WPŁYW KORELACJI KRYTERIÓW NA WIELOKRYTERIALNĄ SELEKCJĘ WALORÓW GIEŁDOWYCH

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "WPŁYW KORELACJI KRYTERIÓW NA WIELOKRYTERIALNĄ SELEKCJĘ WALORÓW GIEŁDOWYCH"

Transkrypt

1 Studa Ekoomcze. Zeszyty Naukowe Uwersytetu Ekoomczego w Katowcach ISSN Nr Ewa Pośech Uwersytet Ekoomczy w Katowcach Wydzał Zarządzaa Katedra Matematyk ewa.osech@ue.katowce.l Adraa Mastalerz-Kodzs Uwersytet Ekoomczy w Katowcach Wydzał Zarządzaa Katedra Matematyk adraa.mastalerz-kodzs@ue.katowce.l WPŁYW KORELACJI KRYTERIÓW NA WIELOKRYTERIALNĄ SELEKCJĘ WALORÓW GIEŁDOWYCH Streszczee: W artykule jest rozważae zagadee korelacj kryterów w roblemach welokryteralych zwązaych z doborem walorów gełdowych do ortfela akcj. Za omocą trzech wybraych metod welokryteralych (SAW, PROMETHEE II, TOPSIS), rerezetujących róże odejśca do zagadea, skostruowao rakg walorów sektora bakowego rzy zastosowau dwóch ujęć: orządkując walory od względem ełego zestawu wybraych charakterystyk oraz rzy uwzględeu zredukowaego zboru kryterów (o usuęcu charakterystyk sle skorelowaych z ym). Na odstawe uzyskaych rakgów wyłooo gruy walorów staowące odstawę wyboru ortfel, rzy kostrukcj których wykorzystao klasycze odejśce Markowtza. Badao zysk tych ortfel, orówując bezośredo (w ramach każdej z trzech metod) ary ortfel wyłooych odowedo rzy wykorzystau całego oraz ograczoego zestawu kryterów. Aalzy ukazały brak jedozaczego wływu skorelowaa kryterów a strukturę wyk ortfel. Słowa kluczowe: aalza welowymarowa, korelacja zmeych, metody welokryterale, selekcja walorów gełdowych. JEL Classfcato: C39, C44, G11. Wrowadzee Zjawska osywae rzez wele zmeych (charakterystyk) często są rozatrywae jako zagadea welowymarowe. Postęowae w tego tyu rzyadkach jest zazwyczaj ścśle określoe [Ostasewcz, red., 1999]. Jeśl zadaem badacza jest. budowa mary sytetyczej, koleje etay rocedury jej

2 176 Ewa Pośech, Adraa Mastalerz-Kodzs wyzaczaa zakładają m.. właścwy dobór zmeych dagostyczych oraz elmację zmeych sle ze sobą skorelowaych 1. Neco e jest odejśce, jeśl zagadee jest traktowae jak roblem welokryteraly. Najczęścej e wymaga sę, aby krytera były względem sebe ezależe. Ważym jest, by krytera wyboru były uzasadoe merytorycze, adekwate do rozważaego zagadea. Pojawło sę jedak ytae, czy uzasadoe byłoby badae korelacj kryterów uwzględaych w roblemach welokryteralych. Aalze oddao zagadee doboru sółek gełdowych do ortfela akcj, które otraktowao jako roblem welokryteraly każdy walor oceao rzez ryzmat różych charakterystyk (fudametalych, rykowych, klasyczych). Celem badań jest zatem odowedź a ytaa, czy merytorycze uzasadoe, choć skorelowae, krytera stote wływają a wyk orządkowaa walorów będącego rezultatem rocedury welokryteralej oraz czy elmacja kryterów sle ze sobą skorelowaych stote zmea to uorządkowae (wskazując tym samym e, lesze z uktu wdzea badań, waraty). Aby uzyskać odowedz a te ytaa, zdecydowao sę rozważyć klka metod welokryteralych oartych a różych zagadeach oraz rerezetujących róże ujęca metodologcze. Artykuł składa sę z częśc teoretyczej, w której rzedstawoo wykorzystae metody badawcze, oraz emryczej ukazującej wyk wosk z rzerowadzoych aalz. 1. Metodyka badań W aalzach wykorzystao trzy metody welokryterale: SAW, PROMETHEE II oraz TOPSIS [Pośech Mastalerz-Kodzs, 2015]. Każda z ch jest oarta a ych odstawach metodologczych: metoda SAW jest metodą ajbardzej tucyją jedą z ajrostszych w swej kostrukcj, w PROMETHEE II stosuje sę relację rzewyższaa orówywae waratów aram, atomast w metodze TOPSIS wykorzystuje sę tzw. ukty referecyje, do których orówuje sę waraty decyzyje. Poadto, w celu elmacj zmeych sle ze sobą skorelowaych, zastosowao wybrae arzędza aalzy welowymarowej macerz odwrotą do macerzy korelacj lowej Pearsoa. 1 Coraz częścej ojawają sę jedak oe, według których e ma otrzeby usuwaa ze zboru zmeych dagostyczych zmeych sle skorelowaych.

3 Wływ korelacj kryterów a welokryteralą selekcję Metoda SAW Metoda sumy ważoej SAW to jeda z ajbardzej zaych oraz tucyjych metod welokryteralych. Stosuje sę ją, jeśl jest sełoy waruek referecyjej ezależośc kryterów, co ozacza, że ocey decydeta według jedego kryterum e zależą od ocey według ego. W metodze tej jest wyzaczaa kolejo macerz R = [r k ], = 1,, m, k = 1,, zormalzowaych oce waratów decyzyjych, gdze m określa lczbę waratów, lczbę kryterów. Moża tego dokoać, osługując sę astęującym wzoram [Trzaskalk, red., 2014]: dla kryterów o keruku max : a m al 1 l m rk =, maxa m a (1) 1 l m l 1 l m dla kryterów o keruku m : maxal a 1 l m rk =, maxa m a gdze symbolem (k ) 1 l m l 1 l m a ozaczoo ocey waratu dla kryterum k. Dla każdego waratu są astęe oblczae wartośc (wzór (3)), według których orządkuje sę waraty (wyższa wartość ozacza wyższą ozycję w zestaweu). = k = 1 w r k k. l l (2) (3) 1.2. Metoda PROMETHEE II Metoda PROMETHEE II, ależąca do welokryteralych metod oartych a relacj rzewyższaa, umożlwa orówywae ze sobą każdej ary waratów w ramach każdego kryterum. Metoda ta, w odróżeu od metody SAW, charakteryzuje sę bardzej złożoą rocedurą, w której wykorzystuje sę m.. tzw. krytera uogóloe. Rezultatem rocedury jest rakg welokryteraly [Bras Mareschal, 2005; Trzaskalk, red., 2014]. Perwszym etaem metody jest oblczee odległośc d k (, omędzy każdym dwoma waratam oraz j w ramach każdego kryterum. W tym celu jest stosoway wzór:

