Zastosowanie wielowymiarowych modeli GARCH do szacowania współczynnika zabezpieczenia dla kontraktów futures na WIG20
|
|
- Stanisław Zieliński
- 7 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Krzysztof Piontek Wydział Zarządzania, Informatyki i Finansów Katedra Inwestycji Finansowyc i Zarządzania Ryzykiem Zastosowanie wielowymiarowyc modeli GARCH do szacowania współczynnika zabezpieczenia dla kontraktów futures na WIG20. Zabezpieczanie portfela 2. Minimalizacja ryzyka efektywność strategii 3. Estymacja optymalnego współ. Zabezpiecz. 4. Problemy praktyczne 5. Przykład empiryczny 6. Podsumowanie
2 Zabezpieczanie (edging) metody ograniczania ryzyka zmian cen instrumentów finansowyc najczęściej za pomocą instrumentów pocodnyc (zabezpieczanie portfela instrumentów przed zmianą jego wartości) W transakcji zabezpieczającej inwestor zajmuje na rynku terminowym pozycje przeciwną w stosunku do pozycji zajmowanej na rynku natycmiastowym, dzięki czemu potencjalne straty wynikające z jednej pozycji zostaną (w mniejszym lub większym stopniu) zrównowaŝone przez zyski osiągnięte na drugiej pozycji
3 Istotą transakcji zabezpieczającyc jest kształtowanie wartości (najczęściej minimalizacja) wybranej miary ryzyka rynkowego portfela. W kontekście zabezpieczanie portfela rozwaŝa się między innymi następujące miary ryzyka portfela: wariancja, semiwariancja, dolny moment cząstkowy, wartość naraŝona na ryzyko (VaR). W warunkac polskic najpopularniejszym instrumentem terminowym wykorzystywanym do zabezpieczania wartości portfela jest kontrakt terminowy na indeks WIG20
4 Najpopularniejszym przypadkiem jest minimalizacja wariancji wartości lub stopy zwrotu z portfela pomijając tzw. mnoŝniki c W = c S S c F F = c S F = c S F f ( ) ( ) ( ) P s t t f t t s t t s t t cs ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) var W = var c S F = c var S + c var F 2c cov S, F P s t t s s s : c =, var W min * s ( ) P d ( var ( WP )) * cov ( S, F ) = 0 = d var ( F ) Cs liczba jednostek instr. spot Cf liczba jednostek instr. futures
5 analogicznie... R P ( ) ( ) W c S S c F F S S c F F F = = = = c S c S S c S F p s t t f t t t t f t t t... s t s t t s t t = R s R 2 f * 2 ( ) : var R min P d ( var ( R )) cov ( R, ) P s Rf d 2 = 0 * 2 = var ( R ) f oba współczynniki róŝnią się zazwyczaj
6 Miara efektywności strategii zabezpieczającej HE = var ( S * F ) var ( S) redukcja wariancji wartości portfela zabezpieczonego w stosunku do portfela niezabezpieczonego Ederington, 979
7 Metody estymacji * zaleŝą od uwzględnianyc własności finansowyc szeregów kursów natycmiastowyc i terminowyc - kointegracja kursów spot i futures - autokorelacja przyrostów kursów - korelacja pomiędzy przyrostami spot i futures - grube ogony rozkładów przyrostów - zmienna warunkowa macierz kowariancji
8 Metody estymacji * - regresja S = α + β F + ε t t t * = β nawet jeśli zakładamy stałość macierzy kowariancji w czasie, a estymujemy parametry na postawie danyc z przesuwającego się okna, to otrzymujemy zmienny w czasie współczynnik zabezpieczenie, który moŝe być podstawą edgingu dynamicznego
9 q = * S α β F ϕ S β F ε t t i t i j t j t i= j= = β p q = S α β F ϕ S β F z t t i t i j t j t t i= j= 2 = ω + αε + β t t t zt ( ) ~ iid 0, * = β p
10 ECM q = S α β F ϕ S β F γ ECM ε t t i t i j t j t t i= j= ECM = S b b F t t 0 t p moŝna równieŝ dołączyć jednowymiarowy model GARCH * = β
11 VAR(k) k = S α ϕ S β F ε t s si t i sj t j st i= j= k = F α ϕ S β F ε t f fi t i fj t j ft i= j= k k * = ( ε ε ) st ft ( ε ) ft cov, var
12 VECM(k) k = k S α ϕ S β F γ ECM ε t s si t i sj t j s t st i= j= k = k F α ϕ S β F γ ECM ε t f fi t i fj t j f t ft i= j= ECM = S b b F t t 0 t * = ( ε ε ) st ft ( ε ) ft cov, var
13 S µ ε t s st = + F µ ε t f ft ε st I t ~ N ε 0, ft ( H ) t MGARCH * sf, t 2, t, t+ = = ff, t 22, t dynamika współczynnika wynika ze zmiennej w czasie macierzy kowariancji, a takŝe zbioru danyc, na podstawie którego dokonuje sie estymacji parametrów
14 Proponuje się takŝe modele, które zawierają zarówno VECM, jak i MGARCH. Analizuje się takŝe modele wykorzystujące koncepcję funkcji powiązań.
