Wpływ przestępczości na wzrost gospodarczy
|
|
- Dorota Nowak
- 7 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Magdalena Paszkiewicz Uniwersye Łódzki Wpływ przesępczości na wzros gospodarczy Myśl o dobrobycie jes bliska każdemu z nas. Chcielibyśmy być obywaelami bogaego, praworządnego pańswa, w kórego granicach będziemy czuli się bezpieczni. Pracujemy z nadzieją na szybszy wzros gospodarczy, ale rozglądając się dokoła nie zauważamy, niesey, efeków naszego zaangażowania. Ponado rośnie zagrożenie ze srony ludzi nie przesrzegających zasad moralnych ani norm społecznych. Pojawia się pyanie o związek pomiędzy działaniami przesępczymi a jakością życia. Z pewnością przesępczość jes zjawiskiem negaywnym społecznie. Ze zjawiskami społecznymi idą w parze ich skuki ekonomiczne. W arykule ym wykażę, że wzros przesępczości, w przeciwieńswie do inwesycji, ma negaywny wpływ na wzros gospodarczy. Pokażę jak silny jes związek pomiędzy przesępczością a wydajnością pracy. 1. Kapiał społeczny Określenia kapiał społeczny używa się do zdefiniowania poziomu zorganizowania społeczeńswa, a charakeryzowany jes między innymi przez normy społeczne oraz zaufanie międzyludzkie. Na zaufaniu opiera się funkcjonowanie organizacji społecznych, działających na rzecz wspólnego dobra. Tworzy o pewien poencjał życzliwości uławiający rozwiązywanie konflików społecznych. Kapiał społeczny uważany jes za ważny czynnik wzrosu gospodarczego, jes jednak rudny do zmierzenia, w modelach ekonomerycznych pojawił się dopiero na począku la dziewięćdziesiąych. W relacjach biznesowych między ludźmi ważne jes zaufanie. Wszelkie negaywne społecznie zjawiska, w szczególności wzros przesępczości, burzą dobre relacje międzyludzkie. Naomias począek fali przesępsw dają nury zachowań indywidualnych. Każde nieeyczne zachowanie uławia kolejne i przenosi się jak zaraza. A z choroby braku zasad bardzo rudno jes wyleczyć społeczeńswo. Skukiem braku zaufania jes np. bardziej wnikliwe sprawdzanie nowych współpracowników i rudniejsze wchodzenie w układy biznesowe. Powoduje o dodakowe zmniejszanie się liczby i warości inwesycji, kóre i ak, jako decyzje długoerminowe obarczone są dużym ryzykiem. W konsekwencji należy spodziewać się mniejszego wzrosu gospodarczego. 321
2 Reasumując, wzros przesępczości powoduje spadek zaufania społecznego (mówi się, że jes negaywnym kapiałem społecznym), a w konsekwencji może prowadzić do spowolnienia wzrosu gospodarczego Przesępczość Przesępswem jes czyn zabroniony, kóry ponado jes społecznie szkodliwy 2. Rozwój cywilizacji oraz szybki posęp echniczny sprzyjają powsawaniu niepokojących zjawisk społeczno-psychologicznych: wiara w poęgę nauki odsuwa na dalszy plan religijność; prioryeem saje się osiągnięcie sukcesu, w większości uożsamianego z sukcesem finansowym; poczucie wolności, błędnie inerpreowane jako nieograniczona swoboda działania, w szczególności niekorzysnego społecznie; frusracja i napięcie wynikające ze wzrosu empa życia porzeba ich rozładowania; oswojenie jednoski, za pośrednicwem mediów, z powszechnością brualności, krzywdy i przesępczości; ławy dosęp do broni oraz narkoyków; mniejsza ilość czasu i uwagi, jaką rodzice poświęcają swoim dzieciom. Inrocepcja 3 powyższych czynników może przyczynić się od przekroczenia pewnego osobisego progu zasad, za kórym soi decyzja o popełnieniu przesępswa Wpływ czynników ekonomicznych na przesępczość P. Fajnzylber, D. Lederman i N. Loayza 5 opracowali, przyjmując punk widzenia G.S. Beckera 6, maemayczny model indywidualnej decyzji o popełnieniu przesępswa. Zgodnie z nim jednoska waży się na złamanie prawa, gdy oczekiwany zysk neo z planowanego przesępswa będzie większy od pewnego progu zasad moralnych. Zyskiem neo z przesępswa ma być różnica pomiędzy zyskami a koszami jego popełnienia, przy uwzględnieniu prawdopodo-bieńswa areszowania. 1 Wśród ekonomisów przeważa pogląd o negaywnym wpływie nierównomierności dochodów na wzros gospodarczy. Ponado zgodnie z modelem P. Fajnzylbera, D. Ledermana i N. Loayza [2002, por. przypis 5] zróżnicowanie w podziale dochodów ludności jes jednym z czynników powodujących wzros sopy przesępczości. 2 Kodeks karny ar Inrocepcja psychologiczne przyjmowanie od ooczenia posaw, norm, poglądów id. (W. Kopaliński, Słownik wyrazów obcych i obcojęzycznych, Wiedza Powszechna, Warszawa 1983, s. 194). 4 Termin próg wysępuje w modelu P. Fajnzylbera, D. Ledermana i N. Loayza [2002]. 5 P. Fajnzylber, D. Lederman, N. Loayza, Wha causes violen crime?, Europen Economic Review 2002, No. 7, s G.S. Becker, Crime and Punishmen: An Economic Approach, Journal of Poliical Economy 1968, No
3 P. Fajnzylber, D. Lederman i N. Loayza zweryfikowali swój model sopy przesępczości dla 34 krajów na próbie obejmującej okres od 1970 do 1990 roku. Zgodnie z ich badaniami na sopę przesępczości mają wpływ nasępujące czynniki: dodani: przecięny dochód, zróżnicowanie w poziomie dochodów ludności, wykszałcenie dorosłej populacji (dla mnie zaskakujące), ujemny: sopa wzrosu gospodarczego. Dla Polski model sopy przesępczości oszacowali B. Markowska, J.J. Szaudynger oraz M. Szaudynger 7 na próbie obejmującej okres Uzyskali nasępujące wyniki: dodani wpływ na sopę przesępczości mają: wzros zróżnicowania dochodów i sopa bezrobocia, ujemny wpływ na sopę przesępczości mają: sopa wzrosu realnych dochodów osobisych oraz skueczność sysemu egzekwowania prawa. 