4 178 Ewa Pośech, Adraa Mastalerz-Kodzs 0, gdy a a j < 0 dk (, = (4) a a j, gdy a a j 0 gdze ozaczea jak wyżej. W astęym kroku wyzacza sę dywduale deksy referecj dla każdej ary waratów, dla każdego kryterum. W tym kroku są wykorzystywae tzw. krytera uogóloe, umożlwające jedoczese orówae referecj ar waratów decyzyjych dla wszystkch kryterów. W rozważaach uwzględoo kryterum lowej referecj z obszarem obojętośc ostac: 0, gdy dk (, qk dk (, qk Gk (, =, gdy qk < dk (, k (5) k qk 1, gdy dk (, > k gdze: q k róg rówoważośc, k = 1,, (wartość zadaa rzez decydeta jeśl różca d k (, e rzekracza tej welkośc, waraty są uważae za tak samo dobre); k róg referecj, k = 1,, (różca oce dwóch waratów wększa od tej welkośc ozacza slą referecję jedego waratu ad drugm); ozostałe ozaczea jak wyżej. Kolejym etaem rocedury jest wyzaczee welokryteralych (zagregowaych) deksów referecj według wzoru: π (, = w G (,, k = 1 gdze: w k wag kryterów, k = 1, 2,,. Dla wszystkch waratów decyzyjych a odstawe astęujących wzorów: m + Φ ( ) = π (, j = 1 m Φ ( ) = π ( j, ) j = 1 + Φ( ) = Φ ( ) Φ ( ) (9) wyzaczae są: dodat rzeływ rzewyższaa (domac Φ + (), ujemy rzeływ rzewyższaa Φ () oraz rzeływ rzewyższaa etto Φ(). Wartośc tego ostatego umożlwają uorządkowae waratów (wyższa wartość ozacza wyższą ozycję w rakgu). k k (6) (7) (8)

5 Wływ korelacj kryterów a welokryteralą selekcję Metoda TOPSIS W welokryteralej metodze TOPSIS waraty decyzyje orówuje sę z tzw. uktam referecyjym dealym oraz atydealym. Warat referoway to te, który jest ajblższy rozwązau dealemu oraz ajbardzej odległy od rozwązaa atydealego. Rakg jest budoway a odstawe malejących wartośc odowedego wskaźka. Etay wyzaczaa tego wskaźka obejmują kolejo [La, Lu Hwag, 1994; Trzaskalk, red., 2014]: budowę zormalzowaej macerzy decyzyjej X = [ xˆk ] m o elemetach ostac: a xˆ k = m, (10) 2 a [ ] = 1 dla = 1, 2,, m, k = 1, 2,, ; wyzaczee ważoej zormalzowaej macerzy decyzyjej Z = [ w k xˆ k ] = [ v m k ] m, gdze w k to wag oszczególych kryterów, k = 1, 2,, ; + wyzaczee ocey ważoego rozwązaa dealego v k oraz atydealego v k jako: maxvk gdy k jest maksymalzowae + vk = (11) m vk gdy k jest mmalzowae maxvk gdy k jest mmalzowae vk = (12) mvk gdy k jest maksymalzowae rzy ozaczeach odaych wyżej; oblczee (według wzorów (13) (14)) odległośc każdego waratu od ważoych rozwązań dealego oraz atydealego, ozaczoych odowedo symbolam d oraz d : + + d = vk k = 1 v + k, = 1, 2,, m, (13) d = vk k = 1 v k, = 1, 2,, m, (w rozważaach rzyjęto = 2, czyl odległość eukldesową); (14)

6 180 Ewa Pośech, Adraa Mastalerz-Kodzs oblczee wartośc wskaźka S (S [0, 1]) według wzoru: d S = +, = 1, 2,, m, d + d a odstawe którego jest budoway rakg. (15) 1.4. Macerz odwrota do macerzy wsółczyków korelacj lowej Wśród arzędz wykorzystywaych do badaa korelacj zmeych dagostyczych moża wymeć macerz odwrotą do macerzy korelacj. Procedura elmacj zakłada wyzaczee macerzy wsółczyków korelacj mędzy oszczególym zmeym, a astęe wyzaczee dla ej macerzy odwrotej. Aalzowae są elemety dagoale uzyskaej macerzy odwrotej rzyjmuje sę, że z zestawu zmeych ależy usuąć tę zmeą, dla której wartość a główej rzekątej rzekracza lczbę 10 (w rzyadku klku takch wartośc, wybera sę ajwększą z ch). Zredukoway zbór zmeych oddaje sę dalszej aalze dla macerzy wsółczyków korelacj (bez usuętej zmee oowe wyzacza sę odwrotą macerz korelacj bada sę elemety dagoale. Koleja ajwększa, wększa od 10, wartość wskazuje zmeą, którą usuwa sę ze zboru zmeych. Procedurę kotyuuje sę do mometu uzyskaa a główej rzekątej macerzy odwrotej do macerzy wsółczyków korelacj elemetów mejszych od 10 [Dzechcarz, red., 2002]. 2. Aalza emrycza Badau oddao sółk gełdowe sektora bakowego. W sektorze tym zajduje sę szesaśce sółek, sośród których do badań wybrao jedeaśce. W aalzach uwzględoo dae z okresu [Srawozdaa ; www1; www2]. Posłużoo sę jedeastoma charakterystykam, które otraktowao jako krytera ocey walorów mając a względze secyfkę sektora bakowego, uwzględoo astęujące wskaźk osujące kodycję ekoomczo-fasową baków, wskaźk fasowe oraz merk wykorzystywae w aalze ortfelowej [Tyra, 2001; Tarczyńsk, 2002; Leszczyńsk, 2004; Łuewska Tarczyńsk, 2006; Trzaskalk, red., 2006; Przychocka, 2012]: wskaźk retowośc aktywów ROA (zysk etto/aktywa ogółem) ROA (Kryterum 1), wskaźk retowośc katału własego ROE (zysk etto/katał własy) ROE (Kryterum 2),

7 Wływ korelacj kryterów a welokryteralą selekcję 181 loraz aktywów łyych do aktywów ogółem AP/AO (Kryterum 3), wsółczyk wyłacalośc WW (Kryterum 4), wsółczyk katału własego do aktywów ogółem KW/AO (Kryterum 5), wskaźk zysku a jedą akcję (zysk etto/lczba wyemtowaych akc Z1ak (Kryterum 6), wskaźk P/BV (cea rykowa akcj/wartość ksęgowa a jedą akcję) P/BV (Kryterum 7), rzecęta stoa zwrotu akcj daego baku R (Kryterum 8), odchylee stoy zwrotu s (Kryterum 9), wsółczyk skośośc stó zwrotu akcj A (Kryterum 10), wsółczyk beta β (Kryterum 11). W rozważaach krytera te otraktowao jako tak samo waże, adając m rówe wag: w = 1 11, = 1,, 11. Po rzerowadzeu elmacj charakterystyk uzyskao zbór ośmoelemetowy a odstawe rocedury osaej w ukce 1.4 usuęto krytera 1, 2 oraz 11. Po redukcj zboru kryterów, każde z ozostałych uzao za róworzęde, rzyorządkowując każdemu z ch wagę rówą 1 8. Aalzę orządkowaa wybraych sółek rzerowadzoo za omocą wymeoych wyżej metod welokryteralych. Uzyskae rezultaty zameszczoo w tabelach 1 oraz 2. Tabela 1. Wartośc (SAW), Φ() (PROMETHEE II) oraz S (TOPSIS) Bak SAW PROMETHEE TOPSIS K_11 K_8 K_11 K_8 K_11 K_8 ALR 0,361 0,337 1,065 1,380 0,343 0,332 BGZ 0,401 0,414 0,779 0,590 0,556 0,584 BHW 0,653 0,640 2,404 2,308 0,498 0,4751 BOS 0,122 0,144 4,078 3,739 0,136 0,141 BPH 0,348 0,359 1,145 1,043 0,369 0,376 BZW 0,579 0,570 1,491 1,377 0,483 0,466 ING 0,528 0,543 0,777 0,900 0,554 0,559 MBK 0,565 0,602 1,416 1,879 0,512 0,513 MIL 0,368 0,360 0,855 1,052 0,473 0,4753 PEO 0,599 0,616 1,920 2,047 0,448 0,429 PKO 0,444 0,385 0,085 0,708 0,321 0,280