15 S µ ε t s st = + F µ ε t f ft punkt wyjścia ε st I ~ N ε 0, t ft ( H ) t * sf, t 2, t, t ff, t 22, t + = =
16 VECH(,) model VECH(,) vec H = W + Avec ε ε + Bvec H ( ) ( T ) ( ) t t t t 2,t ω a a2 a3 ε,t- b b2 b3,t- 2,t = ω 2 + a2 a22 a23,t- 2,t- + ε ε b2 b22 b23 2,t- 2 22,t ω 22 a3 a32 a33 ε 2,t- b3 b32 b33 22,t-
17 Problemy Problemy: ) liczba parametrów modelu ( ) ( ) N N + N N + + ( p + q) 2 2 N liczba parametrów modelu VECH ) konieczność zapewnienia dodatniej określoności macierzy H t 3) konieczność zapewnienia stacjonarności macierzy H t [ ] Σ = E H
18 Diagonal VECH model Bollerslev, Engle, Wooldridge, 988 ( + ) ( + P + Q ) N N 2,t ω a 0 0 ε,t- b 0 0,t- 2,t = ω a 22 0,t- 2,t- + ε ε 0 b ,t- 2 22,t ω a 33 ε 2,t- 0 0 b33 22,t- 2 DVECH = ω + a ε + b 2,t,t,t = ω + a ε ε + b 2,t 2 22,t 2,t 22 2,t = ω + a ε + b 2 22,t ,t 33 22,t brak efektu przenikania zmienności pomiędzy instrumentami, rynkami, itp. N DVECH VECH
19 BEKK BEKK: Baba,Engle,Kroner,Kraft (995) = *T * + *T T * + *T * t t t t H W W A ε ε A B H B ( + ) N N 2 ( p q) N N liczba parametrów modelu BEKK(,) liczba parametrów modelu VECH(,) gdy H jest dodatnio określona model gwarantuje dodatnią określoność dla t>
20 Inne modele BEKK inne modyfikacje modelu BEKK, to: diagonal BEKK: macierz A* i/lub B* są diagonalne * * a 0 A = * 0 a22 prosty warunek stacjonarności scalar BEKK macierz A* i/lub B* są macierzami skalarnymi * * * a a A = * * a a
21 Model stałyc korelacji warunkowyc constant conditional correlation - CCC, Bollerslev (990) CCC H = D RD t t t ρ2 ρn R = ρn D, t , t t = NN, t N = ω + α ε + β 2 ii, t ii ii i, t ii ii, t = ρ ij, t ij ii, t jj, t liczba parametrów modelu CCC(,) liczba parametrów modelu BEKK(,) liczba parametrów modelu VECH(,)
22 METODA ŚREDNIEJ WAśONEJ WYKŁADNICZO = ( λ ) T + λ = ( λ ) λ k T H ε ε H ε ε t+ t t t t k t k k = o λ ε λ λ ε λ N N k 2 ( ) k 2 ii,t + N i,t k i,t k l k = 0 k = 0 l= 0 N N k ( ) k 2,t +,t k 2,t k N,t k 2,t k l k = 0 k = 0 λ ε ε λ λ ε ε λ l= 0
23 Problemy praktyczne: - konieczność stworzenia tzw. kontynuowanego szeregu futures (perpetual futures time series) - liczba obserwacji - ciągle brak prostego w uŝyciu oprogramowania, (estymacja modeli z duŝą liczbą parametrów oraz warunków dodatniookreśloność, stacjonarność) - asyncroniczność danyc I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII marzec czerwiec wrzesień grudzień marzec > czerwiec >
24 Kontrakt syntetyczny z symbolem WS (np FW20WS) odpowiada rzeczywistym cenom jakie wystąpiły w danym okresie na kontrakcie z najbliŝszym terminem wygasania. Taka metodologia prowadzi do powstania na wykresie luk, związanyc z wygasaniem serii i przejściem na nową.
25 Dla kontraktu synetycznego bez symbolu (np. FW20) źródłem są notowania kontraktu FW20XX o największej liczbie otwartyc pozycji. Po zmianie 'źródła' na kolejną serię, dane istoryczne korygowane są o lukę wynikającą ze 'skokowego przejścia. Takie podejście powoduje, Ŝe istoryczne dane ( z wyjątkiem ostatnic, przy aktualnej serii) nie są danymi rzeczywistymi.
26 Przykład empiryczny Próbę do badań stanowiły szeregi kursów indeksu WIG20 oraz stworzonego syntetycznego (kontynuowanego) kontraktu futures FW20. Okres badawczy stanowiło 500 obserwacji dziennyc z dni od do Parametry modeli oraz prognozy jednodniowe wartości macierzy kowariancji szacowane były codziennie z ostatnic dostępnyc 000 danyc. Efektywność strategii oceniano dla 500 dni.
27 Z punktu widzenia kryteriów ekonometrycznyc najlepszym modelem był zazwyczaj model DVECH oraz CC.
28 Metoda estymacji wariancja zmiany wartości portfela redukcja ryzyka w % 500 dni testowyc ranking metod bez zabezp. =0 243, zabezp. naiwne = 262,4293 0,78897 prosta regresja 258,4456 0, EWMA (0.965) 248,3628 0,80023 full BEKK N 255,506 0, diag BEKK N 253,328 0, scalar BEKK N 249,8075 0, diag VECH N 25,6696 0, CC GARCH 248,478 0, full BEKK S 252,7386 0, diag BEKK S 253,328 0, scalar BEKK - S 249,5769 0,
29 Metoda estymacji T T2 T3 T4 T5 R R2 bez zabezp. = zabezp. naiwne = 3 9 prosta regresja EWMA (0.965) full BEKK N diag BEKK N scalar BEKK N ,5 4 diag VECH N CC GARCH full BEKK S diag BEKK S scalar BEKK - S ,5 3
30 Metoda estymacji min max średni var( ) 000 bez zabezp. =0 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 zabezp. naiwne =,0000,0000,0000 0,0000 prosta regresja 0,8475 0,937 0,8857 0,0004 EWMA 0,7620,084 0,9308 0,043 full BEKK N 0,7035,943 0,996,724 diag BEKK N 0,702,494 0,999 0,3523 scalar BEKK N 0,724,05 0,9266 0,2232 diag VECH N 0,7033,292 0,994 0,7205 CC GARCH 0,72,867 0,9254 0,446 full BEKK S 0,743,2043 0,9302,390 diag BEKK S 0,70,466 0,924 0,304 scalar BEKK - S 0,7347,079 0,938 0,907
31 wartości współczynników zabezpieczenia
32 wybrane szeregi
33 Podsumowanie: )najprostsze modele okazały się najlepsze z punktu widzenia redukcji wariancji wartości portfela w całej próbie testowej, 2)w podpróbac wyniki nie są juŝ tak jednoznaczne, coć wartości miary efektywności strategii są bardzo zbliŝone, 3)dla modelu EWMA zmiany liczby kontraktów z dnia na dzień okazały się najmniejsze, co jednocześnie zmniejsza koszty transakcyjne Sugerowana metoda: średnia waŝona wykładniczo
