LINIOWE MODELE WYBORU WIELOOKRESOWYCH STRATEGII INWESTYCYJNYCH

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "LINIOWE MODELE WYBORU WIELOOKRESOWYCH STRATEGII INWESTYCYJNYCH"

Transkrypt

1 ZESZYY AUKOWE POLIECHIKI ŚLĄSKIEJ 5 Seia: ORGAIZACJA I ZARZĄDZAIE z. 86 ol. 946 Agaa GLUZICKA Uniwesye Eonomiczny w Kaowicach Wydział Infomayi i Komuniaci agaa.gluzica@ue.aowice.l LIIOWE MODELE WYBORU WIELOOKRESOWYCH SRAEGII IWESYCYJYCH Seszczenie. Poblem wybou ofela dla zyadu inwesyci wielooesowych naczęście związany es z wyozysaniem meod sochasycznych i heuysycznych. Poces onsuci ofeli wielooesowych można edna uościć sosuąc aie miay yzya óe są sowadzalne do osaci liniowe. W ayule zedsawione zosały modele onsuci wielooesowych saegii inwesycynych óe można zasosować wyozysuąc algoymy ogamowania liniowego. Zaoonowane modele zasosowane zosały do wybanych danych z Giełdy Paieów Waościowych w Waszawie. Słowa luczowe: wielooesowe ofele inwesycyne liniowe miay yzya inwesycynego. LIEAR MODELS OF SELECIO MULIPERIOD IVESME SRAEGIES Summay. he oblem of muli-eiod ofolio selecion usually is conneced wih using he sochasic o heuisic mehods. his ocess can be simlified by alicaion hese measue of is which we can ansfom o he linea fom. In he aicle he models o consucion he muli-eiod invesmen decision wih linea measue of is wee esened. Poosed models wee alied o seleced daa of he Wasaw Soc Echange. Keywods: muli-eiod invesmen ofolio linea measue of invesmen is.

2 96 A. Gluzica. Wowadzenie W lasycznym odeściu do onsuci ofeli inwesycynych naczęście sosowany es model Maowiza óego założeniem es minimalizaca yzya całe inwesyci zy usalonym oziomie zysu. Model en zazwycza sosowany es dla zyadu ednooesowego czyli syuaci iedy inweso decydue się na uloowanie swoego aiału na ewien oeślony czas. W ym lasycznym odeściu nie uwzględniono edna możliwości onowne aloaci aiału co niewąliwie es isonym elemenem ażde inwesyci. Wziąwszy od uwagę niesabilność ynów finansowych oaz ich wysoą zmienność doonywanie zmian w ofelach w acie wania inwesyci wydae się być oniecznością. aie zmiany w ofelu inwesycynym mogą być doonywane na ila óżnych sosobów. Poszczególne saegie mogą óżnić się wysoością aiału loowanego w olenych odoesach. Możemy n. założyć że inwesuemy całość aiału uzysaną w ozednim oesie lub eż ego część. Pofele wielooesowe odobnie a w zyadu ednooesowym mogą być wyznaczane za ażdym azem zy założeniu minimalizaci yzya a ównież można masymalizować zys w ocząowych odoesach a doieo w oesie ońcowym minimalizować yzyo inwesyci. W lieauze zedmiou można odnaleźć liczne zyłady odemowania wielooesowych decyzi inwesycynych. aczęście ezenowane modele wymagaą użycia wysoce wysecalizowanych nazędzi i meod obliczeniowych n. meod sochasycznych czy heuysycznych. W analizie ofelowe możliwe es edna sosowanie modeli oymalizacynych do ozwiązania óych wysaczaą meody ogamowania liniowego. Możliwość aa zachodzi w zyadu gdy do omiau yzya inwesycynego wyozysuemy miay sowadzalne do osaci liniowe. Pzyładem aich mia są: śednie odchylenie bezwzględne (mean absolue deviaion) śednia óżnica Giniego (Gini s mean diffeence) czy waunowa waość zagożona (condiional value a is). W iewsze części ayułu oóce omówione zosały miay yzya óe można zasosować w liniowych modelach wybou ofeli inwesycynych. W olene części ayułu zedsawione zosały dwie óżne saegie wybou wielooesowych ofeli inwesycynych. asęnie zaoonowane modele wybou wielooesowych saegii inwesycynych zosały zasosowane dla wybane guy danych z Giełdy Paieów Waościowych w Waszawie. Wynii sosowania zaezenowanych saegii inwesycynych omówione zosały w osanie części ayułu.

3 Liniowe modele wybou wielooesowych saegii 97. Wybane liniowe miay yzya Do mia yzya inwesycynego óe można sowadzić do osaci liniowe zaliczamy m.in. śednie odchylenie bezwzględne śednią óżnicę Giniego oaz waunową waość zagożoną. Doychczas naczęście miay e sosowane były do wyznaczania ednooesowych ofeli inwesycynych. Zazwycza analizy doyczyły ofeli onsuowanych za omocą sandadowego modelu czyli minimalizaci yzya ofela zy waunach oganiczaących doyczących soy zwou ofela oaz sumy udziałów oszczególnych sółe w ofelu. Pzyładem miay yzya inwesycynego sowadzalne do osaci liniowe es śednie odchylenie bezwzględne (MAD). Śednie odchylenie bezwzględne dla oedyncze sółi obliczane es ao suma iloczynów awdoodobieńswa wysąienia oesu () i waości bezwzględnych óżnic soy zwou sółi -e w oesie () oaz śednie soy zwou sółi -e () [Konno H. Yamazai H. 99]: MAD Śednie odchylenie bezwzględne dla ofela złożonego z sółe o udziałach (dla = ) definiowane es nasęuąco: MAD E E Aby śednie odchylenie bezwzględne sowadzić do osaci liniowe w obliczeniach należy zasosować odeście scenaiuszowe i wówczas yzyo ofela oeśla się wzoem: MAD W modelu oymalizacynym do wyznaczania udziałów ofela w owyższym wzoze w miesce waości bezwzględne wowadza się nieuemne zmienne dodaowe w o óych załada się że sełniaą wauni: w oaz w () () (3). Liniowy model oymalizacyny sosowany do wyznaczania ofeli dla óych yzyo miezone es śednim odchyleniem bezwzględnym es nasęuące osaci [Ogycza W. 3]:

4 98 A. Gluzica... dla oaz R w w w min (4) W owyższym modelu R oznacza założony oziom soy zwou ofela. Dugą z mia óą można zasosować w liniowym modelu oymalizacynym es śednia óżnica Giniego (GMD). Miaa a miezy soień oncenaci ozładu só zwou. Dla dowolne -e sółi śednia óżnica Giniego es ówna ołowie waości oczeiwane bezwzględnych óżnic liczonych omiędzy możliwymi obsewacami soy zwou (zmienne losowe) [Yizhai S. 98; Shali Yizhai S. 5]: (5) Śednia óżnica Giniego dla ofela naomias obliczana es według oniższego wzou: P (6) W celu uoszczenia obliczeń waość bezwzględna zasęowana es zmiennymi dodaowymi d oeślonymi wzoem: d. Liniowa osać modelu óy sosuemy do wyznaczania udziałów ofela inwesycynego ze śednią óżnicą Giniego ao miaą yzya es nasęuąca [Ogycza W. 3]:... dla oaz R... dla d d min (7) Kolena miaa yzya waunowa waość zagożona (CVaR) es zyładem wanylowe miay yzya sełniaące wauni oheenności. Jes ona definiowana ao

5 Liniowe modele wybou wielooesowych saegii 99 waunowa waość oczeiwana só zwou z ofela (R) zy założeniu że soy e są mniesze niż -wayl ozładu só zwou co symbolicznie zaisuemy wzoem [Pflug G.C. ]: CVaR E R R VaR (8) gdzie VaR oznacza waość zagożoną (naażoną na yzyo) czyli masymalną waość aą można sacić w wyniu inwesyci dla danego oesu zy założonym oziomie oleanci. Model oymalizacyny za omocą óego wyznaczamy ofel o minimalne waunowe waości zagożone es osaci [Rocaffela R.. Uyasev S. ]: mins oaz R y s dla... gdzie: s o zmienna decyzyna oznaczaąca oziom say óego nie można zeoczyć naomias y o oszczególne scenaiusze ealizaci só zwou dla oesów =. (9) 3. Modele wybou wielooesowych saegii inwesycynych Jednym ze sosobów onsuci wielooesowych saegii inwesycynych es zyęcie założenia że celem inwesoa es wyznaczenie saegii masymalizuące ego bogacwo ońcowe zy ównoczesne minimalizaci yzya w oesie. W ozednich - oesach suiamy się ylo na masymalizowaniu bogacwa naomias oziom yzya onolowany es zez wowadzenie w oszczególnych oesach góne ganicy yzya na aie może zgodzić się inweso (weo aameów = [ -]). W en sosób zabezieczamy inwesoa zed banucwem. Wyznaczanie saegii zy owyższych założeniach odbywa się za omocą dwóch nasęuących zadań oymalizacynych: - dla oesów = - - dla oesu Ev ma E v n v dla... dla... dla......n gdzie E v Ev dla... min z z n v gdzie E v Ev dla...n Ev ()

