ANALIZA WYBRANYCH METOD OCENY SYSTEMÓW BONUS-MALUS

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "ANALIZA WYBRANYCH METOD OCENY SYSTEMÓW BONUS-MALUS"

Transkrypt

1 Anna Jędrzychowska Unwersytet Ekonomczny we Wrocławu Wydzał Zarządzana, Informatyk Fnansów Katedra Ubezpeczeń Ewa Poprawska Unwersytet Ekonomczny we Wrocławu Wydzał Zarządzana, Informatyk Fnansów Katedra Ubezpeczeń ANALIZA WYBRANYCH METOD OCENY SYSTEMÓW BONUS-MALUS Streszczene: Głównym celem wprowadzena systemu bonus-malus w ubezpeczenach komunkacyjnych było uzyskane narzędza do właścwego dopasowywana wysokośc składek ubezpeczenowych do pozomu ryzyka przyjmowanego przez zakłady ubezpeczeń. System ten jest obecne rozpowszechnony w krajach całej UE. Nestety coraz częścej pojawają sę głosy, ż jego efektywność ne zawsze kształtuje sę na zadowalającym pozome. Celem artykułu będze krótke przyblżene metod oceny systemów bonus-malus oraz wskazane kluczowych obszarów funkcjonowana systemu, które podlegają w nch ocene. Artykuł ma charakter przeglądowy. Zebrane krótke scharakteryzowane metod oceny systemów bonus-malus może pomóc osobom je analzującym w wyborze metody najwłaścwszej do konkretnego przypadku. Metody te bowem mają swoje ogranczena, założena oraz specyfczne uwarunkowana co do danych, na których sę operają. Słowa kluczowe: system bonus-malus, składka ubezpeczenowa, ubezpeczena komunkacyjne. Wprowadzene Systemy bonus-malus są systemam klasyfkacj ubezpeczonych w zależnośc od ndywdualnej hstor szkodowośc, są węc systemam a posteror 1. Ubezpeczen są przydzelan do klas o różnej wysokośc składek w zależnośc od lczby 1 Określene bonus oraz malus ne dotyczy wyłączne klas taryfkacyjnych, lecz jest równeż stosowane jako synonm zwyżk oraz znżk.

2 120 Anna Jędrzychowska, Ewa Poprawska zgłoszonych w poprzednm okrese szkód oraz klasy, w jakej znajdowal sę w poprzednm okrese. Systemy te mają zatem dwe zasadncze funkcje: perwszą zróżncowane składek dla mało wysoko szkodowych klentów, tj. dopasowane składk do ndywdualnego ryzyka (funkcja taryfkacyjna) oraz drugą oddzaływane na szkodowość poprzez zachęcane ubezpeczonych do unkana szkód (funkcja prewencyjna). Ponadto pełną funkcję marketngową mają przycągać mało szkodowych klentów. Systemy bonus-malus są charakterystyczne dla rynku ubezpeczeń komunkacyjnych, przede wszystkm obowązkowego OC. W welu krajach, w tym także w Polsce, stosuje sę je równeż przy ubezpeczenu autocasco 2. Obecne systemy bonus-malus są stosowane w welu krajach, jednak podejśce do ch formy jest bardzo różne: od systemów kształtowanych całkowce dowolne przez ubezpeczycel, przez systemy częścowo regulowane przez ustawodawcę, aż do całkowce uregulowanych prawne 3. W Polsce jest stosowane rozwązane pośredne ustawodawca określł tylko wysokość dolnej znżk za bezszkodowość. 1. Konstrukcja systemów bonus-malus Proces ustalana składk dla każdego klenta przebega w systeme bonus- -malus następująco: 1. Klenc są wstępne klasyfkowan na podstawe czynnków a pror 4 ; jest dla nch ustalana wysokość składk podstawowej. 2. Operając sę na charakterystycznym dla danego systemu algorytme ustala sę w jakej klase taryfowej pownen znaleźć sę dany klent na podstawe klasy w jakej znajdował sę w poprzednm okrese oraz lczby szkód zgłoszonych w mnonym okrese. 3. Każdej klase jest przypsany odpowedn współczynnk (stawka, pozom składk) określający jak procent składk podstawowej pownen płacć klent; dla klas znżkowych jest to współczynnk mnejszy od 1, dla klas zwyżkowych wększy od Współczynnk ten jest wykorzystywany do korygowana ustalonej wcześnej na podstawe czynnków a pror składk podstawowej (ostateczna składka to loczyn współczynnka składk podstawowej) Nektóre zakłady ubezpeczeń podjęły równeż próbę wprowadzena systemu bonus-malus w ubezpeczenach meszkań (np. w Polsce TUR Allanz). Przykładowo system belgjsk do 2002 r. był w pełn narzucany ustawowo. W ubezpeczenach komunkacyjnych są to najczęścej czynnk, które można podzelć na: dotyczące kerowcy, dotyczące pojazdu, cel użytkowana pojazdu, osoby upoważnone do użytkowana pojazdu, pozostałe.

3 Analza wybranych metod oceny systemów bonus-malus Pojęce efektywnośc systemu bonus-malus Punktem wyjśca oceny systemów bonus-malus trzeba uczynć ocenę, na le spełnają swoją podstawową funkcje, tj. różncowane składek dla klentów o różnym proflu szkodowośc. Należy zatem ocenć, czy klenc o różnym prawdopodobeństwe wystąpena szkody płacą stotne różne składk po ustalonym czase funkcjonowana w systeme. Przy analze tego zagadnena pojawają sę kolejne pytana: jaką składkę pownno sę brać pod uwagę: średną składkę, składkę najbardzej prawdopodobną, składkę docelową, składkę najnższą dla klentów o określonym pozome ryzyka tp., co oznacza składka stotne różna czy może być to np. różnca w średnch składkach przekraczająca arbtralne przyjęty pozom, po jakm czase te składk pownny sę wyraźne różnć, czy okres np. pęcoletn jest wystarczający, czy też pownno sę analzować systemy bonus- -malus w horyzonce dłuższym, np. 20- czy 30-letnm. Kolejnym aspektem jest wrażlwość systemu na wystąpene szkód, czyl jak dotklwe system karze za pojedynczą szkodę za szkody kolejne. Owa dotklwość pownna być zwązana z różncą pomędzy składką, jaką płacłby klent, gdyby ne wystąpła u nego szkoda a składką w przypadku zgłoszena szkody. System bonus-malus pownen bowem karać za szkodę tak, aby klent, któremu przytrafła sę pojedyncza szkoda ne rezygnował z usług danego ubezpeczycela, szukając tańszej oferty u konkurencj (ne pownen odstraszać klentów, ale być atrakcyjnym dla klentów o nskm pozome ryzyka wystąpena szkody). System mus być też jednak możlwe odporny na asymetrę nformacj (zatajane szkód, fałszywe nformacje o znżkach w poprzednch zakładach), czyl pownen być tak skonstruowany, by szybko wyłapywał klentów, których faktyczna szkodowość jest znaczne wyższa od deklarowanej. Różncowane składek dla klentów, a węc konstrukcja systemu bonus- -malus, ma wpływ na wynk technczne osągane przez ubezpeczycel. Aspekt ten równeż pownen być zatem poddany ocene. System bonus-malus jest także jednym z elementów wpływających na atrakcyjność oferty ubezpeczycela, przekłada sę bowem na wysokość składek zarówno w beżącym, jak w przyszłych okresach. Warto też przyjrzeć sę tym elementom, które czyną go atrakcyjnym dla klenta. Jednym z podstawowych jest jego czytelność zrozumałość. System ne może być zatem nadmerne rozbudowany posadać zbyt złożonych reguł przejśca z klasy do klasy. Drugm z elementów jest jego atrakcyjność w momence pozyskwana nowego klenta, czyl jaką składkę oferuje sę klentom bez żadnej hstor szkodowośc oraz czy znżk wypracowa-

4 122 Anna Jędrzychowska, Ewa Poprawska ne w nnym zakładze ubezpeczeń są uznawane, a także to, w jakej klase znajdze sę nowy klent 5. Trzec element, powązany z drugm, to atrakcyjność systemu po klku okresach ubezpeczena. Składać sę mogą na ną take elementy, jak beżąca znżka, perspektywa znalezena sę w klase o najwyższych znżkach w cągu najblższych lat lub też zagrożene znalezena sę w klasach malus. 3. Metody oceny systemów bonus-malus proponowane w lteraturze Przy analze systemów bonus-malus podstawową kwestą jest określene prawdopodobeństwa pojawena sę k szkód 6 w cągu roku dla pojedynczego ubezpeczonego. Do aproksymacj rozkładu lczby roszczeń (zmennej losowej K) często wykorzystuje sę rozkład Possona. Model ten jest równeż uzasadnony merytoryczne w odnesenu do pojedynczego ubezpeczonego. W odnesenu do portfel ubezpeczonych, przede wszystkm tam, gdze założene o homogencznośc portfel ne jest spełnone, jest stosowany model oparty na rozkładze ujemnym dwumanowym [Daykn, Pentkänen, Pesonen, 1994, s ]. W pracy przyjęto założene upraszczające, że lczba szkód ma rozkład Possona z parametrem λ. Aby scharakteryzować system bonus-malus, koneczna jest znajomość: klas taryfowych C, gdze = 1, K, s, a s oznacza lczbę klas, klasy początkowej, do której trafa nowy klent, C, 0 stawek w poszczególnych klasach b = ( b, K 1, b s ), algorytmu zmany klas uzależnonego od lczby zgłoszonych szkód Mary oparte na teor procesów Markowa W rozważanach teoretycznych do analzy systemu bonus-malus często zakłada sę, że proces przesuwana ubezpeczonego z klasy do klasy zgodne z zdefnowanym systemem jest jednorodnym łańcuchem Markowa o skończo- 5 6 W Polsce dość powszechną praktyką jest ch przejmowane od współwłaśccela pojazdu. Pozwala to osobe będącej krótko w systeme, poprzez wspólne ubezpeczene samochodu z osobą, która dłużej przebywa w systeme ma korzystnejszy pozom znżek, na szybke uzyskane znżk w składce. Systemy bonus-malus w wększośc krajów są oparte na lczbe szkód zgłoszonych w poprzednm okrese. Jedynym krajem, w którym system ten jest oparty na wartośc szkód jest Korea, gdze szkody majątkowe są podzelone na dwe klasy zależne od ch wysokośc, natomast szkody osobowe podzelono aż na 14 klas [za: Lemare, 1998], jednak wydaje sę, że analza dla tego systemu może być prowadzona w analogczny sposób, z wyjątkem zmany rozkładu na rozkład zawerający prawdopodobeństwa wystąpena szkody o wartośc z określonego przedzału.