8 182 Ewa Pośech, Adraa Mastalerz-Kodzs Tabela 2. Rakg baków według oszczególych kryterów Bak SAW PROMETHEE TOPSIS K_11 K_8 K_11 K_8 K_11 K_8 ALR BGZ BHW BOS BPH BZW ING MBK MIL PEO PKO Ws_kor_rag_S 0,973 0,955 0,973 Korelacja rakgów dla oszczególych metod (rzed o redukcj kryterów) jest dosyć sla. Wyzaczoe dla rakgów wsółczyk korelacj rag Searmaa rzyjmują wartośc owyżej 0,95, co wskazuje a bardzo ewelke różce w zestaweach. Może to sugerować, że redukcja zboru kryterów e wływa zacząco a uorządkowae sółek. W dalszej częśc badań zbudowao ortfele oarte a klasyczym odejścu Markowtza, uwzględając kolejo odzbory ęco-, sześco-, sedmo- ośmoelemetowe złożoe z ajwyżej usytuowaych walorów. Posłużoo sę astęującym zadaem otymalzacyjym dla = 5, 6, 7, 8: S 2 = R = 1 j= 1 = 1 R x x x 0 = 1 x 0,3 x 0, gdze: S waracja otrzymaego ortfela, 2 j cov( x, x = 1,...,, = 1,..., j ) m (16) x, x j udzały oszczególych walorów w ortfelu, cov(x, x j ) kowaracja omędzy waloram oraz j, R stoa zwrotu z ortfela, R 0 stoa zwrotu ortfela, dla której mmalzowae jest ryzyko (uwzględoo średą stoę zwrotu rozatrywaych sółek).

9 Wływ korelacj kryterów a welokryteralą selekcję 183 W odzale a lczbę uwzględaych kryterów oraz lczebość daego odzboru sółek uzyskao gruy walorów (tabela 3), z których astęe budowao ortfele. Tabela 3. Gruy sółek dla uwzględaej lczby kryterów Lczba sółek = 5 = 6 = 7 = 8 Lczba Metoda Sółk kryterów SAW 11, 8 BHW, BZW, MBK, ING, PEO PROMETHEE II 11 BHW, BZW, MBK, ING, BGZ TOPSIS 8 BHW, MIL, MBK, ING, BGZ SAW 11 BHW, BZW, MBK, ING, PEO, PKO PROMETHEE II 8 BHW, BZW, MBK, ING, PEO, BGZ TOPSIS 11, 8 BHW, BZW, MBK, ING, BGZ, MIL SAW 11, 8 BHW, BZW, MBK, ING, PEO, BGZ, PKO PROMETHEE II TOPSIS 11, 8 BHW, BZW, MBK, ING, PEO, BGZ, MIL, SAW 11, 8 BHW, BZW, MBK, ING, PEO, BGZ, PKO, MIL 11 BHW, BZW, MBK, ING, PEO, BGZ, PKO, MIL PROMETHEE II 8 BHW, BZW, MBK, ING, PEO, BGZ, PKO, BPH TOPSIS 11, 8 BHW, BZW, MBK, ING, PEO, BGZ, MIL, BPH Celem racy jest zbadae, czy korelacja kryterów stote wływa a uorządkowae walorów gełdowych (co wływa a dobór sółek do ortfela), dlatego wygeerowao sześć ortfel wyłooych ze zborów odowedo ęco-, sześco- oraz ośmoelemetowych (odzbory zazaczoe w tabel 3). Porówae zysków ortfel: erwszego z drugm, trzecego z czwartym oraz ątego z szóstym, może wskazać wyższość któregoś zestawu kryterów. Rozwązae zadaa otymalzacyjego (16) dla wybraych odzborów sółek dało astęujące rezultaty (tabela 4) zakłada sę, że w du r. zawestowao zł. Jak już wsomao, orówywae są odowede ary ortfel. Portfele 1 2 są ewele zróżcowae (zbór e jest zbyt lczy), atomast wyższym zyskem cechuje sę ortfel uzyskay ze zboru wyłooego o redukcj charakterystyk. Zróżcowae ortfel 3 oraz 4 jest eco wększe jest to róweż wdocze w zysku ortfel Markowtza uzyskay o zredukowau zboru charakterystyk cechuje sę rawe 2,5-krote wększym zyskem. Portfele 5 6 także są bardzej zróżcowae, atomast dużo wyższym zyskem odzacza sę ortfel uzyskay ze zboru walorów wyodręboych rzy omocy komletu uwzględoych kryterów.

10 184 Ewa Pośech, Adraa Mastalerz-Kodzs Skostruowao ortfele w du r. o strukturze rzedstawoej w tabel 4. Srawdzoo astęe zyskowość ortfel w ostatm du kolejych czterech mesęcy. Wyk zawera tabela 5. Tabela 4. Portfele Markowtza dla uzyskaych gru sółek Portfel 1 Portfel 2 Portfel 3 Portfel 4 Portfel 5 Portfel 6 = 6 = 6 = 5 = 5 = 8 = 8 Bak SAW SAW TOPSIS TOPSIS PROM PROM PROM PROM K_11 K_8 K_11 K_8 K_11 K_8 BGZ 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 BHW 0,1 0,1 0,1 0,1 BPH 0,3 BZW ING 0,3 0,3 0,3 0,3 0,1 0,3 MBK 0,3 0,3 0,3 0,1 MIL 0,3 0,3 PEO 0,3 PKO 0,3 Stoa zysku ortfela (%) w du r. w orówau do r. 45,61 50,08 17,73 43,86 54,55 32,62 Tabela 5. Stoy zysku ortfel od koec kolejych czterech mesęcy 2015 r. Stoa zysku ortfela (%) w du Portfel 1 Portfel 2 Portfel 3 Portfel 4 Portfel 5 Portfel ,57 2,71 1,75 2,15 3,92 3, ,28 3,94 1,93 2,82 5,93 3, ,93 4,61 0,72 3,31 8,07 3, ,71 0,91 3,00 0,46 4,13 1,40 Nemal wszystke ortfele zaotowały straty. Z uktu wdzea badaa teresującym jest jedak zachowae ary ortfel, które wyłooo za omocą wyjścowego oraz zredukowaego zboru kryterów. Porówując zatem ortfel 1 z ortfelem 2 w okrese styczeń-kweceń 2015 r., wdać bardzo odobą reakcję ortfel a sytuację a ryku, chocaż ortfel 2, którego zysk w okrese styczeń 2013 grudzeń 2014 charakteryzował sę wększym zyskem, w kolejych mesącach otował eco wększe straty. Podoba sytuacja zachodz w rzyadku ortfel 3 oraz 4 lesze wyk ortfela ze zboru wyłooego rzy zredukowaej lczbe kryterów w okrese, z którego zaczeręto dae, oraz gorsze wyk tego ortfela w okrese óźejszym. Portfele 5 6 zachowywały sę z kole odwrote w erwszym rozatrywaym okrese wyższe zysk otował