4. Wzros gospodarczy Ekonomiści używają na ogół pojęcia wzros gospodarczy na określenie procenowej rocznej zmiany dochodu narodowego danego kraju lub grupy krajów 8. W arykule ym wzros gospodarczy mierzony jes produkem krajowym bruo w cenach sałych na pracującego (wydajność pracy). Model wzrosu gospodarczego dla Polski dla okresu od 1967 do 2001 roku zbudował J. J. Szaudynger 9. Model en powierdza, że dla sopy wzrosu wydajności pracy isone są nasępujące czynniki, powodując jej wzros bądź spadek: wzros: sopa inwesycji, przyros sopnia sprywayzowania przemysłu, spadek: sopa wzrosu cen owarów i usług konsumpcyjnych, sopa wzrosu przesępsw swierdzonych w zakończonych posępowaniach przygoowawczych. W kolejnej części arykułu zamieszczam bardzo uproszczony model wzrosu gospodarczego. Koncenruję się ylko na dwóch czynnikach wzrosu gospodarczego: przesępczości i inwesycjach. Sprawdzę w en sposób jak silny, absrahując od innych zmiennych, jes ich wpływ na wzros gospodarczy. 7 B. Markowska, J.J. Szaudynger, M. Szaudynger, Modelowanie wpływu czynników ekonomicznych i społecznych na przesępczość, Annales SWSEiZ 2004,. 7, nr 1. 8 D. Begg, S. Fischer, R. Dornbusch, Ekonomia, Pańswowe Wydawnicwo Ekonomiczne, Warszawa 1993, s J.J. Szaudynger, Modyfikacje funkcji produkcji i wydajności pracy z zasosowaniami, Wydawnicwo Uniwersyeu Łódzkiego, Łódź 2003, s
4 5. Model wpływu przesępczości na wzros gospodarczy Podsawowym celem poniższego modelu jes powierdzenie wpływu przesępczości na wzros gospodarczy w Polsce oraz sprawdzenie, jak ważnym czynnikiem zmiany wzrosu gospodarczego jes sopa przesępczości w porównaniu do sopy inwesycji. Punkem wyjścia niech będzie klasyczna funkcja wydajności pracy: PKB I L PKB gdzie: PKB produk krajowy bruo, L liczba zarudnionych, I inwesycje, I sopa inwesycji, PKB, współczynniki. Kropka nad symbolem oznacza sopę wzrosu. Współczynnik informuje jak szybko będzie się rozwijała gospodarka bez inwesycji. Zmodyfikujmy eraz nieco równanie (1) wprowadzając dodakową zmienną sopę przesępczości SP. (1) PKB I SP (2) L PKB Sopę przesępczości definiuję jako liczbę przesępsw swierdzonych w zakończonych posępowaniach przygoowawczych przypadających na 1000 osób. Wzros gospodarczy wyrażę wykorzysując produk krajowy bruo podzielony przez liczbę pracujących (sopę wzrosu wydajności pracy). Zacznijmy od odpowiedzi na pyanie, jak silnie sopa przesępczości i sopa inwesycji są skorelowane ze sobą oraz ze wzrosem gospodarczym. Przyjrzyjmy się współczynnikom korelacji: Współczynniki korelacji Wzros gospodarczy (, 1 Sopa przesępczości PKBpc ) ( śrsp ) Sopa przesępczość -0,744 1,000 Sopa inwesycji -0,062 0,224 (Sopa inwesycji) 9 0,201 0,146 Po pierwsze można zauważyć, że sopa przesępczości jes w dużym sopniu skorelowana ze wzrosem gospodarczym (-0,744) i korelacja a jes ujemna, co wsępnie powierdza negaywny wpływ przesępczości na wzros gospodarczy. Po drugie korelacja sopy inwesycji w poędze pierwszej z przyrosem PKBpc (-0,062) jes ujemna (sprzeczne 324
5 z wiedzą ekonomiczną) i znacznie słabsza niż korelacja sopy inwesycji w poędze dziewiąej (0,201) z PKBpc. Wynik en jes jedną z moywacji wprowadzenia do modelu nieliniowej zależności pomiędzy wzrosem gospodarczym a inwesycjami. Waro zauważyć, że sosunkowo mała korelacja pomiędzy sopą przesępczości a (sopą inwesycji) 9 (0,146) sprzyja określeniu wpływu ych zmiennych na wzros gospodarczy. Porównanie warości współczynników -0,744 i 0,201 jes dość zaskakujące, gdyż według eorii ekonomii, o inwesycje powinny być głównym czynnikiem wzrosu gospodarczego. Może o oznaczać, że wzros przesępczości swarza negaywne warunki społeczne, kóre uniemożliwiają uzyskanie oczekiwanych efeków wzrosu produkcji czy zysku z inwesycji. Do esymacji modeli zasosowałam meodę najmniejszych kwadraów. Orzymane wyniki uzyskane są na podsawie próby z la Zacznę od przedsawienia wyników esymacji modelu liniowego: PKBpc = -11,20 0,20 śrsp, 1 + 7,17 śrsi + 5,24 u9395 (3) 2,29 5,85 3,20 3,54 R 2 = 0,763 DW = 1,58 SEE = 1,37. Model en nie jes zadowalający, nie ylko ze względu na słabą korelację sopy inwesycji śrsi ze wzrosem gospodarczym PKBpc, o kórej wspominałam na począku, 1 rozdziału, ale z uwagi na warość wyrazu wolnego (-11,20). Warość a jes równa ocenie sopy neuralnego posępu echnicznego i organizacyjnego, kóra w powszechnym mniemaniu powinna wynosić ok. 2%. Przejdźmy do wyników esymacji modelu nieliniowego: PKBpc = 2,60 0,19 śrsp, 1 + 0,0013 (śrsi ) 9 + 3,37 u9395 (4) 4,13 6,25 3,88 3,36 gdzie: R 2 = 0,801 DW = 1,54 SEE = 1,26 PKBpc sopa wzrosu wydajności pracy 10, średnia z roku bieżącego oraz poprzedniego, w procenach (wydajność pracy wyrażona poprzez produk krajowy bruo, 1 podzielony przez liczbę pracujących) 11, SP sopa przesępczości (mierzona liczbą przesępsw swierdzonych w zakończonych posępowaniach przygoowawczych przypadających na 1000 mieszkańców), S P sopa wzrosu przesępczości, 10 Zasosowaną w pracy definicję zmiennej objaśnianej jako sopę wzrosu wydajności pracy zaproponował J.J. Szaudynger, aby ograniczyć wahania spowodowane przez produkcję rolną (J. J. Szaudynger, op.ci., s. 61, 62). 11 Sposób liczenia PKBpc, 1: PKBpc, 1= (PKBpc /PKBpc -2 1)*