5 Analza wybranych metod oceny systemów bonus-malus 123 nej lczbe stanów (za stan przyjęta jest każda klasa, w której znajduje sę polsa) 7. Do podstawowych założeń, jake są koneczne do przyjęca, należy założene o nezmennośc macerzy prawdopodobeństw przejśca, a zatem równeż rozkładu lczby szkód. Podstawowym parametrem tego rozkładu jest średna szkodowość, która mus być stała. Warto pamętać, że jest to slne założene, nekoneczne spełnone w praktyce. Średna szkodowość danego ubezpeczonego w praktyce może sę zmenać w czase z uwag na wzrost dośwadczena kerowcy, zmanę samochodu na lepszy, bezpecznejszy, zmanę ndywdualnych cech kerującego, takch jak zmnejszane sę z wekem skłonnośc do brawury oraz czynnk, take jak stan dróg czy warunk pogodowe. W tab. 1 są zestawone charakterystyk poszczególnych mar, które zostaną szczegółowo scharakteryzowane w dalszej częśc artykułu. 7 Warto zaznaczyć, że ne wszystke systemy bonus-malus są procesam Markowa. W nektórych systemach, np. belgjskm, są wprowadzane dodatkowe reguły, które powodują, że w perwotnej forme proces przejść mędzy klasam ne zależy tylko od położena ubezpeczonego lczby szkód w poprzednm okrese [za: Lemare, 1998].

6 Tabela 1. Zestawene wybranych metod oceny efektywnośc systemów bonus-malus Metoda Formuła Ops wzoru Średna asymptotyczna składka (stacjonarny przecętny pozom B ( λ ) ( ) składk) Względny stacjonarny przecętny pozom składk RSAL ( λ ) Modyfkacja RSAL Współczynnk zmennośc składek po n okresach RSAL funkcjonowana systemu V ( n ; λ ) Mara łącznej zmennośc systemu Efektywność ogólna elastyczność średnej składk względem pozomu ryzyka Łączna elastyczność (total 2 s = a λ b = = ( ) = 1 ( B ( λ ) mn ( b ) ) ( max ( b ) mn ( b )) ( B ( λ ) mn ( b ) ) = ( b mn ( b )) λ gdze 0 0 ( b B ( n ; λ )) 2 a ( λ ) = 1 B ( n ; λ ) s n n ( TV ) = p ( λ ) ( λ ) j ( λ ) = n j a d B db 1 ( ) ( ) B ( λ ) = B ( λ ) λ λ λ λ η ( λ ) = elastcty) η = η ( λ ) g ( λ ) d Efektywność zależna od klasy startowej ( ) 0 ( ) ( λ ) λ v' λ gdze ( λ ) μ λ = λ v λ gdze b oznacza składkę w -tej klase (RSAL relatve statonary average level) b to składka początkowa gdze B ( n;λ ) jest przecętną składką po n latach funkcjonowana systemu p oznacza prawdopodobeństwo przejśca z klasy C do klasy Cj po dokładne n okresach funkcjonowana systemu v strumeń zdyskontowanych (na początek ubezpeczena) oczekwanych płatnośc ponoszonych przez ubezpeczonego j s ' j 124 Anna Jędrzychowska, Ewa Poprawska

7 cd. tabel Stosunek oczekwanych k m b wartośc znżek zwyżek m E ( t ) = t q E ( t ) = t q w klasach taryfkacyjnych m E ( t ) E ( t ) gdze: to numer klasy taryfowej (łączne klasy malus (0,1,2,, k) bonus = 0 = (k + 1, k + 2,, s) b E ( t ) l b m 9. E ( t ) E ( t ) oczekwana wartość zwyżk w -tej klase malus = k + 1 b E ( t ) oczekwana wartość znżk w -tej klase bonus q prawdopodobeństwo równowag dla -tej klasy Wartość oczekwana czasu przejśca po raz perwszy z klasy -tej do j-tej Średn względny przyrost prawdopodobeństwa pozostana lub powrotu ubezpeczonego do strefy malus systemu t wartość zwyżk lub znżk w -tej klase taryfkacyjnej ( m ) T ( m ) = P [ T m ] p gdze: p m j prawdopodobeństw, to klasa startowa, a j docelowa, F = p ( m ) ( m ml = W p j j ) (m) zawartych w macerzach przejśca w m latach (m) gdze: p ml prawdopodobeństwo, że ubezpeczony po m latach wcąż będze w strefe malus lub do nej powróc numer -tej klasy malus j numery kolejnych klas malus, w tym j = W waga dla -tej klasy malus M Źródło: Opracowane własne na podstawe lteratury tematu., j Analza wybranych metod oceny systemów bonus-malus 125

8 126 Anna Jędrzychowska, Ewa Poprawska 3.2. Mary oparte na rozkładze stacjonarnym Klka mar efektywnośc systemów bonus-malus opera sę na rozkładze stacjonarnym procesu. Wśród ch wad można wymenć to, że są oparte na modelach, których założena ne zawsze są spełnone w rzeczywstośc, m.n. ne uwzględnają zmany częstośc szkód (parametru λ) w czase. Ponadto dla nektórych systemów bonus-malus stan stacjonarny ne jest osągany albo okres dochodzena do rozkładu wystarczająco zblżonego do rozkładu stacjonarnego jest bardzo dług. Zalety to natomast przede wszystkm prosta zrozumała konstrukcja. Dla rozkładu stacjonarnego można oblczyć wektor zawerający prawdopodobeństwa znalezena sę w każdej z klas taryfowych w długm horyzonce a λ = a λ,, a λ 8. czasowym (po osągnęcu stanu stacjonarnego) ( ) [ ( ) ( )] 1 K Metoda 1 średna asymptotyczna składka B ( λ) przecętna składka, jaką w długm horyzonce czasowym (po osągnęcu przez system stacjonarnośc) płac klent o ustalonym pozome szkodowośc. Jest to średna ważona przecętnych ndywdualnych składek stacjonarnych. Mara ta może służyć zarówno do analzy pojedynczego systemu (jeżel B ( λ ) = λ system składek uważa sę za uczcwy, jeżel B ( λ ) > λ, składk są zawyżone, gdy B ( λ ) < λ zanżone), jak porównywana systemów mędzy sobą (system z wyższym pozomem B ( λ) będze przynosł wyższy oczekwany zysk z pojedynczej polsy, będze jednak droższy dla klenta). Mara ta, jeżel ma służyć porównywanu systemów, pownna być analzowana z uwzględnenem tego, że wartość składk podstawowej w różnych systemach może sę różnć, zatem wyznaczene średnej stacjonarnej składk jako procent składk podstawowej ne określa jeszcze, który system jest tańszy, a który droższy. Ponadto należy pamętać, że za 100% składk podstawowej może być przyjęty dowolny pozom, nekoneczne składka płacona przez ubezpeczonych w klase wstępu (klent na wejścu do systemu może płacć np. składkę podwyższoną). Na dodatek w zwązku z honorowanem znżek wypracowanych przez ubezpeczonych u nnych ubezpeczycel, klasa wstępu dotyczy tylko ubezpeczonych bez żadnej hstor szkodowośc. Metoda 2 względny stacjonarny przecętny pozom składk (RSAL relatve statonary average level). Mara ta przyjmuje wartośc z przedzału [0;1], gdze najnższej możlwej składce przyporządkowuje sę wartość 0, a najwyższej 1. s 8 Elementy wektora ( λ) a można nterpretować jako prawdopodobeństwa znalezena sę w długm horyzonce czasowym w danej klase bądź też jako frakcję czasu pozostawana klenta w danej klase taryfowej.