11 Wływ korelacj kryterów a welokryteralą selekcję 185 ortfel 5 uzyskay ze zboru wyodręboego rzy omocy ełego zestawu kryterów, atomast w drugej częśc okresu ortfel te cechował sę wększym stratam. W zastałej sytuacj trudo jedozacze odowedzeć a ytae, czy w robleme doboru walorów do ortfela rozatrywaym jako zagadee welokryterale ważym jest brak korelacj kryterów. Podsumowae Celem aalz było stwerdzee, czy stote jest badae korelacj kryterów w zagadeu doboru walorów do ortfela traktowaego jako roblem welokryteraly. Przerowadzając aalzę welokryteralą, waży jest właścwy dobór kryterów odzwercedlających stotę zagadea oraz rerezetujących ajważejsze obszary zwązae z fukcjoowaem rozważaych obektów. Jeśl zagadeem tym jest uorządkowae selekcja walorów do ortfela, uzasadoym jest uwzględee kryterów fudametalych, rykowych, a także merków wykorzystywaych w aalze ortfelowej. Mając a uwadze te sugeste oraz uwzględając secyfkę sektora, z którego wybrao sółk (sektor bakowy), wzęto od uwagę jedeaśce kryterów. Przerowadzoo aalzę welokryteralą w dwóch rzyadkach uwzględając eły zestaw kryterów oraz ograczając sę do kryterów, które e są ze sobą sle skorelowae. W badaach wykorzystao trzy metody welokryterale, zróżcowae od względem metodologczym. Uzyskae w erwszym etae aalz rakg sółek cechowały sę slym skorelowaem, rzy czym korelację rag badao tylko mędzy rakgam otrzymaym dla tej samej metody. Tak rezultat mógł sugerować estotość badaa korelacj kryterów. Wygeerowae zestawea osłużyły astęe do wydzelea odzborów walorów, z których wyłooo ortfele za omocą klasyczego odejśca Markowtza. Aalza zyskowośc otrzymaych ortfel e dała jedozaczej odowedz a stawae ytaa, czy ależy badać korelację kryterów uwzględaych w aalzach oraz jak korelacja kryterów w rozważaym zagadeu wływa a zysk skostruowaych ortfel. Należy meć a uwadze fakt, że badaa rzerowadzoo a elczym zborze obektów, co mogło meć wływ a wyk. Istoty mógł być róweż dobór metod badawczych, a także wartośc wag adaych kryterom oraz sam sosób geerowaa ortfela. Nejsze badaa trzeba zatem otraktować jako eostatecze, staowące ukt wyjśca dalszych aalz.

12 186 Ewa Pośech, Adraa Mastalerz-Kodzs Lteratura Bras J.P., Mareschal B. (2005), PROMETHEE Methods, [:] J. Fguera, S. Greco, MEhrgott (eds.), Multle Crtera Decso Aalyss: State of the Art Surveys, Srger, New York. Dzechcarz J., red. (2002), Ekoometra metody, rzykłady, zadaa, Wydawctwo UE, Wrocław. La Y.J., Lu T.Y., Hwag C.L. (1994), TOPSIS for MODM, Euroea Joural of Oeratoal Research, Vol. 76(3). Leszczyńsk Z. (2004), Aalza ekoomomczo-fasowa sółk, PWE, Warszawa. Łuewska M., Tarczyńsk W. (2006), Metody welowymarowej aalzy orówawczej a ryku katałowym, Wydawctwo Naukowe PWN, Warszawa. Ostasewcz W., red. (1999), Statystycze metody aalzy daych, Wydawctwo AE, Wrocław. Pośech E., Mastalerz-Kodzs A. (2015), Wybór metody welokryteralej do wsomagaa decyzj westycyjych, Orgazacja Zarządzae, r 86. Przychocka I. (2012), Kodycja fasowa frmy rzez ryzmat aalzy fasowej, SIGMA SPJ, Warszawa. Srawozdaa fasowe rozważaych sółek za lata , htt:// gelda/solk-gw/ (dostę: ). Tarczyńsk W. (2002), Fudametaly ortfel aerów wartoścowych, PWE, Warszawa. Trzaskalk T., red. (2006), Metody welokryterale a olskm ryku fasowym, PWE, Warszawa. Trzaskalk T., red. (2014), Welokryterale wsomagae decyzj, PWE, Warszawa. Tyra M.R. (2001), Wskaźk fasowe, Ofcya Ekoomcza, Kraków. [www1] htt:// (dostę: ). [www2] htt:// (dostę: ). CRITERIA CORRELATION AND ITS INFLUENCE ON MULTI-CRITERIA SHARES SELECTION Summary: The urose of the aer s to aswer the questo f crtera correlato s a crucal ssue mult-crtera roblems such as shares ad ortfolo selecto. Usg three methods (SAW, PROMETHEE II, TOPSIS based o dfferet roblems) shares rakgs were bult. Each two rakgs, bult for each method usg: full set of chose crtera ad reduced set of them (wthout the correlated oes), were comared. O the bass of the rakgs grous of shares were costructed. Alyg Markowtz aroach ortfolos were selected ad the roftablty of arorate oes were comared. The aalyses showed that there was o uequvocal result cocerg the fluece of crtera correlato o structure ad ortfolo selecto. Keywords: multvarate aalyss, correlato, mult-crtera methods, shares selecto.

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

KONCEPCJA WIELOKRYTERIALNEGO WSPOMAGANIA DOBORU WARTOŚCI PROGOWEJ W BIOMETRYCZNYM SYSTEMIE UWIERZYTELNIANIA. Adrian Kapczyński Maciej Wolny

KONCEPCJA WIELOKRYTERIALNEGO WSPOMAGANIA DOBORU WARTOŚCI PROGOWEJ W BIOMETRYCZNYM SYSTEMIE UWIERZYTELNIANIA. Adrian Kapczyński Maciej Wolny KONCEPCJA WIELOKRYTERIALNEGO WSPOMAGANIA DOBORU WARTOŚCI PROGOWEJ W BIOMETRYCZNYM SYSTEMIE UWIERZYTELNIANIA Adra Kapczyńsk Macej Woly Wprowadzee Rozwój całego spektrum coraz doskoalszych środków formatyczych

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

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

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

OBLICZANIE NIEPEWNOŚCI METODĄ TYPU B

OBLICZANIE NIEPEWNOŚCI METODĄ TYPU B OBLICZANIE NIEPEWNOŚCI METODĄ TYPU B W przypadku gdy e występuje statystyczy rozrzut wyków (wszystke pomary dają te sam wyk epewość pomaru wyzaczamy w y sposób. Główą przyczyą epewośc pomaru jest epewość

Bardziej szczegółowo

Szeregi czasowe, modele DL i ADL, przyczynowość, integracja

Szeregi czasowe, modele DL i ADL, przyczynowość, integracja Szereg czasowe, modele DL ADL, rzyczyowość, egracja Szereg czasowy, o cąg realzacj zmeej losowej, owedzmy y, w kolejych okresach czasu: { y } T, co rówoważe możemy zasać: = 1 y = { y1, y,..., y T }. Najogólej

