Empiryczne analizy zjawisk ekonomicznych
|
|
- Ryszard Kaczor
- 8 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 WAHANIA CEN NA RYNKU MIESZKANIOWYM NA PRZYKŁADZIE POZNANIA W LATACH R a d o s ł a w Tr o j a n e k Empiryczne analizy zjawisk ekonomicznych bazują na założeniu, że w strukturze ich szeregów czasowych możliwe jest wyodrębnienie następujących elementów 1 : ÎÎ tendencji rozwojowej (trend), ÎÎ wahań przypadkowych, ÎÎ wahań sezonowych oraz ÎÎ wahań cyklicznych (głównie koniunkturalnych). Tendencja rozwojowa (trend) jest to długookresowy, regularny kierunek zmian (wzrost bądź spadek) wartości badanej zmiennej. Trend może być wykorzystywany do poglądowej ilustracji tendencji rozwojowej procesu, co ułatwia retrospektywny opis badanego zjawiska w czasie 2. Wahania sezonowe są to zmiany nasilenia działalności gospodarczej, dokonujące się w roku kalendarzowym i wynikające ze zjawisk bezpośrednio lub pośrednio związanych z porami roku. Wahania przypadkowe są wynikiem działania bliżej nieokreślonych przyczyn losowych, niezwiązanych z istotą danego zjawiska i po- 1 M.K. Evans, Practical Business Forecasting, Blackwell Publishing, Oxford 2003, s Koniunktura gospodarcza Polski, Analiza grup produktowych, red. naukowy M. Rekowski, Wyd. AE w Poznaniu, Poznań 1997, s. 15. nadto są nieregularne co do siły i kierunku działania. Do głównych źródeł tych wahań zalicza się zdarzenia wywołane działaniem sił przyrody: powodzie, susze, trzęsienia ziemi, oraz zdarzenia o charakterze politycznym takie jak: wojny, strajki. Wahania cykliczne określa się jako powtarzające się ze względną regularnością wahania wywołane głównie cyklem koniunkturalnym 3. Wahania cykliczne spowodowane są oddziaływaniem czynników ekonomicznych, co w znaczący sposób odróżnia je od wahań sezonowych. Metodyka wyodrębniania wahań cen na rynku mieszkaniowym Wielość metod wyodrębniania wahań koniunkturalnych, opartych na różnych przesłankach teoretycznych jak i wykorzystujących odmienne techniki, sprawia, że określenie punktów zwrotnych jak i faz cyklu nie jest zadaniem prostym. W zależności bowiem od przyjętej procedury różnić się będzie zewnętrzny obraz cyklu, usytuowanie punktów zwrotnych oraz 3 Koniunktura gospodarcza, red. naukowy Z. Kowalczyk, PWE, Warszawa 1982, s. 44. czas trwania faz 4. W opracowaniu wykorzystano metody wyodrębniania wahań cyklicznych, mających podbudowę teoretyczną w koncepcjach zaliczanych do nowej, klasycznej makroekonomii. Według R. E. Lucasa5, wahania koniunkturalne to zbiór ruchów wokół trendu wyznaczonego dla realnego PKB danego kraju. Taka interpretacja stwarza możliwość mierzenia cyklu koniunkturalnego w formie odchyleń od trendu. Ten sposób podejścia dotyczy tylko oscylacji koniunkturalnych. Brak jednak przeszkód, aby w taki sam sposób ujmować istotę fluktuacji cyklicznych dla innych wielkości ekonomicznych. Wówczas trend będzie wyszukiwany w szeregu innej niż PKB zmiennej 6. Metoda mierzenia cyklu w formie odchyleń od trendu jest bardzo często stosowana, choć nie jest jedyną. Do innych podstawowych metod wyodrębniania wahań koniunkturalnych należą: cykl poziomów, cykl wzrostu oraz cykl odchyleń stopy wzrostu od 4 M. Lubiński, Analiza koniunktury i badania rynków, Dom Wydawniczy Elipsa, Warszawa 2002, s R. E. Lucas, Understanding Business Cycles, w Business Cycle Theory, red. F. E. Kydland, Edward Elgar Publishing Company, UK 1995, s M. Kruszka, Wyodrębnianie wahań cyklicznych, Warsztaty Makroekonometryczne, AE Poznań 2002, s Świat Nieruchomości
2 trendu 7. Pierwsze metoda opiera szacunki wahań na podstawie kształtowania się w czasie wielkości absolutnych wybranego miernika poziomu aktywności gospodarczej. Druga oparta jest na dynamice wzrostu. Natomiast ostatnia koncepcja polega na porównaniu stóp wzrostu z długookresowym trendem. Pierwszym krokiem w wyodrębnianiu wahań koniunkturalnych jest usunięcie z pierwotnego szeregu wahań mających charakter sezonowy oraz przypadkowy. Najpopularniejszymi i najczęściej stosowanymi metodami wygładzania szeregów czasowych są metoda X-12 ARIMA8 oraz TRAMO-SEATS. Pierwsza metoda została opracowana przez U.S. Bureau of the Cenzus, natomiast druga przez V. Gomeza i A. Maravalla 9. Narzędzia te łączą w sobie klasyczną dekompozycję szeregu czasowego na składowe związane z trendem, sezonowością oraz czynnikiem o charakterze nieregularnym z modelowaniem szeregów czasowych za pomocą modeli ARIMA. Wygładzanie szeregów czasowych przy zastosowaniu tych metod pozwala na usunięcie z szeregu wahań sezonowych oraz czynników o charakterze przypadkowym. W koncepcji odchyleń od trendu istotnym elementem jest sposób wyznaczenia trendu, od którego zależy przebieg otrzymanych przy jego pomocy wahań koniunkturalnych. Identyfikowanie oscylacji koniunkturalnych metodą odchyleń od trendu wywołuje wątpliwości z racji arbitralności doboru jego funkcji, co może wpływać na uzyskane rezultaty. Należy podkreślić, że problem ten dotyczy jednak tylko trendu deterministycznego. Z uwagi na łatwość obliczeń i jednoznaczną interpretację 7 Omówienie poszczególnych koncepcji można znaleźć np. w: M. Lubiński, Analiza koniunktury i badania rynków, Dom Wydawniczy Elipsa, Warszawa 2002, ss Szczegółowy opis metody można znaleźć w pracy: D.F. Findley, B.C. Monsell, W.R. Bell, M.C. Otto i B. Chen, New Capabilities and Methods of the X-12 ARIMA Seasonal Adjustment Program, Journal of Business and Economic Statistics 1998, vol. 16, ss V. Gomez, A. Marvall, Programs TRAMO (Time series Regression with Arima noise, Missing observations, and Outliers) and SEATS (Signal Extraction in Arima Time Series). Instructions for the User, Banco de Espana, Working Paper 1996, nr M. Kruszka, Synchronizacja wahań koniunkturalnych w gospodarce krajów rozwiniętych, Wiadomości Statystyczne 2003, nr 6, ss ekonomiczną bardzo często wykorzystuje się funkcję liniową. Użycie takiego trendu deterministycznego sprowadza się formalnie do odszukania równania o następującej postaci: ŷ t = α 0 + α 1 * t + ε t ; (1) ŷ t teoretyczne wartości trendu dla zmiennej y w okresie t, α 0 estymator parametru liniowej funkcji trendu, określający poziom zjawiska w okresie t=0, α 1 estymator parametru liniowej funkcji trendu, wyrażający średni przyrost wartości badanego zjawiska, ε t składnik resztowy. Założenie o liniowości funkcji trendu powoduje, że jakikolwiek element zakłócający kształtowanie się realnych cen nieruchomości mieszkaniowych ma charakter krótkookresowy. Zakłada się bowiem, że po upływie pewnego czasu wpływ czynnika zakłócającego zostanie zneutralizowany, a ceny powracają na ścieżkę stałego wzrostu wynikającą z długookresowego trendu liniowego. Najistotniejszym źródłem długookresowych zmian cen nieruchomości mieszkaniowych z pewnością są zmiany w popycie na usługi mieszkaniowe. Zależą one głównie od sytuacji ekonomicznej gospodarki co przekłada się w sposób bezpośredni na gospodarstwa domowe, a przede wszystkim ich dochody oraz dostępność finansowania, wynikającą z kształtowania się oprocentowania kredytów hipotecznych. W sytuacji przyjęcia funkcji liniowej do opisu trendu cen na rynku nieruchomości, parametr α 1 informuje o średnim przyroście cen. Zważywszy na fakt, że kształtowanie się PKB nie może zostać uznane za proces o stałej stopie zmian, przyjęcie trendu liniowego, w celu wyodrębnienia wahań koniunkturalnych na rynku mieszkaniowym, nie byłoby do końca poprawne. Ponadto, zanegowanie funkcji liniowej jako dobrego przybliżenia dla trendu zmiennych makroekonomicznych wynika również z przyczyn