEKTRONIKI adanie ramki X-OR 1.1 Wsęp eoreyczny. ramka XOR ramka a realizuje funkcję logiczną zwaną po angielsku EXLUSIVE-OR (WYŁĄZNIE LU). Polska nazwa brzmi LO. Funkcję EX-OR zapisuje

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

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

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 popytu. Ekonometria. Metody i analiza problemów ekonomicznych. (pod red. Krzysztofa Jajugi), Wydawnictwo AE Wrocław, 1999.

Analiza popytu. Ekonometria. Metody i analiza problemów ekonomicznych. (pod red. Krzysztofa Jajugi), Wydawnictwo AE Wrocław, 1999. Analiza popyu Eonomeria. Meody i analiza problemów eonomicznych (pod red. Krzyszofa Jajugi) Wydawnicwo AE Wrocław 1999. Popy P = f ( X X... X ε ) 1 2 m Zmienne onrolowane: np.: cena (C) nałady na relamę

Bardziej szczegółowo

Model logistycznego wsparcia systemu eksploatacji środków transportu

Model logistycznego wsparcia systemu eksploatacji środków transportu Poliechnika Wrocławska Insyu Konsrukcji i Eksploaacji Maszyn Zakład Logisyki i Sysemów Transporowych Rozprawa dokorska Model logisycznego wsparcia sysemu eksploaacji środków ransporu Rapor serii: PRE nr

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

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

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

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

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

EFEKTYWNOŚĆ INWESTYCJI W ZAPASY W OPODATKOWANYCH I NIE OPODATKOWANYCH ORGANIZACJACH 1

EFEKTYWNOŚĆ INWESTYCJI W ZAPASY W OPODATKOWANYCH I NIE OPODATKOWANYCH ORGANIZACJACH 1 GRZEGORZ MICHALSKI EFEKTYWNOŚĆ INWESTYCJI W ZAPASY W OPODATKOWANYCH I NIE OPODATKOWANYCH ORGANIZACJACH 1 1. Wsęp Organizacje, mogą działać jako opodakowane przedsiębiorswa działające na zasadach komercyjnych

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Różnica bilansowa dla Operatorów Systemów Dystrybucyjnych na lata (którzy dokonali z dniem 1 lipca 2007 r. rozdzielenia działalności)

Różnica bilansowa dla Operatorów Systemów Dystrybucyjnych na lata (którzy dokonali z dniem 1 lipca 2007 r. rozdzielenia działalności) Różnica bilansowa dla Operaorów Sysemów Dysrybucyjnych na laa 2016-2020 (kórzy dokonali z dniem 1 lipca 2007 r. rozdzielenia działalności) Deparamen Rynków Energii Elekrycznej i Ciepła Warszawa 201 Spis

Bardziej szczegółowo

Harmonogram czyszczenia z osadów sieci wymienników ciepła w trakcie eksploatacji instalacji na przykładzie destylacji rurowo-wieżowej

Harmonogram czyszczenia z osadów sieci wymienników ciepła w trakcie eksploatacji instalacji na przykładzie destylacji rurowo-wieżowej Mariusz Markowski, Marian Trafczyński Poliechnika Warszawska Zakład Aparaury Przemysłowe ul. Jachowicza 2/4, 09-402 Płock Harmonogram czyszczenia z osadów sieci wymienników ciepła w rakcie eksploaaci insalaci

Bardziej szczegółowo

Analiza szeregów czasowych w Gretlu (zajęcia 8)

Analiza szeregów czasowych w Gretlu (zajęcia 8) Analiza szeregów czasowych w Grelu (zajęcia 8) Grel jes dość dobrym narzędziem do analizy szeregów czasowych. Już w samej podsawie Grela znajdziemy sporo zaimplemenowanych echnik służących do obróbki danych

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

ĆWICZENIE NR 43 U R I (1)