34 Kierunki dalszyc badań EWMA oraz: )uwzględnienie kointegracji szeregów 2)analiza wyników dla innyc tecnik tworzenia szeregu kontynuowanego kursów futures 3)analiza efektywności strategii dla dłuŝszyc oryzontów zabezpieczania 4)uwzględnienie tecnik odpornyc na obserwacje nietypowe
35 Krzysztof Piontek Wydział Zarządzania, Informatyki i Finansów Katedra Inwestycji Finansowyc i Zarządzania Ryzykiem Zastosowanie wielowymiarowyc modeli GARCH do szacowania współczynnika zabezpieczenia dla kontraktów futures na WIG20 Dziękuję za uwagę
Dodatek 2. Wielowymiarowe modele GARCH
Dodatek 2. Wielowymiarowe modele GARCH MODELOWANIE POLSKIEJ GOSPODARKI z R MPGzR (dodatek 2) Modele MGARCH 1 / 15 Ogólna specykacja modelu MGARCH Ogólna posta dla N-wymiarowego procesu MGARCH {y t }: y
Bardziej szczegółowoStatystyczna analiza danych w programie STATISTICA. Dariusz Gozdowski. Katedra Doświadczalnictwa i Bioinformatyki Wydział Rolnictwa i Biologii SGGW
Statystyczna analiza danych w programie STATISTICA ( 4 (wykład Dariusz Gozdowski Katedra Doświadczalnictwa i Bioinformatyki Wydział Rolnictwa i Biologii SGGW Regresja prosta liniowa Regresja prosta jest
Bardziej szczegółowoIV Krakowska Konferencja Matematyki Finansowej
IV Krakowska Konferencja Matematyki Finansowej dr inż. Bartosz Krysta Członek Zarządu ds. Zarządzania Portfelem Enea Trading Sp. z o.o. Kraków, 18.04.2015 r. Agenda Wycena ryzyka - istota Zniżkowy trend
Bardziej szczegółowoTest F- Snedecora. będzie zmienną losową chi-kwadrat o k 1 stopniach swobody a χ
Test F- nedecora W praktyce często mamy do czynienia z kilkoma niezaleŝnymi testami, słuŝącymi do weryfikacji tej samej hipotezy, prowadzącymi do odrzucenia lub przyjęcia hipotezy zerowej na róŝnych poziomach
Bardziej szczegółowoDodatek 3. Wielowymiarowe modele GARCH model DCC-GARCH
Dodatek 3. Wielowymiarowe modele GARCH model DCC-GARCH MODELOWANIE POLSKIEJ GOSPODARKI z R MPGzR (dodatek 3) Modele MGARCH 1 / 11 Ogólna specykacja modelu MGARCH Ogólna posta dla N-wymiarowego procesu
Bardziej szczegółowoSTA T T A YSTYKA Korelacja
STATYSTYKA Korelacja Pojęcie korelacji Korelacja (współzależność cech) określa wzajemne powiązania pomiędzy wybranymi zmiennymi. Charakteryzując korelację dwóch cech podajemy dwa czynniki: kierunek oraz
Bardziej szczegółowoStatystyki opisowe. Marcin Zajenkowski. Marcin Zajenkowski () Statystyki opisowe 1 / 57
Statystyki opisowe Marcin Zajenkowski Marcin Zajenkowski () Statystyki opisowe 1 / 57 Struktura 1 Miary tendencji centralnej Średnia arytmetyczna Wartość modalna Mediana 2 Miary rozproszenia Roztęp Wariancja
Bardziej szczegółowoOgólna charakterystyka kontraktów terminowych
Jesteś tu: Bossa.pl Kurs giełdowy - Część 10 Ogólna charakterystyka kontraktów terminowych Kontrakt terminowy jest umową pomiędzy dwiema stronami, z których jedna zobowiązuje się do nabycia a druga do
Bardziej szczegółowoZadanie 1. Liczba szkód w każdym z trzech kolejnych lat dla pewnego ubezpieczonego ma rozkład równomierny:
Matematyka ubezpieczeń majątkowych 5.2.2008 r. Zadanie. Liczba szkód w każdym z trzech kolejnych lat dla pewnego ubezpieczonego ma rozkład równomierny: Pr ( N = k) = 0 dla k = 0,, K, 9. Liczby szkód w
Bardziej szczegółowoWarszawska Giełda Towarowa S.A.
KONTRAKT FUTURES Poprzez kontrakt futures rozumiemy umowę zawartą pomiędzy dwoma stronami transakcji. Jedna z nich zobowiązuje się do kupna, a przeciwna do sprzedaży, w ściśle określonym terminie w przyszłości
Bardziej szczegółowoWYNIKI BADANIA PT. JAK TAM TWOJE POMIDORY? :)
WYNIKI BADANIA PT. JAK TAM TWOJE POMIDORY? :) Badanie przeprowadziłam w formie ankiety, którą wypełniło 236 czytelników Słonecznego Balkonu. Poniżej prezentuję odpowiedzi na najważniejsze pytania. Zdecydowana
Bardziej szczegółowoPerspektywy rozwoju rynku funduszy VC w Polsce
Perspektywy rozwoju rynku funduszy VC w Polsce dr Rafał T. Stroiński, LL.M. Seminarium eksperckie Rozwój innowacyjnej gospodarki dzięki rynkowi venture capital Pałac Prezydencki Warszawa, 7 października
Bardziej szczegółowoSystem wielokryterialnej optymalizacji systemu traderskiego na rynku kontraktów terminowych
System wielokryterialnej optymalizacji systemu traderskiego na rynku kontraktów terminowych Bartłomiej Wietrak 1 1 Wydział Inżynierii Mechanicznej i Informatyki Kierunek informatyka, Rok IV Streszczenie
Bardziej szczegółowo7. REZONANS W OBWODACH ELEKTRYCZNYCH
OBWODY SYGNAŁY 7. EZONANS W OBWODAH EEKTYZNYH 7.. ZJAWSKO EZONANS Obwody elektryczne, w których występuje zjawisko rezonansu nazywane są obwodami rezonansowymi lub drgającymi. ozpatrując bezźródłowy obwód
Bardziej szczegółowoEkonomiczny Uniwersytet Dziecięcy
Ekonomiczny Uniwersytet Dziecięcy Akcje na giełdzie dr Adam Zaremba Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu 28 kwietnia 2016 r. EKONOMICZNY UNIWERSYTET DZIECIĘCY WWW.UNIWERSYTET-DZIECIECY.PL PLAN WYKŁADU I.
