Mariusz Próchniak Katedra Ekonomii II Szkoła Główna Handlowa w Warszawie WARTOŚĆ INFORMACJI. Ekonomia menedżerska

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Mariusz Próchniak Katedra Ekonomii II Szkoła Główna Handlowa w Warszawie WARTOŚĆ INFORMACJI. Ekonomia menedżerska"

Transkrypt

1 Mariusz Próchniak Katedra Ekonomii II Szkoła Główna Handlowa w Warszawie WARTOŚĆ INFORMACJI Ekonomia menedżerska 1 2

2 Przykład Problem poszukiwacza ropy Firma poszukująca ropy musi zdecydować, czy rozpocząć wiercenie szybu naftowego w pewnym miejscu. Koszt wiercenia wynosi $. $ Suma ta zostanie całkowicie stracona, jeżeli odwiert okaże się suchy, tzn. nie będzie zawierał ropy naftowej. Firma szacuje, że jeśli odwiert będzie mokry (będzie zawierał ropę), to całkowite zyski (bez uwzględnienia kosztów wierceń) z eksploatacji szybu naftowego wyniosą $. $ Prawdopodobieństwo wystąpienia złóż ropy naftowej w miejscu wierceń wynosi 0,4 (40%). 3 Problem poszukiwacza ropy 4

3 Problem poszukiwacza ropy Załóżmy, że firma poszukująca ropy może przeprowadzić doskonały test sejsmiczny. Wynik testu może być: pozytywny ropa występuje w złożu z całkowitą pewnością (złoże jest mokre ), negatywny zupełny brak ropy (złoże suche ). Test jest doskonały. 5 Problem poszukiwacza ropy 6

4 Oczekiwana wartość informacji (expected value of information EVI) Jaką wartość ma informacja o wyniku testu dla przedsiębiorstwa? EVI (Oczekiwana wartość informacji) = = Wartość oczekiwana uwzględniająca informację Wartość oczekiwana bez informacji EVI = = $ Oczekiwana wartość informacji (EVI) jest miarą korzyści z testu. 7 Oczekiwana wartość informacji (EVI) Jeśli test kosztuje $, korzyści przewyższają koszty i przedsiębiorstwo powinno przeprowadzić test. Oczekiwana korzyść netto wynosi: EVI (Koszty testu) = = Gdyby jednak koszty testu wynosiły $, nie warto byłoby go przeprowadzać. Ogólna zasada: Decydent powinien ponieść koszty związane z pozyskaniem informacji wtedy i tylko wtedy, gdy oczekiwana wartość informacji jest wyższa od kosztów jej pozyskania. 8

5 Problem poszukiwacza ropy przy niedoskonałym teście sejsmicznym Przeanalizujemy teraz decyzję o wierceniach przy założeniu niedoskonałego testu sejsmicznego. Podobnie jak poprzednio wyniki testu można zakwalifikować jako pozytywne albo negatywne, ale teraz test jest niedoskonały. 9 Problem poszukiwacza ropy przy niedoskonałym teście sejsmicznym Prawdopodobieństwa: Pr ( W ) = 0,4 (prawdopodobieństwo uprzednie, tzn. przed uzyskaniem nowej informacji) 10 0,1 Pr ( W B ) = = = 0,2 50 0,5 (prawdopodobieństwo warunkowe) Pr ( W & G ) = 0,3 10

6 Problem poszukiwacza ropy przy niedoskonałym teście sejsmicznym Aby rozwiązać drzewo decyzyjne, potrzebujemy następujących prawdopodobieństw warunkowych: Pr ( W G ) = 0,6 Pr ( D G ) = 0,4 Pr ( W B ) = 0,2 ( ) Pr D B = 0,8 11 Korygowanie ocen prawdopodobieństwa Załóżmy, że przedsiębiorstwo nie ma dostępu do danych o przeszłych wynikach testów sejsmicznych z tablicy 9.1. Przedsiębiorstwo dysponuje natomiast informacją syntetyczną na temat dokładności testu. Sprzedawca testu gwarantuje, iż w przeszłości w miejscach, w których rzeczywiście odkryto ropę, pozytywne wyniki testu zanotowano w 3/4 przypadków, natomiast odwrotna proporcja (brak ropy w miejscach, gdzie wyniki testu były negatywne) wyniosła 2/3. Tak jak poprzednio, przedsiębiorstwo opierając się na informacji dostępnej przed podjęciem testu sejsmicznego ocenia szansę zalegania złóż ropy na swojej działce na 40%. Jak firma może obliczyć prawdopodobieństwa potrzebne do rozwiązania drzewa decyzyjnego? 12

7 Korygowanie ocen prawdopodobieństwa Dane wejściowe: Pr ( G W ) = 3/ 4 Pr ( B D ) = 2 / 3 ( ) Pr W = 0,4 Przedsiębiorstwo musi obliczyć: Pr ( W G ) Pr ( D G ) Pr ( W B ) Pr ( D B) Własności prawdopodobieństwa: ( W G) = ( G W) ( W) Pr & Pr Pr ( G) = ( W G) + ( D G) Pr Pr & Pr & ( W G) Pr Pr = ( W & G) Pr ( G) 13 Korygowanie ocen prawdopodobieństwa Obliczenie: 3 Pr ( W & G) = Pr ( G W) Pr ( W) = 0.4 = Pr ( D & G ) = Pr ( G D ) Pr ( D ) = = ( G) ( W G) ( D G) Pr = Pr & + Pr & = = 0.5 ( W G) ( G) Pr & 0.3 Pr ( W G) = = = 0.6 Pr

8 15 Twierdzenie Bayesa ( G W) ( G) Pr Pr ( W G) = Pr Pr ( W) Twierdzenie Bayesa wyraża prawdopodobieństwo warunkowe, niezbędne do rozwiązania problemu decyzyjnego, jako funkcję odwrotnego prawdopodobieństwa warunkowego i prawdopodobieństwa uprzedniego. Twierdzenie pokazuje, jak nowe informacje wpływają na ocenę prawdopodobieństwa przez decydenta. Decydent rozpoczyna od oceny prawdopodobieństwa uprzedniego [Pr(W)]; następnie dokonuje korekty tej pierwotnej oceny w świetle nowych informacji [Pr(G W)/Pr(G)]. Jeżeli [Pr(G W)/Pr(G)] > 1, czyli Pr(G W) > Pr(G), to pod wpływem m nowej informacji firma skoryguje w górę prawdopodobieństwo natrafienia na ropę. Faktycznie; jeżeli częstość pozytywnych wyników testu jest większa w miejscach rzeczywistego występowania ropy niż całkowita częstość pozytywnych wyników (dla miejsc mokrych i suchych łącznie), to pozytywny wynik testu t sejsmicznego wskazuje na większą szansę natrafienia na ropę. 16

9 Twierdzenie Bayesa przykład Ryzyko zachorowań u palaczy Mniej więcej co dwunasty Amerykanin jest nałogowym palaczem. Jedną z metod oceny ryzyka utraty zdrowia z powodu nałogu papierosowego jest przebadanie osób chorych na raka płuc. Jedną trzecią ogólnej liczby chorych na płuca stanowią nałogowi palacze. O ile na podstawie tych informacji wzrasta ryzyko zachorowania na raka płuc pod wpływem nałogowego palenia papierosów? 17 Twierdzenie Bayesa przykład Ryzyko zachorowań u palaczy rozwiązanie Dane początkowe: 1 3 ( S LC ) = Pr ( ) Pr 1 S = 12 (S smoker; LC lung cancer) Twierdzenie Bayesa: ( LC S) ( S LC) Pr ( S ) Pr Pr = Pr ( LC) Rozwiązanie: ( LC S) = ( LC) Pr 4 Pr Ryzyko zachorowania na raka płuc przez nałogowego palacza jest czterokrotnie większe niż ogólne ryzyko wystąpienia raka płuc (obejmujące zarówno palaczy, jak i niepalących). 18