Bardziej szczegółowo

Statystyka Inżynierska

Statystyka Inżynierska Statystyka Iżyerska dr hab. ż. Jacek Tarasuk AGH, WFIS 013 Wykład 3 DYSKRETNE I CIĄGŁE ROZKŁADY JEDNOWYMIAROWE, PODSTAWY ESTYMACJI Dwuwymarowa, dyskreta fukcja rozkładu rawdoodobeństwa, Rozkłady brzegowe

Bardziej szczegółowo

Przestrzenno-czasowe zróżnicowanie stopnia wykorzystania technologii informacyjno- -telekomunikacyjnych w przedsiębiorstwach

Przestrzenno-czasowe zróżnicowanie stopnia wykorzystania technologii informacyjno- -telekomunikacyjnych w przedsiębiorstwach dr ż. Jolata Wojar Zakład Metod Iloścowych, Wydzał Ekoom Uwersytet Rzeszowsk Przestrzeo-czasowe zróżcowae stopa wykorzystaa techolog formacyjo- -telekomukacyjych w przedsęborstwach WPROWADZENIE W czasach,

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

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

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

BADANIE STATYSTYCZNEJ CZYSTOŚCI POMIARÓW

BADANIE STATYSTYCZNEJ CZYSTOŚCI POMIARÓW INSTYTUT FIZYKI WYDZIAŁ INŻYNIERII RODUKCJI I TECHNOLOGII MATERIAŁÓW OLITECHNIKA CZĘSTOCHOWSKA RACOWNIA DETEKCJI ROMIENIOWANIA JĄDROWEGO Ć W I C Z E N I E N R J-6 BADANIE STATYSTYCZNEJ CZYSTOŚCI OMIARÓW

Bardziej szczegółowo

Statystyczne charakterystyki liczbowe szeregu

Statystyczne charakterystyki liczbowe szeregu Statystycze charakterystyk lczbowe szeregu Aalzę badaej zmeej moża uzyskać posługując sę parametram opsowym aczej azywaym statystyczym charakterystykam lczbowym szeregu. Sytetycza charakterystyka zborowośc

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

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

Materiały do wykładu 7 ze Statystyki

Materiały do wykładu 7 ze Statystyki Materał do wkładu 7 ze Statstk Aalza ZALEŻNOŚCI pomędz CECHAMI (Aalza KORELACJI REGRESJI) korelacj wkres rozrzutu (korelogram) rodzaje zależośc (brak, elowa, lowa) pomar sł zależośc lowej (współczk korelacj

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

L.Kowalski PODSTAWOWE TESTY STATYSTYCZNE WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH

L.Kowalski PODSTAWOWE TESTY STATYSTYCZNE WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH L.Kowalsk PODSTAWOWE TESTY STATYSTYCZNE TESTY STATYSTYCZNE poteza statystycza to dowole przypuszczee dotyczące rozkładu cechy X. potezy statystycze: -parametrycze dotyczą ezaego parametru, -parametrycze

Bardziej szczegółowo

Wyrażanie niepewności pomiaru

Wyrażanie niepewności pomiaru Wyrażae epewośc pomaru Adrzej Kubaczyk Wydzał Fzyk, Poltechka Warszawska Warszawa, 05 Iformacje wstępe Każdy pomar welkośc fzyczej dokoyway jest ze skończoą dokładoścą, co ozacza, że wyk tego pomaru dokoyway

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

Miary położenia wskazują miejsce wartości najlepiej reprezentującej wszystkie wielkości danej zmiennej. Mówią o przeciętnym poziomie analizowanej

Miary położenia wskazują miejsce wartości najlepiej reprezentującej wszystkie wielkości danej zmiennej. Mówią o przeciętnym poziomie analizowanej Podstawy Mary położea wskazują mejsce wartośc ajlepej reprezetującej wszystke welkośc daej zmeej. Mówą o przecętym pozome aalzowaej cechy. Średa arytmetycza suma wartośc zmeej wszystkch jedostek badaej

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

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

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

BQR FMECA/FMEA. czujnik DI CPU DO zawór. Rys. 1. Schemat rozpatrywanego systemu zabezpieczeniowego PE

BQR FMECA/FMEA. czujnik DI CPU DO zawór. Rys. 1. Schemat rozpatrywanego systemu zabezpieczeniowego PE BQR FMECA/FMEA Przed rozpoczęcem aalzy ależy przeprowadzć dekompozycję systemu a podsystemy elemety. W efekce dekompozycj uzyskuje sę klka pozomów: pozom systemu, pozomy podsystemów oraz pozom elemetów.

Bardziej szczegółowo

Janusz Górczyński. Moduł 1. Podstawy prognozowania. Model regresji liniowej

Janusz Górczyński. Moduł 1. Podstawy prognozowania. Model regresji liniowej Materały omoccze do e-leargu Progozowae symulacje Jausz Górczyńsk Moduł. Podstawy rogozowaa. Model regresj lowej Wyższa Szkoła Zarządzaa Marketgu Sochaczew Od Autora Treśc zawarte w tym materale były erwote

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

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

3. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA

3. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA Wybrae zaadea badań operacyjych dr ż. Zbew Tarapata 3. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA Zdarza sę dość często że zależośc występujące w aalzowaych procesach (p. ospodarczych) mają charakter elowy. Dlateo też oprócz

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

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

Obliczanie średniej, odchylenia standardowego i mediany oraz kwartyli w szeregu szczegółowym i rozdzielczym?

Obliczanie średniej, odchylenia standardowego i mediany oraz kwartyli w szeregu szczegółowym i rozdzielczym? Oblczae średej, odchylea tadardowego meday oraz kwartyl w zeregu zczegółowym rozdzelczym? Średa medaa ależą do etymatorów tzw. tedecj cetralej, atomat odchylee tadardowe to etymatorów rozprozea (dyperj)

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

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

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

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

Bardziej szczegółowo

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

Statystyka Opisowa 2014 część 3. Katarzyna Lubnauer

Statystyka Opisowa 2014 część 3. Katarzyna Lubnauer Statystyka Opsowa 014 część 3 Katarzya Lubauer Lteratura: 1. Statystyka w Zarządzau Admr D. Aczel. Statystyka Opsowa od Podstaw Ewa Waslewska 3. Statystyka, Lucja Kowalsk. 4. Statystyka opsowa, Meczysław

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

WYBÓR METODY WIELOKRYTERIALNEJ DO WSPOMAGANIA DECYZJI INWESTYCYJNYCH

WYBÓR METODY WIELOKRYTERIALNEJ DO WSPOMAGANIA DECYZJI INWESTYCYJNYCH ZESZYTY NAUKOWE POLITECHNIKI ŚLĄSKIEJ 2015 Seria: ORGANIZACJA I ZARZĄDZANIE z. 86 Nr kol. 1946 Ewa POŚPIECH, Adrianna MASTALERZ-KODZIS Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach Wydział Zarządzania ewa.pospiech@ue.katowice.pl;

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

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

= σ σ. 5. CML Capital Market Line, Rynkowa Linia Kapitału

= σ σ. 5. CML Capital Market Line, Rynkowa Linia Kapitału 5 CML Catal Market Lne, ynkowa Lna Katału Zbór ortolo o nalny odchylenu standardowy zbór eektywny ozważy ortolo złożone ze wszystkch aktywów stnejących na rynku Załóży, że jest ch N A * P H P Q P 3 * B

Bardziej szczegółowo

Podstawy analizy niepewności pomiarowych (I Pracownia Fizyki)

Podstawy analizy niepewności pomiarowych (I Pracownia Fizyki) Podstawy aalzy epewośc pomarowych (I Pracowa Fzyk) Potr Cygak Zakład Fzyk Naostruktur Naotecholog Istytut Fzyk UJ Pok. 47 Tel. 0-663-5838 e-mal: potr.cygak@uj.edu.pl Potr Cygak 008 Co to jest błąd pomarowy?

