IX Kongres Ekonomistów Polskich

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "IX Kongres Ekonomistów Polskich"

Transkrypt

1 Rafał Siedlecki Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu IX Kongres Ekonomistów Polskich PROGNOZOWANIE OSTRZEGAWCZE Z WYKORZYSTANIEM GRADIENTOWEJ MIARY ROZWOJU Streszczenie Prognozowanie ostrzegawcze służy głównie do generowania informacji o zagrożeniach (sygnałów ostrzegawczych), ale także o niezauważonych szansach. Może to być zatem pojedyncza informacja lub zbiór informacji, dzięki którym można z wyprzedzeniem dowiedzieć się o przyszłych zagrożeniach rozwoju firmy czyli można powiedzieć, że celem prognozy ostrzegawczej jest sygnalizowanie odpowiednio wczesne niekorzystnych zmian w wybranych obszarach działalności gospodarczej opisanych za pomocą szeregów czasowych. Prognoza ostrzegawcza jest z natury rzeczy prognozą długookresową, której cechą charakterystyczną jest to, że nie podaje w zasadzie wartości prognozowanych zmiennych a jedynie przestrogę przed możliwością wystąpienia niekorzystnych zmian. Prognozowanie ostrzegawcze jest prognozowaniem spadku aktywności gospodarczej podmiotu gospodarczego. W referacie przedstawiono wykorzystanie gradientowej miary rozwoju jako oraz funkcji loglogistycznej do modelowania cykli rozwoju przedsiębiorstwa i wyznaczenia sygnałów ostrzegawczych na przykładzie wybranych przedsiębiorstw. Metoda ta wydaje się być ciekawą i skuteczną propozycją także do prognozowania cykli koniunkturalnych. Artykuł jest częścią grantu NCN Prognozowanie trudności finansowych z wykorzystaniem cykli koniunkturalnych. Projekt został sfinansowany ze środków Narodowego Centrum Nauki przyznanych na podstawie decyzji numer DEC- 2011/01/B/HS4/02316 Abstract: Warrning forecast using the Gradient Measurement of Development The aim of a warning forecast is to signal early enough unfavorable changes in selected business activity areas, described by time series. A warning forecast is, by nature, a long-term forecast; its characteristic feature is the fact that it does not give values of forecasted variables but only a warning against the possibility of unfavorable changes occurring. The presented proposal of building a warning forecast (synthetic measurement) used a taxonomic method of development based on a gradient distance of development, which seems to be an interesting and efficient proposition for forecasting financial difficulties Słowa kluczowe: prognozowanie ostrzegawcze, finanse przedsiębiorstw, analiza finansowa, metody taksonomiczne 1. Wstęp Prognozowanie ostrzegawcze służy głównie do generowania informacji o zagrożeniach (sygnałów ostrzegawczych) w przedsiębiorstwie, ale także o niezauważonych szansach. Może to być zatem pojedyncza informacja lub zbiór informacji, dzięki którym można z wyprzedzeniem dowiedzieć się o przyszłych zagrożeniach rozwoju firmy czyli można powiedzieć, że celem prognozy ostrzegawczej jest sygnalizowanie odpowiednio wczesne niekorzystnych zmian w wybranych obszarach działalności gospodarczej opisanych za pomocą szeregów czasowych. Prognoza ostrzegawcza jest z natury rzeczy prognozą długookresową, której cechą charakterystyczną jest to, że nie podaje w zasadzie wartości prognozowanych zmiennych a jedynie przestrogę przed możliwością wystąpienia niekorzystnych zmian. Prognozowanie ostrzegawcze jest prognozowaniem spadku aktywności gospodarczej podmiotu gospodarczego. W skali makroekonomicznej jest to prognoza spadku koniunktury gospodarczej. Może także dotyczyć branży czy też przedsiębiorstwa. Przedsiębiorstwa, z jednej strony powinny być odbiorcami taki prognoz, zwłaszcza wtedy gdy opracowują strategiczne cele swojej działalności. Jednocześnie powinny wnikliwie oceniać wskaźniki gospodarcze. Celem prognozy ostrzegawczej jest sygnalizowanie odpowiednio wczesne niekorzystnych zmian w wybranych obszarach działalności gospodarczej opisanych za pomocą szeregów czasowych. Prognoza ostrzegawcza jest z natury rzeczy prognozą długookresową, której cechą charakterystyczną jest to, że nie podaje w zasadzie wartości prognozowanych zmiennych a jedynie przestrogę przed możliwością wystąpienia niekorzystnych zmian. Prognoza ostrzegawcza konstruowana jest dla dowolnego szeregu czasowego, którego prawidłowym obrazem jest trend wzrostowy 1. W praktyce rzadko się zdarza aby wielkości ekonomiczne opisujące aktywność gospodarczą stale wzrastały, po okresach wzrostu następuje okres stagnacji lub spadku. Zadaniem prognozowania ostrzegawczego jest przewidywanie wystąpienia w szeregu, fazy zmniejszania się wartości. Dlatego prognozę ostrzegawczą definiuje się następująco 2 : Prognozą ostrzegawczą nazywa się przypuszczenie sformułowane na podstawie informacji dostarczonych przez szereg czasowy, że w przyszłym momencie T 0 stan analizowanego zjawiska gospodarczego będzie niższy niż w momencie T 0-1. Prognoza ostrzegawcza sformułowana w momencie T=n jest prawdziwa, gdy wyrazy szeregu czasowego spełniają warunek: * y T 0 T o >n 0 y T Dla ułatwienia przyjmuje się, że wielkości ekonomiczne, które powinny wykazywać spadek (destymulanty rozwoju) za pomocą odpowiednich transformacji przekształca się w stymulanty. Zatem szereg czasowy rosnący jest abstrakcją wyrażającą pożądany przebieg zjawiska gospodarczego. 2 Siedlecka U. Prognozowanie ostrzegawcze w gospodarce 1996 r. PWE Warszawa

2 gdzie y * T0 - przyszła rzeczywista wartość szeregu. Prawdziwość prognozy ostrzegawczej powinno się formułować w zasadzie nie na podstawie surowych szeregów czasowych obarczonych błędami losowymi ale na podstawie funkcji wygładzającej. Wybór odpowiedniej funkcji wygładzającej f(t) jest w prognozowaniu ostrzegawczym sprawą o podstawowym znaczeniu. W takim przypadku warunkiem prawdziwości prognozy ostrzegawczej jest: f(t 0 ) - f(t 0-1) < 0 Nierówności te stanowią podstawowe określenie prawdziwości prognozy ostrzegawczej. Prognoza ostrzegawcza jest de facto prognozą jakościową. Moment T 0 nazywany jest horyzontem prognozy ostrzegawczej. Zbyt krótki horyzont prognozy ostrzegawczej powoduje małą jej przydatność, gdyż mniej jest czasu na realizację procesów naprawczych. W praktyce zwykle analizy i prognozy ostrzegawcze nie ograniczają się do jednego szeregu czasowego, ale do całej wiązki szeregów opisujących wybrany fragment badanego zjawiska. Załóżmy, że w momencie t 0 (najczęściej przyjmuje się ostatni moment, dla którego uzyskano dane tzn. T 0 =n) jest analizowana wybrana wiązka szeregów, wówczas może się okazać, że: 1) wszystkie szeregi wykazują spadek wartości, 2) wszystkie szeregi wykazują wzrost wartości, 3) część szeregów wykazuje spadek wartości. Żaden z wymienionych przypadków nie przesądza jednak o trendzie analizowanych szeregów, jeżeli jednakże przypadki te sprowadzi się do badania funkcji wygładzających wówczas: W pierwszym przypadku ostrzeganie jest już spóźnione, to samo dotyczy odpowiedniej części szeregów z przypadku 3. Wyznaczenie odpowiednich parametrów finansowych do budowy sygnałów ostrzegawczych jest zadaniem bardzo ważnym i trudnym. Często wyboru dokonuje się, wykorzystując metody ekonometryczne lub polegając na ocenie subiektywnej zarządzających lub ekspertów. Do analizy i budowy prognoz ostrzegawczych najlepszy jest jeden zagregowany wskaźnik, który nie tylko opisywałby płynność, ale także sprawność działania i rentowność firmy. Od dłuższego czasu poszukuje się wskaźnika syntetycznego, który w sposób adekwatny opisywałby kondycję finansową firmy. Do wyboru takiego wskaźnika - agregatu jako pierwsze wykorzystywane były metody wielowymiarowej analizy statystycznej (najczęściej analiza dyskryminacyjna) zapoczątkowane przez Beaver (1966), Altman(1968). Skuteczność modelu i jego popularność sprawiły, że wielu badaczy zaczęło badania nad tworzeniem tego typu modeli w różnych krajach. Najpopularniejsze modele to między innymi: Tamariego, Tafflera, Bluma, Appetitia, Edminstera, Deakina czy Zmijewskiego 3. W Polsce najpopularniejsze modele to między innymi: Hadasik (1998), Gajdki i Stosa(2003), Hołdy(2001) Gruszczńskiego (2003-dwumianowe modele logitowe), Mączyńskej i Zawadzkiego (2006) Innym narzędziem do prognozowania trudności finansowych są sztuczne sieci neuronowe (Odoma i Sharda 4 ). Obecnie istnieje wiele publikacji porównujących różne modele statystyczne (liniowe, logistyczne, drzew decyzyjnych czy KNN (k-nearest neighbor)) z modelami sztucznych sieci neuronowych. Najważniejsze wydają się artykuły: Altmana, Marco i Varetto 5, którzy przebadali 1000 włoskich firm, Kerlinga i Poddinga 6 badających spółki francuskie, Zurady, Fostera, Warda, Barkera 7 analizujących modelami logistycznymi spółki amerykańskie czy publikacja Boritza i Kennedyego 8 badających spółki amerykańskie metodami liniowymi i logistycznymi oraz sztucznymi sieciami neuronowymi. Ciekawe badania przedstawili Vapnik 9, Chen, Chen, Hsieh 10, którzy wykorzystali do selekcji danych metodę wektorową SVM (Support Vector Machine). 3 Tamari M., Financial ratios as a Mean of forecasting Bankruptcy, Management Internationa Review vol r., Taffarel R.J., Going, Going Gone Four Factors which Predict, Accoutancy march 1977 r., Blum M., Failing Company Discriminant Analysis, Journal of Accouting Reasearch Spring 1974 r., Appetiti S., Identifying unsound firms in Italy, Journal of Banking and Finance vol r, Edminster R., An Empirical Test of Financial Ratio Analysis for Small Business Failure Prediction, Journal of Financial Quantitative Analysis vol r., Deakin E, Discriminant Analysis of Predictors of Bussines Failure, Journal of Accouting Reaserch vol r,. Zmijewski M., Metodological Issuess Related to the Estimation of Financial Distress Prediction Models, Journal of Accouting Research 1984 r. 4 Odom M. Sharda R., A neural network model for bankruptcy prediction, materiały konf r., San Diego, CA 5 Altman E., Marco G., Varetto F., Corporate distress diagnosis: Comparision using linear discriminant analysis and neural networks, Journal of Banking vol r. 6 Kerling M., Podding T., Klassifikation von Unternehmen mittels KNN, 1994 r., Monachim 7 Zurada J.M., Foster B.P., Ward T.J., Barker R.M., Neural Networks Versus Logit Regression Models for predicting financial distress response variables, Journal of Applied Business Research vol r. 8 Boritz J., Kennedy D., Effectivess of neural network types for prediction of business failure, Expert System Applyin vol r. 9 Vapnik, V.N., and Cortes C, Support vector networks, Learning Machine 1995