10 Twierdzenie Bayesa Nie każda nowa informacja ma wartość dla decydenta. Rozważmy twierdzenie Bayesa: Bezwartościowa informacja ( G W) ( G) Pr Pr ( W G) = Pr Pr ( W) Załóżmy, że Pr(G W) = Pr(G), czyli szansa uzyskania pozytywnych wyników w testu w miejscach zawierających ropę jest taka sama, jak często stość pozytywnych wyników w testu we wszystkich miejscach ( mokrych i suchych ). Wartość prognostyczna takiego testu jest minimalna: jego wyniki nie wykazują żadnej korelacji z rzeczywistym stanem badanych miejsc ( mokre bądź suche ). Twierdzenie Bayesa potwierdza, iżi taki test jest bezwartościowy ciowy: prawdopodobieństwo warunkowe jest identyczne jak prawdopodobieństwo uprzednie nie występuje korekta wcześniejszych ocen prawdopodobieństwa

11 Bezwartościowa informacja Istnieje jeszcze jeden ważny przypadek, w którym nowa informacja czy wynik testu nie mają żadnej wartości. Dzieje się tak, gdy wynik testu lub nowa informacja nie zmieniają optymalnej decyzji, nawet jeśli zmieniają one dotychczasowe oceny prawdopodobieństwa. Decydent podejmuje dokładnie takie same działania niezależnie od tego, czy zna wyniki testu, czy też nie i osiąga w każdym przypadku identyczny oczekiwany zysk. EVI jest równa zeru. 21 Bezwartościowa informacja przykład Nowy test sejsmiczny Załóżmy, że jakość nowego testu sejsmicznego jest opisana w poniższej tabeli. Ile wynosi EVI tego testu? (Proszę narysować drzewo decyzyjne) 22

12 Bezwartościowa informacja przykład Nowy test sejsmiczny wnioski Oczekiwany zysk po przeprowadzeniu testu = Jest to taki sam oczekiwany zysk, który jest osiągany bez przeprowadzenia testu. EVI = = 0. Bez przeprowadzenia testu optymalną decyzją jest podjęcie wierceń. Po przeprowadzeniu testu optymalną decyzją jest także podjęcie wierceń. Ponieważ przedsiębiorstwo podejmuje taką samą decyzję niezależnie od wyników testu, w obu przypadkach osiąga identyczny oczekiwany zysk. Pozyskanie nowej informacji jest korzystne wtedy i tylko wtedy, gdy może ona wpłynąć korygująco na rzeczywiste decyzje menedżera. Jeżeli tak nie jest, informacja nie ma żadnej wartości

13 Optymalne poszukiwania: Optymalny moment zaniechania poszukiwań Eskalacja wydatków na prace B+R Producent elektroniki rozważa podjęcie ważnego programu B+R, który wymaga poniesienia nakładów 3 mln $. $. Prawdopodobieństwo szybkiego (tzn. już po roku) sukcesu, którego miarą byłby zysk równy 10 mln $ (czyli po odliczeniu kosztów prac B+R 7 mln $), $ wynosi 20%.. Jeśli tak się nie stanie, przedsiębiorstwo może zainwestować w program kolejne 3 mln $, $, a szansa sukcesu wzrośnie do 25%.. Jeśli i tym razem oczekiwanego efektu nie uda się osiągnąć, przedsiębiorstwo może zainwestować ponownie e itd., maksymalnie jednak pięciokrotnie.. Wielkość kolejnych nakładów w każdym etapie wynosi 3 mln $, $, osiągnięty zysk z pomyślnego (prędzej czy później) dokończenia programu jest równy 10 mln $, $, a szansa osiągnięcia sukcesu wynosi odpowiednio: 1/5, 1/4, 1/3, 1/2 i 1. 1 Czy neutralne względem ryzyka przedsiębiorstwo powinno podjąć realizację tego programu, a jeśli tak, to w którym etapie (jeśli w ogóle) powinno się z niego wycofać? 25 Optymalne poszukiwania: Optymalny moment zaniechania poszukiwań Jeśli początkowo warto podjąć inwestycję, warto ją później kontynuować, ponieważ szansa sukcesu wzrasta w kolejnych etapach (a inne czynniki pozostają niezmienione). Ze względu na stale zwiększające się prawdopodobieństwo, optymalną strategią jest rozpoczęcie inwestycji i doprowadzenie jej do końca: nigdy nie należy jej przerwać. 26

14 Optymalne poszukiwania przy malejącym prawdopodobieństwie Przy malejącym prawdopodobieństwie przedsiębiorstwo powinno zrezygnować z inwestycji (niezależnie od ilości utopionych pieniędzy), gdy prawdopodobieństwo sukcesu będzie odpowiednio niskie. Taką regułę optymalizacji zaniechania poszukiwań można wyrazić za pomocą progu prawdopodobieństwa (p*), poniżej którego przedsiębiorstwo nie powinno dalej inwestować. Próg prawdopodobieństwa dla decyzji sekwencyjnej (wieloetapowej) jest dokładnie taki sam, jak dla problemu jednoetapowego; musi on spełniać warunek zerowego zysku: c p* π c= 0 albo równoważnie p* = π gdzie π oznacza zysk osiągnięty w przypadku powodzenia inwestycji, a c jest wielkością nakładów inwestycyjnych. 27 Optymalne poszukiwania przy malejącym prawdopodobieństwie Na poziomie p* inwestycja osiąga próg rentowności (tzn. oczekiwany zysk jest równy zero). Jeżeli prawdopodobieństwo sukcesu spadnie poniżej p*, inwestycja przynosi oczekiwane straty i nie należy jej podejmować. Przykład Niech π = 20 mln $, c = 3 mln $, a prawdopodobieństwa sukcesu wynoszą 0,25; 0,21; 0,17; 0,13; 0,07 i 0,01. Ponieważ wartość progowa jest równa p* = 3/20 = 0,15, przedsiębiorstwo powinno jeśli to konieczne zainwestować maksymalnie 9 mln $ (w trzech etapach), zanim opuści program. 28

15 Dziękuję za uwagę!!! 29

Matematyka finansowa 13.12.2010 r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. LV Egzamin dla Aktuariuszy z 13 grudnia 2010 r. Część I

Matematyka finansowa 13.12.2010 r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. LV Egzamin dla Aktuariuszy z 13 grudnia 2010 r. Część I Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy LV Egzamin dla Aktuariuszy z 13 grudnia 2010 r. Część I Matematyka finansowa WERSJA TESTU A Imię i nazwisko osoby egzaminowanej:... Czas egzaminu: 100 minut 1 1. Pan

Bardziej szczegółowo

Ekonomia menedżerska. prof. Tomasz Bernat Katedra Mikroekonomii Instytut Ekonomii

Ekonomia menedżerska. prof. Tomasz Bernat Katedra Mikroekonomii Instytut Ekonomii Ekonomia menedżerska prof. Tomasz Bernat Katedra Mikroekonomii Instytut Ekonomii Informacje na temat przedmiotu Materiały: www.mikroekonomia.net Literatura podstawowa: Ekonomia menedżerska, W. F. Samuelson

Bardziej szczegółowo

RACHUNEK EFEKTYWNOŚCI INWESTYCJI

RACHUNEK EFEKTYWNOŚCI INWESTYCJI RACHUNEK EFEKTYWNOŚCI INWESTYCJI METODY PROSTE STATYCZNE 4 maj 2015 r. Metody oceny efektywności projektu inwestycyjnego Wybór metody oceny Przygotowanie danych (prognozy) Wyliczenie wskaźników Wynik analizy

Bardziej szczegółowo

Materiał dydaktyczny dla nauczycieli przedmiotów ekonomicznych. Mikroekonomia. w zadaniach. Gry strategiczne. mgr Piotr Urbaniak

Materiał dydaktyczny dla nauczycieli przedmiotów ekonomicznych. Mikroekonomia. w zadaniach. Gry strategiczne. mgr Piotr Urbaniak Materiał dydaktyczny dla nauczycieli przedmiotów ekonomicznych Mikroekonomia w zadaniach Gry strategiczne mgr Piotr Urbaniak Teoria gier Dział matematyki zajmujący się badaniem optymalnego zachowania w