formalnostatystycznych. Nelson i Plosser 11 przeprowadzili badania empiryczne, 11.R. Nelson, C.I. Plosser, Trends and Random Walks in Macroeconomic Time Series; Some Evidence and Implications, Journal of Monetary Economics 1982, vol., s które wykazały, iż w dynamice większości szeregów czasowych występuje proces błądzenia losowego z dryfem. Wtedy formalny zapis takiego przebiegu przedstawia się następująco: y t = μ + y t-1 + ε t ; (2) y t wartości empiryczne y w okresie t, ε t jak we wzorze, μ stała reprezentująca dryf (μ>0). Biorąc pod uwagę ten element można stwierdzić, że jednorazowe zaburzenie dotychczasowej ścieżki wzrostu spowoduje jej trwałe odkształcenie, bez możliwości powrotu na poprzednią ścieżkę przebiegu. Akceptacja tezy o kształtowaniu się szeregów czasowych, również cen nieruchomości mieszkaniowych 12, zgodnie z błądzeniem losowym z dryfem powoduje, że opisanie analizowanego zjawiska przy pomocy trendu liniowego, staje się znacznie utrudnione, ponieważ podlega on zmianom w czasie. Trudniej odróżnić trend od wahań cyklicznych, gdyż błądzenie losowe powoduje, że trend także podlega odchyleniom 13. Autorzy koncepcji realnego cyklu koniunkturalnego (real business cycle) zaproponowali metody statystyczne, które mogą rozwiązać ten problem. Opierają się one na wykorzystaniu założenia, że składnik cykliczny zmiennej y jest różnicą między jej bieżącą wartością a miarą pokazującą wartość trendu, a ten ostatni jest ważoną średnią przeszłych, obecnych i przyszłych obserwacji 14 : c y c = y t τ a * y t t t t t t j t j j= J J = a j * y t-j ; (3) y c składnik cykliczny zmiennej y w okresie t, t τ t wartość komponentu trendu stochastycznego. 12 M.-C. Chen, Y. Kawaguchi, K. Patel, An Analysis of the Trends and Cyclical Behaviours of House Prices in the Asian Markets, Journal of Property Investment & Finance 2004, vol. 22, nr 1, ss Wskaźniki wyprzedzające jako metoda prognozowania koniunktury w Polsce, red. nauk. M. Rekowski, Wyd. AE w Poznaniu, Poznań 2003r., ss M. Kruszka, Synchronizacja wahań koniunkturalnych w gospodarce krajów rozwiniętych, Wiadomości Statystyczne 2003, nr 6, ss Świat Nieruchomości 23
3 Metoda ta, określana filtrem Hodricka- Prescotta (HP) pozwala obliczyć wartość τ t, która minimalizuje wyrażenie: T T T 1T ( (yy τ t ) 2 2 ( yt t t) + t) +λ l+ l [( t[( t+ t1 t t+ 1 t) t t) ( t t( t t t t1)] t 1)] t= 1 t= 1 t= 2 t= 2 [(τ t+1 +τ t ) (τ t +τ t-1 )] 2 ; (4) λ parametr wygładzający. Parametr wygładzający przyjmuje różne wartości, w zależności od częstotliwości występowania zjawiska. W przypadku danych rocznych λ=400, w przypadku kwartalnych λ=, natomiast dla danych miesięcznych λ= Im wyższe wartości przyjmuje parametr λ tym bardziej płaski jest szacowany trend. Wynika z tego, że gdyby λ dążyła do nieskończoności to w wyniku filtrowania otrzymalibyśmy wartości identyczne z zastosowaniem trendu liniowego 16. Najważniejszym ograniczeniem prezentowanego filtru jest wymagana minimalna długość szeregu czasowego, który zostaje poddawany takiemu filtrowaniu. W praktyce minimalna zalecana ilość obserwacji wynosi 32. Szereg otrzymany po zastosowaniu filtra HP pokazuje długookresową tendencję rozwojową danej zmiennej, która nie jest funkcją deterministyczną, lecz sama podlega zmianom w czasie. W celu wyodrębnienia wahań cyklicznych należy podzielić empiryczne wartości zmiennej po odsezonowaniu przez oszacowania wynikające z zastosowania filtru HP (po przemnożeniu przez 0) i w ten sposób otrzymany zostaje szereg pokazujący procentowe odchylenia od trendu 17. W procesie analizy cech morfologicznych wahań cyklicznych cen, występujących na rynku mieszkaniowym przyjęto, założenia wynikające z metody wyznaczania tych wahań. Zało- 15 M.K. Evans, Practical Business Forecasting, Blackwell Publishing, Oxford 2003, s T. Cogley, J.M. Nason, Effects of the Hodrick- Prescott Filter on Trend and Difference Stationary Time Series: Implications for Business Cycle Research, Journal of Economic Dynamics and Control 1995, vol. 19, ss W sytuacji, kiedy oczyszczone z sezonowości oraz przypadkowości zmienne są poddane logarytmowaniu, wówczas w celu wyodrębnienia wahań cyklicznych należy odjąć empiryczne wartości zmiennej po odsezonowaniu przez oszacowania wynikające z zastosowania filtru HP i przemnożyć przez Świat Nieruchomości żono, że głównymi elementami budowy cyklu są punkty zwrotne oraz fazy. Zgodnie z istniejącymi postulatami górne i dolne punkty zwrotne, wyodrębnione w danym szeregu wielkości empirycznych (absolutnych) lub w szeregach, w których wyeliminowano wahania sezonowe, przypadkowe, a także tendencję rozwojową, znajdują się zawsze w okresach, w których wartości badanego szeregu przyjmują wartości najwyższe lub najniższe. Punkty te zawsze muszą leżeć na przemian, to znaczy po szczycie nie może następować kolejny szczyt bez wystąpienia dna 18. W cyklu wyróżnić można dwie fazy: fazę wzrostową, która występuje między punktem zwrotnym dolnym i górnym oraz fazę spadkową, która ma miejsce w okresie między zwrotem górnym i dolny 19. W celu identyfikacji punktów zwrotnych cykli przyjęto, że ze szczytem cyklu mamy do czynienia, gdy wartość zmiennej yt, osiąga lokalne maksimum względem dwóch sąsiednich kwartałów po obu stronach kwartału t. Z kolei dno cyklu występuje wówczas, gdy wartość zmiennej ys, osiąga lokalne minimum względem dwóch sąsiednich kwartałów po obu stronach kwartału s. Ponadto konieczne jest, 18 R. Barczyk, Z. Kowalczyk, Metody badania koniunktury gospodarczej, PWN, Poznań 1993, ss R. Barczyk, L. Kąsek, M. Lubiński, K. Marczewski, Nowe oblicza cyklu koniunkturalnego, PWE, Warszawa 2006, s Wykres 1. Realne ceny 1m 2 mieszkania w (w zł) Wykres 1. Realne ceny 1m 2 mieszkania w Poznaniu Źródło: Opracowanie na podstawie badań w własnych. latach (w z ) ród o: Opracowanie na podstawie bada w asnych. Nast pnie szereg realnych cen 1m 2 nast puj ce sk adowe: wahania sezonowe, aby każda faza cyklu trwała co najmniej sześć kwartałów i aby pełen cykl trwał co najmniej dwanaście kwartałów 20. Gdy wielkości szeregu osiągają podwójne szczyty lub podwójne dna, wówczas zakłada się, że punkt zwrotny górny (dolny) wyznaczany jest przez moment, w którym wystąpiła wartość maksymalna (minimalna), a po której rozpoczął się spadek (wzrost) to oznacza, że do dalszej analizy należy przyjąć wartość ostatnią. Jeżeli w okresie między dwoma szczytami występuje zmniejszanie się wartości indeksów, wówczas jako górny punkt zwrotny należy przyjąć moment wystąpienia pierwszego wierzchołka. Zasada ta jest stosowana analogicznie w stosunku do podwójnego dna, to znaczy, że jeżeli między dwoma dnami występuje wzrost wartości indeksów, wówczas jako dolny punkt zwrotny należy także przyjąć moment pierwszego dna 21. Z kolei amplituda fazy to bezwzględna różnica między wartościami skrajnych odchyleń występujących w danym okresie. Natomiast amplituda cyklu to różnica między amplitudą fazy wzrostowej i amplitudą fazy spadkowej. 20 Por. N. Girouard, M. Kennedy, P. van den Noord, Ch. André, Recent House Price Developments: The Role of Fundamentals, Economics Department Working Papers No. 475, rok 2006, s R. Barczyk, Z. Kowalczyk, Metody badania koniunktury gospodarczej, PWN, Poznań 1993, s. 22. mieszkania zosta poddany dekompozycji na
