OBSERWACJE ODSTAJĄCE NA RYNKU ENERGII ELEKTRYCZNEJ
|
|
- Damian Zdzisław Zając
- 6 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Suda Ekonomczne. Zeszyy Naukowe Unwersyeu Ekonomcznego w Kaowcach ISSN Nr Informayka Ekonomera 5 Alcja Ganczarek-Gamro Unwersye Ekonomczny Wydzał Informayk Komunkacj Kaedra Demograf Saysyk Ekonomcznej alcja.ganczarek-gamro@ue.kaowce.pl OBSERWACJE ODSTAJĄCE NA RYNKU ENERGII ELEKTRYCZNEJ Sreszczene: W pracy zosała przeprowadzona charakerysyka szeregów cen energ elekrycznej pod względem obserwacj, odsających na Polskej Towarowej Gełdze Energ (TGE). Do analzy zosały wykorzysane szereg czasowe o dzennej częsolwośc ndeksów IRDN, SIRDN, offirdn, POLPXbase oraz POLPXpeak. Na podsawe wynków esymacj modelu ARIMA zosały zdenyfkowane obserwacje odsające: addyywne (AO), nnowacyjne (IO), przesunęce pozomu (LS) oraz ymczasowe zmany (TC). Słowa kluczowe: rynek energ elekrycznej, szereg czasowe, obserwacje odsające. Wprowadzene Energa elekryczna jes nezbędna do prawdłowego funkcjonowana społeczeńswa, rozwoju gospodark oraz kraju. Z roku na rok zaporzebowane na energę elekryczną rośne, wzrasa równeż znaczene bezpeczeńswa energeycznego poszczególnych pańsw. W ramach zabezpeczena sę przed przerwam w dosawach prądu (blackou) powsało wele połączeń ransgrancznych pomędzy krajam zw. Marke Couplng MC. Aby współpraca w zakrese blansowana sysemu energeycznego była możlwa, obszary podlegające połączenom musały zesandaryzować swoje ofery kupna sprzedaży. W en sposób w krajach europejskch powsawały kolejno gełdy energ elekrycznej [Ganczarek-Gamro, 03]. Polska TGE prowadz handel energą elekryczną od lpca 000 r. Obecne posada zdolnośc przesyłowe ze szwedzką oraz lewską Marke Couplng MC Łączene Rynków, o mechanzm łączena rynków/obszarów dzałana gełd, w kórym wykorzysywany jes wspólny algorym kalkulacj cen z bazą TSO; zapewnają dane w zakrese zdolnośc przesyłowych mędzy obszaram rynków [www ].
2 8 Alcja Ganczarek-Gamro gełdą energ, prowadz handel owarowy energą elekryczną, gazem, prawam mająkowym, uprawnenam do emsj dwulenku węgla oraz nsrumenam fnansowym. Bogaa ofera zesandaryzowanych produków na TGE sprawa, że cężar konkurencyjnośc gełdy w głównej merze spoczywa na cenach oferowanych produków. Cena energ elekrycznej ma zaem duże znaczene zarówno w obroce krajowym, jak mędzynarodowym. Znajomość cen energ elekrycznej, a przede wszyskm przewdywalność pozomów cen może być pomocna w podejmowanu decyzj przy składanu ofer kupna, a akże sprzedaży na TGE. Wynk analzy cen energ elekrycznej w pracach A. Ganczarek-Gamro [03] pokazały, że charakeryzują sę one m.n. cyklcznoścą, auokorelacją, bardzo duża zmennoścą. Ponado, prace m.n. C. Chen L.M. Lu [993], S. Helperna [999a, 999b], G. Trzpo [03], C. Becker, R. Freda S. Kuhn [03] pokazały, ż uwzględnene warośc odsających w analzach regresyjnych oraz szeregach czasowych ma znaczene. W zwązku z czym, w nnejszej pracy podjęo próbę wykryca oraz scharakeryzowana obserwacj, odsających w szeregach czasowych cen energ elekrycznej z TGE.. Obserwacje odsające w szeregach czasowych Zarówno w badanach welowymarowych zależnośc, jak relacj pomędzy zmennym, obserwacje odsające wykrywane są w oparcu o esymację model regresj [Majewska, 05]. Dla szeregów czasowych obserwacje odsające w czase wykrywane są za pomocą model szeregów czasowych [Becker, Fred, Kuhn, 03]. W nnejszym opracowanu skupono sę na procedurze C. Chen L.M. Lu [993; Trzpo, Majewska, 06], wykorzysującej sezonowy model ARIMA, kóry dobrze opsuje kszałowane sę cen na rynku energ elekrycznej. Proces Y ARIMA(p, d, q) (ang. Auo-Regressve Inegraed Movng Average), można zapsać [Box, Jenkns, 983]: d Y p q d φ Y + ε = j = = μ + θ ε () j j lub równoważne: φ ( B) d Y = θ( B) ε ()
3 Obserwacje odsające na rynku energ elekrycznej 9 gdze: μ, φ, θ j paramery modelu ε ~ N(0, σ ) bały szum p rząd modelu częśc auoregresyjnej p rząd modelu częśc średnej ruchomej. Dla szeregów czasowych z okresowoścą wykorzysywane są modele SARIMA (Seasonal Auo-Regressve Inegraed Movng Average) (p, d, q) (P, D, Q) [Brockwell, Davs, 996]: równoważne gdze: ε ~ N(0, σ ) bały szum φ ( B) = φ B, θ ( B) = p = q = (3) d d s D s Y = ( B) ( B ) Y s d s φ ( B) Φ ( B ) Y = θ ( B) Θ( B ) ε (4) Φ( B) = θ B, Θ ( B) = P = Q = s Φ B Θ B B operaor przesunęca φ paramery częśc auoregresyjnej Φ paramer sezonowy częśc auoregresyjnej θ paramery częśc średnej ruchomej Θ paramer sezonowy częśc średnej ruchomej s opóźnene sezonowe d rząd negracj procesu elmnujący rend sochasyczny D sezonowy rząd negracj procesu p rząd częśc auoregresyjnej modelu P rząd sezonowej częśc auoregresyjnej modelu q rząd częśc średnej ruchomej modelu Q rząd sezonowej częśc średnej ruchomej modelu.