Bardziej szczegółowo

PLANOWANIE I OCENA PRZEDSIĘWZIĘĆ INWESTYCYJNYCH

PLANOWANIE I OCENA PRZEDSIĘWZIĘĆ INWESTYCYJNYCH Mariusz Próchniak Katedra Ekonomii II, SGH PLANOWANIE I OCENA PRZEDSIĘWZIĘĆ INWESTYCYJNYCH Ekonomia menedżerska 1 2 Wartość przyszła (FV future value) r roczna stopa procentowa B kwota pieniędzy, którą

Bardziej szczegółowo

WARTOŚĆ PIENIĄDZA W CZASIE WPROWADZENIE

WARTOŚĆ PIENIĄDZA W CZASIE WPROWADZENIE WARTOŚĆ PIENIĄDZA W CZASIE WPROWADZENIE PYTANIA KONTROLNE Różnica pomiędzy: inwestycją, projektem inwestycyjnym, przedsięwzięciem inwestycyjnym Rodzaje inwestycji ze względu na cel Wartość pieniądza w

Bardziej szczegółowo

Nauka o finansach. Prowadzący: Dr Jarosław Hermaszewski

Nauka o finansach. Prowadzący: Dr Jarosław Hermaszewski Nauka o finansach Prowadzący: Dr Jarosław Hermaszewski ANALIZA PROJEKTÓW INWESTYCYJNYCH Wykład 6 Trzy elementy budżetowania kapitałowego Proces analizy decyzji inwestycyjnych nazywamy budżetowaniem kapitałowym.

Bardziej szczegółowo

Zarządzanie ryzykiem w tworzeniu wartości na przykładzie przedsiębiorstwa z branży upraw rolnych

Zarządzanie ryzykiem w tworzeniu wartości na przykładzie przedsiębiorstwa z branży upraw rolnych N.Niziołek Wroclaw Univeristy of Economics Zarządzanie ryzykiem w tworzeniu wartości na przykładzie przedsiębiorstwa z branży upraw rolnych JEL Classification: A10 Słowa kluczowe: Zarządzanie ryzykiem,

Bardziej szczegółowo

Analiza progu rentowności

Analiza progu rentowności Analiza progu rentowności Próg rentowności ( literaturze przedmiotu spotyka się również określenia: punkt równowagi, punkt krytyczny, punkt bez straty punkt zerowy) jest to taki punkt, w którym jednostka

Bardziej szczegółowo

Analiza progu rentowności

Analiza progu rentowności Analiza progu rentowności Próg rentowności ( literaturze przedmiotu spotyka się również określenia: punkt równowagi, punkt krytyczny, punkt bez straty punkt zerowy) jest to taki punkt, w którym jednostka

Bardziej szczegółowo

Roczna korekta VAT naliczonego - ujęcie podatkowe i bilansowe

Roczna korekta VAT naliczonego - ujęcie podatkowe i bilansowe Roczna korekta VAT naliczonego - ujęcie podatkowe i bilansowe Co do zasady, podatnikowi przysługuje prawo do odliczenia podatku naliczonego od zakupów, które będą służyły działalności opodatkowanej. Jeżeli

Bardziej szczegółowo

dr Adam Salomon Wykład 5 (z ): Statyczne metody oceny projektów gospodarczych rachunek stóp zwrotu i prosty okres zwrotu.

dr Adam Salomon Wykład 5 (z ): Statyczne metody oceny projektów gospodarczych rachunek stóp zwrotu i prosty okres zwrotu. dr Adam Salomon METODY OCENY PROJEKTÓW GOSPODARCZYCH Wykład 5 (z 2008-11-19): Statyczne metody oceny projektów gospodarczych rachunek stóp zwrotu i prosty okres zwrotu. dla 5. roku BE, TiHM i PnRG (SSM)

Bardziej szczegółowo

Drzewa decyzyjne. 1. Wprowadzenie.

Drzewa decyzyjne. 1. Wprowadzenie. Drzewa decyzyjne. 1. Wprowadzenie. Drzewa decyzyjne są graficzną metodą wspomagania procesu decyzyjnego. Jest to jedna z najczęściej wykorzystywanych technik analizy danych. Drzewo składają się z korzenia

Bardziej szczegółowo

OCENA PROJEKTÓW INWESTYCYJNYCH

OCENA PROJEKTÓW INWESTYCYJNYCH OCENA PROJEKTÓW INWESTYCYJNYCH Metody oceny projektów We współczesnej gospodarce rynkowej istnieje bardzo duża presja na właścicieli kapitałów. Są oni zmuszeni do ciągłego poszukiwania najefektywniejszych

Bardziej szczegółowo

WPROWADZENIE DO EKONOMII MENEDŻERSKIEJ.

WPROWADZENIE DO EKONOMII MENEDŻERSKIEJ. Wykład 1 Wprowadzenie do ekonomii menedżerskiej 1 WPROWADZENIE DO EKONOMII MENEDŻERSKIEJ. PODEJMOWANIE OPTYMALNYCH DECYZJI NA PODSTAWIE ANALIZY MARGINALNEJ. 1. EKONOMIA MENEDŻERSKA ekonomia menedżerska

Bardziej szczegółowo

Finanse dla sprytnych

Finanse dla sprytnych Ekonomiczny Uniwersytet Dziecięcy Uniwersytet w Białymstoku 28 kwietnia 2011 r. Finanse dla sprytnych Dlaczego inteligencja finansowa popłaca? dr Adam Wyszkowski EKONOMICZNY UNIWERSYTET DZIECIĘCY WWW.UNIWERSYTET-DZIECIECY.PL

Bardziej szczegółowo

10/15/2016. Reguła. Czułość PV(+) Bayesa. Swoistość PV(-)

10/15/2016. Reguła. Czułość PV(+) Bayesa. Swoistość PV(-) A=symptom B= choroba Czułość Swoistość A ~ A ~ Reguła Bayesa ~ B ~ A) PV(+) PV(-) 1 / 2016_10_13 PV ( ) A PV ( ) A A ~ ~ sensitivity * PV ( ) sensitivity * (1 specificity)(1- ) specificity *(1- ) specificity

Bardziej szczegółowo

Sieci Bayesa mgr Tomasz Xięski, Instytut Informatyki, Uniwersytet Śląski Sosnowiec, 2011

Sieci Bayesa mgr Tomasz Xięski, Instytut Informatyki, Uniwersytet Śląski Sosnowiec, 2011 Sieci Bayesa mgr Tomasz Xięski, Instytut Informatyki, Uniwersytet Śląski Sosnowiec, 2011 Sieć Bayesowska służy do przedstawiania zależności pomiędzy zdarzeniami bazując na rachunku prawdopodobieństwa.