6 3 A. Gluzica W owyższych modelach oznacza yzyo ofela dla danego oesu aame ( ) oznacza efeence inwesoa względem yzya w oesie a z o dodaowa zmienna decyzyna. Ponado w odeściu ym załadamy że cała inwesyca es ocesem samofinansowanym co oznacza że woa aloowana we wszysie sółi w oesie es ówna oczeiwanemu aiałowi na oniec oesu (-). Zachodzą zaem zależności: R oaz dla = () gdzie: v oznacza waość aiału aą inweso ma na ońcu oesu a v o waość aiału ocząowego inwesoa na ocząu całe inwesyci (zymue się że v = ). aie odeście wyznaczania ofeli wielooesowych zaoonowane zosało dla śedniego odchylenia bezwzględnego [Yu M. aahashi S. Inoue H. Wang S. ]. Oyginalnie do ozwiązania aiego oblemu sosowane są meody ogamowania dynamicznego edna (a wyazali auozy) możliwe es sowadzenie oblemu do osaci liniowe. Innym sosobem wyznaczania saegii wielooesowych es zasosowanie w ażdym odoesie sandadowego odeścia czyli minimalizaci yzya zy założonym oziomie soy zwou ofela. Zmiany w ofelu doonywane są zgodnie z założeniem że w oesie inwesuemy aiał ai inweso ma na oniec oesu -. Zaem wielooesową saegię inwesycyną możemy wyznaczyć sosuąc dla oszczególnych oesów = nasęuący model oymalizacyny: min R R v dla... W owyższych modelach () () w miesce można wowadzić edną z mia yzya omówionych w ozednie części. Uwzględniaąc wauni na dodaowe zmienne decyzyne dosaemy liniowe modele wybou wielooesowych saegii inwesycynych. () 4. Analiza modeli wybou wielooesowych ofeli inwesycynych Payczne zasosowanie omówionych w ozednie części saegii wyznaczania wielooesowych ofeli inwesycynych oównane zosało w badaniach emiycznych zeowadzonych dla ygodniowych sóy zwou 35 sółe wchodzących w sład indesu WIG4 óe były noowane bez zawieszeń w oesie syczeń 3 sieień 5.

7 Liniowe modele wybou wielooesowych saegii 3 Momeny doonywania onowne inwesyci wyznaczone zosały na odsawie noowań indesu WIG dla analizowanego oesu (ys. ). Rys.. oowania indesu giełdowego WIG w oesie Fig.. Quoaions of inde WIG in he eiod Źódło: na odsawie danych z bossa.l. Dla analizowanego oesu wyznaczono (w zybliżeniu) momeny iedy noowania indesu zymowały loalnie naniższe lub nawyższe waości. W en sosób w oesie syczeń 3 sieień 5 ozymano odoesów wyznaczonych zez nasęuące day: 3.4.3;.6.3;.7.3; 5..3; 3..4; 5..4; 8.8.4; 9.9.4; 6..5; 9.4.5; W analizowanym oesie dla ażde miay yzya (MAD GMD CVaR) wyznaczone zosały dwie óżne saegie: saegia A masymalizaca bogacwa zy onoli yzya w oesach = - oaz masymalizaca bogacwa zy ównoczesne minimalizaci yzya w oesie ; saegia B minimalizaca yzya we wszysich odoesach. W celach oównawczych dla oszczególnych mia yzya wyznaczone zosały ównież ofele ednooesowe (saegia C). Ozymano dziewięć óżnych saegii inwesycynych óe oównano od względem yzya oaz zyszłych możliwych zysów ze szedaży ofela. a wsęie wao zauważyć że sosuąc owyższe meody wyznaczania ofeli inwesycynych w ażdym zyadu ozymano całiem inny od względem sładu ofel ońcowy. Wysaczy zeanalizować soień zdywesyfiowania ofeli (abela ) aby swiedzić a badzo óżnią się e saegie. a odsawie ozymanych wyniów widać wyaźnie że nasłabie zdywesyfiowane są ofele wyznaczane zgodnie ze saegią A. Również znacznie mnie sółe maą w swoich sładach ofele wielooesowe wyznaczane zy założeniu minimalne waości yzya w oównaniu z odowiadaącymi im ofelami

8 3 A. Gluzica ednooesowymi. Własność a zachodzi dla ofeli w óych yzyo miezone było śednim odchyleniem bezwzględnym lub śednią óżnicą Giniego. Liczba sółe w ofelach ońcowych Miaa Saegia yzya A B C MAD GMD 4 CVaR 6 Źódło: oacowanie własne. abela Aby oównać ozymane saegie od względem yzya dla ażdego wyznaczonego ofela ońcowego obliczone zosały waości odchylenia sandadowego. Wynii zedsawione zosały w abeli. abela Waości odchylenia sandadowego ofeli ońcowych w analizowanych saegiach Miaa Saegia yzya A B C MAD GMD CVaR Źódło: oacowanie własne. Poównuąc dla oszczególnych saegii ofele ońcowe od względem yzya swiedzono że w zyadu śedniego odchylenia bezwzględnego oaz śednie óżnicy Giniego nie ma więszego znaczenia czy zasosuemy saegię A czy B. Zaówno zy minimalizaci yzya a i zy masymalizaci bogacwa dla obu mia yzya ozymano odobne waości odchylenia sandadowego. Z olei sosuąc waunową waość zagożoną zdecydowanie mnie yzyowną oazała się inwesyca dla óe minimalizowano waość yzya ofela zez cały oes inwesycyny. Jeśli w oszczególnych oesach założono masymalizacę bogacwa inwesoa ozymany ofel ońcowy chaaeyzował się znacznie wyższym odchyleniem sandadowym niż ofel ońcowy ozymany zgodnie ze saegią B. Wao zauważyć że w zyadu saegii A odobnie a dla ofeli ednooesowych dla śedniego odchylenia bezwzględnego oaz śednie óżnicy Giniego ozymano ofele o zbliżone waości odchylenia sandadowego. Zaem w ym zyadu można sosować obie miay zamiennie. W zyadu naomias saegii B w odóżnieniu od dwóch ozosałych namnie yzyownym oazał się ofel dla óego yzyo miezone było waunową waością zagożoną. W dalsze części ofele oównane zosały od względem zyszłych zysów aich można było się sodziewać o szedaży ofeli ońcowych w olenych dniach wześnia 5. W ym celu obliczone zosały waości ofeli ońcowych na odsawie waości

9 Liniowe modele wybou wielooesowych saegii 33 udziałów oszczególnych ofeli oaz noowań w olenych dniach o zaończeniu inwesyci. Waości ofeli zedsawiono w abeli 3. abela 3 Waości ofeli ońcowych w olenych dniach wześnia 5 (w ys.) Daa Saegia A B C MAD GMD CVaR MAD GMD CVaR MAD GMD CVaR Źódło: oacowanie własne. Analizuąc zys z oszczególnych ofeli zauważono że minimalizuąc yzyo zez cały oes inwesycyny ao miaę yzya naozysnie było zyąć śednie odchylenie bezwzględne. o w ym zyadu saegia B zynosiła nawyższe zysi. Z olei dla saegii A nawyższe waości ofela ozymano dla śednie óżnicy Giniego. ależy zauważyć że óżnice w olenych dniach w zyadu saegii B dla óżnych mia yzya są zdecydowanie niższe niż w zyadu saegii A. Dla ofeli wyznaczanych według saegii B óżnice wahaą się od 3 do o. ys. naomias między ofelami saegii A óżnice e wynoszą od 4 do awie 33 ys. Zaem możemy wniosować że decyduąc się na sosowanie saegii A należy dużą wagę zywiązywać do ego aą miaą yzya się osługuemy. Poównuąc wszysie ozymane ofele ońcowe od względem zysów aich można się było sodziewać w oszczególnych dniach wześnia naleszą saegią oazała się masymalizaca bogacwa (saegia A) zy yzyu miezonym śednią óżnicą Giniego. W ażdym dniu wześnia dla ego ofela ozymano nawyższe waości zysu. Z olei naniższe waości ofela odnoowano dla ofeli ednooesowych dla óych miaą yzya było śednie odchylenie bezwzględne. Waości ych ofeli w oszczególnych dniach były zdecydowanie niższe niż waości ofeli wyznaczanych według saegii A dla śednie óżnicy Giniego.