3 Celem artykułu jest przedstawienie wykorzystania metody opartej na gradientowej mierze rozwoju 11, która wydaje się być ciekawą propozycją budowy miernika syntetycznego i prognoz ostrzegawczych. W artykule do budowy trajektorii rozwoju wykorzystano także funkcję loglogistyczną 12 i pasma strategiczne. 2. Taksonomiczna metoda gradientu Do prognozowania ostrzegawczego i budowy wskaźnika syntetycznego, interesująca wydaje się metoda gradientowa 13 oparta na wyznaczeniu odległości taksonomicznej badanych obiektów, czyli odpowiednich parametrów finansowych od obiektu wzorcowego, będąca rozwiązaniem zadania z programowania matematycznego. Metoda ta z powodzeniem była wykorzystywana także w badaniu rozwoju przedsiębiorstwa. W metodzie gradientowej zakłada się dana jest macierz X danych finansowych, które są stymulantami (nominanty i destymulanty przekształca się w stymulanty) i(wskaźnik)= 1,2,..., m, t(czas) = 1,2,..., n, i R: Kolejnym krokiem jest wyznaczenia dwóch punktów (biegunów) będących wzorcami górnym i dolnym: Górny wzorzec rozwoju Dolny Gdzie: Wektor Q-P (oś zbioru obiektów) traktujemy jako gradient funkcji kryterium programowania liniowego : F (t) przedstawia ortogonalny rzut na gradient funkcji. Wartości tej funkcji są uporządkowanymi wskaźnikami syntetycznymi gdzie: W analizie danych finansowych, aby sprowadzić je do porównywalności można zastosować metodę unitaryzacji czyli konwersji macierzy X w Z według następującego wzoru: W takim przypadku dolny i górny biegun oraz Oraz przybierają następującą postać: 10 Chen C., Chen M., Hsieh C. A Financial Distress Prediction System Construction based on Particles Swarm Optimization and Support Vector Machines, International Conference on E-business, Management and Economics Hong Kong Siedlecka U., Siedlecki J. Optymalizacja taksonomiczna, AE Kraków Hellwig Z., Siedlecki J., Krzywa log logistyczna, jej własności i wykorzystanie w prognozowaniu rozwoju procesów społeczno-gospodarczych, Prace Naukoznawcze i Prognostyczne r. 13 Siedlecka U., Siedlecki J. Optymalizacja taksonomiczna, AE Kraków 1990

4 Dzięki takiemu przekształceniu można wyznaczyć miarę μ t, która będzie przyjmowała wartości z przedziału (0,1): Interpretacja : < 0,5 silny sygnał ostrzegawczy - wysokie prawdopodobieństwo trudności finansowych (kryzysu), 0,5 < < 0,7 słaby sygnał ostrzegawczy > 0,7 brak wyraźnego sygnału ostrzegawczego strefa bezpieczeństwa W prognozach ostrzegawczych w przedsiębiorstwie wzorcem jest stan zjawiska w momencie t wyznaczony na podstawie odpowiednich wskaźników finansowych opisujących jego rozwój. A więc miara rozwoju powinna mieć prawidłowy przebieg wykazujący następującą relację: φ(1)<φ(2)...φ(n), (lub μ 1 <μ 2 < μ n ), która przypomina krzywą logistyczną (lub loglogistyczną), a więc wyznaczającą cykl życia przedsiębiorstwa (por. rys. 1). Rysunek 1 Trajektoria zdrowej firmy Sygnałem ostrzegawczym wyznaczonym na podstawie jest utrzymujący się spadek wartości miernika lub jej gwałtowny spadek tak jak to przedstawiono na rysunku 2. Rysunek 2. Trajektorie firm bankrutujących Przy analizie trajektorii przedsiębiorstwa należy uwzględnić zakłócenia w rozwoju będące wynikiem np. zmian w gospodarce (spowolnienia gospodarcze) i sektorze, restrukturyzacji i zdarzeń losowych, nie powinny one jednak powodować spadku miary poniżej poziomu 0,5. 3. Analiza sygnałów ostrzegawczych na przykładzie wybranych spółek Do prezentacji koncepcji prognoz ostrzegawczych wykorzystano roczne wartości wybranych wskaźników dla firm: Śnieżka SA, CCC SA, (przykład spółek zdrowych) oraz Polcolorit SA i BOMI SA (analiza w latach ), za lata Do analizy wybrano 5 wskaźników z na podstawie analizy korelacji Spearmana i zmienności, które są stymulantami destymulantami i nominantami. Do wybranych wskaźników finansowych należą: - Stopa zwrotu z aktywów (ROA) - stymulanta - Wskaźnik płynności bieżącej - nominanta - Rotacja zapasów w dniach - destymulanta - Wskaźnik pokrycia aktywów trwałych - stymulanta - Przyrost przychodów ze sprzedaży (PSn/PS0) stymulanta 14 Wybór wskaźników został dokonany na podstawie badań własnych i studiów literaturowych.

5 W przeprowadzonych badaniach destymulanty i nominanty przekształcono w następujący sposób: dla nominant: x it : = x it mediana(x i ), dla destymulant: x it : = x it, Za okres prognostyczny przyjęto lata , w tym celu do wyznaczenia miernika syntetycznego i cyklu rozwoju wybrano okres dla którego wyznaczono minimum i rozstęp. Następnie dla okresu badawczego i prognostycznego wyznaczono miary rozwoju normalizując dane wyznaczonymi wartościami: max i rozstępem. Kształtowanie się wartości miernika syntetycznego w latach przedstawiają tabela 1 oraz rysunek 3. Jak wynika z przeprowadzonych badań zostały wygenerowane następujące sygnały: - dla spółki Śnieżka SA mimo spadku wartości w 2011 roku brak wyraźnego sygnału ostrzegawczego - dla spółki CCC SA w latach 2009 i słaby sygnał ostrzegawczy. Wartości i kształtowanie się miernika może świadczyć o wejściu spółki w okres stagnacji. - dla spółki Polcolorit SA silny sygnał ostrzegawczy w o 2009 do Kształtowanie się miernika pokazuje, że spółka jest w kłopotach finansowych od 2006 i jej sytuacja stale się pogarsza mimo lekkiej poprawy w dla spółki BOMI SA po odbiciu się w 2009 w 2010 roku miała słaby sygnał ostrzegawczy. W 2011 pojawił się silny sygnał ostrzegawczy prognozujący bankructwo firmy czego potwierdzeniem jest sygnał w 2012, sugerujący brak możliwości wyjścia z kryzysu (w 2013 spółka została postawiona w stan upadłości likwidacyjnej) Tabela 1. Wartości miernika dla wybranych spółek Śnieżka SA CCC SA Polcolorit SA BOMI SA , , , b.d , , , b.d , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,4975 Badane spółki są przykładami kształtowania się trajektorii rozwoju (patrz rys. 1, 2) odpowiednio prawidłowego rozwoju (Śnieżka SA i CCC SA) oraz spółek bankrutujących po szybkim wzroście dynamiczny spadek (BOMI) i spółki niemogącej wyjść z trudności w długim okresie (Polcolorit SA). Rysunek 3 Kształtowanie się miernika dla wybranych spółek w latach ,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0-0,1-0,2-0,3-0, μt Polcolorit SA μt Śnieżka SA μt CCC SA