Bardziej szczegółowoRZECZPOSPOLITA POLSKA. Prezydent Miasta na Prawach Powiatu Zarząd Powiatu. wszystkie
RZECZPOSPOLITA POLSKA Warszawa, dnia 11 lutego 2011 r. MINISTER FINANSÓW ST4-4820/109/2011 Prezydent Miasta na Prawach Powiatu Zarząd Powiatu wszystkie Zgodnie z art. 33 ust. 1 pkt 2 ustawy z dnia 13 listopada
Bardziej szczegółowoDodatek 2. Wielowymiarowe modele GARCH model GoGarch
Dodatek 2. Wielowymiarowe modele GARCH model GoGarch MODELOWANIE POLSKIEJ GOSPODARKI z R MPGzR (dodatek 2) Model GoGARCH 1 / 14 Ogólna specykacja modelu MGARCH Ogólna posta dla N-wymiarowego procesu MGARCH
Bardziej szczegółowoKontrakty terminowe na WIBOR
Kontrakty terminowe na WIBOR W Polsce podstawowym wskaźnikiem odzwierciedlającym koszt pieniądza na rynku międzybankowym jest WIBOR (ang. Warsaw Interbank Offered Rate). Jest to średnia stopa procentowa
Bardziej szczegółowoZASADY WYPEŁNIANIA ANKIETY 2. ZATRUDNIENIE NA CZĘŚĆ ETATU LUB PRZEZ CZĘŚĆ OKRESU OCENY
ZASADY WYPEŁNIANIA ANKIETY 1. ZMIANA GRUPY PRACOWNIKÓW LUB AWANS W przypadku zatrudnienia w danej grupie pracowników (naukowo-dydaktyczni, dydaktyczni, naukowi) przez okres poniżej 1 roku nie dokonuje
Bardziej szczegółowoZakład Ubezpieczeń Społecznych Departament Statystyki i Prognoz Aktuarialnych
Zakład Ubezpieczeń Społecznych Departament Statystyki i Prognoz Aktuarialnych Struktura wysokości emerytur i rent wypłacanych przez ZUS po waloryzacji w marcu 2011 roku. Warszawa 2011 I. Badana populacja
Bardziej szczegółowoEugeniusz Gostomski. Ryzyko stopy procentowej
Eugeniusz Gostomski Ryzyko stopy procentowej 1 Stopa procentowa Stopa procentowa jest ceną pieniądza i wyznacznikiem wartości pieniądza w czasie. Wpływa ona z jednej strony na koszt pozyskiwania przez
Bardziej szczegółowoRYZYKO WALUTOWE - NARZĘDZIA MINIMALIZACJI. Wysoka konkurencyjność. Produkty dostosowywane do indywidualnych potrzeb Klienta
RYZYKO WALUTOWE - NARZĘDZIA MINIMALIZACJI str. 1 Wysoka konkurencyjność Produkty dostosowywane do indywidualnych potrzeb Klienta Oferta cenowa negocjowana indywidualnie dla każdego Klienta Elektroniczne
Bardziej szczegółowoKorekta jako formacja cenowa
Korekta jako formacja cenowa Agenda Co to jest korekta i jej cechy Korekta a klasyczne formacje cenowe Korekta w teorii fal Geometria Czas - jako narzędzie Przykłady Korekta To ruch ceny na danym instrumencie
Bardziej szczegółowoRAPORT Z 1 BADANIA POZIOMU SATYSFAKCJI KLIENTÓW URZĘDU MIEJSKIEGO W KOLUSZKACH
Projekt współfinansowany ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego RAPORT Z 1 BADANIA POZIOMU SATYSFAKCJI KLIENTÓW URZĘDU MIEJSKIEGO W KOLUSZKACH Opracował: Bohdan Turowski,
Bardziej szczegółowoPRÓG RENTOWNOŚCI i PRÓG
PRÓG RENTOWNOŚCI i PRÓG WYPŁACALNOŚCI (MB) Próg rentowności (BP) i margines bezpieczeństwa Przychody Przychody Koszty Koszty całkowite Koszty stałe Koszty zmienne BP Q MB Produkcja gdzie: BP próg rentowności
Bardziej szczegółowoMatematyka ubezpieczeń majątkowych 12.10.2002 r.
Matematya ubezpieczeń majątowych.0.00 r. Zadanie. W pewnym portfelu ryzy ubezpieczycielowi udaje się reompensować sobie jedną trzecią wartości pierwotnie wypłaconych odszodowań w formie regresów. Oczywiście
Bardziej szczegółowo2.Prawo zachowania masy
2.Prawo zachowania masy Zdefiniujmy najpierw pewne podstawowe pojęcia: Układ - obszar przestrzeni o określonych granicach Ośrodek ciągły - obszar przestrzeni którego rozmiary charakterystyczne są wystarczająco
Bardziej szczegółowoSystemy transakcyjne wykorzystujące analizę techniczną
Systemy transakcyjne wykorzystujące analizę techniczną 24 kwietnia 26 roku Co to jest system transakcyjny (trading system)? Rodzaje systemów transakcyjnych Mechaniczne systemy transakcyjne Zbiory reguł
Bardziej szczegółowoSpis treści. Przedmowa. O Autorach. Wstęp. Część I. Finanse i system finansowy
Spis treści Przedmowa O Autorach Wstęp Część I. Finanse i system finansowy Rozdział 1. Co to są finanse? 1.1. Definicja pojęcia finanse 1.2. Dlaczego należy studiować finanse? 1.3. Decyzje finansowe gospodarstw
Bardziej szczegółowoMatematyka:Matematyka I - ćwiczenia/granice funkcji
Matematyka:Matematyka I - ćwiczenia/granice funkcji 1 Matematyka:Matematyka I - ćwiczenia/granice funkcji Granice funkcji Zadanie 1 Wykorzystując definicję Heinego granicy funkcji, znaleźć (1) Zadanie
Bardziej szczegółowoW. Guzicki Zadanie 23 z Informatora Maturalnego poziom rozszerzony 1
W. Guzicki Zadanie 3 z Informatora Maturalnego poziom rozszerzony 1 Zadanie 3. Rozwiąż równanie: sin 5x cos x + sin x = 0. W rozwiązaniach podobnych zadań często korzystamy ze wzorów trygonometrycznych
Bardziej szczegółowoJAK INWESTOWAĆ W ZŁOTO?
JAK INWESTOWAĆ W ZŁOTO? W złoto można inwestować na wiele różnych sposobów. W złoto można inwestować po prostu w fizyczny sposób zakupując monety i sztabki. Największym problemem w tego typu inwestycji
Bardziej szczegółowoPodstawa prawna: Ustawa z dnia 15 lutego 1992 r. o podatku dochodowym od osób prawnych (t. j. Dz. U. z 2000r. Nr 54, poz. 654 ze zm.
Rozliczenie podatników podatku dochodowego od osób prawnych uzyskujących przychody ze źródeł, z których dochód jest wolny od podatku oraz z innych źródeł Podstawa prawna: Ustawa z dnia 15 lutego 1992 r.
Bardziej szczegółowoByć albo nie być produktów strukturyzowanych na polskim
Być albo nie być produktów strukturyzowanych na polskim rynku Wall Street 2009 Robert Raszczyk Główny Specjalista Dział Instrumentów Finansowych, GPW Zakopane, 06.06.2009 Program Czy wciąż potrzebna edukacja?
