Inwestycje i ryzyko na rynku nieruchomości KONCEPCJE RYZYKA. Dr Ewa Kusideł
|
|
- Franciszek Wójcik
- 7 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 KONCEPCJE RYZYKA Dr Ewa Kusideł
2 Ryzyko a niepewność Inwestycje różne i ryzyko pojęcia na rynku niepewności nieruchomości Lp. Definicja Źródło Niepewność jest stanem ludzkiego umysłu. Wrażenie czy złudzenie przypadkowości jest wyłącznie efektem niedoskonałości wiedzy ludzkiej o obiektywnych prawach, które rządzą procesami w świecie zewnętrznym. Niepewność sensu stricte jest to niepewność, co do realizacji przedmiotu przewidywania, w tym stopnia lub zakresu jego realizacji, a więc niepewność subiektywną, będącą stanem ludzkiego umysłu. Niepewność jest to sytuacja, w której prawdopodobieństwa wystąpienia zdarzeń nie są znane. Nie wiadomo nawet, jakie są możliwości. Willett, The Economic Theory of Risk and Insurant, Columbia University Studies in Political Science, 1901, Nr. 2. F. H. Knight, Risk, Uncertainty and Profit, University of Boston Press, Boston 1921, s J. A. F. Stoner, Ch. Wankel, Kierowanie, PWE, Warszawa 1996, s. 125 i nast. 4 Niepewność jest immanentną cechą rzeczywistości, wynikającą z wielkiej złożoności i zmienności podmiotów w zależności od zachodzących między nimi, ich otoczeniem zdarzeń oraz ograniczonej możliwości kontrolowania przez ludzi czynników kształtujących rzeczywistość. Występuje niepewność naturalna (obiektywna, zewnętrzna, egzogeniczna, niezależna), której źródłem jest środowisko zewnętrzne i zachodzące w nim procesy wymykające się dokładnemu przewidywaniu i kontroli. K. Jajuga, T. Jajuga, Inwestycje. Instrumenty finansowe, inżynieria finansowa, PWN, Warszawa 1998, s Stan niepewności jest to sytuacja, w której podejmujący decyzję nie zna wszystkich możliwości wyboru, ryzyka związanego z każdą z nich oraz ich możliwości konsekwencji. R. W. Griffin, Podstawy zarządzania organizacjami, PWN, Warszawa 2005, s Niepewność, sytuacja, gdy nie można określić, jakie elementy (lub przynajmniej cześć z nich) składają się na nią, jaka jest ich wartość lub jakie jest prawdopodobieństwo ich wystąpienia. Taka sytuacja często występuje w przypadku problemów, które nie pojawiły się w przeszłości, a charakteryzują się dużym stopniem złożoności. F. Knight jednoznacznie stwierdził, że niepewność była mylona z ryzykiem, tymczasem tylko ryzyko jest mierzalne, natomiast niepewność jest niemierzalna. Praca F. Knight, Risk, Uncertainty and Profit. Dziś niepewność bywa traktowana jako cecha natury, czyli zjawisko obiektywne, egzogeniczne, zaś ryzyko jako zjawisko subiektywne lub na poły subiektywne, które powstaje, gdy pojawia się człowiek gotowy działać w warunkach niepewności. Wysokość ryzyka zależy zarówno od samej niepewności, jaki i od stosunku człowieka do tego zjawiska, dlatego może być różnie oceniane przez różnych ludzi działających w podobnych warunkach. Encyklopedia organizacji i zarządzania, PWE, Warszawa 1981, s T.T Kaczmarek, Ryzyko i zarządzanie, Diffin, Warszawa 2005, s. 30. Z. Madej, Poglądy na ryzyko w europejskim kręgu kulturowym, pod redakcją naukową B. R. Kuca, Zarządzanie ryzykiem wyzwania XXI wieku, Wydawnictwo Wyższej Szkoły Zarządzania i Prawa im. Heleny Chodkowskiej w Warszawie, Warszawa 2007, s.36.
3 Definicje ryzyka Inwestycje wg i różnych ryzyko na rynku źródeł nieruchomości p. L Definicja Źródło 1. Ryzyko jest to niepewność dotycząca wystąpienia określonego zdarzenia, w warunkach istnienia dwóch lub więcej możliwości, przy czym ryzyko odnosi się do osób lub rzeczy. E. Smaga, Ryzyko i zwrot w inwestycjach, Fundacja rozwoju Rachunkowości w Polsce, Warszawa 1995, s Ryzyko odnosi się do decyzji, a właściwie do działania podejmowanego w jej wyniku. Ryzyko decyzji wynika nie tylko z niepewności natury, ale również od stosunku decydenta do ryzyka, tzn. od skłonności do podejmowania decyzji ryzykownych. Na ryzyko decyzji inwestycyjnych mają wpływ zarówno ryzyko wynikające z niepewności natury oraz ryzyko wynikające ze stosunku inwestora do ryzyka. K. Jajuga, T. Jajuga, Inwestycje. Instrumenty finansowe, inżynieria finansowa, PWN, Warszawa 1998, s Stan ryzyka sytuacja, w której dostępność poszczególnych możliwości i związane z każdą z nich potencjalne korzyści i koszty są znane z pewnym szacunkowym prawdopodobieństwem. R. W. Griffin, Podstawy zarządzania organizacjami, PWN, Warszawa 2005, s Ryzyko, sytuacja, gdy co najmniej jeden z elementów składających się na nią nie jest znany, ale znane jest prawdopodobieństwo jego wystąpienia (lub ich jeżeli tych elementów jest więcej). Prawdopodobieństwo to może być wymierne, albo tylko odczuwalne przez podejmującego działanie (decyzję). Warunki ryzyka występują tylko wtedy, kiedy istniejące doświadczenia z przeszłości dotyczące podobnych zdarzeń można porównać z obecną sytuacją. Encyklopedia organizacji i zarządzania, PWE, Warszawa 1981, s R.D. Luce oraz H. Riffy przedstawiają definicje ryzyka, jako: Przypadki, kiedy działanie prowadzi do jakiegoś wyniku z pewnego zbioru możliwych wyników, z których każdy ma znane podmiotowi decyzyjnemu prawdopodobieństwo wystąpienia, Rezultaty działania w warunkach ryzyka mogą być skwantyfikowane za pomocą rachunku prawdopodobieństwa. M. Bratnicki, J. Strużyna, Przedsiębiorczość i kapitał intelektualny, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Katowicach, Katowice 2001, s. 52.