6 4. Analiza pasm strategicznych W analizie miary rozwoju przedsiębiorstwa innym ze sposobów prognozowania ostrzegawczego jest analiza stabilności przyrostów i zmienności wybranych parametrów finansowych. A więc, można stwierdzić, że sygnałami ostrzegawczymi są spadki lub wzrosty wykraczające poza dopuszczalne odchylenia od funkcji trendu (loglogistycznej), z wykorzystaniem pasm strategicznych 15. W tym punkcie do wybrano jako przykład analizy rozwoju dwie zdrowe spółki: Śnieżka SA i CCC SA.. W ekonometrii istnieje wiele metod prognozowania i modelowania zjawiska bazujących na prawie malejącego wzrostu. Mimo tego nie jest to łatwe zadanie. Dobór określonej funkcji i dopasowanie jej do danych zależy od kształtowania się danego zjawiska i momentu w którym jest ono badane. Funkcje, które często są wykorzystywać do modelowania ograniczonego wzrostu, w takich dziedzinach jak biologia, ekonomia czy fizyka to: a) dla zjawisk charakteryzujących się wykładniczym wzrostem: - zmodyfikowana funkcja wykładnicza, - funkcja Gompertza (Gompertz trend), - funkcja log hiperboliczna, b) dla zjawisk mających przebieg logistyczny i wykładniczy: - funkcja logistyczna, - funkcja loglogistyczna, - liniowo logistyczna, W artykule do budowy trajektorii rozwoju wykorzystano funkcję loglogistycznej 16, która pozwala na daleką ekstrapolację szeregów czasowych. Ma to istotne znaczenie przy prognozowaniu faz rozwoju firmy wykorzystującym logistyczne prawo wzrostu np. przychodów ze sprzedaży czy wielkości aktywów, PKB, inwestycje: y y t 0 a ln( t) 1 e Parametry tej funkcji wyestymowano przy pomocy autorskiej metody iteracyjnej szacowania parametrów funkcji, którą trudno lub nie można sprowadzić do postaci liniowej 17. Do estymacji funkcji przyjęto okres i sporządzono prognozy na lata z wykorzystaniem pasm strategicznych zbudowanych na podstawie błędu średnio kwadratowego ( y ± 3 RMSE). Wyniki dopasowania funkcji loglogistycznej oraz test KPSS dla stacjonarności reszt przy małej próbie 18 przedstawia tabela 2. t Tabela 2 Dopasowanie funkcji loglogistycznej dla miernika Śnieżka SA CCC SA RMSE 0, , Test KPSS (Hipoteza zerowa: proces stacjonarny) Statystyka testu = 0, Krytyczna wartość odpowiednio dla poziomów:10%, 5% i 1% to: 0,377 0,527 0,602 ( ) 0, , ( ) 0, , b ct Statystyka testu = 0, Krytyczna wartość odpowiednio dla poziomów:10%, 5% i 1% to: 0,373 0,519 0,620 Jak wynika z tabeli 2 funkcja została dobrze dopasowana. Wartości za okres wskazują, że dla spółki Śnieżka SA wartość miernika kształtuje się zgodnie z trajektorią wyznaczoną przez funkcję loglogistyczną, natomiast w przypadku spółki CCC widoczne jest zakłócenie i odejście od wyznaczonej trajektorii w latach Na rysunkach 4 i 5 przedstawiono trajektorie rozwoju i pasma strategiczne dla wybranych spółek. Z analizy trajektorii można zaobserwować prawidłowy rozwój firmy Śnieżka SA, która jest obecnie w fazie stabilnego wzrostu. W 2011 nastąpił spadek wartości miernika, przy czym zakłócenie to mieści się w wymaganych granicach i widać powrót na trajektorię w Oczywiście tego typu zakłócenia mogą być początkiem nowej fazy rozwoju przedsiębiorstwa (dynamicznego wzrostu). Firma CCC SA po spadku w 2008, ma problem z powrotem na trajektorię stabilnego wzrostu 15 Patrz Siedlecki R., Finansowe sygnały ostrzegawcze w cyklu życia przedsiębiorstwa, C.H. Beck, Warszawa 2005 ; Siedlecki R., Method of determining warning signals based on a company s financial cycle of live using logistic and log-logistic function., Economics, Management, and Financial Markets, Addleton Academic Publishers Hellwig Z., Siedlecki J., Krzywa log logistyczna, jej własności i wykorzystanie w prognozowaniu rozwoju procesów społeczno-gospodarczych, Prace Naukoznawcze i Prognostyczne r. 17 Siedlecki R., Papla D. Log-logistic function estimation and forecasting phases of economic growth, Proceedings of The 5th international conference "Economic Challenges in Enlarged Europe 2013 Talin 18 Obliczeń dokonano przy pomocy programu Gretl

7 w 2011 zostało przebite dolne pasmo co jest sygnałem ostrzegawczym dla firmy i sugeruje wejście spółki w okres stagnacji co może być niebezpieczne (można zauważyć tu lepsze dopasowanie funkcji logistycznej świadczące o zahamowaniu rozwoju). Rysunek 4. Trajektoria rozwoju i pasma strategiczne dla spółki Śnieżka SA 1 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0, μt funkcja loglogistyczna dolne pasmo górne pasmo Rysunek 5. Trajektoria rozwoju i pasma strategiczne dla spółki CCC SA 0,9 0,85 0,8 0,75 0,7 0,65 0,6 0,55 0,5 0,45 0, μt funkcja loglogistyczna dolne pasmo górne pasmo Podsumowanie Zgodnie analizą przedstawioną w artykule, okazało się, że prognozy ostrzegawcze na podstawie zaproponowanej metody z odpowiednim wyprzedzeniem informowały o nadchodzących zagrożeniach finansowych. Do podstawowych zalet można zaliczyć: - prostotę, - stosunkowo wysoka skuteczność, - weryfikację statystyczną - możliwość grupowania i rangowania przedsiębiorstw, Wady: mała próba - dane uwzględniają wartości księgowe co może powodować zniekształcenia przy np. zmianie standardów rachunkowości czy kreatywnej księgowości, - problem z wyznaczeniem normatywów dla wskaźników - wyniki zaprezentowane w artykule są początkiem badań nad opisaną koncepcją, które powinny być poszerzone o większą próbę spółek i liczbę wskaźników uwzględniających wartości rynkowe, a nie tylko księgowe, - brak uwzględniania i korekty miernika syntetycznego o specyfikę sektora i wpływ sytuacji gospodarczej.

8 Zastosowanie metody gradientowej, mimo wymienionych wad wydaje się więc bardzo dobrym narzędziem do prognozowania ostrzegawczego. Metoda gradientowa jest także bardzo dobrym narzędziem do grupowania i rangowania przedsiębiorstw. Przedstawioną w artykule analizę rozwoju można jeszcze poszerzyć o analizę sekwencji znaków I i II różnic dla funkcji loglogistycznej w celu wyznaczenia zmian tempa wzrostu przedsiębiorstwa. Powyższa metoda może być także zastosowana z powodzeniem dla danych makroekonomicznych i badaniem rozwoju różnych państw. Literatura: 1. Argenti J., Corporate callapse, the causes and symptoms, Mc Grow-Hill, UK London 1976, 2. Blum M., Failing Company Discriminant Analysis, Journal of Accouting Reasearch Spring 1974, 3. Appetiti S., Identifying unsound firms in Italy, Journal of Banking and Finance vol , 4. Boritz J., Kennedy D., Effectivess of neural network types for prediction of business failure, Expert System Applyin vol , 5. Odom M. Sharda R., A neural network model for bankruptcy prediction, materiały konf. San Diego 1990, 6. Altman E., Marco G., Varetto F., Corporate distress diagnosis: Comparision using linear discriminant analysis and neural networks, Journal of Banking vol , 7. Rutkowska J., Wykorzystanie szeregów czasowych miernika syntetycznego we wczesnym rozpoznaniu zagrożenia kryzysem,, materiały konferencyjne, Katowice, 2002 r. 8. Siedlecka U. Prognozowanie ostrzegawcze w gospodarce, PWE Warszawa, 1996, 9. Siedlecki R., Finansowe sygnały ostrzegawcze w cyklu życia przedsiębiorstwa, C.H. Beck, Warszawa 2005, 10. Siedlecki R., Method of determining warning signals based on a company s financial cycle of live using logistic and log-logistic function, Economics, Management, and Financial Markets, Addleton Academic Publishers, 2011, 11. Siedlecki R., Papla D. Log-logistic function estimation and forecasting phases of economic growth, Proseedings of The 5th international conference "Economic Challenges in Enlarged Europe, Talin, 2013, 12. Taffarel R.J., Going, Going Gone Four Factors which Predict, Accoutancy march 1977, 13. Tamari M., Financial ratios as a Mean of forecasting Bankruptcy, Management Internationa Review vol , 14. Zmijewski M., Metodological Issuess Related to the Estimation of Financial Distress Prediction Models, Journal of Accouting Research 1984, 15. Zurada J.M., Foster B.P., Ward T.J., Barker R.M., Neural Networks Versus Logit Regression Models for predicting financial distress response variables, Journal of Applied Business Research vol

Zeszyty Naukowe nr 15

Zeszyty Naukowe nr 15 Zeszyty Naukowe nr 15 POLSKIE TOWARZYSTWO EKONOMICZNE Kraków 2014 Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Prognozowanie ostrzegawcze na podstawie taksonomicznej miary rozwoju i funkcji loglogistycznej * 1.

