GRANICZNA FUNKCJA KOSZTU DLA ODDZIAŁÓW
|
|
- Mieczysław Laskowski
- 6 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Jerzy Marzec GRANICZNA FUNKCJA KOSZTU DLA ODDZIAŁÓW BANKU: WYNIKI ESTYMACJI BAYESOWSKIEJ 1 1. Wprowadzene W śwatowej lteraturze analza efektywnośc kosztowej jest często wykorzystywana do ekonomcznej oceny dzałalnośc jednorodnych grup frm. Termn efektywność kosztowa (ang. cost effcency) defnuje sę jako loraz mnmalnego kosztu nezbędnego do wytworzena danej welkośc produkcj kosztu rzeczywśce ponesonego. Zatem jeżel przedsęborstwo przy danych cenach czynnków produkcj ponos koszt wytworzena określonego pozomu produkcj wększy nż wynka on z mkroekonomcznej (tzw. grancznej) funkcj kosztu, to sytuację tę określa sę manem neefektywnośc kosztowej bądź kosztów; zob. Marzec, Osewalsk [ ]. Empryczne badana efektywnośc kosztowej prowadzone są w oparcu o stochastyczne modele granczne (ang. stochastc fronter models), będące równoczesną propozycją dwóch zespołów badawczych: Agner, Lovell, Schmdt [1977] oraz Meeusen, van den Broeck [1977]. Dalszego rozwoju tej metodolog dokonal m. n. Stevenson [1980], Ptt, Lee [1981], Jondrow, Lovell, Materov, Schmdt [198], Schmdt, Sckles [1984], Beckers, Hammond [1987], Greene [1980], [1990], van den Broeck, Koop, Osewalsk, Steel [1994] oraz Koop, Osewalsk, Steel [1994], [1997]. Stochastyczne modele granczne mają szeroke zastosowane aplkacyjne, m.n. od połowy lat osemdzesątych wykorzystuje sę je w zagadnenach efektywnośc kosztowej banków nnych nstytucj fnansowych. W latach 90-tych roku ukazały sę lczne artykuły z tego zakresu pośwęcone badanu efektywnośc nstytucj fnansowych w Journal of Bankng and Fnance, Journal of Productvty Analyss Journal of Money, Credt and Bankng; zob. np. Berg, Forsund, Hjalmarsson, Soumnen [1993], Berger [1993], Cebenoyan, Cooperman, Regster, Hudgns [1993], Färe, Promont [1993], Grabowsk, Ragan, Rezvanan [1993], Kaparaks, Mller, Noulas [1994], Mester [1993], Muldur, Sassenou [1993]. 1 Praca wykonana w ramach projektu badawczego Komtetu Badań Naukowych (nr 1-H0B-0-18). Artykuł prezentuje główne założena wynk rozprawy doktorskej autora, zob. Marzec [000]. Badana nad bayesowskm modelowanem kosztów zostały podjęte wspólne z profesorem Jackem Osewalskm, któremu autor pragne podzękować za nsprację, pomoc, dyskusję cenne uwag. 78
2 W polskej lteraturze naukowej, zarówno statystyczno-ekonometrycznej jak bankowej, brak jest pozycj pośwęconych aspektom metodologcznym badanom emprycznym z zakresu efektywnośc techncznej czy kosztowej banków. Warto dodać, że w ostatnch paru latach ukazały sę popularyzatorske artykuły przeglądowe Rogowskego (m.n. Bank nr 1, styczeń 1998, str. 4-7) na temat analzy efektywnośc oddzałów banku; zob. też Rogowsk [1998b], Kopczewsk [1999]. Autor ten wskazał na ogromną potrzebę pomaru porównań efektywnośc ekonomcznej banków, co może stanowć cenne uzupełnene tradycyjnych metod analz wskaźnkowych stosowanych przez bank. Uważa on, że zastosowane metod ekonometrycznych umożlw mędzy nnym obektywzację kryterów oceny oddzałów. Nnejsze opracowane przedstawa założena rezultaty badań emprycznych dotyczących ekonometrycznej analzy efektywnośc kosztowej oddzałów jednego z dużych polskch banków komercyjnych. W częśc drugej zostane przedstawony bayesowsk stochastyczny model granczny o zmennym rozkładze efektywnośc, a następne szczegółowe wynk dotyczące technolog efektywnośc kosztowej oddzałów.. Bayesowsk stochastyczny model granczny o zmennym rozkładze efektywnośc Stochastyczny model granczny w przypadku funkcj kosztu zakłada, ż odchylene kosztu obserwowanego od teoretycznej mkroekonomcznej funkcj kosztu spowodowane jest zakłócenam czysto losowym oraz neefektywnoścą. W przypadku danych przekrojowoczasowych o krótkm horyzonce czasu dość często zakłada sę, że efektywność jest tzw. czystym losowym efektem ndywdualnym dla każdego oddzału co oznacza, że z t z, gdze zmenna z reprezentuje neefektywność, to ndeks frmy, a t czasu. W efekce założene to pozwala na bardzej precyzyjny szacunek przecętnej efektywnośc każdego obektu. Otrzymany model efektów losowych przyjmuje postać (zob. Ptt, Lee [1981], Schmdt, Sckles [1984]): t ( xt ) + vt z y = h, β +, (=1,,N; t=1,,t), gdze y t jest wartoścą zaobserwowanego logarytmu naturalnego kosztu -tej frmy w okrese t (=1,,N; t=1,,t), x t to wektor wersz zmennych egzogencznych (będących funkcjam produktów, cen czynnków ewentualne nakładów czynnków stałych), h oznacza odpowedno wyspecyfkowaną granczną funkcją kosztu (najczęścej lnową względem K+1 neznanych parametrów tworzących wektor β), składnk v t z są zmennym losowym, z których perwszy jest symetryczny względem zera, a drug neujemny o wartośc oczekwanej wększej od zera. Zakłada sę, że składnk z v t są nezależne od sebe po frmach, a v t także po czase. Marą efektywnośc kosztowej jest r =exp(-z ), która jest łatwo nterpretowalną welkoścą o wartoścach z przedzału (0,1]. 79
3 O zmennych v t przyjmuje sę, że mają dentyczne, nezależne rozkłady normalne ze średną zero stałą warancją σ v (co oznacza sę jako N(0,σ v )), natomast dla z przyjmuje sę różne typy rozkładów określonych na dodatnej półos. Koop, Osewalsk, Steel [1997] zaproponowal model, w którym przyjęl dla z rozkład wykładnczy ze średną λ, która może zależeć od klku (przyjęl, że m-1) egzogencznych zmennych w j (j=,,m), wyjaśnających systematyczne różnce w efektywnośc frm. Dokonal on następującej parametryzacj λ : λ = m j= 1 φ wj j gdze φ j >0 są neznanym parametram, a w 1 1. Tak przypadek Koop, Osewalsk, Steel nazwal modelem o zmennym rozkładze efektywnośc (Varyng Effcency Dstrbuton VED, w odróżnenu od przypadku szczególnego m=1 (w j 0 dla j>1), tj. modelu o wspólnym rozkładze efektywnośc CED (Common Effcency Dstrbuton). Pełna bayesowska analza parametryczna wymaga określena oprócz rozkładu próbkowego także rozkładu a pror dla wektora parametrów θ=(β',σ v -,φ). Koop n. [1997] przyjęl następującą strukturę a pror, która ne wprowadza zbyt dużo subektywnej wedzy o θ: p( θ )= p( σ v )p( β )p( φ ) f G ( σ v n0 s0, )I( β B) m j= 1 f G ( φ 1, g ) gdze f G (. a,b) oznacza gęstość rozkładu Gamma ze średną a/b warancją a/b, przy czym a=1 odpowada rozkładow wykładnczemu. Funkcja wskaźnkowa I(β) odzwercedla warunk regularnośc określone przez teorę ekonom. Odpowedn dobór wartośc n 0, s 0 (np. n 0 =s 0 =10-6 ) oraz g j pozwol na przyjęce nkłej wedzy a pror o parametrze precyzj σ v - oraz welkoścach neobserwowalnych z. Przyjęto zatem, że g j =1 dla j>1 g 1 = - ln(r * ), gdze r * (0, 1) jest stałą zadawaną przez badacza, która w przypadku modelu CED jest nterpretowana jako medana brzego0wego rozkładu a pror efektywnośc r =exp(-z ); zob. van den Broeck, Koop, Osewalsk, Steel [1994]. Wynk prezentowane w rozdzale następnym uzyskano przyjmując r * =0.7. Ζałożene g j =1 (j>1) jest równoważne przyjęcu a pror, że zmenne w j mają newelk wpływ na ndywdualny pozom efektywnośc badanych obektów. Zatem rola danych statystycznych sprowadza sę m.n. do potwerdzene bądź odrzucena tej tezy. W efekce pełny bayesowsk stochastyczny model granczny omawany w nnejszej pracy przybera postać: p(y, z, θ X, W ) f G N σ T = 1 t= 1 v f n0 s0, I 1 N m ( β B) ) f ( φ 1, g ) j= 1 ( y h( x, β ) + z, σ ), t t v G j j N f j z j 1, G = 1 j= 1 gdze y X oznaczają odpowedno: wektor T N 1 obserwacj y t macerz T N (K+1) z x t jako werszam; a wektor z defnuje sę jako wektor o N 1 elementach z. Macerz W jest. m φ wj j 80
4 wymaru N m składa sę z wektorów-werszy w, które zawerają wartośc zmennych egzogencznych wyjaśnających potencjalną neefektywność -tej frmy, przy czym perwsza kolumna tej macerzy składa sę z tylko z jedynek. Stosując podejśce bayesowske zwykle napotyka sę problemy z otrzymanem rozkładów a posteror oraz ch charakterystyk. Także w omawanym przypadku zarówno momenty jak gęstośc brzegowe a posteror parametrów funkcj kosztu bądź ndywdualnych wskaźnków efektywnośc są na tyle skomplkowanym całkam, że ne mogą być znalezone analtyczne. Duży wymar całk którą należałoby oblczyć - rzędu K++m+N powoduje, że tradycyjne kwadratury metody Monte Carlo z nezależnym losowanam ne są efektywnym metodam przyblżana tych całek. Koop n. [1997] zauważyl, ż pełne rozkłady warunkowe posadają znane proste rozkłady, co pozwolło m na zastosowane metody Monte Carlo typu łancuchów Markowa, znaną jako Gbbs Samplng (losowane Gbbsa). Podejśce to omawają m.n. Casella, George [199] oraz Terney [1994], a także Koop n. [1997]. 3. Charakterystyka danych źródłowych Omówony krótko bayesowsk model VED został wykorzystany do emprycznej analzy efektywnośc kosztowej oddzałów banku komercyjnego w oparcu o krótkookresową funkcję kosztu zmennego. Założene, że oddzały należą do jednorodnej grupy, czyl charakteryzują sę tą samą technologą (lub mają do nej dostęp), wydaje sę być spełnone w przypadku oddzałów jednego banku. W celu estymacj modelu należy w perwszej kolejnośc określć dokonać pomaru zmennych objaśnających oraz zmennej objaśnanej, którym są odpowedno ceny zmennych czynnków produkcj, welkośc uzyskanych produktów (bądź agregat produkcj), nakłady czynnków stałych oraz koszt zmenny. W przypadku banków (bądź też oddzałów banku) określene oraz pomar czynnków produkcj samych produktów ne jest sprawą oczywstą budz wele kontrowersj. Podstawy obecne stosowanej mkroekonomcznej klasyfkacj czynnków produktów nstytucj fnansowych (w tym banków komercyjnych) wykorzystywanych m.n. w badanach efektywnośc ekonomcznej stworzyl Sealey, Lndley [1977]. Wg ch propozycj opartej na teze, ż głównym celem dzałalnośc banku jest maksymalzacja zysku, proces produkcj w banku jest procesem weloetapowym, w którym środk penężne (depozyty) pozyskane bezpośredno od deponentów lub pośredno na rynku mędzybankowym oraz usług śwadczone przez bank przy użycu kaptału, pracy materałowych czynnków produkcj są użyte do wytworzena aktywów generujących przychód (ang. earnng assets), główne różnych kategor kredytów. W nnejszej pracy to podejśce zostane wykorzystane do specyfkacj produktów bankowych, czynnków produkcj, a tym samym specyfkacj funkcj kosztów. Dodatkowo Proste rozkłady w tym znaczenu, ż stneją dla nch generatory lczb losowych. 81