4 Wyznaczenie fluktuacji cen na rynku mieszkaniowym w Poznaniu Wykres 2. Wahania sezonowe realnych cen 1m 2 mieszkania w Wahania cykliczne cen na rynku mieszkaniowym w Poznaniu wyznaczono w formie odchyleń od trendu stochastycznego. Pierwszym krokiem w procesie wyznaczenia fluktuacji było urealnienie (na I kw. 1996) ceny 1m 2 mieszkania w (wykres 1). Następnie szereg realnych cen 1m 2 mieszkania został poddany dekompozycji na następujące składowe: ÎÎ wahania sezonowe, ÎÎ wahania przypadkowe, ÎÎ wahania łączne trendu i koniunkturalne, ÎÎ trend stochastyczny. W celu zilustrowania wyników zastosowanej procedury dekompozycji zaprezentowano wykresy 2 5, na których kolejno przedstawiono: szereg surowy, szereg wahań sezonowych, fluktuacje nieregularne oraz na końcu trendocykl. Z ostatecznie otrzymanej krzywej wahań łącznych trendu i koniunkturalnych, oszacowano trend stochastyczny, posługując się w tym celu filtrem Hodricka-Prescota (HP). Był to ostatni etap dekompozycji analizowanego szeregu, który umożliwił wyznaczenie wahań cyklicznych. Szereg, obrazujący fluktuacje koniunkturalne mierzone jako cykl odchyleń, wyznaczono poprzez podzielenie wartości wahań łącznych trendu i koniunkturalnych przez odpowiadające im wartości wygenerowane przez filtr HP. Tak otrzymany szereg pomnożono przez 0%, otrzymując procentowe odchylenia od linii trendu. Na wykresie 6 przedstawiono wahania cykliczne realnych cen 1 m 2 mieszkania w Poznaniu w latach Wyznaczone powyżej fluktuacje cykliczne stały się podstawą dalszych analiz, których celem było określenie ich cech morfologicznych. W tabeli 1 przedstawiono cechy morfologiczne wahań cyklicznych cen 1m 2 mieszkania w Wykres 2. Wahania sezonowe realnych cen 1m 2 mieszkania w Poznaniu 0 Źródło: Opracowanie własne. w latach Wykres 2. Wahania sezonowe realnych cen 1m 2 mieszkania w Poznaniu w latach Wykres 3. Wahania nieregularne ród o: realnych Opracowanie cen 1mw asne. 2 mieszkania w Wykres 2. Wahania sezonowe realnych cen 1m 2 mieszkania w Poznaniu Wykres 3. Wahania nieregularne w latach realnych cen 1m 2 mieszkania w Poznaniu 0 ród o: w latach Opracowanie w asne w latach Źródło: Opracowanie własne Wykres 3. Wahania nieregularne realnych cen 1m 2 mieszkania w Poznaniu -30 Wykres Wykres 4. Wahania 3. Wahania czne nieregularne trendu i koniunkturalne realnych cen 1m realnych 2 mieszkania cen 1mw 2 Poznaniu mieszkania w 1400 Wykres 4. Wahania łączne Poznaniu trendu w latach i w koniunkturalne latach realnych cen 1m 2 mieszkania w Poznaniu w latach Wykres 4. Wahania czne trendu i koniunkturalne realnych cen 1m 2 mieszkania w Wykres 4. Wahania czne trendu i koniunkturalne realnych cen 1m 2 mieszkania w Źródło: Opracowanie własne. Świat Nieruchomości
5 W latach na wtórnym rynku mieszkaniowym w Poznaniu, można było zaobserwować jedną fazę spadkową. Trwała ona 8 kwartałów i miała miejsce w okresie od I kw. r. do IV kw. 2001r. Początek fazy wzrostowej, koniec, której przypadł na IV kw. 1999r., nie może zostać określony, gdyż nieznane są wahania cen 1m 2 mieszkania sprzed 1996r., a w okresie I kw. 1996r. do IV kw. 1999r. nie odnotowano dolnego punktu zwrotnego. Można jedynie stwierdzić, że ta faza wzrostowa trwała minimum 16 kwartałów a cykl koniunkturalny cen na rynku mieszkań w Poznaniu, którego koniec przypadł na IV kw. 2001r. trwał minimum 24 kwartały. W I kwartale 2002 roku rozpoczęła się kolejna faza wzrostowa, która do końca 2006 r. trwała 20 kwartałów. Literatura: C.R. Nelson, C.I. Plosser, Trends and Random Walks in Macroeconomic Time Series; Some Evidence and Implications, Journal of Monetary Economics 1982, vol.. Koniunktura gospodarcza Polski, Analiza grup produktowych, red. naukowy M. Rekowski, Wyd. AE w Poznaniu, Poznań Koniunktura gospodarcza, red. naukowy Z. Kowalczyk, PWE, Warszawa M. Kruszka, Synchronizacja wahań koniunkturalnych w gospodarce krajów rozwiniętych, Wiadomości Statystyczne 2003, nr 6. M. Kruszka, Wyodrębnianie wahań cyklicznych, Warsztaty Makroekonometryczne, AE Poznań Wykres 5. Zmiany tendencji rozwojowej indeksu realnych cen 1m 2 mieszkania w Wykres 5. Zmiany tendencji rozwojowej indeksu realnych cen 1m 2 mieszkania w Wykres Źródło: Opracowanie 5. Zmiany własne. tendencji rozwojowej indeksu realnych cen 1m 2 mieszkania w Szereg, obrazuj cy fluktuacje ród o: koniunkturalne Opracowanie mierzone w asne. jako cykl odchyle, wyznaczono poprzez podzielenie warto ci waha cznych trendu i koniunkturalnych przez odpowiadaj ce Szereg, obrazuj cy fluktuacje koniunkturalne mierzone jako cykl odchyle, wyznaczono im warto ci wygenerowane przez filtr HP. Tak otrzymany szereg pomno ono przez 0%, poprzez podzielenie Wykres warto ci 6. Wahania waha cykliczne cznych realnych cen trendu 1m 2 mieszkania i koniunkturalnych w Poznaniu przez odpowiadaj ce otrzymuj c procentowe w odchylenia latach od (w linii %) trendu. Na wykresie 6 przedstawiono wahania im warto ci wygenerowane przez filtr HP. Tak otrzymany szereg pomno ono przez 0%, cykliczne realnych cen 1 m 2 mieszkania w. otrzymuj c procentowe odchylenia od linii trendu. Na wykresie 6 przedstawiono wahania cykliczne 115 realnych cen 1 m 2 mieszkania w Źródło: Opracowanie na podstawie badań własnych. Wykres 6. Wahania cykliczne realnych cen 1m 2 mieszkania w Poznaniu w latach (w %) ród o: Opracowanie na podstawie bada Wykres 6. Wahania cykliczne realnych cen 1m 2 mieszkania w asnych. w Poznaniu w latach (w %) Wyznaczone Tabela 1 powy ej fluktuacje cykliczne sta y si podstaw ród o: Opracowanie na podstawie bada w asnych. dalszych analiz, których celem by o okre lenie Cechy morfologiczne ich cech wahań morfologicznych. cyklicznych cen 1m 2 mieszkania W tabeli w Poznaniu 1 przedstawiono w latach cechy Wyznaczone powy ej fluktuacje cykliczne sta y si podstaw dalszych analiz, których morfologiczne waha cyklicznych cen 1m 2 mieszkania w. celem by o okre lenie ich cech morfologicznych. W tabeli 1 przedstawiono cechy morfologiczne waha cyklicznych Fazy fluktuacji cen 1m 2 koniunkturalnych mieszkania w. M. Lubiński, Analiza koniunktury i badania rynków, Dom Wydawniczy Elipsa, Warszawa Cechy cyklu wzrost spadek wzrost W okresie M.-C. Chen, Y. Kawaguchi, K. Patel, An Analysis of the Trends and Cyclical Behaviours of House Prices in the Asian Markets, Journal of Property Investment & Finance 2004, vol. 22, nr 1. do IV 1999 I -IV 2001 I Długość w kwartałach faz min cyklu min M.K. Evans, Practical Business Forecasting, Blackwell Publishing, Oxford Źródło: Opracowanie na podstawie badań własnych. 26 Świat Nieruchomości
6 N. Girouard, M. Kennedy, P. van den Noord, Ch. André, Recent House Price Developments: The Role of Fundamentals, Economics Department Working Papers No. 475, rok D.F. Findley, B.C. Monsell, W.R. Bell, M.C. Otto i B. Chen, New Capabilities and Methods of the X-12 ARIMA Seasonal Adjustment Program, Journal of Business and Economic Statistics 1998, vol. 16. Omówienie poszczególnych koncepcji można znaleźć np. w: M. Lubiński, Analiza koniunktury i badania rynków, Dom Wydawniczy Elipsa, Warszawa R. Barczyk, L. Kąsek, M. Lubiński, K. Marczewski, Nowe oblicza cyklu koniunkturalnego, PWE, Warszawa R. Barczyk, Z. Kowalczyk, Metody badania koniunktury gospodarczej, PWN, Poznań T. Cogley, J.M. Nason, Effects of the Hodrick-Prescott Filter on Trend and Difference Stationary Time Series: Implications for Business Cycle Research, Journal of Economic Dynamics and Control 1995, vol. 19. V. Gomez, A. Marvall, Programs TRAMO (Time series Regression with Arima noise, Missing observations, and Outliers) and SEATS (Signal Extraction in Arima Time Series). Instructions for the User, Banco de Espana, Working Paper 1996, nr Dr Ra d o s ł a w Tr o j a n e k R. E. Lucas, Understanding Business Cycles, w Business Cycle Theory, red. F. E. Kydland, Edward Elgar Publishing