Bardziej szczegółowoMetody wyceny zasobów, źródła informacji o kosztach jednostkowych
Metody wyceny zasobów, źródła informacji o kosztach jednostkowych by Antoni Jeżowski, 2013 W celu kalkulacji kosztów realizacji zadania (poszczególnych działań i czynności) konieczne jest przeprowadzenie
Bardziej szczegółowoOpis programu do wizualizacji algorytmów z zakresu arytmetyki komputerowej
Opis programu do wizualizacji algorytmów z zakresu arytmetyki komputerowej 3.1 Informacje ogólne Program WAAK 1.0 służy do wizualizacji algorytmów arytmetyki komputerowej. Oczywiście istnieje wiele narzędzi
Bardziej szczegółowoREGULAMIN ZAWIERANIA I WYKONYWANIA TERMINOWYCH TRANSAKCJI WALUTOWYCH
Tekst jednolity -Załącznik do Zarządzenia Członka Zarządu nr 53/2002 z dnia 04.03.2002 B a n k Z a c h o d n i W B K S A REGULAMIN ZAWIERANIA I WYKONYWANIA TERMINOWYCH TRANSAKCJI WALUTOWYCH Poznań, 22
Bardziej szczegółowoInformacja dotycząca adekwatności kapitałowej HSBC Bank Polska S.A. na 31 grudnia 2010 r.
Informacja dotycząca adekwatności kapitałowej HSBC Bank Polska S.A. na 31 grudnia 2010 r. Spis treści: 1. Wstęp... 3 2. Fundusze własne... 4 2.1 Informacje podstawowe... 4 2.2 Struktura funduszy własnych....5
Bardziej szczegółowoNowe funkcjonalności
Nowe funkcjonalności 1 I. Aplikacja supermakler 1. Nowe notowania Dotychczasowe notowania koszykowe, z racji ograniczonej możliwości personalizacji, zostały zastąpione nowymi tabelami z notowaniami bieżącymi.
Bardziej szczegółowoJoanna Kisielińska Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie
1 DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE X Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 4 6 września 2007 w Toruniu Katedra Ekonometrii i Statystyki, Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu Joanna Kisielińska Szkoła Główna
Bardziej szczegółowoPodatek przemysłowy (lokalny podatek od działalności usługowowytwórczej) 2015-12-17 16:02:07
Podatek przemysłowy (lokalny podatek od działalności usługowowytwórczej) 2015-12-17 16:02:07 2 Podatek przemysłowy (lokalny podatek od działalności usługowo-wytwórczej) Podatek przemysłowy (lokalny podatek
Bardziej szczegółowoLXV OLIMPIADA FIZYCZNA ZAWODY III STOPNIA
LXV OLIMPIADA FIZYCZNA ZAWODY III STOPNIA CZ DO WIADCZALNA Za zadanie do±wiadczalne mo»na otrzyma maksymalnie 40 punktów. Zadanie D. Rozgrzane wolframowe wªókno»arówki o temperaturze bezwzgl dnej T emituje
Bardziej szczegółowoINFORMACJE O INSTRUMENTACH FINANSOWYCH WCHODZĄCYCH W SKŁAD ZARZADZANYCH PRZEZ BIURO MAKLERSKIE PORTFELI Z UWZGLĘDNIENIEM ZWIĄZANYCH Z NIMI RYZYK
INFORMACJE O INSTRUMENTACH FINANSOWYCH WCHODZĄCYCH W SKŁAD ZARZADZANYCH PRZEZ BIURO MAKLERSKIE PORTFELI Z UWZGLĘDNIENIEM ZWIĄZANYCH Z NIMI RYZYK Akcje Akcje są papierem wartościowym reprezentującym odpowiedni
Bardziej szczegółowoStatystyka finansowa
Statystyka finansowa Rynki finansowe Rynek finansowy rynek na którym zawierane są transakcje finansowe polegające na zakupie i sprzedaży instrumentów finansowych Instrument finansowy kontrakt pomiędzy
Bardziej szczegółowoANALIZA, PROGNOZOWANIE I SYMULACJA EXCEL AUTOR: MARTYNA KUPCZYK ANALIZA, PROGNOZOWANIE I SYMULACJA EXCEL AUTOR: MARTYNA KUPCZYK
1 ANALIZA, PROGNOZOWANIE I SYMULACJA 2 POBRAĆ Z INTERNETU Plaforma WSL on-line Nazwisko prowadzącego Maryna Kupczyk Folder z nazwą przedmiou - Analiza, prognozowanie i symulacja Plik o nazwie Baza do ćwiczeń
Bardziej szczegółowoJan Olek. Uniwersytet Stefana Kardynała Wyszyńskiego. Procesy z Opóźnieniem. J. Olek. Równanie logistyczne. Założenia
Procesy z Procesy z Jan Olek Uniwersytet Stefana ardynała Wyszyńskiego 2013 Wzór równania logistycznego: Ṅ(t)=rN(t)(1- N ), gdzie Ṅ(t) - przyrost populacji w czasie t r - rozrodczość netto, (r > 0) N -
Bardziej szczegółowoInformacja dotycząca instrumentów finansowych oraz ryzyka związanego. z inwestowaniem w instrumenty finansowe. w PGE Domu Maklerskim S.A.
PGE Dom Maklerski S.A. Informacja dotycząca instrumentów finansowych oraz ryzyka związanego z inwestowaniem w instrumenty finansowe w PGE Domu Maklerskim S.A. I. Informacje ogólne Inwestycje w instrumenty
Bardziej szczegółowoRynek wina Raport miesięczny Wine Advisors
Rynek wina Raport miesięczny Wine Advisors 30 września 2012 2 Streszczenie Sygnalizowana w poprzednim raporcie poprawa nastrojów na rynku przełożyła się na zachowanie indeksu Liv-ex Fine Wine 50 trzykrotnie
Bardziej szczegółowoSYSTEM FINANSOWANIA NIERUCHOMOŚCI MIESZKANIOWYCH W POLSCE
SYSTEM FINANSOWANIA NIERUCHOMOŚCI MIESZKANIOWYCH W POLSCE Wstęp Rozdział 1 przedstawia istotę mieszkania jako dobra ekonomicznego oraz jego rolę i funkcje na obecnym etapie rozwoju społecznego i ekonomicznego.
