Finansowanie inwestycji jako gra sygnalizacyjna

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Finansowanie inwestycji jako gra sygnalizacyjna"

Transkrypt

1 1 Andrzej Palńsk Akadema Górnczo-Hutncza w Krakowe Wydzał Zarządzana Fnansowane nwestycj jako gra sygnalzacyjna Wstęp Teora ger w cągu ostatnch 30 lat stała sę głównym narzędzem analz mkroekonomcznych. Modele budowane przy jej pomocy starają sę wyjaśnć funkcjonowane róŝnych podmotów (tzw. agentów) w gospodarce w warunkach asymetr nformacj. Klasycznym zagadnenem jest relacja przedstawcelstwa, która powstaje wówczas, gdy jeden podmot mocodawca (prncpal) zleca do wykonana pewne dzałane drugemu podmotow przedstawcelow (agent), przekazując mu równocześne uprawnena decyzyjne nezbędne do wykonana tego dzałana. Powstaje węc rozdzał pomędzy podejmowanem decyzj a ch kontrolowanem. Strony kerują sę przy tym własnym nteresem, co powoduje, Ŝe ch cele ne są w pełn zbeŝne. W tym nurce meśc sę równeŝ wele model fnansowych, w szczególnośc z zakresu bankowośc. Problemy selekcj kredytoborców przed udzelenem kredytu oraz konstrukcj umowy kredytowej zabezpeczającej nteresy banku są waŝnym elementem lcznych prac badawczych. Teora ger znakomce pozwala modelować zachowana stron w warunkach braku pełnej nformacj na temat ntencj stron umowy kredytowej oraz ryzyka wynków przedsęwzęca nwestycyjnego fnansowanego ze środków pochodzących z kredytu. Z punktu wdzena teor bankowośc najbardzej przydatne w modelowanu relacj kredytodawca-kredytoborca są gry bayesowske statyczne oraz dynamczne Perwsze z nch prowadzą do bayesowskej równowag Nasha, druge do doskonałej równowag bayesowskej. Współcześne waŝnejszą rolę zaczęło odgrywać modelowane doskonałej równowag bayesowskej prowadzące do warunkowej oceny zachowań, co oznacza, Ŝe drug gracz ocena jakego typu moŝe być perwszy gracz po jego uprzednm dzałanu (akcj). Kluczową rolę odegrał w tym zakrese model Spence a [9], w którym próbowano wyjaśnć przyczynę podejmowana edukacj. W obszarze bankowośc rzeczywste ntencje kredytoborcy mogą być ocenane na podstawe jego zachowań. Wysokość deklarowanej spłaty kredytu, wartość oferowanego zabezpeczene lub sama nawet welkość zacąganego kredytu mogą śwadczyć o ryzyku lub potencjalnym zwroce z przedsęwzęca fnansowanego z kredytu. Przedstawony w dalszej częśc model nawązuje do zagadnena selekcj (screenng) potencjalnych kredytoborców przed udzelenem kredytu.