9 Analza wybranych metod oceny systemów bonus-malus 127 Wskaźnk ten określa pozycję przecętnego ubezpeczonego o pozome szkodowośc λ w długm okrese (po osągnęcu przez system stanu stacjonarnego). Określa zatem ne tyle jak procent składk podstawowej płac przecętny klent, ale gdze na skal rozpętośc całego systemu sę on znajduje. Jedną z wad mernka jest to, że na wysokość RSAL bardzo duży wpływ ma wysokość maksymalnej zwyżk w systeme ustalanej w dużej merze w tak sposób, aby była dotklwą dla bardzo szkodowych klentów 9, ponadto w nektórych systemach (np. norwesk) w ogóle ne określa sę maksymalnej zwyżk, co powoduje, że RSAL ne może być wyznaczony. Ze względu na ostatną uwagę wprowadza sę modyfkację RSAL (Metoda 3), która powoduje, że mara jest nemożlwa do oblczena tylko dla systemów, w których klasą startową jest klasa najnższa 10. Metoda 4 współczynnk zmennośc składek płaconych przez ubezpeczonego. Może być mernkem soldarnośc mędzy ubezpeczonym 11. Pomocna może być analza zarówno zman jego wartośc w czase dla zadanego pozomu λ 12, jak jego zależność od pozomu parametru λ, co może służyć jako narzędze porównywana systemów mędzy sobą. 9 W Polsce według Ustawy o ubezpeczenach obowązkowych UFG PBUK art. 5 zakład ubezpeczeń ne może odmówć zawarca umowy ubezpeczena obowązkowego, jeżel w ramach swojej dzałalnośc prowadz dzałalność obejmującą te ubezpeczena jedynym sposobem pozbyca sę bardzo szkodowego klenta jest znechęcene go bardzo wysoką składką. Przed wejścem w życe tej ustawy Rozporządzene Mnstra Fnansów z dna 9 grudna 1992 r. w sprawe ogólnych warunków obowązkowego ubezpeczena odpowedzalnośc cywlnej posadaczy pojazdów mechancznych za szkody powstałe w zwązku z ruchem tych pojazdów (Dz.U nr 96 poz. 475, uchylone) określało maksymalną wysokość zwyżek składk na 160% składk podstawowej, co skutkowało ustalanem składek podstawowych na wysokm pozome konstruowanem systemów bonus-malus tak, aby klenc o nskej szkodowośc szybko trafal do klas o wysokch znżkach po to, by w ten sposób pozostawć możlwość ukarana szkodowych klentów wysoką składką, a jednocześne dla nsko szkodowych klentów meć możlwość ustalena składk na konkurencyjnym pozome. W przypadku welu ubezpeczycel taka konstrukcja systemów bonus-malus funkcjonuje równeż obecne. W nektórych krajach UE ubezpeczycele ne posadają pełnej swobody taryfkacj składek. Przykładowo we Francj osoba, która jest zobowązana wykupć ubezpeczene OC, a której zakład ubezpeczeń odmawa zawarca umowy ubezpeczena (np. z powodu wysokej szkodowośc), może zwrócć sę do odpowednej nstytucj (burean centrale de tarfcaton), aby skalkulowała ona składkę adekwatną do ryzyka. Wtedy ubezpeczycel jest zobowązany sprzedać ubezpeczene w cene wyznaczonej przez tę nstytucję. 10 Take systemy w praktyce ne występują. 11 Przy braku ubezpeczena współczynnk zmennośc strat, na jake jest narażony ubezpeczony równy jest współczynnkow zmennośc szkód, jake mogą wystąpć; w przypadku ubezpeczena braku zróżncowana składek współczynnk zmennośc płatnośc dokonywanych przez ubezpeczonego wynos 0. W przypadku systemów bonus-malus jest to wartość pomędzy tym skrajnoścam. 12 Zwykle współczynnk zmennośc w perwszym roku wynos zero, wzrasta do momentu osągnęca maksymalnej znżk, a następne spada do momentu osągnęca stacjonarnośc.

10 128 Anna Jędrzychowska, Ewa Poprawska Metoda 5 mara łącznej zmennośc systemu [Bonsdorff, 1992; Lemare, 1998, s ]. Jest to suma odchyleń od wektora stacjonarnego po n okresach funkcjonowana systemu. Merzy jak szybko system staje sę zblżony do stacjonarnego oraz na le sę od swego docelowego stanu różn po n latach funkcjonowana. Może być to mara wrażlwośc systemu na występujące szkody przesunęca z klasy do klasy. Pozostaje dyskusyjne jake są pożądane wartośc tej mary. Z jednej strony system pownen mocno reagować na wystąpene szkód, z drugej przy zbyt dużej wrażlwośc system umeszcza ubezpeczonych w odpowednch dla nch klasach dopero po bardzo długm czase, co wydaje sę sprzeczne z deą systemu 13. Przeważne systemy mało rozbudowane, o newelu klasach, stablzują sę szybko, te bardzej złożone znaczne wolnej 14. Wskaźnk ten może być wykorzystywany do analzy wpływu modyfkacj dokonywanych w konstrukcj systemu 15 na tempo jego stablzowana sę. Metoda 6 elastyczność systemu mar reakcj systemu na zmanę częstośc szkód. Pozwala określć w jakm stopnu kerowcy o różnym pozome ryzyka są ocenan przez system. W dobrze skonstruowanym systeme bonus-malus wysokość składk pownna być rosnącą funkcją szkodowośc, w dealnym przypadku pownna być to funkcja lnowa, czyl η ( λ) = 1. Oznacza to, że ze wzrostem względnego ryzyka wystąpena szkody o jedną jednostkę (np. jeden punkt procentowy), względny przyrost składk pownen być tak sam, np. jeżel jeden klent charakteryzuje sę wskaźnkem częstośc szkód równym 0,1, natomast nny 0,11, to drug z klentów pownen płacć składkę wyższą o 10%. W wększośc funkcjonujących na śwece systemów bonus-malus elastyczność jest jednak mnejsza nż jeden [Szymańska, 2008, s ]. W lteraturze można znaleźć badana wskazujące na to, że na marę efektywnośc systemu bardzo duży wpływ ma wysokość maksymalnych zwyżek. Wśród wad tej mary najważnejszą jest brak uwzględnena struktury portfela. Z tego względu wprowadzana bywa mara opsana nżej. 13 Jeżel system dopero po 30 latach umeszcza ubezpeczonych o danym pozome szkodowośc w odpowednch dla nch klasach, to oznacza, że przez ponad połowę przecętnego czasu byca kerowcą ubezpeczony ne jest dobrze klasyfkowany, ponadto żaden z systemów bonus- -malus ne funkcjonuje w nezmenonej forme aż tak długo, zatem zbyt wrażlwe systemy ne mogą w realach rynkowych dobrze spełnać swej funkcj taryfkacyjnej. 14 W lteraturze [np. Lemare, 1995] można znaleźć wynk oblczeń dokonanych dla systemów dzałających w różnych krajach. Dla systemów prostych TV przyjmuje małe wartośc już po klku latach funkcjonowana systemu (np. system funkcjonujący na Tajwane już po 3 latach osąga bardzo nske wartośc TV dla λ = 0,1), dla systemów bardzej złożonych, z weloma klasam oraz złożonym regułam przejśca, wskaźnk ten przyjmuje wysoke wartośc nawet po 30 latach funkcjonowana systemu (dla przykładu system belgjsk dla λ = 0,1 po 30 latach ma wartośc na pozome 20% wartośc początkowych nawet po 60 latach ne stablzuje sę). 15 Np. zmany takch elementów, jak lczba klas, klasa startowa, zasady przejśca (np. czy uzależnać zmanę klasy od jednej szkody, czy rozwjać system do zależnośc od 5 szkód).

11 Analza wybranych metod oceny systemów bonus-malus 129 Metoda 7 łączna elastyczność. Możlwa do wyznaczena, gdy znana jest funk- g λ ). Jest ona cja struktury portfela funkcja gęstośc parametru λ (funkcja ( ) łączną wartoścą elastycznośc systemu przy zadanej strukturze portfela, zależy węc ona od tego, jak welu dobrych złych klentów ma ubezpeczycel. Interpretacja zastosowane mary jest zatem podobne do mary poprzednej. Metoda 8 efektywność zależna od klasy startowej [Szymańska, 2008, s ]. Pozwala ocenć jak szybko kerowcy trafają do klas odpowadających pozomow ryzyka, jak reprezentują. Ich wysokość jest zależna od klasy startowej. W lteraturze proponuje sę też mernk, które uwzględnają ne tylko samą analzę rozkładu prawdopodobeństwa równowag. Wszystke one operają sę na prawdopodobeństwe stanu równowag q, które można nterpretować w następujący sposób: z jakm prawdopodobeństwem ( q ) przy dostateczne długm funkcjonowanu systemu bonus-malus wylosowany klent znajduje sę w klase. Ponżej zostaną zaprezentowane trzy z cząstkowych wskaźnków opartych na prawdopodobeństwe stanu równowag: Metoda 9 stosunek oczekwanych wartośc znżek zwyżek w klasach taryfkacyjnych [Gwzdała, 2011, s ]. Mernk ten pozwala uwzględnać dwe dodatkowe kweste, tj. fakt, że systemy różną sę mędzy sobą lczbą klas taryfowych wartoścam przyznawanych bonusów malusów. Mernk ten jest lorazem oczekwanej wartośc zwyżek dla klas malus oczekwanej wartośc znżek dla klas bonus oblczonych dla stanu równowag systemu. Interpretacja tego wskaźnka jest następująca: m wartość wskaźnka bardzej przekracza wartość 1 (czyl zwyżk stawk znacząco pokrywają znżk), tym system uchodz za bardzej rygorystyczny. Warto zwrócć uwagę, że rzeczywśce tak skonstruowany mernk ujmuje dwa aspekty, którym mogą sę różnć systemy bonus-malus: lczbę klas wartość zwyżek/znżek stawk podstawowej. Przykładowo: podnesene zwyżek, przy pozostałych warunkach nezmenonych, zwększy wartość mernka, podobne jak, równeż przy nezmenonych pozostałych warunkach, lkwdacja nektórych klas bonusowych. Mernk ten jest łatwy w nterpretacj, uwzględna też strukturę portfela. Wśród wad wymena sę wysok pozom ogólnośc mernka (jest to mocno zagregowana mara). Ponadto wskaźnk ten trac na znaczenu dla systemów funkcjonujących dostateczne długo, aby klenc bezszkodow zagneźdzl sę w klase o najwyższym pozome składk; taka sytuacja zanża mocno wartość wskaźnka.

