BUDOWA PORTFELA INWESTYCYJNEGO W OPARCIU O WYBRANE CHARAKTERYSTYKI TEORII CHAOSU

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "BUDOWA PORTFELA INWESTYCYJNEGO W OPARCIU O WYBRANE CHARAKTERYSTYKI TEORII CHAOSU"

Transkrypt

1 ZESZYTY NAUKOWE POLITECHNIKI ŚLĄSKIEJ 07 Sera: ORGANIZACJA I ZARZĄDZANIE z. 3 Nr kol. 99 Katarzya ZEUG-ŻEBRO, Moka MIŚKIEWICZ-NAWROCKA Uwersytet Ekooczy w Katowcach Wyzał Zarzązaa katarzya.zeug-zebro@ue.katowce.pl, oka.skewcz@ue.katowce.pl BUDOWA PORTFELA INWESTYCYJNEGO W OPARCIU O WYBRANE CHARAKTERYSTYKI TEORII CHAOSU Streszczee. Iwestorzy poeuąc ecyze otyczące kostrukc portfela optyalego, wspoagaą sę zazwycza zaawasoway ateatycze etoa prowazący o zeszea ryzyka westyc. Na szczególą uwagę zasługuą etoy klasycze, etoy aalzy techcze oraz etoy aalzy fuaetale. Alteratywy poeśce est zastosowae wybraych charakterystyk teor chaosu. Cele pracy bęze próba zywersyfkowaa ryzyka portfela westycyego zbuowaego a postawe eklasycze ary ryzyka aką est wyar fraktaly oraz ary etyfkac chaosu, t. awększego wykłaka Lapuowa. Słowa kluczowe: aalza portfelowa, ryzyko westycye, wyar fraktaly, awększy wykłak Lapuowa CONSTRUCTION OF OPTIMAL PORTFOLIO BASED ON SELECTED CHARACTERISTICS OF CHAOS THEORY Abstract. Ivestors whe akg ecsos about optal portfolo costructo, typcally use atheatcally avace ethos that lea to a reucto vestet rsk. Classcal ethos, techcal aalyss ethos a fuaetal aalyss ethos eserve partcular atteto. A alteratve approach s to use of selecte characterstcs of chaos theory. The a of the stuy wll be a attept to versfy the rsk of the vestet portfolo bult o the bass of the o-classcal rsk easure whch s the fractal eso a the easure of chaos etfcato, e the largest Lyapuov epoet. Keywors: portfolo aalyss, vestet rsk, fractal eso, largest Lyapuov epoet

2 548 K. Zeug-Żebro, M. Mśkewcz-Nawrocka Wprowazee Decyza westora otycząca zakupu oatkowych paperów wartoścowych a a celu zeszee o zera ryzyka ywersyfkowalego zoptyalzowae przychou ryzyka westyc. Poprawe skostruoway portfel paperów wartoścowych pozwala a osągęce tych właśe celów. Alteratywą la klasyczego oelu Markowtza est buowa portfela westycyego a postawe ar wywozących sę z teor chaosu eterstyczego, t. wyaru fraktalego awększego wykłaka Lapuowa. Wyar fraktaly est eą z ar, które ozwercelaą ryzykowość poeowaych westyc. Określa o stopeń poszarpaa wykresu szeregu czasowego, co pozwala przyąć, że wększy wyar szeregu, ty wększa ego zeość. W tak raze papery wartoścowe, których szereg stóp zwrotu aą wększy wyar, są barze zee, a to ozacza, że są barze ryzykowe [Orzeszko, 00]. Koleą arą zapropoowaą przez autorów est awększy wykłak Lapuowa, który służy.. o etyfkac chaosu eterstyczego, ak róweż pozwala a oszacowae warygoych progoz rzeczywstych szeregów czasowych. Cele pracy była próba zywersyfkowaa ryzyka portfela westycyego. Baae przeprowazoo a postawe eklasycze ary ryzyka, aką est wyar fraktaly oraz ary etyfkac chaosu, t. awększego wykłaka Lapuowa. Do oszacowaa wyaru posłużoo sę etoą segetowo-waracyą, atoast w celu wyzaczea awększego wykłaka Lapuowa zastosowao algoryt Rosestea-Katza. W baaach wykorzystao szereg czasowe utworzoe z ce zakęca spółek otowaych a Gełze Paperów Wartoścowych w Warszawe wchozących w skła eksu WIG 0 lub ego lsty rezerwowe. Dae obeowały okres o o Oblczea przeprowazoo przy użycu prograów apsaych w ęzyku prograowaa Delph oraz paketu Mcrosoft Ecel.. Wyar fraktaly Wyar fraktaly est uogólee wyaru euklesowego służy o opsu skoplkowaych strukturale obektów geoetryczych, p. szeregów czasowych. Wyar te baa, w ak stopu aalzoway obekt (szereg) wypeła przestrzeń, w które est zaurzoy [Orzeszko, 00]. Jego cechą charakterystyczą est fakt, że oże o przyować wartośc ecałkowte. Portfel eksu WIG 0 po korekce kwartale (weług stau a ).

3 Buowa portfela westycyego 549 W przypaku szeregów szybkozeych (atypersystetych ), wyższy est wyar fraktaly ty częśce oża obserwować owracae sę treu. Z kole la szeregów wolozeych (persystetych), ższa wartość tego wyaru, ty zawsko wzacaa treu est slesze. Z tego też wzglęu wyar fraktaly został uzay za stotą charakterystykę szeregów czasowych pochozących z ryku fasowego, pozwalaącą a oceę ryzyka westycyego [Bula, 0]. W celu wyzaczea wyaru fraktalego obektu geoetryczego A, szacue sę alą lczbę okętych hpersześcaów potrzebych o ego pokryca. Wyar te oża oblczyć korzystaąc ze wzoru: l L DA l, () l gze L A, est alą lczbą hpersześcaów o boku ługośc ɛ. A, W perwszy kroku szacowaa wyaru fraktalego szeregu czasowego t, wyzacza sę a płaszczyźe pukty o współrzęych t,. Następe łącząc e koleo ocka otrzyue sę lę łaaą K. Wyar fraktaly tak skostruowae łaae K est wyare szeregu czasowego. t.. Metoa segetowo-waracya Jeą z apopulareszych eto szacowaa wyaru fraktalego est etoa waracya [Dubuc., 989]. Je rozszerzee est etoa segetowo-waracya S-W zapropoowaa przez M. Zwolakowską [000]. Weług te etoy wyar fraktaly szeregu czasowego,,..., N oża wyzaczyć oblczaąc gracę: l L K, D N l, () 0 l gze L K, est alą lczbą kwaratów o boku ługośc ɛ pokrywaących lę łaaą K. Wzór () oża przekształcć o prostsze, rówoważe postac postawaąc za L K, astępuącą forułę: P K, LK,, (3) gze P K, est pole pokrywaący całą łaaą K. Doatkowo oża przyąć, że la ostatecze ałych wartośc ɛ prawzwy est wzór: Dla szeregu atypersystetego wyar fraktaly est wększy o,5, zaś la szeregu persystetego N, 5 D.

4 550 K. Zeug-Żebro, M. Mśkewcz-Nawrocka PK, l D N. (4) l Algoryt etoy segetowo-waracye powstał w oparcu o wzór (4) przebega weług astępuących kroków: Krok. W perwsze koleośc, la każe obserwac szeregu czasowego,..., t ależy wyzaczyć pukt o współrzęych, t 3 N, la t,,..., N a astępe połączyć te pukty ocka tworząc lę łaaą K. Krok. Następe wyzaczoa łaaa K zostae pokryta prostokąta rozpęty a (, N ), koley pukta (Rys. ). Otrzyue sę w te sposób N k 4 prostokątów, każy o postawe. N, N t K Rys.. Kostrukca pokryca puktów l łaae K Źróło: Opracowae włase. N Krok 3. Jeśl loraz est lczbą całkowtą, wtey kolee wyzaczoe prostokąty zostaą ozaczoe astępuąco: gze a P a ; b a' ; b', (5) b,, K ; a b, b ' ak ; a ; b a ' ;. 3 Perwsze współrzęe aesoych puktów są rówo oaloe o sebe. 4 Sybol [.] ozacza część całkowtą lczby.

5 Buowa portfela westycyego 55 W przecwy przypaku, po przeprowazeu proceury pozostae epokrytych N k ostatch puktów łaae K. Pukty te pokrywa sę oatkowy prostokąte o postawe ' : N k N gze a' b ; a'; b' P ' k, (6) K ; b ;, b' ak ; b ; k. Krok 4. Następe ależy oblczyć pole pokryca l łaae K zgoe ze wzore: P k K, b' a' ' b' a' Krok 5. Ostatecze, przekształcaąc wzór () o postac: k b' a' ' b' a' k. (7) DN l l, (8) wyar fraktaly szeregu czasowego zostae oszacoway ako współczyk regres zeych l l k b' a' ' b' a'.. Nawększy wykłak Lapuowa Wykłak Lapuowa są arą wrażlwośc ukłau yaczego a zaę waruków początkowych 5. Określaą oe śree tepo oalaa lub zblżaa sę wóch początkowo blskch sobe staów poczas ewoluc ukłau [Mśkewcz-Nawrocka, 0]. Dla ukłau yaczego X, f, w który X R, f : X X, wykłak Lapuowa są zefowae ako grace [Zawazk, 996]: 0 l l, 0,,...,, (9) gze:, 0 są wartośca własy acerzy 0 Df - est acerzą Jacobego owzorowaa 0 5 Ukła yaczy f każego gze Df Df, f rówą: Df Df Df, X, est wrażlwy a zaę waruków początkowych, eżel stee 0 take, że la y oraz take, że: X oraz każego otoczea U puktu steą U f f y f est -kroty złożee owzorowaa f. [Deavey, 987; za: Zawazk, 996].,