Bardziej szczegółowo

ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 766 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR

ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 766 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 766 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR 62 2013 Rafał Siedlecki Prognozowanie trudności finansowych przedsiębiorstw z wykorzystaniem metody gradientowej

Bardziej szczegółowo

Jak długo żyją spółki na polskiej giełdzie? Zastosowanie statystycznej analizy przeżycia do modelowania upadłości przedsiębiorstw

Jak długo żyją spółki na polskiej giełdzie? Zastosowanie statystycznej analizy przeżycia do modelowania upadłości przedsiębiorstw Jak długo żyją spółki na polskiej giełdzie? Zastosowanie statystycznej analizy przeżycia do modelowania upadłości przedsiębiorstw dr Karolina Borowiec-Mihilewicz Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Zastosowania

Bardziej szczegółowo

Wykorzystanie kart kontrolnych do analizy sprawozdań finansowych

Wykorzystanie kart kontrolnych do analizy sprawozdań finansowych The Wroclaw School of Banking Research Journal ISSN 1643-7772 I eissn 2392-1153 Vol. 15 I No. 5 Zeszyty Naukowe Wyższej Szkoły Bankowej we Wrocławiu ISSN 1643-7772 I eissn 2392-1153 R. 15 I Nr 5 Wykorzystanie

Bardziej szczegółowo

PROGNOZOWANIE PRZYCHODÓW ZE SPRZEDAŻY

PROGNOZOWANIE PRZYCHODÓW ZE SPRZEDAŻY Joanna Chrabołowska Joanicjusz Nazarko PROGNOZOWANIE PRZYCHODÓW ZE SPRZEDAŻY NA PRZYKŁADZIE PRZEDSIĘBIORSTWA HANDLOWEGO TYPU CASH & CARRY Wprowadzenie Wśród wielu prognoz szczególną rolę w zarządzaniu

Bardziej szczegółowo

ANALIZA JAKOŚCI PREDYKCJI STANU EKONOMICZNO- FINANSOWEGO MAŁYCH I ŚREDNICH PRZEDSIĘBIORSTW PRZY POMOCY ZESPOŁÓW SZTUCZNYCH SIECI NEURONOWYCH

ANALIZA JAKOŚCI PREDYKCJI STANU EKONOMICZNO- FINANSOWEGO MAŁYCH I ŚREDNICH PRZEDSIĘBIORSTW PRZY POMOCY ZESPOŁÓW SZTUCZNYCH SIECI NEURONOWYCH BAROMETR REGIONALNY 109 ANALIZA JAKOŚCI PREDYKCJI STANU EKONOMICZNO FINANSOWEGO MAŁYCH I ŚREDNICH PRZEDSIĘBIORSTW PRZY POMOCY ZESPOŁÓW SZTUCZNYCH SIECI NEURONOWYCH Jednym z ważniejszych aspektów analizy

Bardziej szczegółowo

PLANOWANIE FINANSOWE D R K A R O L I N A D A S Z Y Ń S K A - Ż Y G A D Ł O I N S T Y T U T Z A R Z Ą D Z A N I A F I N A N S A M I

PLANOWANIE FINANSOWE D R K A R O L I N A D A S Z Y Ń S K A - Ż Y G A D Ł O I N S T Y T U T Z A R Z Ą D Z A N I A F I N A N S A M I PLANOWANIE FINANSOWE D R K A R O L I N A D A S Z Y Ń S K A - Ż Y G A D Ł O I N S T Y T U T Z A R Z Ą D Z A N I A F I N A N S A M I INFORMACJE ORGANIZACYJNE 15 h wykładów 5 spotkań po 3h Konsultacje: pok.313a

Bardziej szczegółowo

Metody Ilościowe w Socjologii

Metody Ilościowe w Socjologii Metody Ilościowe w Socjologii wykład 2 i 3 EKONOMETRIA dr inż. Maciej Wolny AGENDA I. Ekonometria podstawowe definicje II. Etapy budowy modelu ekonometrycznego III. Wybrane metody doboru zmiennych do modelu

Bardziej szczegółowo

Konstrukcja miernika szans na bankructwo firmy

Konstrukcja miernika szans na bankructwo firmy Natalia Nehrebecka / Departament Statystyki Konstrukcja miernika szans na bankructwo firmy Statystyka Wiedza Rozwój, 17-18 października 2013 r. w Łodzi Konstrukcja miernika szans na bankructwo firmy 2

Bardziej szczegółowo

w ekonomii, finansach i towaroznawstwie

w ekonomii, finansach i towaroznawstwie w ekonomii, finansach i towaroznawstwie spotykane określenia: zgłębianie danych, eksploracyjna analiza danych, przekopywanie danych, męczenie danych proces wykrywania zależności w zbiorach danych poprzez

Bardziej szczegółowo

Barometr Finansów Banków (BaFiB) propozycja badania koniunktury w sektorze bankowym

Barometr Finansów Banków (BaFiB) propozycja badania koniunktury w sektorze bankowym Jacek Batóg Uniwersytet Szczeciński Barometr Finansów Banków (BaFiB) propozycja badania koniunktury w sektorze bankowym Jednym z ważniejszych elementów każdej gospodarki jest system bankowy. Znaczenie

Bardziej szczegółowo

17.3. Syntetyczne miary standingu finansowego czyli jakie są symptomy upadłości firmy

17.3. Syntetyczne miary standingu finansowego czyli jakie są symptomy upadłości firmy 17.3. Syntetyczne miary standingu finansowego czyli jakie są symptomy upadłości firmy Dotychczasowe rozważania dotyczące oceny standingu finansowego koncentrowały się na badaniu poszczególnych obszarów

Bardziej szczegółowo

ANALIZA PORÓWNAWCZA KONIUNKTURY WOJEWÓDZTW POLSKI W LATACH

ANALIZA PORÓWNAWCZA KONIUNKTURY WOJEWÓDZTW POLSKI W LATACH Studia Ekonomiczne. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach ISSN 2083-8611 Nr 318 2017 Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach Wydział Zarządzania Katedra Ekonometrii jozef.biolik@ue.katowice.pl

Bardziej szczegółowo

Analiza porównawcza koniunktury gospodarczej w województwie zachodniopomorskim i w Polsce w ujęciu sektorowym

Analiza porównawcza koniunktury gospodarczej w województwie zachodniopomorskim i w Polsce w ujęciu sektorowym Jacek Batóg Uniwersytet Szczeciński Analiza porównawcza koniunktury gospodarczej w województwie zachodniopomorskim i w Polsce w ujęciu sektorowym Warunki działania przedsiębiorstw oraz uzyskiwane przez

Bardziej szczegółowo

PROGNOZOWANIE CENY OGÓRKA SZKLARNIOWEGO ZA POMOCĄ SIECI NEURONOWYCH

PROGNOZOWANIE CENY OGÓRKA SZKLARNIOWEGO ZA POMOCĄ SIECI NEURONOWYCH InŜynieria Rolnicza 14/2005 Sławomir Francik Katedra InŜynierii Mechanicznej i Agrofizyki Akademia Rolnicza w Krakowie PROGNOZOWANIE CENY OGÓRKA SZKLARNIOWEGO ZA POMOCĄ SIECI NEURONOWYCH Streszczenie W

Bardziej szczegółowo

ZAKRES TEMATYCZNY EGZAMINU LICENCJACKIEGO

ZAKRES TEMATYCZNY EGZAMINU LICENCJACKIEGO Wydział Nauk Ekonomicznych i Zarządzania Kierunek Analityka Gospodarcza Studia stacjonarne I stopnia ZAKRES TEMATYCZNY EGZAMINU LICENCJACKIEGO Zagadnienia ogólnoekonomiczne 1. Aktualna sytuacja na europejskim

Bardziej szczegółowo

ANALIZA PORÓWNAWCZA KONIUNKTURY GOSPODARKI WOJEWÓDZTWA ŚLĄSKIEGO I GOSPODARKI POLSKI

ANALIZA PORÓWNAWCZA KONIUNKTURY GOSPODARKI WOJEWÓDZTWA ŚLĄSKIEGO I GOSPODARKI POLSKI Studia Ekonomiczne. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach ISSN 2083-8611 Nr 264 2016 Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach Wydział Zarządzania Katedra Ekonometrii jozef.biolik@ue.katowice.pl

Bardziej szczegółowo

Budowa sztucznych sieci neuronowych do prognozowania. Przykład jednostek uczestnictwa otwartego funduszu inwestycyjnego

Budowa sztucznych sieci neuronowych do prognozowania. Przykład jednostek uczestnictwa otwartego funduszu inwestycyjnego Budowa sztucznych sieci neuronowych do prognozowania. Przykład jednostek uczestnictwa otwartego funduszu inwestycyjnego Dorota Witkowska Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie Wprowadzenie Sztuczne

Bardziej szczegółowo

Wybrane dane finansowe Alma Market SA oraz spółki KGHM Polska Miedź SA przedstawiają się następująco: Dane za rok 2010 (w tys. zł)

Wybrane dane finansowe Alma Market SA oraz spółki KGHM Polska Miedź SA przedstawiają się następująco: Dane za rok 2010 (w tys. zł) 17 Ocena ryzyka finansowego 17.1 Ocena wypłacalności j Dla utrzymania ciągłości funkcjonowania w biznesie przedsiębiorstwo powinno, obok przestrzegania zasad racjonalnego gospodarowania majątkiem oraz

Bardziej szczegółowo

Ścieżka rozwoju polskiej gospodarki w latach gospodarki w latach W tym celu wykorzystana zostanie metoda diagramowa,

Ścieżka rozwoju polskiej gospodarki w latach gospodarki w latach W tym celu wykorzystana zostanie metoda diagramowa, Barbara Batóg, Jacek Batóg Uniwersytet Szczeciński Ścieżka rozwoju polskiej gospodarki w latach - W artykule podjęta zostanie próba analizy, diagnozy i prognozy rozwoju polskiej gospodarki w latach -.