ĆWICZENIE NR 43 U R I (1) ĆWCZENE N 43 POMY OPO METODĄ TECHNCZNĄ Cel ćwiczenia: wyznaczenie warości oporu oporników poprzez pomiary naężania prądu płynącego przez opornik oraz napięcia na oporniku Wsęp W celu wyznaczenia warości

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

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

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

Zastosowanie predykcji sygnału odchylenia regulacyjnego do centralnej regulacji mocy czynnej i częstotliwości w systemie elektroenergetycznym

Zastosowanie predykcji sygnału odchylenia regulacyjnego do centralnej regulacji mocy czynnej i częstotliwości w systemie elektroenergetycznym INSTYTUT AUTOMATYKI SYSTEMÓW ENERGETYCZNYCH Zasosowanie predykcji sygnału odchylenia regulacyjnego do cenralnej regulacji mocy czynnej i częsoliwości w sysemie elekroenergeycznym Prof. dr hab. inż. Tadeusz

Bardziej szczegółowo

PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA PREDYKCJA PRZEWOZÓW PASAŻERÓW W ŻEGLUDZE PROMOWEJ NA BAŁTYKU W LATACH 2008 2010

PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA PREDYKCJA PRZEWOZÓW PASAŻERÓW W ŻEGLUDZE PROMOWEJ NA BAŁTYKU W LATACH 2008 2010 STUDIA I PRACE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH I ZARZĄDZANIA NR 15 Chrisian Lis PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA PREDYKCJA PRZEWOZÓW PASAŻERÓW W ŻEGLUDZE PROMOWEJ NA BAŁTYKU W LATACH 2008 2010 Wprowadzenie Przedmioem

Bardziej szczegółowo

WYKORZYSTANIE MIERNIKÓW KREOWANIA WARTOŚCI W RACHUNKU ODPOWIEDZIALNOŚCI

WYKORZYSTANIE MIERNIKÓW KREOWANIA WARTOŚCI W RACHUNKU ODPOWIEDZIALNOŚCI ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 668 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR 41 2011 BARTŁOMIEJ NITA Uniwersye Ekonomiczny we Wrocławiu WYKORZYSTANIE MIERNIKÓW KREOWANIA WARTOŚCI W RACHUNKU

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

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

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

Inwestycje. Makroekonomia II Dr hab. Joanna Siwińska-Gorzelak

Inwestycje. Makroekonomia II Dr hab. Joanna Siwińska-Gorzelak Inwesycje Makroekonomia II Dr hab. Joanna Siwińska-Gorzelak CIASTECZOWY ZAWRÓT GŁOWY o akcja mająca miejsce w najbliższą środę (30 lisopada) na naszym Wydziale. Wydarzenie o związane jes z rwającym od

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

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

ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 690 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR 51 2012

ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 690 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR 51 2012 ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 690 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR 51 2012 GRZEGORZ MICHALSKI POZIOM ZAANGAŻOWANIA KAPITAŁU W ZAPASACH W ORGANIZACJACH NON-PROFIT * Wprowadzenie

Bardziej szczegółowo

dr inż. MARCIN MAŁACHOWSKI Instytut Technik Innowacyjnych EMAG

dr inż. MARCIN MAŁACHOWSKI Instytut Technik Innowacyjnych EMAG dr inż. MARCIN MAŁACHOWSKI Insyu Technik Innowacyjnych EMAG Wykorzysanie opycznej meody pomiaru sężenia pyłu do wspomagania oceny paramerów wpływających na możliwość zaisnienia wybuchu osiadłego pyłu węglowego

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

Analiza i Zarządzanie Portfelem cz. 6 R = Ocena wyników zarządzania portfelem. Pomiar wyników zarządzania portfelem. Dr Katarzyna Kuziak

Analiza i Zarządzanie Portfelem cz. 6 R = Ocena wyników zarządzania portfelem. Pomiar wyników zarządzania portfelem. Dr Katarzyna Kuziak Ocena wyników zarządzania porelem Analiza i Zarządzanie Porelem cz. 6 Dr Kaarzyna Kuziak Eapy oceny wyników zarządzania porelem: - (porolio perormance measuremen) - Przypisanie wyników zarządzania porelem