10 34 A. Gluzica 5. Podsumowanie W ayule zedsawione zosały dwie saegie wybou wielooesowych ofeli inwesycynych w óych można zasosować liniowe miay yzya inwesycynego. Payczne zasosowanie omówionych modeli oazało że zaówno od względem yzya a i zyszłych zysów ważne es aą miaę yzya zasosuemy. amnie yzyowną saegią oazała się minimalizaca waunowe waości zagożone ofela w oszczególnych oesach inwesyci. aomias nawyższe waości ze szedaży ofela ozymano dla ofela dla óego masymalizowano bogacwo a yzyo miezone było śednią óżnicą Giniego. Bibliogafia. Konno H. Yamazai H.: Mean-absolue deviaion ofolio oimizaion model and is alicaions o oyo soc mae Managemen Science o Ogycza W.: Modele ogamowania liniowego w oymalizaci ofela inwesyci [w:]. zasali (ed.): Modelowanie Pefeenci a Ryzyo 3 Wydawnicwo Aademii Eonomiczne w Kaowicach Kaowice 3 s Pflug G.C.: Some emas on he value-a-is and condiional value-a-is [in:] S. Uyasev (ed.): Pobabilisic Consained Oimizaion: Mehodology and Alicaions Kluwe Academic Publishes owell. 4. Rocafella R.. Uyasev S.: Oimizaion of condiional value-a-is Jounal of Ris o Shali H. Yizhai S.: he Mean - Gini Efficien Pofolio Fonie he Jounal of Financial Reseach Vol. XXVII Yizhai S.: Sochasic dominance mean vaiance and Gini s mean diffeence Ameican Economic Review o Yu M. aahashi S. Inoue H. Wang S.: Dynamic ofolio oimizaion wih is conol fo absolue deviaion model. Euoean Jounal of Oeaional Reseach o Absac In he aicle wo saegies of muli-eiod ofolio selecion wee esened. In boh aoach he linea measue of is such as mean absolue deviaion Gini s mean diffeence and condiional value a is wee used. he emiical eseach indicaed ha he less isy

11 Liniowe modele wybou wielooesowych saegii 35 saegy is o minimize he condiional value a is of ofolio in he subsequen eiods of invesmen. While he highes ofis fom ofolios sales wee eceived fo ofolio of maimum wealh and he Gini s mean diffeence as a measue of is.

PROCEDURA WYBORU PORTFELA AKCJI ZAPEWNIAJĄCA KONTROLĘ RYZYKA NIESYSTEMATYCZNEGO

PROCEDURA WYBORU PORTFELA AKCJI ZAPEWNIAJĄCA KONTROLĘ RYZYKA NIESYSTEMATYCZNEGO B A D A I A O P E R A C Y J E I D E C Y Z J E 3 4 2004 omasz BRZĘCZEK* PROCEDURA WYBORU PORFELA AKCJI ZAPEWIAJĄCA KOROLĘ RYZYKA IESYSEMAYCZEGO Pzedsawiono poceduę wybou pofela akci zapewniaącą konolę yzyka

Bardziej szczegółowo

METODA ZDYSKONTOWANYCH SALD WOLNYCH PRZEPŁYWÓW PIENIĘŻNYCH

METODA ZDYSKONTOWANYCH SALD WOLNYCH PRZEPŁYWÓW PIENIĘŻNYCH METODA ZDYSONTOWANYCH SALD WOLNYCH PRZEPŁYWÓW PIENIĘŻNYCH W meodach dochodowych podsawową wielkością, kóa okeśla waość pzedsiębioswa są dochody jakie mogą być geneowane z powadzenia działalności gospodaczej

Bardziej szczegółowo

Modele hybrydowe MSV-MGARCH. zmienności cen na różnych rynkach

Modele hybrydowe MSV-MGARCH. zmienności cen na różnych rynkach F O L I A O E C O N O M I C A C R A C O V I E N S I A Vol. LII 0 PL ISSN 007-674X Modele hybydowe MSV-MGARCH z zema ocesami ukyymi w badaniu zmienności cen na óżnych ynkach Jacek Osiewalski Kaeda Ekonomeii

Bardziej szczegółowo

Zarządzanie ryzykiem. Lista 3

Zarządzanie ryzykiem. Lista 3 Zaządzanie yzykiem Lisa 3 1. Oszacowano nasępujący ozkład pawdopodobieńswa dla sóp zwou z akcji A i B (Tabela 1). W chwili obecnej Akcja A ma waość ynkową 70, a akcja B 50 zł. Ile wynosi pięciopocenowa

Bardziej szczegółowo

Wytrzymałość śruby wysokość nakrętki

Wytrzymałość śruby wysokość nakrętki Wyzymałość śuby wysoość aęi Wpowazeie zej Wie Działająca w śubie siła osiowa jes pzeoszoa pzez zeń i zwoje gwiu. owouje ozciągaie lub ścisaie zeia śuby, zgiaie i ściaie zwojów gwiu oaz wywołuje acisi a

Bardziej szczegółowo

Arytmetyka finansowa Wykład 5 Dr Wioletta Nowak

Arytmetyka finansowa Wykład 5 Dr Wioletta Nowak Aymeyka finansowa Wykład 5 D Wiolea Nowak Bon skabowy Insumen dłużny, emiowany pzez Skab ańswa za pośednicwem Miniseswa Finansów. Temin wykupu dzień w kóym emien dokonuje wykupu, Skab ańswa zwaca dług

Bardziej szczegółowo

Synteza logiczna automatów stanów z zastosowaniem łącznego kodowania wielokrotnego

Synteza logiczna automatów stanów z zastosowaniem łącznego kodowania wielokrotnego KNWS 2011 31 Syneza logiczna auomaów sanów z zasosowaniem łącznego kodowania wielokonego Akadiusz Bukowiec Seszczenie: W aykule zosanie zedsawiona meoda synezy skończonych auomaów sanów z wyjściami yu

Bardziej szczegółowo

PROCEDURA WYBORU PORTFELA AKCJI ZAPEWNIAJĄCA KONTROLĘ RYZYKA NIESYSTEMATYCZNEGO

PROCEDURA WYBORU PORTFELA AKCJI ZAPEWNIAJĄCA KONTROLĘ RYZYKA NIESYSTEMATYCZNEGO B A D A I A O P E R A C Y J E I D E C Y Z J E 3 4 2004 omasz BRZĘCZEK* PROCEDURA WYBORU PORFELA AKCJI ZAPEWIAJĄCA KOROLĘ RYZYKA IESYSEMAYCZEGO Pzedsawiono poceduę wybou pofela akci zapewniaącą konolę yzyka

Bardziej szczegółowo

FOLIA POMERANAE UNIVERSITATIS TECHNOLOGIAE STETINENSIS

FOLIA POMERANAE UNIVERSITATIS TECHNOLOGIAE STETINENSIS FOLIA POMERAAE UIVERSITATIS TECHOLOGIAE STETIESIS Folia Pome. Univ. Technol. Stetin. 013, Oeconomica 301 (71), 17 6 Iwona Bąk, Beata Szczecińska ZASTOSOWAIE ZMIEEJ SYTETYCZEJ Z MEDIAĄ DO OCEY KODYCJI FIASOWEJ

Bardziej szczegółowo

Ocena siły oddziaływania procesów objaśniających dla modeli przestrzennych

Ocena siły oddziaływania procesów objaśniających dla modeli przestrzennych Michał Benad Pietzak * Ocena siły oddziaływania pocesów objaśniających dla modeli pzestzennych Wstęp Ekonomiczne analizy pzestzenne są ważnym kieunkiem ozwoju ekonometii pzestzennej Wynika to z faktu,

Bardziej szczegółowo

METEMATYCZNY MODEL OCENY

METEMATYCZNY MODEL OCENY I N S T Y T U T A N A L I Z R E I O N A L N Y C H w K i e l c a c h METEMATYCZNY MODEL OCENY EFEKTYNOŚCI NAUCZNIA NA SZCZEBLU IMNAZJALNYM I ODSTAOYM METODĄ STANDARYZACJI YNIKÓ OÓLNYCH Auto: D Bogdan Stępień

Bardziej szczegółowo

Modelowanie procesów decyzyjnych na rynku funduszy inwestycyjnych z wykorzystaniem przełącznikowego modelu Treynora-Mazuy ego

Modelowanie procesów decyzyjnych na rynku funduszy inwestycyjnych z wykorzystaniem przełącznikowego modelu Treynora-Mazuy ego Anea Włodaczyk * Wiolea Skodzka ** Modelowanie oceów decyzyjnych na ynku funduzy inweycyjnych z wykozyaniem zełącznikowego modelu Teynoa-Mazuy ego Wę Wływ globalnego kyzyu finanowego na feę ealną goodaki

Bardziej szczegółowo

WSPÓŁCZYNNIK THETA OPCJI BARIEROWYCH

WSPÓŁCZYNNIK THETA OPCJI BARIEROWYCH Ewa Dziawgo Uniwesye Mikołaja openika w ouniu Wyział auk Ekonomicznych i Zazązania aea Ekonomeii i aysyki ziawew@umk.pl WPÓŁCZYI EA OPCJI BARIEROWYC eszczenie: W aykule pzesawiono zaganienia związane z

Bardziej szczegółowo

Metody probabilistyczne Rozwiązania zadań

Metody probabilistyczne Rozwiązania zadań Metody robabilistyczne Rozwiązania zadań 6. Momenty zmiennych losowych 8.11.2018 Zadanie 1. Poaż, że jeśli X Bn, to EX n. Odowiedź: X rzyjmuje wartości w zbiorze {0, 1,..., n} z rawdoodobieństwami zadanymi

Bardziej szczegółowo

Ą Ń ż ś ż ś Ż ż ść ż ż Ł ś śó ś Ź ź ż Ę Ą ś ż Ę ś ś żą Ź Ę Ń Ź ż Ę Ą ż Ź Ę Ź ś Ę ć ż Ń ż Ń Ą Ż ź ź ż Ę Ł ż ż ś źź ś ś ż ż ż ż ść ż Ę ż ż ż ś ż ś ż ż ś ż ż Ą ż Ń ś ż ż Ę ż ż ż Ę ś Ł ś ż ż ś ś ż ść