Bardziej szczegółowo

3. Modele tendencji czasowej w prognozowaniu

3. Modele tendencji czasowej w prognozowaniu II Modele tendencji czasowej w prognozowaniu 1 Składniki szeregu czasowego W teorii szeregów czasowych wyróżnia się zwykle następujące składowe szeregu czasowego: a) składowa systematyczna; b) składowa

Bardziej szczegółowo

M. Dąbrowska. Wroclaw University of Economics

M. Dąbrowska. Wroclaw University of Economics M. Dąbrowska Wroclaw University of Economics Słowa kluczowe: Zarządzanie wartością i ryzykiem przedsiębiorstwa, płynność, EVA JEL Classification A 10 Streszczenie: Poniższy raport prezentuje wpływ stosowanej

Bardziej szczegółowo

Ocena działalności przedsiębiorstwa z zastosowaniem wybranych metod ilościowych

Ocena działalności przedsiębiorstwa z zastosowaniem wybranych metod ilościowych Grażyna Karmowska Zakład Analizy Systemowej Akademia Rolnicza w Szczecinie Ocena działalności przedsiębiorstwa z zastosowaniem wybranych metod ilościowych Wstęp Jednym z podstawowych sposobów oceny podejmowanych

Bardziej szczegółowo

Joanna Muszyńska, Ewa Zdunek Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu. Ekonometryczna analiza upadłości przedsiębiorstw w Polsce w latach 1990-2005

Joanna Muszyńska, Ewa Zdunek Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu. Ekonometryczna analiza upadłości przedsiębiorstw w Polsce w latach 1990-2005 DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE X Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 4 6 września 2007 w Toruniu Katedra Ekonometrii i Statystyki, Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu Uniwersytet Mikołaja Kopernika

Bardziej szczegółowo

Sterowanie wielkością zamówienia w Excelu - cz. 3

Sterowanie wielkością zamówienia w Excelu - cz. 3 Sterowanie wielkością zamówienia w Excelu - cz. 3 21.06.2005 r. 4. Planowanie eksperymentów symulacyjnych Podczas tego etapu ważne jest określenie typu rozkładu badanej charakterystyki. Dzięki tej informacji

Bardziej szczegółowo

3. Analiza własności szeregu czasowego i wybór typu modelu

3. Analiza własności szeregu czasowego i wybór typu modelu 3. Analiza własności szeregu czasowego i wybór typu modelu 1. Metody analizy własności szeregu czasowego obserwacji 1.1. Analiza wykresu szeregu czasowego 1.2. Analiza statystyk opisowych zmiennej prognozowanej

Bardziej szczegółowo

Zmiany koniunktury w Polsce. Budownictwo na tle innych sektorów.

Zmiany koniunktury w Polsce. Budownictwo na tle innych sektorów. Elżbieta Adamowicz Instytut Rozwoju Gospodarczego Szkoła Główna Handlowa w Warszawie Zmiany koniunktury w Polsce. Budownictwo na tle innych sektorów. W badaniach koniunktury przedmiotem analizy są zmiany

Bardziej szczegółowo

Prognozowanie gospodarcze - opis przedmiotu

Prognozowanie gospodarcze - opis przedmiotu Prognozowanie gospodarcze - opis przedmiotu Informacje ogólne Nazwa przedmiotu Prognozowanie gospodarcze Kod przedmiotu 11.9-WZ-EkoP-PrG-S16 Wydział Kierunek Wydział Ekonomii i Zarządzania Ekonomia Profil

Bardziej szczegółowo

Akademia Młodego Ekonomisty

Akademia Młodego Ekonomisty Akademia Młodego Ekonomisty Analiza wskaźnikowa przedsiębiorstwa Jak ocenić pozycję finansową przedsiębiorstwa? Prowadzący: dr Jacek Gad Wydział Zarządzania Uniwersytet Łódzki 13 październik 2015 r. Plan

Bardziej szczegółowo

7. Zastosowanie wybranych modeli nieliniowych w badaniach ekonomicznych. 14. Decyzje produkcyjne i cenowe na rynku konkurencji doskonałej i monopolu

7. Zastosowanie wybranych modeli nieliniowych w badaniach ekonomicznych. 14. Decyzje produkcyjne i cenowe na rynku konkurencji doskonałej i monopolu Zagadnienia na egzamin magisterski na kierunku Ekonomia 1. Znaczenie wnioskowania statystycznego w weryfikacji hipotez 2. Organizacja doboru próby do badań 3. Rozkłady zmiennej losowej 4. Zasady analizy

Bardziej szczegółowo

ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR NNN FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR FF 2013

ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR NNN FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR FF 2013 ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR NNN FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR FF 2013 Leszek Bursiak Diagnoza i pozycjonowanie sytuacji finansowej firm start-up oraz spółek z rynku NewConnect

Bardziej szczegółowo

Statystyka matematyczna i ekonometria

Statystyka matematyczna i ekonometria Statystyka matematyczna i ekonometria Wykład 9 Anna Skowrońska-Szmer lato 2016/2017 Ekonometria (Gładysz B., Mercik J., Modelowanie ekonometryczne. Studium przypadku, Wydawnictwo PWr., Wrocław 2004.) 2

Bardziej szczegółowo

... prognozowanie nie jest celem samym w sobie a jedynie narzędziem do celu...

... prognozowanie nie jest celem samym w sobie a jedynie narzędziem do celu... 4 Prognozowanie historyczne Prognozowanie - przewidywanie przyszłych zdarzeń w oparciu dane - podstawowy element w podejmowaniu decyzji... prognozowanie nie jest celem samym w sobie a jedynie narzędziem

Bardziej szczegółowo

Ekonometria. Zajęcia

Ekonometria. Zajęcia Ekonometria Zajęcia 16.05.2018 Wstęp hipoteza itp. Model gęstości zaludnienia ( model gradientu gęstości ) zakłada, że gęstość zaludnienia zależy od odległości od okręgu centralnego: y t = Ae βx t (1)

Bardziej szczegółowo

A.Światkowski. Wroclaw University of Economics. Working paper

A.Światkowski. Wroclaw University of Economics. Working paper A.Światkowski Wroclaw University of Economics Working paper 1 Planowanie sprzedaży na przykładzie przedsiębiorstwa z branży deweloperskiej Cel pracy: Zaplanowanie sprzedaży spółki na rok 2012 Słowa kluczowe:

Bardziej szczegółowo

Ekonometria. Modele dynamiczne. Paweł Cibis 27 kwietnia 2006

Ekonometria. Modele dynamiczne. Paweł Cibis 27 kwietnia 2006 Modele dynamiczne Paweł Cibis pcibis@o2.pl 27 kwietnia 2006 1 Wyodrębnianie tendencji rozwojowej 2 Etap I Wyodrębnienie tendencji rozwojowej Etap II Uwolnienie wyrazów szeregu empirycznego od trendu Etap

Bardziej szczegółowo

Kilka uwag o testowaniu istotności współczynnika korelacji

Kilka uwag o testowaniu istotności współczynnika korelacji 341 Zeszyty Naukowe Wyższej Szkoły Bankowej we Wrocławiu Nr 20/2011 Piotr Peternek Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Marek Kośny Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Kilka uwag o testowaniu istotności

Bardziej szczegółowo

ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 760 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR

ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 760 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 760 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR 59 2013 LESZEK BURSIAK DIAGNOZA I POZYCJONOWANIE SYTUACJI FINANSOWEJ FIRM START-UP ORAZ SPÓŁEK Z RYNKU NEWCONNECT

Bardziej szczegółowo

Podstawowe finansowe wskaźniki KPI

Podstawowe finansowe wskaźniki KPI Podstawowe finansowe wskaźniki KPI 1. Istota wskaźników KPI Według definicji - KPI (Key Performance Indicators) to kluczowe wskaźniki danej organizacji używane w procesie pomiaru osiągania jej celów. Zastosowanie

Bardziej szczegółowo

FORECASTING THE DISTRIBUTION OF AMOUNT OF UNEMPLOYED BY THE REGIONS

FORECASTING THE DISTRIBUTION OF AMOUNT OF UNEMPLOYED BY THE REGIONS FOLIA UNIVERSITATIS AGRICULTURAE STETINENSIS Folia Univ. Agric. Stetin. 007, Oeconomica 54 (47), 73 80 Mateusz GOC PROGNOZOWANIE ROZKŁADÓW LICZBY BEZROBOTNYCH WEDŁUG MIAST I POWIATÓW FORECASTING THE DISTRIBUTION

Bardziej szczegółowo

WYKORZYSTANIE WYBRANYCH MODELI ANALIZY FINANSOWEJ DLA OCENY MOŻLIWOŚCI AKTYWIZOWANIA SIĘ ORGANIZACJI POZARZĄDOWYCH W SEKTORZE TRANSPORTU

WYKORZYSTANIE WYBRANYCH MODELI ANALIZY FINANSOWEJ DLA OCENY MOŻLIWOŚCI AKTYWIZOWANIA SIĘ ORGANIZACJI POZARZĄDOWYCH W SEKTORZE TRANSPORTU Mirosław rajewski Uniwersytet Gdański WYORZYSTANIE WYBRANYCH MODELI ANALIZY FINANSOWEJ DLA OCENY MOŻLIWOŚCI ATYWIZOWANIA SIĘ ORGANIZACJI POZARZĄDOWYCH W SETORZE TRANSPORTU Wprowadzenie Problemy związane

Bardziej szczegółowo

Systemy pomiarowo-diagnostyczne. Metody uczenia maszynowego wykład III 2016/2017

Systemy pomiarowo-diagnostyczne. Metody uczenia maszynowego wykład III 2016/2017 Systemy pomiarowo-diagnostyczne Metody uczenia maszynowego wykład III bogumil.konopka@pwr.edu.pl 2016/2017 Wykład III - plan Regresja logistyczna Ocena skuteczności klasyfikacji Macierze pomyłek Krzywe

Bardziej szczegółowo

ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 689 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR

ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 689 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 689 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR 50 2012 RAFAŁ BALINA SKUTECZNOŚĆ WYBRANYCH MODELI DYSKRYMINACYJNYCH NA PRZYKŁADZIE BRANŻY ROBÓT BUDOWLANYCH

Bardziej szczegółowo

Badanie zróżnicowania krajów członkowskich i stowarzyszonych Unii Europejskiej w oparciu o wybrane zmienne społeczno-gospodarcze