4 0 Alcja Ganczarek-Gamro Sosując zauomayzowaną procedurę L. Chen L.M. Lu [993] w oparcu o esymację modelu auoregresyjngo, obserwowany szereg rakowany jes jako kombnacja warośc odsających: y k ( r j ) = j( B) ω ji j = ξ + Y (5) gdze y obserwowane warośc szeregu czasowego w okrese Y proces SARIMA ω j udzał warośc odsającej w kszałowanu sę warośc ( r j ) I zmenna zerojedynkowa przyjmująca warość dla = rj y w czase = rj ξ j (B) funkcja opsująca wpływ warośc odsającej na zmany szeregu czasowego w czase = r j. W ab. zameszczono przykładowe funkcje opsujące wpływ warośc odsających na zmany szeregu czasowego wykorzysane przez L. Chen L.M. Lu [993]. Tabela. Funkcje opsujące wpływ warośc odsającej na zmany szeregu czasowego Typ funkcj Ilusracja funkcj AO: obserwacje o charakerze jednorazowym ξ j (B) = LS: obserwacje o charakerze długorwałym ξ j (B) = /( B) TC: obserwacje o charakerze przejścowym ξ j (B) = /( δb) 0 < δ <
5 Obserwacje odsające na rynku energ elekrycznej cd. abel IO obserwacje o charakerze nnowacyjnym θ ( B) / φ( B) IO dla sacjonarnych szeregów czasowych Źródło: [Charles, 004; Kaser, Maravall, 999]. IO dla nesacjonarnych szeregów czasowych. Obserwacje odsające na polskm rynku energ elekrycznej Do analzy obserwacj odsających na polskm rynku energ elekrycznej wykorzysano szereg czasowe z TGE noowane od paźdzernka 04 r. do 6 czerwca 06 r. [www ]. Dla szeregów wolumenu obrou energą elekryczną, zasosowany algorym [Chen, Lu, 993] ne wykazał sonych warośc odsających. Rozważane szereg przepływów ransgrancznych dla mporu oraz eksporu energ elekrycznej na chwlę obecną ne są płynne, by można w dłuższym okrese badawczym przeprowadzć esymację paramerów modelu szeregów czasowych przepływów. Podobne wygląda syuacja dla konraków ermnowych ygodnowych, mesęcznych oraz rocznych. W przypadku cen energ elekrycznej, noowanych w każdej godzne doby, wykorzysana procedura ne osągnęła zbeżnośc, najprawdopodobnej ze względu na dużą lczbę akch właśne warośc. W ab. -6 oraz na rys. -5 zaprezenowano wynk denyfkacj warośc odsających dla ndeksów z TGE: IRDN, sirdn, offirdn, POLPXbase, POLPXpeak, noowanych każdego dna od ponedzałku do soboy. Indeksy IRDN o średna cena [PLN/MWh] ważona wolumenem, w szczególnośc IRDN średna cena ze wszyskch ransakcj dla całej doby, sirdn średna cena z ransakcj zawarych w godznach szczyowych, zn. od 8 do oraz offirdn średna cena z ransakcj poza szczyem (godzny od 3 do 7). Indeksy POLPX są wyznaczane analogczne z ą różncą, ż są noowane w [EUR/MWh], sąd warośc ych ndeksów są dodakowo uzależnone od akualnego kursu EUR [www ]. Daa zmany harmonogramu noowań konraków na TGE.
6 Alcja Ganczarek-Gamro Badane ndeksy charakeryzują sę wyraźną cyklcznoścą oraz brakem rendu. Warośc ndeksu IRDN w badanym okrese zachowują sę jak proces auoregresj średnej ruchomej z sezonowoścą, ponado można zdenyfkować neypowych warośc ego ndeksu, saysyczne sonych. Wększość z nch zosała zdenyfkowana na począku badanego okresu na przełome paźdzernka/grudna 04 r., dwe warośc przypadają na bardzo gorące dn serpna 05 r., a osana warość na począek beżącego roku (ab. ). Tabela. Wynk esymacj modelu SARIMA (,0,)(,0,) s = 7 z denyfkacją warośc odsających dla szereg IRDN Paramery Oceny Błąd sandardowy Daa Dzeń ygodna φ φ θ Φ czwarek-czwarek Φ Θ μ AO czwarek AO czwarek TC soboa TC środa TC worek AO środa AO soboa LS nedzela TC ponedzalek AO worek TC ponedzałek Żródło: Na podsawe danych z oraz procedury soulers L. Chen L.M. Lu [993]. Zdenyfkowane obserwacje, odsające w wększośc przypadków zosały określone jako odchylena jednorazowe (AO 5 przypadków) lub odchylena o charakerze przejścowym (TU 5 przypadków). W badanym okrese odnoowano ylko jedną obserwację odsającą o charakerze długookresowym (LS), przypadającą w nedzelę 7 grudna 04 r.
7 Obserwacje odsające na rynku energ elekrycznej 3 Orgnal and adjused seres Ouler effecs Rys.. Empryczne eoreyczne warośc IRDN oraz wpływ warośc odsających na warośc szeregu Szereg sirdn w badanym okrese zmena sę przede wszyskm cyklczne. Dla godzn szczyowych odnoowano węcej warośc odsających (6) nż w przypadku całego dna. Podobne jak dla IRDN, wększość warośc odsających zosała zdenyfkowana pod konec roku 04, w serpnu 05 r. oraz pojedyncze warośc r.,.0.06 r., r. (ab. 3). Wększość z obserwacj odsających ne mała wpływu na dalsze kszałowane sę ndeksu (AO 9 przypadków) lub oddzaływane o było przejścowe (TU 6 przypadków), jedyne warośc z 7 grudna 04 r. oddzaływały na kszałowane sę warośc ndeksu sirdn, podobne jak w przypadku ogólnego ndeksu IRDN. Tabela 3. Wynk esymacj modelu SARIMA (,0,0)(,0,) s = 7 z denyfkacją warośc odsających dla szeregu sirdn Paramery Ocena Średn błąd Daa Dzeń ygodna φ Φ Φ czwarek-czwarek
8 4 Alcja Ganczarek-Gamro cd. abel Θ Θ μ AO pąek AO czwarek TC soboa AO pąek AO worek TC środa TC worek AO środa AO czwarek AO soboa LS nedzela TC ponedzałek AO worek TC ponedzałek TC worek AO środa Źródło: Na podsawe danych ze srony oraz procedury soulers L. Chen L.M. Lu [993] Orgnal and adjused seres Ouler effecs Rys.. Empryczne eoreyczne warośc sirdn oraz wpływ warośc odsających na warośc szeregu
9 Obserwacje odsające na rynku energ elekrycznej 5 Wynk ndeksu offirdn lczonego dla godzn dosawy poza szczyem (ab. 4) zachowują sę jak sezonowy proces z auokorelacją średną ruchomą. Dla ego ndeksu zosała zdenyfkowana ylko jedna obserwacja neypowa, kóra ne mała wpływu na kszałowane sę kolejnych warośc ndeksu, odnoowana w nedzelę r. Tabela 4. Wynk esymacj modelu SARIMA (,,)(,0,) s = 7 z denyfkacją warośc odsających dla szeregu offirdn Paramery Ocena Średn błąd Daa Dzeń ygodna φ θ θ Φ czwarek-czwarek Φ Θ Θ AO nedzela Źródło: Na podsawe danych ze srony oraz procedury soulers L. Chen L.M. Lu [993]. Orgnal and adjused seres Ouler effecs Rys. 3. Empryczne eoreyczne warośc offirdn oraz wpływ warośc odsających na warośc szeregu
10 6 Alcja Ganczarek-Gamro Wynk ndeksu, opsującego średną cenę energ elekrycznej w całej dobe merzonej w [EUR/MWh] POLPXbase (ab. 5) są zblżone do wynków dla ndeksu IRDN merzonego w [PLN/MWh] (ab. ) z drobnym przesunęcam w czase, zdenyfkowanych warośc odsających. Tu odnoowano obserwacj odsających, z czego sześć o obserwacje o charakerze jednorazowym (AO), czery z krókm okresem oddzaływana na warośc rynkowe (TU), dwe o charakerze długookresowym (LS), odnoowanym w pąek 0 paźdzernka 04 r. oraz w nedzelę 7 grudna 04 r. Tabela 5. Wynk esymacj modelu SARIMA (,0,0)(,0,) s = 7 z denyfkacją warośc odsających dla szeregu POLPXbase Paramery Ocena Średn błąd Daa Dzeń ygodna φ Φ Φ czwarek-czwarek Θ AO czwarek LS pąek AO czwarek AO pąek AO pąek TC worek TC czwarek AO środa TC pąek LS nedzela TC ponedzałek AO worek Źródło: Na podsawe danych ze srony oraz procedury soulers L. Chen L.M. Lu [993].