Company, UK Wskaźniki wyprzedzające jako metoda prognozowania koniunktury w Polsce, red. nauk. M. Rekowski, Wyd. AE w Poznaniu, Poznań 2003 r. Akademia Ekonomiczna w Poznaniu, Katedra Inwestycji i Nieruchomości Wahania cen na rynku mieszkaniowym na przykładzie poznania w latach (Streszczenie) Głównym celem artykułu była identyfikacja wahań cen na wtórnym rynku mieszkaniowym w. Zakres przedmiotowy wynikał z celu badania i obejmuje wahania cen na wtórnym rynku mieszkaniowym, obejmującym zarówno prawo własności jak i spółdzielcze własnościowe prawo do lokalu mieszkalnego. Analizie poddano mieszkania zlokalizowane w budynkach wielorodzinnych. Wybór ten podyktowany był dwiema przesłankami. Po pierwsze, zdecydowana większość mieszkań w miastach zlokalizowana jest właśnie w budynkach wielorodzinnych (około 90%). Po drugie, mieszkania zlokalizowane w budynkach jednorodzinnych charakteryzują się dużą różnorodnością ze względu na cechy jakościowe jak i ilościowe, co powoduje większe trudności w zbudowaniu indeksów cen. Z kolei poddanie analizie wtórnego rynku mieszkaniowego wynikało z faktu, iż jest on większy od pierwotnego (średnio około trzech razy), biorąc za kryterium liczbę zawieranych na nich transakcji. Zakres czasowy obejmuje lata , co związane jest z zakresem przeprowadzonych badań empirycznych, dotyczących kształtowania się poziomu cen 1 m2 mieszkania. Artykuł składa się z trzech części. Na wstępie poddano rozważaniom komponenty szeregów czasowych zjawisk ekonomicznych. Następnie przedstawiono zastosowaną w badaniu metodykę wyodrębniania wahań cen na rynku mieszkaniowym. W ostatniej części wyznaczono wahania cen mieszkań w. Price fluctuations on the housing market the case of Poznań in the years (Summary) The main aim of the paper is to identify price fluctuations on the secondary housing market in the years in Poznań. The subject scope results from the aim of the paper and includes price fluctuations on the secondary housing market, involving both property rights and cooperative property rights for private accommodation. In this research only dwellings located in multifamily buildings are analyzed. The choice depends on two factors. Firstly, majority of dwellings are located just in multifamily buildings (blocks of flats up to 90% in big Polish cities). Secondly, houses are characterized by a great differentiation regarding both quantitative and qualitative features, which requires that the data base should involve the appropriate information about each property in order to construct house price indexes. On the other hand the secondary housing market is greater than the primary market (approximately up to three times) taking into consideration the number of transactions. The time scope involves the period of and is connected with the scope of empirical research on flat price level. The paper is divided into three parts. In the first part the time series components are analyzed. Then the methods of business cycles analysis are applied to house prices fluctuations on the local markets. The third part of the paper contains analysis of fluctuation of flat prices on local market in Poznań in the years Świat Nieruchomości 27
ROZDZIAŁ 14 MORFOLOGIA CYKLU KONIUNKTURALNEGO W PROCESIE PRZEMIAN SEKTOROWYCH W GOSPODARCE POLSKIEJ
Ryszard Barczyk ROZDZIAŁ 14 MORFOLOGIA CYKLU KONIUNKTURALNEGO W PROCESIE PRZEMIAN SEKTOROWYCH W GOSPODARCE POLSKIEJ Wstęp Mechanizm współczesnego cyklu koniunkturalnego jest procesem złożonym i ulega ciągłym
Bardziej szczegółowoFluktuacje cen na rynkach mieszkaniowych w kontekście cykli kredytowych
Konrad Żelazowski Doktor Uniwersytet Łódzki Katedra Inwestycji i Nieruchomości KONSPEKT REFERATU Fluktuacje cen na rynkach mieszkaniowych w kontekście cykli kredytowych Obszar i cel badań Funkcjonowanie
Bardziej szczegółowoAnaliza dynamiki zjawisk STATYSTYKA OPISOWA. Dr Alina Gleska. Instytut Matematyki WE PP. 28 września 2018
STATYSTYKA OPISOWA Dr Alina Gleska Instytut Matematyki WE PP 28 września 2018 1 Pojęcie szeregów czasowych i ich składowych SZEREGIEM CZASOWYM nazywamy tablicę, która zawiera ciag wartości cechy uporzadkowanych
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA. Rafał Kucharski. Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach 2015/16 ROND, Finanse i Rachunkowość, rok 2
STATYSTYKA Rafał Kucharski Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach 2015/16 ROND Finanse i Rachunkowość rok 2 Analiza dynamiki Szereg czasowy: y 1 y 2... y n 1 y n. y t poziom (wartość) badanego zjawiska w
Bardziej szczegółowoZmiany koniunktury w Polsce. Budownictwo na tle innych sektorów.
Elżbieta Adamowicz Instytut Rozwoju Gospodarczego Szkoła Główna Handlowa w Warszawie Zmiany koniunktury w Polsce. Budownictwo na tle innych sektorów. W badaniach koniunktury przedmiotem analizy są zmiany
Bardziej szczegółowoStatystyka. Wykład 13. Magdalena Alama-Bućko. 12 czerwca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 12 czerwca / 30
Statystyka Wykład 13 Magdalena Alama-Bućko 12 czerwca 2017 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 12 czerwca 2017 1 / 30 Co wpływa na zmiany wartości danej cechy w czasie? W najbardziej ogólnym przypadku, na
Bardziej szczegółowoA.Światkowski. Wroclaw University of Economics. Working paper
A.Światkowski Wroclaw University of Economics Working paper 1 Planowanie sprzedaży na przykładzie przedsiębiorstwa z branży deweloperskiej Cel pracy: Zaplanowanie sprzedaży spółki na rok 2012 Słowa kluczowe:
Bardziej szczegółowoStatystyka. Wykład 13. Magdalena Alama-Bućko. 18 czerwca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 18 czerwca / 36
Statystyka Wykład 13 Magdalena Alama-Bućko 18 czerwca 2018 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 18 czerwca 2018 1 / 36 Agregatowy (zespołowy) indeks wartości określonego zespołu produktów np. jak zmianiała
Bardziej szczegółowoAkademia Młodego Ekonomisty
Akademia Młodego Ekonomisty Wahania koniunktury gospodarczej Ożywienia i recesje w gospodarce Konrad Walczyk Szkoła Główna Handlowa w Warszawie 12 października 216 r. Program wykładu: Co to jest koniunktura
Bardziej szczegółowoEkonometria. Modele dynamiczne. Paweł Cibis 27 kwietnia 2006
Modele dynamiczne Paweł Cibis pcibis@o2.pl 27 kwietnia 2006 1 Wyodrębnianie tendencji rozwojowej 2 Etap I Wyodrębnienie tendencji rozwojowej Etap II Uwolnienie wyrazów szeregu empirycznego od trendu Etap
Bardziej szczegółowoAkademia Młodego Ekonomisty
Akademia Młodego Ekonomisty Wahania koniunktury gospodarczej OŜywienie i recesja w gospodarce prof. ElŜbieta Adamowicz Szkoła Głowna Handlowa w Warszawie 3 kwietnia 2012 r. Program wykładu: Co to jest
Bardziej szczegółowoANALIZA PORÓWNAWCZA KONIUNKTURY WOJEWÓDZTW POLSKI W LATACH
Studia Ekonomiczne. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach ISSN 2083-8611 Nr 318 2017 Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach Wydział Zarządzania Katedra Ekonometrii jozef.biolik@ue.katowice.pl
Bardziej szczegółowoWahania koniunkturalne przemysłu a zmiany cykliczne na poziomie działów PKD
E q u i l i b r i u m (4) ISSN 68-765X Rafał Kasperowicz Wahania koniunkturalne przemysłu a zmiany cykliczne na poziomie działów PKD Słowa kluczowe: wahania koniunkturalne, koniunktura przemysłu Abstrakt:
Bardziej szczegółowoEkonomiczny Uniwersytet Dziecięcy. Plan wykładu
Ekonomiczny Uniwersytet Dziecięcy Wahania koniunktury gospodarczej Konrad Walczyk Szkoła Główna Handlowa w Warszawie 22 maja 2013 r. Plan wykładu Co to jest koniunktura gospodarcza? W jaki sposób ją mierzyć?