6 55 K. Zeug-Żebro, M. Mśkewcz-Nawrocka f - est -kroty złożee fukc f, Df f, f są skłaowy owzorowaa f,,,,...,. wyarowy ukła yaczy X, f posaa wykłaków Lapuowa, które foruą o zae oległośc ęzy blsk staa, wzglęe opoweego keruku w przestrze staów. Nawększy wykłak Lapuowa a służy o etyfkac chaosu eterstyczego. W 993 roku Roseste [Roseste, Colls De Luca, 993], a rok późe Katz [Katz, 994] przestawl algoryt wyzaczaa awększego wykłaka Lapuowa, który przebega weług astępuących etapów [Katz Schreber, 004]: Krok. Wyzaczay zbory Z t, złożoe z K ablższych sąsaów ˆ t wektorów opóźeń ˆ t [Zeug-Żebro., 03], spełaących waruek t t t, gze t est ustaloą lczbą aturalą. Doay waruek zwększa prawopoobeństwo, że zalezoy sąsa e bęze ależał o traektor wektora ˆ t. Krok. Oblczay: r t, t,,..., M ; 0,,..., a, (0) K ˆ t Zt t t gze: M N, a est ustaloą lczbą aturalą, określaąca lczbę terac. Krok 3. Wyzaczay śreą z r t po wszystkch hstorach: r M M t t r. () Krok 4. Nawększy wykłak Lapuowa est współczyke regres: l lr r. () Dla szeregów chaotyczych achylee proste regres (wykresu lustruącego zależość l o ueru terac ) w początkowe faze powo być oate. Nawększy wykłak Lapuowa a szacue sę w oparcu o zbór puktów ależących o tego obszaru. Zate oszacowaa wartość a zależy e tylko o wyboru etryk, lczby ablższych sąsaów, wyaru zaurzea, ale także o ustaloe wartośc a, la które współczyk regres est oat [Katz Schreber, 004]. 0 a

7 Buowa portfela westycyego Kostrukca portfel paperów wartoścowych H. Markowtz [Markowtz, 95] zapropoował etoę pozwalaącą a obżee ryzyka portfela paperów wartoścowych, t. ywersyfkacę ryzyka, polegaącą a okłaau koleych walorów o portfela. Zwększaąc lczbę eleetów wchozących w ego skła (ywersyfkuąc ryzyko portfela), oża zeszać o zera uzał warac poszczególych akc w ryzyku całkowty portfela. Moel zapropooway przez Markowtza oża zapsać w astępuące postac: Moel : S p, (3) z waruka ograczaący gze: R p R 0 0,,...,, Rp - oczekwaa stopa zwrotu portfela akc: R p R - oczekwaa stopa zwrotu -te akc, R - oczekwaa stopa zwrotu la spółek, 0 S p - ryzyko portfela akc: S p R, (4) S S - ochylee staarowe akc -te spółk, - współczyk korelac -te akc z -tą akcą, - uzał -te akc w portfelu, lczba akc w portfelu. S S, (5) Propozycą autorów est buowa portfel westycyych w oparcu o wyar fraktaly [Zeug-Żebro, 06] awększy wykłak Lapuowa [Mśkewcz-Nawrocka, Zeug-Żebro, 05]. W ty celu ależy rozwązać astępuące zaaa optyalzacye: Moel : D N, (6)

8 554 K. Zeug-Żebro, M. Mśkewcz-Nawrocka z waruka ograczaący: R p R 0 S S 0 0,,...,, gze: D N - wyar fraktaly la szeregu czasowego geerowaego przez cąg otowań akc -te spółk, S - śree ochylee staarowe spółek, 0 pozostałe ozaczea.w. Moel 3: a a, (7) z waruka ograczaący: R p R 0 S S 0 0,,...,, gze: a - awększy wykłak Lapuowa la szeregu czasowego geerowaego przez cąg otowań akc -te spółk, pozostałe ozaczea.w. Ią propozycą est alzowae ryzyka portfela z oatkowy uwzglęee ar teor chaosu oblczoych la spółek wchozących w ego skła. Otrzyay w te sposób wzór a waracę portfela est klasyczą waracą portfela (wg Markowtza) skorygowaą o pozo ary ryzyka aką est wyar fraktaly oraz o wartość awększego wykłaka Lapowa. W ty przypaku, oele buowy portfela przyuą postać: Moel 4: SS D N D N (8) R p R 0

9 Buowa portfela westycyego 555 0,,...,, gze: wszystke ozaczea.w. Moel 5: SS a a (9) R p R 0 gze: wszystke ozaczea.w. 0,,...,, 4. Aalza eprycza propoowaych oel Baau poao szereg fasowe 6 utworzoe z ce zakęca spółek otowaych a GPW w Warszawe wchozących w skła eksu WIG0 lub ego lsty rezerwowe (Tabela ). Doatkowy waruke wyboru spółek, była oata wartość oczekwae stopy zwrotu. W aalze wykorzystao ae obeuące okres o o Baae wyeoych wyże szeregów czasowych przebegało w astępuących etapach:. Wyzaczee oczekwae stopy zwrotu akc R ochylea staarowego stóp zwrotu S.. Szacowae wyaru fraktalego D(N) a postawe etoy segetowo-waracye. 3. Rekostrukca przestrze staów etoą opóźeń-wektory opóźeń. 4. Wyzaczee wartośc awększego wykłaka Lapuowa λa. 5. Buowa portfel westycyych (Moele -5). 6. Oblczee roczych stóp zwrotu la wyzaczoych portfel. Przeprowazoe baaa eprycze pozwolły wyzaczyć wyar fraktaly wykorzystuąc etoę segetowo-waracyą. Otrzyae wartośc przestawoo w tabel 7, gze oatkowo przestawoo wartośc oczekwae stopy zwrotu oraz ochylea staarowego stóp zwrotu baaych szeregów czasowych (oblczea wykoao la esęcze stopy zwrotu). 6 Dae pochozą z archwu plków prograu Oega, ostępych a stroe teretowe [ostęp:.04.07]. 7 W celu oszacowaa wyaru fraktalego posłużoo sę prograa autora apsay w ęzyku prograowaa Delph.

10 556 K. Zeug-Żebro, M. Mśkewcz-Nawrocka Tabela Wyk szacowaa wyaru fraktalego, ochylea staarowego, oczekwae stopy zwrotu współczyka asyetr la szeregów czasowych spółek wchozących w skła eksu WIG0 lub ego lsty rezerwowe 8 Spółka D(N) S R Spółka D(N) S R ASSECOPOL,5085 0,0505 0,0055 LOTOS,463 0,0803 0,0060 BZWBK,4647 0,0594 0,0073 LPP,4000 0,0896 0,035 CCC,490 0,0864 0,068 MBANK,47 0,0666 0,0086 CDPROJEKT,406 0,099 0,0355 MILLENNIUM,4477 0,0876 0,08 CYFROPLAST,4938 0,0556 0,03 PEKAO,546 0,0585 0,0039 EUROCASH,4474 0,0794 0,049 PGNIG,469 0,0708 0,007 INGBSK,498 0,0465 0,009 PKNORLEN,409 0,0796 0,07 KERNEL,4947 0,00 0,00 PZU,4747 0,0603 0,004 KRUK,353 0,0655 0,030 SYNTHOS,553 0,0847 0,000 Źróło: Opracowae włase. W koley kroku baań, zrekostruowao przestrzeń staów za poocą etoy opóźeń [Takes, 98], t. wyzaczoo wektory opóźeń, gze czas opóźeń oszacowao a postawe aalzy fukc forac wzaee [Nchols, Seaver, Trckey, 006], a wyar zaurzea oblczoo stosuąc etoę ablższego pozorego sąsaa MNPS [Abarbael, Brow Keel, 99] (Tabela ). Do wyzaczea awększego wykłaka Lapuowa (Tabela ) posłużoo sę algoryte Katza Rosestea. W oblczeach przyęto lczbę sąsaów k wartość t 0. Następe zastosowao regresę lową o przyblżaa lą prostą wykresu zależośc wartośc l o ueru terac. Tabela Wyk szacowaa czasy opóźea, wyaru zaurzea, awększego wykłaka Lapuowa la wybraych spółek Spółka τ λ a R Spółka τ λ a R ASSECOPOL 3 6 0,004 0,3485 LOTOS 8 0,058 0,75 BZWBK 3 0 0,090 0,458 LPP 3 7 0,098 0,557 CCC 8 0,0368 0,5634 MBANK 9 0,038 0,3047 CDPROJEKT 3 0,648 0,84 MILLENNIUM 6 0,05 0,307 CYFROPLAST 3 5 0,066 0,098 PEKAO 6 0,099 0,34 EUROCASH 9 0,036 0,349 PGNIG 3 7 0,0048 0,4383 INGBSK 7 0,083 0,307 PKNORLEN 7 0,0385 0,5486 KERNEL 5 8 0,0464 0,08 PZU 4 8 0,0705 0,378 KRUK 0,00 0,3078 SYNTHOS 3 0 0,0858 0,576 Źróło: Opracowae włase. W koley etape aalzy skostruowao oseaśce optyalych portfel akc, a postawe wcześe zapropoowaych oel optyalzacyych. W skła portfel ozaczoych uera 5 weszły spółk bęące opoweo rozwązae zaań zawartych w oelach:,, 3, 4 5. W portfelach - 5 ueszczoo spółk bęące rozwązae zaań -5, la których przyęto oatkowe założee o stotośc oszacowaego wykłaka Lapuowa, t. współczyk eterac R 0, 3. Następe przyuąc założee 8 Oblczea oparto a aych obeuących okres o o

11 Buowa portfela westycyego 557 N, 5 D powtórzoo baae la wszystkch oel (skostruowao portfele 5 ). W celach porówawczych zbuowao róweż portfele o rówych uzałach akc (Portfele 6, 6 6 ). Szczegóły kostrukc portfel zawera tabela 3. Tabela 3 Buowa portfel optyalych Portfel Portfel Portfel 3 Portfel 4 Portfel 5 Portfel 6 Moel Moel Moel 3 Moel 4 Moel 5 Rówe uzały Portfel Portfel Portfel 3 Portfel 4 Portfel 5 Portfel 6 Moel Moel Moel 3 Moel 4 Moel 5 Rówe uzały - stoty - stoty - stoty - stoty - stoty - stoty a a a Portfel Portfel Portfel 3 Portfel 4 Portfel 5 Portfel 6 Moel Moel Moel 3 Moel 4 Moel 5 Rówe uzały D N, 5 D N, 5 D N, 5 D N, 5 D N, 5 D N, 5 Źróło: Opracowae włase. a a a Do oblczea uzałów poszczególych spółek w portfelu wykorzystao arzęze solver bęące oatke arkusza kalkulacyego Ecel. W tabelach 4 6 przestawoo uzały poszczególych spółek oraz wartość oczekwaą ryzyko zbuowaych portfel. Zak - postawoo przy spółkach, które e weszły w skła portfela optyalego. Stopa zwrotu, ryzyko uzały akc w wyzaczoych portfelach Tabela 4 Spółka Uzały akc Portfel Portfel Portfel 3 Portfel 4 Portfel 5 Portfel 6 ASSECOPOL 0, ,94-0,05556 BZWBK - - 0, ,05556 CCC ,05556 CDPROJEKT 0, , ,06 0,05556 CYFROPLAST 0, ,05556 EUROCASH 0, , , ,05556 INGBSK 0, , , ,05556 KERNEL ,05556 KRUK 0,0305 0, , ,05556 LOTOS ,05556 LPP 0, ,0967-0,8086-0,05556 MBANK - 0, ,05556 MILLENNIUM ,05556 PEKAO ,05556 PGNIG ,05556 PKNORLEN 0, , ,05556 PZU 0,4533-0, ,7938 0,05556 SYNTHOS - - 0, ,05556 Oczekwaa stopa zwrotu portfela 0,066 0,0984 0,003 0,066 0,066 0,066 Ryzyko portfela 0,0379 0,0487 0,0564 0, , ,0408 Źróło: Opracowae włase.