Bardziej szczegółowoWyklad 1. Analiza danych za pomocą pakietu SAS. Obiekty i zmienne. Rodzaje zmiennych
Bioinformatyka - rozwój oferty edukacyjnej Uniwersytetu Przyrodniczego we Wrocławiu projekt realizowany w ramach Programu Operacyjnego Kapitał Ludzki współfinansowanego ze środków Europejskiego Funduszu
Bardziej szczegółowoROZWIĄZANIA PRZYKŁADOWYCH ZADAŃ. KORELACJA zmiennych jakościowych (niemierzalnych)
ROZWIĄZANIA PRZYKŁADOWYCH ZADAŃ KORELACJA zmiennych jakościowych (niemierzalnych) Zadanie 1 Zapytano 180 osób (w tym 120 mężczyzn) o to czy rozpoczynają dzień od wypicia kawy czy też może preferują herbatę.
Bardziej szczegółowoOpcje drabinowe analiza w asno ci
A N N A L E S U N I V E R S I TAT I S M A R I A E C U R I E - S K O D O W S K A LUBLIN POLONIA VOL. XLVI, 1 SECTIO H 212 Katedra Ekonometrii i Statystyki Uniwersytet Miko aja Kopernika w Toruniu EWA DZIAWGO
Bardziej szczegółowoSYSTEMY TRANSAKCYJNE (TraderTeam.pl: Rafa Jaworski, Marek Matuszek) Lekcja XVII
SYSTEMY TRANSAKCYJNE (TraderTeam.pl: Rafa Jaworski, Marek Matuszek) Lekcja XVII System oparty na prze amaniu wsparcia/oporu Wszelkie prawa zastrze one. Kopiowanie i rozpowszechnianie ca ci lub fragmentu
Bardziej szczegółowoModuł Pulpit opcji oraz Narzędzia. Opis v 1.0
Moduł Pulpit opcji oraz Narzędzia. Opis v 1.0 Syriusz sp. z o.o. Rzeszów 2013 MODUŁ PULPIT OPCJI ORAZ NARZĘDZIA [1.0] OPIS str. 2 Spis treści Spis treści...2 Zmiany...3 1. Informacje ogólne...4 2. Praca
Bardziej szczegółowoZasady obliczania depozytów na opcje na GPW - MPKR
Jesteś tu: Bossa.pl Zasady obliczania depozytów na opcje na GPW - MPKR Depozyt zabezpieczający dla pozycji w kontraktach opcyjnych wyznaczany jest za pomocą Modelu Portfelowej Kalkulacji Ryzyka. Czym jest
Bardziej szczegółowoINFORMACJA DODATKOWA DO SKRÓCONEGO SKONSOLIDOWANEGO SPRAWOZDANIA FINANSOWEGO MARVIPOL S.A. ZA III KWARTAŁ 2014 ROKU
INFORMACJA DODATKOWA DO SKRÓCONEGO SKONSOLIDOWANEGO SPRAWOZDANIA FINANSOWEGO MARVIPOL S.A. ZA III KWARTAŁ 2014 ROKU SPIS TREŚCI WYBRANE DANE FINANSOWE SEGMENTU MOTORYZACYJNEGO GRUPY MARVIPOL 2 1. INFORMACJE
Bardziej szczegółowoStandardowe tolerancje wymiarowe WWW.ALBATROS-ALUMINIUM.COM
Standardowe tolerancje wymiarowe WWW.ALBATROSALUMINIUM.COM Tolerancje standardowe gwarantowane przez Albatros Aluminium obowiązują dla wymiarów co do których nie dokonano innych uzgodnień podczas potwierdzania
Bardziej szczegółowoJAK INWESTOWAĆ W ROPĘ?
JAK INWESTOWAĆ W ROPĘ? Za pośrednictwem platformy inwestycyjnej DIF Freedom istnieje wiele sposobów inwestowania w ropę naftową. Zacznijmy od instrumentu, który jest związany z najmniejszym ryzykiem inwestycyjnym
Bardziej szczegółowoKWIECIEŃ 2008 RYNEK WTÓRNY I RYNEK NAJMU MIESZKAŃ W WYBRANYCH MIASTACH POLSKI RYNEK WTÓRNY I RYNEK NAJMU MIESZKAŃ W WYBRANYCH MIASTACH POLSKI
RYNEK WTÓRNY I RYNEK NAJMU MIESZKAŃ RYNEK WTÓRNY I RYNEK NAJMU MIESZKAŃ KWIECIEŃ 2008 ANALIZA DANYCH OFERTOWYCH Z SERWISU GAZETADOM.PL Miesięczny przegląd rynku mieszkaniowego w wybranych miastach Polski
Bardziej szczegółowoTemat: Funkcje. Własności ogólne. A n n a R a j f u r a, M a t e m a t y k a s e m e s t r 1, W S Z i M w S o c h a c z e w i e 1
Temat: Funkcje. Własności ogólne A n n a R a j f u r a, M a t e m a t y k a s e m e s t r 1, W S Z i M w S o c h a c z e w i e 1 Kody kolorów: pojęcie zwraca uwagę * materiał nieobowiązkowy A n n a R a
Bardziej szczegółowoTwoja droga do zysku! Typy inwestycyjne Union Investment TFI
Twoja droga do zysku! Typy inwestycyjne Union Investment TFI Co ma najwyższy potencjał zysku w średnim terminie? Typy inwestycyjne na 12 miesięcy Subfundusz UniStrategie Dynamiczny UniKorona Pieniężny
Bardziej szczegółowoOpis modułu analitycznego do śledzenia rotacji towaru oraz planowania dostaw dla programu WF-Mag dla Windows.
Opis modułu analitycznego do śledzenia rotacji towaru oraz planowania dostaw dla programu WF-Mag dla Windows. Zadaniem modułu jest wspomaganie zarządzania magazynem wg. algorytmu just in time, czyli planowanie
Bardziej szczegółowoWybrane dane demograficzne województwa mazowieckiego w latach 2001-2014
Wybrane dane demograficzne województwa mazowieckiego w latach 21-214 Warszawa 215 Opracowanie: Oddział Statystyki Medycznej i Programów Zdrowotnych Mazowiecki Urząd Wojewódzki Wydział Zdrowia Dane źródłowe:
Bardziej szczegółowoZałącznik nr 2 Testy logiczne służące sprawdzeniu jakości danych uczestników projektów współfinansowanych z EFS
Załącznik nr 2 Testy logiczne służące sprawdzeniu jakości danych projektów współfinansowanych z EFS W załączniku zawarto podstawowe testy logiczne pozwalające zweryfikować jakość i spójność danych monitorowanych
Bardziej szczegółowoWsparcie sektora nauki i innowacyjnych przedsiębiorstw w latach 2014-2020 - załoŝenia krajowego programu operacyjnego Marcin Łata Dyrektor Departamentu Zarządzania Programami Konkurencyjności i Innowacyjności
Bardziej szczegółowoKONKURSY MATEMATYCZNE. Treść zadań
KONKURSY MATEMATYCZNE Treść zadań Wskazówka: w każdym zadaniu należy wskazać JEDNĄ dobrą odpowiedź. Zadanie 1 Wlewamy 1000 litrów wody do rurki w najwyższym punkcie systemu rurek jak na rysunku. Zakładamy,
Bardziej szczegółowoEKONOMETRIA dr inż.. ALEKSANDRA ŁUCZAK Uniwersytet Przyrodniczy w Poznaniu Katedra Finansów w i Rachunkowości ci Zakład Metod Ilościowych Collegium Maximum,, pokój j 617 Tel. (61) 8466091 luczak@up.poznan.pl
Bardziej szczegółowoĆwiczenie: "Ruch harmoniczny i fale"
Ćwiczenie: "Ruch harmoniczny i fale" Opracowane w ramach projektu: "Wirtualne Laboratoria Fizyczne nowoczesną metodą nauczania realizowanego przez Warszawską Wyższą Szkołę Informatyki. Zakres ćwiczenia:
Bardziej szczegółowo14.Rozwiązywanie zadań tekstowych wykorzystujących równania i nierówności kwadratowe.