5 fakt, że przedmotem zanteresowana są oddzały jednego banku ma wpływ na rozważane kategore czynnków produkcj produktów. Szczegółową dyskusję doboru zmennych w przypadku funkcj kosztu w sektorze bankowym oraz oddzałów banku przedstawa Marzec [1999], [000]. W celu estymacj grancznej krótkookresowej funkcj kosztu zmennego wykorzystano dane kwartalne obejmujące rok 1997 (T=4) pochodzące z 58 oddzałów (N=58). Z próby zostały wyelmnowane oddzały nowo powstałe oraz centrala banku, a fle analzowano łączne z macerzystym oddzałam. Zakres przekrój danych otrzymanych z central banku był w dużej częśc uzależnony od struktury zakładowego planu kont, wg którego wygenerowano potrzebne nformacje przy użycu stnejącego systemu nformatycznego ksęgowośc bankowej. Wykaz kont bankowych, z których pozyskano dane wykorzystywane w nnejszej pracy przedstawa Tabela 1. Sposób ewdencj danych znacząco ogranczył lczbę rodzaj czynnków fnansowych oraz produktów. Tabela 1. Wykaz kont ksęgowych jako źródło danych. 3 Nazwa konta Numer konta ZESPÓŁ 0 MAJĄTEK TRWAŁY Majątek trwały materalny: 01 Tereny budynk o charakterze eksploatacyjnym 011 Inwestycje - koszty ponesone w obce środk trwałe w zwązku z 01 przebudową, rozbudową adaptacją obektów na potrzeby ch użytkownków Wyposażena, maszyny, narzędza, środk transportowe nne 013 ZESPÓŁ 1 OPERACJE Z UDZIAŁEM ŚRODKÓW PIENIĘŻNYCH I OPERACJE MIĘDZYBANKOWE Należnośc zobowązana 1-18 ZESPÓŁ OPERACJE Z PODMIOTAMI NIEFINANSOWYMI Należnośc zobowązana 1-9 ZESPÓŁ 3 OPERACJE Z JEDNOSTAMI BUDŻETOWYMI I POZA BUDŻETOWYMI Należnośc zobowązana ZESPÓŁ 5 OPERACJE RÓŻNE Werzycele różn (podatk, składk ZUS, opłaty PZU, PFRON) 55 ZESPÓŁ 7 KONTA KOSZTÓW 1. Koszty operacj z udzałem środków płynnych oraz operacj 71 mędzybankowych: Odsetk prowzje 711, 71. Koszty operacj z klentam: 7 Odsetk prowzje 71, 7 3. Koszty operacj z jednostkam budżetowym lub pozabudżetowym: 73 Odsetk 7311, 731 Inne koszty 731, Koszty operacj paperam wartoścowym Koszty ogólne: 76 Wydatk na personel 761 Koszty eksploatacyjne zwązane z dzałalnoścą pozaeksploatacyjną 4 76, 763 Podatk opłaty wg Bankowego Planu Kont z Komentarzem Słownkem, pod redakcją J. Uryg, wyd. Interfn, Kraków, bez kosztów stałych, np. podatków od neruchomośc, środków transportu; ubezpeczeń majątkowych, kosztów usług remontowych konserwacyjnych, usług komunalnych, zużyca opału, koszty usług w zakrese ochrony mena tp. 8
6 Stosując podejśce Sealeya Lndleya wyróżnono cztery czynnk produkcj: neruchomośc (zmenną oznaczono lterą K), nne środk trwałe (m.n sprzęt komputerowy), materały akcesora burowe oraz wartośc nemateralne prawne (m.n. oprogramowane) (M), pracownków oddzałów (L), depozyty nne pozyskane przez oddzał środk (D), Trzy ostatne zmenne czynnk produkcj (M, L, D) znalazły sę w omawanej funkcj kosztu zmennego poprzez ch ceny, a neruchomośc (K) jako czynnk stały poprzez welkość zaangażowanego nakładu, merzonego poprzez powerzchnę (w metrach kwadratowych) pomeszczeń burowych własnych najmowanych, a eksploatowanych przez oddzał. Produkcję oddzału wyrażono poprzez wartośc udzelonych kredytów nnych pożyczonych przez oddzał środków fnansowych. Wyjaśnany przez model koszt zmenny (VC) jest sumą kosztów zaangażowana zmennych czynnków produkcj: kaptału ludzkego (C L ), fnansowego (C D ) kaptału fzycznego z wyłączenem neruchomośc (C M ). Koszty zatrudnena pracownków w postac funduszu płac powększono o wydatk, które ponos oddzał w forme m.n. składek ZUS, PFRON, PFŚP zalczek na podatek od osób fzycznych, poneważ mają one wpływ na rzeczywstą cenę tego czynnka, aczkolwek ne stanową kosztu w myśl ustawy o rachunkowośc. Szczegółowa specyfkacja elementów kosztów przedstawona jest ponżej: Składnk kosztu C L C D C M Ops Koszty osobowe bezosobowe oraz wydatk w postac składek ZUS, PFRON, PFŚP zalczek na podatek od osób fzycznych. Koszty z tytułu odsetek nalczonych, zapłaconych prowzj z tytułu pozyskana depozytów od podmotów fnansowych, nefnansowych budżetowych oraz ewentualne koszty pozyskana środków fnansujących nadwyżkę kredytów nad depozytam. Koszt zużyca materałów koszty usług obcych, amortyzacja wartośc nemateralnych prawnych oraz środków trwałych z wyłączenem neruchomośc. Ceny czynnków lczono jako loraz kosztu zaangażowana czynnka ( ewentualne nnych wydatków ne będących kosztem w myśl ustawy o rachunkowośc) przez jego welkość. Cena pracy (w L )jest wyznaczana jako loraz kosztu wynagrodzeń wydatków zwązanych z tym czynnkem (C L ) ponoszonych w kwartale oraz welkośc zaangażowana kaptału ludzkego merzonego przez przecętną lczbę zatrudnonych w kwartale (w przelczenu na etaty; z wyłączenem przebywających na urlopach macerzyńskch, wychowawczych bezpłatnych), która jest średną arytmetyczną ze stanów na konec trzech mesęcy kwartału. Ceną depozytów nnych pozyskanych środków (w D ) jest loraz kosztów fnansowych (C D ) welkośc zaangażowana tego czynnka 5, które wyrażono przez wartość sumy: 1 0 nadwyżk kredytów nad depozytam (środków pozyskanych z central) w przypadku oddzałów 5 Istnejący system nformatyczny ne pozwalał na uzyskane średnej ważonej ceny depozytów ogółem w oparcu o rzeczywste oprocentowane poszczególnych rachunków depozytowych. Przedstawona konstrukcja cen czynnków produkcj jako loraz kosztu do welkośc zaangażowana czynnka jest szeroko stosowana w śwatowej lteraturze przedmotu, a prezentuje ją np. Muldur, Sassenou [1993]. 83
7 kredytowych oraz 0 średnego stanu środków zgromadzonych na następujących rachunkach 6 : beżących pomocnczych podmotów gospodarczych osób prowadzących dzałalność gospodarczą (średn udzał w depozytach ogółem banku kształtował sę na pozome około 3.5%), oszczędnoścowo-rozlczenowych popularnych osób fzycznych (10%), rachunkach depozytu termnowego mennego na okazcela (48%), depozytowych typu call (1%), zgromadzonych z tytułu sprzedaży bonów oszczędnoścowych (0.5%), walutowych A, C (avsta lub termnowy) K (avsta lub termnowy) (1.75%), środków funduszy specjalnego przeznaczena depozytów zablokowanych (3.5%) oraz pozostałych (1%). Środk na rachunkach loro lokaty nnych banków ne były uwzględnane, poneważ występowały jedyne w central banku. Z uwag na fakt, ż centrala banku na drodze przetargu wybera dostawców sprzętu dla oddzałów (m.n. komputerów, drukarek, akcesorów komputerowych oraz oprogramowana) a dla każdemu pracownkow przysługuje ryczałt na zakup wybranych materałów burowych przyjęto, że cena tego czynnka (w M ) jest jednakowa dla każdego oddzału (także po czase). W konsekwencj ta cena (trudno merzalna w praktyce) ne pojawa sę w sposób jawny w funkcj kosztu zmennego. W badanach emprycznych zwykle ne rozważa sę zbyt dużej lczby produktów, bo naczej pojawają sę problemy na etape estymacj z powodu małej lczby stopn swobody. Zatem w omawanej analze produkcję wyrażono poprzez dwa zagregowane produkty, manowce: kredyty udzelone klentom komercyjnym (podmotom fnansowym, budżetowym nefnansowym z wyłączenem osób fzycznych ne prowadzących dzałalnośc gospodarczej) łączne z nadwyżką depozytów nad kredytam w przypadku oddzałów specjalzujących sę pozyskwanu środków (zmenna Q 1 wyrażona w tys. złotych), kredyty udzelone klentom detalcznych tj. osobom fzycznym z wyłączenem prowadzących dzałalność gospodarczą (zmenna Q wyrażona w tys. złotych). Na powyższe agregaty (z wyłączenem wyróżnonej nadwyżk) złożyły sę kredyty brutto udzelone obu typom klentów: w rachunku beżącym (9.5%), kredyty obrotowe (33.5%), nwestycyjne (19%), konsorcyjne (7%), dyskontowe (3.5%), ratalne (4.5%), kredyty w forme pożyczk gotówkowej dla ludnośc (m.n. na zakup samochodów) (9%), kredyty udzelone frmom leasngowym na fnansowane aktywów będących przedmotem leasngu fnansowego operacyjnego (4.5%), faktorng cesja werzytelnośc (6%) oraz pozostałe (4%) z wyłączenem rachunków nostro lokat w nnych bankach. Zarówno wartość depozytów pozyskanych jak kredytów udzelonych w badanym kwartale wyrażono przez średną ch wartość wg stanu na konec każdego mesąca w kwartale. W efekce w badanym 1997 roku średna cena depozytów wynosła 1.8%, natomast przecętne wynagrodzene pracownków wynosło 605 zł mesęczne wraz z narzutam. Wartość udzelonych kredytów komercyjnych (wraz z nadwyżką depozytów nad kredytam) detalcznych kształtowała sę na pozome odpowedno 106 mln zł 11 mln zł. Całkowty koszt zmenny ponoszony w cągu kwartału przez oddzał zatrudnający średno 84 pracownków posadający ponad 1600 m pomeszczeń burowych wynosł 4.67 mln zł. 6 Przy określanu nazw rachunków depozytowych rodzajów kredytów posłużono sę termnologą używaną w oddzałach badanego banku. 84