12 558 K. Zeug-Żebro, M. Mśkewcz-Nawrocka Stopa zwrotu, ryzyko uzały akc w wyzaczoych portfelach z waruke stotośc awększego wykłaka Lapuowa Tabela 5 Spółka Uzały akc Portfel Portfel Portfel 3 Portfel 4 Portfel 5 Portfel 6 ASSECOPOL 0, ,0000 0,7449 0,0000 CCC - 0, ,0000 EUROCASH 0, ,0000 0, ,0000 INGBSK 0, , ,7065 0,0000-0,0000 KRUK 0,8050 0, , ,0000 0,55 0,0000 MBANK - 0, , ,0000 MILLENNIUM 0, , ,0000 0, ,0000 PEKAO 0, ,0000 PGNIG 0, ,0000 PKNORLEN 0,0503 0, ,0000 Oczekwaa stopa zwrotu portfela 0,036 0,084 0,0643 0,0450 0,036 0,036 Ryzyko portfela 0,0347 0,048 0, ,0303 0, ,04083 Źróło: Opracowae włase. Stopa zwrotu, ryzyko uzały akc w wyzaczoych portfelach z waruke N, 5 D Tabela 6 Spółka Uzały akc Portfel Portfel Portfel 3 Portfel 4 Portfel 5 Portfel 6 BZWBK 0, , ,0737 0,06667 CCC 0, ,0790 0,06667 CDPROJEKT 0,0568 0,0674 0, ,7934 0,0873 0,06667 CYFROPLAST 0, ,0753 0,06667 EUROCASH 0, , , ,06667 INGBSK 0, , ,8788 0,06667 KERNEL 0, ,070 0,06667 KRUK 0, , , ,0800 0,06667 LOTOS 0, ,0734 0,06667 LPP 0, , ,078 0,06667 MBANK 0, , ,074 0,06667 MILLENNIUM 0, ,075 0,06667 PGNIG 0, ,0737 0,06667 PKNORLEN 0,0549 0, ,0764 0,06667 PZU 0, ,0000 0,066 0,079 0,06667 Oczekwaa stopa zwrotu portfela 0,0449 0,064 0,03 0,0449 0,0436 0,0449 Ryzyko portfela 0,086 0,0394 0, , ,093 0,0990 Źróło: Opracowae włase. Aalzuąc ae przestawoe w tabelach 4-6 oża stwerzć, że awyższą oczekwaą stopą zwrotu charakteryzuą sę portfele wyzaczoe a postawe ar pochozących z teor chaosu eterstyczego (portfele, 3,, 3, 3 ). Natoast portfel obarczoy est aższy pozoe ryzyka. Moyfkaca fukc celu w oelach 4 5, zwązaa z ołączee o klasycze ary ryzyka, wyaru fraktalego awększego wykłaka Lapuowa, wpływa tylko w zkoy stopu a oczekwaą stopę zwrotu z portfela e zesza ryzyka zwązaego z westycą w tak portfel. Śwaczą o ty portfele 4, 5, 4, 5,

13 Buowa portfela westycyego 559 4, 5 la których zaobserwowao brak lub ezaczy wzrost wartośc stopy zwrotu estety wyższy pozo ryzyka. W koley kroku baań oblczoo rocze stopy zwrotu (la wyzaczoych portfel) uzyskae w okrese Otrzyae rezultaty zaeszczoo w tabel 7. Tabela 7 Rocza stopa zwrotu la wyzaczoych portfel optyalych Portfel Portfel Portfel 3 Portfel 4 Portfel 5 Portfel 6 Stopa zysku portfela (%) 4,957 3,058 8,776,7943,06,6 Portfel Portfel Portfel 3 Portfel 4 Portfel 5 Portfel 6 Stopa zysku portfela (%) 4,599,8767,569 0,097-0,6435 6,3503 Portfel Portfel Portfel 3 Portfel 4 Portfel 5 Portfel 6 Stopa zysku portfela (%) 3,907 3,47 7,539 6,874 3,3876 3,907 Źróło: Opracowae włase. Z aych przestawoych w tabel 7 wyka, że awększy zysk w aalzoway okrese oża było uzyskać westuąc w portfele 3, 3, 4 zbuowae w oparcu o awększy wykłak Lapuowa oraz wyar fraktaly. Portfele, zbuowae a postawe klasyczego oelu Markowtza (zaae ) charakteryzue zblżoa wartość zysku. Zastosowae klasyczego oelu Markowtza la wybraych spółek e ae ożlwośc uzyskaa tak obrych rezultatów, ak w przypaku portfel w których zastosowao ary chaosu eterstyczego (zaae 3). Warto zwrócć uwagę, że stopa zysku portfel w przypaku zastosowaa oatkowego założea ( N, 5 w przypaku portfela 5 osągęła uey pozo. D a - stoty) spała a awet Posuowae W pracy zapropoowao kocepcę portfel paperów wartoścowych zoyfkowaych o we ary: wyar fraktaly awększy wykłak Lapuowa. Staowły oe alteratywę la klasyczego oelu Markowtza. W baau epryczy rozpatrzoo cztery waraty owego poeśca (Zaaa -5) oraz oel Markowtza. Aalzą obęto lata Baaa potwerzły zasaość łączea aalzy portfelowe z eleeta wywozący sę z teor chaosu eterstyczego. Wyk przeprowazoych aalz ogą być pooce w poeowau ecyz westycyych zarzązau ryzyke westycyy.

14 560 K. Zeug-Żebro, M. Mśkewcz-Nawrocka Bblografa. Abarbael H.D., Brow R., Keel M.B.: Deterg Ebeg Deso for Phase Space Recostructo Usg a Geoetrcal Costructo. Physcal Revew A, Vol. 45(6), 99, p Bula R.: Aspekty etoycze szacowaa wyaru fraktalego fasowych szeregów czasowych. Młoz Naukowcy la Polske Nauk, Vol., No. 9, 0, s Devaey R.L.: A Itroucto to Chaotc Dyacal Systes. Aso-Wesley Publshg Copay, Ic., Rewoo Cty Dubuc B., Quou J.F., Roques-Cares C., Trcot C., Zucker S.W., Evaluatg the Fractal Deso of Profles, Physcal Revew A, Vol. 39, Katz H.: A robust etho to estate the aal Lyapuov epoet of a te seres. Physcal Letters A, vol. 85(), 994, Katz H., Schreber T.: Nolear Te Seres Aalyss. Cabrge Uversty Press 004, (seco eto). 7. Markowtz H.: Portfolo Selecto. Joural of Face, 95, p Mśkewcz-Nawrocka M.: Zastosowae wykłaków Lapuowa o aalzy ekooczych szeregów czasowych. Wyawctwo Uwersytetu Ekooczego w Katowcach, Katowce Mśkewcz-Nawrocka M., Zeug-Żebro K.: Zastosowae wykłaków Lapuowa o wyzaczaa portfel optyalych. Stua Ekoocze, r, 05, s Nchols J.M., Seaver M., Trckey S.T.: A etho for etectg aage-uce oleartes structures usg forato theory. Joural of Sou a Vbrato, Vol. 97, No., 006, p. 6.. Orzeszko W.: Wyar fraktaly szeregów czasowych a ryzyko westowaa. Acta Uverstats Ncola Coperc. Ekooa XLI. Nauk Huastyczo-Społecze, z. 397, 00.. Przekota G., Waścńsk T.: Wybrae probley ocey ryzyka za cey akc za poocą ar klasyczych eklasyczych. Zeszyty Naukowe Uwersytetu Huastyczo- Przyroczego w Selcach. Astraca Zarzązae, r 95, 0, s Roseste M. T., Colls J. J., De Luca C. J.: A practcal etho for calculatg largest Lyapuov epoets fro sall ata sets. Physca D, vol. 65, 993, p Takes F.: Detectg strage attractors turbulece [:] D.A. Ra a L.S. Youg (es.) Lecture Notes Matheatcs. Sprger, Berl 98, p Zawazk H.: Chaotycze systey yacze. Eleety teor wybrae zagaea ekoocze. Zeszyty Naukowe Akae Ekoocze w Katowcach, Katowce 996.

15 Buowa portfela westycyego Zeug-Żebro K., Dębcka J., Kuśerczyk P., Łyko J.: Wybrae oele ateatycze ekoo. Decyze wybory. Wyawctwo Uwersytetu Ekooczego we Wrocławu Zeug-Żebro K.: Baae wpływu zastosowaa wyaru fraktalego a kostrukcę portfela optyalego. Stua Ekoocze, r 65, 06, s Zwolakowska D.: Metoa segetowo-waracya. Nowa propozyca lczea wyaru fraktalego, Przeglą Statystyczy, R. 47, z. -, 000.