Bardziej szczegółowo

System finansowy gospodarki. Zajęcia nr 7 Krzywa rentowności, zadania (mat. fin.), marża w handlu, NPV i IRR, obligacje

System finansowy gospodarki. Zajęcia nr 7 Krzywa rentowności, zadania (mat. fin.), marża w handlu, NPV i IRR, obligacje System finansowy gospodarki Zajęcia nr 7 Krzywa rentowności, zadania (mat. fin.), marża w handlu, NPV i IRR, obligacje Krzywa rentowności (dochodowości) Yield Curve Krzywa ta jest graficznym przedstawieniem

Bardziej szczegółowo

RACHUNEK EFEKTYWNOŚCI INWESTYCJI METODY ZŁOŻONE DYNAMICZNE

RACHUNEK EFEKTYWNOŚCI INWESTYCJI METODY ZŁOŻONE DYNAMICZNE RACHUNEK EFEKTYWNOŚCI INWESTYCJI METODY ZŁOŻONE DYNAMICZNE Projekt Nakłady inwestycyjne, pożyczka + WACC Prognoza przychodów i kosztów Prognoza rachunku wyników Prognoza przepływów finansowych Wskaźniki

Bardziej szczegółowo

Ekonomiczny Uniwersytet Dziecięcy. Młynek do pomnażania pieniędzy: Akcje na giełdzie

Ekonomiczny Uniwersytet Dziecięcy. Młynek do pomnażania pieniędzy: Akcje na giełdzie Ekonomiczny Uniwersytet Dziecięcy Uniwersytet Szczeciński 20 maja 2015 r. Młynek do pomnażania pieniędzy: Akcje na giełdzie dr Dominika Kordela Plan spotkania Giełda papierów wartościowych Akcje Notowania

Bardziej szczegółowo

Rachunkowość zarządcza wykład 3

Rachunkowość zarządcza wykład 3 Rachunkowość zarządcza wykład 3 Czym będziemy się zajmować na dzisiejszych zajęciach? Analiza progu rentowności Ilościowy i wartościowy próg rentowości Marża brutto, strefa bezpieczeństwa, dźwignia operacyjna

Bardziej szczegółowo

Ekonomiczny Uniwersytet Dziecięcy. Czarodziejski młynek do pomnażania pieniędzy: Akcje na giełdzie

Ekonomiczny Uniwersytet Dziecięcy. Czarodziejski młynek do pomnażania pieniędzy: Akcje na giełdzie Ekonomiczny Uniwersytet Dziecięcy Uniwersytet Szczeciński 27 październik 2016 r. Czarodziejski młynek do pomnażania pieniędzy: Akcje na giełdzie dr Dominika Kordela Pieniądz (środki finansowe) Skąd pozyskać

Bardziej szczegółowo

PRODUKTY STRUKTURYZOWANE

PRODUKTY STRUKTURYZOWANE PRODUKTY STRUKTURYZOWANE WYŁĄCZENIE ODPOWIEDZIALNOŚCI Niniejsza propozycja nie stanowi oferty w rozumieniu art. 66 Kodeksu cywilnego. Ma ona charakter wyłącznie informacyjny. Działając pod marką New World

Bardziej szczegółowo

Badania Operacyjne Ćwiczenia nr 4 (Materiały)

Badania Operacyjne Ćwiczenia nr 4 (Materiały) Analiza wrażliwości Rozwiązanie programu liniowego jest dopiero początkiem analizy. Z punktu widzenia decydenta (menadżera) jest istotne, żeby wiedzieć jak na rozwiązanie optymalne wpływają zmiany parametrów

Bardziej szczegółowo

Matematyka finansowa 8.12.2014 r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. LXIX Egzamin dla Aktuariuszy z 8 grudnia 2014 r. Część I

Matematyka finansowa 8.12.2014 r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. LXIX Egzamin dla Aktuariuszy z 8 grudnia 2014 r. Część I Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy LXIX Egzamin dla Aktuariuszy z 8 grudnia 2014 r. Część I Matematyka finansowa WERSJA TESTU A Imię i nazwisko osoby egzaminowanej:... Czas egzaminu: 100 minut 1 1.

Bardziej szczegółowo

Matematyka finansowa r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. LXXIII Egzamin dla Aktuariuszy z 7 marca 2016 r. Część I

Matematyka finansowa r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. LXXIII Egzamin dla Aktuariuszy z 7 marca 2016 r. Część I Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy LXXIII Egzamin dla Aktuariuszy z 7 marca 2016 r. Część I Matematyka finansowa WERSJA TESTU A Imię i nazwisko osoby egzaminowanej:... Czas egzaminu: 100 minut 1 1.

Bardziej szczegółowo

Wspomaganie Zarządzania Przedsiębiorstwem Laboratorium 02

Wspomaganie Zarządzania Przedsiębiorstwem Laboratorium 02 Optymalizacja całkowitoliczbowa Przykład. Wspomaganie Zarządzania Przedsiębiorstwem Laboratorium 02 Firma stolarska produkuje dwa rodzaje stołów Modern i Classic, cieszących się na rynku dużym zainteresowaniem,

Bardziej szczegółowo

Zadanie 1. są niezależne i mają rozkład z atomami: ( ),

Zadanie 1. są niezależne i mają rozkład z atomami: ( ), Zadanie. Zmienne losowe są niezależne i mają rozkład z atomami: ( ) ( ) i gęstością: ( ) na przedziale ( ). Wobec tego ( ) wynosi: (A) 0.2295 (B) 0.2403 (C) 0.2457 (D) 0.25 (E) 0.269 Zadanie 2. Niech:

Bardziej szczegółowo

Zestaw 3 Optymalizacja międzyokresowa

Zestaw 3 Optymalizacja międzyokresowa Zestaw 3 Optymalizacja międzyokresowa W modelu tym rozważamy optymalny wybór konsumenta dotyczący konsumpcji w okresie obecnym i w przyszłości. Zakładając, że nasz dochód w okresie bieżącym i przyszłym

Bardziej szczegółowo

Strategie: sposób na opcje

Strategie: sposób na opcje X-Trade Brokers Dom Maklerski S.A. Strategie: sposób na opcje z wykorzystaniem systemu Option Trader Tomasz Uściński X-Trade Brokers Dom Maklerski S.A. www.xtb.pl 1 Definicja opcji Opcja: Kontrakt finansowy,

Bardziej szczegółowo

Ekonomia wydarzenia kulturalnego

Ekonomia wydarzenia kulturalnego Ekonomia wydarzenia kulturalnego dr hab. Rafał Kasprzak Instytut Zarządzania Szkoła Główna Handlowa w Warszawie 1 Czynnik neutralny Czynnik pozytywny Czynnik negatywny ewolucja postrzegania układu instytucjonalnego

Bardziej szczegółowo

WSTĘP ZAŁOŻENIA DO PROJEKTU

WSTĘP ZAŁOŻENIA DO PROJEKTU UNIWERSYTET ZIELONOGÓRSKI WYDZIAŁ ZARZĄDZANIA Przykład analizy opłacalności przedsięwzięcia inwestycyjnego WSTĘP Teoria i praktyka wypracowały wiele metod oceny efektywności przedsięwzięć inwestycyjnych.

Bardziej szczegółowo

1 Funkcja użyteczności

1 Funkcja użyteczności 1 Funkcja użyteczności Funkcja użyteczności to funkcja, której wartościami są wartości użyteczności (satysfakcji, komfortu psychicznego). Można mówić o użyteczności różnych zjawisk. Użyteczność pieniądza

Bardziej szczegółowo

Na rynkach doskonale konkurencyjnych nabywcy i sprzedawcy są doskonale poinformowani o jakości dóbr sprzedawanych na rynku oraz innych aspektach

Na rynkach doskonale konkurencyjnych nabywcy i sprzedawcy są doskonale poinformowani o jakości dóbr sprzedawanych na rynku oraz innych aspektach Informacja na rynkach konkurencyjnych Na rynkach doskonale konkurencyjnych nabywcy i sprzedawcy są doskonale poinformowani o jakości dóbr sprzedawanych na rynku oraz innych aspektach związanych z przeprowadzeniem

Bardziej szczegółowo

RACHUNKOWOŚĆ ZARZĄDCZA - POWTÓRZENIE WRAZ Z ROZWIĄZANIAMI mgr Stanisław Hońko, e-mail: honko@wneiz.pl, tel. (91) 444-1945

RACHUNKOWOŚĆ ZARZĄDCZA - POWTÓRZENIE WRAZ Z ROZWIĄZANIAMI mgr Stanisław Hońko, e-mail: honko@wneiz.pl, tel. (91) 444-1945 RACHUNKOWOŚĆ ZARZĄDCZA - POWTÓRZENIE WRAZ Z ROZWIĄZANIAMI mgr Stanisław Hońko, e-mail: honko@wneiz.pl, tel. (91) 444-1945 Zadanie 1 (Procesowy rachunek kosztów) W zakładach mleczarskich koszty pośrednie

Bardziej szczegółowo

Co to są akcje? Ekonomiczny Uniwersytet Dziecięcy. Czarodziejski młynek do pomnażania pieniędzy

Co to są akcje? Ekonomiczny Uniwersytet Dziecięcy. Czarodziejski młynek do pomnażania pieniędzy Ekonomiczny Uniwersytet Dziecięcy Czarodziejski młynek do pomnażania pieniędzy Akcje na giełdzie Kornelia Bem - Kozieł Wyższa Szkoła Ekonomii i Prawa w Kielcach 16 maja 2012 r. EKONOMICZNY UNIWERSYTET

Bardziej szczegółowo

Planowanie przyszłorocznej sprzedaży na podstawie danych przedsiębiorstwa z branży usług kurierskich.