8 Dodatkowo w celu określena egzogencznych przyczyn zróżncowana pozomu efektywnośc (za pomocą przedstawonego wcześnej modelu VED) wyróżnono trzy zmenne dychotomczne (m=4, w 1 1), które mogą być odpowedzalne za zróżncowane pozomu efektywnośc w poszczególnych podgrupach oddzałów. Zmenne te odzwercedlają 1 0 specjalzację oddzałów (w ), 0 welkość oddzału merzoną wartoścą produkcj (w 3 ) 3 0 posadane przez oddzały fl mających szerok zakres uprawneń (w 4 ) 7. Samodzelność fl jest wyróżnona przez fakt posadana przez ną jednoznaczne dentyfkującego numeru rozlczenowego oraz pełnej oferty usługowej. Zmenna w 3 ma charakter zmennej cągłej, ale dokonano jej dychotomzacj wyodrębnając dwe różne grupy oddzałów ze względu na średną mesęczną wartość udzelonych kredytów. W szczególnośc: w = 1, gdy średna mesęczna wartość kredytów udzelonych przez oddzał była wększa od wartośc pozyskanych depozytów w badanych czterech kwartałach, w = 0 w przecwnym przypadku, w 3 = 1, gdy średna mesęczna wartość kredytów oddzału była wększa nż 100 mln złotych w 3 = 0 w przecwnym przypadku, w 4 = 1, gdy oddzał posada flę mającą szerok zakres podejmowana decyzj (tzn. śwadczącą pełny zakres usług bankowych), w 4 = 0 w przecwnym przypadku. Wartośc tych zmennych dla poszczególnych oddzałów są prezentowane wraz z omawanym wynkam estymacj mernków efektywnośc. 4. Krótkookresowa funkcja kosztu zmennego oddzałów banku: wynk estymacj Przyjmując ż neobserwowana cena sprzętu komputerowego, materałów akcesorów burowych oraz wartośc nemateralnych prawnych (m.n. oprogramowane) - w M - jest stała zarówno po oddzałach jak po czase, stochastyczny model grancznej translogarytmcznej krótkookresowej funkcj kosztu zmennego przyjmuje postać 8 : lnvc = δ + δ ln w + δ ln w + δ lnq + δ ln K + δ ln w ln w 4.1. t + δ ln w D + δ ln Q + δ ln Q + δ ln Q 1 ln Q D 1 ln K + δ 16 + δ ln w δ ln w ln K + δ 0 ( ln w ) + δ ( ln w ) + δ ( ln Q ) + δ ( ln K ) D L D D ln Q ln K + δ ln w ( ln Q ) + v + z, t δ ln w L L 4 L lnq ln Q δ ln w δ ln Q D 1 L 14 ln Q L ln K 7 Można też zaproponować nne zmenne, np. atrakcyjność regonu, w którym dzała oddzał, merzona welkoścą produktu narodowego w przelczenu na meszkańca. 8 Cena w M ne pojawa sę ona bezpośredno w funkcj kosztu, lecz jest ukryta w wyraze wolnym (zob. np. Osewalsk, Marzec [1998a], [1998b], Marzec [000]). 85
9 gdze zgodne z przyjętym oznaczenem VC oznacza sumę kosztów zaangażowana zmennych czynnków produkcj: kaptału ludzkego, fnansowego oraz materałów akcesorów komputerowych, Q 1 wolumen kredytów udzelonych klentom komercyjnym (plus będąca w dyspozycj central banku nadwyżka depozytów nad kredytam w przypadku oddzałów specjalzujących sę w pozyskwanu środków), Q wolumen kredytów udzelonych klentom detalcznym, w D - cenę czynnka fnansowego (depozytów środków z central fnansujących nadwyżkę kredytów nad depozytam w przypadku oddzałów mających taką nadwyżkę), w L to cena pracy, a K oznacza zaangażowane czynnka stałego (kaptału fzycznego) merzone poprzez powerzchnę (w metrach kwadratowych) pomeszczeń burowych własnych najmowanych, a eksploatowanych przez oddzał. Postać analtyczna funkcj użytej we wzorze 4.1 jest przykładem tzw. gętkej formy funkcyjnej, a została zaproponowana po raz perwszy przez Chrstensena, Jorgensona, Lau [1971] (zob. także Chrstensen, Jorgenson, Lau [1973]). Obecne jest ona powszechne stosowana w emprycznych pracach z zakresu analzy kosztu produkcj, także w bankowośc; zob. m.n. Berger [1993], Cebenoyan, Cooperman, Regster, Hudgns [1993], Kaparaks, Mller, Noulas [1994], Kraft, Trtroglu [1998], Mester [1993], Muldur, Sassenou [1993], Zardokooh, Kolar [1994]. Mkroekonomczna teora produkcj kosztu precyzuje warunk regularnośc ekonomcznej, które w badanym modelu zostały narzucone przez funkcję wskaźnkową I(β) w rozkładze a pror wektora parametrów β=[β 0,,β 0 ], zapewnając tym samym odpowedne znak dla elastycznośc. Warunek jednorodność funkcj kosztu względem cen czynnków jest w modelu 4.1 automatyczne spełnony, gdyż wszystke z cen oraz obserwowany koszt zostały wydzelone sę przez jedną z nch, w tym przypadku przez stałą cenę w M. W przypadku przedstawonej funkcj translogarytmcznej lczba wszystkch możlwych restrykcj na elastycznośc wynos 139. Tak duża ch lczba spowodowana jest tym, ż w tym modelu elastycznośc kosztu zmennego względem jakejkolwek z cen bądź welkośc produktów lub nakładu czynnka stałego - η(vc ) - są lnową funkcją logarytmów wszystkch tych zmennych objaśnających. Dla przykładu elastyczność kosztu względem ceny depozytów ma postać (dla przejrzystośc pomnęto oba ndeksy): ( VC wd ) = δ1 + δ 5 ln wl + δ 6 ln Q1 + δ 7 ln K + δ 11 ln wd δ16 ln Q η + W praktyce narzucono jedyne restrykcje dla przecętnego oddzału, tzn. takego, który charakteryzuje sę średnm z próby w czase po oddzałach - wartoścam zmennych objaśnających 9. W efekce uwzględnono warunek, ż elastycznośc dla przecętnej frmy względem produktów Q 1, Q cen w L, w D są wększe od zera, oraz że suma elastycznośc względem obu cen jest mnejsza od jednośc. Wynk a posteror pokazały, że warunk te były spełnone także dla poszczególnych oddzałów 10, jedyne restrykcja na sumę elastycznośc względem cen w przypadku klku była wążąca 11. Ne narzucono warunku 9 Równoważnym podejścem jest narzucene restrykcj dla średnch elastycznośc po oddzałach. 10 Elastycznośc oblczano dla każdego oddzału w oparcu o średne (z czterech kwartałów) wartośc zmennych objaśnających charakteryzujących oddzał. 11 Próba narzucena warunku dla każdego oddzału bardzo spowolnła algorytm Gbbsa, za sprawą klku obserwacj netypowych. 86
10 ujemnośc na elastycznośc krótkookresowej funkcj kosztu zmennego względem nakładów czynnka stałego (neruchomośc), poneważ dane empryczne wyraźne wskazywały na jego dodatność; w przypadku funkcj typu Cobba Douglasa (czyl szczególnego przypadku funkcj translogarytmcznej) te elastycznośc pownny meć znak ujemny, czego ne można uzasadnć dla ogólnej postac funkcj translogarytmcznej. Tabele ponżej prezentują podstawowe rezultaty estymacj bayesowskej modelu 4.1, tj. wartośc oczekwane odchylena standardowe a posteror parametrów, które ne posadają bezpośrednej nterpretacj ekonomcznej. Źródłem nformacj o charakterze technolog oddzałów banku są elastycznośc oblczone dla przecętnego oddzału (zob. Tabela 3) bądź poszczególnych oddzałów (Tabela 4). Tabela. Wartośc oczekwane (E) odchylena standardowe (D) a posteror parametrów modelu 4.1. (r * =0.7) Parametr Zmenna E( dane) D( dane) Parametr Zmenna E( dane) D( dane) δ 0 Stała δ 1 (lnw D ) δ 1 lnw D δ 13 (lnq 1 ) δ lnw L δ 14 (lnk) δ 3 lnq δ 15 lnq δ 4 lnk δ 16 lnw D lnq δ 5 lnw D lnw L δ 17 lnw L lnq δ 6 lnw D lnq δ 18 lnq 1 lnq δ 7 lnw D lnk δ 19 lnk lnq δ 8 lnw L lnq δ 0 (lnq ) δ 9 lnw L lnk φ 1 w 1 = δ 10 lnq 1 lnk φ w δ 11 (lnw L ) φ 3 w σ v φ 4 w Tabela 3. Średne wartośc oczekwane odchylena standardowe a posteror elastycznośc kosztu. η(vc w D ) η(vc w L ) η(vc Q 1 ) η(vc K) η(vc Q ) η(vc w D )+ η(vc w L ) η(vc Q 1 )+ η(vc Q ) wartość oczekwana odchylene standardowe Spośród wszystkch zmennych najwększy statystyczne stotny wpływ na kształtowane sę kosztu zmennego mają cena czynnka fnansowego, tj. depozytów (w D ) oraz welkość kredytów udzelonym klentom komercyjnym (Q 1 ). Wzrost ceny depozytów nnych pozyskanych środków (wyrażonej w punktach procentowych) o 1% powoduje wzrost kosztu zmennego o około 0.81% (±0.045%) ceters parbus. Natomast wzrost wartośc udzelonych kredytów o 1% powoduje wzrost kosztu zmennego o około 0.75% (±0.04%) ceters parbus. Zmana ceny pracy (podobne jak welkośc kredytów udzelonych klentom detalcznym) ma mnejszy wypływ na pozom kosztu, aczkolwek też odrywa stotną statystyczne rolę, tzn. wzrost tej perwszej welkośc o 1% powoduje wzrost kosztów zmennych o 0.18% (±0.03%), natomast wzrost drugej o 0.1% z błędem ±0.017%. Rola neobserwowanej, stałej dla oddzałów ceny czynnka materałowego (w M ) jest znkoma lub żadna. Uzyskane wynk wskazują, ż wraz ze wzrostem powerzchn pomeszczeń 87
11 burowych oddzału neznaczne rosną koszty zmenne 1. Przecętny oddzał charakteryzuje sę rosnącym efektem skal 13, który wynos około Oznacza to, że zmana kosztu zmennego o 1% w wynk proporcjonalnego wzrostu nakładów czynnków zmennych (zatrudnena, welkośc depozytów oraz środków trwałych (z wyłączenem neruchomośc) powoduje wzrost łącznej produkcj (czyl udzelonych kredytów) o 1.15%. Pełną wedzę statystyczną o charakterystykach kosztu oddzałów przedstawają brzegowe gęstośc w posteror dla średnego współczynnka efektu skal omówonych wcześnej średnch elastycznośc względem welkośc kredytów komercyjnych (Q 1 ), detalcznych (Q 1 ), ceny depozytów (w D ) pracy (w L ) oraz względem powerzchn budynków oddzałów. Rysunek 1. Rozkład a posteror współczynnka efektu skal oraz elastycznośc względem welkośc produktów Q 1, Q oraz nakładu czynnka stałego (K). p(η(vc/k) y,x) p(η(vc/q ) y,x) p(η(vc/q 1 ) y,x) p(1/[η(vc/q 1 )+η(vc/q )] y,x) Rysunek. Rozkład a posteror dla elastycznośc względem cen czynnków zmennych (pracy, depozytów czynnka materałowego). p(η(vc/w D 100) y,x) p(η(vc/w L ) y,x) p(1 - η(vc/w DL 100) - η(vc/w L )) y,x) Jedną z możlwych hpotez uzasadnających ten fakt jest przypuszczene, ż zwększene powerzchn (zwązane z otwarcem nowej fl lub kasy zewnętrznej) może ść w parze ze wzrostem zatrudnena, czyl wzrostu kosztów wynagrodzeń. Zatem zachodz być może komplementarność mędzy czynnkem ludzkm a kaptałem (neruchomośc, budynk tp.). 13 W przypadku rozważana welu produktów Panzar, Wllg [1977] proponują do pomaru efektu skal tzw. zagregowany współczynnk efektu skal (SL) defnowany jako odwrotność sumy elastycznośc kosztu względem każdego z produktów, czyl w omawanym przypadku wyrażene SL=[η(VC Q 1 )+ η(vc Q )]