6 śrsp średnia sopa wzrosu przesępczości: śrsp ( SP SP )/ 2 1 SI sopa inwesycji 12, śrsi średnia sopa inwesycji: śrsi = (SI + SI -1 + SI -2 )/3 u9395 zmienna zerojedynkowa przyjmująca warość 1 kolejno dla la od 1993 do 1995, dla pozosałych la zmienna a przyjmuje warość 0. R 2 = 0,801 współczynnik deerminacji, kórego warość oznacza, że zosało objaśnione 80,1% zmienności zmiennej objaśnianej. Paramery przy zmiennych są isone saysycznie, ponieważ saysyki -Sudena są większe od warości kryycznej = 2,13, dla poziomu isoności = 0,05. Średni błąd szacunkowy SEE = 1,26 informuje, że średnie warości zmiennej objaśnianej generowane przez model różniły się od jej warości empirycznych średnio o około 1,26 punku procenowego. Oceny paramerów srukuralnych i płynące z nich wnioski: jeżeli sopa wzrosu przesępczości wzrośnie o 1%, o w roku bieżącym oraz nasępnym empo wzrosu gospodarczego zmaleje o około 0,2% (łącznie w ciągu dwóch kolejnych la o około 0,4%), w laach wzros gospodarczy był wyższy o około 3,4%, niż wynikałoby o z poziomu pozosałych zmiennych wysępujących w modelu. Mogło o być spowodowane zmianą sysemu gospodarczego oraz oworzeniem granic i kompensacją wcześniejszych spadków produkcji, ocena sopy neuralnego posępu echnicznego i organizacyjnego jes równa 2,6 (ekonomiści uważają, że powinna wynosić ok. 2%). Oceny paramerów powierdzają ujemny wpływ sopy przesępczości na wzros gospodarczy, a dodani sopy inwesycji. Wyniki e są zgodne z eorią ekonomii i posawioną przeze mnie ezą. Trudno w prosy ekonomicznie sposób inerpreować wielomianowy wpływ sopy inwesycji na sopę wzrosu wydajności pracy. J.J. Szaudynger 13 opisuje związek ych zmiennych poprzez funkcję logisyczną. Funkcja logisyczna jes funkcją rosnącą, kóra dla począkowych warości sopy inwesycji rośnie szybko (funkcja wypukła), a od pewnej warości zwalnia (zmiana wypukłości funkcji). Spowolnienie o nasępuje dla sóp inwesycji powyżej 30%. Z ekonomii maemaycznej wywodzi się pogląd, że przy sopie inwesycji ok. 1/3 osiąga się najwyżej położoną ścieżkę wzrosu (konsumpcji) 14. Wielomian, dla niskich sóp inwesycji, jes dobrym przybliżeniem dla funkcji logisycznej. W czasie kolejnych obliczeń okazało się, że im wyższy sopień wielomianu ym lepsze objaśnienie zmiennej objaśnianej (około 60% dla wielomianu 3-ego sopnia, a 80% dla 9-ego sopnia) oraz większa isoność wpływu inwesycji na wzros gospodarczy (zgodnie ze saysyką -Sudena). 12 SI = 1/10 warości sopy inwesycji wzięej z danych saysycznych. Zabieg en związany jes z dziewiąą poęgą zmiennej śrsi. 13 Op.ci., s. 64, 65 oraz rozdział T. Tokarski, Deerminany wzrosu gospodarczego w warunkach sałych efeków skali, rozprawa habiliacyjna, Kaedra Ekonomii Uniwersyeu Łódzkiego, Łódź 2001, s
7 6. Wnioski Przesępczość jes negaywnym kapiałem społecznym i jako aki ma negaywny wpływ na gospodarkę. W modelu przejawia się o ujemną zależnością liniową pomiędzy wzrosem sopy przesępczości i sopą wzrosu wydajności pracy (współczynnik korelacji wynosi ok. 0,2). Wynika sąd, że roczny przyros sopy przesępczości o 1% spowodowałby spadek empa wzrosu gospodarczego o około 0,2% w roku bieżącym oraz nasępnym. Wysępuje eż większa korelacja pomiędzy sopą przesępczością, niż sopą inwesycji a wzrosem gospodarczym. Przypuszczalnie, nie każda inwesycja przyczynia się realnie do wzrosu PKB. Inwesycja jes pewnym poencjałem, kóry odpowiednio wykorzysany daje pożądany zysk. Wzros przesępczości może być powodem niepełnego wykorzysania poencjału inwesycyjnego. Na uczciwości opiera się akże dobre funkcjonowania zakładów produkcyjnych, przedsiębiorsw, insyucji ec. Przesępczość może być problemem zewnęrznym, jak i wewnęrznym danej insyucji. The Influence of he Criminaliy on he Economic Growh Summary The analysis of he poenial pace of he economic growh indicaes ha i is also influenced by he facors which are no sricly bounded o he mechanism of he funcioning of economy (e. g. demographical processes or social phenomena). The increase of criminaliy is likely o be one of he facors which could be reaed as a measure of he negaive social asse. The resuls presened in he aricle confirm he negaive influence of he increase of criminaliy on he pace of economic growh. Therefore, he resricion of he criminaliy will no only give rise o he sabiliy and comfor of an individual bu also o he rise of GDP. The approach presened in he aricle differs form he sandard analysis of he economic growh based only on he economic facors. Addiionally, i is observed ha he criminaliy has go bigger influence on he economic growh han he invesmen rae. I is likely ha no every invesmen increases he rae of GDP. An invesmen is merely a poenial which only appropriaely used gives he required benefi. The rise of criminaliy makes he full usage of ha poenial impossible. The argumens presened above lead o he conclusion ha he offense is no only socially bu also economically derimenal. The sae aiming a increasing he economic growh should also concenrae is effors on reducing he criminaliy 327
KURS EKONOMETRIA. Lekcja 1 Wprowadzenie do modelowania ekonometrycznego ZADANIE DOMOWE. Strona 1
KURS EKONOMETRIA Lekcja 1 Wprowadzenie do modelowania ekonomerycznego ZADANIE DOMOWE www.erapez.pl Srona 1 Część 1: TEST Zaznacz poprawną odpowiedź (ylko jedna jes prawdziwa). Pyanie 1 Kóre z poniższych
Bardziej szczegółowoJerzy Czesław Ossowski Politechnika Gdańska. Dynamika wzrostu gospodarczego a stopy procentowe w Polsce w latach
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE IX Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 6 8 września 2005 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Poliechnika Gdańska Dynamika wzrosu
Bardziej szczegółowoINWESTYCJE. Makroekonomia II Dr Dagmara Mycielska Dr hab. Joanna Siwińska-Gorzelak
INWESTYCJE Makroekonomia II Dr Dagmara Mycielska Dr hab. Joanna Siwińska-Gorzelak Inwesycje Inwesycje w kapiał rwały: wydaki przedsiębiorsw na dobra używane podczas procesu produkcji innych dóbr Inwesycje
Bardziej szczegółowoEKONOMETRIA wykład 2. Prof. dr hab. Eugeniusz Gatnar.