KONSTRUKCJA PORTFELA OPTYMALNEGO PRZY WYKORZYSTANIU NARZĘDZI IDENTYFIKACJI CHAOSU W SZEREGACH CZASOWYCH

KONSTRUKCJA PORTFELA OPTYMALNEGO PRZY WYKORZYSTANIU NARZĘDZI IDENTYFIKACJI CHAOSU W SZEREGACH CZASOWYCH ZESZYTY NAUKOWE POLITECHNIKI ŚLĄSKIEJ 216 Sera: ORGANIZACJA I ZARZĄDZANIE z. 96 Nr kol. 1963 Moka MIŚKIEWICZ-NAWROCKA, Katarzya ZEUG-ŻEBRO Uwersytet Ekooczy w Katowcach Wydzał Zarządzaa oka.skewcz@ue.katowce.pl,

Bardziej szczegółowo

BADANIE WPŁYWU ZASTOSOWANIA WYMIARU FRAKTALNEGO NA KONSTRUKCJĘ PORTFELA OPTYMALNEGO

BADANIE WPŁYWU ZASTOSOWANIA WYMIARU FRAKTALNEGO NA KONSTRUKCJĘ PORTFELA OPTYMALNEGO Studa Ekonoczne. Zeszyty Naukowe Unwersytetu Ekonocznego w Katowcach ISSN 2083-86 Nr 265 206 Unwersytet Ekonoczny w Katowcach Wydzał Zarządzana Katedra Mateatyk katarzyna.zeug-zebro@ue.katowce.pl BADANIE

Bardziej szczegółowo

Portfel złożony z wielu papierów wartościowych

Portfel złożony z wielu papierów wartościowych Portfel westycyy ćwczea Na odst. Wtold Jurek: Kostrukca aalza, rozdzał 4 dr Mchał Kooczyńsk Portfel złożoy z welu aerów wartoścowych. Zwrot ryzyko Ozaczea: w kwota ulokowaa rzez westora w aery wartoścowe

Bardziej szczegółowo

Wpływ redukcji poziomu szumu losowego metodą najbliższych sąsiadów 161

Wpływ redukcji poziomu szumu losowego metodą najbliższych sąsiadów 161 Kaarzya Zeug-Żebro WPŁYW REDUKCJI POZIOMU SZUMU LOSOWEGO MEODĄ NAJBLIŻSZYCH SĄSIADÓW NA WAROŚĆ NAJWIĘKSZEGO WYKŁADNIKA LAPUNOWA Wprowazee W aalze szeregów czasowych zakłaa sę, że w aych moża wyorębć skłak

Bardziej szczegółowo

ρ (6) przy czym ρ ij to współczynnik korelacji, wyznaczany na podstawie następującej formuły: (7)

ρ (6) przy czym ρ ij to współczynnik korelacji, wyznaczany na podstawie następującej formuły: (7) PROCES ZARZĄDZANIA PORTFELEM PAPIERÓW WARTOŚCIOWYCH WSPOMAGANY PRZEZ ŚRODOWISKO AUTOMATÓW KOMÓRKOWYCH Ageszka ULFIK Streszczee: W pracy przedstawoo sposób zarządzaa portfelem paperów wartoścowych wspomagay

Bardziej szczegółowo

PORTFELE FUNDAMENTALNE I PORTFELE Z CHAOSEM ANALIZA PORÓWNAWCZA

PORTFELE FUNDAMENTALNE I PORTFELE Z CHAOSEM ANALIZA PORÓWNAWCZA W Y D A W N I C T W O P O L I T E C H N I K I Ś L Ą S K I E J W G L I W I C A C H ZESZYTY NAUKOWE POLITECHNIKI ŚLĄSKIEJ 208 Sera: ORGANIZACJA I ZARZĄDZANIE z. 30 PORTFELE FUNDAMENTALNE I PORTFELE Z CHAOSEM

Bardziej szczegółowo

Sprawdzenie stateczności skarpy wykopu pod składowisko odpadów komunalnych

Sprawdzenie stateczności skarpy wykopu pod składowisko odpadów komunalnych Sprawdzee stateczośc skarpy wykopu pod składowsko odpadów koualych Ustalee wartośc współczyka stateczośc wykoae zostae uproszczoą etodą Bshopa, w oparcu o poższą forułę: [ W s( α )] ( φ ) ( φ ) W ta F

Bardziej szczegółowo

11/22/2014 STRATEGIE MIESZANE - MOTYWACJA. ROZWAśMY PRZYKŁAD:

11/22/2014 STRATEGIE MIESZANE - MOTYWACJA. ROZWAśMY PRZYKŁAD: //4 Gry o sue zero - gry rozgrywae w strategach eszaych STRATEGIE IESZANE - OTYWACJA. ROZWAśY PRZYKŁAD: 5 DEFINICJA..6 Strategą eszaą π gracza P azyway kaŝdy rozkład prawdopodobeństwa określoy a zborze

Bardziej szczegółowo

Jego zależy od wysokości i częstotliwości wypłat kuponów odsetkowych, ceny wykupu, oczekiwanej stopy zwrotu oraz zapłaconej ceny za obligację.

Jego zależy od wysokości i częstotliwości wypłat kuponów odsetkowych, ceny wykupu, oczekiwanej stopy zwrotu oraz zapłaconej ceny za obligację. Wrażlwość oblgacj Jedym z czyków ryzyka westowaa w oblgacje jest zmeość rykowych stóp procetowych. Iżyera fasowa dyspouje metodam pozwalającym zabezpeczyć portfel przed egatywym skutkam zma stóp procetowych.

Bardziej szczegółowo

ZASTOSOWANIE WYKŁADNIKÓW LAPUNOWA DO WYZNACZANIA PORTFELI OPTYMALNYCH

ZASTOSOWANIE WYKŁADNIKÓW LAPUNOWA DO WYZNACZANIA PORTFELI OPTYMALNYCH Stua Ekonoczne. Zeszyty Naukowe Unwersytetu Ekonocznego w Katowcach ISSN 2083-86 Nr 22 205 Współczesne Fnanse Monka Mśkewcz-Nawrocka Unwersytet Ekonoczny w Katowcach Wyzał Zarzązana Katera Mateatyk onka.skewcz@ue.katowce.pl

Bardziej szczegółowo

Teoria i metody optymalizacji

Teoria i metody optymalizacji Sforułowae owae zaaa otyalzacj elowej bez ograczeń: Fukcja celu f( : Zaae otyalzacj olega a zalezeu wektora zeych ecyzyjych aleŝącego o zboru rozwązań ouszczalych R takego Ŝe la R Co jest rówozacze zasow:

Bardziej szczegółowo

n R ZałóŜmy, Ŝe istnieje d, dla którego: Metody optymalizacji Dr inŝ. Ewa Szlachcic otwarte otoczenie R n punktu x, Ŝe

n R ZałóŜmy, Ŝe istnieje d, dla którego: Metody optymalizacji Dr inŝ. Ewa Szlachcic otwarte otoczenie R n punktu x, Ŝe Sforułowae owae zaaa otyalzacj elowej bez ograczeń: Fukcja celu f() : Zaae otyalzacj olega a zalezeu wektora zeych ecyzyjych aleŝącego o zboru rozwązań ouszczalych R takego Ŝe la R Co jest rówozacze zasow:

Bardziej szczegółowo

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE ZT.. Zagadee trasportowe w postac tablcy Z m puktów (odpowedo A,...,A m ) wysyłamy edorody produkt w loścach a,...,a m do puktów odboru (odpowedo B,...,B ), gdze est odberay w

Bardziej szczegółowo

Statystyczna analiza miesięcznych zmian współczynnika szkodowości kredytów hipotecznych

Statystyczna analiza miesięcznych zmian współczynnika szkodowości kredytów hipotecznych dr Ewa Wycka Wyższa Szkoła Bakowa w Gdańsku Wtold Komorowsk, Rafał Gatowsk TZ SKOK S.A. Statystycza aalza mesęczych zma współczyka szkodowośc kredytów hpoteczych Wskaźk szkodowośc jest marą obcążea kwoty/lczby

Bardziej szczegółowo

1. Relacja preferencji

1. Relacja preferencji dr Mchał Koopczyńsk EKONOMIA MATEMATYCZNA Wykłady, 2, 3 (a podstawe skryptu r 65) Relaca preferec koszyk towarów: przestrzeń towarów: R + = { x R x 0} x = ( x,, x ) X X R+ x 0 x 0 =, 2,, x~y xf y x y x

Bardziej szczegółowo

Regresja REGRESJA

Regresja REGRESJA Regresja 39. REGRESJA.. Regresja perwszego rodzaju Nech (, będze dwuwyarową zeą losową, dla które steje kowaracja. Nech E( y ozacza warukową wartość oczekwaą zdefowaą dla przypadku zeych losowych typu

Bardziej szczegółowo

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = =

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = = 4. Na podstawe erówośc Cramera Rao wyzacz dole ograczee dla waracj eobcążoego estymatora waracj σ w rozkładze ormalym N(0, σ ). W zadau e ma polecea wyzaczaa estymatora eobcążoego o mmalej waracj dla σ,

Bardziej szczegółowo

L.Kowalski zadania ze statystyki opisowej-zestaw 5. ZADANIA Zestaw 5

L.Kowalski zadania ze statystyki opisowej-zestaw 5. ZADANIA Zestaw 5 L.Kowalsk zadaa ze statystyk opsowej-zestaw 5 Zadae 5. X cea (zł, Y popyt (tys. szt.. Mając dae ZADANIA Zestaw 5 x,5,5 3 3,5 4 4,5 5 y 44 43 43 37 36 34 35 35 Oblcz współczyk korelacj Pearsoa. Oblcz współczyk

Bardziej szczegółowo

R n. i stopa procentowa okresu bazowego, P wartość początkowa renty, F wartość końcowa renty. R(1 )

R n. i stopa procentowa okresu bazowego, P wartość początkowa renty, F wartość końcowa renty. R(1 ) Maeayka fasowa ubezpeczeowa Ćwczea 4 IE, I rok SS Tea: achuek re oęce rey Warość począkowa końcowa rey ey o sałych raach ea o zeych raach ea uogóoa osawowe poęca rachuku re ea es o cąg płaośc okoywaych

Bardziej szczegółowo

N ( µ, σ ). Wyznacz estymatory parametrów µ i. Y które są niezależnymi zmiennymi losowymi.