Bardziej szczegółowo

Ę ę ę Łó-ź ----

Ę ę ę Łó-ź ---- -Ę- - - - - - -ę- ę- - Łó-ź -ś - - ó -ą-ę- - -ł - -ą-ę - Ń - - -Ł - - - - - -óż - - - - - - - - - - -ż - - - - - -ś - - - - ł - - - -ą-ę- - - - - - - - - - -ę - - - - - - - - - - - - - ł - - Ł -ń ł - -

Bardziej szczegółowo

Ę ĘŃ ć Ą Ś ć ć ć ć ć ć Ń Ł ć Ń Ą ć ć Ę ć Ń ć Ń ć ź Ę Ń ć Ę ć ć ć ć ź ć ć ć ć ć ĄĄ Ę Ą ź ć Ą ć ć ź ź Ń Ą Ą Ę Ę Ę ć źć Ń Ą Ń ć Ł ź ź ć ć Ł ć Ę ć Ń Ń ź Ę ź ć Ę Ś Ń ć Ą Ń Ń Ń Ą Ą ź Ą Ę Ł ć Ń Ń ć ź Ń Ą Ę Ę

Bardziej szczegółowo

Arytmetyka finansowa. Dr Wioletta Nowak

Arytmetyka finansowa. Dr Wioletta Nowak Aymeya finansowa Wiolea Nowa Bon sabowy Insumen dłużny, emiowany pzez Sab ańswa za pośednicwem Miniseswa Finansów. Temin wyupu dzień w óym emien doonuje wyupu, Sab ańswa zwaca dłu posiadaczowi bonu saboweo.

Bardziej szczegółowo

Tradycyjne mierniki ryzyka

Tradycyjne mierniki ryzyka Tadycyjne mieniki yzyka Pzykład 1. Ryzyko w pzypadku potfela inwestycyjnego Dwie inwestycje mają następujące stopy zwotu, zależne od sytuacji gospodaczej: Sytuacja Pawdopodobieństwo R R Recesja 0, 9,0%

Bardziej szczegółowo

OPTYMALNE PROJEKTOWANIE KSZTAŁTU METODĄ ZBIORÓW POZIOMICOWYCH

OPTYMALNE PROJEKTOWANIE KSZTAŁTU METODĄ ZBIORÓW POZIOMICOWYCH Pzemysław BEROWSKI Magdalena STASIAK Jan SIKORA OPTYMALNE PROJEKTOWANIE KSZTAŁTU METODĄ ZBIORÓW POZIOMICOWYCH STRESZCZENIE W pacy pzedsawiono ozwiązanie zadania odwonego dla poblemu opisanego ównaniem

Bardziej szczegółowo

Ekonometryczne modele nieliniowe

Ekonometryczne modele nieliniowe Eonomeryczne modele nieliniowe Wyład Doromił Serwa Zajęcia Wyład Laoraorium ompuerowe Prezenacje Zaliczenie EGZAMI 50% a egzaminie oowiązują wszysie informacje przeazane w czasie wyładów np. slajdy. Aywność

Bardziej szczegółowo

DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE

DYNAMICZNE 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 szczegółowo

XLI OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP I Zadanie doświadczalne

XLI OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP I Zadanie doświadczalne XLI OLIPIADA FIZYCZNA EAP I Zadanie doświadczalne ZADANIE D Pod działaniem sil zewnęznych ciała sale ulęgają odkszałceniom. Wyznacz zależność pomienia obszau syczniści szklanej soczewki z płyka szklana

Bardziej szczegółowo

Analiza i prognozowanie szeregów czasowych

Analiza i prognozowanie szeregów czasowych Analiza i pognozowanie szeegów czasowych Pojęcie szeegu czasowego Szeeg czasowy (chonologiczny, dynamiczny, ozwojowy) pezenuje ozwój wybanego zjawiska w czasie; zawiea waości zjawiska y w jednoskach czasu,,

Bardziej szczegółowo

Ń Ł Ń Ó Ł Ę Ó Ó Ę ĘŚ Ó ÓŚ Ó Ę Ć Ó Ć Ę Ł Ó Ę Ć Ś Ż Ś Ś Ó Ó Ś Ń Ś Ó Ę Ę Ż Ć Ś Ó Ę Ó Ę Ę Ę Ę Ó Ś Ę Ę Ł Ć Ć Ś Ó Ę Ź Ę Ż Ź Ś Ź Ę Ę Ę Ó Ó Ó Ę Ę Ę Ę Ó Ę Ę Ć Ę Ć Ł Ź Ę Ę Ś Ń Ę Ć Ź Ó Ź Ó Ó Ę Ć Ć Ć Ź Ę Ę Ć Ę Ę

Bardziej szczegółowo

MODELOWANIE OBSZARÓW WIELOSPÓJNYCH W PURC DLA DWUWYMIAROWEGO RÓWNANIA RÓŻNICZKOWEGO NAVIERA

MODELOWANIE OBSZARÓW WIELOSPÓJNYCH W PURC DLA DWUWYMIAROWEGO RÓWNANIA RÓŻNICZKOWEGO NAVIERA MODELOWANIE INŻYNIERSKIE ISNN 896-77X 3, s. 507-5, Gliwice 006 MODELOWANIE OBSZARÓW WIELOSPÓJNYCH W PURC DLA DWUWYMIAROWEGO RÓWNANIA RÓŻNICZKOWEGO NAVIERA EUGENIUSZ ZIENIUK AGNIESZKA BOŁTUĆ Zakład Metod

Bardziej szczegółowo

u(t) oraz przedziałami ciągłe względem t (i,j=1,2,,n). Wektor stanu x(t) jest dostępny.

u(t) oraz przedziałami ciągłe względem t (i,j=1,2,,n). Wektor stanu x(t) jest dostępny. Laboaoim Podsaw Inżynieii Seowania Ćwiczenie: Seowanie opymalne. Cel laboaoim Pzedsawienie zaadnienia seowania opymalneo w sysemach liniowych z wadaowym wsaźniiem jaości. Zapoznanie się z poamem symljącym

Bardziej szczegółowo

ó ę ą ż ż ś ść Ó Ś ż Ó Ś ę ą żć ó ż Ó ż Ó ó ó ż Ó ż ó ą ą Ą ś ą ż ó ó ż ę Ć ż ż ż Ó ó ó ó ę ż ę Ó ż ę ż Ó Ę Ó ó Óś Ś ść ę ć Ś ę ąć śó ą ę ęż ó ó ż Ś ż

ó ę ą ż ż ś ść Ó Ś ż Ó Ś ę ą żć ó ż Ó ż Ó ó ó ż Ó ż ó ą ą Ą ś ą ż ó ó ż ę Ć ż ż ż Ó ó ó ó ę ż ę Ó ż ę ż Ó Ę Ó ó Óś Ś ść ę ć Ś ę ąć śó ą ę ęż ó ó ż Ś ż Ó śó ą ę Ę śćś ść ę ą ś ó ą ó Ł Ó ż Ś ą ś Ó ą ć ó ż ść śó ą Óść ó ż ż ą Ś Ś ż Ó ą Ó ą Ć Ś ż ó ż ę ąś ó ć Ś Ó ó ś ś ś ó Ó ś Ź ż ą ó ą żą śó Ś Ó Ś ó Ś Ś ąś Ó ó ę ą ż ż ś ść Ó Ś ż Ó Ś ę ą żć ó ż Ó ż Ó ó ó

Bardziej szczegółowo

O PEWNYCH KRYTERIACH INWESTOWANIA W OPCJE NA AKCJE

O PEWNYCH KRYTERIACH INWESTOWANIA W OPCJE NA AKCJE MEODY ILOŚCIOWE W BADANIACH EKONOMICZNYCH om XIII/3, 01, sr 43 5 O EWNYCH KRYERIACH INWESOWANIA W OCJE NA AKCJE omasz Warowny Kaedra Meod Ilościowych w Zarządzaniu oliechnika Lubelska e-mail: warowny@pollubpl

Bardziej szczegółowo

Ą ć ę ż ż Ż ć ć Ż ć ń ę ę Ż ń ż ęż ę ę Ę ż ż ĘŚ ę Ż Ż Ż Ż Ż Ż Ż Ż ż ż ń ę ęż ęż Ó ęź Ą ń ę Ś Ż ć ę Ą ę ż ę ż ć ę ę Ż ę ż ż ę ń ń ę Ą ż ę Ł Ą ę ż ę Ą ę ę Ę Ą ę ę ęć ż Ę ęż ż ę Ą Ę ę ę Ą ę ę Ą Ą Ż ć ć Ń

Bardziej szczegółowo

Studia Ekonomiczne. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach ISSN 2083-8611 Nr 219 2015