11 Obserwacje odsające na rynku energ elekrycznej 7 Orgnal and adjused seres Ouler effecs Rys. 4. Empryczne eoreyczne warośc POLPXbase oraz wpływ warośc odsających na warośc szeregu Analogczne, wynk ndeksu opsującego średną cenę energ elekrycznej w godznach szczyowych (8-), merzonych w [EUR/MWh] (POLPXpeak, ab. 5) są zblżone do wynków ndeksu merzonego w [PLN/MWh] (sirdn, ab. 3), różnąc sę mędzy sobą drobnym przesunęcam w czase zdenyfkowanych warośc odsających. Tabela 6. Wynk esymacj modelu SARIMA (,0,)(,0,) s = 7 z denyfkacją warośc odsających dla szeregu POLPXpeak Paramery Ocena Średn błąd Daa Dzeń ygodna φ φ θ Φ czwarek-czwarek Φ Θ Θ μ AO pąek
12 8 Alcja Ganczarek-Gamro cd. abel AO czwarek TC soboa AO pąek AO worek TC pąek TC środa AO pąek TC worek AO środa AO środa TC pąek LS nedzela TC ponedzałek AO worek TC worek AO środa Źródło: Na podsawe danych ze srony oraz procedury soulers L. Chen L.M. Lu [993]. Dla ego ndeksu odnoowano 7 warośc odsających, z czego dzewęć o charakerze jednorazowym (AO), sedem oddzałujących na warośc ndeksu w sposób przejścowy oraz jedną o charakerze długookresowym, odnoowaną w nedzelę 7 grudna 04 r Orgnal and adjused seres Ouler effecs Rys. 5. Empryczne eoreyczne warośc POLPXpeak oraz wpływ warośc odsających na warośc szeregu
13 Obserwacje odsające na rynku energ elekrycznej 9 Podsumowane Podsumowując uzyskane wynk dla wszyskch ndeksów, można powedzeć, że wysępowane obserwacj odsających na rynku energ elekrycznej jes bezpośredno powązane ze wzrosem cen energ elekrycznej oraz wzrosem ryzyka jej zmany. Okresy, w kórych obserwowane są sone warośc neypowe o okres jesenno-zmowy oraz upalne lao 05 r., kedy wzrosło zaporzebowane na energę elekryczną, a w wynku czego równeż wzrosły ceny. W wększośc przypadków odnoowane obserwacje odsające mają charaker jednorazowy lub co najwyżej ymczasowy. W badanym okrese odnoowano dwe day, w kórych zdenyfkowane warośc odsające w sony sposób wpłynęły na zmany warośc ndeksów. Dla ndeksów noowanych w [PLN] sone warośc zmenły sę od 7 grudna 04 r., co można łumaczyć rozpoczęcem okresu śwąecznego. Dla ndeksu POLPX noowanego w [EUR], dodakowo wykrya warość odsająca o charakerze długookresowym 0 paźdzernka 04 r. może meć zwązek ze spadkem warośc [EUR] w ym okrese. Wary odnoowana jes fak, ż wzros wolumenu obrou w analogcznych okresach wzrosu zaporzebowana na energę ne wyróżnały sę w ak znacznym sopnu jak ceny, aby porakować je jako sone warośc odsające. Porównując empryczne szereg czasowe (czarny szereg czasowy) z waroścam eoreycznym modelu SARIMA, uwzględnającego warośc neypowe (szary szereg czasowy) na rys. -5, pommo pozyywne zdenyfkowanych obserwacj odsających, można swerdzć, że uzyskane w wynku zasosowanej procedury esymacyjnej modele nedoszacowują przecęnego pozomu cen energ elekrycznej w badanym okrese. Leraura Becker C., Fred R., Kuhn S. (03), Robusness and Complex Daa Srucures, Sprnger-Verlag Berln Hedelberg. Box G.E.P., Jenkns G.M. (983), Analza szeregów czasowych, PWN, Warszawa. Brockwell P.J., Davs R.A. (996), Inroducon o Tme Seres and Forecasng, Sprnger-Verlag, New York. Charles A. (004), Oulers and Porfolo Opmzaon, Banque & Marchés, No. 7, s Chen C., Lu L.M. (993), Jon Esmaon of Model Parameers and Ouler Effecs n Tme Seres, Journal of he Amercan Sascal Assocaon, No. 88, s
14 0 Alcja Ganczarek-Gamro Ganczarek-Gamro A., (03), Meody sochasyczne w badanach porównawczych wybranych rynków energ elekrycznej, Wydawncwo Unwersyeu Ekonomcznego w Kaowcach, Kaowce. Helpern S., (999), Modele odporne [w:] W. Osasewcz (red.), Saysyczne meody analzy danych, Wydawncwo Unwersyeu Ekonomcznego we Wrocławu, Wrocław. Kaser R., Maravall A. (999), Seasonal Oulers n Tme Seres, The Banco de Espana, Workng Paper. Majewska J. (05), Idenfcaon of Mulvarae Oulers Problems and Challenges of Vsualzaon Mehods, Suda Ekonomczne. Zeszyy Naukowe Unwersyeu Ekonomcznego w Kaowcach, nr 47, s Trzpo G. (red.) (03), Wybrane elemeny saysyk odpornej, Wydawncwo Unwersyeu Ekonomcznego w Kaowcach, Kaowce. Trzpo G., Majewska J. (06), Odporne meody saysyczne z programem R, Wydawncwo Unwersyeu Ekonomcznego w Kaowcach, Kaowce. [www ] hps://wynk.ge.pl/wynk/archwum (dosęp: ). [www ] hps://ge.pl/pl/58/marke-couplng (dosęp: ). OUTLIERS ON ELECTRIC ENERGY MARKET Summary: In he paper ouler observaons whn me seres of prces of elecrc energy from Polsh Power Exchange were characerzed. Tme seres of ndexes IRDN, sirdn, offirdn, POLPXbase and POLPXpeak wh daly frequency were analyzed. Addve oulers (AO), nnovave oulers (IO), level shfs (LS), emporary change (TC) were denfed usng seasonal lnear models SARIMA. Keywords: elecrc energy marke, me seres, oulers.
Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Wykład 2
Sansław Cchock Naala Nehrebecka Wykład 2 1 1. Szereg czasowy 2. Sezonowość 3. Zmenne sacjonarne 4. Zmenne znegrowane 2 1. Szereg czasowy 2. Sezonowość 3. Zmenne sacjonarne 4. Zmenne znegrowane 3 Szereg
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Wykład 2
Sansław Cchock Naala Nehrebecka Wykład 2 1 1. Szereg czasowy 2. Sezonowość 3. Zmenne sacjonarne 2 1. Szereg czasowy 2. Sezonowość 3. Zmenne sacjonarne 3 Szereg czasowy jes pojedynczą realzacją pewnego
Bardziej szczegółowoHipotezy 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 szczegółowoAlicja Ganczarek Akademia Ekonomiczna w Katowicach. Analiza niezależności przekroczeń VaR na wybranym segmencie rynku energii
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE X Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 4 6 września 007 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Akademia Ekonomiczna w Kaowicach Analiza
Bardziej szczegółowoMODELOWANIE I PROGNOZOWANIE ZAPOTRZEBOWANIA NA ENERGIĘ ELEKTRYCZNĄ W WYBRANYM REGIONIE
MODELOWANIE I PROGNOZOWANIE ZAPOTRZEBOWANIA NA ENERGIĘ ELEKTRYCZNĄ W WYBRANYM REGIONIE Marcn Zawada Kaedra Ekonomer Saysyk, Wydzał Zarządzana, Polechnka Częsochowska, Częsochowa 1 WSTĘP Proces ransformacj
Bardziej szczegółowoStudia Ekonomiczne. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach ISSN 2083-8611 Nr 219 2015
Sudia Ekonomiczne. Zeszyy Naukowe Uniwersyeu Ekonomicznego w Kaowicach ISSN 2083-86 Nr 29 205 Alicja Ganczarek-Gamro Uniwersye Ekonomiczny w Kaowicach Wydział Informayki i Komunikacji Kaedra Demografii
Bardziej szczegółowoPodstawowe algorytmy indeksów giełdowych
Podsawowe algorymy ndeksów gełdowych Wersja 1.1 San na 25-11-13 Podsawowe algorymy ndeksów gełdowych Wersja 1.1 San na 2013-11-25 Sps reśc I. Algorymy oblczana warośc ndeksów gełdowych...3 1. Warość beżąca
Bardziej szczegółowoFinansowe szeregi czasowe wykład 7
Fnansowe szereg czasowe wykład 7 dr Tomasz Wójowcz Wydzał Zarządzana AGH 38 33 28 23 18 13 8 1 11 21 31 41 51 61 71 Kraków 213 Noowana ndeksu WIG w okrese: 3 marca 29 31 syczna 211 55 5 45 4 35 3 25 2
Bardziej szczegółowoDYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE
DYNAICZNE ODELE EKONOETRYCZNE X Ogólnopolske Semnarum Naukowe, 4 6 wrześna 7 w Torunu Kaedra Ekonomer Saysyk, Unwersye kołaja Kopernka w Torunu Jacek Kwakowsk Unwersye kołaja Kopernka w Torunu odele RCA
Bardziej szczegółowoFINANSOWE SZEREGI CZASOWE WYKŁAD 3
FINANSOWE SZEREGI CZASOWE WYKŁAD 3 dr Tomasz Wójowcz Wydzał Zarządzana AGH 3800 3300 800 300 800 300 800 0 0 30 40 50 60 70 Kraków 0 Tomasz Wójowcz, WZ AGH Kraków przypomnene MA(q): gdze ε są d(0,σ ).
Bardziej szczegółowoMatematyka ubezpieczeń majątkowych r.
Maemayka ubezpeczeń mająkowych 7.05.00 r. Zadane. Pewne ryzyko generuje jedną szkodę z prawdopodobeńswem q, zaś zero szkód z prawdopodobeńswem ( q). Ubezpeczycel pokrywa nadwyżkę szkody ponad udzał własny
Bardziej szczegółowoPrognozowanie cen detalicznych żywności w Polsce
Prognozowane cen dealcznych żywnośc w Polsce Marusz Hamulczuk IERGŻ - PIB Kaarzyna Herel NBP Co dlaczego prognozujemy Krókookresowe prognozy cen dealcznych Ceny dealczne (ndywdualne produky, agregay) Isone
Bardziej szczegółowoOddziaływanie procesu informacji na dynamikę cen akcji. Małgorzata Doman Akademia Ekonomiczna w Poznaniu
Oddziaływanie procesu informacji na dynamikę cen akcji. Małgorzaa Doman Akademia Ekonomiczna w Poznaniu Modele mikrosrukury rynku Bageho (97) informed raders próbują wykorzysać swoją przewagę informacyjną
Bardziej szczegółowoModelowanie równowagi cenowej na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie w okresach przed i po wejściu Polski do Unii Europejskiej
Sansław Urbańsk * Modelowane równowag cenowej na Gełdze Paperów Waroścowych w Warszawe w okresach przed po wejścu Polsk do Un Europejskej Wsęp Praca nnejsza sanow konynuację badań doyczących wyceny akcj
Bardziej szczegółowo1. Szereg niesezonowy 1.1. Opis szeregu
kwaralnych z la 2000-217 z la 2010-2017.. Szereg sezonowy ma charaker danych model z klasy ARIMA/SARIMA i model eksrapolacyjny oraz d prognoz z ych modeli. 1. Szereg niesezonowy 1.1. Opis szeregu Analizowany
Bardziej szczegółowoEkonometryczne modele nieliniowe
Ekonomeryczne modele nelnowe Wykład 5 Progowe modele regrej Leraura Hanen B. E. 997 Inference n TAR Model, Sude n Nonlnear Dynamc and Economerc,. Tek na rone nerneowej wykładu Dodakowa leraura Hanen B.
Bardziej szczegółowoEwa Dziawgo Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu. Analiza wrażliwości modelu wyceny opcji złożonych
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE X Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 4 6 września 7 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu
Bardziej szczegółowoTransakcje insiderów a ceny akcji spółek notowanych na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie S.A.