Bardziej szczegółowoANALIZA SZCZECIŃSKIEGO RYNKU NIERUCHOMOŚCI W LATACH 2007 2010
STUDA PRACE WYDZAŁU NAUK EKONOMCZNYCH ZARZĄDZANA NR 26 Ewa Putek-Szeląg Uniwersytet Szczeciński ANALZA SZCZECŃSKEGO RYNKU NERUCHOMOŚC W LATACH 27 21 STRESZCZENE Niniejszy artykuł dotyczy analizy rynku
Bardziej szczegółowoEkonometryczna analiza popytu na wodę
Jacek Batóg Uniwersytet Szczeciński Ekonometryczna analiza popytu na wodę Jednym z czynników niezbędnych dla funkcjonowania gospodarstw domowych oraz realizacji wielu procesów technologicznych jest woda.
Bardziej szczegółowoPrognozowanie i Symulacje. Wykład I. Matematyczne metody prognozowania
Prognozowanie i Symulacje. Wykład I. e-mail:e.kozlovski@pollub.pl Spis treści Szeregi czasowe 1 Szeregi czasowe 2 3 Szeregi czasowe Definicja 1 Szereg czasowy jest to proces stochastyczny z czasem dyskretnym
Bardziej szczegółowoAnaliza współzależności zjawisk
Analiza współzależności zjawisk Informacje ogólne Jednostki tworzące zbiorowość statystyczną charakteryzowane są zazwyczaj za pomocą wielu cech zmiennych, które nierzadko pozostają ze sobą w pewnym związku.
Bardziej szczegółowoAnaliza sezonowości. Sezonowość może mieć charakter addytywny lub multiplikatywny
Analiza sezonowości Wiele zjawisk charakteryzuje się nie tylko trendem i wahaniami przypadkowymi, lecz także pewną sezonowością. Występowanie wahań sezonowych może mieć charakter kwartalny, miesięczny,
Bardziej szczegółowoTeoretyczne podstawy analizy indeksowej klasyfikacja indeksów, konstrukcja, zastosowanie
Teoretyczne podstawy analizy indeksowej klasyfikacja indeksów, konstrukcja, zastosowanie Szkolenie dla pracowników Urzędu Statystycznego nt. Wybrane metody statystyczne w analizach makroekonomicznych dr
Bardziej szczegółowoMakroekonomiczny Barometr koniunktury giełdowej WIGTRACER b
Pierwszy w Polsce barometr koniunktury giełdowej Makroekonomiczny Barometr koniunktury giełdowej WIGTRACER b Pomaga ustalić, czy na giełdzie warszawskiej mamy hossę czy bessę Przewiduje punkty zwrotne
Bardziej szczegółowoĆwiczenia 13 WAHANIA SEZONOWE
Ćwiczenia 3 WAHANIA SEZONOWE Wyrównanie szeregu czasowego (wyodrębnienie czystego trendu) mechanicznie Zadanie. Badano spożycie owoców i przetworów (yt) (w kg) w latach według kwartałów: kwartał lata 009
Bardziej szczegółowoNa poprzednim wykładzie omówiliśmy podstawowe zagadnienia. związane z badaniem dynami zjawisk. Dzisiaj dokładniej zagłębimy
Analiza dynami zjawisk Na poprzednim wykładzie omówiliśmy podstawowe zagadnienia związane z badaniem dynami zjawisk. Dzisiaj dokładniej zagłębimy się w tej tematyce. Indywidualne indeksy dynamiki Indywidualne
Bardziej szczegółowoBarometr Finansów Banków (BaFiB) propozycja badania koniunktury w sektorze bankowym
Jacek Batóg Uniwersytet Szczeciński Barometr Finansów Banków (BaFiB) propozycja badania koniunktury w sektorze bankowym Jednym z ważniejszych elementów każdej gospodarki jest system bankowy. Znaczenie
Bardziej szczegółowoMAKROEKONOMIA II KATARZYNA ŚLEDZIEWSKA
MAKROEKONOMIA II KATARZYNA ŚLEDZIEWSKA WYKŁAD VII: CYKLE KONIUNKTURALNE Co to jest cykl koniunkturalny? Mierzenie cyklu koniunkturalnego Fakty dot. cyklu koniunkturalnego Cykle koniunkturalne w klasycznej
Bardziej szczegółowoAnaliza Zmian w czasie
Statystyka Opisowa z Demografią oraz Biostatystyka Analiza Zmian w czasie Aleksander Denisiuk denisjuk@euh-e.edu.pl Elblaska Uczelnia Humanistyczno-Ekonomiczna ul. Lotnicza 2 82-300 Elblag oraz Biostatystyka
Bardziej szczegółowoROZDZIAŁ 11 CZYNNIKI DETERMINUJĄCE DYNAMIKĘ POLSKIEGO EKSPORTU I IMPORTU
Ryszard Stefański ROZDZIAŁ CZYNNIKI DETERMINUJĄCE DYNAMIKĘ POLSKIEGO EKSPORTU I IMPORTU. Wprowadzenie Handel międzynarodowy odgrywa coraz większą rolę w gospodarce światowej. Także w Polsce dynamika eksportu
Bardziej szczegółowoRok akademicki: 2013/2014 Kod: ZIE n Punkty ECTS: 6. Poziom studiów: Studia I stopnia Forma i tryb studiów: -
Nazwa modułu: Statystyka opisowa i ekonomiczna Rok akademicki: 2013/2014 Kod: ZIE-1-205-n Punkty ECTS: 6 Wydział: Zarządzania Kierunek: Informatyka i Ekonometria Specjalność: - Poziom studiów: Studia I
Bardziej szczegółowoInformacja sygnalna. Rynek nieruchomości mieszkaniowych w Katowicach oraz w niektórych miastach aglomeracji śląskiej IV kwartał 2018 r.
luty 219 r. Rynek nieruchomości mieszkaniowych w Katowicach oraz w niektórych miastach aglomeracji śląskiej IV kwartał 218 r. NBP Oddział Okręgowy w Katowicach Katowice, 219 r. Synteza Synteza Informację
Bardziej szczegółowoAkademia Młodego Ekonomisty
Akademia Młodego Ekonomisty Wahania Koniunktury gospodarczej Dr Adam Baszyński Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu 14 maja 215 r. Plan prezentacji Co to jest koniunktura gospodarcza? W jaki sposób ją mierzyć?
Bardziej szczegółowoAnaliza porównawcza koniunktury gospodarczej w województwie zachodniopomorskim i w Polsce w ujęciu sektorowym
Jacek Batóg Uniwersytet Szczeciński Analiza porównawcza koniunktury gospodarczej w województwie zachodniopomorskim i w Polsce w ujęciu sektorowym Warunki działania przedsiębiorstw oraz uzyskiwane przez
Bardziej szczegółowoHRE Index - Wskaźnik koniunktury na rynku nieruchomości. HRE Think Tank Warszawa, 26 lutego 2018 r.
HRE Index - Wskaźnik koniunktury na rynku nieruchomości HRE Think Tank Warszawa, 26 lutego 2018 r. Kontekst i cel HRE Index 1. Na polskim rynku dostępne są jedynie indeksy opisujące rynek nieruchomości,
Bardziej szczegółowoInformacja sygnalna. Rynek nieruchomości mieszkaniowych w Katowicach oraz w niektórych miastach aglomeracji śląskiej II kwartał 2019 r.
sierpień 219 r. Rynek nieruchomości mieszkaniowych w Katowicach oraz w niektórych miastach aglomeracji śląskiej II kwartał 219 r. NBP Oddział Okręgowy w Katowicach Katowice, 219 r. Synteza Synteza Informację
Bardziej szczegółowoInformacja sygnalna. Rynek nieruchomości mieszkaniowych w Katowicach oraz w niektórych miastach aglomeracji śląskiej II kwartał 2016 r.
Sierpień 216 r. Rynek nieruchomości mieszkaniowych w Katowicach oraz w niektórych miastach aglomeracji śląskiej II kwartał 216 r. NBP Oddział Okręgowy w Katowicach Katowice, 216 r. Synteza Synteza Informację
Bardziej szczegółowoWskaź niki cyklu kredytowego oraź kalibracja antycyklicźnego bufora kapitałowego w Polsce
Wskaź niki cyklu kredytowego oraź kalibracja antycyklicźnego bufora kapitałowego w Polsce Materiał dla Komitetu Stabilności Finansowej Warszawa, luty 2016 r. Synteza Niniejsze opracowanie zawiera informację
Bardziej szczegółowoInformacja sygnalna. Rynek nieruchomości mieszkaniowych w Katowicach oraz w niektórych miastach aglomeracji śląskiej III kwartał 2017 r.