Studia 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 szczegółowo

ŁĄ ę ł

ŁĄ ę ł ŁĄ ę ł ł ń ł ł ł ł ł ó ą Ń ł ń ł ł ł ż Ł ń ąó ż ąó ó ą ę ó ąę ą ł ą ę ń ł ś ół ż ł ł ł ą ń ś ół ń ł ł ę ł ó ł Ćć ć Ą ż ł ć ć ć ł ł ż ó ąę ó ó ą ś ó ół ż ą ń ł ó ą ę ą ó ę ś ś ó ą ę ą ą ęś ć ś ę ą ę ł ę

Bardziej szczegółowo

WYKORZYSTANIE MODELI SIGN RCA DO PROGNOZY

WYKORZYSTANIE MODELI SIGN RCA DO PROGNOZY Joanna Góka Wyższa Szkoła Infomayki i Ekonomii WP w Olszynie WYKORZYSANIE MODELI SIGN RCA DO PROGNOZY WAROŚCI NARAŻONEJ NA RYZYKO Do kwanyfikowania yzyka ynkowego używana jes częso waość naażona na yzyko

Bardziej szczegółowo

Dyskretny proces Markowa

Dyskretny proces Markowa Procesy sochasyczne WYKŁAD 4 Dyskreny roces Markowa Rozarujemy roces sochasyczny X, w kórym aramer jes ciągły zwykle. Będziemy zakładać, że zbiór sanów jes co najwyżej rzeliczalny. Proces X, jes rocesem

Bardziej szczegółowo

Optymalna alokacja kapitału w funduszach inwestycyjnych w przypadku dwóch stóp zwrotu

Optymalna alokacja kapitału w funduszach inwestycyjnych w przypadku dwóch stóp zwrotu Opymalna aloacja apiału w funduzach inweycyjnych w pzypadu dwóch óp zwou Leze S Zaemba Leze Pęy Wpowadzenie W niniejzej pacy podobnie ja w publiacjach [5-6] popzedzających ozpawę dooą [7] óa je aualnie

Bardziej szczegółowo

Średnia odległość planety od Słońca i III prawo Keplera

Średnia odległość planety od Słońca i III prawo Keplera FOON 18 Wiosna 15 Śednia odległość lanety od Słońca i III awo Kelea Andzej Majhofe Wydział Fizyki Uniwesytetu Waszawskiego Studiowanie odęczników jest badzo ouczające a czasami może nawet zainsiować do

Bardziej szczegółowo

latarnia morska wę d elbląg malbork an o el a z o i s olsztyn zamek krzyżacki w malborku Wisła płock żelazowa wola ęży z a me k ól.

latarnia morska wę d elbląg malbork an o el a z o i s olsztyn zamek krzyżacki w malborku Wisła płock żelazowa wola ęży z a me k ól. T ę Ł ó 499 ż Y ę ą T T ą ść ż B ę ó ąż ę ąż żą ó ę ż ę ś Ś SZ ź ź S żó ż śó ś ść E ó E ń ó ó ó E ó ś ż ó Ł Gó ę ó SZ ś ż ę ę T 6 5 ó ż 6 5 : 685 75 ą ę 8 Ó ńó ę: : U 5 ó ż ó 5 Śą Gó 4 ść ę U żę ż ć Z

Bardziej szczegółowo

Poszukiwanie optymalnego wyrównania harmonogramu zatrudnienia metodą analityczną

Poszukiwanie optymalnego wyrównania harmonogramu zatrudnienia metodą analityczną Mieczysław POŁOŃSKI Wydział Budownictwa i Inżynierii Środowiska, Szkoła Główna Gospodarstwa Wieskiego, Warszawa, ul. Nowoursynowska 159 e-mail: mieczyslaw_polonski@sggw.pl Poszukiwanie optymalnego wyrównania

Bardziej szczegółowo

ć Ó ć Ź ć ć ć ć ć ć Ś Ą ć ź Ź ć Ź Ź ć ć ć Ą Ź ĄĄ ć ź ć ć ć ć ć ć Ą ź Ó ć ć ć ć ć ć ć Ą ć ź ć ć ć Ś Ą ź ć Ó ć ć ć Ł ć ć Ą ć ć Ą Ó ć ć ć ć ź ć ć ć ć ć ć Ść ć ć Ó ć Ę ć ć ÓĄ Ś ć ć ć Ą ć ć Ź ź Ś ć Ź ć ć ć

Bardziej szczegółowo

Wykład 6. Badanie dynamiki zjawisk

Wykład 6. Badanie dynamiki zjawisk Wykład 6 Badanie dynamiki zjawisk Krzywa wieża w Pizie 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 y 4,9642 4,9644 4,9656 4,9667 4,9673 4,9688 4,9696 4,9698 4,9713 4,9717 4,9725 4,9742 4,9757 Szeregiem czasowym nazywamy

Bardziej szczegółowo

Rozdział 1. Nazwa i adres Zamawiającego Gdyński Ośrodek Sportu i Rekreacji jednostka budżetowa Rozdział 2.

Rozdział 1. Nazwa i adres Zamawiającego Gdyński Ośrodek Sportu i Rekreacji jednostka budżetowa Rozdział 2. Z n a k s p r a w y G O S I R D Z P I 2 7 1 0 3 12 0 1 4 S P E C Y F I K A C J A I S T O T N Y C H W A R U N K Ó W Z A M Ó W I E N I A f O b s ł u g a o p e r a t o r s k aw r a z z d o s t a w» s p r

Bardziej szczegółowo

Arytmetyka finansowa Wykład 6 Dr Wioletta Nowak

Arytmetyka finansowa Wykład 6 Dr Wioletta Nowak Aytmetya finansowa Wyład 6 Wioletta Nowa Ryne apitałowy zez yne apitałowy ozumie się ogół tansacji upna-spzedaży, tóych pzedmiotem są instumenty finansowe o oesie wyupu dłuższym niż o. Śodi uzysane z emisji

Bardziej szczegółowo

Ź Ę ą ć Ź Ź Ń ą ą Ź ą ę ę Ę Ń Ć ą Ę Ę ą Ć Ń ę Ń ę ę ą Ś ę ę ę Ę ę ą Ś Ę ę ą Ś ą Ź ą ę ą ę ą Ź Ś ę ą ą ę ę ęź ęź Ś Ę Ś Ć ą Ź Ś Ś ę ę Ź ę ą ą Ź ę Ź ą ą ą ą ę ę ę Ź ę Ź Ę ę Ś ź Ś Ę Ć ę Ź Ź ą Ń Ś ąą Ś Ź Ę

Bardziej szczegółowo

- ---Ą

- ---Ą Ą ż ą ą ą Ą ó ą ł ą ł Ąą ż ś Ę ÓŁ Ę Ó ŁĄ ŁŚĆ ł ż ł ż ó ł Ó Ć Ą Ł ŁÓ ŁŚ Ą ż Ó ŁÓ Ę ś ś ł ż ł Ą ęś Ą ń ź ć ą ą ę ń ż ąń ę ę ć óź ŁĄ ą ł ę ę ł ę ń Ą Ęł ą Ł ł ł ż ó ą ł ęę ĘĘ ęć ó ą ń ł ą Ą ęś ł ś ÓŁ Ą ę ę

Bardziej szczegółowo

Analiza i Zarządzanie Portfelem cz. 6 R = Ocena wyników zarządzania portfelem. Pomiar wyników zarządzania portfelem. Dr Katarzyna Kuziak

Analiza i Zarządzanie Portfelem cz. 6 R = Ocena wyników zarządzania portfelem. Pomiar wyników zarządzania portfelem. Dr Katarzyna Kuziak Ocena wyników zarządzania porelem Analiza i Zarządzanie Porelem cz. 6 Dr Kaarzyna Kuziak Eapy oceny wyników zarządzania porelem: - (porolio perormance measuremen) - Przypisanie wyników zarządzania porelem

Bardziej szczegółowo

Rozdział 1. Nazwa i adres Zamawiającego Gdyńskie Centrum Sportu jednostka budżetowa Rozdział 2. Informacja o trybie i stosowaniu przepisów

Rozdział 1. Nazwa i adres Zamawiającego Gdyńskie Centrum Sportu jednostka budżetowa Rozdział 2. Informacja o trybie i stosowaniu przepisów Z n a k s p r a w y G C S D Z P I 2 7 1 07 2 0 1 5 S P E C Y F I K A C J A I S T O T N Y C H W A R U N K Ó W Z A M Ó W I E N I A f U s ł u g i s p r z» t a n i a o b i e k t Gó w d y s k i e g o C e n

Bardziej szczegółowo

Ł Ą ąż ż Ł ś ś Ą Ń Ę ąż ć ę ą ą ą ę ó ś ą ń ę ę ó ę ą ę ś ó ę ó ż ś ę ś ó ś ą ę ą ą ą ń ą Ś ż ś ść ść ć ą ą ą ś ę ż ęć ó ć ą ę ź ż ą ę ś ę ż ę ó ż ś ó ś ś ó ó ę óź ó ą ś ć ż ę ó ą ę ż ą Ąą ść ó ć ó ó ć

Bardziej szczegółowo

4.2. Obliczanie przewodów grzejnych metodą dopuszczalnego obciążenia powierzchniowego

4.2. Obliczanie przewodów grzejnych metodą dopuszczalnego obciążenia powierzchniowego 4.. Obliczanie przewodów grzejnych meodą dopuszczalnego obciążenia powierzchniowego Meodą częściej sosowaną w prakyce projekowej niż poprzednia, jes meoda dopuszczalnego obciążenia powierzchniowego. W