12 Szczegółowe nformacje o technolog każdego z 58 oddzałów zawera ponższa tabela (oddzały są posortowane malejąco ze względu na średną wartość udzelonych kredytów w cągu badanego roku). Można zauważyć, że wększość z nch charakteryzuje sę rosnącym efektem skal produkcj, zatem z ekonomcznego punktu wdzena korzystne jest zwększane przez ne wolumenu kredytów (poprzez proporcjonalny wzrost nakładów czynnków zmennych) tak długo, aż osągną stały, a następne malejący efekt skal. Badane oddzały wykazują zróżncowane, np. w przypadku oddzału o numerze 8 cena depozytów ma bardzo slny stotny wpływ na kształtowane kosztu zmennego (elastyczność kształtuje sę na pozome (±0.038)), natomast dla oddzału 53 rola tego czynnka jest dużo mnejsza (0.667, ±0.071). Cena pracy ma najwększy wpływ na koszt zmenny w oddzale o numerze 58, który charakteryzuje sę najmnejszym wolumenem udzelonych kredytów. Natomast w oddzale prowadzącym najaktywnejszą poltykę kredytową (o numerze 1) rola tej ceny jest najmnejsza spośród wszystkch pozostałych oddzałów. Ponadto szczególną uwagę zwraca oddzał numer 7, posadający stotne ujemny znak elastycznoścą kosztu względem welkośc kredytów detalcznych. Spowodowane jest to nskm udzałem tych kredytów w łącznym wolumene kredytów, co ma także mejsce w przypadku oddzałów o numerze, 16, 33, 36, 41 43, dla których ta elastyczność przyjmuje wartośc blske zero. Występuje jeszcze grupa oddzałów, dla których znak elastycznośc kosztu zmennego względem nakładu czynnka stałego jest stotne ujemny. Dotyczy to oddzałów najwększych ze względu na powerzchnę posadanych lub najmowanych neruchomośc, wykorzystywanych do prowadzena dzałalnośc bankowej. może w nch pojawć sę klasyczna substytucja mędzy czynnkam (pracą neruchomoścam). Tabela 4. Współczynnk efektu skal (SL), wartośc oczekwane odchylena standardowe a posteror (w nawase) dla elastycznośc kosztu w poszczególnych oddzałach banku. 14 η(w D ) η(w L ) η(w D ) +η(w L ) η(q 1 ) η(q ) η(k) SL (0.06) (0.045) (0.107) (0.033) (0.00) 0.09 (0.04) (0.057) (0.034) (0.091) 0.86 (0.03) (0.019) (0.03) (0.057) (0.03) (0.089) (0.03) 0.4 (0.019) (0.03) (0.060) (0.034) 1.00 (0.093) (0.033) (0.019) (0.04) (0.04) (0.035) (0.077) (0.03) (0.015) (0.03) (0.041) (0.031) (0.071) 0.76 (0.03) (0.014) (0.0) (0.043) (0.03) (0.075) (0.03) -0.1 (0.015) (0.01) (0.04) (0.08) (0.069) (0.03) (0.015) (0.01) (0.070) (0.047) (0.118) (0.033) (0.08) 0.19 (0.031) (0.068) 0.18 (0.040) (0.108) (0.033) 0.17 (0.08) (0.031) (0.069) 0.17 (0.039) (0.108) (0.033) (0.08) (0.031) (0.066) 0.1 (0.038) (0.103) (0.033) 0.16 (0.07) 0.17 (0.031) (0.034) (0.08) (0.06) 0.7 (0.04) (0.013) (0.019) (0.033) (0.0) (0.055) (0.03) (0.013) (0.018) (0.033) (0.00) (0.053) (0.03) (0.013) (0.018) (0.034) (0.06) (0.060) (0.03) (0.01) (0.018) Przyjęce, że elastycznośc η(vc/q 1 ) η(vc/q ) posadają rozkład zblżony do normalnego powoduje, że momenty zmennej losowej [η(vc/q 1 ) + η(vc/q )] -1 ne stneją, w tym wartość oczekwana E([η(VC/Q 1 ) + η(q )] -1 ), zatem za ocenę SL przyjęto wyrażene [E(η(VC/Q 1 ) ) + E(η(VC/Q ) )] -1 89
13 η(w D ) η(w L ) η(w D ) +η(w L ) η(q 1 ) η(q ) η(k) SL (0.041) (0.08) (0.070) (0.06) (0.016) (0.0) (0.038) (0.06) (0.064) 0.73 (0.07) (0.015) (0.01) (0.041) (0.05) (0.066) (0.07) (0.015) (0.01) (0.041) (0.030) (0.071) 0.71 (0.07) (0.015) 0.04 (0.01) (0.035) (0.0) (0.057) (0.00) (0.013) (0.017) (0.036) (0.00) (0.056) 0.78 (0.01) (0.014) (0.017) (0.039) (0.01) (0.060) (0.01) 0.19 (0.015) (0.017) (0.046) (0.046) (0.093) 0.7 (0.01) (0.015) (0.017) (0.055) 0.07 (0.044) (0.100) (0.033) (0.00) (0.031) (0.049) 0.7 (0.037) (0.087) 0.67 (0.031) (0.00) (0.030) (0.053) (0.041) (0.094) (0.033) (0.00) (0.031) (0.047) 0.05 (0.046) (0.093) (0.030) (0.01) (0.09) (0.07) 0.14 (0.06) 0.95 (0.053) (0.019) (0.011) (0.015) (0.09) (0.01) (0.049) (0.00) 0.3 (0.011) (0.015) (0.030) (0.019) (0.049) 0.75 (0.01) (0.01) (0.016) (0.03) (0.06) (0.058) 0.69 (0.01) (0.011) (0.016) (0.041) (0.036) (0.077) (0.01) (0.016) (0.04) (0.038) 0.16 (0.09) 0.98 (0.067) (0.00) (0.016) (0.04) (0.041) (0.07) (0.067) (0.01) (0.016) 0.09 (0.04) (0.041) 0.17 (0.08) (0.069) (0.01) (0.016) (0.04) (0.035) 0.19 (0.035) (0.070) (0.018) 0.07 (0.015) (0.0) (0.034) (0.06) (0.061) (0.018) (0.015) 0.03 (0.01) (0.034) (0.03) (0.057) (0.018) 0.03 (0.015) (0.01) (0.037) (0.08) (0.065) 0.74 (0.018) (0.015) (0.0) (0.030) 0.3 (0.030) 1.00 (0.060) (0.018) (0.01) 0.18 (0.01) (0.03) 0.04 (0.05) (0.056) (0.019) (0.013) (0.01) (0.031) 0.35 (0.0) (0.053) (0.018) (0.013) (0.01) (0.030) 0.19 (0.019) (0.049) (0.018) (0.011) (0.01) (0.057) 0.48 (0.038) (0.095) (0.01) (0.018) (0.04) (0.055) 0.19 (0.035) (0.090) (0.01) 0.56 (0.018) (0.03) (0.060) 0.06 (0.038) (0.098) 0.69 (0.0) (0.019) 0.03 (0.04) (0.069) (0.044) 1.05 (0.113) (0.06) (0.00) 0.09 (0.06) (0.034) (0.07) 0.86 (0.061) (0.015) 0.09 (0.015) (0.015) (0.041) 0.17 (0.05) (0.066) (0.017) 0.05 (0.016) (0.015) (0.034) 0.34 (0.00) (0.055) 0.70 (0.015) 0.16 (0.015) (0.015) (0.037) 0.05 (0.06) (0.063) (0.016) 0.06 (0.014) (0.015) (0.071) (0.046) (0.117) 0.69 (0.08) 0.35 (0.031) (0.034) (0.074) 0.53 (0.043) (0.117) (0.09) (0.033) (0.035) (0.078) 0.09 (0.046) (0.14) (0.031) (0.034) (0.037) (0.078) 0.56 (0.049) (0.17) (0.031) (0.033) (0.037) (0.07) 0.53 (0.036) (0.063) (0.017) (0.011) (0.016) (0.05) (0.01) (0.046) (0.017) (0.011) (0.016) 1.55 Jednym z celów nnejszego opracowana jest m.n. ocena efektywnośc kosztowej badanych oddzałów. Do pomaru efektywnośc wykorzystano zmenną r =exp(-z ), której wartośc oczekwane odchylena standardowe a posteror prezentuje ponższa tabela, zawerająca dodatkowo nformacje o parametrze specjalzacj oddzału (w ), jego welkośc (w 3 ) oraz strukturze organzacyjnej (w 4 ) oraz o λ = φ φ φ φ 1 w w 3 3 w 4 4, czyl o wartośc oczekwanej warunkowego wykładnczego rozkładu neefektywnośc z. Przecętny oddzał 90
14 charakteryzuje sę efektywnoścą na pozome 0.98% (±0.018) co oznacza, że tylko ponad 7% ponoszonego kosztu jest kosztem nadwyżkowym, neuzasadnonym an cenam czynnków, an welkoścam produktów czy też nakładem czynnka stałego. W przypadku oddzału o numerze 58 (najmnej efektywnego) aż około 30% obserwowanego kosztu zmennego stanow koszt nadwyżkowy (w modelu z jednym zagregowanym produktem Q=Q 1 +Q nadwyżkowy koszt tego oddzału wynosł 5%; zob. Marzec [000]). Natomast oddzał 57 jest praktyczne w pełn efektywną, wzorcową placówką bankową, gdyż wartość oczekwana a posteror mernka efektywnośc wynos (przy odchylenu standardowym 0.006). Średne wartośc oczekwane mernków efektywnośc dla poszczególnych grup oddzałów (ze względu na zmenne w j ) ne wskazują jednoznaczne na stnene stotnej zależnośc mędzy wyróżnonym trzema zmennym dychotomcznym a zróżncowanem efektywnośc mędzy oddzałam. Dodatkowo odchylena standardowe są relatywne duże w stosunku do ewentualnych zróżncowana mernków efektywnośc. Dopero użyce odpowednch narzędz statystycznych, w tym przypadku podzborów (przedzałów) o najwększej gęstośc a posteror (ang. subsets of the hghest posteror densty; H.P.D. subsets, zob. Box, Tao [1973]) oraz bayesowskego odpowednka testu F, pozwolło na uzyskane bardzej precyzyjnych wynków (zob. Marzec [000]). W efekce uzyskano rezultaty, które wskazywały przede wszystkm na usunęce z omawanego modelu VED dwóch zmennych: w 3 w 4, nformujących odpowedno o skal prowadzonej dzałalnośc fakce posadana przez oddzał fl śwadczących pełny zakres usług bankowych. Powtórna estymacja zredukowanego modelu umocnła rolę specjalzacj oddzału jako egzogencznego czynnka wyjaśnającego zróżncowane efektywnośc oddzałów, w efekce oddzały kredytowe (w =1) charakteryzują sę średno wyższą efektywnoścą nż oddzały mające nadwyżkę depozytów nad kredytam. Tabela 5. Wartośc oczekwane odchylena standardowe a posteror wskaźnków efektywnośc modelu VED. w w 3 w 4 E(λ y,x,w) D(λ y,x,w) E(r y,x) D(r y,x)
15 9 w w 3 w 4 E(λ y,x,w) D(λ y,x,w) E(r y,x) D(r y,x) Średna dla oddzałów z w =1, w 3 =1 w 4 = Średna dla oddzałów z w =0, w 3 =0 w 4 = Średna dla oddzałów z w =1, w 3 =0 w 4 = Średna dla oddzałów z w =0, w 3 =1 w 4 = Średna dla oddzałów z w =0, w 3 =0 w 4 = Średna dla oddzałów z w =1, w 3 =1 w 4 = Średna dla oddzałów z w =0, w 3 =1 w 4 = Średna dla oddzałów z w = Średna dla oddzałów z w = Średna dla oddzałów z w 3 = Średna dla oddzałów z w 3 =
16 w w 3 w 4 E(λ y,x,w) D(λ y,x,w) E(r y,x) D(r y,x) Średna dla oddzałów z w 4 = Średna dla oddzałów z w 4 = Średna dla oddzałów Podsumowane W nnejszym opracowanu przedstawono najważnejsze wynk krótkookresowej analzy efektywnośc kosztowej oddzałów dużego polskego banku. W tym celu zastosowano bayesowsk model efektów losowych o zmennym rozkładze efektywnośc dla danych przekrojowo-czasowych. Wykorzystano translogarytmczną postać dla funkcj kosztu, co pozwolło m.n. na dokonane charakterystyk technolog każdego oddzału (poprzez wylczene elastycznośc efektu skal produkcj). Wększość oddzałów wykazuje rosnący efekt skal produkcj, zatem z ekonomcznego punktu wdzena pownny one dążyć do zwększena produkcj, czyl wolumenu udzelonych kredytów. Średna efektywność badanych oddzałów kształtowała sę na pozome około 93%, co jest wynkem dość wysokm, ale jest także wskazówką, ż ewentualnej obnżk kosztów należy także szukać w poprawe efektywnośc oddzałów mnej efektywnych. Pomar efektywnośc oraz rankng oddzałów może być w praktyce wykorzystany przez kerownctwo banku m.n. przy konstruowanu szczegółowych planów dzałalnośc operacyjnej rozwoju oddzałów bankowych. W podsumowanu należy stwerdzć, że podejśce bayesowske do estymacj model grancznych pozwolło na uzyskane bardzo welu nteresujących, cennych statystyczne stotnych nformacj zarówno o charakterze technolog, jak pozome efektywnośc kosztowej oddzałów badanego banku. Zastosowane podejśca klasycznego byłoby możlwe za cenę dodatkowych, często bardzo upraszczających założeń. Bblografa Agner, D., C.A.K. Lovell, P. Schmdt [1977], Formulaton and Estmaton of Stochastc Fronter Producton Functon Models, Journal of Econometrcs, vol. 6. Beckers, D.E., C.J. Hammond [1987], A tractable lkelhood functon for the normal-gamma stochastc fronter model, Economcs Letters, vol. 4. Berg, S.A, F.R. Forsund, L. Hjalmarsson, M. Soumnen [1993], Bankng effcency n the Nordc countres, Journal of Bankng and Fnance, vol. 17. Berger, A. N. [1993], Dstrbuton-free estmates of effcency n the U.S. bankng ndustry and tests of the standard dstrbutonal assumptons, The Journal of Productvty Analyss, vol. 4. Box, G., G. Tao [1973], Bayesan Inference n Statstcal Analyss, Addson-Wesley Publshng Company, Readng. Van den Broeck, J., G. Koop, J. Osewalsk, M.F.J. Steel [1994], Stochastc fronter models: A Bayesan perspectve, Journal of Econometrcs, vol