Matematyka 4/ 4.Rozwiązywanie zadań tekstowych wykorzystujących równania i nierówności kwadratowe. I. Przypomnij sobie:. Wiadomości z poprzedniej lekcji... Że przy rozwiązywaniu zadań tekstowych wykorzystujących
Bardziej szczegółowoEksperyment,,efekt przełomu roku
Eksperyment,,efekt przełomu roku Zapowiedź Kluczowe pytanie: czy średnia procentowa zmiana kursów akcji wybranych 11 spółek notowanych na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie (i umieszczonych już
Bardziej szczegółowoMonopolistyczna konkurencja
Monopolistyczna konkurencja Monopolistyczna konkurencja Wiele firm Brak barier wejścia / wyjścia rodukt zróżnicowany Siła rynkowa pojedynczej firmy zależy od stopnia zróżnicowania produktu Dobra bliskimi,
Bardziej szczegółowoEfektywność nauczania w Gimnazjum w Lutyni
Efektywność nauczania w Gimnazjum w Lutyni Efektywność nauczania w danej szkole często utożsamiana jest z jej wynikami egzaminacyjnymi. Gdyby wszystkie szkoły w Polsce pracowały z uczniami o tym samym
Bardziej szczegółowoPodejmowanie decyzji. Piotr Wachowiak
Podejmowanie decyzji Co to jest sytuacja decyzyjna? Jest to sytuacja, kiedy następuje odchylenie stanu istniejącego od stanu pożądanego. Rozwiązanie problemu decyzyjnego polega na odpowiedzeniu na pytanie:
Bardziej szczegółowoPROCEDURA OCENY RYZYKA ZAWODOWEGO. w Urzędzie Gminy Mściwojów
I. Postanowienia ogólne 1.Cel PROCEDURA OCENY RYZYKA ZAWODOWEGO w Urzędzie Gminy Mściwojów Przeprowadzenie oceny ryzyka zawodowego ma na celu: Załącznik A Zarządzenia oceny ryzyka zawodowego monitorowanie
Bardziej szczegółowoUSŁUGA ZARZĄDZANIA. Indywidualnym Portfelem Instrumentów Finansowych. oferowana przez BZ WBK Asset Management S.A.
USŁUGA ZARZĄDZANIA Indywidualnym Portfelem Instrumentów Finansowych oferowana przez BZ WBK Asset Management S.A. Poznań 2012 Na czym polega usługa Zarządzania Portfelem Usługa Zarządzania Portfelem (asset
Bardziej szczegółowoLOGISTYKA DYSTRYBUCJI ćwiczenia 5 ZAPASY ROZPROSZONE ZARZĄDZANIE ZAPASAMI WIELU LOKALIZACJI
1 LOGISTYKA DYSTRYBUCJI ćwiczenia 5 ZAPASY ROZPROSZONE ZARZĄDZANIE ZAPASAMI WIELU LOKALIZACJI AUTOR: dr inż. ROMAN DOMAŃSKI 2 LITERATURA Piotr Cyplik, Danuta Głowacka-Fertsch, Marek Fertsch Logistyka przedsiębiorstw
Bardziej szczegółowoPaweł Selera, Prawo do odliczenia i zwrotu podatku naliczonego w VAT, Wolters Kluwer S.A., Warszawa 2014, ss. 372
Paweł Selera, Prawo do odliczenia i zwrotu podatku naliczonego w VAT, Wolters Kluwer S.A., Warszawa 2014, ss. 372 I Odliczenie i zwrot podatku naliczonego to podstawowe mechanizmy funkcjonowania podatku
Bardziej szczegółowoPrezentacja dotycząca sytuacji kobiet w regionie Kalabria (Włochy)
Prezentacja dotycząca sytuacji kobiet w regionie Kalabria (Włochy) Położone w głębi lądu obszary Kalabrii znacznie się wyludniają. Zjawisko to dotyczy całego regionu. Do lat 50. XX wieku przyrost naturalny
Bardziej szczegółowoReforma emerytalna. Co zrobimy? SŁOWNICZEK
SŁOWNICZEK Konto w (I filar) Każdy ubezpieczony w posiada swoje indywidualne konto, na którym znajdują się wszystkie informacje dotyczące ubezpieczonego (m. in. okres ubezpieczenia, suma wpłaconych składek).
Bardziej szczegółowoPodstawowe pojęcia: Populacja. Populacja skończona zawiera skończoną liczbę jednostek statystycznych
Podstawowe pojęcia: Badanie statystyczne - zespół czynności zmierzających do uzyskania za pomocą metod statystycznych informacji charakteryzujących interesującą nas zbiorowość (populację generalną) Populacja
Bardziej szczegółowoProdukty Strukturyzowane na GPW
Produkty Strukturyzowane na GPW CERTYFIKATY DYSKONTOWE PARTYCYPACJA TRACKER SHORT TRACKER KNOCK-IN DŹWIGNIA FINANSOWA OCHRONA KAPITAŁU SHORT TRACKER CERTYFIKATY BONUSOWE OBLIGACJE STRUKTURYZOWANE KNOCK-IN
Bardziej szczegółowoBLOK I. 3. Korzystając z definicji pochodnej w punkcie, obliczyć pochodne podanych funkcji we wskazanych punktach:
BLOK I. Rachunek różniczkowy i całkowy. Znaleźć przyrost funkcji f() = przy = zakładając, że przyrost zmiennej niezależnej jest równy: a), ; b), ;, 5.. Znaleźć iloraz różnicowy funkcji y = f() w punkcie
Bardziej szczegółowoKOMUNIKAT nr 1 (2008/2009) Rektora Akademii Ekonomicznej w Poznaniu z dnia 1 września 2008 r.