Bardziej szczegółowo

WAHADŁO OBERBECKA V 6 38a

WAHADŁO OBERBECKA V 6 38a Wahadło Obebecka V 6-38a WAHADŁO OBERBECKA V 6 38a Wahadło ma zasosowanie na lekcjach fizyki w klasie I i III liceum ogólnokszałcącego. Pzyząd sanowi byłę szywną uwozoną pzez uleję (1) i czey wkęcone w

Bardziej szczegółowo

Rozdział 1. Nazwa i adres Zamawiającego Rozdział 2. Informacja o trybie i stosowaniu przepisów Rozdział 3. Przedmiot zamówienia

Rozdział 1. Nazwa i adres Zamawiającego Rozdział 2. Informacja o trybie i stosowaniu przepisów Rozdział 3. Przedmiot zamówienia Z n a k s p r a w y G O S I R D Z P I 2 7 1 0 1 0 2 0 1 4 S P E C Y F I K A C J A I S T O T N Y C H W A R U N K Ó W Z A M Ó W I E N I A f S p r z» t a n i e i u t r z y m a n i e c z y s t o c i g d y

Bardziej szczegółowo

EFEKT DŹWIGNI NA GPW W WARSZAWIE WPROWADZENIE

EFEKT DŹWIGNI NA GPW W WARSZAWIE WPROWADZENIE Paweł Kobus, Rober Pierzykowski Kaedra Ekonomerii i Informayki SGGW e-mail: pawel.kobus@saysyka.info EFEKT DŹWIGNI NA GPW W WARSZAWIE Sreszczenie: Do modelowania asymerycznego wpływu dobrych i złych informacji

Bardziej szczegółowo

Laboratorium Półprzewodniki, Dielektryki i Magnetyki Ćwiczenie nr 10 Pomiary czasu życia nośników w półprzewodnikach

Laboratorium Półprzewodniki, Dielektryki i Magnetyki Ćwiczenie nr 10 Pomiary czasu życia nośników w półprzewodnikach Laboaoium Półpzewodniki, Dielekyki i Magneyki Ćwiczenie n 10 Pomiay czasu życia nośników w półpzewodnikach I. Zagadnienia do pzygoowania: 1. Pojęcia: nośniki mniejszościowe i większościowe, ównowagowe

Bardziej szczegółowo

Prognozowanie średniego miesięcznego kursu kupna USD

Prognozowanie 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 szczegółowo

TWIERDZENIE FRISCHA-WAUGHA-STONE A A PYTANIE RUTKAUSKASA

TWIERDZENIE FRISCHA-WAUGHA-STONE A A PYTANIE RUTKAUSKASA Uniwersye Szczecińsi TWIERDZENIE FRISCHA-WAUGHA-STONE A A PYTANIE RUTKAUSKASA Zagadnienia, óre zosaną uaj poruszone, przedsawiono m.in. w pracach [], [2], [3], [4], [5], [6]. Konferencje i seminaria nauowe

Bardziej szczegółowo

Politechnika Częstochowska Wydział Inżynierii Mechanicznej i Informatyki. Sprawozdanie #2 z przedmiotu: Prognozowanie w systemach multimedialnych

Politechnika Częstochowska Wydział Inżynierii Mechanicznej i Informatyki. Sprawozdanie #2 z przedmiotu: Prognozowanie w systemach multimedialnych Poliechnika Częsochowska Wydział Inżynierii Mechanicznej i Informayki Sprawozdanie #2 z przedmiou: Prognozowanie w sysemach mulimedialnych Andrzej Siwczyński Andrzej Rezler Informayka Rok V, Grupa IO II

Bardziej szczegółowo

Do Szczegółowych Zasad Prowadzenia Rozliczeń Transakcji przez KDPW_CCP

Do Szczegółowych Zasad Prowadzenia Rozliczeń Transakcji przez KDPW_CCP Załączni nr Do Szczegółowych Zasad Prowadzenia Rozliczeń Transacji rzez KDPW_CCP Wyliczanie deozytów zabezieczających dla rynu asowego (ozycje w acjach i obligacjach) 1. Definicje Ileroć w niniejszych

Bardziej szczegółowo

ĆWICZENIE 5. Badanie przekaźnikowych układów sterowania

ĆWICZENIE 5. Badanie przekaźnikowych układów sterowania ĆWICZENIE 5 Badanie zekaźnikowych układów steowania 5. Cel ćwiczenia Celem ćwiczenia jest badanie zekaźnikowych układów steowania obiektem całkującoinecyjnym. Ćwiczenie dotyczy zekaźników dwu- i tójołożeniowych

Bardziej szczegółowo

LABORATORIUM: Sterowanie rzeczywistym serwomechanizmem z modułem przemieszczenia liniowego Wprowadzenie

LABORATORIUM: Sterowanie rzeczywistym serwomechanizmem z modułem przemieszczenia liniowego Wprowadzenie Utwozenie: PRz, 1, Żabińsi Tomasz Modyfiacja: PRz, 15, Michał Maiewicz LABORATORIUM: Steowanie zeczywistym sewomechanizmem z modułem zemieszczenia liniowego Wowadzenie Celem ćwiczenia jest identyfiacja

Bardziej szczegółowo

ROCZNIKI INŻYNIERII BUDOWLANEJ ZESZYT 7/2007 Komisja Inżynierii Budowlanej Oddział Polskiej Akademii Nauk w Katowicach

ROCZNIKI INŻYNIERII BUDOWLANEJ ZESZYT 7/2007 Komisja Inżynierii Budowlanej Oddział Polskiej Akademii Nauk w Katowicach ROZNIKI INŻYNIERII BUDOWLANEJ ZESZYT 7/007 Komisja Inżynierii Budowlanej Oddział Polskiej Akademii Nauk w Kaowicach WYZNAZANIE PARAMETRÓW FUNKJI PEŁZANIA DREWNA W UJĘIU LOSOWYM * Kamil PAWLIK Poliechnika

Bardziej szczegółowo

ESTYMACJA KRZYWEJ DOCHODOWOŚCI STÓP PROCENTOWYCH DLA POLSKI

ESTYMACJA 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 szczegółowo

Układ regulacji ze sprzężeniem od stanu

Układ regulacji ze sprzężeniem od stanu Uład reglacji ze sprzężeniem od san 1. WSĘP Jednym z celów sosowania ład reglacji owarego, zamnięego jes szałowanie dynamii obie serowania. Jeżeli obie opisany jes równaniami san, o dynamia obie jes jednoznacznie

Bardziej szczegółowo

Niezawodność elementu nienaprawialnego. nienaprawialnego. 1. Model niezawodnościowy elementu. 1. Model niezawodnościowy elementu

Niezawodność elementu nienaprawialnego. nienaprawialnego. 1. Model niezawodnościowy elementu. 1. Model niezawodnościowy elementu Niezawodność elemenu nienarawialnego. Model niezawodnościowy elemenu nienarawialnego. Niekóre rozkłady zmiennych losowych sosowane w oisie niezawodności elemenów 3. Funkcyjne i liczbowe charakerysyki niezawodności

Bardziej szczegółowo

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r. ma złożony rozkład Poissona. W tabeli poniżej podano rozkład prawdopodobieństwa ( )

Matematyka 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 szczegółowo

ZWIĄZEK FUNKCJI OMEGA Z DOMINACJĄ STOCHASTYCZNĄ

ZWIĄZEK FUNKCJI OMEGA Z DOMINACJĄ STOCHASTYCZNĄ Studia konomiczne. Zeszyty Naukowe Uniwesytetu konomicznego w Katowicach ISSN 283-86 N 237 25 Infomatyka i konometia 2 wa Michalska Uniwesytet konomiczny w Katowicach Wydział Infomatyki i Komunikacji Kateda

Bardziej szczegółowo

O MIERNIKACH DOKŁADNOŚCI PROGNOZ EX POST W PROGNOZOWANIU ZMIENNYCH O SILNYM NATĘŻENIU SEZONOWOŚCI

O MIERNIKACH DOKŁADNOŚCI PROGNOZ EX POST W PROGNOZOWANIU ZMIENNYCH O SILNYM NATĘŻENIU SEZONOWOŚCI METODY ILOŚCIOWE W BADANIACH EKONOMICZNYCH Tom XIII/, 0, s. 3 O MIERNIKACH DOKŁADNOŚCI PROGNOZ EX POST W PROGNOZOWANIU ZMIENNYCH O SILNYM NATĘŻENIU SEZONOWOŚCI Maia Szmuksa Zawadzka Sudium Maemayki Zachodniopomoski

Bardziej szczegółowo

PROJEKT I WALIDACJA URZĄDZEŃ POMIAROWYCH

PROJEKT I WALIDACJA URZĄDZEŃ POMIAROWYCH M O D E L O W A N I E I N Y N I E R S K I E n r 4 7, I S S N 1 8 9 6-7 7 1 X P R O J E K T I W A L I D A C J A U R Z Ą D Z E P O M I A R O W Y C H a S I Y W L I N I E I K Ą T A W Y C H Y L E N I A L I