N ( µ, σ ). Wyznacz estymatory parametrów µ i. Y które są niezależnymi zmiennymi losowymi. 3 Metody estymacj N ( µ, σ ) Wyzacz estymatory parametrów µ 3 Populacja geerala ma rozład ormaly mometów wyorzystując perwszy momet zwyły drug momet cetraly z prób σ metodą 3 Zmea losowa ma rozład geometryczy

Bardziej szczegółowo

FINANSE II. Model jednowskaźnikowy Sharpe a.

FINANSE II. Model jednowskaźnikowy Sharpe a. ODELE RYNKU KAPITAŁOWEGO odel jedowskaźkowy Sharpe a. odel ryku kaptałowego - CAP (Captal Asset Prcg odel odel wycey aktywów kaptałowych). odel APT (Arbtrage Prcg Theory Teora artrażu ceowego). odel jedowskaźkowy

Bardziej szczegółowo

Niezawodność. systemów nienaprawialnych. 1. Analiza systemów w nienaprawialnych. 2. System nienaprawialny przykładowe

Niezawodność. systemów nienaprawialnych. 1. Analiza systemów w nienaprawialnych. 2. System nienaprawialny przykładowe Nezawoość sysemów eaprawalych. Aalza sysemów w eaprawalych. Sysemy eaprawale - przykłaowe srukury ezawooścowe 3. Sysemy eaprawale - przykłay aalzy. Aalza sysemów w eaprawalych Sysem eaprawaly jes o sysem

Bardziej szczegółowo

ma rozkład normalny z nieznaną wartością oczekiwaną m

ma rozkład normalny z nieznaną wartością oczekiwaną m Zadae Każda ze zmeych losowych,, 9 ma rozkład ormaly z ezaą wartoścą oczekwaą m waracją, a każda ze zmeych losowych Y, Y,, Y9 rozkład ormaly z ezaą wartoścą oczekwaą m waracją 4 Założoo, że wszystke zmee

Bardziej szczegółowo

ZASTOSOWANIE METODY CBR DO SZACOWANIA KOSZTÓW WYTWARZANIA W FAZIE PROJEKTOWANIA

ZASTOSOWANIE METODY CBR DO SZACOWANIA KOSZTÓW WYTWARZANIA W FAZIE PROJEKTOWANIA ZASTOSOWANIE METODY CBR DO SZACOWANIA KOSZTÓW WYTWARZANIA W FAZIE PROJEKTOWANIA prof. r hab. iż. Ryszar Kosala r.kosala@po.opole.pl mgr iż. Barbara Baruś b.barus@po.opole.pl Politechika Opolska Wyział

Bardziej szczegółowo

WPŁYW REDUKCJI POZIOMU SZUMU LOSOWEGO METODĄ NAJBLIŻSZYCH SĄSIADÓW NA DOKŁADNOŚĆ PROGNOZ FINANSOWYCH SZEREGÓW CZASOWYCH

WPŁYW REDUKCJI POZIOMU SZUMU LOSOWEGO METODĄ NAJBLIŻSZYCH SĄSIADÓW NA DOKŁADNOŚĆ PROGNOZ FINANSOWYCH SZEREGÓW CZASOWYCH Kaarzya Zeug-Żebro Uwersye Ekoomczy w Kaowcach WPŁYW REDUKCJI POZIOMU SZUMU LOSOWEGO METODĄ NAJBLIŻSZYCH SĄSIADÓW NA DOKŁADNOŚĆ PROGNOZ FINANSOWYCH SZEREGÓW CZASOWYCH Wsęp Rzeczywsy szereg czasowy jes

Bardziej szczegółowo

RUCH WOLNOZMIENNY W KORYTACH PRYZMATYCZNYCH

RUCH WOLNOZMIENNY W KORYTACH PRYZMATYCZNYCH atedra Iżyer Wode Satare Uwersytet Przyrodczy w Pozau UCH WOLNOZMIENNY W OYTCH PYZMTYCZNYCH NLIZ UŁDU ZWIECIDŁ WODY I PZYŁDY OLICZEŃ Metoda grafczo-całkowa Metoda Czarowskego Metoda aketeffa Opracował:

Bardziej szczegółowo

Przybliżone zapytania do baz danych z akceleracją obliczeń rozkładów prawdopodobieństwa

Przybliżone zapytania do baz danych z akceleracją obliczeń rozkładów prawdopodobieństwa Przyblżoe zapytaa o baz aych z akceleracą oblczeń rozkłaów prawopoobeństwa Wtol Arzeewsk Poltechka Pozańska e mal: Wtol.Arzeewsk@cs.put.poza.pl Artur Gramack, Jarosław Gramack Uwersytet Zeloogórsk e mal:

Bardziej szczegółowo

Rating relacji inwestorskich. IX Europejski Kongres Finansowy Sopot, 5 czerwca 2019

Rating relacji inwestorskich. IX Europejski Kongres Finansowy Sopot, 5 czerwca 2019 Rating relacji inwestorskich IX Europejski Kongres Finansowy Sopot, 5 czerwca 2019 Badanie ratingowe (II edycja) Cel badania Zakres badania Metodologia Wyniki Skala ratingu Ratingi i ich perspektywy Porównanie

Bardziej szczegółowo

mgr Anna Matysiak PODSTAWOWE POJĘCIA STATYSTYCZNE

mgr Anna Matysiak PODSTAWOWE POJĘCIA STATYSTYCZNE mgr Aa Matysak PODSTAWOWE POJĘCIA STATYSTYCZNE POPULACJA (ZBIOROWOŚĆ GENERALNA) zbór logcze powązaych jeostek, obektów, wyków wszystkch pomarów, p meszkańcy Polsk, stuec SGH, gospoarstwa omowe w Polsce

Bardziej szczegółowo

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Prawdopodobieństwo i statystyka r. Zadae. W ure zajduje sę 5 kul, z których 5 jest bałych czarych. Losujemy bez zwracaa kolejo po jedej kul. Kończymy losowae w momece, kedy wycągęte zostaą wszystke czare kule. Oblcz wartość oczekwaą lczby

Bardziej szczegółowo

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 7-8

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 7-8 Stasław Cchock Natala Nehreecka Zajęca 7-8 . Testowae łączej stotośc wyraych regresorów. Założea klasyczego modelu regresj lowej 3. Własośc estymatora MNK w KMRL Wartość oczekwaa eocążoość estymatora Waracja

Bardziej szczegółowo

Matematyczny opis ryzyka

Matematyczny opis ryzyka Aalza ryzyka kosztowego robót remotowo-budowlaych w warukach epełe formac Mgr ż Mchał Bętkowsk dr ż Adrze Powuk Wydzał Budowctwa Poltechka Śląska w Glwcach MchalBetkowsk@polslpl AdrzePowuk@polslpl Streszczee

Bardziej szczegółowo

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = =

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = = 4. Na podstawe erówośc Cramera Rao wyzacz dole ograczee dla waracj eobcążoego estymatora waracj σ w rozkładze ormalym N(0, σ. W zadau e ma polecea wyzaczaa estymatora eobcążoego o mmalej waracj dla σ,

Bardziej szczegółowo

WSPOMAGANIE DECYZJI - MIŁOSZ KADZIŃSKI LABORATORIUM II PROGRAMOWANIE CELOWE, ILORAZOWE I MIN-MAX. min. min

WSPOMAGANIE DECYZJI - MIŁOSZ KADZIŃSKI LABORATORIUM II PROGRAMOWANIE CELOWE, ILORAZOWE I MIN-MAX. min. min WSPOMAGANIE DECYZJI - MIŁOSZ KADZIŃSKI LABORAORIUM II PROGRAMOWANIE CELOWE, ILORAZOWE I MIN-MAX Probley prograowae celowego lorazowego to probley prograowae ateatyczego elowego, który oża sktecze zlearyzować

Bardziej szczegółowo

SFORA POLSKA Wykresy 4-godzinne

SFORA POLSKA Wykresy 4-godzinne SFORA POLSKA Wykresy 4-godzinne ALIOR ALIOR (66.8000, 67.4900, 66., 66., -0.18000), max02 (70.6862), max03 (70.7288), sfora psufff (70.9454, 71.5664, 72.0589, 72.4307, 72.6513, 72.6766, 72.5410, 72.3745)

Bardziej szczegółowo

teorii optymalizacji

teorii optymalizacji Poltechka Gdańska Wydzał Oceaotechk Okrętowctwa St. II stop. se. I Podstawy teor optyalzac wykład 7 M. H. Ghae Ma 5 Podstawy teor optyalzac Oceaotechka II stop. se. I 5 Podstawy teor optyalzac Oceaotechka

Bardziej szczegółowo

Podprzestrzenie macierzowe

Podprzestrzenie macierzowe Podprzestrzee macerzowe werdzee: Dla dwóch macerzy A B o tych samych wymarach zachodz: ( ) ( ) wersz a) R A R B A ~ B Dowód: wersz a) A ~ B stee P taka że PA B 3 0 A 4 3 0 0 E A B 0 0 0 E B 3 6 4 0 0 0

Bardziej szczegółowo

MODELE OBIEKTÓW W 3-D3 część

MODELE OBIEKTÓW W 3-D3 część WYKŁAD 5 MODELE OBIEKTÓW W -D część la wykładu: Kocepcja krzywej sklejaej Jedorode krzywe B-sklejae ejedorode krzywe B-sklejae owerzche Bezera, B-sklejae URBS 1. Kocepcja krzywej sklejaej Istotą z praktyczego

Bardziej szczegółowo

SFORA POLSKA Wykresy 4-godzinne

SFORA POLSKA Wykresy 4-godzinne piątek, 5 stycznia SFORA POLSKA Wykresy 4-godzinne piątek, 5 stycznia ALIOR ALIOR (78.3000, 78.6000, 78.0000, 78.3500, +0.2), max02 (73.8900), max03 (76.5812), sfora psufff (76.1299, 75.7169, 75.1950,

Bardziej szczegółowo

SFORA POLSKA Wykresy 4-godzinne

SFORA POLSKA Wykresy 4-godzinne SFORA POLSKA Wykresy 4-godzinne ALIOR ALIOR (75.8500, 76.2000, 75.7500, 76.2000, +0.64999), max02 (81.3372), max03 (80.5454), sfora psufff (80.8925, 81.7023, 82.3327, 82.7077, 82.9222, 83.0961, 83.2123,