Planowanie przyszłorocznej sprzedaży na podstawie danych przedsiębiorstwa z branży usług kurierskich. Iwona Reszetar Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Planowanie przyszłorocznej sprzedaży na podstawie danych przedsiębiorstwa z branży usług kurierskich. Dokument roboczy Working paper Wrocław 2013 Wstęp

Bardziej szczegółowo

Ekonomiczny Uniwersytet Dziecięcy

Ekonomiczny Uniwersytet Dziecięcy Ekonomiczny Uniwersytet Dziecięcy Młody inwestor na Giełdzie dr Witold Gradoń Akademia Ekonomiczna w Katowicach 19 Kwietnia 2010 r. EKONOMICZNY UNIWERSYTET DZIECIĘCY WWW.UNIWERSYTET-DZIECIECY.PL Plan wykładu

Bardziej szczegółowo

ZARZĄDZANIE FINANSAMI W PROJEKTACH C.D. OCENA FINANSOWA PROJEKTU METODY OCENY EFEKTYWNOŚCI FINANSOWEJ PROJEKTU. Sabina Rokita

ZARZĄDZANIE FINANSAMI W PROJEKTACH C.D. OCENA FINANSOWA PROJEKTU METODY OCENY EFEKTYWNOŚCI FINANSOWEJ PROJEKTU. Sabina Rokita ZARZĄDZANIE FINANSAMI W PROJEKTACH C.D. OCENA FINANSOWA PROJEKTU METODY OCENY EFEKTYWNOŚCI FINANSOWEJ PROJEKTU Sabina Rokita Podział metod oceny efektywności finansowej projektów 1.Metody statyczne: Okres

Bardziej szczegółowo

I. Rynek kapitałowy II. Strategie inwestycyjne III. Studium przypadku

I. Rynek kapitałowy II. Strategie inwestycyjne III. Studium przypadku Akademia Młodego Ekonomisty Strategie na rynku kapitałowym Inwestowanie na rynku dr Piotr Stobiecki Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu 21 listopada 2013 r. Plan wykładu 2 1 Rynek finansowy Rynek kapitałowy

Bardziej szczegółowo

WPŁYWKIMSF 12 NA SKONSOLIDOWANE SPRAWOZDANIA FINANSOWE WPŁYW KIMSF 12 NA SKONSOLIDOWANE SPRAWOZDANIA FINANSOWE GRUPY KAPITAŁOWEJ STX AUTOSTRADY 1

WPŁYWKIMSF 12 NA SKONSOLIDOWANE SPRAWOZDANIA FINANSOWE WPŁYW KIMSF 12 NA SKONSOLIDOWANE SPRAWOZDANIA FINANSOWE GRUPY KAPITAŁOWEJ STX AUTOSTRADY 1 WPŁYWKIMSF 12 NA SKONSOLIDOWANE SPRAWOZDANIA FINANSOWE GRUPYKAPITAŁOWEJSTX AUTOSTRADY Data dokumentu: 12 maja 2010 WPŁYW KIMSF 12 NA SKONSOLIDOWANE SPRAWOZDANIA FINANSOWE GRUPY KAPITAŁOWEJ STX AUTOSTRADY

Bardziej szczegółowo

KOSZTY I OPTIMUM PRZEDSIĘBIORSTWA

KOSZTY I OPTIMUM PRZEDSIĘBIORSTWA KOSZTY I OPTIMUM PRZEDSIĘBIORSTWA PODSTAWOWE POJĘCIA Przedsiębiorstwo - wyodrębniona jednostka gospodarcza wytwarzająca dobra lub świadcząca usługi. Cel przedsiębiorstwa - maksymalizacja zysku Nakład czynniki

Bardziej szczegółowo

Produkty szczególnie polecane

Produkty szczególnie polecane Produkty szczególnie polecane 9 luty 2011 r. Szczegółowe informacje na temat funduszy zarządzanych przez Legg Mason TFI S.A. ( fundusze") zawarte są w prospekcie informacyjnym oraz skrócie prospektu informacyjnego,

Bardziej szczegółowo

Podstawy finansów i inwestowania w biznesie. Wykład 6

Podstawy finansów i inwestowania w biznesie. Wykład 6 Podstawy finansów i inwestowania w biznesie Wykład 6 Plan wykładu Cechy inwestycji finansowych: dochód ryzyko płynność Depozyty bankowe Fundusze inwestycyjne 2015-11-05 2 Najważniejszymi cechami inwestycji

Bardziej szczegółowo

Modele i narzędzia optymalizacji w systemach informatycznych zarządzania

Modele i narzędzia optymalizacji w systemach informatycznych zarządzania Przedmiot: Nr ćwiczenia: 3 Modele i narzędzia optymalizacji w systemach informatycznych zarządzania Temat: Programowanie dynamiczne Cel ćwiczenia: Formułowanie i rozwiązywanie problemów optymalizacyjnych

Bardziej szczegółowo

Zadania do wykładu Rachunek efektywności projektów inwestycyjnych

Zadania do wykładu Rachunek efektywności projektów inwestycyjnych Zadania do wykładu Rachunek efektywności projektów inwestycyjnych Dorota Klim Instytut Nauk Ekonomicznych i Informatyki, Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa w Płocku E-mail address: klimdr@math.uni.ldz.pl

Bardziej szczegółowo

Badania Operacyjne Ćwiczenia nr 6 (Materiały)

Badania Operacyjne Ćwiczenia nr 6 (Materiały) Otwarte zagadnienie transportowe Jeżeli łączna podaż dostawców jest większa niż łączne zapotrzebowanie odbiorców to mamy do czynienia z otwartym zagadnieniem transportowym. Warunki dla dostawców (i-ty

Bardziej szczegółowo

KOSZT KAPITAŁU. Nie ma nic za darmo

KOSZT KAPITAŁU. Nie ma nic za darmo KOSZT KAPITAŁU Nie ma nic za darmo 1 Skąd się biorą pieniądze w firmie? 2 Koszty pozyskania kapitału tarcza podatkowa Finansowanie działalności związane jest z koniecznością ponoszenia przez przedsiębiorstwo

Bardziej szczegółowo

Matematyka finansowa 03.10.2011 r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. LVIII Egzamin dla Aktuariuszy z 3 października 2011 r.

Matematyka finansowa 03.10.2011 r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. LVIII Egzamin dla Aktuariuszy z 3 października 2011 r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy LVIII Egzamin dla Aktuariuszy z 3 października 2011 r. Część I Matematyka finansowa WERSJA TESTU A Imię i nazwisko osoby egzaminowanej:... Czas egzaminu: 100 minut

Bardziej szczegółowo

Inwestor musi wybrać następujące parametry: instrument bazowy, rodzaj opcji (kupna lub sprzedaży, kurs wykonania i termin wygaśnięcia.