Listopad 217 r. Rynek nieruchomości mieszkaniowych w Katowicach oraz w niektórych miastach aglomeracji śląskiej III kwartał 217 r. NBP Oddział Okręgowy w Katowicach Katowice, 217 r. Synteza Synteza Informację
Bardziej szczegółowoInformacja sygnalna. Rynek nieruchomości mieszkaniowych w Katowicach oraz w niektórych miastach aglomeracji śląskiej III kwartał 2016 r.
Listopad 216 r. Rynek nieruchomości mieszkaniowych w Katowicach oraz w niektórych miastach aglomeracji śląskiej III kwartał 216 r. NBP Oddział Okręgowy w Katowicach Katowice, 216 r. Synteza Synteza Informację
Bardziej szczegółowoANALIZA WRAŻLIWOŚCI CENY OPCJI O UWARUNKOWANEJ PREMII
STUDIA I PRACE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH I ZARZĄDZANIA NR 31 Ewa Dziawgo Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu ANALIZA WRAŻLIWOŚCI CENY OPCJI O UWARUNKOWANEJ PREMII Streszczenie W artykule przedstawiono
Bardziej szczegółowoAkademia Młodego Ekonomisty
WAHANIA KONIUNKTURY GOSPODARCZEJ Ożywienie i recesja w gospodarce Przemysław Pluskota Uniwersytet Szczeciński 17 listopada 2016r. Co to jest koniunktura gospodarcza? W jaki sposób ją mierzyć? Dlaczego
Bardziej szczegółowo3. Modele tendencji czasowej w prognozowaniu
II Modele tendencji czasowej w prognozowaniu 1 Składniki szeregu czasowego W teorii szeregów czasowych wyróżnia się zwykle następujące składowe szeregu czasowego: a) składowa systematyczna; b) składowa
Bardziej szczegółowoTest koniunktury. Historia
Test koniunktury diagnoza i prognozowanie stanu koniunktury gospodarczej ankietowe badania oczekiwań podmiotów gospodarczych aktualne i przyszłe tendencje zmian - przedsiębiorstwa, branży, gospodarki narodowej
Bardziej szczegółowoInformacja sygnalna. Rynek nieruchomości mieszkaniowych w Katowicach oraz w niektórych miastach aglomeracji śląskiej II kwartał 2018 r.
sierpień 218 r. Rynek nieruchomości mieszkaniowych w Katowicach oraz w niektórych miastach aglomeracji śląskiej II kwartał 218 r. NBP Oddział Okręgowy w Katowicach Katowice, 218 r. Synteza Synteza Informację
Bardziej szczegółowoBADANIE KOINTEGRACJI POWIATOWYCH STÓP BEZROBOCIA W WOJEWÓDZTWIE ZACHODNIOPOMORSKIM
STUDIA I PRACE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH I ZARZĄDZANIA NR 31 Barbara Batóg Uniwersytet Szczeciński BADANIE KOINTEGRACJI POWIATOWYCH STÓP BEZROBOCIA W WOJEWÓDZTWIE ZACHODNIOPOMORSKIM Streszczenie W artykule
Bardziej szczegółowoInformacja sygnalna. Rynek nieruchomości mieszkaniowych w Katowicach oraz w niektórych miastach aglomeracji śląskiej I kwartał 2017 r.
Maj 217 r. Rynek nieruchomości mieszkaniowych w Katowicach oraz w niektórych miastach aglomeracji śląskiej I kwartał 217 r. NBP Oddział Okręgowy w Katowicach Katowice, 217 r. Synteza Synteza Informację
Bardziej szczegółowoEkonomiczny Uniwersytet Dziecięcy
Ekonomiczny Uniwersytet Dziecięcy Wahania koniunktury gospodarczej W jaki sposób firmy tworzą strategie? dr Baha Kalinowska - Sufinowicz Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu 8 listopada 2012 r. EKONOMICZNY
Bardziej szczegółowoZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO ANALIZA ZBIEŻNOŚCI STRUKTUR ZATRUDNIENIA W WYBRANYCH KRAJACH WYSOKOROZWINIĘTYCH
ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 32 PRACE KATEDRY EKONOMETRII I STATYSTYKI NR 11 21 BARBARA BATÓG JACEK BATÓG Uniwersytet Szczeciński Katedra Ekonometrii i Statystyki ANALIZA ZBIEŻNOŚCI STRUKTUR
Bardziej szczegółowoInformacja sygnalna. Rynek nieruchomości mieszkaniowych w Katowicach oraz w niektórych miastach aglomeracji śląskiej IV kwartał 2017 r.
Luty 218 r. Rynek nieruchomości mieszkaniowych w Katowicach oraz w niektórych miastach aglomeracji śląskiej IV kwartał 217 r. NBP Oddział Okręgowy w Katowicach Katowice, 218 r. Synteza Synteza Informację
Bardziej szczegółowoInformacja sygnalna. Rynek nieruchomości mieszkaniowych w Katowicach oraz w niektórych miastach aglomeracji śląskiej I kwartał 2018 r.
Maj 218 r. Rynek nieruchomości mieszkaniowych w Katowicach oraz w niektórych miastach aglomeracji śląskiej I kwartał 218 r. NBP Oddział Okręgowy w Katowicach Katowice, 218 r. Synteza Synteza Informację
Bardziej szczegółowoZmiany koniunktury w Polsce w okresie transformacji
Zmiany koniunktury w Polsce w okresie transformacji Elżbieta Adamowicz Międzyzdroje, 9 czerwca 2014 Plan wystąpienia Badania koniunktury Metody wyodrębniania czynnika cyklicznego Zmiany koniunktury w Polsce
Bardziej szczegółowoWYKŁAD 2. Problemy makroekonomii i wielkości makroekonomiczne
WYKŁAD 2 Problemy makroekonomii i wielkości makroekonomiczne PLAN WYKŁADU Przedmiot makroekonomii Wzrost gospodarczy stagnacja wahania koniunktury Inflacja bezrobocie Krzywa Phillipsa (inflacja a bezrobocie)
Bardziej szczegółowoInformacja sygnalna. Rynek nieruchomości mieszkaniowych w Katowicach oraz w niektórych miastach aglomeracji śląskiej II kwartał 2017 r.
Sierpień 217 r. Rynek nieruchomości mieszkaniowych w Katowicach oraz w niektórych miastach aglomeracji śląskiej II kwartał 217 r. NBP Oddział Okręgowy w Katowicach Katowice, 217 r. Synteza Synteza Informację
Bardziej szczegółowoInformacja sygnalna. Rynek nieruchomości mieszkaniowych w Katowicach oraz w niektórych miastach aglomeracji śląskiej III kwartał 2018 r.
listopad 218 r. Rynek nieruchomości mieszkaniowych w Katowicach oraz w niektórych miastach aglomeracji śląskiej III kwartał 218 r. NBP Oddział Okręgowy w Katowicach Katowice, 218 r. Synteza Synteza Informację
Bardziej szczegółowoEkonomiczny Uniwersytet Dziecięcy
Ekonomiczny Uniwersytet Dziecięcy OŜywienie i recesja w gospodarce Wahania koniunktury gospodarczej prof. ElŜbieta Adamowicz Szkoła Główna Handlowa w Warszawie 9 października 2012 r. Program wykładu Co
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA OD PODSTAW Z SYSTEMEM SAS. wersja 9.2 i 9.3. Szkoła Główna Handlowa w Warszawie
STATYSTYKA OD PODSTAW Z SYSTEMEM SAS wersja 9.2 i 9.3 Szkoła Główna Handlowa w Warszawie Spis treści Wprowadzenie... 6 1. Podstawowe informacje o systemie SAS... 9 1.1. Informacje ogólne... 9 1.2. Analityka...