Badanie zróżnicowania krajów członkowskich i stowarzyszonych Unii Europejskiej w oparciu o wybrane zmienne społeczno-gospodarcze Barbara Batóg Jacek Batóg Uniwersytet Szczeciński Badanie zróżnicowania krajów członkowskich i stowarzyszonych Unii Europejskiej w oparciu o wybrane zmienne społeczno-gospodarcze W 2004 roku planowane

Bardziej szczegółowo

Krakowska Akademia im. Andrzeja Frycza Modrzewskiego. Karta przedmiotu. obowiązuje studentów, którzy rozpoczęli studia w roku akademickim 2014/2015

Krakowska Akademia im. Andrzeja Frycza Modrzewskiego. Karta przedmiotu. obowiązuje studentów, którzy rozpoczęli studia w roku akademickim 2014/2015 Krakowska Akademia im. Andrzeja Frycza Modrzewskiego Karta przedmiotu obowiązuje studentów, którzy rozpoczęli studia w roku akademickim 201/2015 WydziałZarządzania i Komunikacji Społecznej Kierunek studiów:

Bardziej szczegółowo

Etapy modelowania ekonometrycznego

Etapy modelowania ekonometrycznego Etapy modelowania ekonometrycznego jest podstawowym narzędziem badawczym, jakim posługuje się ekonometria. Stanowi on matematyczno-statystyczną formę zapisu prawidłowości statystycznej w zakresie rozkładu,

Bardziej szczegółowo

Metody klasyfikacji i klasteryzacji obiektów wielocechowych.

Metody klasyfikacji i klasteryzacji obiektów wielocechowych. Metody klasyfikacji i klasteryzacji obiektów wielocechowych Zakres szkolenia Podstawowe pojęcia związane z klasyfikacją wielocechową Proste metody porządkowania liniowego (ratingu) Metody grupowania (klasteryzacji)

Bardziej szczegółowo

Planowanie przyszłorocznej sprzedaży na podstawie danych przedsiębiorstwa z branży usług kurierskich.

Planowanie przyszłorocznej sprzedaży na podstawie danych przedsiębiorstwa z branży usług kurierskich. Iwona Reszetar Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Planowanie przyszłorocznej sprzedaży na podstawie danych przedsiębiorstwa z branży usług kurierskich. Dokument roboczy Working paper Wrocław 2013 Wstęp

Bardziej szczegółowo

PRZYKŁAD ZASTOSOWANIA DOKŁADNEGO NIEPARAMETRYCZNEGO PRZEDZIAŁU UFNOŚCI DLA VaR. Wojciech Zieliński

PRZYKŁAD ZASTOSOWANIA DOKŁADNEGO NIEPARAMETRYCZNEGO PRZEDZIAŁU UFNOŚCI DLA VaR. Wojciech Zieliński PRZYKŁAD ZASTOSOWANIA DOKŁADNEGO NIEPARAMETRYCZNEGO PRZEDZIAŁU UFNOŚCI DLA VaR Wojciech Zieliński Katedra Ekonometrii i Statystyki SGGW Nowoursynowska 159, PL-02-767 Warszawa wojtek.zielinski@statystyka.info

Bardziej szczegółowo

ćwiczenia 30 zaliczenie z oceną

ćwiczenia 30 zaliczenie z oceną Wydział: Zarządzanie i Finanse Nazwa kierunku kształcenia: Finanse i Rachunkowość Rodzaj przedmiotu: podstawowy Opiekun: prof. dr hab. Maria Sierpińska Poziom studiów (I lub II stopnia): I stopnia Tryb

Bardziej szczegółowo

Zakres pytań obowiązujący w roku akad. 2015/2016

Zakres pytań obowiązujący w roku akad. 2015/2016 Akademia Górniczo-Hutnicza IM. STANISŁAWA STASZICA W KRAKOWIE Wydział: Górnictwa i Geoinżynierii Rodzaj studiów: stacjonarne i niestacjonarne II stopnia Kierunek studiów: Zarządzanie i inżynieria produkcji

Bardziej szczegółowo

Metoda określania pozycji wodnicy statków na podstawie pomiarów odległości statku od głowic laserowych

Metoda określania pozycji wodnicy statków na podstawie pomiarów odległości statku od głowic laserowych inż. Marek Duczkowski Metoda określania pozycji wodnicy statków na podstawie pomiarów odległości statku od głowic laserowych słowa kluczowe: algorytm gradientowy, optymalizacja, określanie wodnicy W artykule

Bardziej szczegółowo

WSTĘP DO REGRESJI LOGISTYCZNEJ. Dr Wioleta Drobik-Czwarno

WSTĘP DO REGRESJI LOGISTYCZNEJ. Dr Wioleta Drobik-Czwarno WSTĘP DO REGRESJI LOGISTYCZNEJ Dr Wioleta Drobik-Czwarno REGRESJA LOGISTYCZNA Zmienna zależna jest zmienną dychotomiczną (dwustanową) przyjmuje dwie wartości, najczęściej 0 i 1 Zmienną zależną może być:

Bardziej szczegółowo

ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 690 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR

ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 690 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 690 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR 51 2012 ADAM KOPIŃSKI MARTA KONIEWSKA PIOTR BAJAK ANALIZA RENTOWNOŚCI PRZEDSIĘBIORSTW Z BRANŻY SPOŻYWCZEJ DOLNEGO

Bardziej szczegółowo

Kierunek: EKONOMIA Profil: OGÓLNOAKADEMICKI Plan studiów stacjonarnych drugiego stopnia Obowiązujący od r. rok I Godzin zajęć, w tym:

Kierunek: EKONOMIA Profil: OGÓLNOAKADEMICKI Plan studiów stacjonarnych drugiego stopnia Obowiązujący od r. rok I Godzin zajęć, w tym: Kierunek: EKONOMIA Profil: OGÓLNOAKADEMICKI Plan studiów stacjonarnych drugiego stopnia Obowiązujący od 01.10.2015 r. rok I I Przedmioty podstawowe (A) 1 Makroekonomia E 1 30 30 6 30 6 2 Wnioskowanie statystyczne

Bardziej szczegółowo

Studenckie Koło Naukowe Rynków Kapitałowych Hewlett-Packard Co. (HPQ) - spółka notowana na giełdzie nowojorskiej (NYSE).

Studenckie Koło Naukowe Rynków Kapitałowych Hewlett-Packard Co. (HPQ) - spółka notowana na giełdzie nowojorskiej (NYSE). Hewlett-Packard Co. (HPQ) - spółka notowana na giełdzie nowojorskiej (NYSE). Hewlett-Packard Co. (HPQ) to obecnie największa firma informatyczna świata. Magazym Wired uznał HP za twórcę pierwszego komputera

Bardziej szczegółowo

Estymacja parametrów modeli liniowych oraz ocena jakości dopasowania modeli do danych empirycznych

Estymacja parametrów modeli liniowych oraz ocena jakości dopasowania modeli do danych empirycznych Estymacja parametrów modeli liniowych oraz ocena jakości dopasowania modeli do danych empirycznych 3.1. Estymacja parametrów i ocena dopasowania modeli z jedną zmienną 23. Właściciel komisu w celu zbadania

Bardziej szczegółowo

Co to jest analiza regresji?

Co to jest analiza regresji? Co to jest analiza regresji? Celem analizy regresji jest badanie związków pomiędzy wieloma zmiennymi niezależnymi (objaśniającymi) a zmienną zależną (objaśnianą), która musi mieć charakter liczbowy. W

Bardziej szczegółowo

STAN OBECNY I PERSPEKTYWY ROZWOJU LICZBY ABONENTÓW TELEFONII KOMÓRKOWEJ W POLSCE W UJĘCIU STATYSTYCZNYM

STAN OBECNY I PERSPEKTYWY ROZWOJU LICZBY ABONENTÓW TELEFONII KOMÓRKOWEJ W POLSCE W UJĘCIU STATYSTYCZNYM ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 544 EKONOMICZNE PROBLEMY USŁUG NR 35 2009 RAFAŁ CZYŻYCKI, RAFAŁ KLÓSKA Uniwersytet Szczeciński STAN OBECNY I PERSPEKTYWY ROZWOJU LICZBY ABONENTÓW TELEFONII

Bardziej szczegółowo

ANALIZA DYNAMIKI DOCHODU KRAJOWEGO BRUTTO

ANALIZA DYNAMIKI DOCHODU KRAJOWEGO BRUTTO ANALIZA DYNAMIKI DOCHODU KRAJOWEGO BRUTTO Wprowadzenie Zmienność koniunktury gospodarczej jest kształtowana przez wiele różnych czynników ekonomicznych i pozaekonomicznych. Znajomość zmienności poszczególnych

Bardziej szczegółowo

Szkolenia SAS Cennik i kalendarz 2017

Szkolenia SAS Cennik i kalendarz 2017 Szkolenia SAS Spis treści NARZĘDZIA SAS FOUNDATION 2 ZAAWANSOWANA ANALITYKA 2 PROGNOZOWANIE I EKONOMETRIA 3 ANALIZA TREŚCI 3 OPTYMALIZACJA I SYMULACJA 3 3 ROZWIĄZANIA DLA HADOOP 3 HIGH-PERFORMANCE ANALYTICS

Bardziej szczegółowo

Uczestnicy: Pracownicy działów controllingu, najwyższa kadra zarządzająca, kierownicy centrów odpowiedzialności

Uczestnicy: Pracownicy działów controllingu, najwyższa kadra zarządzająca, kierownicy centrów odpowiedzialności Opis szkolenia Dane o szkoleniu Kod szkolenia: Temat: Budżetowanie - najlepsze praktyki. 30 Styczeń - 3 Luty Gdańsk, Centrum miasta, Kod szkolenia: Koszt szkolenia: 1990.00 + 23% VAT Program Cykl dwóch