4 W naukach ekonomicznych występują dwie koncepcję ryzyka: Inwestycje i ryzyko na rynku nieruchomości negatywna, w której ryzyko traktowane jest jako zagrożenie i oznacza możliwość nieosiągnięcia oczekiwanego efektu; pozytywna, traktująca ryzyko zarówno jako zagrożenie i szansa. W tej koncepcji ryzyko daje możliwość uzyskania efektu różniącego się in plus bądź in minus od oczekiwanego efektu. Źródło: K. Jajuga, Zarządzanie ryzykiem, PWN, Warszawa 2007, s. 13.
5 Pomiar ryzyka stanowi kluczowy etap procesu zarządzania nim. Znalezienie adekwatnych mierników ryzyka odgrywa istotną rolę w jego kontroli. Podział miar ryzyka: miary zmienności (volatility) odzwierciedlają zmiany finansowe cen lub stóp zwrotu; miary wrażliwości (sensitivity) odzwierciedlają wpływ pewnych zmiennych, zwanych czynnikami ryzyka na finansowe ceny czy stopy zwrotu; miary zagrożenia (downside risk) dotyczą niekorzystnych odchyleń od oczekiwanych wartości cen lub stóp zwrotu.
6 Miary zmienności Najbardziej popularnymi miarami ryzyka są statystyczne miary rozproszenia (zmienności), które dzielą się na bezwzględne i względne. Do miar bezwzględnych zalicza się: odchylenie standardowe, wariancję, rozstęp, rozstęp kwartylowy, odchylenie przeciętne, odchylenie ćwiartkowe. Względną miarą rozproszenia jest współczynnik zmienności. Miary zmienności umożliwiają opis zmian finansowych stóp zwrotu lub cen. Obliczając miary z tej grupy, bierze się pod uwagę rozkłady stóp zwrotu lub cen z inwestycji i wyznacza dla nich statystyczne miary rozproszenia rozkładu.
7 Wybrane miary zmienności Inwestycje i ryzyko na rynku nieruchomości Miara Wzór Właściwości Odchylenie standardowe stopy zwrotu σ st = 1 n n t=1 (r t r) 2, gdzie, r 1, r 2,, r n to dany zbiór obserwacji historycznych stóp zwrotu. Określa, o ile przeciętnie na plus (minus) odchylają się możliwe stopy zwrotu od oczekiwanej stopy zwrotu. Ryzyko związane z danym papierem wartościowym jest tym większe, im wyższe jest odchylenie standardowe. Wariancja var = Odchylenie przeciętne d = 1 n n i=1 n i=1 r i r 2 n r i r Określa rozproszenie wokół średniej. Odchylenie ćwiartkowe Współczynnik zmienności Średnia arytmetyczna bezwzględnych odchyleń stóp zwrotu od mediany tych stóp zwrotu Q = 1 2 Q 3 Q 1, gdzie, Q odchylenie ćwiartkowe, Q 3 - kwartyl trzeci (75% stóp zwrotu nie jest wyższa od tej wartości, a 25% nie jest niższa), Q 1 kwartyl pierwszy, wartość dzieląca stopy zwrotu tak, że 75% stóp zwrotu jest wyższa, a 25% jest niższa od tej wartości. V = S r n S Me = 1 r n i=1 i Me, gdzie, me mediana stóp zwrotu Stosuje się celem określenia ryzyka instrumentu, którego rozkład stóp zwrotu ma nieskończoną wariancję lub nie można jej wyznaczyć. Określa zróżnicowanie 50% wartości stóp zwrotu położonych między dwoma kwartynami. Odchylenie ćwiartkowe wnosi niepełne informacje ale jest odporne na wartości nietypowe. Określa on, jakie ryzyko przypada na jednostkową stopę zwrotu. Oblicza się ją w przypadku, gdy miarą dochodu jest mediana stóp zwrotu. Połowa rozstępu σ r = 0,5 r max r min Obliczana gdy miarą dochodu jest średnia z wartości maksymalnej i minimalnej stopy zwrotu. Źródło: W. Tarczyński, M. Mojsewicz, Zarządzanie ryzykiem, PWE, Warszawa 2001, s ; A. Pasztyła,
8 3/27/2011 Inwestycje i ryzyko na rynku nieruchomości 8 RYZYKO miara zmienności Występuje wtedy, gdy oczekiwana stopa zwrotu różni się od rzeczywistej. Tak rozumiane ryzyko może być zdefiniowane za pomocą odchylenia standardowego (pierwiastka z wariancji) stopy zwrotu (ang. standard deviation of returns): s n t 1 ( R n R 1 t ) 2
9 Miary wrażliwości Miary wrażliwości odzwierciedlają wpływ różnych czynników ryzyka na finansowe ceny (bądź stopy zwrotu). Im większa jest wrażliwość ceny (stopy zwrotu) papierów wartościowych na działanie czynników ją determinujących, tym większe jest ryzyko. Liczba wyznaczanych miar ryzyka zależy od liczby analizowanych czynników ryzyka, które są podstawą do wyznaczenia wartości krytycznych oraz obszarów bezpieczeństwa inwestycji kapitałowych. E. Ostrowska, Rynek kapitałowy, PWE, Warszawa 2007, s
10 Wśród miar wrażliwości wyróżniamy: duration i zmodyfikowany duration; współczynnik beta (odnośnie akcji i ich portfeli); współczynnik wrażliwości modelu wyceny arbitrażowej (APT); współczynnik zabezpieczenia dla kontraktu terminowego; greckie współczynniki (stosowane w odniesieniu do opcji).
11 Wrażliwość może być określana wartościową lub procentową: W = V X, W % = V/V, X gdzie, W wrażliwość, V wartość, cena instrumentu, Inwestycje i ryzyko na rynku nieruchomości X parametry rynkowe (czynnik ryzyka).