12 130 Anna Jędrzychowska, Ewa Poprawska Metoda 10 wartość oczekwana czasu przejśca po raz perwszy z klasy -tej do j-tej [Gwzdała, 2011, s ]. Ocenę dzałana efektywnośc systemu można też przeprowadzć pod kątem tego, jak szybko od wejśca do systemu klent dostane sę do upatrzonej przez sebe klasy docelowej. Wybór klasy docelowej może być dowolny, nemnej najczęścej klenc pożądają najwyższych możlwych znżek. Zadane zatem sprowadza sę przede wszystkm do wyznaczena rozkładu tej zmennej. Jej zaletą jest to, że pozwala dokonać analzy systemu dla zarówno pojedynczego klenta, jak w ujęcu całoścowym w zakładze ubezpeczeń. Jej wadą jest fakt, że merzy tylko perwsze przejśce klenta po systeme. Ne jest zatem użyteczna do pomaru efektywnośc dla klenta, który dokonał zmany ubezpeczycela, a po pewnym czase powrócł do dotychczasowego. Metoda 11 średn względny przyrost prawdopodobeństwa pozostana lub powrotu ubezpeczonego do strefy malus systemu [Gwzdała, 2011, s ]. Klent może też badać efektywność systemu, zadając sobe pytane o to, z jakm prawdopodobeństwem pozostanę lub trafę do klasy zwyżkowej, jeśl jeszcze rok pozostanę w tym systeme. W tym celu należy wylczyć prawdopodobeństwo pozostana danego ubezpeczonego w beżącej klase bądź przejśca do klas o wyższych pozomach składk w cągu m lat. W efekce dla kolejnych coraz dłuższych okresów otrzymuje sę wartośc prawdopodobeństwa dla każdej klasy malus. Nech będą one oznaczone przez: ( m) p = p j gdze: p prawdopodobeństwo, że polsa z -tej klasy malus w nej pozostane lub (m) przejdze do nnej klasy malus w cągu m lat, numer rozważanej klasy malus, j kolejne numery stnejących klas malus, w tym j =. Z punktu wdzena postawonego problemu, bardzej nteresujące jest jednak prawdopodobeństwo łączne dla wszystkch klas malus. Wartość ta może posłużyć do wylczena prawdopodobeństwa, że ubezpeczony po m latach wcąż będze w strefe malus lub do nej powróc. Używa sę do tego systemu ( m) j

13 Analza wybranych metod oceny systemów bonus-malus 131 wag 16, polczonego z uwzględnenem prawdopodobeństwa równowag, według formuły: q W = q j j gdze: W waga dla -tej klasy malus. Ostateczne prawdopodobeństwo, że ubezpeczony po m latach wcąż będze w strefe malus lub do nej powróc będze wyrażone przez: p ( m) ml = j (m) gdze p ml prawdopodobeństwo, że ubezpeczony po m latach wcąż będze w strefe malus lub do nej powróc. W przypadku wększośc systemów bonus-malus mowa będze o przecętnym zmnejszanu sę wartośc prawdopodobeństwa. System można określć jako bardzej rygorystyczny, m wększy będze średn przyrost względny dla oszacowanej funkcj regresj. Uogólnając, mernk ten pozwala ustalć w jakm stopnu klasy malus systemu są zdolne do utrzymywana do przycągana ubezpeczonych, a ścślej w jakm tempe tę zdolność tracą [Gwzdała, 2011, s ]. Jest on zatem użyteczny dla dentyfkacj tych klentów, którzy mogą zostać łatwo przejęc przez konkurujące zakłady ubezpeczeń, gdyż mogą ocenać on za coraz mnej pewne utrzymane swoch znżek w systeme tego zakładu, w którym są obecne. Jest to oczywstą zaletą tego mernka. Jego wadą jest natomast fakt oparca go na danych agregowanych. W p ( m) j 3.3. Inne mary modele Wele model opartych na nch mar jest wyznaczanych w oparcu o oblczena dokonywane na podstawe symulacj, zatem trudno podać ch wzory, przedstawona będze tylko dea ch konstrukcj. Wynk technczny z dzałalnośc ubezpeczenowej [Szymańska, 2008, s ] Metoda polega na przeprowadzenu symulacj przy różnych założenach co do rozkładu lczby szkód (najczęścej ujemny dwumanowy), welkośc szkód 16 Jeśl ubezpeczen rozkładalby sę równomerne pomędzy klasy malusowe, wówczas wystarczyłoby zsumowane prawdopodobeństw p po, a następne podzelene otrzymanej wartośc (m) przez lczbę klas malus.

14 132 Anna Jędrzychowska, Ewa Poprawska (zwykle rozkład gamma), długośc funkcjonowana systemu. Wynk technczny jest lczony jako różnca pomędzy wysokoścą zebranych składek a wysokoścą wypłaconych odszkodowań śwadczeń. Tak slne lczne założena koneczne przy jej stosowanu są jej dużą wadą, choć na pewno ułatwają operacje matematyczne. Często też przyjmuje sę założene dotyczące struktury szkodowośc w portfelu, ale ne uwzględna sę zman częstotlwośc szkód w czase dla poszczególnych ubezpeczonych, co wpływa przeceż na strukturę szkodowośc w portfelu. Za wadę uznaje sę też założene zamknętego portfela pols, czyl założene braku możlwośc uceczk z systemu do nnego zakładu ubezpeczeń. Przecętny pozom retencj (zatrzymana) Jest to wysokość szkody, ponżej której ubezpeczony ne jest skłonny do jej zgłaszana ze względu na utratę znżek wskaźnk ten najwygodnej jest wyznaczać ne kwotowo, lecz jako procent składk podstawowej. Efektem ubocznym funkcjonowana systemu bonus-malus jest zjawsko nazywane w lteraturze łaknenem znżek (hunger of bonus). Wąże sę ono z oparcem systemów bonus-malus na lczbe, a ne wartośc szkód. Ubezpeczen rezygnują ze zgłaszana drobnych szkód po to, by unknąć przenesena do wyższych klas taryfowych utraty znżek w kolejnych latach. Zjawsko to jest dla ubezpeczycel korzystne, gdyż w ten sposób unkają on kosztów zwązanych z lkwdacją drobnych szkód 17. Konstrukcja systemu pownna być jednak wyważona tak, aby ne skłanała do pokrywana z własnej keszen zbyt wysokch szkód (ne może być to sposób na wprowadzane ukrytego udzału własnego w szkodze), gdyż może to skłanać do unkana odpowedzalnośc za szkody, np. poprzez uceczkę z mejsca wypadku. Wartość optymalnego pozomu retencj wyznacza sę na podstawe symulacj, przyrównując zdyskontowaną oczekwaną wartość przyszłych płatnośc bez oraz ze zgłoszenem szkody 18. W symulacjach można założyć neskończony horyzont czasowy lub też ogranczyć rozważana do skończonej lczby lat. Trzeba też założyć określoną wartość czynnka dyskontującego. Wysokość optymalnego pozomu retencj zależy od klasy, w której znajduje sę ubezpeczony, częstośc szkód, momentu wystąpena szkody w cągu roku (zwykle zakłada sę, że 17 Podobne zadane spełna franszyza ntegralna, która jednak mus być ścśle określona w ogólnych warunkach ubezpeczena; ubezpeczony może także z nej zrezygnować płacąc w zaman zazwyczaj neco wyższą składkę. W przypadku efektu łaknena znżk, efekt ten pozostaje właścwe poza kontrolą ubezpeczycela, a jest wplecony w konstrukcję systemu. 18 Zdyskontowana oczekwana wartość przyszłych płatnośc bez zgłoszena szkody równa jest wysokośc szkody oraz zdyskontowanych oczekwanych przyszłych składek bez utraty znżk za zgłoszene szkody, natomast zdyskontowana oczekwana wartość przyszłych płatnośc po zgłoszenu szkody równa jest zdyskontowanym oczekwanym przyszłym składkom z utratą znżk za zgłoszene szkody.

15 Analza wybranych metod oceny systemów bonus-malus 133 szkody występują np. w połowe roku) oraz dotychczas zgłoszonych w cągu roku szkód. Z oblczeń, jake można znaleźć w lteraturze [por. Lemare, 1998, s ], wynka, że pozom retencj jest najnższy dla klas z wysokm znżkam, najwyższy dla klasy podstawowej, następne maleje dla klas zwyżkowych, co jest zgodne z ntucją 19. Mernk ten w pewnym sense pokazuje to czego ne wemy czyl pozwala oszacować szkody nezgłoszone ubezpeczycelow, ponadto pozwala zmerzyć efekt uboczny systemu oszczędnośc na kosztach admnstracyjnych. Ma natomast jedną zasadnczą wadę ne berze pod uwagę możlwośc uceczk z systemu do nnego ubezpeczycela. Podsumowane Na podstawe przeglądu wybranych klkunastu metod oceny efektywnośc systemu bonus-malus, należy podkreślć, że każda z tych mar jest fragmentaryczna, ponadto ne uwzględnają one elementów jakoścowych zwązanych z procesem ubezpeczena. Główne są to mary efektywnośc taryfkacyjnej, ocenające w jakm stopnu system bonus-malus dostosowuje składkę do ndywdualnego ryzyka. Nektóre metody (np. 5) badają też pozom nerównowag systemu (m wększa nerównowaga, tym gorsze dopasowane składk do ndywdualnego ryzyka). Tylko nektóre (np. 7) uwzględnają strukturę portfela ubezpeczycel przepływu klentów mędzy systemam. Ponadto operają sę one na slnych założenach, które ne przystają w pełn do praktyk rynkowej (nezależność szkód, stałość częstośc szkód w czase tp.). W analze należy też uwzględnć specyfkę polskego rynku ubezpeczeń komunkacyjnych. Można wskazać trzy podstawowe ogranczena obcążene polskego rynku. Perwszym jest slne obcążene hstoryczne, zwązane z weloletnm monopolem jednego ubezpeczycela wcąż jeszcze slną jego pozycją 20, 19 Ubezpeczonym, którzy znajdują sę w klase o najwyższej znżce zgłoszene szkody groz podnesenem składk tylko na jeden okres ubezpeczena, o le późnej ne spowodują już szkód. Ubezpeczen z klas o wysokch znżkach będą zatem raczej skłonn do zgłaszana szkód, gdyż dla nch konsekwencje są newelke. W przypadku ubezpeczonego znajdującego sę w klase podstawowej zgłoszene szkody wąże sę z przejścem do klasy zwyżkowej, co w wększośc systemów bonus- -malus skutkuje wększym wzrostem składk w kolejnym okrese (w wększośc systemów znżk w kolejnych klasach różną sę od sebe o 10 p.p., natomast zwyżk są zdecydowane wększe, np. 50 p.p.). Dla ubezpeczonych znajdujących sę w maksymalnych klasach zwyżkowych, zgłoszene szkody już ne będze skutkowało płacenem dużo wyższej składk nż dotychczas, gdyż, poza systemem norweskm, systemy bonus-malus mają skończoną lczbę klas zwyżkowych. 20 W 2003 r. udzał PZU w przypse składk dzału II wynosł aż 60,6%. Pommo corocznego obnżana sę jego pozomom, PZU wcąż zbera najwęcej składk w całym dzale, w 2013 r. było to 32,5%. Po perwszym pół roku 2013 r. PZU wcąż poberało samodzelne około 1/3 wartośc przypsu składk w ubezpeczenach komunkacyjnych w Polsce.