KOMUNIKAT nr 1 (2008/2009) Rektora Akademii Ekonomicznej w Poznaniu z dnia 1 września 2008 r. dotyczący: możliwości kontynuowania przez profesorów zatrudnienia w AEP po przejściu na emeryturę W związku
Bardziej szczegółowoCZĘSTOŚĆ WYSTĘPOWANIA WAD KOŃCZYN DOLNYCH U DZIECI I MŁODZIEŻY A FREQUENCY APPEARANCE DEFECTS OF LEGS BY CHILDREN AND ADOLESCENT
Zeszyty Naukowe Wyższej Szkoły Pedagogiki i Administracji w Poznaniu Nr 3 2007 Grażyna Szypuła, Magdalena Rusin Bielski Szkolny Ośrodek Gimnastyki Korekcyjno-Kompensacyjnej im. R. Liszki w Bielsku-Białej
Bardziej szczegółowoWskaźniki oparte na wolumenie
Wskaźniki oparte na wolumenie Łukasz Bąk Wrocław 2006 1 Wolumen Wolumen reprezentuje aktywność inwestorów krótko- i długoterminowych na rynku. Każda jednostka wolumenu jest wynikiem działania dwóch osób
Bardziej szczegółowoKurs wyrównawczy dla kandydatów i studentów UTP
Kurs wyrównawczy dla kandydatów i studentów UTP Część III Funkcja wymierna, potęgowa, logarytmiczna i wykładnicza Magdalena Alama-Bućko Ewa Fabińska Alfred Witkowski Grażyna Zachwieja Uniwersytet Technologiczno
Bardziej szczegółowoSmart Beta Święty Graal indeksów giełdowych?
Smart Beta Święty Graal indeksów giełdowych? Agenda Smart Beta w Polsce Strategie heurystyczne i optymalizacyjne Strategie fundamentalne Portfel losowy 2 Agenda Smart Beta w Polsce Strategie heurystyczne
Bardziej szczegółowoMonitorowanie polityki rozwoju - zadania obserwatoriów
Departament Koordynacji Strategii i Polityk Rozwoju Monitorowanie polityki rozwoju - zadania obserwatoriów Agnieszka Dawydzik Dyrektor Departamentu Koordynacji Strategii i Polityk Rozwoju Opole, 10 grudnia
Bardziej szczegółowoTrwałość projektu co zrobić, żeby nie stracić dotacji?
Trwałość projektu co zrobić, żeby nie stracić dotacji? 2 Osiągnięcie i utrzymanie wskaźników Wygenerowany przychód Zakaz podwójnego finansowania Trwałość projektu Kontrola po zakończeniu realizacji projektu
Bardziej szczegółowoSpecyfikacja techniczna banerów Flash
Specyfikacja techniczna banerów Flash Po stworzeniu własnego banera reklamowego należy dodać kilka elementów umożliwiających integrację z systemem wyświetlającym i śledzącym reklamy na stronie www. Specyfikacje
Bardziej szczegółowoPiotr Błędowski Instytut Gospodarstwa Społecznego Szkoła Główna Handlowa. Warszawa, 18.11.2010 r.
Zadania polityki pomocy społecznej i polityki rynku pracy w zwalczaniu wykluczenia społecznego Piotr Błędowski Instytut Gospodarstwa Społecznego Szkoła Główna Handlowa Warszawa, 18.11.2010 r. Piotr B dowski2010
Bardziej szczegółowoKomunikat 16 z dnia 2015-05-07 dotyczący aktualnej sytuacji agrotechnicznej
Komunikat 16 z dnia 2015-05-07 dotyczący aktualnej sytuacji agrotechnicznej www.sad24.com Wszystkie poniższe informacje zostały przygotowane na podstawie obserwacji laboratoryjnych oraz lustracji wybranych
Bardziej szczegółowoI. LOGICZNE STRUKTURY DRZEWIASTE
I LOGICZNE STRUKTURY DRZEWIASTE Analizując dany problem uzyskuje się zadanie projektowe w postaci pewnego zbioru danych Metoda morfologiczna, która została opracowana w latach 1938-1948 przez amerykańskiego
Bardziej szczegółowoInstrukcja do ćwiczenia Kompensacja mocy biernej
Instrukcja do ćwiczenia Kompensacja mocy biernej. Dane znamionowe Przed rozpoczęciem pomiarów należy zanotować dane znamionowe badanego silnika oraz dane znamionowe kompensatora pojemnościowego.. kład
Bardziej szczegółowoWiedza niepewna i wnioskowanie (c.d.)
Wiedza niepewna i wnioskowanie (c.d.) Dariusz Banasiak Katedra Informatyki Technicznej Wydział Elektroniki Wnioskowanie przybliżone Wnioskowanie w logice tradycyjnej (dwuwartościowej) polega na stwierdzeniu
Bardziej szczegółowoRanking zawodów deficytowych i nadwyżkowych w powiecie strzelińskim w roku 2009
POWIATOWY URZĄD PRACY w STRZELINIE ul. Kamienna 10, 57-100 Strzelin tel/fax(071) 39-21-981, e-mail wrst@praca.gov.pl Ranking zawodów deficytowych i nadwyżkowych w powiecie strzelińskim w roku 2009 część
Bardziej szczegółowoKurs z matematyki - zadania
Kurs z matematyki - zadania Miara łukowa kąta Zadanie Miary kątów wyrażone w stopniach zapisać w radianach: a) 0, b) 80, c) 90, d), e) 0, f) 0, g) 0, h), i) 0, j) 70, k), l) 80, m) 080, n), o) 0 Zadanie
Bardziej szczegółowoPrzyznanie niemieckiej emerytury
Emerytura, renta, pomostowe niemieckie świadczenia emerytalne są w zasięgu Polaków pracujących w Niemczech. Aby jednak otrzymać świadczenie, to pierwszym krokiem jest ustalenie kapitału początkowego, a
Bardziej szczegółowoZadania ćwiczeniowe do przedmiotu Makroekonomia I
Dr. Michał Gradzewicz Zadania ćwiczeniowe do przedmiotu Makroekonomia I Ćwiczenia 3 i 4 Wzrost gospodarczy w długim okresie. Oszczędności, inwestycje i wybrane zagadnienia finansów. Wzrost gospodarczy
Bardziej szczegółowo