12 Miary zagrożenia Oparte są na koncepcji ryzyka rozumianego negatywnie, czyli niepożądane przez inwestora odchylenia cen lub stóp zwrotu od spodziewanych ich poziomów. Utożsamiane są z sytuacjami zagrożenia stratą i uwzględniają najgorsze możliwe warunki niepewności. Wyróżniamy wśród nich:
13 Miary zagrożenia Semiodchylenie standardowe stopy zwrotu, Semiodchylenie przeciętne stopy zwrotu, Semiwariancja stopy zwrotu, Prawdopodobieństwo nieosiągania poziomu aspiracji, Współczynnik semizmienności stóp zwrotu, Value at risk (VaR). E. Ostrowska, Rynek, op. cit., s. 179 i nast.
Zarządzanie ryzykiem. Opracował: Dr inŝ. Tomasz Zieliński
Zarządzanie ryzykiem Opracował: Dr inŝ. Tomasz Zieliński I. OGÓLNE INFORMACJE O PRZEDMIOCIE Cel przedmiotu: Celem przedmiotu jest zaprezentowanie studentom podstawowych pojęć z zakresu ryzyka w działalności
Bardziej szczegółowodr hab. Renata Karkowska 1
dr hab. Renata Karkowska 1 Miary zmienności: obrazują zmiany cen, stóp zwrotu instrumentów finansowych, opierają się na rozproszeniu ich rozkładu, tym samym uśredniają ryzyko: wariancja stopy zwrotu, odchylenie
Bardziej szczegółowodr hab. Renata Karkowska 1
dr hab. Renata Karkowska 1 Czym jest ryzyko? Rodzaje ryzyka? Co oznacza zarządzanie? Dlaczego zarządzamy ryzykiem? 2 Przedmiot ryzyka Otoczenie bliższe/dalsze (czynniki ryzyka egzogeniczne vs endogeniczne)
Bardziej szczegółowoW kolejnym kroku należy ustalić liczbę przedziałów k. W tym celu należy wykorzystać jeden ze wzorów:
Na dzisiejszym wykładzie omówimy najważniejsze charakterystyki liczbowe występujące w statystyce opisowej. Poszczególne wzory będziemy podawać w miarę potrzeby w trzech postaciach: dla szeregu szczegółowego,
Bardziej szczegółowoStatystyka. Wykład 4. Magdalena Alama-Bućko. 13 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 13 marca / 41
Statystyka Wykład 4 Magdalena Alama-Bućko 13 marca 2017 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 13 marca 2017 1 / 41 Na poprzednim wykładzie omówiliśmy następujace miary rozproszenia: Wariancja - to średnia arytmetyczna
Bardziej szczegółowoZarządzanie ryzykiem. Dorota Kuchta
Zarządzanie ryzykiem Dorota Kuchta 1 Literatura Krzysztof Jajuga (red.), Zarządzanie ryzykiem, PWN, 2007 Joanna Sokołowska, Psychologia decyzji ryzykownych, Academica, 2005 Iwona Staniec, Janusz Zawiła
Bardziej szczegółowoExcel i VBA w analizach i modelowaniu finansowym Pomiar ryzyka. Pomiar ryzyka
Pomiar ryzyka Miary obiektywne stosowane w kwantyfikacji ryzyka rynkowego towarzyszącego zaangażowaniu środków w inwestycjach finansowych obejmują: Miary zmienności, Miary zagrożenia, Miary wrażliwości.
Bardziej szczegółowoStatystyka. Wykład 4. Magdalena Alama-Bućko. 19 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 19 marca / 33
Statystyka Wykład 4 Magdalena Alama-Bućko 19 marca 2018 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 19 marca 2018 1 / 33 Analiza struktury zbiorowości miary położenia ( miary średnie) miary zmienności (rozproszenia,
Bardziej szczegółowoINWESTYCJE Instrumenty finansowe, ryzyko SPIS TREŚCI
INWESTYCJE Instrumenty finansowe, ryzyko Jajuga Krzysztof, Jajuga Teresa SPIS TREŚCI Przedmowa Wprowadzenie - badania w zakresie inwestycji i finansów Literatura Rozdział 1. Rynki i instrumenty finansowe
Bardziej szczegółowoMIARY KLASYCZNE Miary opisujące rozkład badanej cechy w zbiorowości, które obliczamy na podstawie wszystkich zaobserwowanych wartości cechy
MIARY POŁOŻENIA Opisują średni lub typowy poziom wartości cechy. Określają tą wartość cechy, wokół której skupiają się wszystkie pozostałe wartości badanej cechy. Wśród nich można wyróżnić miary tendencji
Bardziej szczegółowoMiary położenia wskazują miejsce wartości najlepiej reprezentującej wszystkie wielkości danej zmiennej. Mówią o przeciętnym poziomie analizowanej
Miary położenia wskazują miejsce wartości najlepiej reprezentującej wszystkie wielkości danej zmiennej. Mówią o przeciętnym poziomie analizowanej cechy. Średnia arytmetyczna suma wartości zmiennej wszystkich
Bardziej szczegółowoZarządzanie projektami. Zarządzanie ryzykiem projektu
Zarządzanie projektami Zarządzanie ryzykiem projektu Warunki podejmowania decyzji Pewność Niepewność Ryzyko 2 Jak można zdefiniować ryzyko? Autor S.T. Regan A.H. Willet Definicja Prawdopodobieństwo straty
Bardziej szczegółowoStatystyka. Wykład 3. Magdalena Alama-Bućko. 6 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 6 marca / 28
Statystyka Wykład 3 Magdalena Alama-Bućko 6 marca 2017 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 6 marca 2017 1 / 28 Szeregi rozdzielcze przedziałowe - kwartyle - przypomnienie Po ustaleniu przedziału, w którym
Bardziej szczegółowoCharakterystyki liczbowe (estymatory i parametry), które pozwalają opisać właściwości rozkładu badanej cechy (zmiennej)
Charakterystyki liczbowe (estymatory i parametry), które pozwalają opisać właściwości rozkładu badanej cechy (zmiennej) 1 Podział ze względu na zakres danych użytych do wyznaczenia miary Miary opisujące
Bardziej szczegółowo1 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa
1 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa Dystrybuantą zmiennej losowej X nazywamy prawdopodobieństwo przyjęcia przez zmienną losową X wartości mniejszej od x, tzn. F (x) = P [X < x]. 1. dla zmiennej losowej
Bardziej szczegółowoWykład 5: Statystyki opisowe (część 2)
Wykład 5: Statystyki opisowe (część 2) Wprowadzenie Na poprzednim wykładzie wprowadzone zostały statystyki opisowe nazywane miarami położenia (średnia, mediana, kwartyle, minimum i maksimum, modalna oraz
Bardziej szczegółowoWycena papierów wartościowych - instrumenty pochodne
Matematyka finansowa - 8 Wycena papierów wartościowych - instrumenty pochodne W ujęciu probabilistycznym cena akcji w momencie t jest zmienną losową P t o pewnym (zwykle nieznanym) rozkładzie prawdopodobieństwa,
Bardziej szczegółowoWykład 1 Sprawy organizacyjne
Wykład 1 Sprawy organizacyjne 1 Zasady zaliczenia Prezentacja/projekt w grupach 5 osobowych. Każda osoba przygotowuje: samodzielnie analizę w excel, prezentację teoretyczną w grupie. Obecność na zajęciach
Bardziej szczegółowoWykład 1. Podstawowe pojęcia Metody opisowe w analizie rozkładu cechy
Wykład Podstawowe pojęcia Metody opisowe w analizie rozkładu cechy Zbiorowość statystyczna - zbiór elementów lub wyników jakiegoś procesu powiązanych ze sobą logicznie (tzn. posiadających wspólne cechy
Bardziej szczegółowoStatystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 3: Analiza struktury zbiorowości statystycznej. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.
Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 3: Analiza struktury zbiorowości statystycznej dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl Zadania analityczne (1) Analiza przewiduje badanie podobieństw
Bardziej szczegółowo1. Klasyfikacja stóp zwrotu 2. Zmienność stóp zwrotu 3. Mierniki ryzyka 4. Mierniki wrażliwości wyceny na ryzyko rynkowe
I Ryzyko i rentowność instrumentów finansowych 1. Klasyfikacja stóp zwrotu 2. Zmienność stóp zwrotu 3. Mierniki ryzyka 4. Mierniki wrażliwości wyceny na ryzyko rynkowe 1 Stopa zwrotu z inwestycji w ujęciu
Bardziej szczegółowoPorównanie metod szacowania Value at Risk
Porównanie metod szacowania Value at Risk Metoda wariancji i kowariancji i metoda symulacji historycznej Dominika Zarychta Nr indeksu: 161385 Spis treści 1. Wstęp....3 2. Co to jest Value at Risk?...3
Bardziej szczegółowoPostawy wobec ryzyka
Postawy wobec ryzyka Wskaźnik Sharpe a przykład zintegrowanej miary rentowności i ryzyka Konstrukcja wskaźnika odwołuje się do klasycznej teorii portfelowej Markowitza, której elementem jest mapa ryzyko
Bardziej szczegółowoStatystyka opisowa PROWADZĄCY: DR LUDMIŁA ZA JĄC -LAMPARSKA
Statystyka opisowa PRZEDMIOT: PODSTAWY STATYSTYKI PROWADZĄCY: DR LUDMIŁA ZA JĄC -LAMPARSKA Statystyka opisowa = procedury statystyczne stosowane do opisu właściwości próby (rzadziej populacji) Pojęcia:
Bardziej szczegółowo1 n. s x x x x. Podstawowe miary rozproszenia: Wariancja z populacji: Czasem stosuje się też inny wzór na wariancję z próby, tak policzy Excel:
Wariancja z populacji: Podstawowe miary rozproszenia: 1 1 s x x x x k 2 2 k 2 2 i i n i1 n i1 Czasem stosuje się też inny wzór na wariancję z próby, tak policzy Excel: 1 k 2 s xi x n 1 i1 2 Przykład 38,
Bardziej szczegółowoZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 689 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR 50 2012 ANALIZA WŁASNOŚCI OPCJI SUPERSHARE
ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 689 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR 5 212 EWA DZIAWGO ANALIZA WŁASNOŚCI OPCJI SUPERSHARE Wprowadzenie Proces globalizacji rynków finansowych stwarza
Bardziej szczegółowoAnaliza zróżnicowania, asymetrii i koncentracji
Analiza zróżnicowania, asymetrii i koncentracji Miary zróżnicowania Miary średnie, chociaż reprezentują wszystkie jednostki badanej zbiorowości, nie dają wyczerpującej charakterystyki szeregu statystycznego,
Bardziej szczegółowoMiary zmienności STATYSTYKA OPISOWA. Dr Alina Gleska. Instytut Matematyki WE PP. 6 marca 2018
STATYSTYKA OPISOWA Dr Alina Gleska Instytut Matematyki WE PP 6 marca 2018 1 MIARY ZMIENNOŚCI (inaczej: rozproszenia, rozrzutu, zróżnicowania, dyspersji) informuja o zróżnicowaniu jednostek zbiorowości
Bardziej szczegółowoInwestycje finansowe. Wycena obligacji. Stopa zwrotu z akcji. Ryzyko.
Inwestycje finansowe Wycena obligacji. Stopa zwrotu z akcji. yzyko. Inwestycje finansowe Instrumenty rynku pieniężnego (np. bony skarbowe). Instrumenty rynku walutowego. Obligacje. Akcje. Instrumenty pochodne.
Bardziej szczegółowoPodstawy statystyki - ćwiczenia r.