16 134 Anna Jędrzychowska, Ewa Poprawska co powoduje, że systemy bonus-malus nektórych, zwłaszcza małych ubezpeczycel, są wzorowane na rozwązanach stosowanych przez zakład ubezpeczeń o domnującej pozycj na rynku. Ponadto występujące jeszcze nedawno problemy z przepływem nformacj pomędzy ubezpeczycelam o hstor szkodowośc klentów oraz brak uznawana znżek wypracowanych u nnego ubezpeczycela były powodem slnego przywązana klentów do danego zakładu ubezpeczeń ogranczało przepływ klentów mędzy ubezpeczycelam. Po druge oferowane w Polsce produkty ubezpeczenowe sprzedawane przez ubezpeczycel wchodzących w mędzynarodowe grupy kaptałowe to często kope produktów z wększych rynków, przez co produkty są nedostosowane do polskch warunków. Po trzece w Polsce zasady funkcjonowana ubezpeczena OC kerowców, przez to, że jest to ubezpeczene obowązkowe, reguluje Ustawa o ubezpeczenach obowązkowych, UFG PBUK, która jest zbeżna z rozwązanam Dyrektyw KE. Najwększym ogranczenem w funkcjonowanu systemu bonus-malus jest brak możlwośc odmówena klentow zawarca ubezpeczena obowązkowego przez zakład ubezpeczeń, który prowadz sprzedaż pols w tym obszarze (art. 5, par. 2 Ustawy). Powoduje to, że jedyne pozomem składk zakład może takego klenta znechęcć do zakupena polsy, co skutkuje rozbudowywanem klas zwyżkowych w systemach bonus-malus oraz ustalanem składk podstawowej na wysokm pozome. Taka sytuacja slne rzutuje na to, jak funkcjonuje system bonus-malus dla ubezpeczeń OC. Lteratura Bonsdorff H. (1992), On the Convergence Rate of Bonus-malus Systems, ASTIN Bulletn, Vol. 22, No. 2, s Daykn C.D., Pentkänen T., Pesonen H. (1994), Practcal Rsk Theory for Actuares, Chapman & Hall, London. Gwzdała Ł. (2011), Możlwośc analzy systemów bonus-malus w śwetle procesów Markowa [w:] Ronka-Chmelowec W. (red.), Ubezpeczena wobec wyzwań XXI weku, Wydawnctwo Naukowe UE, Wrocław. Lemare J. (1995), Bonus-malus Systems n Automoble Insurance, Kluwer, Boston. Lemare J. (1998), Bonus-malus Systems: The European And Asan Approach to Mert Ratng, North Amercan Actuaral Journal Socety of Acutares, Vol. 2, No. 1, s , _2.pdf.

17 Analza wybranych metod oceny systemów bonus-malus 135 Szymańska A. (2008), Wybrane mary efektywnośc systemów bonus-malus ubezpeczeń komunkacyjnych OC [w:] Ubezpeczena wobec wyzwań XXI weku, Prace Naukowe Akadem Ekonomcznej we Wrocławu, nr 1127, Wydawnctwo Naukowe AE, Wrocław, s ANALYSIS OF SELECTED METHODS OF ASSESSMENT OF BONUS-MALUS SYSTEMS Summary: The man objectve of the bonus-malus n motor nsurance was to obtan tools for adjustng the amount of nsurance premums to the level of rsk transfered to nsurance companes. Ths system s currently wdespread n countres across the EU. Unfortunately, more often there are opnons that ts effectveness not always remans at a satsfactory level. The am of the artcle wll be bref dscusson of methods of assessment bonus-malus systems and dentfy key areas of the system, whch are subject to ther evaluaton. Thus, the artcle s a revew. Assembly and bref characterzaton of methods of assessment the bonusmalus systems may be used can people analyzng them n choosng the most approprate method for a partcular case. Indeed, these methods have ther lmtatons, assumptons and specfc condtons regardng the data on whch they are based. Keywords: bonus-malus systems, nsurance premum, motor nsurance.

Klasyczne miary efektywności systemu bonus-malus

Klasyczne miary efektywności systemu bonus-malus Klasyczne mary efektywnośc systemu bonus-malus Anna Jędrzychowska Ewa Poprawska Klasyczne mary efektywnośc systemu bonus-malus Głównym celem wprowadzena systemu bonus-malus w ubezpeczenach komunkacyjnych

Bardziej szczegółowo

Pomiar efektywności systemu bonus-malus. Analiza wybranych metod oceny

Pomiar efektywności systemu bonus-malus. Analiza wybranych metod oceny Pomar efektywnośc systemu bonus-malus Anna Jędrzychowska Ewa Poprawska Pomar efektywnośc systemu bonus-malus. Analza wybranych metod oceny Artykuł stanow rozwnęce kontynuację zaprezentowanej na kartach

Bardziej szczegółowo

Analiza modyfikacji systemów bonus-malus w ubezpieczeniach komunikacyjnych AC na przykładzie wybranego zakładu ubezpieczeń

Analiza modyfikacji systemów bonus-malus w ubezpieczeniach komunikacyjnych AC na przykładzie wybranego zakładu ubezpieczeń Analza modyfkacj systemów bonus-malus Ewa Łazuka Klauda Stępkowska Analza modyfkacj systemów bonus-malus w ubezpeczenach komunkacyjnych AC na przykładze wybranego zakładu ubezpeczeń Tematyka przedstawonego

Bardziej szczegółowo

Analiza rodzajów skutków i krytyczności uszkodzeń FMECA/FMEA według MIL STD - 1629A

Analiza 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 szczegółowo

Kształtowanie się firm informatycznych jako nowych elementów struktury przestrzennej przemysłu

Kształtowanie 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 szczegółowo

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6

Stanisław 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 szczegółowo

Proces narodzin i śmierci

Proces 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 szczegółowo

Analiza danych OGÓLNY SCHEMAT. http://zajecia.jakubw.pl/ Dane treningowe (znana decyzja) Klasyfikator. Dane testowe (znana decyzja)

Analiza 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 szczegółowo

Modele wieloczynnikowe. Modele wieloczynnikowe. Modele wieloczynnikowe ogólne. α β β β ε. Analiza i Zarządzanie Portfelem cz. 4.

Modele 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 szczegółowo

SZACOWANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODĄ PROPAGACJI ROZKŁADÓW

SZACOWANIE 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 szczegółowo

PODSTAWA WYMIARU ORAZ WYSOKOŚĆ EMERYTURY USTALANEJ NA DOTYCHCZASOWYCH ZASADACH

PODSTAWA WYMIARU ORAZ WYSOKOŚĆ EMERYTURY USTALANEJ NA DOTYCHCZASOWYCH ZASADACH PODSTAWA WYMIARU ORAZ WYSOKOŚĆ EMERYTURY USTALANEJ NA DOTYCHCZASOWYCH ZASADACH Z a k ł a d U b e z p e c z e ń S p o ł e c z n y c h Wprowadzene Nnejsza ulotka adresowana jest zarówno do osób dopero ubegających

Bardziej szczegółowo

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 7

Stanisław 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 szczegółowo

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4

Stanisław 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

Za: Stanisław Latoś, Niwelacja trygonometryczna, [w:] Ćwiczenia z geodezji II [red.] J. Beluch

Za: 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 szczegółowo

0 0,2 0, p 0,1 0,2 0,5 0, p 0,3 0,1 0,2 0,4

0 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 szczegółowo

Pobrane z czasopisma Annales H - Oeconomia Data: 01/06/ :19:23

Pobrane z czasopisma Annales H - Oeconomia  Data: 01/06/ :19:23 Pobrane z czasopsma Annales H - Oeconoma http://oeconoma.annales.umcs.pl DOI:0.795/h.206.50.4.497 ANNALES UNIVERSITATIS MARIAE CURIE-SKŁODOWSKA LUBLIN POLONIA VOL. L, 4 SECTIO H 206 Unwersytet Łódzk. Wydzał

Bardziej szczegółowo

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6

Stanisław 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 szczegółowo

KURS STATYSTYKA. Lekcja 6 Regresja i linie regresji ZADANIE DOMOWE. www.etrapez.pl Strona 1

KURS 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 szczegółowo

METODA UNITARYZACJI ZEROWANEJ Porównanie obiektów przy ocenie wielokryterialnej. Ranking obiektów.

METODA 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 szczegółowo

Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4

Natalia 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 szczegółowo

Uchwała nr L/1044/05 Rady Miasta Katowice. z dnia 21 listopada 2005r.