17 Casella, G., E. George [199], Explanng the Gbbs Sampler, The Amercan Statstcan, vol. 46. Cebenoyan, A.S., E.S. Cooperman, C.A. Regster, S.C. Hudgns [199], The relatve effcency of stock versus Mutual S&Ls: A stochastc cost fronter approach, Journal of Fnancal Servces Research, vol. 7. Chrstensen, L.R., D. Jorgenson, L. Lau [1973], Transcentendal Logarthmc Producton Fronters, The Revew of Economcs and Statstcs, vol. 55. Färe, R., D. Promont [1993], Measurng the effcency of multunt bankng: An actvty analyss approach, Journal of Bankng and Fnance, vol. 17. Grabowsk, R., N. Ragan, R. Rezvanan [1993], Organzatonal forms n bankng: An emprcal nvestgaton of cost effcency, Journal of Bankng and Fnance, vol. 17. Greene, W.H. [1980], Maxmum lkelhood estmaton of econometrc fronter functons, Journal of Econometrcs, vol. 13. Greene, W.H. [1990], A gamma-dstrbuted stochastc fronter model, Journal of Econometrcs, vol. 46. Jondrow, J., C.A.K. Lovell, I. Materov, P. Schmdt [198], On the estmaton of techncal neffcency n the stochastc fronter producton functon model, Journal of Econometrcs, vol. 19. Kaparaks, E., S. M. Mller, A.G. Noulas [1994], Short-run cost neffcency of commercal banks: A flexble stochastc fronter approach, Journal of Money, Cred and Bankng, vol. 6. Koop, G., J. Osewalsk, M.F.J Steel [1994], Bayesan effcency analyss wth a flexble form: The AIM cost functon, Journal of Busness and Economc Statstcs, vol. 1. Koop, G., J. Osewalsk, M.F.J Steel [1997], Hosptal effcency analyss wth ndvdual effects: A Bayesan approach, Journal of Econometrcs, vol. 76, s Kopczewsk, T. [1999], Racjonalność zachowań banków komercyjnych w Polsce w latach , maszynops pracy doktorskej, Unwersytet Warszawsk. Kraft, E., D. Trtroglu [1998], Bank effcency n Croatna: A stochastc-fronter Analyss, Journal of Comparatve Economcs, vol. 6. Marzec, J. [1999], Produkty, czynnk produkcj funkcja kosztów w badanach efektywnośc kosztowej banków, Ekonomsta, nr 3. Marzec, J. [000], Ekonometryczna analza efektywnośc kosztów w bankach komercyjnych, maszynops pracy doktorskej, Akadema Ekonomczna w Krakowe. Marzec, J., Osewalsk J. [ ], Pomar efektywnośc kosztowej banków: zarys metodolog, Fola Economca Cracovensa, nr Meeusen, W., J. van den Broeck [1977], Effcency Estmaton from Cobb-Douglas Producton Functons wth Composed Error, Internatonal Economc Revew, vol. 8. Mester, L.J. [1993], Effcency n the savngs and loan ndustry, Journal of Bankng and Fnance, vol. 17. Muldur, U., Sassenou M. [1993], Economes of scale and scope n French bankng and savngs nstutons, Journal of Productvty Analyss, vol. 4. Osewalsk, J., J. Marzec [1998a], Nowoczesne metody Monte Carlo w bayesowskej analze efektywnośc kosztowej banków, Zastosowana rozwązań nformatycznych w bankowośc (materały konferencyjne pod red. A. Gospodarowcza), Prace Naukowe AE we Wrocławu, nr 797, s Osewalsk, J., J. Marzec [1998b], Bayesowska analza efektywnośc kosztowej oddzałów banku: założena wynk, Prognozowane w zarządzanu frmą (materały konferencyjne pod red. M. Ceślak D. Kwatkowskej-Cotuchy), Prace Naukowe AE we Wrocławu, nr 808, s Panzar, J.C., R.D. Wllg [1977], Economes of scale n mult-output producton, Quarterly Journal of Economcs, vol. 91. Ptt, M., L.F. Lee [1981], The measurement and sources of techncal neffcency n the Indonesan weavng ndustry, Journal of Development Economcs, vol. 9. Rogowsk, G. [1998a], Analza efektywnośc oddzałów banku, Bank, nr 1. Rogowsk, G. [1998b], Metody analzy: oceny banku na potrzeby zarządzana strategcznego, Wyższa Szkoła Bankowośc, Poznań. Schmdt, P., R. Sckles [1984], Producton fronters and panel data, Journal of Busness and Economc Statstcs, vol.. 94
18 Sealey, C.W., J.T. Lndley [1977], Inputs, outputs, and a theory of producton and cost at depostory fnancal nsttutons, Journal of Fnance, vol. 3. Stevenson, R.E. [1980], Lkelhood functons for generalzed stochastc fronter estmaton, Journal of Econometrcs, vol. 13. Terney, L. [1994], Markov chans for explorng posteror dstrbutons, Annals of Statstcs, vol.. Zardokooh, A., J. Kolar [1994], Branch offce economes of scale and scope: Evdence from savngs banks n Fnland, Journal of Bankng and Fnance, vol
Produkty i czynniki produkcji w badaniach efektywności kosztowej banków 1
Produkty czynnk produkcj w badanach efektywnośc kosztowej banków 1 Jerzy Marzec Katedra Ekonometr Akadem Ekonomcznej w Krakowe Podstawy pomaru efektywnośc kosztowej. Mkroekonomczny model przedsęborstwa
Bardziej szczegółowoModelowanie procesu produkcji banków i badanie ich efektywności kosztowej 1
Jerzy Marzec (Katedra Ekonometr Akadem Ekonomcznej w Krakowe) Modelowane procesu produkcj banków badane ch efektywnośc kosztowej 1 1. Podstawy pomaru efektywnośc kosztowej. Mkroekonomczny model przedsęborstwa
Bardziej szczegółowoJerzy Marzec, Jacek Osiewalski (Akademia Ekonomiczna w Krakowie) Funkcja kosztów dla oddziałów banku: mierniki korzyści specjalizacji 1.
Jerzy Marzec, Jacek Osewalsk, Katedra Ekonometr Badań Operacyjnych, Unwersytet Ekonomczny w Krakowe Jerzy Marzec, Jacek Osewalsk (Akadema Ekonomczna w Krakowe) Funkcja kosztów dla oddzałów banku: mernk
Bardziej szczegółowoW y d ział Za r ządzania. J e r zy Marzec. Praca doktorska napisana pod kierunkiem Prof. AE dra hab. Jacka Osiewalskiego
Akadema Ekonomczna w Krakowe W y d zał Za r ządzana Katedra Ekonome t r J e r zy Marzec Ekonometryczna analza efektywnośc kosztów w bankach komercyjnych Praca doktorska napsana pod kerunkem Prof. AE dra
Bardziej szczegółowoNatalia Nehrebecka. Wykład 2
Natala Nehrebecka Wykład . Model lnowy Postad modelu lnowego Zaps macerzowy modelu lnowego. Estymacja modelu Wartośd teoretyczna (dopasowana) Reszty 3. MNK przypadek jednej zmennej . Model lnowy Postad
Bardziej szczegółowoPomiar efektywności kosztowej banków: zarys metodologii i
Maszynops artykułu: Marzec J., J. Osewalsk, 996-97, Pomar efektywnośc kosztowe banków: zarys Jerzy Marzec, Jacek Osewalsk (Katedra Ekonometr Akadem Ekonomczne w Krakowe) Pomar efektywnośc kosztowe banków:
Bardziej szczegółowoW praktyce często zdarza się, że wyniki obu prób możemy traktować jako. wyniki pomiarów na tym samym elemencie populacji np.
Wykład 7 Uwaga: W praktyce często zdarza sę, że wynk obu prób możemy traktować jako wynk pomarów na tym samym elemence populacj np. wynk x przed wynk y po operacj dla tego samego osobnka. Należy wówczas
Bardziej szczegółowoNatalia Nehrebecka. Zajęcia 3
St ł Cchock Stansław C h k Natala Nehrebecka Zajęca 3 1. Dobroć dopasowana równana regresj. Współczynnk determnacj R Dk Dekompozycja warancj zmennej zależnej ż Współczynnk determnacj R. Zmenne cągłe a
Bardziej szczegółowoWeryfikacja hipotez dla wielu populacji
Weryfkacja hpotez dla welu populacj Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Intelgencj Metod Matematycznych Wydzał Informatyk Poltechnk Szczecńskej 5. Parametryczne testy stotnośc w
Bardziej szczegółowoBadanie optymalnego poziomu kapitału i zatrudnienia w polskich przedsiębiorstwach - ocena i klasyfikacja
Jacek Batóg Unwersytet Szczecńsk Badane optymalnego pozomu kaptału zatrudnena w polskch przedsęborstwach - ocena klasyfkacja Prowadząc dzałalność gospodarczą przedsęborstwa kerują sę jedną z dwóch zasad
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH
STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH 1 Test zgodnośc χ 2 Hpoteza zerowa H 0 ( Cecha X populacj ma rozkład o dystrybuance F). Hpoteza alternatywna H1( Cecha X populacj
Bardziej szczegółowoKURS STATYSTYKA. Lekcja 6 Regresja i linie regresji ZADANIE DOMOWE. www.etrapez.pl Strona 1
KURS STATYSTYKA Lekcja 6 Regresja lne regresj ZADANIE DOMOWE www.etrapez.pl Strona 1 Część 1: TEST Zaznacz poprawną odpowedź (tylko jedna jest prawdzwa). Pytane 1 Funkcja regresj I rodzaju cechy Y zależnej
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6
Stansław Cchock Natala Nehrebecka Wykład 6 1 1. Interpretacja parametrów przy zmennych objaśnających cągłych Semelastyczność 2. Zastosowane modelu potęgowego Model potęgowy 3. Zmenne cągłe za zmenne dyskretne
Bardziej szczegółowoSZACOWANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODĄ PROPAGACJI ROZKŁADÓW
SZACOWANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODĄ PROPAGACJI ROZKŁADÓW Stefan WÓJTOWICZ, Katarzyna BIERNAT ZAKŁAD METROLOGII I BADAŃ NIENISZCZĄCYCH INSTYTUT ELEKTROTECHNIKI ul. Pożaryskego 8, 04-703 Warszawa tel.