Bardziej szczegółowo

Portfele zawierające walor pozbawiony ryzyka. Elementy teorii rynku kapitałowego

Portfele zawierające walor pozbawiony ryzyka. Elementy teorii rynku kapitałowego Portel nwestycyjny ćwczena Na podst. Wtold Jurek: Konstrukcja analza rozdzał 5 dr chał Konopczyńsk Portele zawerające walor pozbawony ryzyka. lementy teor rynku kaptałowego 1. Pożyczane penędzy amy dwa

Bardziej szczegółowo

będą niezależnymi zmiennymi losowymi z rozkładu o gęstości

będą niezależnymi zmiennymi losowymi z rozkładu o gęstości Prawdopodobeństwo statystyka 4.0.00 r. Zadae Nech... będą ezależym zmeym losowym z rozkładu o gęstośc θ f ( x) = θ xe gdy x > 0. Estymujemy dodat parametr θ wykorzystując estymator ajwększej warogodośc

Bardziej szczegółowo

METODYKA OCENY SPRZĘTU GEODEZYJNEGO ZA POMOCĄ TESTÓW STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ

METODYKA OCENY SPRZĘTU GEODEZYJNEGO ZA POMOCĄ TESTÓW STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ Metoyka ocey sprzętu geoezyjego... INFRASTRUKTURA I EKOLOGIA TERENÓW WIEJSKICH INFRASTRUCTURE AND ECOLOGY OF RURAL AREAS Nr 6/00, POLSKA AKADEMIA NAUK, Ozał w Krakowe, s. 67 75 Komsja Techczej Ifrastruktury

Bardziej szczegółowo

Modelowanie niezawodności i wydajności synchronicznej elastycznej linii produkcyjnej

Modelowanie niezawodności i wydajności synchronicznej elastycznej linii produkcyjnej Dr hab. ż. Ato Śwć, prof. adzw. Istytut Techologczych ystemów Iformacyych oltechka Lubelska ul. Nadbystrzycka 36, 2-68 Lubl e-mal: a.swc@pollub.pl Dr ż. Lech Mazurek aństwowa Wyższa zkoła Zawodowa w Chełme

Bardziej szczegółowo

08 Model planowania sieci dostaw 1Po_2Pr_KT+KM

08 Model planowania sieci dostaw 1Po_2Pr_KT+KM Nr Tytuł: Autor: 08 Model plaowaa sec dostaw 1Po_2Pr_KT+KM Potr SAWICKI Zakład Systeów Trasportowych WIT PP potr.sawck@put.poza.pl potr.sawck.pracowk.put.poza.pl www.facebook.co/potr.sawck.put Przedot:

Bardziej szczegółowo

J. Wyrwał, Wykłady z mechaniki materiałów METODA SIŁ Wprowadzenie

J. Wyrwał, Wykłady z mechaniki materiałów METODA SIŁ Wprowadzenie J. Wyrwał Wykłady z mechak materałów.. ETODA SIŁ... Wprowadzee etoda sł est prostą metodą rozwązywaa (obczaa reakc podporowych oraz wyzaczaa sł przekroowych) statycze ewyzaczaych (zewętrze wewętrze) układów

Bardziej szczegółowo

06 Model planowania sieci dostaw 1Po_1Pr_KT+KM

06 Model planowania sieci dostaw 1Po_1Pr_KT+KM Nr Tytuł: Autor: 06 Model plaowaa sec dostaw 1Po_1Pr_KT+KM Potr SAWICKI Zakład Systeów Trasportowych WIT PP potr.sawck@put.poza.pl potr.sawck.pracowk.put.poza.pl www.facebook.co/potr.sawck.put Przedot:

Bardziej szczegółowo

ma rozkład normalny z wartością oczekiwaną EX = EY = 1, EZ = 0 i macierzą kowariancji

ma rozkład normalny z wartością oczekiwaną EX = EY = 1, EZ = 0 i macierzą kowariancji Zadae. Zmea losowa (, Y, Z) ma rozkład ormaly z wartoścą oczekwaą E = EY =, EZ = 0 macerzą kowaracj. Oblczyć Var(( Y ) Z). (A) 5 (B) 7 (C) 6 Zadae. Zmee losowe,, K,,K P ( = ) = P( = ) =. Nech S =. Oblcz

Bardziej szczegółowo

SFORA POLSKA Wykresy 4-godzinne

SFORA POLSKA Wykresy 4-godzinne SFORA POLSKA Wykresy 4-godzinne ALIOR ALIOR (6.0100, 6.400, 62.9500, 6.000, +0.29000), max02 (72.284), max0 (70.9859), sfora psufff (72.1875, 72.6157, 72.9259, 7.0777, 7.0228, 72.8069, 72.5786, 72.4289)

Bardziej szczegółowo

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Zajęcia 5

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Zajęcia 5 Stasław Cchock Natala Nehreecka Zajęca 5 . Testowae łączej stotośc wyraych regresorów. Założea klasyczego modelu regresj lowej 3. Własośc estymatora MNK w KMRL Wartośd oczekwaa eocążoośd estymatora Waracja

Bardziej szczegółowo

i = 0, 1, 2 i = 0, 1 33,115 1,698 0,087 0,005!0,002 34,813 1,785 0,092 0,003 36,598 1,877 0,095 38,475 1,972 40,447 i = 0, 1, 2, 3

i = 0, 1, 2 i = 0, 1 33,115 1,698 0,087 0,005!0,002 34,813 1,785 0,092 0,003 36,598 1,877 0,095 38,475 1,972 40,447 i = 0, 1, 2, 3 35 Iterpoaca Herte a 3 f ( x f ( x,,, 3, 4 f ( x,,, 3 f ( x,, 3 f ( x, 4 f ( x 33,5,698,87,5!, 34,83,785,9,3 36,598,877,95 38,475,97 4,447 Na podstawe wzoru (38 ay zate 87,, 5, L4 ( t 335, +, 698t+ t(

Bardziej szczegółowo

Projekt 2 2. Wielomiany interpolujące

Projekt 2 2. Wielomiany interpolujące Proekt Weloma terpoluące Rodzae welomaów terpoluącc uma edomaów Nec w przedzale a, b określoa będze fukca f: ec będze ustaloc m wartośc argumetu :,,, m, m L prz czm: < < L < < m m Pukt o tc odcztac azwa

Bardziej szczegółowo

( ) L 1. θ θ = M. Przybycień Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka. = θ. min

( ) L 1. θ θ = M. Przybycień Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka. = θ. min Fukca warogodośc Nech będze daa próba losowa prosta o lczebośc z rozkładu f (x;. Fukcą warogodośc dla próby x azywamy welkość: ( x; f ( x ; L Twerdzee (Cramera-Rao: Mmala wartość warac m dowolego eobcążoego

Bardziej szczegółowo

WPŁYW REDUKCJI SZUMU LOSOWEGO METODĄ NAJBLIŻSZYCH SĄSIADÓW NA STABILNOŚĆ NAJWIĘKSZEGO WYKŁADNIKA LAPUNOWA W EKONOMICZNYCH SZEREGACH CZASOWYCH

WPŁYW REDUKCJI SZUMU LOSOWEGO METODĄ NAJBLIŻSZYCH SĄSIADÓW NA STABILNOŚĆ NAJWIĘKSZEGO WYKŁADNIKA LAPUNOWA W EKONOMICZNYCH SZEREGACH CZASOWYCH Moka MśkewczNawrocka Uwersye Ekoomczy w Kaowcach WPŁYW EDUKCJI SZUMU LOSOWEGO METODĄ NAJBLIŻSZYCH SĄSIADÓW NA STABILNOŚĆ NAJWIĘKSZEGO WYKŁADNIKA LAPUNOWA W EKONOMICZNYCH SZEEGACH CZASOWYCH Wprowazee Najwększy

Bardziej szczegółowo

WPŁYW LICZBY NAJBLIŻSZYCH SĄSIADÓW NA DOKŁADNOŚĆ PROGNOZ EKONOMICZNYCH SZEREGÓW CZASOWYCH

WPŁYW LICZBY NAJBLIŻSZYCH SĄSIADÓW NA DOKŁADNOŚĆ PROGNOZ EKONOMICZNYCH SZEREGÓW CZASOWYCH Stua Ekonomczne. Zeszyty Naukowe Unwersytetu Ekonomcznego w Katowcach ISSN 2083-86 Nr 295 206 Monka Mśkewcz-Nawrocka Unwersytet Ekonomczny w Katowcach Wyzał Zarzązana Katera Matematyk monka.mskewcz@ue.katowce.pl

Bardziej szczegółowo

. Wtedy E V U jest równa

. Wtedy E V U jest równa Prawdopodobeństwo statystyka 7.0.0r. Zadae Dwuwymarowa zmea losowa Y ma rozkład cągły o gęstośc gdy ( ) 0 y f ( y) 0 w przecwym przypadku. Nech U Y V Y. Wtedy E V U jest rówa 8 7 5 7 8 8 5 Prawdopodobeństwo

Bardziej szczegółowo

Analiza wyniku finansowego - analiza wstępna

Analiza wyniku finansowego - analiza wstępna Aalza wyku fasowego - aalza wstępa dr Potr Ls Welkość wyku fasowego determuje: etowość przedsęborstwa Welkość podatku dochodowego Welkość kaptałów własych Welkość dywded 1 Aalza wyku fasowego ma szczególe

Bardziej szczegółowo

Miary statystyczne. Katowice 2014

Miary statystyczne. Katowice 2014 Mary statystycze Katowce 04 Podstawowe pojęca Statystyka Populacja próba Cechy zmee Szereg statystycze Wykresy Statystyka Statystyka to auka zajmująca sę loścowym metodam aalzy zjawsk masowych (występujących

Bardziej szczegółowo

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Prawdopodobieństwo i statystyka r. Prawdopodobeństwo statystyka 0.06.0 r. Zadae. Ura zawera kul o umerach: 0,,,,. Z ury cągemy kulę, zapsujemy umer kulę wrzucamy z powrotem do ury. Czyość tę powtarzamy, aż kula z każdym umerem zostae wycągęta

Bardziej szczegółowo

Schrödingera. Dr inż. Zbigniew Szklarski. Katedra Elektroniki, paw. C-1, pok

Schrödingera. Dr inż. Zbigniew Szklarski. Katedra Elektroniki, paw. C-1, pok Wykła 0: Rówae Schrögera Dr ż. Zbgew Szklarsk Kaera lekrok paw. C- pok.3 szkla@agh.eu.pl hp://layer.uc.agh.eu.pl/z.szklarsk/ 0.06.07 Wyzał Iforayk lekrok Telekoukacj - Teleforayka Rówae Schrögera jeo z