Uchwała nr L/1044/05 Rady Miasta Katowice. z dnia 21 listopada 2005r. Uchwała nr L/1044/05 Rady Masta Katowce z dna 21 lstopada 2005r. w sprawe określena wysokośc stawek podatku od środków transportowych na rok 2006 obowązujących na terene masta Katowce Na podstawe art.18

Bardziej szczegółowo

Zadane 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 szczegółowo

BADANIE STABILNOŚCI WSPÓŁCZYNNIKA BETA AKCJI INDEKSU WIG20

BADANIE 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 szczegółowo

Proste modele ze złożonym zachowaniem czyli o chaosie

Proste modele ze złożonym zachowaniem czyli o chaosie Proste modele ze złożonym zachowanem czyl o chaose 29 kwetna 2014 Komputer jest narzędzem coraz częścej stosowanym przez naukowców do ukazywana skrzętne ukrywanych przez naturę tajemnc. Symulacja, obok

Bardziej szczegółowo

Natalia Nehrebecka. Zajęcia 3

Natalia 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 szczegółowo

KURS STATYSTYKA. Lekcja 1 Statystyka opisowa ZADANIE DOMOWE. www.etrapez.pl Strona 1

KURS 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 szczegółowo

2012-10-11. Definicje ogólne

2012-10-11. 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 szczegółowo

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka Katarzyna Rosiak-Lada. Zajęcia 3

Stanisław 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 szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH

STATYSTYKA 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 szczegółowo

STARE A NOWE KRAJE UE KONKURENCYJNOŚĆ POLSKIEGO EKSPORTU

STARE A NOWE KRAJE UE KONKURENCYJNOŚĆ POLSKIEGO EKSPORTU Ewa Szymank Katedra Teor Ekonom Akadema Ekonomczna w Krakowe ul. Rakowcka 27, 31-510 Kraków STARE A NOWE KRAJE UE KONKURENCYJNOŚĆ POLSKIEGO EKSPORTU Abstrakt Artykuł przedstawa wynk badań konkurencyjnośc

Bardziej szczegółowo

Weryfikacja hipotez dla wielu populacji

Weryfikacja 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 szczegółowo

Współczynnik przenikania ciepła U v. 4.00

Współczynnik przenikania ciepła U v. 4.00 Współczynnk przenkana cepła U v. 4.00 1 WYMAGANIA Maksymalne wartośc współczynnków przenkana cepła U dla ścan, stropów, stropodachów, oken drzw balkonowych podano w załącznku do Rozporządzena Mnstra Infrastruktury

Bardziej szczegółowo

Analiza porównawcza rozwoju wybranych banków komercyjnych w latach 2001 2009

Analiza 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 szczegółowo

Statystyka Inżynierska

Statystyka 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 szczegółowo

PROGNOZOWANIE SPRZEDAŻY Z ZASTOSOWANIEM ROZKŁADU GAMMA Z KOREKCJĄ ZE WZGLĘDU NA WAHANIA SEZONOWE

PROGNOZOWANIE 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

Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 1. Układy równań liniowych

Zaawansowane 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 szczegółowo

Portfele zawierające walor pozbawiony ryzyka. Elementy teorii rynku kapitałowego

Portfele 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 szczegółowo

Zarządzanie ryzykiem w przedsiębiorstwie i jego wpływ na analizę opłacalności przedsięwzięć inwestycyjnych

Zarządzanie ryzykiem w przedsiębiorstwie i jego wpływ na analizę opłacalności przedsięwzięć inwestycyjnych dr nż Andrze Chylńsk Katedra Bankowośc Fnansów Wyższa Szkoła Menedżerska w Warszawe Zarządzane ryzykem w rzedsęborstwe ego wływ na analzę ołacalnośc rzedsęwzęć nwestycynych w w w e - f n a n s e c o m

Bardziej szczegółowo

MODELOWANIE LICZBY SZKÓD W UBEZPIECZENIACH KOMUNIKACYJNYCH W PRZYPADKU WYSTĘPOWANIA DUŻEJ LICZBY ZER, Z WYKORZYSTANIEM PROCEDURY KROSWALIDACJI

MODELOWANIE 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 szczegółowo

Minister Edukacji Narodowej Pani Katarzyna HALL Ministerstwo Edukacji Narodowej al. J. Ch. Szucha 25 00-918 Warszawa Dnia 03 czerwca 2009 r.

Minister Edukacji Narodowej Pani Katarzyna HALL Ministerstwo Edukacji Narodowej al. J. Ch. Szucha 25 00-918 Warszawa Dnia 03 czerwca 2009 r. Mnster Edukacj arodowej Pan Katarzyna HALL Mnsterstwo Edukacj arodowej al. J. Ch. Szucha 25 00-918 arszawa Dna 03 czerwca 2009 r. TEMAT: Propozycja zmany art. 30a ustawy Karta auczycela w forme lstu otwartego

Bardziej szczegółowo

Wpływ płynności obrotu na kształtowanie się stopy zwrotu z akcji notowanych na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie

Wpływ płynności obrotu na kształtowanie się stopy zwrotu z akcji notowanych na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie Agata Gnadkowska * Wpływ płynnośc obrotu na kształtowane sę stopy zwrotu z akcj notowanych na Gełdze Paperów Wartoścowych w Warszawe Wstęp Płynność aktywów na rynku kaptałowym rozumana jest przez nwestorów

Bardziej szczegółowo

3.1. ODZIAŁYWANIE DŹWIĘKÓW NA CZŁOWIEKA I OTOCZENIE

3.1. ODZIAŁYWANIE DŹWIĘKÓW NA CZŁOWIEKA I OTOCZENIE 3. KRYTERIA OCENY HAŁASU I DRGAŃ Hałas to każdy dźwęk nepożądany, przeszkadzający, nezależne od jego natury, kontekstu znaczena. Podobne rzecz sę ma z drganam. Oba te zjawska oddzałują nekorzystne na człoweka

Bardziej szczegółowo

W praktyce często zdarza się, że wyniki obu prób możemy traktować jako. wyniki pomiarów na tym samym elemencie populacji np.

W 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 szczegółowo

XXX OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP III Zadanie doświadczalne

XXX OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP III Zadanie doświadczalne XXX OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP III Zadane dośwadczalne ZADANIE D Nazwa zadana: Maszyna analogowa. Dane są:. doda półprzewodnkowa (krzemowa) 2. opornk dekadowy (- 5 Ω ), 3. woltomerz cyfrowy, 4. źródło napęca

Bardziej szczegółowo

KONSTRUKCJA OPTYMALNYCH PORTFELI Z ZASTOSOWANIEM METOD ANALIZY FUNDAMENTALNEJ UJĘCIE DYNAMICZNE

KONSTRUKCJA 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 szczegółowo

OKRESOWA EMERYTURA KAPITAŁOWA ZE ŚRODKÓW ZGROMADZONYCH W OFE

OKRESOWA EMERYTURA KAPITAŁOWA ZE ŚRODKÓW ZGROMADZONYCH W OFE OKRESOWA EMERYTURA KAPITAŁOWA ZE ŚRODKÓW ZGROMADZONYCH W OFE Z a k ł a d U b e z p e c z e ń S p o ł e c z n y c h Warunk nabywana prawa do okresowej emerytury kaptałowej ze środków zgromadzonych w otwartym

Bardziej szczegółowo

System bonus-malus z mechanizmem korekty składki

System bonus-malus z mechanizmem korekty składki System bonus-malus z mechanizmem korekty składki mgr Kamil Gala Ubezpieczeniowy Fundusz Gwarancyjny dr hab. Wojciech Bijak, prof. SGH Ubezpieczeniowy Fundusz Gwarancyjny, Szkoła Główna Handlowa Zagadnienia

Bardziej szczegółowo

SYSTEM ZALICZEŃ ĆWICZEŃ

SYSTEM ZALICZEŃ ĆWICZEŃ AMI, zma 010/011 mgr Krzysztof Rykaczewsk System zalczeń Wydzał Matematyk Informatyk UMK SYSTEM ZALICZEŃ ĆWICZEŃ z Analzy Matematycznej I, 010/011 (na podst. L.G., K.L., J.M., K.R.) Nnejszy dokument dotyczy

Bardziej szczegółowo

ANALIZA KORELACJI WYDATKÓW NA KULTURĘ Z BUDŻETU GMIN ORAZ WYKSZTAŁCENIA RADNYCH

ANALIZA 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 szczegółowo

Badanie współzależności dwóch cech ilościowych X i Y. Analiza korelacji prostej

Badanie współzależności dwóch cech ilościowych X i Y. Analiza korelacji prostej Badane współzależnośc dwóch cech loścowych X Y. Analza korelacj prostej Kody znaków: żółte wyróżnene nowe pojęce czerwony uwaga kursywa komentarz 1 Zagadnena 1. Zwązek determnstyczny (funkcyjny) a korelacyjny.