EKONOMERIA wykład Prof. dr hab. Eugeniusz Ganar eganar@mail.wz.uw.edu.pl Przedziały ufności Dla paramerów srukuralnych modelu: P bˆ j S( bˆ z prawdopodobieńswem parameru b bˆ S( bˆ, ( m j j j, ( m j b
Bardziej szczegółowoInwestycje. Makroekonomia II Dr hab. Joanna Siwińska-Gorzelak
Inwesycje Makroekonomia II Dr hab. Joanna Siwińska-Gorzelak CIASTECZOWY ZAWRÓT GŁOWY o akcja mająca miejsce w najbliższą środę (30 lisopada) na naszym Wydziale. Wydarzenie o związane jes z rwającym od
Bardziej szczegółowoMAKROEKONOMIA 2. Wykład 3. Dynamiczny model DAD/DAS, część 2. Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak
MAKROEKONOMIA 2 Wykład 3. Dynamiczny model DAD/DAS, część 2 Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak ( ) ( ) ( ) i E E E i r r = = = = = θ θ ρ ν φ ε ρ α * 1 1 1 ) ( R. popyu R. Fishera Krzywa Phillipsa
Bardziej szczegółowoZAŁOŻENIA NEOKLASYCZNEJ TEORII WZROSTU EKOLOGICZNIE UWARUNKOWANEGO W MODELOWANIU ZRÓWNOWAŻONEGO ROZWOJU REGIONU. Henryk J. Wnorowski, Dorota Perło
0-0-0 ZAŁOŻENIA NEOKLASYCZNEJ TEORII WZROSTU EKOLOGICZNIE UWARUNKOWANEGO W MODELOWANIU ZRÓWNOWAŻONEGO ROZWOJU REGIONU Henryk J. Wnorowski, Doroa Perło Plan wysąpienia Cel referau. Kluczowe założenia neoklasycznej
Bardziej szczegółowoAnaliza i Zarządzanie Portfelem cz. 6 R = Ocena wyników zarządzania portfelem. Pomiar wyników zarządzania portfelem. Dr Katarzyna Kuziak
Ocena wyników zarządzania porelem Analiza i Zarządzanie Porelem cz. 6 Dr Kaarzyna Kuziak Eapy oceny wyników zarządzania porelem: - (porolio perormance measuremen) - Przypisanie wyników zarządzania porelem
Bardziej szczegółowoWNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE
Wnioskowanie saysyczne w ekonomerycznej analizie procesu produkcyjnego / WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE W EKONOMETRYCZNEJ ANAIZIE PROCESU PRODUKCYJNEGO Maeriał pomocniczy: proszę przejrzeć srony www.cyf-kr.edu.pl/~eomazur/zadl4.hml
Bardziej szczegółowoDYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE IX Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 6 8 września 005 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Pior Fiszeder Uniwersye Mikołaja Kopernika
Bardziej szczegółowoMAKROEKONOMIA 2. Wykład 3. Dynamiczny model DAD/DAS, część 2. Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak
MAKROEKONOMIA 2 Wykład 3. Dynamiczny model DAD/DAS, część 2 Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak 2 Plan wykładu Zakłócenia w modelu DAD/DAS: Wzros produkcji poencjalnej; Zakłócenie podażowe o sile
Bardziej szczegółowoWykład 6. Badanie dynamiki zjawisk
Wykład 6 Badanie dynamiki zjawisk Krzywa wieża w Pizie 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 y 4,9642 4,9644 4,9656 4,9667 4,9673 4,9688 4,9696 4,9698 4,9713 4,9717 4,9725 4,9742 4,9757 Szeregiem czasowym nazywamy
Bardziej szczegółowoRACHUNEK EFEKTYWNOŚCI INWESTYCJI METODY ZŁOŻONE DYNAMICZNE
RACHUNEK EFEKTYWNOŚCI INWESTYCJI METODY ZŁOŻONE DYNAMICZNE PYTANIA KONTROLNE Czym charakeryzują się wskaźniki saycznej meody oceny projeku inwesycyjnego Dla kórego wskaźnika wyliczamy średnią księgową
Bardziej szczegółowoAnaliza metod oceny efektywności inwestycji rzeczowych**
Ekonomia Menedżerska 2009, nr 6, s. 119 128 Marek Łukasz Michalski* Analiza meod oceny efekywności inwesycji rzeczowych** 1. Wsęp Podsawowymi celami przedsiębiorswa w długim okresie jes rozwój i osiąganie
Bardziej szczegółowoWykład 6. Badanie dynamiki zjawisk
Wykład 6 Badanie dynamiki zjawisk TREND WYODRĘBNIANIE SKŁADNIKÓW SZEREGU CZASOWEGO 1. FUNKCJA TRENDU METODA ANALITYCZNA 2. ŚREDNIE RUCHOME METODA WYRÓWNYWANIA MECHANICZNEGO średnie ruchome zwykłe średnie
Bardziej szczegółowoStrukturalne podejście w prognozowaniu produktu krajowego brutto w ujęciu regionalnym
Jacek Baóg Uniwersye Szczeciński Srukuralne podejście w prognozowaniu produku krajowego bruo w ujęciu regionalnym Znajomość poziomu i dynamiki produku krajowego bruo wyworzonego w poszczególnych regionach
Bardziej szczegółowoWpływ rentowności skarbowych papierów dłużnych na finanse przedsiębiorstw i poziom bezrobocia
Wpływ renowności skarbowych papierów dłużnych na inanse przedsiębiorsw i poziom bezrocia Leszek S. Zaremba Sreszczenie W pracy ej wykażemy prawidłowość, kóra mówi, że im wyższa jes renowność bezryzykownych
Bardziej szczegółowoESTYMACJA KRZYWEJ DOCHODOWOŚCI STÓP PROCENTOWYCH DLA POLSKI
METODY ILOŚCIOWE W BADANIACH EKONOMICZNYCH Tom XIII/3, 202, sr. 253 26 ESTYMACJA KRZYWEJ DOCHODOWOŚCI STÓP PROCENTOWYCH DLA POLSKI Adam Waszkowski Kaedra Ekonomiki Rolnicwa i Międzynarodowych Sosunków
Bardziej szczegółowoWykład 3 POLITYKA PIENIĘŻNA POLITYKA FISKALNA
Makroekonomia II Wykład 3 POLITKA PIENIĘŻNA POLITKA FISKALNA PLAN POLITKA PIENIĘŻNA. Podaż pieniądza. Sysem rezerwy ułamkowej i podaż pieniądza.2 Insrumeny poliyki pieniężnej 2. Popy na pieniądz 3. Prowadzenie
Bardziej szczegółowoMakroekonomia 1 Wykład 14 Inflacja jako zjawisko monetarne: długookresowa krzywa Phillipsa
Makroekonomia 1 Wykład 14 Inflacja jako zjawisko monearne: długookresowa krzywa Phillipsa Gabriela Grokowska Kaedra Makroekonomii i Teorii Handlu Zagranicznego Plan wykładu Krzywa Pillipsa: przypomnienie
Bardziej szczegółowoPROGNOZOWANIE I SYMULACJE. mgr Żaneta Pruska. Ćwiczenia 2 Zadanie 1
PROGNOZOWANIE I SYMULACJE mgr Żanea Pruska Ćwiczenia 2 Zadanie 1 Firma Alfa jes jednym z głównych dosawców firmy Bea. Ilość produku X, wyrażona w ysiącach wyprodukowanych i dosarczonych szuk firmie Bea,
Bardziej szczegółowoDYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE X Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 4 6 września 2007 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Pior Fiszeder Uniwersye Mikołaja Kopernika
Bardziej szczegółowolicencjat Pytania teoretyczne:
Plan wykładu: 1. Wiadomości ogólne. 2. Model ekonomeryczny i jego elemeny 3. Meody doboru zmiennych do modelu ekonomerycznego. 4. Szacownie paramerów srukuralnych MNK. Weryfikacja modelu KMNK 6. Prognozowanie
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Wykład 3
Sanisław Cichocki Naalia Nehrebecka Wykład 3 1 1. Zmienne sacjonarne 2. Zmienne zinegrowane 3. Regresja pozorna 4. Funkcje ACF i PACF 5. Badanie sacjonarności Tes Dickey-Fullera (DF) 2 1. Zmienne sacjonarne
Bardziej szczegółowoANALIZA, PROGNOZOWANIE I SYMULACJA / Ćwiczenia 1
ANALIZA, PROGNOZOWANIE I SYMULACJA / Ćwiczenia 1 mgr inż. Żanea Pruska Maeriał opracowany na podsawie lieraury przedmiou. Zadanie 1 Firma Alfa jes jednym z głównych dosawców firmy Bea. Ilość produku X,
Bardziej szczegółowoModel segmentowy bezzatrudnieniowego wzrostu gospodarczego
Maria Jadamus-Hacura * Krysyna Melich-Iwanek ** Model segmenowy bezzarudnieniowego wzrosu gospodarczego Wsęp Wzros gospodarczy jes jednym z podsawowych czynników kszałujących rynek pracy. Rynek en jes
Bardziej szczegółowoMakroekonomia 1 Wykład 15 Inflacja jako zjawisko monetarne: długookresowa krzywa Phillipsa
Makroekonomia 1 Wykład 15 Inflacja jako zjawisko monearne: długookresowa krzywa Phillipsa Gabriela Grokowska Kaedra Makroekonomii i Teorii Handlu Zagranicznego Plan wykładu Prawo Okuna Związek między bezrobociem,
Bardziej szczegółowoEwa Dziawgo Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu. Analiza wrażliwości modelu wyceny opcji złożonych