Bardziej szczegółowo

Agenda. Politechnika Poznańska WMRiT ZST. Piotr Sawicki Optymalizacja w transporcie 1. Kluczowe elementy wykładu

Agenda. Politechnika Poznańska WMRiT ZST. Piotr Sawicki Optymalizacja w transporcie 1. Kluczowe elementy wykładu Poltechka Pozańska WMRT ZST Tytuł: 05 Lokalzaca obektów. Model PoPr Zastosowae prograowaa lowego Autor: Potr SAWICKI Zakład Systeów Trasportowych WMRT PP potr.sawck@put.poza.pl www.put.poza.pl/~potr.sawck

Bardziej szczegółowo

Projekt 3 Analiza masowa

Projekt 3 Analiza masowa Wydzał Mechaczy Eergetyk Lotctwa Poltechk Warszawskej - Zakład Saolotów Śgłowców Projekt 3 Aalza asowa Nejszy projekt składa sę z dwóch częśc. Perwsza polega projekce wstępy wętrza kaby (kadłuba). Druga

Bardziej szczegółowo

System finansowy gospodarki

System finansowy gospodarki System fasowy gospodark Zajęca r 7 Krzywa retowośc, zadaa (mat. f.), marża w hadlu, NPV IRR, Ustawa o kredyce kosumeckm, fukcje fasowe Excela Krzywa retowośc (dochodowośc) Yeld Curve Krzywa ta jest grafczym

Bardziej szczegółowo

ANALIZA INPUT - OUTPUT

ANALIZA INPUT - OUTPUT Aalza put - output Notatk S Dorosewcz J Staseńko Stroa z 28 SŁAWOMIR DOROSIEWICZ JUSTYNA STASIEŃKO ANALIZA INPUT - OUTPUT NOTATKI Istytut Ekoometr SGH Aalza put - output Notatk S Dorosewcz J Staseńko Stroa

Bardziej szczegółowo

Laboratorium Metod Statystycznych ĆWICZENIE 2 WERYFIKACJA HIPOTEZ I ANALIZA WARIANCJI

Laboratorium Metod Statystycznych ĆWICZENIE 2 WERYFIKACJA HIPOTEZ I ANALIZA WARIANCJI Laboatoum Metod tatystyczych ĆWICZENIE WERYFIKACJA HIPOTEZ I ANALIZA WARIANCJI Oacowała: Katazya tąo Weyfkaca hotez Hoteza statystycza to dowole zyuszczee dotyczące ozkładu oulac. Wyóżamy hotezy: aametycze

Bardziej szczegółowo

Projekt ze statystyki

Projekt ze statystyki Projekt ze statystyki Opracowaie: - - Spis treści Treść zaia... Problem I. Obliczeia i wioski... 4 Samochó I... 4 Miary położeia... 4 Miary zmieości... 5 Miary asymetrii... 6 Samochó II... 8 Miary położeia:...

Bardziej szczegółowo

TESTY NORMALNOŚCI. ( Cecha X populacji ma rozkład normalny). Hipoteza alternatywna H1( Cecha X populacji nie ma rozkładu normalnego).

TESTY NORMALNOŚCI. ( Cecha X populacji ma rozkład normalny). Hipoteza alternatywna H1( Cecha X populacji nie ma rozkładu normalnego). TESTY NORMALNOŚCI Test zgodośc Hpoteza zerowa H 0 ( Cecha X populacj ma rozkład ormaly). Hpoteza alteratywa H1( Cecha X populacj e ma rozkładu ormalego). Weryfkacja powyższych hpotez za pomocą tzw. testu

Bardziej szczegółowo

METODY KOMPUTEROWE 1

METODY KOMPUTEROWE 1 MTODY KOMPUTROW WIADOMOŚCI WSTĘPN MTODA ULRA Mcał PŁOTKOWIAK Adam ŁODYGOWSKI Kosultacje aukowe dr z. Wtold Kąkol Pozań 00/00 MTODY KOMPUTROW WIADOMOŚCI WSTĘPN Metod umercze MN pozwalają a ormułowae matematczc

Bardziej szczegółowo

Arytmetyka finansowa Wykład z dnia 30.04.2013

Arytmetyka finansowa Wykład z dnia 30.04.2013 Arytmetyka fnansowa Wykła z na 30042013 Wesław Krakowak W tym rozzale bęzemy baać wartość aktualną rent pewnych, W szczególnośc, wartość obecną renty, a równeż wartość końcową Do wartośc końcowej renty

Bardziej szczegółowo

Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Automatyki

Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Automatyki Poltechka Gańska Wyzał Elektrotechk Automatyk Katera Automatyk Wybrae zagaea aalzy bezpeczeństwa fukcjoalego programowalych systemów sterowaa zabezpeczeń stalacj procesowych Tomasz Barert, Kazmerz Kosmowsk,

Bardziej szczegółowo

Współczynnik korelacji rangowej badanie zależności między preferencjami

Współczynnik korelacji rangowej badanie zależności między preferencjami Współczyk korelacj ragowej badae zależośc mędzy preferecjam Przemysław Grzegorzewsk Istytut Badań Systymowych PAN ul. Newelska 6 01-447 Warszawa E-mal: pgrzeg@bspa.waw.pl Pla referatu: Klasycze metody

Bardziej szczegółowo

FUNKCJE DWÓCH ZMIENNYCH

FUNKCJE DWÓCH ZMIENNYCH FUNKCJE DWÓCH MIENNYCH De. JeŜel kaŝdemu puktow (, ) ze zoru E płaszczz XY przporządkujem pewą lczę rzeczwstą z, to mówm, Ŝe a zorze E określoa została ukcja z (, ). Gd zór E e jest wraźe poda, sprawdzam

Bardziej szczegółowo

SPRZEDAŻ PONIŻEJ KOSZTU WŁASNEGO W PRZEDSIĘBIORSTWIE WIELOASORTYMENTOWYM

SPRZEDAŻ PONIŻEJ KOSZTU WŁASNEGO W PRZEDSIĘBIORSTWIE WIELOASORTYMENTOWYM ACTA UNIVERSITATIS WRATISLAVIENSIS No 37 PRZEGLĄD PRAWA I ADMINISTRACJI LXXX WROCŁAW 009 ANNA ĆWIĄKAŁA-MAŁYS WIOLETTA NOWAK Uwersytet Wrocławsk SPRZEDAŻ PONIŻEJ KOSZTU WŁASNEGO W PRZEDSIĘBIORSTWIE WIELOASORTYMENTOWYM

Bardziej szczegółowo

będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym 2 x

będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym 2 x Prawdopodobeństwo statystyka 8.0.007 r. Zadae. Nech,,, rozkładze z gęstoścą Oblczyć m E max będą ezależym zmeym losowym o tym samym { },,, { },,, gdy x > f ( x) = x. 0 gdy x 8 8 Prawdopodobeństwo statystyka

Bardziej szczegółowo

Monika Jeziorska - Pąpka Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu

Monika Jeziorska - Pąpka Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu DYNAMICZNE MODELE EKONOMERYCZNE X Ogólopolske Semarum Naukowe, 4 6 wrześa 2007 w oruu Katedra Ekoometr Statystyk, Uwersytet Mkołaja Koperka w oruu Moka Jezorska - Pąpka Uwersytet Mkołaja Koperka w oruu

Bardziej szczegółowo

KALIBRACJA NIE ZAWSZE PROSTA

KALIBRACJA NIE ZAWSZE PROSTA KALIBRACJA NIE ZAWSZE PROSTA Potr Koeczka Katedra Chem Aaltyczej Wydzał Chemczy Poltechka Gdańska S w S C -? C w Sygał - astępstwo kosekwecja przeprowadzoego pomaru główy obekt zateresowań aaltyka. Cel

Bardziej szczegółowo

Planowanie eksperymentu pomiarowego I

Planowanie eksperymentu pomiarowego I POLITECHNIKA ŚLĄSKA W GLIWICACH WYDZIAŁ INŻYNIERII ŚRODOWISKA ENERGETYKI INSTYTUT MASZYN URZĄDZEŃ ENERGETYCZNYCH Plaowae eksperymetu pomarowego I Laboratorum merctwa (M 0) Opracował: dr ż. Grzegorz Wcak

Bardziej szczegółowo

POMIAR RYZYKA PORTFELI INWESTYCYJNYCH ZBUDOWANYCH NA PODSTAWIE CHARAKTERYSTYKI TEORII CHAOSU

POMIAR RYZYKA PORTFELI INWESTYCYJNYCH ZBUDOWANYCH NA PODSTAWIE CHARAKTERYSTYKI TEORII CHAOSU W Y A W I C T W O P O L I T E C H I K I Ś L Ą K I E J W G L I W I C A C H ZEZYTY AUKOWE POLITECHIKI ŚLĄKIEJ 08 era: OGAIZACJA I ZAZĄZAIE z. 30 POIA YZYKA POTFELI IWETYCYJYCH ZBUOWAYCH A POTAWIE CHAAKTEYTYKI

Bardziej szczegółowo

System finansowy gospodarki

System finansowy gospodarki System fasowy gospodark Zajęca r 6 Matematyka fasowa c.d. Rachuek retowy (autetowy) Maem rachuku retowego określa sę regulare płatośc w stałych odstępach czasu przy założeu stałej stopy procetowej. Przykłady

Bardziej szczegółowo

Tablica Galtona. Mechaniczny model rozkładu normalnego (M10)

Tablica Galtona. Mechaniczny model rozkładu normalnego (M10) Tablca Galtoa. Mechaczy model rozkładu ormalego (M) I. Zestaw przyrządów: Tablca Galtoa, komplet kulek sztuk. II. Wykoae pomarów.. Wykoać 8 pomarów, wrzucając kulk pojedyczo.. Uporządkować wyk pomarów,

Bardziej szczegółowo

Statystyczna analiza danych przedziały ufności

Statystyczna analiza danych przedziały ufności 07-- Probablstyka statystyka Statystycza aalza daych przedzały ufośc Wykład 7 dr ż. Barbara Swatowska Wstęp Podstawowe cele aalzy zborów daych Uogóloy ops poszczególych cech/zeych statystyka opsowa; aalza

Bardziej szczegółowo

Matematyka finansowa 08.10.2007 r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. XLIII Egzamin dla Aktuariuszy z 8 października 2007 r.