Bardziej szczegółowoPrognozowanie cen surowców w rolnych na podstawie szeregów w czasowych - uwarunkowania i metody. Sylwia Grudkowska NBP Mariusz Hamulczuk IERIGś-PIB
Prognozowanie cen surowców w rolnych na podstawie szeregów w czasowych - uwarunkowania i metody Sylwia Grudkowska NBP Mariusz Hamulczuk IERIGś-PIB Plan prezentacji Wprowadzenie do prognozowania Metody
Bardziej szczegółowoROC Rate of Charge. gdzie ROC wskaźnik szybkości zmiany w okresie n, x n - cena akcji na n-tej sesji,
ROC Rate of Charge Analityk techniczny, który w swej analizie opierałby się wyłącznie na wykresach uzyskiwałby obraz możliwości inwestycyjnych obarczony sporym ryzykiem. Wnioskowanie z wykresów bazuje
Bardziej szczegółowo3. Analiza własności szeregu czasowego i wybór typu modelu
3. Analiza własności szeregu czasowego i wybór typu modelu 1. Metody analizy własności szeregu czasowego obserwacji 1.1. Analiza wykresu szeregu czasowego 1.2. Analiza statystyk opisowych zmiennej prognozowanej
Bardziej szczegółowoRegionalne zróżnicowanie koniunktury na rynku usług finansowych w Polsce
Barometr Regionalny Nr 4(14) 2008 Regionalne zróżnicowanie koniunktury na rynku usług finansowych w Polsce Józef Garczarczyk, Marek Mocek Akademia Ekonomiczna w Poznaniu Streszczenie: Celem artykułu jest
Bardziej szczegółowoRozdział 2 Wprowadzenie
Rozdział 2 Wprowadzenie Analiza szeregów czasowych zyskuje ostatnio coraz bardziej na znaczeniu i jest z niesłabnącym powodzeniem stosowana w wielu obszarach nauki, biznesu czy przemysłu. Podstawowym celem
Bardziej szczegółowoLista 5. Cykle koniunkturalne
Zad. 1. Dopasuj definicję do podanych zdań: Lista 5 Cykle koniunkturalne 1. Cykl gospodarczy 2. Cykl koniunkturalny 3. Długość cyklu 4. Amplituda wahań 5. Trend 6. rodukt potencjalny 7. Luka KB 8. Cykl
Bardziej szczegółowoWZROST GOSPODARCZY DEFINICJE CZYNNIKI WZROSTU ZRÓWNOWAŻONY WZROST WSKAŹNIKI WZROSTU GOSPODARCZEGO ROZWÓJ GOSPODARCZY. wewnętrzne: zewnętrzne:
DEFINICJE WZROST GOSPODARCZY ROZWÓJ GOSPODARCZY 1. Wzrost gospodarczy zmiany ilościowe: powiększanie się z okresu na okres podstawowych wielkości makroekonomicznych takich jak czy konsumpcja, inwestycje
Bardziej szczegółowoHRE INDEX DANE ZA I KWARTAŁ 2018 ROKU
HRE INDEX DANE ZA I KWARTAŁ 2018 ROKU 1. SUBINDEKS CEN NIERUCHOMOŚCI Najważniejszym subindeksem dla kształtowania się HRE INDEX ma subindeks cen nieruchomości (HRE_ceny). Zmienność subindeksu cen nieruchomości
Bardziej szczegółowoWPŁYW ŹRÓDEŁ FINANSOWANIA RYNKU MIESZKANIOWEGO
NOWE TENDENCJE W GOSPODARCE NIERUCHOMOŚCIAMI 10-11 CZERWCA 2014, SZCZECIN Artykuł opublikowany w Folia Oeconomica Stetinensia Bełej M., Kulesza S., 2014. The influence of financing on the dynamics of housing
Bardziej szczegółowoPolish Economic Society Branch in Toruń
Polish Economic Society Branch in Toruń PTE Toruń and IER Working Papers No 3/213 Analiza zbieżności cykli koniunkturalnych gospodarki polskiej oraz rynku ropy naftowej w latach 2-213 Andrzej Geise Toruń,
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do teorii prognozowania
Wprowadzenie do teorii prognozowania I Pojęcia: 1. Prognoza i zmienna prognozowana (przedmiot prognozy). Prognoza punktowa i przedziałowa. 2. Okres prognozy i horyzont prognozy. Prognozy krótkoterminowe
Bardziej szczegółowoŚcieżka rozwoju polskiej gospodarki w latach gospodarki w latach W tym celu wykorzystana zostanie metoda diagramowa,
Barbara Batóg, Jacek Batóg Uniwersytet Szczeciński Ścieżka rozwoju polskiej gospodarki w latach - W artykule podjęta zostanie próba analizy, diagnozy i prognozy rozwoju polskiej gospodarki w latach -.
Bardziej szczegółowoCykle czy fluktuacje? Wykorzystanie analizy harmonicznej w analizie zmian indeksów giełdowych
Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego nr 62 Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia nr 5 (215) DOI: 1.126/frfu.215.5-34 s. 411 422 Cykle czy fluktuacje? Wykorzystanie analizy harmonicznej w analizie
Bardziej szczegółowoSylabus Formularz opisu przedmiotu (formularz sylabusa) dla studiów I i II stopnia 1 wypełnia koordynator przedmiotu
Sylabus Formularz opisu przedmiotu (formularz sylabusa) dla studiów I i II stopnia 1 wypełnia koordynator przedmiotu A. Informacje ogólne Nazwa pola Nazwa przedmiotu Treść Analiza Szeregów Czasowych Jednostka
Bardziej szczegółowoROZDZIAŁ 7 WPŁYW SZOKÓW GOSPODARCZYCH NA RYNEK PRACY W STREFIE EURO
Samer Masri ROZDZIAŁ 7 WPŁYW SZOKÓW GOSPODARCZYCH NA RYNEK PRACY W STREFIE EURO Najbardziej rewolucyjnym aspektem ogólnej teorii Keynesa 1 było jego jasne i niedwuznaczne przesłanie, że w odniesieniu do
Bardziej szczegółowoEkonomia monetarna - wprowadzenie. Michał Brzoza-Brzezina Katedra Polityki Pieniężnej
Ekonomia monetarna - wprowadzenie Michał Brzoza-Brzezina Katedra Polityki Pieniężnej Spis treści 1. Co to jest ekonomia monetarna? 2. Krótkie wprowadzenie do polityki pieniężnej 3. Stopy procentowe, produkcja
Bardziej szczegółowoFORECASTING THE DISTRIBUTION OF AMOUNT OF UNEMPLOYED BY THE REGIONS
FOLIA UNIVERSITATIS AGRICULTURAE STETINENSIS Folia Univ. Agric. Stetin. 007, Oeconomica 54 (47), 73 80 Mateusz GOC PROGNOZOWANIE ROZKŁADÓW LICZBY BEZROBOTNYCH WEDŁUG MIAST I POWIATÓW FORECASTING THE DISTRIBUTION
Bardziej szczegółowoZASTOSOWANIE METODY ANALIZY STATYSTYCZNEJ RYNKU W SZACOWANIU WARTOŚCI TECHNICZNYCH ŚRODKÓW PRODUKCJI NA PRZYKŁADZIE CIĄGNIKA ROLNICZEGO
Inżynieria Rolnicza 6(94)/2007 ZASTOSOWANIE METODY ANALIZY STATYSTYCZNEJ RYNKU W SZACOWANIU WARTOŚCI TECHNICZNYCH ŚRODKÓW PRODUKCJI NA PRZYKŁADZIE CIĄGNIKA ROLNICZEGO Zbigniew Kowalczyk Katedra Inżynierii
Bardziej szczegółowoStan i prognoza koniunktury gospodarczej
222 df Instytut Badań nad Gospodarką Rynkową przedstawia osiemdziesiąty dziewiąty kwartalny raport oceniający stan koniunktury gospodarczej w Polsce (IV kwartał 2015 r.) oraz prognozy na lata 2016 2017
Bardziej szczegółowoWykład 5: Analiza dynamiki szeregów czasowych
Wykład 5: Analiza dynamiki szeregów czasowych ... poczynając od XIV wieku zegar czynił nas najpierw stróżów czasu, następnie ciułaczy czasu, i wreszcie obecnie - niewolników czasu. W trakcie tego procesu
Bardziej szczegółowoWahania koniunktury gospodarczej
Akademia Młodego Ekonomisty Wahania koniunktury gospodarczej Ożywienie i recesja w gospodarce Anna Gardocka-Jałowiec Uniwersytet w Białymstoku 20 października 2016 r. Co to jest koniunktura gospodarcza?