Bardziej szczegółowo

UE we Wrocławiu, WEZiT w Jeleniej Górze Katedra Ekonometrii i Informatyki

UE we Wrocławiu, WEZiT w Jeleniej Górze Katedra Ekonometrii i Informatyki UE we Wrocławiu, WEZiT w Jeleniej Górze Katedra Ekonometrii i Informatyki http://keii.ue.wroc.pl Prognozowanie procesów gospodarczych prowadzący: dr inż. Tomasz Bartłomowicz tomasz.bartlomowicz@ue.wroc.pl

Bardziej szczegółowo

Uczelnia Łazarskiego. Sylabus. 1. Nazwa przedmiotu EKONOMETRIA 2. Kod przedmiotu

Uczelnia Łazarskiego. Sylabus. 1. Nazwa przedmiotu EKONOMETRIA 2. Kod przedmiotu Uczelnia Łazarskiego Sylabus 1. Nazwa przedmiotu EKONOMETRIA 2. Kod przedmiotu 3. Język wykładowy Język polski 4. Status przedmiotu podstawowy do wyboru Języki X kierunkowy specjalistyczny Inne 5. Cel

Bardziej szczegółowo

Prognozowanie i Symulacje. Wykład I. Matematyczne metody prognozowania

Prognozowanie i Symulacje. Wykład I. Matematyczne metody prognozowania Prognozowanie i Symulacje. Wykład I. e-mail:e.kozlovski@pollub.pl Spis treści Szeregi czasowe 1 Szeregi czasowe 2 3 Szeregi czasowe Definicja 1 Szereg czasowy jest to proces stochastyczny z czasem dyskretnym

Bardziej szczegółowo

Statystyka w zarzadzaniu / Amir D. Aczel, Jayavel Sounderpandian. Wydanie 2. Warszawa, Spis treści

Statystyka w zarzadzaniu / Amir D. Aczel, Jayavel Sounderpandian. Wydanie 2. Warszawa, Spis treści Statystyka w zarzadzaniu / Amir D. Aczel, Jayavel Sounderpandian. Wydanie 2. Warszawa, 2018 Spis treści Przedmowa 13 O Autorach 15 Przedmowa od Tłumacza 17 1. Wprowadzenie i statystyka opisowa 19 1.1.

Bardziej szczegółowo

BADANIA ZRÓŻNICOWANIA RYZYKA WYPADKÓW PRZY PRACY NA PRZYKŁADZIE ANALIZY STATYSTYKI WYPADKÓW DLA BRANŻY GÓRNICTWA I POLSKI

BADANIA ZRÓŻNICOWANIA RYZYKA WYPADKÓW PRZY PRACY NA PRZYKŁADZIE ANALIZY STATYSTYKI WYPADKÓW DLA BRANŻY GÓRNICTWA I POLSKI 14 BADANIA ZRÓŻNICOWANIA RYZYKA WYPADKÓW PRZY PRACY NA PRZYKŁADZIE ANALIZY STATYSTYKI WYPADKÓW DLA BRANŻY GÓRNICTWA I POLSKI 14.1 WSTĘP Ogólne wymagania prawne dotyczące przy pracy określają m.in. przepisy

Bardziej szczegółowo

Ekonometryczne modele nieliniowe

Ekonometryczne modele nieliniowe Ekonometryczne modele nieliniowe Wykład 10 Modele przełącznikowe Markowa Literatura P.H.Franses, D. van Dijk (2000) Non-linear time series models in empirical finance, Cambridge University Press. R. Breuning,

Bardziej szczegółowo

OBLICZENIE PRZEPŁYWÓW MAKSYMALNYCH ROCZNYCH O OKREŚLONYM PRAWDOPODOBIEŃSTWIE PRZEWYŻSZENIA. z wykorzystaniem programu obliczeniowego Q maxp

OBLICZENIE PRZEPŁYWÓW MAKSYMALNYCH ROCZNYCH O OKREŚLONYM PRAWDOPODOBIEŃSTWIE PRZEWYŻSZENIA. z wykorzystaniem programu obliczeniowego Q maxp tel.: +48 662 635 712 Liczba stron: 15 Data: 20.07.2010r OBLICZENIE PRZEPŁYWÓW MAKSYMALNYCH ROCZNYCH O OKREŚLONYM PRAWDOPODOBIEŃSTWIE PRZEWYŻSZENIA z wykorzystaniem programu obliczeniowego Q maxp DŁUGIE

Bardziej szczegółowo

Kluczowe przedmioty dla studentów studiów licencjackich i magisterskich na WNE UW od roku 2017/2018. Studia I stopnia

Kluczowe przedmioty dla studentów studiów licencjackich i magisterskich na WNE UW od roku 2017/2018. Studia I stopnia Kluczowe przedmioty dla studentów studiów licencjackich i magisterskich na WNE UW od roku 2017/2018 Przedmioty kluczowe (na podstawie Szczegółowych Zasad Studiowania na Wydziale Nauk Ekonomicznych Uniwersytetu

Bardziej szczegółowo

Magdalena Dziubińska. Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

Magdalena Dziubińska. Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Prognoza przychodów ze sprzedaży dla przedsiębiorstwa XYZ z branży 85.4 PKD Magdalena Dziubińska Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu JEL Classification G0 key words: planowanie finansowe, prognoza przychodów,

Bardziej szczegółowo

Testowanie hipotez statystycznych

Testowanie hipotez statystycznych 9 października 2008 ...czyli definicje na rozgrzewkę n-elementowa próba losowa - wektor n zmiennych losowych (X 1,..., X n ); intuicyjnie: wynik n eksperymentów realizacja próby (X 1,..., X n ) w ω Ω :

Bardziej szczegółowo

Metody ilościowe w analizie struktury podmiotowej sektora usług w Polsce

Metody ilościowe w analizie struktury podmiotowej sektora usług w Polsce Rafał Klóska* Metody ilościowe w analizie struktury podmiotowej sektora usług w Polsce Wstęp Tematem rozważań wielu ekonomistów i polityków jest często rozwój przedsiębiorczości w Polsce a rosnące zainteresowanie

Bardziej szczegółowo

Ekonometria. Prognozowanie ekonometryczne, ocena stabilności oszacowań parametrów strukturalnych. Jakub Mućk. Katedra Ekonomii Ilościowej

Ekonometria. Prognozowanie ekonometryczne, ocena stabilności oszacowań parametrów strukturalnych. Jakub Mućk. Katedra Ekonomii Ilościowej Ekonometria Prognozowanie ekonometryczne, ocena stabilności oszacowań parametrów strukturalnych Jakub Mućk Katedra Ekonomii Ilościowej Jakub Mućk Ekonometria Wykład 4 Prognozowanie, stabilność 1 / 17 Agenda

Bardziej szczegółowo

strona 1 / 12 Autor: Walesiak Marek Publikacje:

strona 1 / 12 Autor: Walesiak Marek Publikacje: Autor: Walesiak Marek Publikacje: 1. Autorzy rozdziału: Borys Tadeusz; Strahl Danuta; Walesiak Marek Tytuł rozdziału: Wkład ośrodka wrocławskiego w rozwój teorii i zastosowań metod taksonomicznych, s.

Bardziej szczegółowo

Analiza autokorelacji

Analiza autokorelacji Analiza autokorelacji Oblicza się wartości współczynników korelacji między y t oraz y t-i (dla i=1,2,...,k), czyli współczynniki autokorelacji różnych rzędów. Bada się statystyczną istotność tych współczynników.

Bardziej szczegółowo

Narzędzia statystyczne i ekonometryczne. Wykład 1. dr Paweł Baranowski

Narzędzia statystyczne i ekonometryczne. Wykład 1. dr Paweł Baranowski Narzędzia statystyczne i ekonometryczne Wykład 1 dr Paweł Baranowski Informacje organizacyjne Wydział Ek-Soc, pok. B-109 pawel@baranowski.edu.pl Strona: baranowski.edu.pl (w tym materiały) Konsultacje:

Bardziej szczegółowo

NOWY PROGRAM STUDIÓW 2016/2017 SYLABUS PRZEDMIOTU AUTORSKIEGO: Wprowadzenie do teorii ekonometrii. Część A

NOWY PROGRAM STUDIÓW 2016/2017 SYLABUS PRZEDMIOTU AUTORSKIEGO: Wprowadzenie do teorii ekonometrii. Część A NOWY PROGRAM STUDIÓW 2016/2017 SYLABUS PRZEDMIOTU AUTORSKIEGO: Autor: 1. Dobromił Serwa 2. Tytuł przedmiotu Sygnatura (będzie nadana, po akceptacji przez Senacką Komisję Programową) Wprowadzenie do teorii

Bardziej szczegółowo

EFEKTY KSZTAŁCENIA ORAZ MACIERZE POKRYCIA KIERUNKU ANALITYKA GOSPODARCZA STUDIA LICENCJACKIE

EFEKTY KSZTAŁCENIA ORAZ MACIERZE POKRYCIA KIERUNKU ANALITYKA GOSPODARCZA STUDIA LICENCJACKIE EFEKTY KSZTAŁCENIA ORAZ MACIERZE POKRYCIA KIERUNKU ANALITYKA GOSPODARCZA STUDIA LICENCJACKIE ------------------------------------------------------------------------------------------------- WIEDZA AG1_W01

Bardziej szczegółowo

Wskaź niki cyklu kredytowego oraź kalibracja antycyklicźnego bufora kapitałowego w Polsce

Wskaź niki cyklu kredytowego oraź kalibracja antycyklicźnego bufora kapitałowego w Polsce Wskaź niki cyklu kredytowego oraź kalibracja antycyklicźnego bufora kapitałowego w Polsce Materiał dla Komitetu Stabilności Finansowej Warszawa, luty 2016 r. Synteza Niniejsze opracowanie zawiera informację

Bardziej szczegółowo

MODELOWANIE POLSKIEJ GOSPODARKI Z PAKIETEM R Michał Rubaszek

MODELOWANIE POLSKIEJ GOSPODARKI Z PAKIETEM R Michał Rubaszek Tytuł: Autor: MODELOWANIE POLSKIEJ GOSPODARKI Z PAKIETEM R Michał Rubaszek Wstęp Książka "Modelowanie polskiej gospodarki z pakietem R" powstała na bazie materiałów, które wykorzystywałem przez ostatnie

Bardziej szczegółowo

Analiza wielokryterialna wstęp do zagadnienia

Analiza wielokryterialna wstęp do zagadnienia Organizacja, przebieg i zarządzanie inwestycją budowlaną Analiza wielokryterialna wstęp do zagadnienia dr hab. Mieczysław Połoński prof. SGGW 1 Wprowadzenie Jednym z podstawowych, a równocześnie najważniejszym

Bardziej szczegółowo

Ekonometryczna analiza popytu na wodę

Ekonometryczna analiza popytu na wodę Jacek Batóg Uniwersytet Szczeciński Ekonometryczna analiza popytu na wodę Jednym z czynników niezbędnych dla funkcjonowania gospodarstw domowych oraz realizacji wielu procesów technologicznych jest woda.