Matematyka finansowa 08.10.2007 r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. XLIII Egzamin dla Aktuariuszy z 8 października 2007 r. Matematyka fiasowa 08.10.2007 r. Komisja Egzamiacyja dla Aktuariuszy XLIII Egzami dla Aktuariuszy z 8 paździerika 2007 r. Część I Matematyka fiasowa WERSJA TESTU A Imię i azwisko osoby egzamiowaej:...

Bardziej szczegółowo

UOGÓLNIONA ANALIZA WRAŻLIWOŚCI ZYSKU W PRZEDSIĘBIORSTWIE PRODUKUJĄCYM N-ASORTYMENTÓW. 1. Wprowadzenie

UOGÓLNIONA ANALIZA WRAŻLIWOŚCI ZYSKU W PRZEDSIĘBIORSTWIE PRODUKUJĄCYM N-ASORTYMENTÓW. 1. Wprowadzenie B A D A N I A O P E R A C Y J N E I D E C Y J E Nr 2 2007 Aa ĆWIĄKAŁA-MAŁYS*, Woletta NOWAK* UOGÓLNIONA ANALIA WRAŻLIWOŚCI YSKU W PREDSIĘBIORSTWIE PRODUKUJĄCYM N-ASORTYMENTÓW Przedstawoo ajważejsze elemety

Bardziej szczegółowo

WYBRANE MIARY OCENY STOPNIA DYWERSYFIKACJI PORTFELI INWESTYCYJNYCH

WYBRANE MIARY OCENY STOPNIA DYWERSYFIKACJI PORTFELI INWESTYCYJNYCH Studa Ekoomcze. Zeszyty Naukowe Uwersytetu Ekoomczego w Katowcach ISSN 2083-86 Nr 340 207 Iformatyka Ekoometra 0 Agata Gluzcka Uwersytet Ekoomczy w Katowcach Wydzał Iformatyk Komukacj Katedra Badań Operacyjych

Bardziej szczegółowo

Struktura czasowa stóp procentowych (term structure of interest rates)

Struktura czasowa stóp procentowych (term structure of interest rates) Struktura czasowa stóp procetowych (term structure of iterest rates) Wysokość rykowych stóp procetowych Na ryku istieje wiele różorodych stóp procetowych. Poziom rykowej stopy procetowej (lub omialej stopy,

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenia nr 3 Finanse II Robert Ślepaczuk. Teoria portfela papierów wartościowych

Ćwiczenia nr 3 Finanse II Robert Ślepaczuk. Teoria portfela papierów wartościowych Ćczea r 3 Fae II obert Ślepaczuk Teora portfela paperó artoścoych Teora portfela paperó artoścoych jet jedym z ajażejzych dzałó ooczeych faó. Dotyczy oa etycj faoych, a przede zytkm etycj dokoyaych a ryku

Bardziej szczegółowo

WYZNACZANIE WARTOŚCI ENERGII ROZPRASZANEJ PODCZAS ZDERZENIA CIAŁ

WYZNACZANIE WARTOŚCI ENERGII ROZPRASZANEJ PODCZAS ZDERZENIA CIAŁ 9 Cel ćwczea Ćwczee 9 WYZNACZANIE WARTOŚCI ENERGII ROZPRASZANE PODCZAS ZDERZENIA CIAŁ Celem ćwczea jest wyzaczee wartośc eerg rozpraszaej podczas zderzea cał oraz współczyka restytucj charakteryzującego

Bardziej szczegółowo

Procent prosty Gdy znamy kapitał początkowy i stopę procentową

Procent prosty Gdy znamy kapitał początkowy i stopę procentową cet psty Gdy zay aptał pczątwy stpę pcetwą F = + I aptał ńcwy, pczątwy, dset I = I = stpa pcetwa (w stsuu czy) F = ( + ) aledaze dsetwe 360/360, 365/365, 360/365, 365/360 es wyaży w latach (dla óżych esów

Bardziej szczegółowo

Portfel. Portfel pytania. Portfel pytania. Analiza i Zarządzanie Portfelem cz. 2. Katedra Inwestycji Finansowych i Zarządzania Ryzykiem

Portfel. Portfel pytania. Portfel pytania. Analiza i Zarządzanie Portfelem cz. 2. Katedra Inwestycji Finansowych i Zarządzania Ryzykiem Katedra Ietycj Faoych Zarządzaa yzykem Aalza Zarządzae Portfelem cz. Dr Katarzya Kuzak Co to jet portfel? Portfel grupa aktyó (trumetó faoych, aktyó rzeczoych), które zotały yelekcjooae, którym ależy zarządzać

Bardziej szczegółowo

Funkcja wiarogodności

Funkcja wiarogodności Fukca warogodośc Defca: Nech będze daa próba losowa prosta o lczebośc z rozkładu f (x; θ. Fukcą warogodośc dla próby x azywamy welkość: ( x; θ f ( x ; θ L Uwaga: Fukca warogodośc to e to samo co łącza

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 2 ESTYMACJA PUNKTOWA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 2 ESTYMACJA PUNKTOWA STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD ESTYMACJA PUNKTOWA Nech - ezay parametr rozkładu cechy X. Wartość parametru będzemy estymować (przyblżać) a podstawe elemetowej próby. - wyberamy statystykę U o rozkładze

Bardziej szczegółowo

Komunikat nr 16/DM/DRPiKO/2015

Komunikat nr 16/DM/DRPiKO/2015 Komunikat nr 16/DM/DRPiKO/2015 z dnia 18-05-2015 r. w sprawie określenia zasad obsługi zleceń zaawansowanych w Domu Maklerskim Pekao W związku z 34a ust. 3 Regulaminu świadczenia usług maklerskich przez

Bardziej szczegółowo

OPTYMALIZACJA WIELOPOZIOMOWA I WIELOKRYTERIALNA OBIEKTÓW BUDOWLANYCH

OPTYMALIZACJA WIELOPOZIOMOWA I WIELOKRYTERIALNA OBIEKTÓW BUDOWLANYCH OPYMALIZACJA WIELOPOZIOMOWA I WIELOKYEIALNA OBIEKÓW BUDOWLANYCH GINOW Jolata Katedra Budowctwa Oóleo Przeysłoweo, Wydzał Iżyer Lądowej, Poltechka Krakowska MULICIEIAL AND MULILEVELED OPIMIZAION OF BUILDINGS

Bardziej szczegółowo

Zadanie 1. ), gdzie 1. Zmienna losowa X ma rozkład logarytmiczno-normalny LN (, . EX (A) 0,91 (B) 0,86 (C) 1,82 (D) 1,95 (E) 0,84

Zadanie 1. ), gdzie 1. Zmienna losowa X ma rozkład logarytmiczno-normalny LN (, . EX (A) 0,91 (B) 0,86 (C) 1,82 (D) 1,95 (E) 0,84 Zadae. Zmea losowa X ma rozkład logarytmczo-ormaly LN (, ), gdze E ( X e X e) 4. Wyzacz. EX (A) 0,9 (B) 0,86 (C),8 (D),95 (E) 0,84 Zadae. Nech X, X,, X0, Y, Y,, Y0 będą ezależym zmeym losowym. Zmee X,

Bardziej szczegółowo

POPULACJA I PRÓBA. Próba reprezentatywna. Dr Adam Michczyński - METODY ANALIZY DANYCH POMIAROWYCH 5 1

POPULACJA I PRÓBA. Próba reprezentatywna. Dr Adam Michczyński - METODY ANALIZY DANYCH POMIAROWYCH 5 1 POPULACJA I PRÓBA POPULACJĄ w statystyce matematyczej azywamy zbór wszystkch elemetów (zdarzeń elemetarych charakteryzujących sę badaą cechą opsywaą zmeą losową. Zbadae całej populacj (przeprowadzee tzw.

Bardziej szczegółowo

5. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA

5. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA 5. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA Zdarza sę dość często, że zależośc występujące w aalzowaych procesach (p. ospodarczych) mają charakter elowy. Dlateo też, oprócz lowych zadań decyzyjych, formułujemy także elowe

Bardziej szczegółowo

Matematyka finansowa 06.10.2008 r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. XLVII Egzamin dla Aktuariuszy z 6 października 2008 r.

Matematyka finansowa 06.10.2008 r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. XLVII Egzamin dla Aktuariuszy z 6 października 2008 r. Komisja Egzamiacyja dla Aktuariuszy XLVII Egzami dla Aktuariuszy z 6 paździerika 2008 r. Część I Matematyka fiasowa WERSJA TESTU A Imię i azwisko osoby egzamiowaej:... Czas egzamiu: 00 miut . Kredytobiorca

Bardziej szczegółowo

Pomiar odległości. A j (x j, y j ) y A i (x i, y i )

Pomiar odległości. A j (x j, y j ) y A i (x i, y i ) Poar oległośc Oece przesęorstwa chcące sprawe fucoować oraą sę z weloa prolea. Przesęorc zarzązaąc frą w sposó efetw uszą opowaać soe a wele ptań. Je z ch est to w a sposó uescowć cetru logstcze prz eoczese

Bardziej szczegółowo

POLSKA FEDERACJA STOWARZYSZEŃ RZECZOZNAWCÓW MAJĄTKOWYCH POWSZECHNE KRAJOWE ZASADY WYCENY (PKZW) KRAJOWY STANDARD WYCENY SPECJALISTYCZNY NR 4 KSWS 4

POLSKA FEDERACJA STOWARZYSZEŃ RZECZOZNAWCÓW MAJĄTKOWYCH POWSZECHNE KRAJOWE ZASADY WYCENY (PKZW) KRAJOWY STANDARD WYCENY SPECJALISTYCZNY NR 4 KSWS 4 POZECHNE KRAJOE ZAADY YCENY (PKZ) KRAJOY TANDARD YCENY PECJALITYCZNY NR 4 K 4 YCENA ŁUŻEBNOŚCI PRZEYŁU I OKREŚLANIE KOTY YNAGRODZENIA ZA BEZUMONE KORZYTANIE Z NIERUCHOMOŚCI PRZY INETYCJACH LINIOYCH 1.

Bardziej szczegółowo