Zadanie 1. Na podstawie poniższych danych wyznacz i zinterpretuj miary tendencji centralnej dotyczące wysokości miesięcznych zarobków (zł): 1290, 1500, 1600, 2250, 1400, 1600, 2500. Średnia arytmetyczna
Bardziej szczegółowoRYZYKO FINANSOWE W DZIAŁALNOŚCI PRZEDSIĘBIORSTW
PRACE NAUKOWE UNIWERSYTETU EKONOMICZNEGO WE WROCŁAWIU RESEAH PAPERS OF WROCŁAW UNIVERSITY OF ECONOMICS nr 335 2014 Rachunek kosztów i rachunkowość zarządcza. Teoria i praktyka ISSN 1899-3192 Anna Glińska
Bardziej szczegółowoEkonomiczno-techniczne aspekty wykorzystania gazu w energetyce
Ekonomiczno-techniczne aspekty wykorzystania gazu w energetyce Janusz Kotowicz W8 Wydział Inżynierii i Ochrony Środowiska Politechnika Częstochowska Wpływ stopy dyskonta na przepływ gotówki. Janusz Kotowicz
Bardziej szczegółowoOpcje - wprowadzenie. Mała powtórka: instrumenty liniowe. Anna Chmielewska, SGH,
Opcje - wprowadzenie Mała powtórka: instrumenty liniowe Punkt odniesienia dla rozliczania transakcji terminowej forward: ustalony wcześniej kurs terminowy. W dniu rozliczenia transakcji terminowej forward:
Bardziej szczegółowoStatystyka hydrologiczna i prawdopodobieństwo zjawisk hydrologicznych.
Statystyka hydrologiczna i prawdopodobieństwo zjawisk hydrologicznych. Statystyka zajmuje się prawidłowościami zaistniałych zdarzeń. Teoria prawdopodobieństwa dotyczy przewidywania, jak często mogą zajść
Bardziej szczegółowoStatystyka. Opisowa analiza zjawisk masowych
Statystyka Opisowa analiza zjawisk masowych Typy rozkładów empirycznych jednej zmiennej Rozkładem empirycznym zmiennej nazywamy przyporządkowanie kolejnym wartościom zmiennej (x i ) odpowiadających im
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY)
STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY) Dla opisania rozkładu badanej zmiennej, korzystamy z pewnych charakterystyk liczbowych. Dzielimy je na cztery grupy.. Określenie przeciętnej wartości
Bardziej szczegółowoMatematyka finansowa i ubezpieczeniowa - 8 Wycena papierów wartościowych
Matematyka finansowa i ubezpieczeniowa - 8 Wycena papierów wartościowych W ujęciu probabilistycznym cena akcji w momencie t jest zmienną losową P t o pewnym (zwykle nieznanym) rozkładzie prawdopodobieństwa,
Bardziej szczegółowoParametry statystyczne
I. MIARY POŁOŻENIA charakteryzują średni lub typowy poziom wartości cechy, wokół nich skupiają się wszystkie pozostałe wartości analizowanej cechy. I.1. Średnia arytmetyczna x = x 1 + x + + x n n = 1 n
Bardziej szczegółowoXi B ni B
Zadania ze statystyki cz.2 I rok Socjologii lic. Zadanie 1 Ustal dla danych zawartych w tabelach poniżej, prezentujących rozkład liczebności (ni) różnej wielkości gospodarstw domowych w dwóch populacjach,
Bardziej szczegółowoStatystyka opisowa w wycenie nieruchomości Część I - wyznaczanie miar zbioru danych
dr Agnieszka Bitner Rzeczoznawca majątkowy Katedra Geodezji Rolnej, Katastru i Fotogrametrii Uniwersytet Rolniczy w Krakowie ul. Balicka 253c 30-198 Kraków, e-mail: rmbitner@cyf-kr.edu.pl WPROWADZENIE
Bardziej szczegółowoBezpieczeństwo biznesu - Wykład 8
Wykład 8. Ryzyko bankowe Pojęcie ryzyka bankowego i jego rodzaje. Ryzyko zagrożenie nieosiągniecia zamierzonych celów Przyczyny wzrostu ryzyka w działalności bankowej. Gospodarcze : wzrost, inflacja, budżet,
Bardziej szczegółowoANALIZA WRAŻLIWOŚCI CENY OPCJI O UWARUNKOWANEJ PREMII
STUDIA I PRACE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH I ZARZĄDZANIA NR 31 Ewa Dziawgo Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu ANALIZA WRAŻLIWOŚCI CENY OPCJI O UWARUNKOWANEJ PREMII Streszczenie W artykule przedstawiono
Bardziej szczegółowoStatystyka opisowa. Literatura STATYSTYKA OPISOWA. Wprowadzenie. Wprowadzenie. Wprowadzenie. Plan. Tomasz Łukaszewski
Literatura STATYSTYKA OPISOWA A. Aczel, Statystyka w Zarządzaniu, PWN, 2000 A. Obecny, Statystyka opisowa w Excelu dla szkół. Ćwiczenia praktyczne, Helion, 2002. A. Obecny, Statystyka matematyczna w Excelu
Bardziej szczegółowoBankowość Zajęcia nr 5 i 6
Motto zajęć: "za złoty dukat co w słońcu błyszczy" Bankowość Zajęcia nr 5 i 6 Ryzyko bankowe Ryzyko płynności Rola bilansu i cash flow; Metoda luki: Aktywa określonego rodzaju (AOR), Pasywa określonego
Bardziej szczegółowoMateriały 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 szczegółowoZarządzanie ryzykiem finansowym Kod przedmiotu
Zarządzanie ryzykiem finansowym - opis przedmiotu Informacje ogólne Nazwa przedmiotu Zarządzanie ryzykiem finansowym Kod przedmiotu 04.3-WZ-ZarzD-ZRF-S16 Wydział Kierunek Wydział Ekonomii i Zarządzania
Bardziej szczegółowoW1. Wprowadzenie. Statystyka opisowa
W1. Wprowadzenie. Statystyka opisowa dr hab. Jerzy Nakielski Zakład Biofizyki i Morfogenezy Roślin Plan wykładu: 1. O co chodzi w statystyce 2. Etapy badania statystycznego 3. Zmienna losowa, rozkład
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY)
STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY) Praca z danymi zaczyna się od badania rozkładu liczebności (częstości) zmiennych. Rozkład liczebności (częstości) zmiennej to jakie wartości zmienna
Bardziej szczegółowoOGŁOSZENIE O ZMIANIE STATUTU UNIOBLIGACJE HIGH YIELD FUNDUSZU INWESTYCYJNEGO ZAMKNIĘTEGO Z DNIA 23 CZERWCA 2016 R.