Bardziej szczegółowo

Zasada pędu i popędu, krętu i pokrętu, energii i pracy oraz d Alemberta bryły w ruchu postępowym, obrotowym i płaskim

Zasada pędu i popędu, krętu i pokrętu, energii i pracy oraz d Alemberta bryły w ruchu postępowym, obrotowym i płaskim Zasada pędu i popędu, kręu i pokręu, energii i pracy oraz d Alembera bryły w ruchu posępowym, obroowym i płaskim Ruch posępowy bryły Pęd ciała w ruchu posępowym obliczamy, jak dla punku maerialnego, skupiając

Bardziej szczegółowo

BADANIA WPŁYWU KÓŁ PRZEDNICH I TYLNYCH WYBRANYCH CIĄGNIKÓW ROLNICZYCH NA UGNIATANIE GLEBY LEKKIEJ

BADANIA WPŁYWU KÓŁ PRZEDNICH I TYLNYCH WYBRANYCH CIĄGNIKÓW ROLNICZYCH NA UGNIATANIE GLEBY LEKKIEJ Problemy Inżynierii Rolniczej nr 4/2008 Zbigniew Błaszkiewicz Insyu Inżynierii Rolniczej Uniwersye Przyrodniczy w Poznaniu BADANIA WPŁYWU KÓŁ PRZEDNICH I TYLNYCH WYBRANYCH CIĄGNIKÓW ROLNICZYCH NA UGNIATANIE

Bardziej szczegółowo

Wykorzystanie rozkładu GED do modelowania rozkładu stóp zwrotu spółek sektora transportowego

Wykorzystanie rozkładu GED do modelowania rozkładu stóp zwrotu spółek sektora transportowego PUCZYŃSKI Jan CZYŻYCKI afał Wykorzyanie rozkładu GED do modelowania rozkładu óp zwrou półek ekora ranporowego WSTĘP Jednym z najczęściej prowadzonych badań doyczących rynku kapiałowego ą badania doyczące

Bardziej szczegółowo

ZASTOSOWANIE TESTU PERRONA DO BADANIA PUNKTÓW ZWROTNYCH INDEKSÓW GIEŁDOWYCH: WIG, WIG20, MIDWIG I TECHWIG

ZASTOSOWANIE TESTU PERRONA DO BADANIA PUNKTÓW ZWROTNYCH INDEKSÓW GIEŁDOWYCH: WIG, WIG20, MIDWIG I TECHWIG Doroa Wikowska, Anna Gasek Kaedra Ekonomerii i Informayki SGGW dwikowska@mors.sggw.waw.pl ZASTOSOWANIE TESTU PERRONA DO BADANIA PUNKTÓW ZWROTNYC INDEKSÓW GIEŁDOWYC: WIG, WIG2, MIDWIG I TECWIG Sreszczenie:

Bardziej szczegółowo

OPTYMALIZACJA KSZTAŁTU WIELOKĄTNYCH OBSZARÓW

OPTYMALIZACJA KSZTAŁTU WIELOKĄTNYCH OBSZARÓW MODELOWANIE INśYNIERSKIE ISSN 896-77X 35, s. 63-68, Gliwice 008 OPTYMALIZACJA KSZTAŁTU WIELOKĄTNYCH OBSZARÓW MODELOWANYCH RÓWNANIAMI NAVIERA-LAMEGO NA PODSTAWIE PURC I ALGORYTMÓW GENETYCZNYCH EUGENIUSZ

Bardziej szczegółowo

Analiza popytu. Ekonometria. Metody i analiza problemów ekonomicznych. (pod red. Krzysztofa Jajugi), Wydawnictwo AE Wrocław, 1999.

Analiza popytu. Ekonometria. Metody i analiza problemów ekonomicznych. (pod red. Krzysztofa Jajugi), Wydawnictwo AE Wrocław, 1999. Analiza popyu Eonomeria. Meody i analiza problemów eonomicznych (pod red. Krzyszofa Jajugi) Wydawnicwo AE Wrocław 1999. Popy P = f ( X X... X ε ) 1 2 m Zmienne onrolowane: np.: cena (C) nałady na relamę

Bardziej szczegółowo

XXX OLIMPIADA FIZYCZNA (1980/1981). Stopień I, zadanie teoretyczne T4 1

XXX OLIMPIADA FIZYCZNA (1980/1981). Stopień I, zadanie teoretyczne T4 1 XXX OLMPADA FZYCZNA (1980/1981). Stopień, zadanie teoetyczne T4 1 Źódło: Komitet Główny Olimpiady Fizycznej; Waldema Gozowsi; Andzej Kotlici: Fizya w Szole, n 3, 1981.; Andzej Nadolny, Kystyna Pniewsa:

Bardziej szczegółowo

TEORIA OBWODÓW I SYGNAŁÓW LABORATORIUM

TEORIA OBWODÓW I SYGNAŁÓW LABORATORIUM EORI OBWODÓW I SYGNŁÓW LBORORIUM KDEMI MORSK Katedra eleomuniacji Morsiej Ćwiczenie nr 2: eoria obwodów i sygnałów laboratorium ĆWICZENIE 2 BDNIE WIDM SYGNŁÓW OKRESOWYCH. Cel ćwiczenia Celem ćwiczenia

Bardziej szczegółowo

MECHANIKA BUDOWLI 12

MECHANIKA BUDOWLI 12 Olga Koacz, Kzysztof Kawczyk, Ada Łodygowski, Michał Płotkowiak, Agnieszka Świtek, Kzysztof Tye Konsultace naukowe: of. d hab. JERZY RAKOWSKI Poznań /3 MECHANIKA BUDOWLI. DRGANIA WYMUSZONE, NIETŁUMIONE

Bardziej szczegółowo

Ł ś ą ś ż ą Ż ż ż ó ó ó ó ś ą ą Ś ą ą ó ą ś Ż ą ż ż ż ą ą Ś ą ą ą ż ś ą ó ą Ę ą ą ś ą ą ó ś ą ś Ą ż ż ą ą Ś ą Ż ą ż Ł ó ą ś ą ó ó Ę ą ą Ś ą ą ó ą ą ż ś ą ą Ę ż Ąą ą ś ą ą ą ą ś Ż ó ą ą ż ż ą ą Ś ą Ę ó

Bardziej szczegółowo

Fizykochemiczne podstawy inżynierii procesowej

Fizykochemiczne podstawy inżynierii procesowej Fizykochemiczne odstawy inżynieii ocesowej Wykład VI Różne metody wyznaczania ciśnienia nasycenia Wykesy temodynamiczne Równania stanu dla substancji zeczywistych Różne metody okeślania ężności ay nasyconej

Bardziej szczegółowo

Analiza możliwości wykorzystania wybranych modeli wygładzania wykładniczego do prognozowania wartości WIG-u

Analiza możliwości wykorzystania wybranych modeli wygładzania wykładniczego do prognozowania wartości WIG-u Zbigiew Taapaa Aaliza możliwości wykozysaia wybaych modeli wygładzaia wykładiczego do pogozowaia waości WIG-u Wydział Cybeeyki Wojskowej Akademii Techiczej w Waszawie Seszczeie W aykule pzedsawioo aalizę

Bardziej szczegółowo

DYNAMIKA KONSTRUKCJI

DYNAMIKA KONSTRUKCJI 10. DYNAMIKA KONSTRUKCJI 1 10. 10. DYNAMIKA KONSTRUKCJI 10.1. Wprowadzenie Ogólne równanie dynamiki zapisujemy w posaci: M d C d Kd =P (10.1) Zapis powyższy oznacza, że równanie musi być spełnione w każdej

Bardziej szczegółowo

SYMULACYJNA ANALIZA PRODUKCJI ENERGII ELEKTRYCZNEJ I CIEPŁA Z ODNAWIALNYCH NOŚNIKÓW W POLSCE

SYMULACYJNA 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 szczegółowo

KRZYSZTOF JAJUGA Katedra Inwestycji Finansowych i Zarządzania Ryzykiem Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu 25 LAT EKONOMETRII FINANSOWEJ

KRZYSZTOF JAJUGA Katedra Inwestycji Finansowych i Zarządzania Ryzykiem Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu 25 LAT EKONOMETRII FINANSOWEJ KRZYSZTOF JAJUGA Kaedra Inwesycji Finansowych i Zarządzania Ryzykiem Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu 25 LAT EKONOMETRII FINANSOWEJ EKONOMETRIA FINANSOWA OKREŚLENIE Modele ekonomerii finansowej są worzone

Bardziej szczegółowo

2 7k 0 5k 2 0 1 5 S 1 0 0 P a s t w a c z ł o n k o w s k i e - Z a m ó w i e n i e p u b l i c z n e n a u s ł u g- i O g ł o s z e n i e o z a m ó w i e n i u - P r o c e d u r a o t w a r t a P o l

Bardziej szczegółowo

Ł Ś Ą ó ó ó ś ó ó ś ó ó ó ó ó Ó ś ó ś ó ó ś Ó ó Ó ś ó ś ó ó ó Ź ó ó ś ó ó ó ś ó ść ó ó ó Ą ó ś ó ó ó ś śó ó ó ź ó ó ś ó Ź ś ó ć ó ś Ę Ą ó ś óź ó ó ś ó ś Ę ó Ó ź ść ó ó ś ś ś Ó ó ź ó ś Ó ó ó ó ó ó ś Ó ó

Bardziej szczegółowo

ELEMENTY SYSTEMÓW KOLEJKOWYCH

ELEMENTY SYSTEMÓW KOLEJKOWYCH .Kowalsi Wybrae zagadieia z rocesów sochasyczych EEMENTY SYSTEMÓW KOEJKOWYCH WYBRANE ZAGADNIENIA uca Kowalsi Warszawa 8 .Kowalsi Sysemy Obsługi ieraura:.kowalsi, maeriały dydaycze z rocesów sochasyczych.