Bardziej szczegółowoMETODA UNITARYZACJI ZEROWANEJ Porównanie obiektów przy ocenie wielokryterialnej. Ranking obiektów.
Opracowane: Dorota Mszczyńska METODA UNITARYZACJI ZEROWANEJ Porównane obektów przy ocene welokryteralnej. Rankng obektów. Porównane wybranych obektów (warantów decyzyjnych) ze względu na różne cechy (krytera)
Bardziej szczegółowoPropozycja modyfikacji klasycznego podejścia do analizy gospodarności
Jacek Batóg Unwersytet Szczecńsk Propozycja modyfkacj klasycznego podejśca do analzy gospodarnośc Przedsęborstwa dysponujące dentycznym zasobam czynnków produkcj oraz dzałające w dentycznych warunkach
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka Katarzyna Rosiak-Lada. Zajęcia 3
Stansław Cchock Natala Nehrebecka Katarzyna Rosak-Lada Zajęca 3 1. Dobrod dopasowana równana regresj. Współczynnk determnacj R 2 Dekompozycja warancj zmennej zależnej Współczynnk determnacj R 2 2. Zmenne
Bardziej szczegółowo0 0,2 0, p 0,1 0,2 0,5 0, p 0,3 0,1 0,2 0,4
Zad. 1. Dana jest unkcja prawdopodobeństwa zmennej losowej X -5-1 3 8 p 1 1 c 1 Wyznaczyć: a. stałą c b. wykres unkcj prawdopodobeństwa jej hstogram c. dystrybuantę jej wykres d. prawdopodobeństwa: P (
Bardziej szczegółowoPattern Classification
attern Classfcaton All materals n these sldes were taken from attern Classfcaton nd ed by R. O. Duda,. E. Hart and D. G. Stork, John Wley & Sons, 000 wth the permsson of the authors and the publsher Chapter
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6
Stansław Cchock Natala Nehrebecka Wykład 6 1 1. Zastosowane modelu potęgowego Przekształcene Boxa-Coxa 2. Zmenne cągłe za zmenne dyskretne 3. Interpretacja parametrów przy zmennych dyskretnych 1. Zastosowane
Bardziej szczegółowoSystem Przeciwdziałania Powstawaniu Bezrobocia na Terenach Słabo Zurbanizowanych SPRAWOZDANIE Z BADAŃ Autor: Joanna Wójcik
Opracowane w ramach projektu System Przecwdzałana Powstawanu Bezroboca na Terenach Słabo Zurbanzowanych ze środków Europejskego Funduszu Społecznego w ramach Incjatywy Wspólnotowej EQUAL PARTNERSTWO NA
Bardziej szczegółowoKształtowanie się firm informatycznych jako nowych elementów struktury przestrzennej przemysłu
PRACE KOMISJI GEOGRAFII PRZEMY SŁU Nr 7 WARSZAWA KRAKÓW 2004 Akadema Pedagogczna, Kraków Kształtowane sę frm nformatycznych jako nowych elementów struktury przestrzennej przemysłu Postępujący proces rozwoju
Bardziej szczegółowoProcedura normalizacji
Metody Badań w Geograf Społeczno Ekonomcznej Procedura normalzacj Budowane macerzy danych geografcznych mgr Marcn Semczuk Zakład Przedsęborczośc Gospodark Przestrzennej Instytut Geograf Unwersytet Pedagogczny
Bardziej szczegółowoPortfele zawierające walor pozbawiony ryzyka. Elementy teorii rynku kapitałowego
Portel nwestycyjny ćwczena Na podst. Wtold Jurek: Konstrukcja analza rozdzał 5 dr chał Konopczyńsk Portele zawerające walor pozbawony ryzyka. lementy teor rynku kaptałowego 1. Pożyczane penędzy amy dwa
Bardziej szczegółowoZadane 1: Wyznacz średne ruchome 3-okresowe z następujących danych obrazujących zużyce energ elektrycznej [kwh] w pewnym zakładze w mesącach styczeń - lpec 1998 r.: 400; 410; 430; 40; 400; 380; 370. Zadane
Bardziej szczegółowoPROGNOZOWANIE SPRZEDAŻY Z ZASTOSOWANIEM ROZKŁADU GAMMA Z KOREKCJĄ ZE WZGLĘDU NA WAHANIA SEZONOWE
STUDIA I PRACE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH I ZARZĄDZANIA NR 36 Krzysztof Dmytrów * Marusz Doszyń ** Unwersytet Szczecńsk PROGNOZOWANIE SPRZEDAŻY Z ZASTOSOWANIEM ROZKŁADU GAMMA Z KOREKCJĄ ZE WZGLĘDU NA
Bardziej szczegółowo) będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym rozkładzie normalnym z następującymi parametrami: nieznaną wartością 1 4
Zadane. Nech ( X, Y ),( X, Y ), K,( X, Y n n ) będą nezależnym zmennym losowym o tym samym rozkładze normalnym z następującym parametram: neznaną wartoścą oczekwaną EX = EY = m, warancją VarX = VarY =
Bardziej szczegółowoAnaliza rodzajów skutków i krytyczności uszkodzeń FMECA/FMEA według MIL STD - 1629A
Analza rodzajów skutków krytycznośc uszkodzeń FMECA/FMEA według MIL STD - 629A Celem analzy krytycznośc jest szeregowane potencjalnych rodzajów uszkodzeń zdentyfkowanych zgodne z zasadam FMEA na podstawe
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4
Stansław Cchock Natala Nehrebecka Zajęca 4 1. Interpretacja parametrów przy zmennych zerojedynkowych Zmenne 0-1 Interpretacja przy zmennej 0 1 w modelu lnowym względem zmennych objaśnających Interpretacja
Bardziej szczegółowo( ) ( ) 2. Zadanie 1. są niezależnymi zmiennymi losowymi o. oraz. rozkładach normalnych, przy czym EX. i σ są nieznane. 1 Niech X
Prawdopodobeństwo statystyka.. r. Zadane. Zakładamy, że,,,,, 5 są nezależnym zmennym losowym o rozkładach normalnych, przy czym E = μ Var = σ dla =,,, oraz E = μ Var = 3σ dla =,, 5. Parametry μ, μ σ są
Bardziej szczegółowoAnaliza i diagnoza sytuacji finansowej wybranych branż notowanych na Warszawskiej Giełdzie Papierów Wartościowych w latach
Jacek Batóg Unwersytet Szczecńsk Analza dagnoza sytuacj fnansowej wybranych branż notowanych na Warszawskej Gełdze Paperów Wartoścowych w latach 997-998 W artykule podjęta została próba analzy dagnozy
Bardziej szczegółowoKONSTRUKCJA OPTYMALNYCH PORTFELI Z ZASTOSOWANIEM METOD ANALIZY FUNDAMENTALNEJ UJĘCIE DYNAMICZNE
Adranna Mastalerz-Kodzs Unwersytet Ekonomczny w Katowcach KONSTRUKCJA OPTYMALNYCH PORTFELI Z ZASTOSOWANIEM METOD ANALIZY FUNDAMENTALNEJ UJĘCIE DYNAMICZNE Wprowadzene W dzałalnośc nstytucj fnansowych, takch
Bardziej szczegółowoZASTOSOWANIE ANALIZY HARMONICZNEJ DO OKREŚLENIA SIŁY I DŁUGOŚCI CYKLI GIEŁDOWYCH
Grzegorz PRZEKOTA ZESZYTY NAUKOWE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH ZASTOSOWANIE ANALIZY HARMONICZNEJ DO OKREŚLENIA SIŁY I DŁUGOŚCI CYKLI GIEŁDOWYCH Zarys treśc: W pracy podjęto problem dentyfkacj cykl gełdowych.
Bardziej szczegółowoNatalia Nehrebecka. Zajęcia 4
St ł Cchock Stansław C h k Natala Nehrebecka Zajęca 4 1. Interpretacja parametrów przy zmennych zerojedynkowych Zmenne 0 1 Interpretacja przy zmennej 0 1 w modelu lnowym względem zmennych objaśnających
Bardziej szczegółowoStatystyka. Zmienne losowe
Statystyka Zmenne losowe Zmenna losowa Zmenna losowa jest funkcją, w której każdej wartośc R odpowada pewen podzbór zboru będący zdarzenem losowym. Zmenna losowa powstaje poprzez przyporządkowane każdemu
Bardziej szczegółowoStatystyka Inżynierska
Statystyka Inżynerska dr hab. nż. Jacek Tarasuk AGH, WFIS 013 Wykład DYSKRETNE I CIĄGŁE ROZKŁADY JEDNOWYMIAROWE Zmenna losowa, Funkcja rozkładu, Funkcja gęstośc, Dystrybuanta, Charakterystyk zmennej, Funkcje
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 7
Stansław Cchock Natala Nehrebecka Wykład 7 1 1. Zmenne cągłe a zmenne dyskretne 2. Interpretacja parametrów przy zmennych dyskretnych 1. Zmenne cągłe a zmenne dyskretne 2. Interpretacja parametrów przy
Bardziej szczegółowoAnaliza porównawcza rozwoju wybranych banków komercyjnych w latach 2001 2009
Mara Konopka Katedra Ekonomk Organzacj Przedsęborstw Szkoła Główna Gospodarstwa Wejskego w Warszawe Analza porównawcza rozwoju wybranych banków komercyjnych w latach 2001 2009 Wstęp Polska prywatyzacja
Bardziej szczegółowoMODELE COPULA M-GARCH O ROZKŁADACH NIEZMIENNICZYCH NA TRANSFORMACJE ORTOGONALNE
Mateusz Ppeń Unwersytet Ekonomczny w Krakowe MODELE COPULA M-GARCH O ROZKŁADACH NIEZMIENNICZYCH NA TRANSFORMACJE ORTOGONALNE Wprowadzene W analzach emprycznych przeprowadzonych z wykorzystanem welorównanowych
Bardziej szczegółowoModele wieloczynnikowe. Modele wieloczynnikowe. Modele wieloczynnikowe ogólne. α β β β ε. Analiza i Zarządzanie Portfelem cz. 4.
Modele weloczynnkowe Analza Zarządzane Portfelem cz. 4 Ogólne model weloczynnkowy można zapsać jako: (,...,,..., ) P f F F F = n Dr Katarzyna Kuzak lub (,...,,..., ) f F F F = n Modele weloczynnkowe Można
Bardziej szczegółowoOPTYMALNE STRATEGIE INWESTYCYJNE PODEJŚCIE FUNDAMENTALNE OPTIMAL INVESTMENT STRATEGY FUNDAMENTAL ANALYSIS
ZESZYTY NAUKOWE POLITECHNIKI ŚLĄSKIEJ 2014 Sera: ORGANIZACJA I ZARZĄDZANIE z. 68 Nr kol. 1905 Adranna MASTALERZ-KODZIS Unwersytet Ekonomczny w Katowcach OPTYMALNE STRATEGIE INWESTYCYJNE PODEJŚCIE FUNDAMENTALNE
Bardziej szczegółowoPlan wykładu: Typowe dane. Jednoczynnikowa Analiza wariancji. Zasada: porównać zmienność pomiędzy i wewnątrz grup
Jednoczynnkowa Analza Waranc (ANOVA) Wykład 11 Przypomnene: wykłady zadana kursu były zaczerpnęte z podręcznków: Statystyka dla studentów kerunków techncznych przyrodnczych, J. Koronack, J. Melnczuk, WNT
Bardziej szczegółowo65120/ / / /200
. W celu zbadana zależnośc pomędzy płcą klentów ch preferencjam, wylosowano kobet mężczyzn zadano m pytane: uważasz za lepszy produkt frmy A czy B? Wynk były następujące: Odpowedź Kobety Mężczyźn Wolę
Bardziej szczegółowoAnaliza regresji modele ekonometryczne
Analza regresj modele ekonometryczne Klasyczny model regresj lnowej - przypadek jednej zmennej objaśnającej. Rozpatrzmy klasyczne zagadnene zależnośc pomędzy konsumpcją a dochodam. Uważa sę, że: - zależność
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6
Stansław Cchock Natala Nehrebecka Wykład 6 1 1. Zastosowane modelu potęgowego Model potęgowy Przekształcene Boxa-Coxa 2. Zmenne cągłe za zmenne dyskretne 3. Interpretacja parametrów przy zmennych dyskretnych
Bardziej szczegółowoEgzamin ze statystyki/ Studia Licencjackie Stacjonarne/ Termin I /czerwiec 2010
Egzamn ze statystyk/ Studa Lcencjacke Stacjonarne/ Termn /czerwec 2010 Uwaga: Przy rozwązywanu zadań, jeśl to koneczne, naleŝy przyjąć pozom stotnośc 0,01 współczynnk ufnośc 0,99 Zadane 1 PonŜsze zestawene
Bardziej szczegółowoNatalia Nehrebecka. Dariusz Szymański
Natala Nehrebecka Darusz Szymańsk . Sprawy organzacyjne Zasady zalczena Ćwczena Lteratura. Czym zajmuje sę ekonometra? Model ekonometryczny 3. Model lnowy Postać modelu lnowego Zaps macerzowy modelu dl
Bardziej szczegółowoZestaw zadań 4: Przestrzenie wektorowe i podprzestrzenie. Liniowa niezależność. Sumy i sumy proste podprzestrzeni.