OGŁOSZENIE O ZMIANIE STATUTU UNIOBLIGACJE HIGH YIELD FUNDUSZU INWESTYCYJNEGO ZAMKNIĘTEGO Z DNIA 23 CZERWCA 2016 R. Niniejszym, Union Investment Towarzystwo Funduszy Inwestycyjnych S.A. ogłasza o zmianie
Bardziej szczegółowoKomisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy LXX Egzamin dla Aktuariuszy z 23 marca 2015 r. Część I Matematyka finansowa
Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy LXX Egzamin dla Aktuariuszy z 23 marca 2015 r. Część I Matematyka finansowa WERSJA TESTU A Imię i nazwisko osoby egzaminowanej:... Czas egzaminu: 100 minut 1 1. Rozważmy
Bardziej szczegółowoDobija M., Smaga E.; Podstawy matematyki finansowej i ubezpieczeniowej, PWN Warszawa- -Kraków 1995.
Bibliografia Dobija M., Smaga E.; Podstawy matematyki finansowej i ubezpieczeniowej, PWN Warszawa- -Kraków 1995. Elton E.J., Gruber M.J., Nowoczesna teoria portfelowa i analiza papierów wartościowych,
Bardziej szczegółowoćwiczenia 30 zaliczenie z oceną
Wydział: Zarządzanie i Finanse Nazwa kierunku kształcenia: Finanse i Rachunkowość Rodzaj przedmiotu: podstawowy Opiekun: dr Rafał Kusy Poziom studiów (I lub II stopnia): II stopnia Tryb studiów: Stacjonarne
Bardziej szczegółowoLiczba godzin Punkty ECTS Sposób zaliczenia
Wydział: Zarządzanie i Finanse Nazwa kierunku kształcenia: Finanse i Rachunkowość Rodzaj przedmiotu: podstawowy Opiekun: dr Rafał Kusy Poziom studiów (I lub II stopnia): I stopnia Tryb studiów: Niestacjonarne
Bardziej szczegółowoAnaliza inwestycji i zarządzanie portfelem SPIS TREŚCI
Analiza inwestycji i zarządzanie portfelem Frank K. Reilly, Keith C. Brown SPIS TREŚCI TOM I Przedmowa do wydania polskiego Przedmowa do wydania amerykańskiego O autorach Ramy książki CZĘŚĆ I. INWESTYCJE
Bardziej szczegółowoPrace magisterskie 1. Założenia pracy 2. Budowa portfela
1. Założenia pracy 1 Założeniem niniejszej pracy jest stworzenie portfela inwestycyjnego przy pomocy modelu W.Sharpe a spełniającego następujące warunki: - wybór akcji 8 spółek + 2 papiery dłużne, - inwestycja
Bardziej szczegółowoPoziom przedmiotu: II stopnia. Liczba godzin/tydzień: 2W E, 2L PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Nazwa przedmiotu: I KARTA PRZEDMIOTU CEL PRZEDMIOTU PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE C1. Zapoznanie studentów z podstawowymi metodami i technikami analizy finansowej na podstawie nowoczesnych instrumentów finansowych
Bardziej szczegółowo-> Średnia arytmetyczna (5) (4) ->Kwartyl dolny, mediana, kwartyl górny, moda - analogicznie jak
Wzory dla szeregu szczegółowego: Wzory dla szeregu rozdzielczego punktowego: ->Średnia arytmetyczna ważona -> Średnia arytmetyczna (5) ->Średnia harmoniczna (1) ->Średnia harmoniczna (6) (2) ->Średnia
Bardziej szczegółowoRyzyko i efektywność. Ćwiczenia ZPI. Katarzyna Niewińska, ćwiczenia do wykładu Zarządzanie portfelem inwestycyjnym 1
Ryzyko i efektywność Ćwiczenia ZPI 1 Stopa zwrotu 2 Zadanie 1. Rozkład normalny Prawdopodobieństwa wystąpienia oraz spodziewane stopy zwrotu w przypadku danej spółki giełdowej są zaprezentowane w tabeli.
Bardziej szczegółowoPo co nam charakterystyki liczbowe? Katarzyna Lubnauer 34
Po co nam charakterystyki liczbowe? Katarzyna Lubnauer 34 Def. Charakterystyki liczbowe to wielkości wyznaczone na podstawie danych statystycznych, charakteryzujące własności badanej cechy. Klasyfikacja
Bardziej szczegółowoANALIZA I ZARZADZANIE PORTFELEM. Specjalista ds. Analiz Giełdowych Łukasz Porębski
ANALIZA I ZARZADZANIE PORTFELEM Specjalista ds. Analiz Giełdowych Łukasz Porębski PLAN PREZENTACJI 1) Efektywnośd rynków finansowych 2) Teoria portfela Markowitza (Nobel w 1990 r.) 3) Dywersyfikacja 4)
Bardziej szczegółowoProjekcja inflacji Narodowego Banku Polskiego materiał edukacyjny
Projekcja inflacji Narodowego Banku Polskiego materiał edukacyjny Plan prezentacji I. Projekcja inflacji NBP - podstawowe zagadnienia II. Główne założenia projekcji inflacji NBP III. Sposób prezentacji
Bardziej szczegółowo2.Wstępna analiza danych c.d.- wykład z 5.03.2006 Populacja i próba
2.Wstępna analiza danych c.d.- wykład z 5.03.2006 Populacja i próba Populacja- zbiorowość skończona lub nieskończona, w stosunku do której mają być formułowane wnioski. Próba- skończony podzbiór populacji
Bardziej szczegółowoZakład Ubezpieczeń Społecznych Departament Statystyki. Struktura wysokości emerytur i rent wypłacanych przez ZUS po waloryzacji w marcu 2010 roku.
Zakład Ubezpieczeń Społecznych Departament Statystyki Struktura wysokości emerytur i rent wypłacanych przez ZUS po waloryzacji w marcu 2010 roku. Warszawa 2010 I. Badana populacja. W marcu 2010 r. emerytury
Bardziej szczegółowoRynek akcji. Jeden z filarów rynku kapitałowego (ok 24% wartości i ok 90% PKB globalnie) Źródło: (dn.
Wykład 3 Rynek akcji nisza inwestorów indywidualnych Rynek akcji Jeden z filarów rynku kapitałowego (ok 24% wartości i ok 90% PK globalnie) Źródło: http://www.marketwatch.com (dn. 2015-02-12) SGH RYNKI
Bardziej szczegółowoZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 768 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR WŁASNOŚCI OPCJI CAPPED.
ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 768 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR 63 213 EWA DZIAWGO Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu WŁASNOŚCI OPCJI CAPPED Streszczenie W artykule
Bardziej szczegółowoPlan wykładu. Statystyka opisowa. Statystyka matematyczna. Dane statystyczne miary położenia miary rozproszenia miary asymetrii
Plan wykładu Statystyka opisowa Dane statystyczne miary położenia miary rozproszenia miary asymetrii Statystyka matematyczna Podstawy estymacji Testowanie hipotez statystycznych Żródła Korzystałam z ksiażek:
Bardziej szczegółowoInne 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 szczegółowoOGŁOSZENIE O ZMIANACH STATUTU SFIO AGRO Kapitał na Rozwój
Warszawa, 31 lipca 2013 r. OGŁOSZENIE O ZMIANACH STATUTU SFIO AGRO Kapitał na Rozwój Niniejszym Towarzystwo Funduszy Inwestycyjnych AGRO Spółka Akcyjna z siedzibą w Warszawie ogłasza poniższe zmiany statutu
Bardziej szczegółowoStatystyczne metody analizy danych
Statystyczne metody analizy danych Statystyka opisowa Wykład I-III Agnieszka Nowak - Brzezińska Definicje Statystyka (ang.statistics) - to nauka zajmująca się zbieraniem, prezentowaniem i analizowaniem
Bardziej szczegółowoIdentyfikacja i pomiar ryzyka pierwszy krok w zarządzaniu ryzykiem.
Identyfikacja i pomiar ryzyka pierwszy krok w zarządzaniu ryzykiem. Andrzej Podszywałow Własność przemysłowa w innowacyjnej gospodarce. Zarządzanie ryzykiem, strategia zarządzania własnością intelektualną
Bardziej szczegółowoAkademia Młodego Ekonomisty
Akademia Młodego Ekonomisty Decyzje inwestycyjne na giełdzie dr Dominika Kordela Uniwersytet Szczeciński 29 listopad 2018 r. Plan wykładu Giełda Papierów Wartościowych Papiery wartościowe Inwestycje Dochód
Bardziej szczegółowoWycena klienta i aktywów niematerialnych
Wycena klienta i aktywów niematerialnych Istota wpływu klienta na wartość spółki Strategie marketingowe i zarządzanie nimi Metryki zorientowane na klienta Podatność i zmienność klientów Łączna wartość
Bardziej szczegółowoPrzedmiot statystyki. Graficzne przedstawienie danych.
Przedmiot statystyki. Graficzne przedstawienie danych. dr Mariusz Grządziel 2 marca 2009 Populacja i próba Populacja- zbiorowość skończona lub nieskończona, w stosunku do której mają być formułowane wnioski.
Bardziej szczegółowoAutor: Agata Świderska
Autor: Agata Świderska Optymalizacja wielokryterialna polega na znalezieniu optymalnego rozwiązania, które jest akceptowalne z punktu widzenia każdego kryterium Kryterium optymalizacyjne jest podstawowym
Bardziej szczegółowoAnaliza porównawcza gotówkowych i pieniężnych FIO w Polsce w latach pod względem
Dr Iwona Dittmann Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Katedra Finansów Analiza porównawcza gotówkowych i pieniężnych FIO w Polsce w latach 2005 2016 pod względem wybranych parametrów rozkładów stóp zwrotu
Bardziej szczegółowoOpcja jest to prawo przysługujące nabywcy opcji wobec jej wystawcy do:
Jesteś tu: Bossa.pl Opcje na WIG20 - wprowadzenie Opcja jest to prawo przysługujące nabywcy opcji wobec jej wystawcy do: żądania w ustalonym terminie dostawy instrumentu bazowego po określonej cenie wykonania
Bardziej szczegółowoStatystyka opisowa SYLABUS A. Informacje ogólne
Statystyka opisowa SYLABUS A. Informacje ogólne Elementy składowe sylabusu Nazwa jednostki prowadzącej kierunek Nazwa kierunku studiów Poziom kształcenia Profil studiów Forma studiów Kod Język Rodzaj Rok
Bardziej szczegółowo1) jednostka posiada wystarczające środki aby zakupić walutę w dniu podpisania kontraktu
Przykład 1 Przedsiębiorca będący importerem podpisał kontrakt na zakup materiałów (surowców) o wartości 1 000 000 euro z datą płatności za 3 miesiące. Bieżący kurs 3,7750. Pozostałe koszty produkcji (wynagrodzenia,
Bardziej szczegółowoZARZĄDZANIE WYNIKAMI PRZEDSIĘBIORSTWA W WARUNKACH RYZYKA ENTERPRISE PERFORMANCE MANAGEMENT UNDER RISK
PRACE NAUKOWE UNIWERSYTETU EKONOMICZNEGO WE WROCŁAWIU RESEARCH PAPERS OF WROCŁAW UNIVERSITY OF ECONOMICS nr 389 2015 Rachunek kosztów rachunkowość zarządcza i controlling ISSN 1899-3192 e-issn 2392-0041
Bardziej szczegółowoModelowanie rynków finansowych
Modelowanie rynków finansowych Jerzy Mycielski WNE UW 5 października 2017 Jerzy Mycielski (WNE UW) Modelowanie rynków finansowych 5 października 2017 1 / 12 Podstawowe elementy teorii 1 racjonalne oczekiwania
Bardziej szczegółowoPODSTAWY LOGISTYKI ZARZĄDZANIE ZAPASAMI PODSTAWY LOGISTYKI ZARZĄDZANIE ZAPASAMI MARCIN FOLTYŃSKI
PODSTAWY LOGISTYKI ZARZĄDZANIE ZAPASAMI WŁAŚCIWIE PO CO ZAPASY?! Zasadniczą przyczyną utrzymywania zapasów jest występowanie nieciągłości w przepływach materiałów i towarów. MIEJSCA UTRZYMYWANIA ZAPASÓW
Bardziej szczegółowoAkademia Młodego Ekonomisty
Akademia Młodego Ekonomisty Ryzyko w procesie zarządzania dr Mirosław Wójciak Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach 27 lutego 2012 1 Gdzie spotykamy się z ryzykiem? Praktycznie w każdej dziedzinie życia.