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE X Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 4 6 września 7 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu
Bardziej szczegółowoStruktura sektorowa finansowania wydatków na B+R w krajach strefy euro
Rozdział i. Srukura sekorowa finansowania wydaków na B+R w krajach srefy euro Rober W. Włodarczyk 1 Sreszczenie W arykule podjęo próbę oceny srukury sekorowej (sekor przedsiębiorsw, sekor rządowy, sekor
Bardziej szczegółowoPostęp techniczny. Model lidera-naśladowcy. Dr hab. Joanna Siwińska-Gorzelak
Posęp echniczny. Model lidera-naśladowcy Dr hab. Joanna Siwińska-Gorzelak Założenia Rozparujemy dwa kraje; kraj 1 jes bardziej zaawansowany echnologicznie (lider); kraj 2 jes mniej zaawansowany i nie worzy
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Wykład 3
Sanisław Cichocki Naalia Nehrebecka Wykład 3 1 1. Regresja pozorna 2. Funkcje ACF i PACF 3. Badanie sacjonarności Tes Dickey-Fullera (DF) Rozszerzony es Dickey-Fullera (ADF) 2 1. Regresja pozorna 2. Funkcje
Bardziej szczegółowoPOTENCJAŁ KONKURENCYJNY PRZEMYSŁU SPOŻYWCZEGO W POLSCE
MAŁGORZATA JUCHNIEWICZ ATARZYNA ŁUIEWSA Uniwersye Warmińsko-Mazurski Olszyn POTENCJAŁ ONURENCYJNY PRZEMYSŁU SPOŻYWCZEGO W POSCE Wprowadzenie Wielowymiarowe podejście do konkurencyjności powoduje, że w
Bardziej szczegółowoDYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE
DYNAMICZNE MODEE EKONOMETRYCZNE X Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 4 6 września 007 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Joanna Małgorzaa andmesser Szkoła Główna
Bardziej szczegółowoMAKROEKONOMIA 2. Wykład 3. Dynamiczny model DAD/DAS, część 2. Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak
MAKROEKONOMIA 2 Wykład 3. Dynamiczny model DAD/DAS, część 2 Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak E i E E i r r 1 1 1 ) ( R. popyu R. Fishera Krzywa Phillipsa Oczekiwania Reguła poliyki monearnej
Bardziej szczegółowoStudia Ekonomiczne. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach ISSN 2083-8611 Nr 219 2015
Sudia Ekonomiczne. Zeszyy Naukowe Uniwersyeu Ekonomicznego w Kaowicach ISSN 2083-86 Nr 29 205 Alicja Ganczarek-Gamro Uniwersye Ekonomiczny w Kaowicach Wydział Informayki i Komunikacji Kaedra Demografii
Bardziej szczegółowoWYKORZYSTANIE MIERNIKÓW KREOWANIA WARTOŚCI W RACHUNKU ODPOWIEDZIALNOŚCI
ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 668 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR 41 2011 BARTŁOMIEJ NITA Uniwersye Ekonomiczny we Wrocławiu WYKORZYSTANIE MIERNIKÓW KREOWANIA WARTOŚCI W RACHUNKU
Bardziej szczegółowoMetody i narzędzia ewaluacji
Meody i narzędzia ewaluacji wyników zdalnego esowania wiedzy (plaforma informayczna e-maura) Książka przygoowana w ramach projeku E-maura, współfinansowanego przez Unię Europejską w ramach Europejskiego
Bardziej szczegółowoMakroekonomia II. Plan
Makroekonomia II Wykład 5 INWESTYCJE Wyk. 5 Plan Inwesycje 1. Wsęp 2. Inwesycje w modelu akceleraora 2.1 Prosy model akceleraora 2.2 Niedosaki prosego modelu akceleraora 3. Neoklasyczna eoria inwesycji
Bardziej szczegółowoParytet stóp procentowych a premia za ryzyko na przykładzie kursu EURUSD
Parye sóp procenowych a premia za ryzyko na przykładzie kursu EURUD Marcin Gajewski Uniwersye Łódzki 4.12.2008 Parye sóp procenowych a premia za ryzyko na przykładzie kursu EURUD Niezabazpieczony UIP)
Bardziej szczegółowoOptymalne zróżnicowanie płac w Polsce analiza ekonometryczna
Paweł Kumor Jan Jacek Szaudynger Uniwersye Łódzki e-mail: szaud@uni.lodz.pl Opymalne zróżnicowanie płac w Polsce analiza ekonomeryczna 1. Wprowadzenie Naszym celem jes zbudowanie ekonomerycznego modelu
Bardziej szczegółowoWskazówki projektowe do obliczania nośności i maksymalnego zanurzenia statku rybackiego na wstępnym etapie projektowania
CEPOWSKI omasz 1 Wskazówki projekowe do obliczania nośności i maksymalnego zanurzenia saku rybackiego na wsępnym eapie projekowania WSĘP Celem podjęych badań było opracowanie wskazówek projekowych do wyznaczania
Bardziej szczegółowoMAKROEKONOMIA 2. Wykład 3. Dynamiczny model DAD/DAS, część 2. Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak
MAKROEKONOMIA 2 Wykład 3. Dynamiczny model DAD/DAS, część 2 Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak ( ) ( ) ( ) E i E E i r r ν φ θ θ ρ ε ρ α 1 1 1 ) ( R. popyu R. Fishera Krzywa Phillipsa Oczekiwania
Bardziej szczegółowoPROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 2 AUTOR: MARTYNA MALAK PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 2 AUTOR: MARTYNA MALAK
1 PROGNOZOWANIE I SYMULACJE 2 hp://www.oucome-seo.pl/excel2.xls DODATEK SOLVER WERSJE EXCELA 5.0, 95, 97, 2000, 2002/XP i 2003. 3 Dodaek Solver jes dosępny w menu Narzędzia. Jeżeli Solver nie jes dosępny
Bardziej szczegółowoZATRUDNIENIE A WZROST GOSPODARCZY W TEORII I W RZECZYWISTOŚCI GOSPODARKI POLSKIEJ 1
PRZEGĄD STATSTCZN R. VII ZESZT 200 JERZ CZESŁAW OSSOWSKI ZATRUDNIENIE A WZROST GOSPODARCZ W TEORII I W RZECZWISTOŚCI GOSPODARKI POSKIEJ. MAKROEKONOMICZNE PODSTAW ZAPOTRZEBOWANIA NA PRACĘ Zaporzebowanie
Bardziej szczegółowoEstymacja stopy NAIRU dla Polski *
Michał Owerczuk * Pior Śpiewanowski Esymacja sopy NAIRU dla Polski * * Sudenci, Szkoła Główna Handlowa, Sudenckie Koło Naukowe Ekonomii Teoreycznej przy kaedrze Ekonomii I. Auorzy będą bardzo wdzięczni
Bardziej szczegółowoStała potencjalnego wzrostu w rachunku kapitału ludzkiego
252 Dr Wojciech Kozioł Kaedra Rachunkowości Uniwersye Ekonomiczny w Krakowie Sała poencjalnego wzrosu w rachunku kapiału ludzkiego WSTĘP Prowadzone do ej pory badania naukowe wskazują, że poencjał kapiału
Bardziej szczegółowoSZACOWANIE MODELU RYNKOWEGO CYKLU ŻYCIA PRODUKTU
B A D A N I A O P E R A C J N E I D E C Z J E Nr 2 2006 Bogusław GUZIK* SZACOWANIE MODELU RNKOWEGO CKLU ŻCIA PRODUKTU Przedsawiono zasadnicze podejścia do saysycznego szacowania modelu rynkowego cyklu
Bardziej szczegółowoE k o n o m e t r i a S t r o n a 1. Nieliniowy model ekonometryczny
E k o n o m e r i a S r o n a Nieliniowy model ekonomeryczny Jednorównaniowy model ekonomeryczny ma posać = f( X, X,, X k, ε ) gdzie: zmienna objaśniana, X, X,, X k zmienne objaśniające, ε - składnik losowy,
Bardziej szczegółowoPolitechnika Częstochowska Wydział Inżynierii Mechanicznej i Informatyki. Sprawozdanie #2 z przedmiotu: Prognozowanie w systemach multimedialnych
Poliechnika Częsochowska Wydział Inżynierii Mechanicznej i Informayki Sprawozdanie #2 z przedmiou: Prognozowanie w sysemach mulimedialnych Andrzej Siwczyński Andrzej Rezler Informayka Rok V, Grupa IO II
Bardziej szczegółowoNEOKLASYCZNY MODEL WZROSTU GOSPODARCZEGO Z CYKLICZNĄ LICZBĄ PRACUJĄCYCH 1
STUDIA OECONOMICA POSNANIENSIA 8, vol. 6, no. 9 DOI:.8559/SOEP.8.9. Paweł Dykas Uniwersye Jagielloński w Krakowie, Wydział Zarządzania i Komunikacji Społecznej, Kaedra Ekonomii Maemaycznej pawel.dykas@uj.edu.pl
Bardziej szczegółowoPROGNOZOWANIE. Ćwiczenia 2. mgr Dawid Doliński
Ćwiczenia 2 mgr Dawid Doliński Modele szeregów czasowych sały poziom rend sezonowość Y Y Y Czas Czas Czas Modele naiwny Modele średniej arymeycznej Model Browna Modele ARMA Model Hola Modele analiyczne
Bardziej szczegółowoĆwiczenia 3 ( ) Współczynnik przyrostu naturalnego. Koncepcja ludności zastojowej i ustabilizowanej. Prawo Lotki.