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

PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version WIII/1

PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version  WIII/1 Statystyka opsowa Statystyka zajmuje sę zasadam metodam uogólaa wyków otrzymaych z próby losowej a całą populację (czyl zborowość, z której została pobraa próba). Take postępowae azywamy woskowaem statystyczym.

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

PODSTAWY PROBABILISTYKI Z PRZYKŁADAMI ZASTOSOWAŃ W INFORMATYCE

PODSTAWY PROBABILISTYKI Z PRZYKŁADAMI ZASTOSOWAŃ W INFORMATYCE Marek Cecura, Jausz Zacharsk PODSTAWY PROBABILISTYKI Z PRZYKŁADAMI ZASTOSOWAŃ W INFORMATYCE CZĘŚĆ II STATYSTYKA OPISOWA Na prawach rękopsu Warszawa, wrzeseń 0 Data ostatej aktualzacj: czwartek, 0 paźdzerka

Bardziej szczegółowo

AKADEMIA MORSKA W SZCZECINIE

AKADEMIA MORSKA W SZCZECINIE AKADEMIA MORSKA W SZCZECINIE Istytut Iżyer Ruchu Morskego Zakład Urządzeń Nawgacyjych Istrukcja r 0 Wzory do oblczeń statystyczych w ćwczeach z radoawgacj Szczec 006 Istrukcja r 0: Wzory do oblczeń statystyczych

Bardziej szczegółowo

Dywersyfikacja portfela poprzez inwestycje alternatywne. Prowadzący: Jerzy Nikorowski, Superfund TFI.

Dywersyfikacja portfela poprzez inwestycje alternatywne. Prowadzący: Jerzy Nikorowski, Superfund TFI. Dywersyfkacja ortfela orzez nwestycje alternatywne. Prowadzący: Jerzy Nkorowsk, Suerfund TFI. Część I. 1) Czym jest dywersyfkacja Jest to technka zarządzana ryzykem nwestycyjnym, która zakłada osadane

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

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

BADANIE WSPÓŁZALEśNOŚCI DWÓCH CECH - ANALIZA KORELACJI PROSTEJ

BADANIE WSPÓŁZALEśNOŚCI DWÓCH CECH - ANALIZA KORELACJI PROSTEJ Matematka statstka matematcza dla rolków w SGGW Aa Rajfura, KDB WYKŁAD 2 BADANIE WSPÓŁZALEśNOŚCI DWÓCH CECH - ANALIZA KORELACJI PROSTEJ Matematka statstka matematcza dla rolków w SGGW Aa Rajfura, KDB Przkład.

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

Tablice wzorów Przygotował: Mateusz Szczygieł

Tablice wzorów Przygotował: Mateusz Szczygieł Tablce zoó Pzygotoał: Mateusz Szczygeł DKATORFIASOWY.COM.PL . Oczekaa stoa zotu - adoodobeństo zaśca daego zdazea ożla do zealzoaa stoa zotu. Waaca aaca stoy zotu oczekaa stoa zotu [ ] 3. Odchylee stadadoe

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH PODTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH I Pracowa IF UJ Luy 03 PODRĘCZNIKI Wsęp do aalzy błędu pomarowego Joh R. Taylor Wydawcwo Naukowe PWN Warszawa 999 I Pracowa

Bardziej 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

Podstawowe zadanie statystyki. Statystyczna interpretacja wyników eksperymentu. Zalety statystyki II. Zalety statystyki

Podstawowe zadanie statystyki. Statystyczna interpretacja wyników eksperymentu. Zalety statystyki II. Zalety statystyki tatystycza terpretacja wyków eksperymetu Małgorzata Jakubowska Katedra Chem Aaltyczej Wydzał IŜyer Materałowej Ceramk AGH Podstawowe zadae statystyk tatystyka to uwersale łatwo dostępe arzędze, które pomaga

Bardziej szczegółowo

Zależność kosztów produkcji węgla w kopalni węgla brunatnego Konin od poziomu jego sprzedaży

Zależność kosztów produkcji węgla w kopalni węgla brunatnego Konin od poziomu jego sprzedaży Gawlk L., Kasztelewcz Z., 2005 Zależość kosztów produkcj węgla w kopal węgla bruatego Ko od pozomu jego sprzedaży. Prace aukowe Istytutu Górctwa Poltechk Wrocławskej r 2. Wyd. Ofcya Wydawcza Poltechk Wrocławskej,

Bardziej szczegółowo

Zarz¹dzanie i Finanse Journal of Management and Finance Vol. 13, No. 3/1/2015

Zarz¹dzanie i Finanse Journal of Management and Finance Vol. 13, No. 3/1/2015 Zarz¹dzae Fase Joural of Maagemet ad Face Vol. 13, No. 3/1/2015 Adraa Mastalerz-Kodzs* Ewa Poœpech** Adraa Mastalerz-Kodzs, Ewa Poœpech Efektywoœæ westowaa a przyk³adze spó³ek ge³dowych z sektora eergetyczego,

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD 3,4

STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD 3,4 STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD 3,4 5 Szereg rozdzelczy przedzałowy (dae pogrupowae) (stosujemy w przypadku dużej lczby epowtarzających sę daych) Przedzał (w ; w + ) Środek x& Lczebość Lczebość skumulowaa s

Bardziej szczegółowo

ZAGADNIENIE W POSTACI OGÓLNEJ

ZAGADNIENIE W POSTACI OGÓLNEJ ZAGADNINI W POSAI OGÓLNJ s e ˆ - sygał - sygał -sygał obserwoway -sygał skoreloway z e eskoreloway z s -moel sygału s e ˆ -błą Szukae: 0,,..., M ] - ooweź mulsowa fltru FIR, - trasozycja Kryterum: m ]

Bardziej szczegółowo

WYBRANE MOŻLIWOŚCI WSPOMAGANIA INWESTYCJI

WYBRANE MOŻLIWOŚCI WSPOMAGANIA INWESTYCJI WYBRANE MOŻLIWOŚCI WSPOMAGANIA INWESTYCJI GIEŁDOWYCH PRZY UŻYCIU ALGORYTMÓW GENETYCZNYCH mgr ż. Marc Klmek Katedra Iformatyk Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa m. Papeża Jaa Pawła II w Bałej Podlaskej Streszczee:

Bardziej szczegółowo

KURS STATYSTYKA. Lekcja 4 Nieparametryczne testy istotności ZADANIE DOMOWE. Strona 1

KURS STATYSTYKA. Lekcja 4 Nieparametryczne testy istotności ZADANIE DOMOWE.  Strona 1 KURS STATYSTYKA Lecja 4 Nearametrycze testy stotośc ZADANIE DOMOWE www.etraez.l Stroa 1 Część 1: TEST Zazacz orawą odowedź (tylo jeda jest rawdzwa). Pytae 1 W testach earametryczych a) Oblczamy statystyę

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

ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 424 PRACE INSTYTUTU KULTURY FIZYCZNEJ NR

ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 424 PRACE INSTYTUTU KULTURY FIZYCZNEJ NR ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 44 PRACE INSTYTUTU KULTURY FIZYCZNEJ NR 005 ROBERT TERCZYŃSKI MISTRZOSTWA POLSKI W SIEDMIOBOJU KOBIET W ŚWIETLE KORELACJI LINIOWEJ. Wsę Wyk uzyskwae w sedmoboju

Bardziej szczegółowo

PRZYKŁADOWE TEMATY ZADAŃ PROJEKTOWYCH

PRZYKŁADOWE TEMATY ZADAŃ PROJEKTOWYCH PRZYKŁADOWE TEMATY ZADAŃ PROJEKTOWYCH Z PRZEDMIOTU EWOLUCYJNE METODY OPTYMALIZACJI. Rozwązać zadae zadaa załaduku (plecakowego z ograczeam a dopuszczale wymary oraz cężar []: a algorytmem symulowaego wyżarzaa.