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

STATYSTYKA EKONOMICZNA w LOGISTYCE. Metody statystyczne w analizie procesów produkcji

STATYSTYKA EKONOMICZNA w LOGISTYCE. Metody statystyczne w analizie procesów produkcji SAYSYKA EKONOMICZNA w LOGISYCE Meody saysyczne w analizie procesów produkcji Pomiar poziomu produkcji Produkcja jes maerialnym efekem działalności przedsiębiorswa przemysłowego. Do produkcji zalicza się

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

EFEKTYWNOŚĆ INWESTYCJI MODERNIZACYJNYCH. dr inż. Robert Stachniewicz

EFEKTYWNOŚĆ INWESTYCJI MODERNIZACYJNYCH. dr inż. Robert Stachniewicz EFEKTYWNOŚĆ INWESTYCJI MODERNIZACYJNYCH dr inż. Rober Sachniewicz METODY OCENY EFEKTYWNOŚCI PROJEKTÓW INWESTYCYJNYCH Jednymi z licznych celów i zadań przedsiębiorswa są: - wzros warości przedsiębiorswa

Bardziej szczegółowo

Analiza danych DRZEWA DECYZYJNE. Drzewa decyzyjne. Entropia. http://zajecia.jakubw.pl/ test 1 dopełnienie testu 1

Analiza danych DRZEWA DECYZYJNE. Drzewa decyzyjne. Entropia. http://zajecia.jakubw.pl/ test 1 dopełnienie testu 1 Analiza danych Drzewa decyzyjne. Enropia. Jakub Wróblewski jakubw@pjwsk.edu.pl hp://zajecia.jakubw.pl/ DRZEWA DECYZYJNE Meoda reprezenacji wiedzy (modelowania ablic decyzyjnych). Pozwala na przejrzysy

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

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

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

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

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

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

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

POMIARY CZĘSTOTLIWOŚCI I PRZESUNIĘCIA FAZOWEGO SYGNAŁÓW OKRESOWYCH. Cel ćwiczenia. Program ćwiczenia

POMIARY CZĘSTOTLIWOŚCI I PRZESUNIĘCIA FAZOWEGO SYGNAŁÓW OKRESOWYCH. Cel ćwiczenia. Program ćwiczenia Pomiary częsoliwości i przesunięcia fazowego sygnałów okresowych POMIARY CZĘSOLIWOŚCI I PRZESUNIĘCIA FAZOWEGO SYGNAŁÓW OKRESOWYCH Cel ćwiczenia Poznanie podsawowych meod pomiaru częsoliwości i przesunięcia

Bardziej szczegółowo

POMIAR PARAMETRÓW SYGNAŁOW NAPIĘCIOWYCH METODĄ PRÓKOWANIA I CYFROWEGO PRZETWARZANIA SYGNAŁU

POMIAR PARAMETRÓW SYGNAŁOW NAPIĘCIOWYCH METODĄ PRÓKOWANIA I CYFROWEGO PRZETWARZANIA SYGNAŁU Pomiar paramerów sygnałów napięciowych. POMIAR PARAMERÓW SYGNAŁOW NAPIĘCIOWYCH MEODĄ PRÓKOWANIA I CYFROWEGO PRZEWARZANIA SYGNAŁU Cel ćwiczenia Poznanie warunków prawidłowego wyznaczania elemenarnych paramerów

Bardziej szczegółowo

i 0,T F T F 0 Zatem: oprocentowanie proste (kapitalizacja na koniec okresu umownego 0;N, tj. w momencie t N : F t F 0 t 0;N, F 0

i 0,T F T F 0 Zatem: oprocentowanie proste (kapitalizacja na koniec okresu umownego 0;N, tj. w momencie t N : F t F 0 t 0;N, F 0 Maemayka finansowa i ubezpieczeniowa - 1 Sopy procenowe i dyskonowe 1. Sopa procenowa (sopa zwrou, sopa zysku) (Ineres Rae). Niech: F - kapiał wypoŝyczony (zainwesowany) w momencie, F T - kapiał zwrócony