Zestaw zadań : Przestrzene wektorowe podprzestrzene. Lnowa nezależność. Sumy sumy proste podprzestrzen. () Wykazać, że V = C ze zwykłym dodawanem jako dodawanem wektorów operacją mnożena przez skalar :
Bardziej szczegółowoAnaliza korelacji i regresji
Analza korelacj regresj Zad. Pewen zakład produkcyjny zatrudna pracownków fzycznych. Ich wydajność pracy (Y w szt./h) oraz mesęczne wynagrodzene (X w tys. zł) przedstawa ponższa tabela: Pracownk y x A
Bardziej szczegółowoSYSTEMY UCZĄCE SIĘ WYKŁAD 7. KLASYFIKATORY BAYESA. Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska.
SYSTEMY UCZĄCE SIĘ WYKŁAD 7. KLASYFIKATORY BAYESA Częstochowa 4 Dr hab. nż. Grzegorz Dudek Wydzał Elektryczny Poltechnka Częstochowska TWIERDZENIE BAYESA Wedza pozyskwana przez metody probablstyczne ma
Bardziej szczegółowoMikroekonometria 10. Mikołaj Czajkowski Wiktor Budziński
Mkroekonometra 10 Mkołaj Czajkowsk Wktor Budzńsk Wybór uporządkowany Wybór uporządkowany (ang. ordered choce) Wybór jednej z welkośc na podanej skal Skala wartośc są uporządkowane Przykłady: Oceny konsumencke
Bardziej szczegółowoAnaliza struktury zbiorowości statystycznej
Analza struktury zborowośc statystycznej.analza tendencj centralnej. Średne klasyczne Średna arytmetyczna jest parametrem abstrakcyjnym. Wyraża przecętny pozom badanej zmennej (cechy) w populacj generalnej:
Bardziej szczegółowoANALIZA WPŁYWU OBSERWACJI NIETYPOWYCH NA WYNIKI MODELOWANIA REGIONALNEJ WYDAJNOŚCI PRACY
STUDIA I PRACE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH I ZARZĄDZANIA NR 36, T. 1 Barbara Batóg *, Jacek Batóg ** Unwersytet Szczecńsk ANALIZA WPŁYWU OBSERWACJI NIETYPOWYCH NA WYNIKI MODELOWANIA REGIONALNEJ WYDAJNOŚCI
Bardziej szczegółowoProces narodzin i śmierci
Proces narodzn śmerc Jeżel w ewnej oulacj nowe osobnk ojawają sę w sosób losowy, rzy czym gęstość zdarzeń na jednostkę czasu jest stała w czase wynos λ, oraz lczba osobnków n, które ojawły sę od chwl do
Bardziej szczegółowo8. Optymalizacja decyzji inwestycyjnych
dr nż. Zbgnew Tarapata: Optymalzacja decyzj nwestycyjnych, cz.ii 8. Optymalzacja decyzj nwestycyjnych W rozdzale 8, część I przedstawono elementarne nformacje dotyczące metod oceny decyzj nwestycyjnych.
Bardziej szczegółowoEKONOMETRYCZNA ANALIZA WPŁYWU CZYNNIKÓW SUBIEKTYWNYCH NA DZIAŁALNOŚĆ SPÓŁEK NOTOWANYCH NA GIEŁDZIE PAPIERÓW WARTOŚCIOWYCH W WARSZAWIE
STUDIA I PRACE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH I ZARZĄDZANIA NR 31 Marusz Doszyń Unwersytet Szczecńsk Beata Antonewcz-Nogaj Ccero SC EKONOMETRYCZNA ANALIZA WPŁYWU CZYNNIKÓW SUBIEKTYWNYCH NA DZIAŁALNOŚĆ SPÓŁEK
Bardziej szczegółowoINFORMACJA DODATKOWA DO SPRAWOZDANIA FINANSOWEGO ZA ROK 2013 PODLASKIEGO STOWARZYSZENIA OSÓB NIEPEŁNOSPRAWNYCH W MIĘDZYRZECU PODLASKIM UL
odlask 86- tell083)3/^^9 INFORMACJA DODATKOWA DO SPRAWOZDANIA FINANSOWEGO ZA ROK 2013 PODLASKIEGO STOWARZYSZENIA OSÓB NIEPEŁNOSPRAWNYCH W MIĘDZYRZECU PODLASKIM UL.ZARÓW1E 86 KRS 0000043936 Sprawozdane
Bardziej szczegółowoMODELOWANIE LICZBY SZKÓD W UBEZPIECZENIACH KOMUNIKACYJNYCH W PRZYPADKU WYSTĘPOWANIA DUŻEJ LICZBY ZER, Z WYKORZYSTANIEM PROCEDURY KROSWALIDACJI
Alcja Wolny-Domnak Unwersytet Ekonomczny w Katowcach MODELOWANIE LICZBY SZKÓD W UBEZPIECZENIACH KOMUNIKACYJNYCH W PRZYPADKU WYSTĘPOWANIA DUŻEJ LICZBY ZER, Z WYKORZYSTANIEM PROCEDURY KROSWALIDACJI Wprowadzene
Bardziej szczegółowoUsługi KPMG oferowane polskim przedsiębiorcom
Usług KPMG oferowane polskm przedsęborcom Czyl jak w czym pomagamy polskm frmom kpmg.pl 1 Usług KPMG oferowane polskm przedsęborcom 2013 Usług KPMG oferowane polskm przedsęborcom Doradztwo fnansowe ksęgowe
Bardziej szczegółowoNota 1. Polityka rachunkowości
Nota 1. Poltyka rachunkowośc Ops przyjętych zasad rachunkowośc a) Zasady ujawnana prezentacj nformacj w sprawozdanu fnansowym Sprawozdane fnansowe za okres od 01 styczna 2009 roku do 31 marca 2009 roku
Bardziej szczegółowoAnaliza ryzyka jako instrument zarządzania środowiskiem
WARSZTATY 2003 z cyklu Zagrożena naturalne w górnctwe Mat. Symp. str. 461 466 Elżbeta PILECKA, Małgorzata SZCZEPAŃSKA Instytut Gospodark Surowcam Mneralnym Energą PAN, Kraków Analza ryzyka jako nstrument
Bardziej szczegółowoANALIZA PORÓWNAWCZA WYNIKÓW UZYSKANYCH ZA POMOCĄ MIAR SYNTETYCZNYCH: M ORAZ PRZY ZASTOSOWANIU METODY UNITARYZACJI ZEROWANEJ
METODY ILOŚCIOWE W BADANIACH EKONOMICZNYCH Tom XVI/3, 2015, str. 248 257 ANALIZA PORÓWNAWCZA WYNIKÓW UZYSKANYCH ZA POMOCĄ MIAR SYNTETYCZNYCH: M ORAZ PRZY ZASTOSOWANIU METODY UNITARYZACJI ZEROWANEJ Sławomr
Bardziej szczegółowoOeconomiA copernicana 2013 Nr 3. Modele ekonometryczne w opisie wartości rezydualnej inwestycji
OeconomA coperncana 2013 Nr 3 ISSN 2083-1277, (Onlne) ISSN 2353-1827 http://www.oeconoma.coperncana.umk.pl/ Klber P., Stefańsk A. (2003), Modele ekonometryczne w opse wartośc rezydualnej nwestycj, Oeconoma
Bardziej szczegółowoBadania sondażowe. Braki danych Konstrukcja wag. Agnieszka Zięba. Zakład Badań Marketingowych Instytut Statystyki i Demografii Szkoła Główna Handlowa
Badana sondażowe Brak danych Konstrukcja wag Agneszka Zęba Zakład Badań Marketngowych Instytut Statystyk Demograf Szkoła Główna Handlowa 1 Błędy braku odpowedz Całkowty brak odpowedz (UNIT nonresponse)
Bardziej szczegółowoZaawansowane metody numeryczne Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 1. Układy równań liniowych
Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analza zagadneń różnczkowych 1. Układy równań lnowych P. F. Góra http://th-www.f.uj.edu.pl/zfs/gora/ semestr letn 2006/07 Podstawowe fakty Równane Ax = b, x,
Bardziej szczegółowoPrzychody Szpitala Powiatowego w Wąbrzeźnie za okres I - X 2011 roku zostały osiągnięte na poziomie 221.566,95 zł, co stanowi 82,29 % planu.
I Przychody: - Sprawozdane z wykonana planu rzeczowo-fnansowego Szptala Powatowego w Wąbrzeźne za okres I - X 2011 r, Przychody Szptala Powatowego w Wąbrzeźne za okres I - X 2011 roku zostały osągnęte
Bardziej szczegółowobanków detalicznych Metody oceny efektywnoœci operacyjnej
Metody oceny efektywnoœc operacyjnej banków detalcznych Danuta Skora, mgr, doktorantka Wydza³u Nauk Ekonomcznych, Dyrektor Regonu jednego z najwêkszych banków detalcznych Adran Kulczyck, mgr, doktorant
Bardziej szczegółowoRegulacje i sądownictwo przeszkody w konkurencji między firmami w Europie Środkowej i Wschodniej
Łukasz Goczek * Regulacje sądownctwo przeszkody w konkurencj mędzy frmam w Europe Środkowej Wschodnej Wstęp Celem artykułu jest analza przeszkód dla konkurencj pomędzy frmam w Europe Środkowej Wschodnej.