Inwestor musi wybrać następujące parametry: instrument bazowy, rodzaj opcji (kupna lub sprzedaży, kurs wykonania i termin wygaśnięcia. Opcje na GPW (II) Wbrew ogólnej opinii, inwestowanie w opcje nie musi być trudne. Na rynku tym można tworzyć strategie dla doświadczonych inwestorów, ale również dla początkujących. Najprostszym sposobem

Bardziej szczegółowo

Metody niedyskontowe. Metody dyskontowe

Metody niedyskontowe. Metody dyskontowe Metody oceny projektów inwestycyjnych TEORIA DECYZJE DŁUGOOKRESOWE Budżetowanie kapitałów to proces, który ma za zadanie określenie potrzeb inwestycyjnych przedsiębiorstwa. Jest to proces identyfikacji

Bardziej szczegółowo

5. Wprowadzenie do prawdopodobieństwa Wprowadzenie Wyniki i zdarzenia Różne podejścia do prawdopodobieństwa Zdarzenia wzajemnie wykluczające się i

5. Wprowadzenie do prawdopodobieństwa Wprowadzenie Wyniki i zdarzenia Różne podejścia do prawdopodobieństwa Zdarzenia wzajemnie wykluczające się i Spis treści Przedmowa do wydania polskiego - Tadeusz Tyszka Słowo wstępne - Lawrence D. Phillips Przedmowa 1. : rola i zastosowanie analizy decyzyjnej Decyzje złożone Rola analizy decyzyjnej Zastosowanie

Bardziej szczegółowo

Matematyka finansowa 30.09.2013 r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. LXV Egzamin dla Aktuariuszy z 30 września 2013 r.

Matematyka finansowa 30.09.2013 r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. LXV Egzamin dla Aktuariuszy z 30 września 2013 r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy LXV Egzamin dla Aktuariuszy z 30 września 2013 r. Część I Matematyka finansowa WERSJA TESTU A Imię i nazwisko osoby egzaminowanej:... Czas egzaminu: 100 minut 1 1.

Bardziej szczegółowo

Klasyfikacja metodą Bayesa

Klasyfikacja metodą Bayesa Klasyfikacja metodą Bayesa Tadeusz Pankowski www.put.poznan.pl/~tadeusz.pankowski warunkowe i bezwarunkowe 1. Klasyfikacja Bayesowska jest klasyfikacją statystyczną. Pozwala przewidzieć prawdopodobieństwo

Bardziej szczegółowo

Dynamiczne metody oceny opłacalności inwestycji tonażowych

Dynamiczne metody oceny opłacalności inwestycji tonażowych Dynamiczne metody oceny opłacalności inwestycji tonażowych Dynamiczne formuły oceny opłacalności inwestycji tonażowych są oparte na założeniu zmiennej (malejącej z upływem czasu) wartości pieniądza. Im

Bardziej szczegółowo

MATERIAŁ INFORMACYJNY. Strukturyzowane Certyfikaty Depozytowe powiązane z indeksem giełdowym. ze 100% gwarancją zainwestowanego kapitału w Dniu Wykupu

MATERIAŁ INFORMACYJNY. Strukturyzowane Certyfikaty Depozytowe powiązane z indeksem giełdowym. ze 100% gwarancją zainwestowanego kapitału w Dniu Wykupu MATERIAŁ INFORMACYJNY Strukturyzowane Certyfikaty Depozytowe powiązane z indeksem giełdowym ze 100% gwarancją zainwestowanego kapitału w Dniu Wykupu Emitent Bank BPH SA Numer serii Certyfikatów Depozytowych

Bardziej szczegółowo

OCENA EFEKTYWNOŚCI INWESTYCJI. Jerzy T. Skrzypek

OCENA EFEKTYWNOŚCI INWESTYCJI. Jerzy T. Skrzypek OCENA EFEKTYWNOŚCI INWESTYCJI Jerzy T. Skrzypek 1 2 3 4 5 6 7 8 Analiza płynności Analiza rentowności Analiza zadłużenia Analiza sprawności działania Analiza majątku i źródeł finansowania Ocena efektywności

Bardziej szczegółowo

Pułapki podejmowania decyzji inwestycyjnych

Pułapki podejmowania decyzji inwestycyjnych Pułapki podejmowania decyzji inwestycyjnych Decyzje inwestycyjne na Giełdzie Akademia Młodego Ekonomisty program edukacji ekonomicznej gimnazjalistów 17 lutego 2009 r. Żeby zarobić? Żeby nie stracić? Po

Bardziej szczegółowo

9 Funkcje Użyteczności

9 Funkcje Użyteczności 9 Funkcje Użyteczności Niech u(x) oznacza użyteczność wynikającą z posiadania x jednostek pewnego dobra. Z założenia, 0 jest punktem referencyjnym, czyli u(0) = 0. Należy to zinterpretować jako użyteczność

Bardziej szczegółowo

METODY OCENY PROJEKTÓW INWESTYCYJNYCH WPROWADZENIE WARTOŚĆ PIENIĄDZA W CZASIE. Ćwiczenia nr 1 i 2

METODY OCENY PROJEKTÓW INWESTYCYJNYCH WPROWADZENIE WARTOŚĆ PIENIĄDZA W CZASIE. Ćwiczenia nr 1 i 2 METODY OCENY PROJEKTÓW INWESTYCYJNYCH WPROWADZENIE WARTOŚĆ PIENIĄDZA W CZASIE Ćwiczenia nr 1 i 2 - Cel ćwiczeń - Komunikacja email: i.ratuszniak@efficon.pl, w temacie - mopi - Konsultacje: pokój: 428,

Bardziej szczegółowo

Matematyka finansowa r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. LXI Egzamin dla Aktuariuszy z 1 października 2012 r.

Matematyka finansowa r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. LXI Egzamin dla Aktuariuszy z 1 października 2012 r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy LXI Egzamin dla Aktuariuszy z 1 października 2012 r. Część I Matematyka finansowa WERSJA TESTU A Imię i nazwisko osoby egzaminowanej:... Czas egzaminu: 100 minut 1

Bardziej szczegółowo

Mex Polska S.A. - Zmiana prognozy wyników GPW informacje do komunikatu spółki (ESPI) Łódź, 28 sierpnia 2015 r.

Mex Polska S.A. - Zmiana prognozy wyników GPW informacje do komunikatu spółki (ESPI) Łódź, 28 sierpnia 2015 r. Mex Polska S.A. - Zmiana prognozy wyników GPW informacje do komunikatu spółki (ESPI) Łódź, 28 sierpnia 2015 r. Zarząd Mex Polska S.A. informuje, że dokonał analizy wyników spółek Grupy uzyskanych po pierwszym

Bardziej szczegółowo

Ekonometria - ćwiczenia 11

Ekonometria - ćwiczenia 11 Ekonometria - ćwiczenia 11 Mateusz Myśliwski Zakład Ekonometrii Stosowanej Instytut Ekonometrii Kolegium Analiz Ekonomicznych Szkoła Główna Handlowa 21 grudnia 2012 Na poprzednich zajęciach zajmowaliśmy

Bardziej szczegółowo

OPANUJ RYNEK w 8 minut!

OPANUJ RYNEK w 8 minut! OPANUJ RYNEK w 8 minut! OPANUJ RYNEK w 8 minut! Witaj w anyoption, wiodącej na świecie opcjach binarnych! platformie do transakcji na Dajemy Ci możliwość osiągnięcia wysokich zysków w krótkim i średnim

Bardziej szczegółowo

Matematyka finansowa 04.04.2011 r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. LVI Egzamin dla Aktuariuszy z 4 kwietnia 2011 r. Część I

Matematyka finansowa 04.04.2011 r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. LVI Egzamin dla Aktuariuszy z 4 kwietnia 2011 r. Część I Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy LVI Egzamin dla Aktuariuszy z 4 kwietnia 2011 r. Część I Matematyka finansowa WERSJA TESTU A Imię i nazwisko osoby egzaminowanej:... Czas egzaminu: 100 minut 1 1.