Bardziej szczegółowo

MINISTERSTWO GOSPODARKI, plac Trzech Krzyży 3/5, 00-507 Warszawa G-10.3

MINISTERSTWO GOSPODARKI, plac Trzech Krzyży 3/5, 00-507 Warszawa G-10.3 MINISTERSTWO GOSPODARKI, plac Trzech Krzyży 3/5, 00-507 Warszawa Nazwa i adres jednoski sprawozdawczej Numer idenyfikacyjny - REGON 1 Kod właściwy dla elekrowni jako jednoski lokalnej G-10.3 Sprawozdanie

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

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

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

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

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

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

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

NAPRAWY POGWARANCYJNE CIĄGNIKÓW ROLNICZYCH JAKO ELEMENT AUTORYZOWANEGO SYSTEMU DYSTRYBUCJI

NAPRAWY POGWARANCYJNE CIĄGNIKÓW ROLNICZYCH JAKO ELEMENT AUTORYZOWANEGO SYSTEMU DYSTRYBUCJI Inżynieria Rolnicza 8(117)/2009 NAPRAWY POGWARANCYJNE CIĄGNIKÓW ROLNICZYCH JAKO ELEMENT AUTORYZOWANEGO SYSTEMU DYSTRYBUCJI Sławomir Juściński, Wiesław Piekarski Kaedra Energeyki i Pojazdów, Uniwersye Przyrodniczy

Bardziej szczegółowo

Analiza kosztów wytwarzania energii elektrycznej w elektrowniach systemowych

Analiza kosztów wytwarzania energii elektrycznej w elektrowniach systemowych POLITYKA ENERGETYCZNA Tom 10 Zeszy specjalny 2 2007 PL ISSN 1429-6675 Janusz SOWIÑSKI* Analiza koszów wywarzania energii elekrycznej w elekrowniach sysemowych STRESZCZENIE. Zaporzebowanie na energiê elekryczn¹

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

KOSZTOWA OCENA OPŁACALNOŚCI EKSPLOATACJI WĘGLA BRUNATNEGO ZE ZŁOŻA LEGNICA ZACHÓD **

KOSZTOWA OCENA OPŁACALNOŚCI EKSPLOATACJI WĘGLA BRUNATNEGO ZE ZŁOŻA LEGNICA ZACHÓD ** Górnicwo i Geoinżynieria Rok 31 Zeszy 2 2007 Kazimierz Czopek* KOSZTOWA OCENA OPŁACALNOŚCI EKSPLOATACJI WĘGLA BRUNATNEGO ZE ZŁOŻA LEGNICA ZACHÓD ** 1. Wprowadzenie Uwzględniając ylko prosy bilans energii

Bardziej szczegółowo

WYKORZYSTANIE TEORII CHAOSU ZDETERMINOWANEGO W PROGNOZOWANIU KROKOWYM ROCZNEGO ZUŻYCIA ENERGII ELEKTRYCZNEJ PRZEZ ODBIORCÓW WIEJSKICH

WYKORZYSTANIE TEORII CHAOSU ZDETERMINOWANEGO W PROGNOZOWANIU KROKOWYM ROCZNEGO ZUŻYCIA ENERGII ELEKTRYCZNEJ PRZEZ ODBIORCÓW WIEJSKICH INFRASTRUKTURA I EKOLOGIA TERENÓW WIEJSKICH Nr 2/2005, POLSKA AKADEMIA NAUK, Oddział w Krakowie, s. 121 128 Komisja Technicznej Infrasrukury Wsi Małgorzaa Trojanowska WYKORZYSTANIE TEORII CHAOSU ZDETERMINOWANEGO

Bardziej szczegółowo

MODELE PROGNOSTYCZNE SPRZEDAśY ENERGII ELEKTRYCZNEJ ODBIORCOM WIEJSKIM OPARTE NA WYMIARZE FRAKTALNYM, LOGISTYCZNE I KRZYśOWANIA HEURYSTYCZNEGO