Bardziej szczegółowoOŚWIADCZENIE MAJĄTKOWE radnego gminy. (miejscowość)
OŚWIADCZENIE MAJĄTKOWE radnego gmny (mejscowość). dna Uwaga: 1. Osoba składająca ośwadczene obowązana jest do zgodnego z prawdą, starannego zupełnego wypełnena każdej z rubryk. 2. Jeżel poszczególne rubryk
Bardziej szczegółowoSTATECZNOŚĆ SKARP. α - kąt nachylenia skarpy [ o ], φ - kąt tarcia wewnętrznego gruntu [ o ],
STATECZNOŚĆ SKARP W przypadku obektu wykonanego z gruntów nespostych zaprojektowane bezpecznego nachylena skarp sprowadza sę do przekształcena wzoru na współczynnk statecznośc do postac: tgφ tgα = n gdze:
Bardziej szczegółowoModel ASAD. ceny i płace mogą ulegać zmianom (w odróżnieniu od poprzednio omawianych modeli)
Model odstawowe założena modelu: ceny płace mogą ulegać zmanom (w odróżnenu od poprzedno omawanych model) punktem odnesena analzy jest obserwacja pozomu produkcj cen (a ne stopy procentowej jak w modelu
Bardziej szczegółowoEvaluation of estimation accuracy of correlation functions with use of virtual correlator model
Jadwga LAL-JADZIAK Unwersytet Zelonogórsk Instytut etrolog Elektrycznej Elżbeta KAWECKA Unwersytet Zelonogórsk Instytut Informatyk Elektronk Ocena dokładnośc estymacj funkcj korelacyjnych z użycem modelu
Bardziej szczegółowoAnaliza danych OGÓLNY SCHEMAT. http://zajecia.jakubw.pl/ Dane treningowe (znana decyzja) Klasyfikator. Dane testowe (znana decyzja)
Analza danych Dane trenngowe testowe. Algorytm k najblższych sąsadów. Jakub Wróblewsk jakubw@pjwstk.edu.pl http://zajeca.jakubw.pl/ OGÓLNY SCHEMAT Mamy dany zbór danych podzelony na klasy decyzyjne, oraz
Bardziej szczegółowoANALIZA KORELACJI WYDATKÓW NA KULTURĘ Z BUDŻETU GMIN ORAZ WYKSZTAŁCENIA RADNYCH
Potr Mchalsk Węzeł Centralny OŻK-SB 25.12.2013 rok ANALIZA KORELACJI WYDATKÓW NA KULTURĘ Z BUDŻETU GMIN ORAZ WYKSZTAŁCENIA RADNYCH Celem ponższej analzy jest odpowedź na pytane: czy wykształcene radnych
Bardziej szczegółowoEKONOMETRIA I Spotkanie 1, dn. 05.10.2010
EKONOMETRIA I Spotkane, dn. 5..2 Dr Katarzyna Beń Program ramowy: http://www.sgh.waw.pl/nstytuty/e/oferta_dydaktyczna/ekonometra_stacjonarne_nest acjonarne/ Zadana, dane do zadań, ważne nformacje: http://www.e-sgh.pl/ben/ekonometra
Bardziej szczegółowoWpływ wartości likwidacyjnej aktywów firmy na oprocentowanie kredytu bankowego wyniki badań polskich spółek giełdowych
Bank Kredyt 44 (2), 2013, 207 236 www.bankkredyt.nbp.pl www.bankandcred.nbp.pl Wpływ wartośc lkwdacyjnej aktywów frmy na oprocentowane kredytu bankowego wynk badań polskch spółek gełdowych Andrzej Palńsk*
Bardziej szczegółowoSTUDIA I PRACE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH I ZARZĄDZANIA NR 25
STUDIA I PRACE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH I ZARZĄDZANIA NR 5 Marusz Doszyń Unwersytet Szczecńsk ZASTOSOWANIE FUNKCJI O STAŁEJ ELASTYCZNOŚCI SUBSTYTUCJI (CES) ORAZ FUNKCJI COBBA-DOUGLASA DO OCENY KONKURENCYJNOŚCI
Bardziej szczegółowoZa: Stanisław Latoś, Niwelacja trygonometryczna, [w:] Ćwiczenia z geodezji II [red.] J. Beluch
Za: Stansław Latoś, Nwelacja trygonometryczna, [w:] Ćwczena z geodezj II [red.] J. eluch 6.1. Ogólne zasady nwelacj trygonometrycznej. Wprowadzene Nwelacja trygonometryczna, zwana równeż trygonometrycznym
Bardziej szczegółowoOligopol dynamiczny. Rozpatrzmy model sekwencyjnej konkurencji ilościowej jako gra jednokrotna z pełną i doskonalej informacją
Olgopol dynamczny Rozpatrzmy model sekwencyjnej konkurencj loścowej jako gra jednokrotna z pełną doskonalej nformacją (1934) Dwa okresy: t=0, 1 tzn. frma 2 podejmując decyzję zna decyzję frmy 1 Q=q 1 +q
Bardziej szczegółowoPROSTO O DOPASOWANIU PROSTYCH, CZYLI ANALIZA REGRESJI LINIOWEJ W PRAKTYCE
PROSTO O DOPASOWANIU PROSTYCH, CZYLI ANALIZA REGRESJI LINIOWEJ W PRAKTYCE Janusz Wątroba, StatSoft Polska Sp. z o.o. W nemal wszystkch dzedznach badań emprycznych mamy do czynena ze złożonoścą zjawsk procesów.
Bardziej szczegółowoKURS STATYSTYKA. Lekcja 1 Statystyka opisowa ZADANIE DOMOWE. www.etrapez.pl Strona 1
KURS STATYSTYKA Lekcja 1 Statystyka opsowa ZADANIE DOMOWE www.etrapez.pl Strona 1 Część 1: TEST Zaznacz poprawną odpowedź (tylko jedna jest prawdzwa). Pytane 1 W statystyce opsowej mamy pełne nformacje
Bardziej szczegółowoRozkład dwupunktowy. Rozkład dwupunktowy. Rozkład dwupunktowy x i p i 0 1-p 1 p suma 1
Rozkład dwupunktowy Zmenna losowa przyjmuje tylko dwe wartośc: wartość 1 z prawdopodobeństwem p wartość 0 z prawdopodobeństwem 1- p x p 0 1-p 1 p suma 1 Rozkład dwupunktowy Funkcja rozkładu prawdopodobeństwa
Bardziej szczegółowoOGŁOSZENIE TARYFA DLA ZBIOROWEGO ZAOPATRZENIA W WODĘ I ZBIOROWEGO ODPROWADZANIA ŚCIEKÓW. Taryfa obowiązuje od 01.01.2014 do 31.12.
OGŁOSZENIE Zgodne z Uchwałą Nr XXXIII/421/2013 Rady Mejskej w Busku-Zdroju z dna 14 lstopada 2013 r. w sprawe zatwerdzena taryf za zborowe zaopatrzene w wodę zborowe odprowadzane śceków dla Mejskego Przedsęborstwa
Bardziej szczegółowoMikroekonometria 5. Mikołaj Czajkowski Wiktor Budziński
Mkroekonometra 5 Mkołaj Czajkowsk Wktor Budzńsk Uogólnone modele lnowe Uogólnone modele lnowe (ang. Generalzed Lnear Models GLM) Różną sę od standardowego MNK na dwa sposoby: Rozkład zmennej objaśnanej
Bardziej szczegółowoBADANIE STABILNOŚCI WSPÓŁCZYNNIKA BETA AKCJI INDEKSU WIG20
Darusz Letkowsk Unwersytet Łódzk BADANIE STABILNOŚCI WSPÓŁCZYNNIKA BETA AKCJI INDEKSU WIG0 Wprowadzene Teora wyboru efektywnego portfela nwestycyjnego zaproponowana przez H. Markowtza oraz jej rozwnęca
Bardziej szczegółowoMikroekonometria 10. Mikołaj Czajkowski Wiktor Budziński
Mkroekonometra 10 Mkołaj Czajkowsk Wktor Budzńsk Jak analzować dane o charakterze uporządkowanym? Dane o charakterze uporządkowanym Wybór jednej z welkośc na uporządkowanej skal Skala ne ma nterpretacj
Bardziej szczegółowoWstęp. Obliczenia własne na podstawie: Budżety (2015), s. 116.
Studa Prace WNEZ US nr 43/3 216 DOI: 1.18276/sp.216.43/3-38 Anna Turczak* Zachodnopomorska Szkoła Bznesu w Szczecne Czynnk kształtujące wydatk na żywność napoje bezalkoholowe gospodarstw domowych w Polsce
Bardziej szczegółowo2012-10-11. Definicje ogólne
0-0- Defncje ogólne Logstyka nauka o przepływe surowców produktów gotowych rodowód wojskowy Utrzyywane zapasów koszty zwązane.n. z zarożene kaptału Brak w dostawach koszty zwązane.n. z przestoje w produkcj
Bardziej szczegółowoPolityka dywidend w spółkach notowanych na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie w latach 1994 2002
Joanna Wyrobek Akadema Ekonomczna w Krakowe Poltyka dywdend w spółkach notowanych na Gełdze Paperów Wartoścowych w Warszawe w latach 1994 2002 1. Cel badań Celem badań była analza poltyk wypłaty dywdend
Bardziej szczegółowo6. ROŻNICE MIĘDZY OBSERWACJAMI STATYSTYCZNYMI RUCHU KOLEJOWEGO A SAMOCHODOWEGO
Różnce mędzy obserwacjam statystycznym ruchu kolejowego a samochodowego 7. ROŻNICE MIĘDZY OBSERWACJAMI STATYSTYCZNYMI RUCHU KOLEJOWEGO A SAMOCHODOWEGO.. Obserwacje odstępów mędzy kolejnym wjazdam na stację
Bardziej szczegółowoProjekt 6 6. ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH CAŁKOWANIE NUMERYCZNE
Inormatyka Podstawy Programowana 06/07 Projekt 6 6. ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH CAŁKOWANIE NUMERYCZNE 6. Równana algebraczne. Poszukujemy rozwązana, czyl chcemy określć perwastk rzeczywste równana:
Bardziej szczegółowoAnaliza danych. Analiza danych wielowymiarowych. Regresja liniowa. Dyskryminacja liniowa. PARA ZMIENNYCH LOSOWYCH
Analza danych Analza danych welowymarowych. Regresja lnowa. Dyskrymnacja lnowa. Jakub Wróblewsk jakubw@pjwstk.edu.pl http://zajeca.jakubw.pl/ PARA ZMIENNYCH LOSOWYCH Parę zmennych losowych X, Y możemy
Bardziej szczegółowoMetody predykcji analiza regresji
Metody predykcj analza regresj TPD 008/009 JERZY STEFANOWSKI Instytut Informatyk Poltechnka Poznańska Przebeg wykładu. Predykcja z wykorzystanem analzy regresj.. Przypomnene wadomośc z poprzednch przedmotów..
Bardziej szczegółowoPomiary parametrów akustycznych wnętrz.
Pomary parametrów akustycznych wnętrz. Ocena obektywna wnętrz pod względem akustycznym dokonywana jest na podstawe wartośc następujących parametrów: czasu pogłosu, wczesnego czasu pogłosu ED, wskaźnków
Bardziej szczegółowoNieparametryczne Testy Istotności
Neparametryczne Testy Istotnośc Wzory Neparametryczne testy stotnośc schemat postępowana punkt po punkce Formułujemy hpotezę główną odnoszącą sę do: zgodnośc populacj generalnej z jakmś rozkładem, lub:
Bardziej szczegółowoZjawiska masowe takie, które mogą wystąpid nieograniczoną ilośd razy. Wyrazów Obcych)
Statystyka - nauka zajmująca sę metodam badana przedmotów zjawsk w ch masowych przejawach ch loścową lub jakoścową analzą z punktu wdzena nauk, do której zakresu należą.
Bardziej szczegółowoMikroekonometria 13. Mikołaj Czajkowski Wiktor Budziński
Mkroekonometra 13 Mkołaj Czajkowsk Wktor Budzńsk Symulacje Analogczne jak w przypadku cągłej zmennej zależnej można wykorzystać metody Monte Carlo do analzy różnego rodzaju problemów w modelach gdze zmenna
Bardziej szczegółowoA C T A U N I V E R S I T A T I S N I C O L A I C O P E R N I C I EKONOMIA XXXIX NAUKI HUMANISTYCZNO-SPOŁECZNE ZESZTYT 389 TORUŃ 2009.
A C T A U N I V E R S I T A T I S N I C O L A I C O P E R N I C I EKONOMIA XXXIX NAUKI HUMANISTYCZNO-SPOŁECZNE ZESZTYT 389 TORUŃ 2009 Unwersytet Mkołaja Kopernka w Torunu Katedra Ekonometr Statystyk Elżbeta
Bardziej szczegółowoMakroekonomia Gospodarki Otwartej Wykład 8 Polityka makroekonomiczna w gospodarce otwartej. Model Mundella-Fleminga
Makroekonoma Gospodark Otwartej Wykład 8 Poltyka makroekonomczna w gospodarce otwartej. Model Mundella-Flemnga Leszek Wncencak Wydzał Nauk Ekonomcznych UW 2/29 Plan wykładu: Założena analzy Zaps modelu
Bardziej szczegółowoBayesowskie testowanie modeli tobitowych w analizie spłaty kredytów detalicznych
Jerzy Marzec, Katedra Ekonometr Badań Oeracyjnych, Unwersytet Ekonomczny w Krakowe 1 Bayesowske testowane model tobtowych w analze słaty kredytów detalcznych Wstę Podstawowym narzędzem wsomagającym racę
Bardziej szczegółowo