Bardziej szczegółowo

Akademia Młodego Ekonomisty

Akademia Młodego Ekonomisty Akademia Młodego Ekonomisty Strategie inwestycyjne na rynku kapitałowym dr Dominika Kordela Uniwersytet Szczeciński 31 marzec 2016 r. Plan wykładu Rynek kapitałowy a rynek finansowy Instrumenty rynku kapitałowego

Bardziej szczegółowo

Ekonomika i Logistyka w Przedsiębiorstwach Transportu Morskiego wykład 10 MSTiL niestacjonarne (II stopień)

Ekonomika i Logistyka w Przedsiębiorstwach Transportu Morskiego wykład 10 MSTiL niestacjonarne (II stopień) dr Adam Salomon Ekonomika i Logistyka w Przedsiębiorstwach Transportu Morskiego wykład 10 MSTiL niestacjonarne (II stopień) program wykładu 10. Dynamiczne metody szacowania opłacalności projektów inwestycyjnych

Bardziej szczegółowo

JEDNOCZYNNIKOWA i DWUCZYNNIKOWA FUNKCJA PRODUKCJI

JEDNOCZYNNIKOWA i DWUCZYNNIKOWA FUNKCJA PRODUKCJI JEDNOCZYNNIKOWA i DWUCZYNNIKOWA FUNKCJA PRODUKCJI Zadanie 1: Uzupełnij tabelę, gdzie: TP produkt całkowity AP produkt przeciętny MP produkt marginalny L nakład czynnika produkcji, siła robocza (liczba

Bardziej szczegółowo

Gry z naturą 1. Przykład

Gry z naturą 1. Przykład Gry z naturą 1 Gry z naturą to gry dwuosobowe, w których przeciwnikiem jest natura. Przeciwnik ten nie jest zainteresowany wynikiem gry, a więc grę rozwiązuje się z punktu widzenia jednego z graczy. Optymalną

Bardziej szczegółowo

Ekonomika i Logistyka w Przedsiębiorstwach Transportu Morskiego wykład 09 MSTiL niestacjonarne (II stopień)

Ekonomika i Logistyka w Przedsiębiorstwach Transportu Morskiego wykład 09 MSTiL niestacjonarne (II stopień) dr Adam Salomon Ekonomika i Logistyka w Przedsiębiorstwach Transportu Morskiego wykład 09 MSTiL niestacjonarne (II stopień) program wykładu 09. Dynamiczne metody szacowania opłacalności projektów inwestycyjnych

Bardziej szczegółowo

Finansowa ocena decyzji menedżerskich

Finansowa ocena decyzji menedżerskich Prof. dr hab. inż. Wiesław Pluta Kierownik Katedry Zarządzania Finansami Przedsiębiorstwa Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu Finansowa ocena decyzji menedżerskich 1. Czy zysk netto jest właściwym finansowym

Bardziej szczegółowo

WYJAŚNIENIA TREŚCI SPECYFIKACJI ISTOTNYCH WARUNKÓW ZAMÓWIENIA

WYJAŚNIENIA TREŚCI SPECYFIKACJI ISTOTNYCH WARUNKÓW ZAMÓWIENIA Wałcz, 6 września 2011 r. WYJAŚNIENIA TREŚCI SPECYFIKACJI ISTOTNYCH WARUNKÓW ZAMÓWIENIA w postępowaniu o udzielenie zamówienia publicznego Udzielenie i obsługa kredytu długoterminowego złotowego w wysokości

Bardziej szczegółowo

Materiały uzupełniające do

Materiały uzupełniające do Dźwignia finansowa a ryzyko finansowe Przedsiębiorstwo korzystające z kapitału obcego jest narażone na ryzyko finansowe niepewność co do przyszłego poziomu zysku netto Materiały uzupełniające do wykładów

Bardziej szczegółowo

Straty funduszy akcyjnych z ostatnich czterech miesięcy średnio przekraczają już 20%.

Straty funduszy akcyjnych z ostatnich czterech miesięcy średnio przekraczają już 20%. Straty funduszy akcyjnych z ostatnich czterech miesięcy średnio przekraczają już 20%. Straty funduszy akcyjnych z ostatnich czterech miesięcy średnio przekraczają już 20%. Choć jak to zazwyczaj bywa opinie

Bardziej szczegółowo

Załącznik do Uchwały nr 682/246/IV/2013 Zarządu Województwa Śląskiego z dnia 4 kwietnia 2013 r.

Załącznik do Uchwały nr 682/246/IV/2013 Zarządu Województwa Śląskiego z dnia 4 kwietnia 2013 r. Załącznik do Uchwały nr 682/246/IV/2013 Zarządu Województwa Śląskiego z dnia 4 kwietnia 2013 r. Stanowisko Instytucji Zarządzającej RPO WSL na lata 2007-2013 w zakresie korekt w okresie trwałości projektów

Bardziej szczegółowo

Paulina Drozda WARTOŚĆ PIENIĄDZA W CZASIE

Paulina Drozda WARTOŚĆ PIENIĄDZA W CZASIE Paulina Drozda WARTOŚĆ PIENIĄDZA W CZASIE Zmianą wartości pieniądza w czasie zajmują się FINANSE. Finanse to nie to samo co rachunkowość. Rachunkowość to opowiadanie JAK BYŁO i JAK JEST Finanse zajmują

Bardziej szczegółowo

Spis treści. Wprowadzenie... 13 Rozdział 1. Zarządzanie jako nadawanie sensu kombinacji zasobów

Spis treści. Wprowadzenie... 13 Rozdział 1. Zarządzanie jako nadawanie sensu kombinacji zasobów Wprowadzenie... 13 Rozdział 1. Zarządzanie jako nadawanie sensu kombinacji zasobów (Jerzy S. Czarnecki)... 19 1.1. Zarządzanie z kosztami w tle... 19 1.1.1. Początki szczupłego przedsiębiorstwa... 21 1.2.

Bardziej szczegółowo

Ekonomiczny Uniwersytet Dziecięcy

Ekonomiczny Uniwersytet Dziecięcy ŻYCIE GOSPODARCZE Psychologia inwestora Agnieszka Finneran Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu 8 czerwca 2015 r. EKONOMICZNY UNIWERSYTET DZIECIĘCY WWW.UNIWERSYTET-DZIECIECY.PL Praktyczna typologia oparta

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie w tematykę zarządzania projektami/przedsięwzięciami

Wprowadzenie w tematykę zarządzania projektami/przedsięwzięciami Wprowadzenie w tematykę zarządzania projektami/przedsięwzięciami punkt 2 planu zajęć dr inż. Agata Klaus-Rosińska 1 DEFINICJA PROJEKTU Zbiór działań podejmowanych dla zrealizowania określonego celu i uzyskania

Bardziej szczegółowo

Matematyka finansowa 15.06.2015 r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. LXXI Egzamin dla Aktuariuszy z 15 czerwca 2015 r.

Matematyka finansowa 15.06.2015 r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. LXXI Egzamin dla Aktuariuszy z 15 czerwca 2015 r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy LXXI Egzamin dla Aktuariuszy z 1 czerwca 201 r. Część I Matematyka finansowa WERSJA TESTU A Imię i nazwisko osoby egzaminowanej:... Czas egzaminu: 100 minut 1 1. Pracownik

Bardziej szczegółowo

Algorytmy decyzyjne będące alternatywą dla sieci neuronowych

Algorytmy decyzyjne będące alternatywą dla sieci neuronowych Algorytmy decyzyjne będące alternatywą dla sieci neuronowych Piotr Dalka Przykładowe algorytmy decyzyjne Sztuczne sieci neuronowe Algorytm k najbliższych sąsiadów Kaskada klasyfikatorów AdaBoost Naiwny

Bardziej szczegółowo

3.1 Analiza zysków i strat

3.1 Analiza zysków i strat 3.1 Analiza zysków i strat Zakładamy że firma decyduje czy ma wdrożyć nowy produkt lub projekt. Firma musi rozważyć czy przyszłe zyski (dyskontowane w czasie) z tego projektu są większe niż koszty podniesione.