Agaa Srzelczyk Transakcje insiderów a ceny akcji spółek noowanych na Giełdzie Papierów Warościowych w Warszawie S.A. Wsęp Inwesorzy oczekują od każdej noowanej na Giełdzie Papierów Warościowych spółki
Bardziej 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 szczegółowoAnaliza rynku projekt
Analiza rynku projek A. Układ projeku 1. Srona yułowa Tema Auor 2. Spis reści 3. Treść projeku 1 B. Treść projeku 1. Wsęp Po co? Na co? Dlaczego? Dlaczego robię badania? Jakimi meodami? Dla Kogo o jes
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 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 szczegółowoMonika Kośko Wyższa Szkoła Informatyki i Ekonomii TWP w Olsztynie Michał Pietrzak Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE IX Ogólnopolske Semnarum Naukowe, 4 6 wrześna 007 w Torunu Kaedra Ekonomer Saysyk, Unwersye Mkołaja Kopernka w Torunu Monka Kośko Wyższa Szkoła Informayk Ekonom TWP w Olszyne
Bardziej szczegółowoPiotr Fiszeder Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu Juliusz Preś Politechnika Szczecińska
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE X Ogólnopolske Semnarum Naukowe, 4 6 wrześna 2007 w Torunu Kaedra Ekonomer Saysyk, Unwersye Mkołaa Kopernka w Torunu Por Fszeder Unwersye Mkołaa Kopernka w Torunu Julusz
Bardziej szczegółowoPODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH
PODTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH I Pracowa IF UJ Luy 03 PODRĘCZNIKI Wsęp do aalzy błędu pomarowego Joh R. Taylor Wydawcwo Naukowe PWN Warszawa 999 I Pracowa
Bardziej szczegółowoDokładność wybranych metod prognozowania wynagrodzeń i liczby pracujących w Polsce
Bank Kredy 45(2), 24, 63 96 Dokładność wybranych meod prognozowana wynagrodzeń lczby pracujących w Polsce Jan Acedańsk *, Jolana Bernas #, Adranna Masalerz-Kodzs Nadesłany: 6 kwena 23 r. Zaakcepowany:
Bardziej szczegółowospecyfikacji i estymacji modelu regresji progowej (ang. threshold regression).
4. Modele regresji progowej W badaniach empirycznych coraz większym zaineresowaniem cieszą się akie modele szeregów czasowych, kóre pozwalają na objaśnianie nieliniowych zależności między poszczególnymi
Bardziej szczegółowoFOLIA POMERANAE UNIVERSITATIS TECHNOLOGIAE STETINENSIS
FOLIA POMERANAE UNIVERSITATIS TECHNOLOGIAE STETINENSIS Folia Pomer. Univ. Technol. Sein., Oeconomica 2014, 313(76)3, 137 146 Maria Szmuksa-Zawadzka, Jan Zawadzki MODELE WYRÓWNYWANIA WYKŁADNICZEGO W PROGNOZOWANIU
Bardziej szczegółowoSubstytucja między kredytem kupieckim i bankowym w polskich przedsiębiorstwach wyniki empiryczne na podstawie danych panelowych
Bank Kredy 43 6, 01, 9 56 www.bankkredy.nbp.pl www.bankandcred.nbp.pl Subsyucja mędzy kredyem kupeckm bankowym w polskch przedsęborswach wynk empryczne na podsawe danych panelowych Jerzy Marzec*, Małgorzaa
Bardziej szczegółowoPrognozowanie średniego miesięcznego kursu kupna USD
Prognozowanie średniego miesięcznego kursu kupna USD Kaarzyna Halicka Poliechnika Białosocka, Wydział Zarządzania, Kaedra Informayki Gospodarczej i Logisyki, e-mail: k.halicka@pb.edu.pl Jusyna Godlewska
Bardziej szczegółowoWNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE
Wnioskowanie saysyczne w ekonomerycznej analizie procesu produkcyjnego / WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE W EKONOMETRYCZNEJ ANAIZIE PROCESU PRODUKCYJNEGO Maeriał pomocniczy: proszę przejrzeć srony www.cyf-kr.edu.pl/~eomazur/zadl4.hml
Bardziej szczegółowoDr inż. Robert Smusz Politechnika Rzeszowska im. I. Łukasiewicza Wydział Budowy Maszyn i Lotnictwa Katedra Termodynamiki
Dr nż. Robert Smusz Poltechnka Rzeszowska m. I. Łukasewcza Wydzał Budowy Maszyn Lotnctwa Katedra Termodynamk Projekt jest współfnansowany w ramach programu polskej pomocy zagrancznej Mnsterstwa Spraw Zagrancznych
Bardziej szczegółowoDYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE IX Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 6 8 września 2005 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Kaarzyna Kuziak Akademia Ekonomiczna
Bardziej 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 szczegółowoOcena jakościowo-cenowych strategii konkurowania w polskim handlu produktami rolno-spożywczymi. dr Iwona Szczepaniak
Ocena jakoścowo-cenowych strateg konkurowana w polskm handlu produktam rolno-spożywczym dr Iwona Szczepanak Ekonomczne, społeczne nstytucjonalne czynnk wzrostu w sektorze rolno-spożywczym w Europe Cechocnek,
Bardziej szczegółowoESTYMACJA KRZYWEJ DOCHODOWOŚCI STÓP PROCENTOWYCH DLA POLSKI
METODY ILOŚCIOWE W BADANIACH EKONOMICZNYCH Tom XIII/3, 202, sr. 253 26 ESTYMACJA KRZYWEJ DOCHODOWOŚCI STÓP PROCENTOWYCH DLA POLSKI Adam Waszkowski Kaedra Ekonomiki Rolnicwa i Międzynarodowych Sosunków
Bardziej 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 szczegółowoPROGNOZOWANIE. Ćwiczenia 2. mgr Dawid Doliński
Ćwiczenia 2 mgr Dawid Doliński Modele szeregów czasowych sały poziom rend sezonowość Y Y Y Czas Czas Czas Modele naiwny Modele średniej arymeycznej Model Browna Modele ARMA Model Hola Modele analiyczne
Bardziej szczegółowoElżbieta Szulc Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu. Modelowanie zależności między przestrzennoczasowymi procesami ekonomicznymi
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE X Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 4 6 września 007 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyk Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu
Bardziej szczegółowoRegulamin. udzielania pomocy materialnej o charakterze socjalnym dla uczniów zamieszkaùych na terenie Gminy Wolbórz
Zaù¹cznk Nr 1 uchwaùy Nr XXVIII/167/2005 Rady Gmny Wolbórz z dna 30 marca 2005 r. Regulamn udzelana pomocy maeralnej o charakerze socjalnym dla ucznów zameszkaùych na erene Gmny Wolbórz I. Sposób usalana