Bardziej szczegółowo

5. Model sezonowości i autoregresji zmiennej prognozowanej

5. Model sezonowości i autoregresji zmiennej prognozowanej 5. Model sezonowości i autoregresji zmiennej prognozowanej 1. Model Sezonowości kwartalnej i autoregresji zmiennej prognozowanej (rząd istotnej autokorelacji K = 1) Szacowana postać: y = c Q + ρ y, t =

Bardziej szczegółowo

Wady klasycznych modeli input - output

Wady klasycznych modeli input - output Wady klasycznych modeli input - output 1)modele statyczne: procesy gospodarcze mają najczęściej charakter dynamiczny, 2)modele deterministyczne: procesy gospodarcze mają najczęściej charakter stochastyczny,

Bardziej szczegółowo

Teoretyczne podstawy analizy indeksowej klasyfikacja indeksów, konstrukcja, zastosowanie

Teoretyczne podstawy analizy indeksowej klasyfikacja indeksów, konstrukcja, zastosowanie Teoretyczne podstawy analizy indeksowej klasyfikacja indeksów, konstrukcja, zastosowanie Szkolenie dla pracowników Urzędu Statystycznego nt. Wybrane metody statystyczne w analizach makroekonomicznych dr

Bardziej szczegółowo

Ekonomia II stopień ogólnoakademicki. stacjonarne wszystkie Katedra Matematyki Dr hab. Artur Maciąg. podstawowy. obowiązkowy polski.

Ekonomia II stopień ogólnoakademicki. stacjonarne wszystkie Katedra Matematyki Dr hab. Artur Maciąg. podstawowy. obowiązkowy polski. KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Z-EKO2-500 Nazwa modułu Ekonometria i prognozowanie procesów ekonomicznych Nazwa modułu w języku angielskim Econometrics and forecasting economics proceses Obowiązuje

Bardziej szczegółowo

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE Nazwa przedmiotu: Programowanie liniowe w zagadnieniach finansowych i logistycznych Linear programming in financial and logistics problems Kierunek: Matematyka Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy dla specjalności

Bardziej szczegółowo

Zagadnienia na egzamin dyplomowy na kierunku Informatyka i Ekonometria (1 stopień studiów)

Zagadnienia na egzamin dyplomowy na kierunku Informatyka i Ekonometria (1 stopień studiów) Zagadnienia na egzamin dyplomowy na kierunku Informatyka i Ekonometria (1 stopień studiów) 1. Systemowe i niesystemowe metody estymacji parametrów. Wady i zalety tych podejść b. 06IE 1A_W07 - opanował

Bardziej szczegółowo

PROPOZYCJA ZAGADNIEŃ NA EGZAMIN LICENCJACKI NA KIERUNKU ANALITYKA GOSPODARCZA. 1.Modele wielorównaniowe. Ich rodzaje i zalecane metody estymacji

PROPOZYCJA ZAGADNIEŃ NA EGZAMIN LICENCJACKI NA KIERUNKU ANALITYKA GOSPODARCZA. 1.Modele wielorównaniowe. Ich rodzaje i zalecane metody estymacji PROPOZYCJA ZAGADNIEŃ NA EGZAMIN LICENCJACKI NA KIERUNKU ANALITYKA GOSPODARCZA 1.Modele wielorównaniowe. Ich rodzaje i zalecane metody estymacji 2.Problem niesferyczności składnika losowego w modelach ekonometrycznych.

Bardziej szczegółowo

Statystyka I. Regresja dla zmiennej jakościowej - wykład dodatkowy (nieobowiązkowy)

Statystyka I. Regresja dla zmiennej jakościowej - wykład dodatkowy (nieobowiązkowy) Statystyka I Regresja dla zmiennej jakościowej - wykład dodatkowy (nieobowiązkowy) 1 Zmienne jakościowe qzmienne jakościowe niemierzalne kategorie: np. pracujący / bezrobotny qzmienna binarna Y=0,1 qczasami

Bardziej szczegółowo

1.7. Eksploracja danych: pogłębianie, przeszukiwanie i wyławianie

1.7. Eksploracja danych: pogłębianie, przeszukiwanie i wyławianie Wykaz tabel Wykaz rysunków Przedmowa 1. Wprowadzenie 1.1. Wprowadzenie do eksploracji danych 1.2. Natura zbiorów danych 1.3. Rodzaje struktur: modele i wzorce 1.4. Zadania eksploracji danych 1.5. Komponenty

Bardziej szczegółowo

Rozdział 8. Regresja. Definiowanie modelu

Rozdział 8. Regresja. Definiowanie modelu Rozdział 8 Regresja Definiowanie modelu Analizę korelacji można traktować jako wstęp do analizy regresji. Jeżeli wykresy rozrzutu oraz wartości współczynników korelacji wskazują na istniejąca współzmienność

Bardziej szczegółowo

Makroekonomiczny Barometr koniunktury giełdowej WIGTRACER b

Makroekonomiczny Barometr koniunktury giełdowej WIGTRACER b Pierwszy w Polsce barometr koniunktury giełdowej Makroekonomiczny Barometr koniunktury giełdowej WIGTRACER b Pomaga ustalić, czy na giełdzie warszawskiej mamy hossę czy bessę Przewiduje punkty zwrotne

Bardziej szczegółowo

ORGANIZACJA PROCESÓW DYSTRYBUCJI W DZIAŁALNOŚCI PRZEDSIĘBIORSTW PRODUKCYJNYCH, HANDLOWYCH I USŁUGOWYCH

ORGANIZACJA PROCESÓW DYSTRYBUCJI W DZIAŁALNOŚCI PRZEDSIĘBIORSTW PRODUKCYJNYCH, HANDLOWYCH I USŁUGOWYCH Systemy Logistyczne Wojsk nr 41/2014 ORGANIZACJA PROCESÓW DYSTRYBUCJI W DZIAŁALNOŚCI PRZEDSIĘBIORSTW PRODUKCYJNYCH, HANDLOWYCH I USŁUGOWYCH ORGANIZATION OF DISTRIBUTION PROCESSES IN PRODUCTIVE, TRADE AND

Bardziej szczegółowo

Analiza finansowa przedsiębiorstwa

Analiza finansowa przedsiębiorstwa Analiza finansowa przedsiębiorstwa Szkolenie dwudniowe. Pierwszego dnia od 10.00 do 16.00, drugiego dnia od 9.00 do 15.00 Program szkolenia: 1. Finansowy cel działania przedsiębiorstwa o jakie cele przedsiębiorstwa

Bardziej szczegółowo

Metoda Johansena objaśnienia i przykłady

Metoda Johansena objaśnienia i przykłady Metoda Johansena objaśnienia i przykłady Model wektorowej autoregresji rzędu p, VAR(p), ma postad gdzie oznacza wektor zmiennych endogenicznych modelu. Model VAR jest stabilny, jeżeli dla, tzn. wielomian

Bardziej szczegółowo

I. OGÓLNE INFORMACJE PODSTAWOWE O PRZEDMIOCIE. Nie dotyczy. podstawowy i kierunkowy

I. OGÓLNE INFORMACJE PODSTAWOWE O PRZEDMIOCIE. Nie dotyczy. podstawowy i kierunkowy 1.1.1 Statystyka opisowa I. OGÓLNE INFORMACJE PODSTAWOWE O PRZEDMIOCIE STATYSTYKA OPISOWA Nazwa jednostki organizacyjnej prowadzącej kierunek: Kod przedmiotu: P6 Wydział Zamiejscowy w Ostrowie Wielkopolskim

Bardziej szczegółowo

ANALITYKA GOSPODARCZA, STUDIA LICENCJACKIE WIEDZA

ANALITYKA GOSPODARCZA, STUDIA LICENCJACKIE WIEDZA ANALITYKA GOSPODARCZA, STUDIA LICENCJACKIE WIEDZA Ma podstawową wiedzę o charakterze nauk ekonomicznych oraz ich miejscu w AG1_W01 systemie nauk społecznych i w relacjach do innych nauk. Ma wiedzę o sposobach

Bardziej szczegółowo

Dopasowywanie modelu do danych

Dopasowywanie modelu do danych Tematyka wykładu dopasowanie modelu trendu do danych; wybrane rodzaje modeli trendu i ich właściwości; dopasowanie modeli do danych za pomocą narzędzi wykresów liniowych (wykresów rozrzutu) programu STATISTICA;

Bardziej szczegółowo