Bardziej szczegółowo

Wskaźniki efektywności inwestycji

Wskaźniki efektywności inwestycji Wskaźniki efektywności inwestycji Efektywność inwestycji Realizacja przedsięwzięć usprawniających użytkowanie energii najczęściej wymaga poniesienia nakładów finansowych na zakup materiałów, urządzeń,

Bardziej szczegółowo

Porównanie opłacalności kredytu w PLN i kredytu denominowanego w EUR Przykładowa analiza

Porównanie opłacalności kredytu w PLN i kredytu denominowanego w EUR Przykładowa analiza Porównanie opłacalności kredytu w PLN i kredytu denominowanego w EUR Przykładowa analiza Opracowanie: kwiecień 2016r. www.strattek.pl strona 1 Spis 1. Parametry kredytu w PLN 2 2. Parametry kredytu denominowanego

Bardziej szczegółowo

- powyżej 12 miesięcy

- powyżej 12 miesięcy DODATKOWE NOTY OBJAŚNIAJĄCE 1 Informacja o instrumentach finansowych Informacje o instrumentach finansowych Spółki Pożyczki udzielone, I półrocze 2008 2007 I półrocze 2007 należności własne Stan na początek

Bardziej szczegółowo

Inne kryteria tworzenia portfela. Inne kryteria tworzenia portfela. Poziom bezpieczeństwa. Analiza i Zarządzanie Portfelem cz. 3. Dr Katarzyna Kuziak

Inne kryteria tworzenia portfela. Inne kryteria tworzenia portfela. Poziom bezpieczeństwa. Analiza i Zarządzanie Portfelem cz. 3. Dr Katarzyna Kuziak Inne kryteria tworzenia portfela Analiza i Zarządzanie Portfelem cz. 3 Dr Katarzyna Kuziak. Minimalizacja ryzyka przy zadanym dochodzie Portfel efektywny w rozumieniu Markowitza odchylenie standardowe

Bardziej szczegółowo

Ekonomiczny Uniwersytet Dziecięcy. Młody inwestor na giełdzie Strategie inwestycyjne dr Witold Gradoń. Plan wykładu

Ekonomiczny Uniwersytet Dziecięcy. Młody inwestor na giełdzie Strategie inwestycyjne dr Witold Gradoń. Plan wykładu Ekonomiczny Uniwersytet Dziecięcy Młody inwestor na giełdzie Strategie inwestycyjne dr Witold Gradoń Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach 5 maja 2014 r. Historia giełdy, Plan wykładu Pojęcie i rodzaje

Bardziej szczegółowo

TEORIA GIER W EKONOMII WYKŁAD 5: GRY DWUOSOBOWE KOOPERACYJNE O SUMIE NIESTAŁEJ

TEORIA GIER W EKONOMII WYKŁAD 5: GRY DWUOSOBOWE KOOPERACYJNE O SUMIE NIESTAŁEJ TEORI GIER W EKONOMII WYKŁD 5: GRY DWUOSOOWE KOOPERCYJNE O SUMIE NIESTŁEJ dr Robert Kowalczyk Katedra nalizy Nieliniowej Wydział Matematyki i Informatyki UŁ Gry dwumacierzowe Skończoną grę dwuosobową o

Bardziej szczegółowo

Zadanie 1. Zmienne losowe X 1, X 2 są niezależne i mają taki sam rozkład z atomami:

Zadanie 1. Zmienne losowe X 1, X 2 są niezależne i mają taki sam rozkład z atomami: Zadanie 1. Zmienne losowe X 1, X 2 są niezależne i mają taki sam rozkład z atomami: Pr(X 1 = 0) = 6/10, Pr(X 1 = 1) = 1/10, i gęstością: f(x) = 3/10 na przedziale (0, 1). Wobec tego Pr(X 1 + X 2 5/3) wynosi:

Bardziej szczegółowo

Zadania ze statystyki, cz.7 - hipotezy statystyczne, błąd standardowy, testowanie hipotez statystycznych

Zadania ze statystyki, cz.7 - hipotezy statystyczne, błąd standardowy, testowanie hipotez statystycznych Zadania ze statystyki, cz.7 - hipotezy statystyczne, błąd standardowy, testowanie hipotez statystycznych Zad. 1 Średnia ocen z semestru letniego w populacji studentów socjologii w roku akademickim 2011/2012

Bardziej szczegółowo

socjalnych Struktura aktywów

socjalnych Struktura aktywów ZADANIE 1 W przedsiębiorstwie Beta na podstawie ewidencji księgowej i spisu z natury ustalono, że w dniu 31 grudnia 2014r. spółka posiadała następujące składniki majątku i źródła ich finansowania: Składnik

Bardziej szczegółowo

Matematyka ubezpieczeń majątkowych 1.10.2012 r.

Matematyka ubezpieczeń majątkowych 1.10.2012 r. Zadanie. W pewnej populacji każde ryzyko charakteryzuje się trzema parametrami q, b oraz v, o następującym znaczeniu: parametr q to prawdopodobieństwo, że do szkody dojdzie (może zajść co najwyżej jedna

Bardziej szczegółowo

Obliczenia, Kalkulacje...

Obliczenia, Kalkulacje... Obliczenia, Kalkulacje... 1 Bilans O D P I E R W S Z E G O E T A T U D O W Ł A S N E J F I R M Y To podstawowy dokument przedstawiający majątek przedsiębiorstwa. Bilans to zestawienie dwóch list, które

Bardziej szczegółowo

RAPORT ROCZNY GEKOPLAST S.A. ZA 2015 R. Krupski Młyn, 04 kwietnia 2016 r.

RAPORT ROCZNY GEKOPLAST S.A. ZA 2015 R. Krupski Młyn, 04 kwietnia 2016 r. RAPORT ROCZNY GEKOPLAST S.A. ZA 2015 R. Krupski Młyn, 04 kwietnia 2016 r. 1. List Prezesa Zarządu... 3 2. Wybrane dane finansowe... 4 3. Sprawozdanie finansowe za rok obrotowy 2015... 5 4. Sprawozdanie

Bardziej szczegółowo

Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy XXXV Egzamin dla Aktuariuszy z 16 maja 2005 r. Część I Matematyka finansowa

Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy XXXV Egzamin dla Aktuariuszy z 16 maja 2005 r. Część I Matematyka finansowa Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy XXXV Egzamin dla Aktuariuszy z 6 maja 005 r. Część I Matematyka finansowa Imię i nazwisko osoby egzaminowanej:... WERSJA TESTU A Czas egzaminu: 00 minut . Inwestorzy

Bardziej szczegółowo

DODATKOWE INFORMACJE I OBJAŚNIENIA DO SPRAWOZDANIA FINANSOWEGO ZA 2014 ROK MEGARON S.A.

DODATKOWE INFORMACJE I OBJAŚNIENIA DO SPRAWOZDANIA FINANSOWEGO ZA 2014 ROK MEGARON S.A. DODATKOWE INFORMACJE I OBJAŚNIENIA DO SPRAWOZDANIA FINANSOWEGO ZA 2014 ROK MEGARON S.A. B. DODATKOWE INFORMACJE I OBJAŚNIENIA ( W TYS. PLN) I.1.1. INFORMACJE O INSTRUMENTACH FINANSOWYCH Wyszczególnienie

Bardziej szczegółowo

lokata ze strukturą Czarne Złoto

lokata ze strukturą Czarne Złoto lokata ze strukturą Czarne Złoto Lokata ze strukturą Czarne Złoto jest produktem łączonym. Składa się z lokaty promocyjnej i produktu strukturyzowanego Czarne Złoto inwestycji w formie ubezpieczenia na

Bardziej szczegółowo

Strategie VIP. Opis produktu. Tworzymy strategie oparte o systemy transakcyjne wyłącznie dla Ciebie. Strategia stworzona wyłącznie dla Ciebie

Strategie VIP. Opis produktu. Tworzymy strategie oparte o systemy transakcyjne wyłącznie dla Ciebie. Strategia stworzona wyłącznie dla Ciebie Tworzymy strategie oparte o systemy transakcyjne wyłącznie dla Ciebie Strategie VIP Strategia stworzona wyłącznie dla Ciebie Codziennie sygnał inwestycyjny na adres e-mail Konsultacje ze specjalistą Opis

Bardziej szczegółowo

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r. Zadanie. W pewnej populacji kierowców każdego jej członka charakteryzują trzy zmienne: K liczba przejeżdżanych kilometrów (w tysiącach rocznie) NP liczba szkód w ciągu roku, w których kierowca jest stroną

Bardziej szczegółowo