Ćwiczenia 3 (22.04.2013) Współczynnik przyrosu nauralnego. Koncepcja ludności zasojowej i usabilizowanej. Prawo Loki. Współczynnik przyrosu nauralnego r = U Z L gdzie: U - urodzenia w roku Z - zgony w
Bardziej szczegółowoTransakcje insiderów a ceny akcji spółek notowanych na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie S.A.
Agaa Srzelczyk Transakcje insiderów a ceny akcji spółek noowanych na Giełdzie Papierów Warościowych w Warszawie S.A. Wsęp Inwesorzy oczekują od każdej noowanej na Giełdzie Papierów Warościowych spółki
Bardziej szczegółowoDeterminanty oszczêdzania w Polsce P r a c a z b i o r o w a p o d r e d a k c j ¹ B a r b a r y L i b e r d y
Deerminany oszczêdzania w Polsce P r a c a z b i o r o w a p o d r e d a k c j ¹ B a r b a r y L i b e r d y W a r s z a w a, 1 9 9 9 nr 28 Prezenowane w serii Rapory CASE sanowiska meryoryczne wyra aj¹
Bardziej szczegółowoIdentyfikacja wahań koniunkturalnych gospodarki polskiej
Rozdział i Idenyfikacja wahań koniunkuralnych gospodarki polskiej dr Rafał Kasperowicz Uniwersye Ekonomiczny w Poznaniu Kaedra Mikroekonomii Sreszczenie Celem niniejszego opracowania jes idenyfikacja wahao
Bardziej szczegółowoAnaliza efektywności kosztowej w oparciu o wskaźnik dynamicznego kosztu jednostkowego
TRANSFORM ADVICE PROGRAMME Invesmen in Environmenal Infrasrucure in Poland Analiza efekywności koszowej w oparciu o wskaźnik dynamicznego koszu jednoskowego dr Jana Rączkę Warszawa, 13.06.2002 2 Spis reści
Bardziej szczegółowoManagement Systems in Production Engineering No 4(20), 2015
EKONOMICZNE ASPEKTY PRZYGOTOWANIA PRODUKCJI NOWEGO WYROBU Janusz WÓJCIK Fabryka Druu Gliwice Sp. z o.o. Jolana BIJAŃSKA, Krzyszof WODARSKI Poliechnika Śląska Sreszczenie: Realizacja prac z zakresu przygoowania
Bardziej szczegółowoElżbieta Szulc Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu. Modelowanie zależności między przestrzennoczasowymi procesami ekonomicznymi
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE X Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 4 6 września 007 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyk Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu
Bardziej szczegółowoKobiety w przedsiębiorstwach usługowych prognozy nieliniowe
Pior Srożek * Kobiey w przedsiębiorswach usługowych prognozy nieliniowe Wsęp W dzisiejszym świecie procesy społeczno-gospodarcze zachodzą bardzo dynamicznie. W związku z ym bardzo zmienił się sereoypowy
Bardziej szczegółowoPROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 2 PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL AUTOR: ŻANETA PRUSKA
1 PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 2 AUTOR: mgr inż. ŻANETA PRUSKA DODATEK SOLVER 2 Sprawdzić czy w zakładce Dane znajduję się Solver 1. Kliknij przycisk Microsof Office, a nasępnie kliknij przycisk Opcje
Bardziej szczegółowoBADANIE ZWIĄZKÓW MIĘDZY ZMIENNYMI REALNYMI A ZMIENNYMI NOMINALNYMI W POLSKIEJ GOSPODARCE W LATACH
METODY ILOŚCIOWE W BADANIACH EKONOMICZNYCH Tom XIII/3, 2012, sr. 97 106 BADANIE ZWIĄZKÓW MIĘDZY ZMIENNYMI REALNYMI A ZMIENNYMI NOMINALNYMI W POLSKIEJ GOSPODARCE W LATACH 1997-2011 Rumiana Górska, Doroa
Bardziej szczegółowoProblem optymalnej stopy inflacji w modelowaniu wzrostu gospodarczego
Uniwersye Łódzki Wydział Ekonomiczno-Socjologiczny Kaedra Ekonomerii Problem opymalnej sopy inflacji w modelowaniu wzrosu gospodarczego Auorefera rozprawy dokorskiej mgr Paweł Baranowski Promoor: prof.