Bardziej szczegółowo

W loterii bierze udział 10 osób. Regulamin loterii faworyzuje te osoby, które w eliminacjach osiągnęły lepsze wyniki:

W loterii bierze udział 10 osób. Regulamin loterii faworyzuje te osoby, które w eliminacjach osiągnęły lepsze wyniki: Zadae W loter berze udzał 0 osób. Regulam loter faworyzuje te osoby, które w elmacjach osągęły lepsze wyk: Zwycęzca elmacj, azyway graczem r. otrzymuje 0 losów, Osoba, która zajęła druge mejsce w elmacjach,

Bardziej szczegółowo

Badania operacyjne. Algorytm simpleks. Organizacja zajęć. Zaliczenie. Literatura. Program zajęć

Badania operacyjne. Algorytm simpleks. Organizacja zajęć. Zaliczenie. Literatura. Program zajęć Algorytm smpleks adaa operacyje Wykład adaa operacyje dr hab. ż. Joaa Józefowska, prof.pp Istytut Iformatyk Orgazacja zajęć 5 godz wykładów dr hab. ż. J. Józefowska, prof. PP Obecość a laboratorach jest

Bardziej szczegółowo

Podstawy opracowania wyników pomiarowych, analiza błędów

Podstawy opracowania wyników pomiarowych, analiza błędów Podstawy opracowaa wyków pomarowych, aalza błędów I Pracowa Fzycza IF UJ Grzegorz Zuzel Lteratura I Pracowa fzycza Pod redakcją Adrzeja Magery Istytut Fzyk UJ Kraków 2006 Wstęp do aalzy błędu pomarowego

Bardziej szczegółowo

Aspekty ekonomiczne konstrukcji i optymalizacji długookresowych portfeli inwestycyjnych na rynku kapitałowym

Aspekty ekonomiczne konstrukcji i optymalizacji długookresowych portfeli inwestycyjnych na rynku kapitałowym zeszyty aukowe uwersytetu szczecńskego r 89 fase, Ryk Fasowe, Ubezpeczea r 78 (05) DOI: 0.876/frfu.05.78-07 s. 83 97 Aspekty ekoomcze kostrukcj optymalzacj długookresowych portfel westycyjych a ryku kaptałowym

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

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 INETYCJE LINIOE - ŁUŻEBNOŚĆ PRZEYŁU I BEZUMONE KORZYTANIE Z NIERUCHOMOŚCI 1. PROADZENIE 1.1. Nejszy stadard przedstawa reguły

Bardziej szczegółowo

opisać wielowymiarową funkcją rozkładu gęstości prawdopodobieństwa f(x 1 , x xn

opisać wielowymiarową funkcją rozkładu gęstości prawdopodobieństwa f(x 1 , x xn ROZKŁAD PRAWDOPODBIEŃSTWA WIELU ZMIENNYCH LOSOWYCH W przpadku gd mam do czea z zmem losowm możem prawdopodobeństwo, ż przjmą oe wartośc,,, opsać welowmarową fukcją rozkładu gęstośc prawdopodobeństwa f(,,,.

Bardziej szczegółowo

Tekst oraz ilustracje do niniejszego opracowania zaczerpnięto z następujących podręczników, publikacji i wydawnictw popularno naukowych:

Tekst oraz ilustracje do niniejszego opracowania zaczerpnięto z następujących podręczników, publikacji i wydawnictw popularno naukowych: UZUPEŁNIAJĄCE MATERIAŁY DYDAKTYCZNE DLA UCZNIÓW TECHNIKUM MECHANICZNEGO PRZYGOTOWUJĄCYCH SIĘ DO ZEWNĘTRZNEGO EGZAMINU KWALIFIKACYJNEGO METROLOGIA TECHNICZNA (materały wybrae) Materały zebrał : mgr ż. Aatol

Bardziej szczegółowo

Statystyka. Katarzyna Chudy Laskowska

Statystyka. Katarzyna Chudy Laskowska Statstka Katarza Chud Laskowska http://kc.sd.prz.edu.pl/ Aalza korelacj umożlwa stwerdzee wstępowaa zależośc oraz oceę jej atężea ZALEŻNOŚCI pomędz CECHAMI: CECHY: ILOŚCIOWA ILOŚCIOWA CECHY: JAKOŚCIOWA

Bardziej szczegółowo

Lekcja 1. Pojęcia podstawowe: Zbiorowość generalna i zbiorowość próbna

Lekcja 1. Pojęcia podstawowe: Zbiorowość generalna i zbiorowość próbna TECHNIKUM ZESPÓŁ SZKÓŁ w KRZEPICACH PRACOWNIA EKONOMICZNA TEORIA ZADANIA dla klasy II Techkum Marek Kmeck Zespół Szkół Techkum w Krzepcach Wprowadzee do statystyk Lekcja Statystyka - określa zbór formacj

Bardziej szczegółowo

Badania Maszyn CNC. Nr 2

Badania Maszyn CNC. Nr 2 Poltechka Pozańska Istytut Techolog Mechaczej Laboratorum Badaa Maszy CNC Nr 2 Badae dokładośc pozycjoowaa os obrotowych sterowaych umerycze Opracował: Dr. Wojcech Ptaszy sk Mgr. Krzysztof Netter Pozań,

Bardziej szczegółowo

Metoda analizy hierarchii Saaty ego Ważnym problemem podejmowania decyzji optymalizowanej jest często występująca hierarchiczność zagadnień.