Bardziej szczegółowoDYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE
DYNAMICZNE MODEE EKONOMETRYCZNE X Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 4 6 września 007 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Joanna Małgorzaa andmesser Szkoła Główna
Bardziej szczegółowoDYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE X Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 4 6 września 2007 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Uniwersye Gdański Zasosowanie modelu
Bardziej szczegółowoInne kanały transmisji
Wykład 4 Inne kanały ransmsj Plan wykładu. Ceny akywów 3. Ceny akywów Wzros sopy procenowej powoduje spadek cen domów akcj. gdze C warość kuponu, F warość nomnalna gdze dywdenda, g empo wzrosu dywdendy
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 szczegółowoStatystyka od podstaw z systemem SAS Dr hab. E. Frątczak, ZAHZiAW, ISiD, KAE. Część VII. Analiza szeregu czasowego
Część VII. Analiza szeregu czasowego 1 DEFINICJA SZEREGU CZASOWEGO Szeregiem czasowym nazywamy zbiór warości cechy w uporządkowanych chronologicznie różnych momenach (okresach) czasu. Oznaczając przez
Bardziej szczegółowoKurtoza w procesach generowanych przez model RCA GARCH
Joanna Górka * Kuroza w procesach generowanych przez model RCA GARCH Wsęp Na przesrzen osanej dekady odnoowuje sę szybk rozwój model nelnowych. Wdoczna jes zwłaszcza różnorodność nelnowych specyfkacj modelowych,
Bardziej szczegółowoHSC Research Report. Principal Components Analysis in implied volatility modeling (Analiza składowych głównych w modelowaniu implikowanej zmienności)
HSC Research Repor HSC/04/03 Prncpal Componens Analyss n mpled volaly modelng (Analza składowych głównych w modelowanu mplkowanej zmennośc) Rafał Weron* Sławomr Wójck** * Hugo Senhaus Cener, Wrocław Unversy
Bardziej szczegółowoSystemy nawigacji satelitarnej. Przemysław Bartczak
Sysemy nawgacj saelarnej Przemysław Barczak Częsolwość nośna Wszyske saely GPS emują neprzerwane sygnały na dwóch częsolwoścach nośnych L1 L2 z pograncza mkrofalowych fal L S, kóre z punku wdzena nazemnego
Bardziej szczegółowoJerzy Czesław Ossowski Katedra Ekonomii i Zarzdzania Przedsibiorstwem Wydział Zarzdzania i Ekonomii Politechnika Gdaska
Jerzy Czesław Ossowsk Kaedra Ekonom Zarzdzana Przedsborswem Wydzał Zarzdzana Ekonom Polechnka Gdaska IX Ogólnoposke Semnarum Naukowe n. Dynamczne modele ekonomeryczne, Kaedra Ekonomer Saysyk, Unwersye
Bardziej szczegółowoOCENA RYZYKA INWESTYCJI W METALE SZLACHETNE W OKRESIE ŚWIATOWEGO KRYZYSU FINANSOWEGO 2007-2012
Elza Buszkowska Unwersye m. Adama Mckewcza w Poznanu, Wydzał Prawa Admnsracj, Kaedra Nauk Ekonomcznych Por Płucennk Unwersye m. Adama Mckewcza w Poznanu, Wydzał Maemayk Informayk, Pracowna Ekonomer Fnansowej
Bardziej szczegółowoKier. MTR Programowanie w MATLABie Laboratorium
Ker. MTR Programowane w MATLABe Laboraorum Ćw. Zasosowane bbloecznych funkcj MATLABa do numerycznego rozwązywana równań różnczkowych. Wprowadzene Układy równań różnczkowych zwyczajnych perwszego rzędu
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 szczegółowoMPEC 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 szczegółowoMAKROEKONOMIA 2. Wykład 3. Dynamiczny model DAD/DAS, część 2. Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak
MAKROEKONOMIA 2 Wykład 3. Dynamiczny model DAD/DAS, część 2 Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak ( ) ( ) ( ) i E E E i r r = = = = = θ θ ρ ν φ ε ρ α * 1 1 1 ) ( R. popyu R. Fishera Krzywa Phillipsa
Bardziej szczegółowolicencjat Pytania teoretyczne:
Plan wykładu: 1. Wiadomości ogólne. 2. Model ekonomeryczny i jego elemeny 3. Meody doboru zmiennych do modelu ekonomerycznego. 4. Szacownie paramerów srukuralnych MNK. Weryfikacja modelu KMNK 6. Prognozowanie
Bardziej szczegółowoDendrochronologia Tworzenie chronologii
Dendrochronologia Dendrochronologia jes nauką wykorzysującą słoje przyrosu rocznego drzew do określania wieku (daowania) obieków drewnianych (budynki, przedmioy). Analizy różnych paramerów słojów przyrosu
Bardziej szczegółowoKrzysztof Piontek Weryfikacja modeli Blacka-Scholesa dla opcji na WIG20
Akademia Ekonomiczna im. Oskara Langego we Wrocławiu Wydział Zarządzania i Informayki Kaedra Inwesycji Finansowych i Zarządzania Ryzykiem Krzyszof Pionek Weryfikacja modeli Blacka-Scholesa oraz AR-GARCH
Bardziej szczegółowocz.2 dr inż. Zbigniew Szklarski
Wykład 1: Prąd sały cz. dr nż. Zbgnew Szklarsk szkla@agh.edu.pl hp://layer.uc.agh.edu.pl/z.szklarsk/ Pasma energeyczne pasma energeyczne - 198 Felx Bloch zblżane sę aomów do sebe powoduje rozszczepene
Bardziej szczegółowoMAKROEKONOMIA 2. Wykład 3. Dynamiczny model DAD/DAS, część 2. Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak
MAKROEKONOMIA 2 Wykład 3. Dynamiczny model DAD/DAS, część 2 Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak 2 Plan wykładu Zakłócenia w modelu DAD/DAS: Wzros produkcji poencjalnej; Zakłócenie podażowe o sile
Bardziej szczegółowoPROGNOZOWANIE ZUŻYCIA CIEPŁEJ I ZIMNEJ WODY W SPÓŁDZIELCZYCH ZASOBACH MIESZKANIOWYCH
STUDIA I PRACE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH I ZARZĄDZANIA NR 15 Barbara Baóg Iwona Foryś PROGNOZOWANIE ZUŻYCIA CIEPŁEJ I ZIMNEJ WODY W SPÓŁDZIELCZYCH ZASOBACH MIESZKANIOWYCH Wsęp Koszy dosarczenia wody
Bardziej szczegółowoModel CAPM z ryzykiem płynności na polskim rynku kapitałowym
UNIWERSYTET SZCZECIŃSKI Zeszyy Naukowe nr 858 Wspó łczesne Problemy Ekonomczne n r 11 ( 2 0 1 5 DOI: 10.18276/wpe.2015.11-18 Sebasan Porowsk* Model CAPM z ryzykem płynnośc na polskm rynku kapałowym Słowa
Bardziej szczegółowoPREDYKCJA KURSU EURO/DOLAR Z WYKORZYSTANIEM PROGNOZ INDEKSU GIEŁDOWEGO: WYBRANE MODELE EKONOMETRYCZNE I PERCEPTRON WIELOWARSTWOWY