Bardziej szczegółowoMETODY STATYSTYCZNE W FINANSACH
METODY STATYSTYCZNE W FINANSACH Krzyszof Jajuga Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu, Kaedra Inwesycji Finansowych i Ubezpieczeń Wprowadzenie W osanich kilkunasu laach na świecie obserwuje się dynamiczny
Bardziej szczegółowoTESTOWANIE EGZOGENICZNOŚCI ZMIENNYCH W MODELACH EKONOMETRYCZNYCH
STUDIA I PRACE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH I ZARZĄDZANIA NR 15 Mariusz Doszyń TESTOWANIE EGZOGENICZNOŚCI ZMIENNYCH W MODELACH EKONOMETRYCZNYCH Od pewnego czasu w lieraurze ekonomerycznej pojawiają się
Bardziej szczegółowoAnaliza opłacalności inwestycji logistycznej Wyszczególnienie
inwesycji logisycznej Wyszczególnienie Laa Dane w ys. zł 2 3 4 5 6 7 8 Przedsięwzięcie I Program rozwoju łańcucha (kanału) dysrybucji przewiduje realizację inwesycji cenrum dysrybucyjnego. Do oceny przyjęo
Bardziej szczegółowoZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECI SKIEGO ODPOWIED NA PYTANIE PROFESORA RAUTSKAUKASA
ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECI SKIEGO NR 394 PRACE KATEDRY EKONOMETRII I STATYSTYKI NR 15 2004 JÓZEF HOZER Uniwersye Szczeci ski ODPOWIED NA PYTANIE PROFESORA RAUTSKAUKASA 1. PYTANIE PROFESORA RAUTSKAUKASA
Bardziej szczegółowoPROGNOZOWANIE ZUŻYCIA CIEPŁEJ I ZIMNEJ WODY W SPÓŁDZIELCZYCH ZASOBACH MIESZKANIOWYCH
STUDIA I PRACE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH I ZARZĄDZANIA NR 15 Barbara Baóg Iwona Foryś PROGNOZOWANIE ZUŻYCIA CIEPŁEJ I ZIMNEJ WODY W SPÓŁDZIELCZYCH ZASOBACH MIESZKANIOWYCH Wsęp Koszy dosarczenia wody
Bardziej szczegółowoMichał Zygmunt, Piotr Kapusta Sytuacja gospodarcza w Polsce na koniec 3. kwartału 2013 r. Finanse i Prawo Finansowe 1/1, 94-97
Michał Zygmun, Pior Kapusa Syuacja gospodarcza w Polsce na koniec 3. kwarału 013 r. Finanse i Prawo Finansowe 1/1, 94-97 014 94 Dodaek Kwaralny Syuacja gospodarcza w Polsce na koniec 3. kwarału 013 r.
Bardziej szczegółowoEfekty agregacji czasowej szeregów finansowych a modele klasy Sign RCA
Joanna Górka * Efeky agregacji czasowej szeregów finansowych a modele klasy Sign RCA Wsęp Wprowadzenie losowego parameru do modelu auoregresyjnego zwiększa możliwości aplikacyjne ego modelu, gdyż pozwala
Bardziej szczegółowoOPTYMALIZACJA PORTFELA INWESTYCYJNEGO ZE WZGLĘDU NA MINIMALNY POZIOM TOLERANCJI DLA USTALONEGO VaR
Daniel Iskra Uniwersye Ekonomiczny w Kaowicach OPTYMALIZACJA PORTFELA IWESTYCYJEGO ZE WZGLĘDU A MIIMALY POZIOM TOLERACJI DLA USTALOEGO VaR Wprowadzenie W osanich laach bardzo popularną miarą ryzyka sała
Bardziej szczegółowoDYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE X Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 4 6 września 2007 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Uniwersye Gdański Zasosowanie modelu
Bardziej szczegółowoMacierz X ma wymiary: 27 wierszy (liczba obserwacji) x 6 kolumn (kolumna jednostkowa i 5 kolumn ze zmiennymi objaśniającymi) X
ROZWIĄZANIA ZADAO Zadanie EKONOMETRIA_dw_.xls Na podsawie danych zamieszczonych w arkuszu Zadanie. Podad posad analiyczną modelu ekonomerycznego wielkości produkcji w przemyśle od PO - liczby pracujących
Bardziej szczegółowoSTATYSTYCZNA WERYFIKACJA MODELU CAPM NA PRZYKŁADZIE POLSKIEGO RYNKU KAPITAŁOWEGO WPROWADZENIE METODOLOGIA TESTOWANIA MODELU
GraŜyna Trzpio, Dominik KręŜołek Kaedra Saysyki Akademii Ekonomicznej w Kaowicach e-mail rzpio@sulu.ae.kaowice.pl, dominik_arkano@wp.pl STATYSTYCZNA WERYFIKACJA MODELU CAPM NA PRZYKŁADZIE POLSKIEGO RYNKU
Bardziej szczegółowoZASTOSOWANIE MODELI EKONOMETRYCZNYCH DO BADANIA SKŁONNOŚCI
Zasosowanie modeli ekonomerycznych do badania skłonności STUDIA I PRACE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH I ZARZĄDZANIA NR 2 39 MARIUSZ DOSZYŃ Uniwersye Szczeciński ZASTOSOWANIE MODELI EKONOMETRYCZNYCH DO BADANIA
Bardziej szczegółowoEFEKTYWNOŚĆ INWESTYCJI MODERNIZACYJNYCH. dr inż. Robert Stachniewicz
EFEKTYWNOŚĆ INWESTYCJI MODERNIZACYJNYCH dr inż. Rober Sachniewicz METODY OCENY EFEKTYWNOŚCI PROJEKTÓW INWESTYCYJNYCH Jednymi z licznych celów i zadań przedsiębiorswa są: - wzros warości przedsiębiorswa
Bardziej szczegółowoMatematyka ubezpieczeń majątkowych r. ma złożony rozkład Poissona. W tabeli poniżej podano rozkład prawdopodobieństwa ( )
Zadanie. Zmienna losowa: X = Y +... + Y N ma złożony rozkład Poissona. W abeli poniżej podano rozkład prawdopodobieńswa składnika sumy Y. W ejże abeli podano akże obliczone dla k = 0... 4 prawdopodobieńswa
Bardziej szczegółowoROZDZIAŁ 10 WPŁYW DYSKRECJONALNYCH INSTRUMENTÓW POLITYKI FISKALNEJ NA ZMIANY AKTYWNOŚCI GOSPODARCZEJ
Ryszard Barczyk ROZDZIAŁ 10 WPŁYW DYSKRECJONALNYCH INSTRUMENTÓW POLITYKI FISKALNEJ NA ZMIANY AKTYWNOŚCI GOSPODARCZEJ 1. Wsęp Organy pańswa realizując cele poliyki sabilizacji koniunkury gospodarczej sosują
Bardziej szczegółowoNiestacjonarne zmienne czasowe własności i testowanie
Maeriał dla sudenów Niesacjonarne zmienne czasowe własności i esowanie (sudium przypadku) Nazwa przedmiou: ekonomeria finansowa I (22204), analiza szeregów czasowych i prognozowanie (13201); Kierunek sudiów:
Bardziej szczegółowoZarządzanie ryzykiem. Lista 3
Zaządzanie yzykiem Lisa 3 1. Oszacowano nasępujący ozkład pawdopodobieńswa dla sóp zwou z akcji A i B (Tabela 1). W chwili obecnej Akcja A ma waość ynkową 70, a akcja B 50 zł. Ile wynosi pięciopocenowa
Bardziej szczegółowoBEZRYZYKOWNE BONY I LOKATY BANKOWE ALTERNATYWĄ DLA PRZYSZŁYCH EMERYTÓW. W tym krótkim i matematycznie bardzo prostym artykule pragnę osiągnąc 3 cele:
1 BEZRYZYKOWNE BONY I LOKATY BANKOWE ALTERNATYWĄ DLA PRZYSZŁYCH EMERYTÓW Leszek S. Zaremba (Polish Open Universiy) W ym krókim i maemaycznie bardzo prosym arykule pragnę osiągnąc cele: (a) pokazac że kupowanie
Bardziej szczegółowoAnaliza taksonomiczna porównania przyspieszenia rozwoju społeczeństwa informacyjnego wybranych krajów