Metoda analizy hierarchii Saaty ego Ważnym problemem podejmowania decyzji optymalizowanej jest często występująca hierarchiczność zagadnień. Metoda aalizy hierarchii Saaty ego Ważym problemem podejmowaia decyzji optymalizowaej jest często występująca hierarchiczość zagadień. Istieje wiele heurystyczych podejść do rozwiązaia tego problemu, jedak

Bardziej szczegółowo

Józef Beluch Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie. Wpływ wag współrzędnych na wyniki transformacji Helmerta

Józef Beluch Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie. Wpływ wag współrzędnych na wyniki transformacji Helmerta Józef Beluch Akadema Górczo-Hutcza w Krakowe płw wag współrzędch a wk trasformacj Helmerta . zór a trasformację współrzędch sposobem Helmerta: = c + b = d + a + a b () 2 2. Dwa modele wzaczea parametrów

Bardziej szczegółowo

ZANURZANIE W REGRESJI LINIOWEJ

ZANURZANIE W REGRESJI LINIOWEJ MEODY ILOŚCIOWE W BADANIACH EKONOMICZNYCH om XII/, 011, str. 0 09 ZANURZANIE W REGRESJI LINIOWEJ Małgorzata Kobylńska Katedra Metod Iloścowych Uwersytet Warmńsko-Mazursk w Olsztye e-mal: agosak@oczta.oet.l

Bardziej szczegółowo

Badania Operacyjne (dualnośc w programowaniu liniowym)

Badania Operacyjne (dualnośc w programowaniu liniowym) Badaa Operacye (dualośc w programowau lowym) Zadae programowaa lowego (PL) w postac stadardowe a maksmum () c x = max, podczas gdy spełoe są erówośc () ax = b ( m ), x 0 ( ) Zadae programowaa lowego (PL)

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

. 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

[ ] WSPÓŁCZYNNIK EKSCESU WEKTORA LOSOWEGO. Wprowadzenie. Katarzyna Budny =, (1)

[ ] WSPÓŁCZYNNIK EKSCESU WEKTORA LOSOWEGO. Wprowadzenie. Katarzyna Budny =, (1) Katarzya Budy Uwersytet Ekoomczy w Krakowe WSPÓŁCZYNNIK EKSCESU WEKTORA LOSOWEGO Wprowadzee Jedą z podstawowych mar spłaszczea czy też kocetrac rozkładu zmee losowe edowymarowe wokół średe est kurtoza

Bardziej szczegółowo

Elementy arytmetyki komputerowej

Elementy arytmetyki komputerowej Elemety arytmetyk komputerowej cz. I Elemety systemów lczbowych /materał pomocczy do wykładu Iformatyka sem II/ Sps treśc. Wprowadzee.... Wstępe uwag o systemach lczbowych... 3. Przegląd wybraych systemów

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

OKREŚLANIE NIEPEWNOŚCI POMIARÓW (poradnik do Laboratorium Fizyki)

OKREŚLANIE NIEPEWNOŚCI POMIARÓW (poradnik do Laboratorium Fizyki) Adrzej Kubaczyk Laboratorum Fzyk I Wydzał Fzyk Poltechka Warszawska OKREŚLANIE NIEPEWNOŚCI POMIARÓW (poradk do Laboratorum Fzyk) ROZDZIAŁ Wstęp W roku 995 z cjatywy Mędzyarodowego Komtetu Mar (CIPM) zostały

Bardziej szczegółowo

KRYTERIUM OCENY EFEKTYWNOŚCI INWESTYCYJNEJ OFE, SYSTEM MOTYWACYJNY PTE ORAZ MINIMALNY WYMÓG KAPITAŁOWY DLA PTE PROPOZYCJE ROZWIĄZAŃ

KRYTERIUM OCENY EFEKTYWNOŚCI INWESTYCYJNEJ OFE, SYSTEM MOTYWACYJNY PTE ORAZ MINIMALNY WYMÓG KAPITAŁOWY DLA PTE PROPOZYCJE ROZWIĄZAŃ KRYTERIU OCENY EFEKTYWNOŚCI INWESTYCYJNEJ OFE, SYSTE OTYWACYJNY PTE ORAZ INIALNY WYÓG KAPITAŁOWY DLA PTE PROPOZYCJE ROZWIĄZAŃ Urząd Komsj Nadzoru Fasowego Warszawa 0 DEPARTAENT NADZORU INWESTYCJI EERYTALNYCH

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 1. Wiadomości wstępne

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 1. Wiadomości wstępne TATYTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD Wadomośc wstępe tatystyka to dyscypla aukowa, której zadaem jest wykrywae, aalza ops prawdłowośc występujących w procesach masowych. Populacja to zborowość podlegająca badau

Bardziej szczegółowo

Probabilistyka i statystyka. Korelacja

Probabilistyka i statystyka. Korelacja 06-05-08 Probablstyka statystyka Korelacja Probablstyka statystyka - wykład 9 dla Elektrok Korelacja Aalza korelacj zajmuje sę badaam stea zależośc lowej mędzy dwema cecham X Y. Podstawową marą jest współczyk

Bardziej szczegółowo

TMM-2 Analiza kinematyki manipulatora metodą analityczną

TMM-2 Analiza kinematyki manipulatora metodą analityczną Opracował: dr ż. Przemysław Szumńsk Laboratorum Teor Mechazmów Automatyka Robotyka, Mechatroka TMM- Aalza kematyk mapulatora metodą aaltyczą Celem ćwczea jest zapozae sę ze sposobem aalzy kematyk mechazmu

Bardziej szczegółowo

Statystyka. Analiza zależności. Rodzaje zależności między zmiennymi występujące w praktyce: Funkcyjna

Statystyka. Analiza zależności. Rodzaje zależności między zmiennymi występujące w praktyce: Funkcyjna Aalza zależośc Rodzaje zależośc mędzy zmeym występujące w praktyce: Fukcyja wraz ze zmaą wartośc jedej zmeej astępuje ścśle określoa zmaa wartośc drugej zmeej (p. w fzyce: spadek swobody gt s ) tochastycza

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

Wybór formuły normalizacyjnej w analizie porównawczej obiektów wielocechowych

Wybór formuły normalizacyjnej w analizie porównawczej obiektów wielocechowych Wybór formuły ormalzacye w aalze porówawcze obektów welocechowych Marta Jarocka Poltechka Bałostocka, Wydzał Zarządzaa, Katedra Iformatyk Gospodarcze Logstyk e-mal: m.arocka@pb.edu.pl DOI: 10.12846/.em.2015.01.08

Bardziej szczegółowo

TARCIE CIĘGIEN O POWIERZCHNIĘ WALCOWĄ WZÓR EULERA

TARCIE CIĘGIEN O POWIERZCHNIĘ WALCOWĄ WZÓR EULERA Ćwczee 8 TARCIE CIĘGIEN O POWIERZCHNIĘ WALCOWĄ WZÓR EULERA 8.. Cel ćwczea Celem ćwczea jest wyzaczee statyczego współczyka tarca pomędzy walcową powerzchą cała a opasującą je lą. Poadto a drodze eksperymetalej

Bardziej szczegółowo

OPTYMALNA DYWERSYFIKACJA NA POLSKIM RYNKU INWESTYCYJNYM

OPTYMALNA DYWERSYFIKACJA NA POLSKIM RYNKU INWESTYCYJNYM Studa Ekoomcze. Zeszyty Naukowe Uwersytetu Ekoomczego w Katowcach ISSN 2083-86 Nr 297 206 Agata Gluzcka Uwersytet Ekoomczy w Katowcach Wydzał Iformatyk Komukacj Katedra Badań Operacyjych agata.gluzcka@ue.katowce.pl

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

ZASTOSOWANIE MODELU LOGITOWEGO DO ANALIZY WYNIKÓW EGZAMINU

ZASTOSOWANIE MODELU LOGITOWEGO DO ANALIZY WYNIKÓW EGZAMINU Haa Dudek a, Moka Dybcak b a Katedra Ekoometr Iformatyk SGGW b studetka Mędzywydzałowego Studum Iformatyk Ekoometr e-mal: hdudek@mors.sggw.waw.pl ZASTOSOWANIE MODELU LOGITOWEGO DO ANALIZY WYNIKÓW EGZAMINU

Bardziej szczegółowo