B A D A N I A O P E R A C J N E I D E C Z J E Nr 2004 Aleksandra MAUSZEWSKA Doroa WIKOWSKA PREDKCJA KURSU EURO/DOLAR Z WKORZSANIEM PROGNOZ INDEKSU GIEŁDOWEGO: WBRANE MODELE EKONOMERCZNE I PERCEPRON WIELOWARSWOW
Bardziej szczegółowoPROBLEM ODWROTNY DLA RÓWNANIA PARABOLICZNEGO W PRZESTRZENI NIESKOŃCZENIE WYMIAROWEJ THE INVERSE PARABOLIC PROBLEM IN THE INFINITE DIMENSIONAL SPACE
JAN KOOŃSKI POBLEM ODWOTNY DLA ÓWNANIA PAABOLICZNEGO W PZESTZENI NIESKOŃCZENIE WYMIAOWEJ THE INVESE PAABOLIC POBLEM IN THE INFINITE DIMENSIONAL SPACE S r e s z c z e n e A b s r a c W arykule skonsruowano
Bardziej szczegółowoSTATYSTYCZNA WERYFIKACJA MODELU CAPM NA PRZYKŁADZIE POLSKIEGO RYNKU KAPITAŁOWEGO WPROWADZENIE METODOLOGIA TESTOWANIA MODELU
GraŜyna Trzpio, Dominik KręŜołek Kaedra Saysyki Akademii Ekonomicznej w Kaowicach e-mail rzpio@sulu.ae.kaowice.pl, dominik_arkano@wp.pl STATYSTYCZNA WERYFIKACJA MODELU CAPM NA PRZYKŁADZIE POLSKIEGO RYNKU
Bardziej 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 szczegółowoMonitor konwergencji cyklicznej
PF Monor konwergencj cyklcznej lsopad 9 Mnserswo Fnansów Deparamen Polyk Fnansowej, Analz Saysyk Numer / 9 Buro Pełnomocnka Rządu ds. Wprowadzena Euro przez Rzeczpospolą Polską Monor konwergencj cyklcznej
Bardziej szczegółowoMatematyka ubezpieczeń majątkowych r. ma złożony rozkład Poissona. W tabeli poniżej podano rozkład prawdopodobieństwa ( )
Zadanie. Zmienna losowa: X = Y +... + Y N ma złożony rozkład Poissona. W abeli poniżej podano rozkład prawdopodobieńswa składnika sumy Y. W ejże abeli podano akże obliczone dla k = 0... 4 prawdopodobieńswa
Bardziej szczegółowoCechy szeregów czasowych
energecznch Cech szeregów czasowch Rozdział Modelowanie szeregów czasowch 7 proces deerminisczn proces kórego warość może bć preczjnie określona w dowolnm czasie =T+τ = a +b T T+τ czas = sin(ω) T T+τ czas
Bardziej szczegółowoEwolucja metod konstrukcji krzywej terminowej stóp procentowych po kryzysie płynności rynku międzybankowego w latach 2007-2009
Unwersye Ekonomczny w Poznanu Wydzał Ekonom Paweł Olsza Ewolucja meod konsrukcj krzywej ermnowej sóp procenowych po kryzyse płynnośc rynku mędzybankowego w laach 007 009 Rozprawa dokorska przygoowana pod
Bardziej szczegółowoPaństwowa Wyższa Szkoła Zawodowa w Raciborzu
Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa w Racborzu KARTA PRZEDMIOTU 1. Nazwa przedmotu: Termnologa ekonomczna prawncza 2. Kod przedmotu: FGB-23 3. Okres ważnośc karty: 2015-2018 4. Forma kształcena: studa perwszego
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 szczegółowoEKONOMETRIA wykład 2. Prof. dr hab. Eugeniusz Gatnar.
EKONOMERIA wykład Prof. dr hab. Eugeniusz Ganar eganar@mail.wz.uw.edu.pl Przedziały ufności Dla paramerów srukuralnych modelu: P bˆ j S( bˆ z prawdopodobieńswem parameru b bˆ S( bˆ, ( m j j j, ( m j b
Bardziej szczegółowoParytet stóp procentowych a premia za ryzyko na przykładzie kursu EURUSD
Parye sóp procenowych a premia za ryzyko na przykładzie kursu EURUD Marcin Gajewski Uniwersye Łódzki 4.12.2008 Parye sóp procenowych a premia za ryzyko na przykładzie kursu EURUD Niezabazpieczony UIP)
Bardziej szczegółowoKobiety w przedsiębiorstwach usługowych prognozy nieliniowe
Pior Srożek * Kobiey w przedsiębiorswach usługowych prognozy nieliniowe Wsęp W dzisiejszym świecie procesy społeczno-gospodarcze zachodzą bardzo dynamicznie. W związku z ym bardzo zmienił się sereoypowy
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Wykład 3
Sanisław Cichocki Naalia Nehrebecka Wykład 3 1 1. Regresja pozorna 2. Funkcje ACF i PACF 3. Badanie sacjonarności Tes Dickey-Fullera (DF) Rozszerzony es Dickey-Fullera (ADF) 2 1. Regresja pozorna 2. Funkcje
Bardziej szczegółowoSYMULACYJNA ANALIZA PRODUKCJI ENERGII ELEKTRYCZNEJ I CIEPŁA Z ODNAWIALNYCH NOŚNIKÓW W POLSCE
SYMULACYJNA ANALIZA PRODUKCJI ENERGII ELEKTRYCZNEJ I CIEPŁA Z ODNAWIALNYCH NOŚNIKÓW W POLSCE Janusz Sowiński, Rober Tomaszewski, Arur Wacharczyk Insyu Elekroenergeyki Poliechnika Częsochowska Aky prawne
Bardziej szczegółowo2. Wprowadzenie. Obiekt
POLITECHNIKA WARSZAWSKA Insyu Elekroenergeyki, Zakład Elekrowni i Gospodarki Elekroenergeycznej Bezpieczeńswo elekroenergeyczne i niezawodność zasilania laoraorium opracował: prof. dr ha. inż. Józef Paska,
Bardziej szczegółowor. Komunikat TFI PZU SA w sprawie zmiany statutu PZU Funduszu Inwestycyjnego Otwartego Parasolowego
02.07.2018 r. Komunkat TFI PZU SA w sprawe zmany statutu PZU Funduszu Inwestycyjnego Otwartego Parasolowego Towarzystwo Funduszy Inwestycyjnych PZU Spółka Akcyjna, dzałając na podstawe art. 24 ust. 5 ustawy
Bardziej szczegółowoMAKSYMALNY OCZEKIWANY CZAS PRZEBYWANIA PORTFELA INWESTYCYJNEGO W ZADANYM OBSZARZE BADANIA EMPIRYCZNE
Danel Iskra Unwersye Ekonomczny w Kaowcach MAKSYMALNY OCZEKIWANY CZAS PRZEBYWANIA PORTFELA INWESTYCYJNEGO W ZADANYM OBSZARZE BADANIA EMPIRYCZNE Wprowadzene Wraz z rozwojem eor nwesycj fnansowych, nwesorzy
Bardziej szczegółowoKURS EKONOMETRIA. Lekcja 1 Wprowadzenie do modelowania ekonometrycznego ZADANIE DOMOWE. Strona 1
KURS EKONOMETRIA Lekcja 1 Wprowadzenie do modelowania ekonomerycznego ZADANIE DOMOWE www.erapez.pl Srona 1 Część 1: TEST Zaznacz poprawną odpowiedź (ylko jedna jes prawdziwa). Pyanie 1 Kóre z poniższych
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Wykład 4
Sanisław Cichocki Naalia Nehrebecka Wykład 4 1 1. Badanie sacjonarności: o o o Tes Dickey-Fullera (DF) Rozszerzony es Dickey-Fullera (ADF) Tes KPSS 2. Modele o rozłożonych opóźnieniach (DL) 3. Modele auoregresyjne
Bardziej szczegółowoAutomatyzacja Statku
Polechnka Gdańska ydzał Oceanoechnk Okręowncwa S. nż. I sopna sem. IV kerunek: Oceanoechnka Specjalnośc Okręowe Auomayzacja Saku 3 ZAKŁÓCENIA RUCHU SAKU M. H. Ghaem Marzec 7 Podsawy auomayzacj okręu 3.