Ekonomiczne Problemy Usług nr 1/2017 (126),. 1 ISSN: 1896-382X www.wnus.edu.pl/epu DOI: 10.18276/epu.2017.126/1-08 srony: 71 79 Anna Janiga-Ćmiel Uniwersye Ekonomiczny w Kaowicach Wydział Zarządzania Kaedra
Bardziej szczegółowoZAŁĄCZNIK KOMUNIKATU KOMISJI. zastępującego komunikat Komisji
KOMISJA EUROPEJSKA Bruksela, dnia 28.10.2014 r. COM(2014) 675 final ANNEX 1 ZAŁĄCZNIK do KOMUNIKATU KOMISJI zasępującego komunika Komisji Zharmonizowane ramy doyczące projeków planów budżeowych oraz informacji
Bardziej szczegółowoWarunki tworzenia wartości dodanej w przedsiębiorstwie
ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO nr 786 Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia nr 64/1 (2013) s. 287 294 Warunki worzenia warości dodanej w przedsiębiorswie Arkadiusz Wawiernia * Sreszczenie:
Bardziej szczegółowodr Bartłomiej Rokicki Katedra Makroekonomii i Teorii Handlu Zagranicznego Wydział Nauk Ekonomicznych UW
Kaedra Makroekonomii i Teorii Handlu Zagranicznego Wydział Nauk Ekonomicznych UW Sposoby usalania płac w gospodarce Jednym z głównych powodów, dla kórych na rynku pracy obserwujemy poziom bezrobocia wyższy
Bardziej szczegółowoPobieranie próby. Rozkład χ 2
Graficzne przedsawianie próby Hisogram Esymaory przykład Próby z rozkładów cząskowych Próby ze skończonej populacji Próby z rozkładu normalnego Rozkład χ Pobieranie próby. Rozkład χ Posać i własności Znaczenie
Bardziej szczegółowoPrognoza scenariuszowa poziomu oraz struktury sektorowej i zawodowej popytu na pracę w województwie łódzkim na lata
Projek Kapiał ludzki i społeczny jako czynniki rozwoju regionu łódzkiego współfinansowany ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego Prognoza scenariuszowa poziomu oraz srukury
Bardziej szczegółowoKONTROLA JAKOŚCI ŻELIWA AUSTENITYCZNEGO METODĄ ATD
50/ Archives of Foundry, Year 001, Volume 1, 1 (/) Archiwum Odlewnicwa, Rok 001, Rocznik 1, Nr 1 (/) PAN Kaowice PL ISSN 164-5308 KONTROLA JAKOŚCI ŻLIWA AUSTNITYCZNGO MTODĄ ATD R. WŁADYSIAK 1 Kaedra Sysemów
Bardziej szczegółowoMODELOWANIE KURSÓW WALUTOWYCH NA PRZYKŁADZIE MODELI KURSÓW RÓWNOWAGI ORAZ ZMIENNOŚCI NA RYNKU FOREX
Krzyszof Ćwikliński Uniwersye Ekonomiczny we Wrocławiu Wydział Zarządzania, Informayki i Finansów Kaedra Ekonomerii krzyszof.cwiklinski@ue.wroc.pl Daniel Papla Uniwersye Ekonomiczny we Wrocławiu Wydział
Bardziej szczegółowoDr hab. Jerzy Czesław Ossowski Wybrane elementy ekonometrii stosowanej cz. II Istotność zmiennych modelu, autokorelacja i modele multiplikatywne
Dr hab. Jerzy Czesław Ossowski Wybrane elemeny ekonomerii sosowanej cz. II Isoność zmiennych modelu, auokorelacja i modele muliplikaywne Ekonomeria-ćw.cz-SSW dr hab. Jerzy Czesław Ossowski Kaedra Nauk
Bardziej szczegółowoNowokeynesowski model gospodarki
M.Brzoza-Brzezina Poliyka pieniężna: Neokeynesowski model gospodarki Nowokeynesowski model gospodarki Model nowokeynesowski (laa 90. XX w.) jes obecnie najprosszym, sandardowym narzędziem analizy procesów
Bardziej szczegółowoDYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE IX Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 6 8 września 2005 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Kaarzyna Kuziak Akademia Ekonomiczna
Bardziej szczegółowoZASTOSOWANIE MIAR OCENY EFEKTYWNOŚCI EKONOMICZNEJ DO PLANOWANIA ORAZ OCENY DZIAŁAŃ DYWESTYCYJNYCH W GOSPODARSTWACH ROLNICZYCH *
JAROSŁAW MIKOŁAJCZYK Uniwersye Rolniczy Kraków ZASTOSOWANIE MIAR OCENY EFEKTYWNOŚCI EKONOMICZNEJ DO PLANOWANIA ORAZ OCENY DZIAŁAŃ DYWESTYCYJNYCH W GOSPODARSTWACH ROLNICZYCH * Wsęp W klasycznym ujęciu meody
Bardziej szczegółowoWZROST GOSPODARCZY A BEZROBOCIE
Wojciech Pacho & WZROST GOSPODARCZ A BEZROBOCIE Celem niniejszego arykułu jes pokazanie związku pomiędzy ezroociem a dynamiką wzrosu zagregowanej produkcji. Poszukujemy oowiedzi na pyanie czy i jak silnie
Bardziej szczegółowoDendrochronologia Tworzenie chronologii
Dendrochronologia Dendrochronologia jes nauką wykorzysującą słoje przyrosu rocznego drzew do określania wieku (daowania) obieków drewnianych (budynki, przedmioy). Analizy różnych paramerów słojów przyrosu
Bardziej szczegółowoWitold Orzeszko Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu. Własności procesów STUR w świetle metod z teorii chaosu 1
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE IX Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 6-8 września 2005 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu
Bardziej szczegółowoBezpośrednie inwestycje zagraniczne w Unii Europejskiej w świetle teorii rozwoju regionalnego i teorii lokalizacji
T.Laocha, Bezpośrednie inwesycje zagraniczne w UE w świele eorii Tomasz Laocha * Bezpośrednie inwesycje zagraniczne w Unii Europejskiej w świele eorii rozwoju regionalnego i eorii lokalizacji 1. Wprowadzenie
Bardziej szczegółowoMODELE AUTOREGRESYJNE JAKO INSTRUMENT ZARZĄDZANIA ZAPASAMI NA PRZYKŁADZIE ELEKTROWNI CIEPLNEJ
Agaa MESJASZ-LECH * MODELE AUTOREGRESYJNE JAKO INSTRUMENT ZARZĄDZANIA ZAPASAMI NA PRZYKŁADZIE ELEKTROWNI CIEPLNEJ Sreszczenie W arykule przedsawiono wyniki analizy ekonomerycznej miesięcznych warości w
Bardziej szczegółowoSilniki cieplne i rekurencje
6 FOTO 33, Lao 6 Silniki cieplne i rekurencje Jakub Mielczarek Insyu Fizyki UJ Chciałbym Pańswu zaprezenować zagadnienie, kóre pozwala, rozważając emaykę sprawności układu silników cieplnych, zapoznać
Bardziej szczegółowoMetody analizy i prognozowania szeregów czasowych
Meody analizy i prognozowania szeregów czasowych Wsęp 1. Modele szeregów czasowych 2. Modele ARMA i procedura Boxa-Jenkinsa 3. Modele rendów deerminisycznych i sochasycznych 4. Meody dekompozycji szeregów
Bardziej szczegółowoDYNAMIKA KONSTRUKCJI
10. DYNAMIKA KONSTRUKCJI 1 10. 10. DYNAMIKA KONSTRUKCJI 10.1. Wprowadzenie Ogólne równanie dynamiki zapisujemy w posaci: M d C d Kd =P (10.1) Zapis powyższy oznacza, że równanie musi być spełnione w każdej
Bardziej szczegółowo