Bardziej szczegółowo

Rozdział 1. Nazwa i adres Zamawiającego Gdyński Ośrodek Sportu i Rekreacji jednostka budżetowa Rozdział 2.

Rozdział 1. Nazwa i adres Zamawiającego Gdyński Ośrodek Sportu i Rekreacji jednostka budżetowa Rozdział 2. Z n a k s p r a w y G O S I R D Z P I 2 7 1 03 3 2 0 1 4 S P E C Y F I K A C J A I S T O T N Y C H W A R U N K Ó W Z A M Ó W I E N I A f U d o s t p n i e n i e t e l e b i m ó w i n a g ł o n i e n i

Bardziej szczegółowo

SZACOWANIE WSPÓŁCZYNNIKA FILTRACJI W KOLUMNIE FILTRACYJNEJ

SZACOWANIE WSPÓŁCZYNNIKA FILTRACJI W KOLUMNIE FILTRACYJNEJ ROCZNIKI INŻYNIERII BUDOWLANEJ ZESZYT 7/007 Komisja Inżynierii Budowlanej Oddział Polsiej Aademii Nau w Kaowicac SZACOWANIE WSPÓŁCZYNNIKA FILTRACJI W KOLUMNIE FILTRACYJNEJ Jadwiga ŚWIRSKA Poliecnia Opolsa,

Bardziej szczegółowo

Wykład 6. Badanie dynamiki zjawisk

Wykład 6. Badanie dynamiki zjawisk Wykład 6 Badanie dynamiki zjawisk TREND WYODRĘBNIANIE SKŁADNIKÓW SZEREGU CZASOWEGO 1. FUNKCJA TRENDU METODA ANALITYCZNA 2. ŚREDNIE RUCHOME METODA WYRÓWNYWANIA MECHANICZNEGO średnie ruchome zwykłe średnie

Bardziej szczegółowo

FOLIA OECONOMICA CRACOVIENSIA

FOLIA OECONOMICA CRACOVIENSIA POLSKA AKADEMIA NAUK ODDZIAŁ W KRAKOWIE KOMISJA NAUK EKONOM ICZNYCH I SAYSYKI KRAKOWSKA AKADEMIA IM. ANDRZEJA FRYCZA M O D RZEW SKIEG O FOLIA OECONOMICA CRACOVIENSIA Vol. LII WYDAWNICWO ODDZIAŁU POLSKIEJ

Bardziej szczegółowo

OeconomiA copernicana. Małgorzata Madrak-Grochowska, Mirosława Żurek Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu

OeconomiA copernicana. Małgorzata Madrak-Grochowska, Mirosława Żurek Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu OeconomiA copernicana 2011 Nr 4 Małgorzaa Madrak-Grochowska, Mirosława Żurek Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu TESTOWANIE PRZYCZYNOWOŚCI W WARIANCJI MIĘDZY WYBRANYMI INDEKSAMI RYNKÓW AKCJI NA ŚWIECIE

Bardziej szczegółowo

PROJEKT nr 1 Projekt spawanego węzła kratownicy. Sporządził: Andrzej Wölk

PROJEKT nr 1 Projekt spawanego węzła kratownicy. Sporządził: Andrzej Wölk PROJEKT nr 1 Projek spawanego węzła kraownicy Sporządził: Andrzej Wölk Projek pojedynczego węzła spawnego kraownicy Siły: 1 = 10 3 = -10 Kąy: α = 5 o β = 75 o γ = 75 o Schema węzła kraownicy Dane: Grubość

Bardziej szczegółowo

LINIA PRZESYŁOWA PRĄDU STAŁEGO

LINIA PRZESYŁOWA PRĄDU STAŁEGO oitechnia Białostoca Wydział Eetyczny Kateda Eetotechnii Teoetycznej i Metoogii nstucja do zajęć aboatoyjnych Tytuł ćwiczenia LNA RZEYŁOWA RĄD TAŁEGO Nume ćwiczenia E Auto: mg inŝ. Łuasz Zaniewsi Białysto

Bardziej szczegółowo

Funkcja generująca rozkład (p-two)

Funkcja generująca rozkład (p-two) Fucja geerująca rozład (p-wo Defiicja: Fucją geerującą rozład (prawdopodobieńswo (FGP dla zmieej losowej przyjmującej warości całowie ieujeme, azywamy: [ ] g E P Twierdzeie: (o jedozaczości Jeśli i są

Bardziej szczegółowo

Całka nieoznaczona Andrzej Musielak Str 1. Całka nieoznaczona

Całka nieoznaczona Andrzej Musielak Str 1. Całka nieoznaczona Całka nieoznaczona Andrzej Musielak Sr Całka nieoznaczona Całkowanie o operacja odwrona do liczenia pochodnych, zn.: f()d = F () F () = f() Z definicji oraz z abeli pochodnych funkcji elemenarnych od razu

Bardziej szczegółowo

WYDZIAŁ FIZYKI, MATEMATYKI I INFORMATYKI POLITECHNIKI KRAKOWSKIEJ Instytut Fizyki LABORATORIUM PODSTAW ELEKTROTECHNIKI, ELEKTRONIKI I MIERNICTWA

WYDZIAŁ FIZYKI, MATEMATYKI I INFORMATYKI POLITECHNIKI KRAKOWSKIEJ Instytut Fizyki LABORATORIUM PODSTAW ELEKTROTECHNIKI, ELEKTRONIKI I MIERNICTWA WYDZIAŁ FIZYKI, MATEMATYKI I INFORMATYKI POITEHNIKI KRAKOWSKIEJ Instytut Fizyki ABORATORIUM PODSTAW EEKTROTEHNIKI, EEKTRONIKI I MIERNITWA ĆWIZENIE 7 Pojemność złącza p-n POJĘIA I MODEE potzebne do zozumienia

Bardziej szczegółowo

Optymalizacja harmonogramów budowlanych - problem szeregowania zadań

Optymalizacja harmonogramów budowlanych - problem szeregowania zadań Mieczysław OŁOŃSI Wydział Budownictwa i Inżynierii Środowisa, Szoła Główna Gospodarstwa Wiejsiego, Warszawa, ul. Nowoursynowsa 159 e-mail: mieczyslaw_polonsi@sggw.pl Założenia Optymalizacja harmonogramów

Bardziej szczegółowo

Optymalizacja harmonogramów budowlanych - problem szeregowania zadań

Optymalizacja harmonogramów budowlanych - problem szeregowania zadań Mieczysław POŁOŃSKI Wydział Budownictwa i Inżynierii Środowisa, Szoła Główna Gospodarstwa Wiejsiego, Warszawa, ul. Nowoursynowsa 159 e-mail: mieczyslaw_polonsi@sggw.pl Założenia Optymalizacja harmonogramów

Bardziej szczegółowo

Szybkość reakcji chemicznej jest proporcjonalna do iloczynu stężeń. reagentów w danej chwili. n A + m B +... p C + r D +... v = k 1 C A n C B m...

Szybkość reakcji chemicznej jest proporcjonalna do iloczynu stężeń. reagentów w danej chwili. n A + m B +... p C + r D +... v = k 1 C A n C B m... 9 KINETYKA CHEMICZNA Zagadnienia eoreyczne Prawo działania mas. Szybość reacji chemicznych. Reacje zerowego, pierwszego i drugiego rzędu. Cząseczowość i rzędowość reacji chemicznych. Czynnii wpływające

Bardziej szczegółowo

Instrukcja obiegu i kontroli dokumentów powodujących skutki finansowo-gospodarcze w ZHP Spis treści

Instrukcja obiegu i kontroli dokumentów powodujących skutki finansowo-gospodarcze w ZHP Spis treści C h o r ą g i e w D o l n o l ą s k a Z H P U c h w a ł a n r 2 1 / I X / 2 0 1 5 K o m e n d y C h o r ą g w i D o l n o 6 l ą s k i e j Z H P z d n i a 2 10. 5. 2 0 1 5 r. w s p r a w i e I n s t r u

Bardziej szczegółowo

2 0 0 M P a o r a z = 0, 4.

2 0 0 M P a o r a z = 0, 4. M O D E L O W A N I E I N Y N I E R S K I E n r 4 7, I S S N 1 8 9 6-7 7 1 X A N A L I Z A W Y T R Z Y M A O C I O W A S Y S T E M U U N I L O C K 2, 4 S T O S O W A N E G O W C H I R U R G I I S Z C Z

Bardziej szczegółowo