Bardziej szczegółowo

OPTYMALNE STRATEGIE INWESTYCYJNE PODEJŚCIE FUNDAMENTALNE OPTIMAL INVESTMENT STRATEGY FUNDAMENTAL ANALYSIS

OPTYMALNE 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 szczegółowo

BADANIA OPERACYJNE. Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności. dr Adam Sojda

BADANIA OPERACYJNE. Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności. dr Adam Sojda BADANIA OPERACYJNE Podejmowane decyzj w warunkach nepewnośc dr Adam Sojda Teora podejmowana decyzj gry z naturą Wynk dzałana zależy ne tylko od tego, jaką podejmujemy decyzję, ale równeż od tego, jak wystąp

Bardziej szczegółowo

Analiza i diagnoza sytuacji finansowej wybranych branż notowanych na Warszawskiej Giełdzie Papierów Wartościowych w latach

Analiza 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 szczegółowo

System Przeciwdziałania Powstawaniu Bezrobocia na Terenach Słabo Zurbanizowanych SPRAWOZDANIE Z BADAŃ Autor: Joanna Wójcik

System 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 szczegółowo

Badania sondażowe. Braki danych Konstrukcja wag. Agnieszka Zięba. Zakład Badań Marketingowych Instytut Statystyki i Demografii Szkoła Główna Handlowa

Badania 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 szczegółowo

OKRESOWA EMERYTURA KAPITAŁOWA ZE ŚRODKÓW ZGROMADZONYCH W OFE

OKRESOWA EMERYTURA KAPITAŁOWA ZE ŚRODKÓW ZGROMADZONYCH W OFE OKRESOWA EMERYTURA KAPITAŁOWA ZE ŚRODKÓW ZGROMADZONYCH W OFE Z a k ł a d U b e z p e c z e ń S p o ł e c z n y c h Warunk nabywana prawa do okresowej emerytury kaptałowej ze środków zgromadzonych w otwartym

Bardziej szczegółowo

Wpływ macierzy przejścia systemu bonus-malus ubezpieczeń komunikacyjnych OC na jego efektywność taryfikacyjną

Wpływ macierzy przejścia systemu bonus-malus ubezpieczeń komunikacyjnych OC na jego efektywność taryfikacyjną Wpływ macierzy przejścia systemu bonus-malus ubezpieczeń komunikacyjnych OC na jego efektywność taryfikacyjną Anna Szymańska Katedra Metod Statystycznych Uniwersytet Łódzki Taryfikacja w ubezpieczeniach

Bardziej szczegółowo

65120/ / / /200

65120/ / / /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 szczegółowo

Procedura normalizacji

Procedura 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 szczegółowo

ZASTOSOWANIE ANALIZY HARMONICZNEJ DO OKREŚLENIA SIŁY I DŁUGOŚCI CYKLI GIEŁDOWYCH

ZASTOSOWANIE 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 szczegółowo

Analiza ryzyka jako instrument zarządzania środowiskiem

Analiza 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 szczegółowo

WYBÓR PORTFELA PAPIERÓW WARTOŚCIOWYCH ZA POMOCĄ METODY AHP

WYBÓR PORTFELA PAPIERÓW WARTOŚCIOWYCH ZA POMOCĄ METODY AHP Ewa Pośpech Unwersytet Ekonomczny w Katowcach Wydzał Zarządzana Katedra Matematyk posp@ue.katowce.pl WYBÓR PORTFELA PAPIERÓW WARTOŚCIOWYCH ZA POMOCĄ METODY AHP Streszczene: W artykule rozważano zagadnene

Bardziej szczegółowo

STATECZNOŚĆ SKARP. α - kąt nachylenia skarpy [ o ], φ - kąt tarcia wewnętrznego gruntu [ o ],

STATECZNOŚĆ 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 szczegółowo

METODY PLANOWANIA EKSPERYMENTÓW. dr hab. inż. Mariusz B. Bogacki

METODY PLANOWANIA EKSPERYMENTÓW. dr hab. inż. Mariusz B. Bogacki Metody Planowana Eksperymentów Rozdzał 1. Strona 1 z 14 METODY PLANOWANIA EKSPERYMENTÓW dr hab. nż. Marusz B. Bogack Marusz.Bogack@put.poznan.pl www.fct.put.poznan.pl/cv23.htm Marusz B. Bogack 1 Metody

Bardziej szczegółowo

dy dx stąd w przybliżeniu: y

dy dx stąd w przybliżeniu: y Przykłady do funkcj nelnowych funkcj Törnqusta Proszę sprawdzć uzasadnć, które z podanych zdań są prawdzwe, a które fałszywe: Przykład 1. Mesęczne wydatk na warzywa (y, w jednostkach penężnych, jp) w zależnośc

Bardziej szczegółowo

Systemy Ochrony Powietrza Ćwiczenia Laboratoryjne

Systemy Ochrony Powietrza Ćwiczenia Laboratoryjne ś POLITECHNIKA POZNAŃSKA INSTYTUT INŻYNIERII ŚRODOWISKA PROWADZĄCY: mgr nż. Łukasz Amanowcz Systemy Ochrony Powetrza Ćwczena Laboratoryjne 2 TEMAT ĆWICZENIA: Oznaczane lczbowego rozkładu lnowych projekcyjnych

Bardziej szczegółowo

PROBLEMY ROLNICTWA ŚWIATOWEGO

PROBLEMY ROLNICTWA ŚWIATOWEGO Zeszyty Naukowe Szkoły Głównej Gospodarstwa Wejskego w Warszawe PROBLEMY ROLNICTWA ŚWIATOWEGO Tom 12 (XXVII) Zeszyt 4 Wydawnctwo SGGW Warszawa 2012 Elżbeta Kacperska 1 Katedra Ekonomk Rolnctwa Mędzynarodowych

Bardziej szczegółowo

A O n RZECZPOSPOLITA POLSKA. Gospodarki Narodowej. Warszawa, dnia2/stycznia 2014

A O n RZECZPOSPOLITA POLSKA. Gospodarki Narodowej. Warszawa, dnia2/stycznia 2014 Warszawa, dna2/styczna 2014 r, RZECZPOSPOLITA POLSKA MINISTERSTWO ADMINISTRACJI I CYFRYZACJI PODSEKRETARZ STANU Małgorzata Olsze wska BM-WP 005.6. 20 14 Pan Marek Zółkowsk Przewodnczący Komsj Gospodark

Bardziej szczegółowo

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6

Stanisław 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 szczegółowo

Rozkład dwupunktowy. Rozkład dwupunktowy. Rozkład dwupunktowy x i p i 0 1-p 1 p suma 1

Rozkład 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 szczegółowo

WYZNACZANIE WSPÓŁCZYNNIKA LEPKOŚCI CIECZY METODĄ STOKESA

WYZNACZANIE WSPÓŁCZYNNIKA LEPKOŚCI CIECZY METODĄ STOKESA WYZNACZANIE WSPÓŁCZYNNIKA LEPKOŚCI CIECZY METODĄ STOKESA. Ops teoretyczny do ćwczena zameszczony jest na strone www.wtc.wat.edu.pl w dzale DYDAKTYKA FIZYKA ĆWICZENIA LABORATORYJNE.. Ops układu pomarowego

Bardziej szczegółowo

Nowe europejskie prawo jazdy w celu większej ochrony, bezpieczeństwa i swobodnego przemieszczania się

Nowe europejskie prawo jazdy w celu większej ochrony, bezpieczeństwa i swobodnego przemieszczania się KOMISJA EUROPEJSKA NOTATKA Bruksela, 18 styczna 2013 r. Nowe europejske prawo jazdy w celu wększej ochrony, bezpeczeństwa swobodnego przemeszczana sę W dnu 19 styczna 2013 r., w ramach wejśca w życe trzecej

Bardziej szczegółowo

Analiza korelacji i regresji

Analiza 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 szczegółowo

Analiza rezerw na niewypłacone odszkodowania i świadczenia z tytułu ubezpieczeń pozostałych osobowych i majątkowych w oparciu o trójkąty szkód

Analiza rezerw na niewypłacone odszkodowania i świadczenia z tytułu ubezpieczeń pozostałych osobowych i majątkowych w oparciu o trójkąty szkód URZĄD KOMSJ NADZORU UBEZPEZEŃ FUNDUSZY EMERYTALNYH Analza rezerw na newypłacone odszkodowana śwadczena z tytułu ubezpeczeń pozostałych osobowych maątkowych w oparcu o trókąty szkód Departament Systemów

Bardziej szczegółowo

Model ISLM. Inwestycje - w modelu ISLM przyjmujemy, że inwestycje przyjmują postać funkcji liniowej:

Model ISLM. Inwestycje - w modelu ISLM przyjmujemy, że inwestycje przyjmują postać funkcji liniowej: dr Bartłomej Rokck Ćwczena z Makroekonom I Model ISLM Podstawowe założena modelu: penądz odgrywa ważną rolę przy determnowanu pozomu dochodu zatrudnena nwestycje ne mają charakteru autonomcznego, a ch

Bardziej szczegółowo

5. OPTYMALIZACJA GRAFOWO-SIECIOWA

5. OPTYMALIZACJA GRAFOWO-SIECIOWA . OPTYMALIZACJA GRAFOWO-SIECIOWA Defncja grafu Pod pojęcem grafu G rozumemy następującą dwójkę uporządkowaną (defncja grafu Berge a): (.) G W,U gdze: W zbór werzchołków grafu, U zbór łuków grafu, U W W,

Bardziej szczegółowo

Model IS-LM-BP. Model IS-LM-BP jest wersją modelu ISLM w gospodarce otwartej. Pokazuje on zatem jak

Model IS-LM-BP. Model IS-LM-BP jest wersją modelu ISLM w gospodarce otwartej. Pokazuje on zatem jak Ćwczena z Makroekonom II Model IS-LM- Model IS-LM- jest wersją modelu ISLM w gospodarce otwartej. Pokazuje on zatem jak gospodarka taka zachowuje sę w krótkm okrese, w efekce dzałań podejmowanych w ramach

Bardziej szczegółowo

Hipotezy o istotności oszacowao parametrów zmiennych objaśniających ˆ ) ˆ

Hipotezy o istotności oszacowao parametrów zmiennych objaśniających ˆ ) ˆ WERYFIKACJA HIPOTEZY O ISTOTNOŚCI OCEN PARAMETRÓW STRUKTURALNYCH MODELU Hpoezy o sonośc oszacowao paramerów zmennych objaśnających Tesowane sonośc paramerów zmennych objaśnających sprowadza sę do nasępującego

Bardziej szczegółowo

Propozycja modyfikacji klasycznego podejścia do analizy gospodarności

Propozycja 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 szczegółowo

SYMULACJA KOMPUTEROWA NAPRĘŻEŃ DYNAMICZNYCH WE WRĘGACH MASOWCA NA FALI NIEREGULARNEJ

SYMULACJA KOMPUTEROWA NAPRĘŻEŃ DYNAMICZNYCH WE WRĘGACH MASOWCA NA FALI NIEREGULARNEJ Jan JANKOWSKI *), Maran BOGDANIUK *),**) SYMULACJA KOMPUTEROWA NAPRĘŻEŃ DYNAMICZNYCH WE WRĘGACH MASOWCA NA FALI NIEREGULARNEJ W referace przedstawono równana ruchu statku w warunkach falowana morza oraz

Bardziej szczegółowo

Model ASAD. ceny i płace mogą ulegać zmianom (w odróżnieniu od poprzednio omawianych modeli)

Model 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 szczegółowo

Pomiary parametrów akustycznych wnętrz.