Bardziej szczegółowoStruktura terminowa rynku obligacji
Krzywa dochodowości pomaga w inwestowaniu w obligacje Struktura terminowa rynku obligacji Wskazuje, które obligacje są atrakcyjne a których unikać Obrazuje aktualną sytuację na rynku długu i zmiany w czasie
Bardziej szczegółowoWykład 8 Rynek akcji nisza inwestorów indywidualnych Rynek akcji Jeden z filarów rynku kapitałowego (ok 24% wartości i ok 90% PK globalnie) Źródło: http://www.marketwatch.com (dn. 2015-02-12) SGH, Rynki
Bardziej szczegółowoPopulacja generalna (zbiorowość generalna) zbiór obejmujący wszystkie elementy będące przedmiotem badań Próba (podzbiór zbiorowości generalnej) część
Populacja generalna (zbiorowość generalna) zbiór obejmujący wszystkie elementy będące przedmiotem badań Próba (podzbiór zbiorowości generalnej) część populacji, którą podaje się badaniu statystycznemu
Bardziej szczegółowoPodstawowe definicje dotyczące zarządzania portfelowego
Podstawowe definicje dotyczące zarządzania portfelowego Prof. SGH, dr hab. Andrzej Sobczak Kurs: Zarządzanie portfelem IT z wykorzystaniem modeli Zakres tematyczny kursu Podstawowe definicje dotyczące
Bardziej szczegółowoMATERIAŁ INFORMACYJNY
MATERIAŁ INFORMACYJNY Strukturyzowane Certyfikaty Depozytowe powiązane z indeksem S&P 500 ze 100% gwarancją zainwestowanego kapitału w Dniu Wykupu Emitent Bank BPH SA Numer Serii Certyfikatów Depozytowych
Bardziej szczegółowoAkademia 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 szczegółowoKamila Bednarz-Okrzyńska* Uniwersytet Szczeciński
Studia i Prace WNEiZ US nr 45/1 2016 DOI: 10.18276/sip.2016.45/1-14 Kamila Bednarz-Okrzyńska* Uniwersytet Szczeciński Analiza zależności między wartością współczynnika asymetrii a wartością semiodchylenia
Bardziej szczegółowoZadanie 1. Zadanie 2. Zadanie 3
Zadanie 1 Inwestor rozważa nabycie obligacji wieczystej (konsoli), od której będzie otrzymywał na koniec każdego półrocza kupon w wysokości 80 zł. Wymagana przez inwestora stopa zwrotu w terminie do wykupu
Bardziej szczegółowoMATERIAŁ INFORMACYJNY
MATERIAŁ INFORMACYJNY Strukturyzowane Certyfikaty Depozytowe Lokata inwestycyjna powiązana z rynkiem akcji ze 100% ochroną zainwestowanego kapitału w Dniu Wykupu Emitent Bank BPH SA Numer Serii Certyfikatów
Bardziej szczegółowoMATERIAŁ INFORMACYJNY
MATERIAŁ INFORMACYJNY Strukturyzowane Certyfikaty Depozytowe Lokata inwestycyjna powiązana z ceną ropy naftowej ze 100% ochroną zainwestowanego kapitału w Dniu Wykupu ( Certyfikaty Depozytowe ) Emitent
Bardziej szczegółowoβ i oznaczmy współczynnik Beta i-tego waloru, natomiast przez β w - Betę całego portfela. Wykaż, że prawdziwa jest następująca równość
Zestaw 7 1. (Egzamin na doradcę inwestycyjnego, I etap, 2013) Współczynnik beta akcji spółki ETA wynosi 1, 3, a stopa zwrotu z portfela rynkowego 9%. Jeżeli oczekiwna stopa zwrotu z akcji spółki ETA wynosi
Bardziej szczegółowoZAŁĄCZNIKI ROZPORZĄDZENIA DELEGOWANEGO KOMISJI (UE) /
KOMISJA EUROPEJSKA Bruksela, dnia 4.10.2016 r. C(2016) 6329 final ANNEXES 1 to 4 ZAŁĄCZNIKI do ROZPORZĄDZENIA DELEGOWANEGO KOMISJI (UE) / uzupełniającego rozporządzenie Parlamentu Europejskiego i Rady
Bardziej szczegółowoMATRYCA EFEKTÓW KSZTAŁCENIA
ZAŁĄCZNIK NR 2 MATRYCA EFEKTÓW KSZTAŁCENIA Studia podyplomowe ZARZĄDZANIE FINANSAMI I MARKETING Przedmioty OPIS EFEKTÓW KSZTAŁCENIA Absolwent studiów podyplomowych - ZARZĄDZANIE FINANSAMI I MARKETING:
Bardziej szczegółowoWarszawa, dnia 30 grudnia 2015 r. Poz. 2321 ROZPORZĄDZENIE MINISTRA FINANSÓW 1) z dnia 23 grudnia 2015 r.
DZIENNIK USTAW RZECZYPOSPOLITEJ POLSKIEJ Warszawa, dnia 30 grudnia 2015 r. Poz. 2321 ROZPORZĄDZENIE MINISTRA FINANSÓW 1) z dnia 23 grudnia 2015 r. w sprawie szczegółowego sposobu obliczania podstawowego
Bardziej szczegółowoAnaliza porównawcza koniunktury gospodarczej w województwie zachodniopomorskim i w Polsce w ujęciu sektorowym
Jacek Batóg Uniwersytet Szczeciński Analiza porównawcza koniunktury gospodarczej w województwie zachodniopomorskim i w Polsce w ujęciu sektorowym Warunki działania przedsiębiorstw oraz uzyskiwane przez
Bardziej szczegółowoWydział Inżynierii Produkcji. I Logistyki. Statystyka opisowa. Wykład 3. Dr inż. Adam Deptuła
12.03.2017 Wydział Inżynierii Produkcji I Logistyki Statystyka opisowa Wykład 3 Dr inż. Adam Deptuła METODY OPISU DANYCH ILOŚCIOWYCH SKALARNYCH Wykresy: diagramy, histogramy, łamane częstości, wykresy
Bardziej szczegółowo