MODELE PROGNOSTYCZNE SPRZEDAśY ENERGII ELEKTRYCZNEJ ODBIORCOM WIEJSKIM OPARTE NA WYMIARZE FRAKTALNYM, LOGISTYCZNE I KRZYśOWANIA HEURYSTYCZNEGO InŜynieria Rolnicza 11/2006 Małgorzaa Trojanowska Kaedra Energeyki Rolniczej Akademia Rolnicza w Krakowie MODELE PROGNOSTYCZNE SPRZEDAśY ENERGII ELEKTRYCZNEJ ODBIORCOM WIEJSKIM OPARTE NA WYMIARZE FRAKTALNYM,

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

hact , 4 haot technice świec japońskich. 4 Na podstawie strony internetowej:

hact , 4 haot technice świec japońskich. 4 Na podstawie strony internetowej: Zasosowanie echniki Heikin Ashi na rynku kapiałowym Krzyszof Borowski Opublikowany w: Sudia i Prace Kolegium Zarządzania i Finansów, Zeszy Naukowy 66, Warszawa 26, sr. 9-99. Po raz pierwszy japońskie echniki

Bardziej szczegółowo

ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECI SKIEGO ODPOWIED NA PYTANIE PROFESORA RAUTSKAUKASA

ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECI SKIEGO ODPOWIED NA PYTANIE PROFESORA RAUTSKAUKASA ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECI SKIEGO NR 394 PRACE KATEDRY EKONOMETRII I STATYSTYKI NR 15 2004 JÓZEF HOZER Uniwersye Szczeci ski ODPOWIED NA PYTANIE PROFESORA RAUTSKAUKASA 1. PYTANIE PROFESORA RAUTSKAUKASA

Bardziej szczegółowo

Postęp techniczny. Model lidera-naśladowcy. Dr hab. Joanna Siwińska-Gorzelak

Postęp techniczny. Model lidera-naśladowcy. Dr hab. Joanna Siwińska-Gorzelak Posęp echniczny. Model lidera-naśladowcy Dr hab. Joanna Siwińska-Gorzelak Założenia Rozparujemy dwa kraje; kraj 1 jes bardziej zaawansowany echnologicznie (lider); kraj 2 jes mniej zaawansowany i nie worzy

Bardziej szczegółowo

Finanse. cov. * i. 1. Premia za ryzyko. 2. Wskaźnik Treynora. 3. Wskaźnik Jensena

Finanse. cov. * i. 1. Premia za ryzyko. 2. Wskaźnik Treynora. 3. Wskaźnik Jensena Finanse 1. Premia za ryzyko PR r m r f. Wskaźnik Treynora T r r f 3. Wskaźnik Jensena r [ rf ( rm rf ] 4. Porfel o minimalnej wariancji (ile procen danej spółki powinno znaleźć się w porfelu w a w cov,

Bardziej szczegółowo

Model MaMoR2 Informacje o konstrukcji i załoŝeniach. Tomasz Kaczor

Model MaMoR2 Informacje o konstrukcji i załoŝeniach. Tomasz Kaczor Model MaMoR2 Informacje o konsrukcji i załoŝeniach Tomasz Kaczor Warszawa, lisopad 2006 Model MaMoR2 Informacje o konsrukcji i załoŝeniach Spis reści Wsęp... 5 Filozofia i podsawowe zaleŝności modelu...

Bardziej szczegółowo

hact , 4 haot technice świec japońskich. 4 Na podstawie strony internetowej:

hact , 4 haot technice świec japońskich. 4 Na podstawie strony internetowej: Zasosowanie echniki Heikin Ashi na rynku kapiałowym Krzyszof Borowski Opublikowany w: Sudia i Prace Kolegium Zarządzania i Finansów, Zeszy Naukowy 66, Warszawa 26, sr. 9-99. Po raz pierwszy japońskie echniki

Bardziej szczegółowo