Pomiary 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 szczegółowo

STATYSTYKA REGIONALNA

STATYSTYKA REGIONALNA ЕЗЮМЕ В,. Т (,,.),. В, 2010. щ,. В -,. STATYSTYKA REGIONALNA Paweł DYKAS Zróżncowane rozwoju powatów w woj. małopolskm W artykule podjęto próbę analzy rozwoju ekonomcznego powatów w woj. małopolskm, wykorzystując

Bardziej szczegółowo

MPEC wydaje warunki techniczne KONIEC

MPEC wydaje warunki techniczne KONIEC 1 2 3 1 2 2 1 3 MPEC wydaje warunk technczne 4 5 6 10 9 8 7 11 12 13 14 15 KONIEC 17 16 4 5 Chcesz wedzeć, czy masz możlwość przyłączena budynku Możlwośc dofnansowana wymany peców węglowych do sec mejskej?

Bardziej szczegółowo

Nota 1. Polityka rachunkowości

Nota 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 szczegółowo

Funkcje i charakterystyki zmiennych losowych

Funkcje i charakterystyki zmiennych losowych Funkcje charakterystyk zmennych losowych Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Intelgencj Metod Matematycznych Wydzał Informatyk Poltechnk Szczecńskej 5. Funkcje zmennych losowych

Bardziej szczegółowo

O PEWNYM MODELU POZWALAJĄCYM IDENTYFIKOWAĆ K NAJBARDZIEJ PODEJRZANYCH REKORDÓW W ZBIORZE DANYCH KSIĘGOWYCH W PROCESIE WYKRYWANIA OSZUSTW FINANSOWYCH

O PEWNYM MODELU POZWALAJĄCYM IDENTYFIKOWAĆ K NAJBARDZIEJ PODEJRZANYCH REKORDÓW W ZBIORZE DANYCH KSIĘGOWYCH W PROCESIE WYKRYWANIA OSZUSTW FINANSOWYCH Mateusz Baryła Unwersytet Ekonomczny w Krakowe O PEWNYM MODELU POZWALAJĄCYM IDENTYFIKOWAĆ K NAJBARDZIEJ PODEJRZANYCH REKORDÓW W ZBIORZE DANYCH KSIĘGOWYCH W PROCESIE WYKRYWANIA OSZUSTW FINANSOWYCH Wprowadzene

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenie 10. Metody eksploracji danych

Ćwiczenie 10. Metody eksploracji danych Ćwczene 10. Metody eksploracj danych Grupowane (Clusterng) 1. Zadane grupowana Grupowane (ang. clusterng) oznacza grupowane rekordów, obserwacj lub przypadków w klasy podobnych obektów. Grupa (ang. cluster)

Bardziej szczegółowo

Określanie mocy cylindra C w zaleŝności od ostrości wzroku V 0 Ostrość wzroku V 0 7/5 6/5 5/5 4/5 3/5 2/5 Moc cylindra C 0,5 0,75 1,0 1,25 1,5 > 2

Określanie mocy cylindra C w zaleŝności od ostrości wzroku V 0 Ostrość wzroku V 0 7/5 6/5 5/5 4/5 3/5 2/5 Moc cylindra C 0,5 0,75 1,0 1,25 1,5 > 2 T A R C Z A Z E G A R O W A ASTYGMATYZM 1.Pojęca ogólne a) astygmatyzm prosty (najbardzej zgodny z pozomem) - najbardzej płask połudnk tzn. o najmnejszej mocy jest pozomy b) astygmatyzm odwrotny (najbardzej

Bardziej szczegółowo

OGŁOSZENIE TARYFA DLA ZBIOROWEGO ZAOPATRZENIA W WODĘ I ZBIOROWEGO ODPROWADZANIA ŚCIEKÓW. Taryfa obowiązuje od 01.01.2014 do 31.12.

OGŁOSZENIE 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 szczegółowo

3. ŁUK ELEKTRYCZNY PRĄDU STAŁEGO I PRZEMIENNEGO

3. ŁUK ELEKTRYCZNY PRĄDU STAŁEGO I PRZEMIENNEGO 3. ŁUK ELEKTRYCZNY PRĄDU STŁEGO I PRZEMIENNEGO 3.1. Cel zakres ćwczena Celem ćwczena jest zapoznane sę z podstawowym właścwoścam łuku elektrycznego palącego sę swobodne, w powetrzu o cśnentmosferycznym.

Bardziej szczegółowo

NORMALiZACJA ZMIENNYCH W SKALI PRZEDZIAŁOWEJ I ILORAZOWEJ W REFERENCYJNYM SYSTEMIE GRANICZNYM

NORMALiZACJA ZMIENNYCH W SKALI PRZEDZIAŁOWEJ I ILORAZOWEJ W REFERENCYJNYM SYSTEMIE GRANICZNYM PRZEGLĄD STATYSTYCZNY R. XLIV - ZESZ\'T 1-1997 DANUTA STRAHL, MAREK WALESIAK NORMALZACJA ZMIENNYCH W SKALI PRZEDZIAŁOWEJ I ILORAZOWEJ W REFERENCYJNYM SYSTEMIE GRANICZNYM l. WPROWADZENIE Przy stosowanu

Bardziej szczegółowo

NOWA EMERYTURA Z FUNDUSZU UBEZPIECZEŃ SPOŁECZNYCH

NOWA EMERYTURA Z FUNDUSZU UBEZPIECZEŃ SPOŁECZNYCH NOWA EMERYTURA Z FUNDUSZU UBEZPIECZEŃ SPOŁECZNYCH Z a k ł a d U b e z p e c z e ń S p o ł e c z n y c h Warunk nabywana prawa do nowej emerytury oraz jej wysokość określa ustawa z dna 17 grudna 1998 r.

Bardziej szczegółowo

EKONOMIA MENEDŻERSKA. Wykład 3 Funkcje produkcji 1 FUNKCJE PRODUKCJI. ANALIZA KOSZTÓW I KORZYŚCI SKALI. MINIMALIZACJA KOSZTÓW PRODUKCJI.

EKONOMIA MENEDŻERSKA. Wykład 3 Funkcje produkcji 1 FUNKCJE PRODUKCJI. ANALIZA KOSZTÓW I KORZYŚCI SKALI. MINIMALIZACJA KOSZTÓW PRODUKCJI. EONOMIA MENEDŻERSA Wykład 3 Funkcje rodukcj 1 FUNCJE PRODUCJI. ANAIZA OSZTÓW I ORZYŚCI SAI. MINIMAIZACJA OSZTÓW PRODUCJI. 1. FUNCJE PRODUCJI: JEDNO- I WIEOCZYNNIOWE Funkcja rodukcj określa zależność zdolnośc

Bardziej szczegółowo

NAFTA-GAZ marzec 2011 ROK LXVII. Wprowadzenie. Tadeusz Kwilosz

NAFTA-GAZ marzec 2011 ROK LXVII. Wprowadzenie. Tadeusz Kwilosz NAFTA-GAZ marzec 2011 ROK LXVII Tadeusz Kwlosz Instytut Nafty Gazu, Oddzał Krosno Zastosowane metody statystycznej do oszacowana zapasu strategcznego PMG, z uwzględnenem nepewnośc wyznaczena parametrów

Bardziej szczegółowo

Zapis informacji, systemy pozycyjne 1. Literatura Jerzy Grębosz, Symfonia C++ standard. Harvey M. Deitl, Paul J. Deitl, Arkana C++. Programowanie.

Zapis informacji, systemy pozycyjne 1. Literatura Jerzy Grębosz, Symfonia C++ standard. Harvey M. Deitl, Paul J. Deitl, Arkana C++. Programowanie. Zaps nformacj, systemy pozycyjne 1 Lteratura Jerzy Grębosz, Symfona C++ standard. Harvey M. Detl, Paul J. Detl, Arkana C++. Programowane. Zaps nformacj w komputerach Wszystke elementy danych przetwarzane

Bardziej szczegółowo

Zapytanie ofertowe nr 4/2016/Młodzi (dotyczy zamówienia na usługę ochrony)

Zapytanie ofertowe nr 4/2016/Młodzi (dotyczy zamówienia na usługę ochrony) Fundacja na Rzecz Rozwoju Młodzeży Młodz Młodym ul. Katedralna 4 50-328 Wrocław tel. 882 021 007 mlodzmlodym@archdecezja.wroc.pl, www.sdm2016.wroclaw.pl Wrocław, 24 maja 2016 r. Zapytane ofertowe nr 4/2016/Młodz

Bardziej szczegółowo

6. ROŻNICE MIĘDZY OBSERWACJAMI STATYSTYCZNYMI RUCHU KOLEJOWEGO A SAMOCHODOWEGO

6. 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 szczegółowo

Statystyka. Zmienne losowe

Statystyka. 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 szczegółowo

Regulamin promocji 14 wiosna

Regulamin promocji 14 wiosna promocja_14_wosna strona 1/5 Regulamn promocj 14 wosna 1. Organzatorem promocj 14 wosna, zwanej dalej promocją, jest JPK Jarosław Paweł Krzymn, zwany dalej JPK. 2. Promocja trwa od 01 lutego 2014 do 30

Bardziej szczegółowo