Bardziej szczegółowoModel CAPM z ryzykiem płynności na polskim rynku kapitałowym
UNIWERSYTET SZCZECIŃSKI Z e s z y y Naukowe nr 858 Współczesne Problemy Ekonomczne DOI: 10.18276/wpe.2015.11-18 Sebasan Porowsk* odel CAP z ryzykem płynnośc na polskm rynku kapałowym Słowa kluczowe: eora
Bardziej szczegółowoEfekty agregacji czasowej szeregów finansowych a modele klasy Sign RCA
Joanna Górka * Efeky agregacji czasowej szeregów finansowych a modele klasy Sign RCA Wsęp Wprowadzenie losowego parameru do modelu auoregresyjnego zwiększa możliwości aplikacyjne ego modelu, gdyż pozwala
Bardziej 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 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 szczegółowoStanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Wykład 3
Sanisław Cichocki Naalia Nehrebecka Wykład 3 1 1. Zmienne sacjonarne 2. Zmienne zinegrowane 3. Regresja pozorna 4. Funkcje ACF i PACF 5. Badanie sacjonarności Tes Dickey-Fullera (DF) 2 1. Zmienne sacjonarne
Bardziej szczegółowoCzy prowadzona polityka pieniężna jest skuteczna? Jaki ma wpływ na procesy
Dobromił Serwa Reakcje rynków finansowych na szoki w poliyce pieniężnej.. Wsęp Czy prowadzona poliyka pieniężna jes skueczna? Jaki ma wpływ na procesy ekonomiczne zachodzące w kraju? Czy jes ona równie
Bardziej szczegółowoZAŁĄCZNIK NR 1C KARTA USŁUGI Utrzymanie Systemu Kopii Zapasowych (USKZ)
Załącznk nr 1C do Umowy nr.. z dna.2014 r. ZAŁĄCZNIK NR 1C KARTA USŁUGI Utrzymane Systemu Kop Zapasowych (USKZ) 1 INFORMACJE DOTYCZĄCE USŁUGI 1.1 CEL USŁUGI: W ramach Usług Usługodawca zobowązany jest
Bardziej szczegółowoOcena płynności wybranymi metodami szacowania osadu 1
Bogdan Ludwiczak Wprowadzenie Ocena płynności wybranymi meodami szacowania osadu W ubiegłym roku zaszły znaczące zmiany doyczące pomiaru i zarządzania ryzykiem bankowym. Są one konsekwencją nowowprowadzonych
Bardziej szczegółowoWitold Orzeszko Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE X Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 4 6 września 2007 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu
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 szczegółowoPROGNOZOWANIE BRAKUJĄCYCH DANYCH DLA SZEREGÓW O WYSOKIEJ CZĘSTOTLIWOŚCI OCZYSZCZONYCH Z SEZONOWOŚCI
Sudia Ekonomiczne. Zeszyy Naukowe Uniwersyeu Ekonomicznego w Kaowicach ISSN 2083-8611 Nr 289 2016 Maria Szmuksa-Zawadzka Zachodniopomorski Uniwersye Technologiczny w Szczecinie Sudium Maemayki Jan Zawadzki
Bardziej szczegółowoMatematyka ubezpieczeń majątkowych 9.10.2006 r. Zadanie 1. Rozważamy proces nadwyżki ubezpieczyciela z czasem dyskretnym postaci: n
Maemayka ubezpieczeń mająkowych 9.0.006 r. Zadaie. Rozważamy proces adwyżki ubezpieczyciela z czasem dyskreym posaci: U = u + c S = 0... S = W + W +... + W W W W gdzie zmiee... są iezależe i mają e sam
Bardziej szczegółowoKarolina Kluth Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu. Konwergencja gospodarcza w zakresie kryteriów Traktatu z Maastricht analiza ekonometryczna
DYAMICZE MODELE EKOOMETRYCZE X Ogólnopolske Semnarum aukowe, 4 6 wrześna 007 w Torunu Kaedra Ekonomer Saysyk, Unwersye Mkołaja Kopernka w Torunu Karolna Kluh Unwersye Mkołaja Kopernka w Torunu Konwergencja
Bardziej szczegółowoRóżnica bilansowa dla Operatorów Systemów Dystrybucyjnych na lata (którzy dokonali z dniem 1 lipca 2007 r. rozdzielenia działalności)
Różnica bilansowa dla Operaorów Sysemów Dysrybucyjnych na laa 2016-2020 (kórzy dokonali z dniem 1 lipca 2007 r. rozdzielenia działalności) Deparamen Rynków Energii Elekrycznej i Ciepła Warszawa 201 Spis
Bardziej szczegółowoPrognozowanie koniunktury w ciężarowym transporcie samochodowym
BALKE wona 1 DOROSEWCZ Sławomr 2 Prognozowane konunkury w cężarowym ransporce samochodowym WSTĘP Prognozowane sanu konunkury, w ym konunkury w sekorze ransporowym, jes zadanem rudnym. W przypadku ransporu
Bardziej szczegółowoRys.1. Podstawowa klasyfikacja sygnałów
Kaedra Podsaw Sysemów echnicznych - Podsawy merologii - Ćwiczenie 1. Podsawowe rodzaje i ocena sygnałów Srona: 1 1. CEL ĆWICZENIA Celem ćwiczenia jes zapoznanie się z podsawowymi rodzajami sygnałów, ich
Bardziej szczegółowoINWESTOWANIE W SEKTORZE ENERGETYCZNYM, PALIWOWYM I SUROWCOWYM NA GPW W WARSZAWIE Z UŻYCIEM MODELI SHARPE A I MARKOWITZA
Studa Ekonomczne. Zeszyty Naukowe Unwersytetu Ekonomcznego w Katowcach ISSN 2083-8611 Nr 298 2016 Współczesne Fnanse 7 Adranna Mastalerz-Kodzs Unwersytet Ekonomczny w Katowcach Wydzał Zarządzana Katedra
Bardziej szczegółowoDobór zmiennych objaśniających
Dobór zmennych objaśnających Metoda grafowa: Należy tak rozpąć graf na werzchołkach opsujących poszczególne zmenne, aby występowały w nm wyłączne łuk symbolzujące stotne korelacje pomędzy zmennym opsującym.
Bardziej szczegółowo