Bardziej szczegółowoAnaliza przyczyn wzrostu liczby zgonów w Polsce w 2017 roku
Analiza przyczyn wzrostu liczby zgonów w Polsce w 2017 roku Departament Analiz i Strategii NARODOWY FUNDUSZ ZDROWIA 1 PODSUMOWANIE 1. Celem raportu jest próba określenia przyczyn wzrostu liczby zgonów
Bardziej szczegółowoM. Dąbrowska. K. Grabowska. Wroclaw University of Economics
M. Dąbrowska K. Grabowska Wroclaw University of Economics Zarządzanie wartością przedsiębiorstwa na przykładzie przedsiębiorstw z branży produkującej napoje JEL Classification: A 10 Słowa kluczowe: Zarządzanie
Bardziej szczegółowoSzczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)
Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć) 1. Populacja generalna a losowa próba, parametr rozkładu cechy a jego ocena z losowej próby, miary opisu statystycznego
Bardziej szczegółowoRYNEK MIESZKANIOWY PAŹDZIERNIK 2015
RYNEK MESZKANOWY PAŹDZERNK Deweloperzy już od drugiej połowy 2013 roku cieszą się dobrymi wynikami sprzedażowymi, jednak dynamiczny wzrost sprzedaży mieszkań odnotowuje się od marca r., kiedy to Rada Polityki
Bardziej szczegółowoPROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 1 AUTOR: MARTYNA MALAK PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 1 AUTOR: MARTYNA MALAK
1 PROGNOZOWANIE I SYMULACJE 2 http://www.outcome-seo.pl/excel1.xls DODATEK SOLVER WERSJE EXCELA 5.0, 95, 97, 2000, 2002/XP i 2003. 3 Dodatek Solver jest dostępny w menu Narzędzia. Jeżeli Solver nie jest
Bardziej szczegółowoMAKROEKONOMIA 2. Wykład 1. Model AD/AS - powtórzenie. Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak
MAKROEKONOMIA 2 Wykład 1. Model AD/AS - powtórzenie Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak Plan wykładu 1. Krótkookresowe wahania koniunktury Dynamiczny model zagregowanego popytu i podaży: skutki
Bardziej szczegółowoRynek. Nowych Mieszkań. Rynek Nowych. Mieszkań. III kwartał 2012 r.
Rynek Nowych Rynek Mieszkań Nowych III kwartał 213 r. Mieszkań III kwartał 212 r. str. 2 Na podstawie analizowanych danych przewidujemy: utrzymanie stabilnego poziomu cen, możliwe wzrosty dla szczególnie
Bardziej szczegółowoPrognozowanie popytu. mgr inż. Michał Adamczak
Prognozowanie popytu mgr inż. Michał Adamczak Plan prezentacji 1. Definicja prognozy 2. Klasyfikacja prognoz 3. Szereg czasowy 4. Metody prognozowania 4.1. Model naiwny 4.2. Modele średniej arytmetycznej
Bardziej szczegółowoBarometr społeczno-gospodarczy Małopolski
Barometr społeczno-gospodarczy Małopolski to wieloletni projekt badawczy prowadzony przez Małopolskie Obserwatorium Gospodarki, którego cykliczne raporty dotyczące różnych obszarów pozwalają na rozpoznanie,
Bardziej szczegółowoPo co w ogóle prognozujemy?
Po co w ogóle prognozujemy? Pojęcie prognozy: racjonalne, naukowe przewidywanie przyszłych zdarzeń stwierdzenie odnoszącym się do określonej przyszłości formułowanym z wykorzystaniem metod naukowym, weryfikowalnym
Bardziej szczegółowoStatystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl
Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl Statystyczna teoria korelacji i regresji (1) Jest to dział statystyki zajmujący
Bardziej szczegółowoANALIZA DYNAMIKI DOCHODU KRAJOWEGO BRUTTO
ANALIZA DYNAMIKI DOCHODU KRAJOWEGO BRUTTO Wprowadzenie Zmienność koniunktury gospodarczej jest kształtowana przez wiele różnych czynników ekonomicznych i pozaekonomicznych. Znajomość zmienności poszczególnych
Bardziej szczegółowoMarcelina Zapotoczna, Joanna Cymerman, Wojciech Cymerman Modelowanie ekonometryczne olsztyńskiego rynku nieruchomości mieszkaniowych
Marcelina Zapotoczna, Joanna Cymerman, Wojciech Cymerman Modelowanie ekonometryczne olsztyńskiego rynku nieruchomości mieszkaniowych Studia i Prace Wydziału Nauk Ekonomicznych i Zarządzania 45/1, 457-472
Bardziej szczegółowoWYKORZYSTANIE MODELU ARIMA DO ANALIZY SZEREGU CZASOWEGO
ZESZYTY NAUKOWE POLITECHNIKI RZESZOWSKIEJ 292, Elektrotechnika 34 RUTJEE, z. 34 (3/2015), lipiec-wrzesień 2015, s. 23-30 Wiesława MALSKA 1 Henryk WACHTA 2 WYKORZYSTANIE MODELU ARIMA DO ANALIZY SZEREGU
Bardziej szczegółowoWZROST GOSPODARCZY DEFINICJE CZYNNIKI WZROSTU ZRÓWNOWAŻONY WZROST WSKAŹNIKI WZROSTU GOSPODARCZEGO. Dynamika PKB w latach 2002-2010 ROZWÓJ GOSPODARCZY
DEFINICJE WZROST GOSPODARCZY ROZWÓJ GOSPODARCZY 1. Wzrost gospodarczy zmiany ilościowe: powiększanie się z okresu na okres podstawowych wielkości makroekonomicznych takich jak czy konsumpcja, inwestycje
Bardziej szczegółowoFLESZ PAŹDZIERNIK 2018
FLESZ PAŹDZIERNIK 2018 Obserwatorium Gospodarki i Rynku Pracy Aglomeracji skiej zostało powołane pod koniec 2013 roku. Celem jego działalności jest prowadzenie monitoringu sytuacji społeczno - ekonomicznej
Bardziej szczegółowoFLESZ. Wszystkie dotychczas wypracowane przez Obserwatorium treści znaleźć można na stronie internetowej:
FLESZ marzec 2019 Obserwatorium Gospodarki i Rynku Pracy Aglomeracji skiej zostało powołane pod koniec 2013 roku. Celem jego działalności jest prowadzenie monitoringu sytuacji społeczno - ekonomicznej
Bardziej szczegółowoBADANIA ZRÓŻNICOWANIA RYZYKA WYPADKÓW PRZY PRACY NA PRZYKŁADZIE ANALIZY STATYSTYKI WYPADKÓW DLA BRANŻY GÓRNICTWA I POLSKI
14 BADANIA ZRÓŻNICOWANIA RYZYKA WYPADKÓW PRZY PRACY NA PRZYKŁADZIE ANALIZY STATYSTYKI WYPADKÓW DLA BRANŻY GÓRNICTWA I POLSKI 14.1 WSTĘP Ogólne wymagania prawne dotyczące przy pracy określają m.in. przepisy
Bardziej szczegółowoRYNEK MIESZKANIOWY LUTY 2017
RYNEK MESZKANOWY LUTY rednet Property Group sp. z o.o. ul. Flisa 4 bud. B Warszawa tel.: +48 22 318 72 00, faks: +48 22 318 72 10 raporty@rednetproperty.com www.raporty.rednetproperty.com STRONA 1 z 6
Bardziej szczegółowowersja elektroniczna - ibuk
Parteka A. (2015). Dywersyfikacja handlu zagranicznego a rozwój gospodarczy. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN. ISBN 978-83-01-18336-3 wersja elektroniczna - ibuk Opis Czy zróżnicowanie handlu ma znaczenie?
Bardziej szczegółowoHRE Index - Wskaźnik koniunktury na rynku nieruchomości za 1 kw HRE Think Tank Warszawa, 28 maja 2018 r.
HRE Index - Wskaźnik koniunktury na rynku nieruchomości za kw. 28 HRE Think Tank Warszawa, 28 maja 28 r. HRE Index wprowadzenie HRE Index jest kompleksowym narzędziem oceny rynku nieruchomości w Polsce;
Bardziej szczegółowoStan i prognoza koniunktury gospodarczej
222 df Instytut Badań nad Gospodarką Rynkową przedstawia osiemdziesiąty piąty kwartalny raport oceniający stan koniunktury gospodarczej w Polsce (IV kwartał 2014 r.) oraz prognozy na lata 2015 2016 KWARTALNE
Bardziej szczegółowoStatystyka. Wykład 11. Magdalena Alama-Bućko. 22 maja Magdalena Alama-Bućko Statystyka 22 maja / 41
Statystyka Wykład 11 Magdalena Alama-Bućko 22 maja 2017 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 22 maja 2017 1 / 41 Analiza dynamiki zjawisk badamy zmiany poziomu (tzn. wzrosty/spadki) badanego zjawiska w czasie.
Bardziej szczegółowoInformacja sygnalna. Rynek nieruchomości mieszkaniowych w Katowicach oraz w niektórych miastach aglomeracji śląskiej I kwartał 2019 r.
Maj 219 r. Rynek nieruchomości mieszkaniowych w Katowicach oraz w niektórych miastach aglomeracji śląskiej I kwartał 219 r. NBP Oddział Okręgowy w Katowicach Katowice, 219 r. Synteza Synteza Informację
Bardziej szczegółowoCYKLE KONIUNKTURALNE -TEORIA I PRAKTYKA Materiały wykładowe
CYKLE KONIUNKTURALNE -TEORIA I PRAKTYKA Materiały wykładowe Elżbieta Kwella Uniwersytet Gdański Elżbieta Kwella: Cykle koniunkturalne teoria i praktyka Treści programowe: 1. Czy cykle koniunkturalne jeszcze
Bardziej szczegółowo