2 2 Klasycznym modelam w tym zakrese są modele Bestera [2] oraz Besanko Thakora [1], w których wartość zabezpeczena spłaty kredytu stanow narzędze selekcj kredytoborców według ch ryzyka. Podobną rolę moŝe odgrywać welkość zacąganego kredytu przy załoŝenu stnena funkcj produkcj o malejących efektach skal [5]. Do pewnego stopna analzowany model meśc sę takŝe w szerokm nurce teor struktury kaptałowej podmotów gospodarczych (przegląd tej tematyk moŝna znaleźć np. w [6]) oraz teor kontraktu (przegląd zagadnena tzw. nekompletnego kontraktu moŝna znaleźć np. w [8]). Prezentowany model ne zakłada stosowana zabezpeczena spłaty kredytu, a jako narzędze sygnalzacj wykorzystuje wysokość nakładów własnych kredytoborcy nwestowanych w przedsęwzęce gospodarcze. Dalsza część pracy zorganzowana jest następująco: w rozdzale 1 przedstawone są załoŝena modelu, w rozdzale 2 dokonana jest analza modelu pozwalająca na znalezene punktów doskonałej równowag bayesowskej. Pracę kończy posumowane. 1. Model RozwaŜmy gospodarkę z dwoma neutralnym względem ryzyka agentam. Jeden z agentów przedsęborca dysponuje technologą wymagającą ponesena nakładów nwestycyjnych w wysokośc N, mogącą przyneść losowy wynk y. Nakłady nwestycyjne muszą być w znacznej częśc sfnansowane z kaptałów obcych ze względu na brak wystarczającej kwoty kaptałów własnych. Przedsęborca ma moŝlwość sfnansowana nakładów nwestycyjnych z kaptałów własnych w wysokośc C. Drug z agentów nwestor (kredytodawca, bank) dysponuje kaptałem wystarczającym dla sfnansowana całośc nakładów nwestycyjnych. Sytuacja taka reprezentuje główne dwa rzeczywste przypadk: fnansowane nowopowstałych przedsęwzęć, w których przedsęborca dysponuje nnowacyjnym projektem, ale ne posada wystarczających kaptałów dla jego realzacj. Drug przypadek dotyczy fnansowane przedsęwzęć nwestycyjnych z wyodrębnoną osobowoścą prawną, często duŝych projektów o charakterze project fnance. ZałóŜmy dla uproszczena, bez utraty ogólnośc, Ŝe stneją dwa typy przedsęborców (przedsęwzęć) q œ Q = {q, q H } róŝnących sę pozomem ryzyka, gdze = H,. Wynk przedsęwzęca nwestycyjnego jest zmenną losową Y o realzacjach y [ y, y] R+, gęstośc f(y q ) dystrybuance F(y q ). Przyjmuje sę załoŝene, Ŝe Y H odznacz sę wyŝszym ryzykem nŝ Y w sense rozkładu zachowującego wartość oczekwaną (mean-preservng spread), to jest

3 3 Y H = Y, H F[( y θ ) F( y θ )] dy 0, (1) 0 dla kaŝdego x 0, przy czym dla co najmnej jednego x nerówność ta jest ostra. ZałoŜene to oznacza, Ŝe obydwe zmenne losowe mają równe wartośc oczekwane zmenna losowa Y domnuje zmenną losową Y H w sense domnacj stochastycznej drugego rzędu (zob. np. [7, s. 161]). Ponadto zakłada sę, Ŝe F(y q ) > 0 dla kaŝdego y > 0. Ryzyko przedsęwzęca jest znane jedyne przedsęborcy. Zakłada sę ponadto, Ŝe stopa procentowa wolna od ryzyka jest równa zero. RozwaŜany model jest przykładem dynamcznej gry nekooperacyjnej z nepełną nformacją. Borą w nej udzał dwaj gracze: przedsęborca nwestor (ch ndeksy odpowedno entrepreneur oraz I nvesto. Fnansowane przedsęwzęca odbywa sę w warunkach asymetr nformacyjnej, gdyŝ jedyne przedsęborca zna ryzyko projektu. Drug z agentów ne jest w stane poznać tego ryzyka. Jest to gra sygnalzacyjna, w której warunkowa ocena typu perwszego gracza przez drugego następuje na podstawe zachowana (akcj) perwszego z nch. Akcją sygnałem przedsęborcy jest wartość nakładów własnych C nwestowanych w przedsęwzęce. Natura wybera typ perwszego gracza z określonym prawdopodobeństwem. Wstępne oceny typu gracza przedsęborcy przez kredytodawcę są odpowedno β(q ) œ B = {β(q ), β(q H )} są powszechne znane. Przestrzeń akcj przedsęborcy A = C = [0, N) jest ną welkość nakładów nwestycyjnych ponoszonych z kaptałów własnych przedsęborcy. Na podstawe zaobserwowanej wartośc nakładów własnych przedsęborcy nwestor dokonuje uaktualnena oceny typu gracza β(q C) = {β(q C), β(q H C)}. Przestrzeń akcj kredytodawcy A I = r 0 dotyczy jego decyzj o wysokośc stopy procentowej r od przyznanego kredytu nwestycyjnego I na sfnansowane brakującej kwoty nakładów, gdze I = N C. Aby doszło do realzacj projektu nwestycyjnego przedsęborca mus poŝyczyć środk fnansowe od nwestora obydwe strony muszą zawrzeć umowę kredytową w okrese t = 2. Przebeg gry jest następujący. 1. W początkowym okrese t = 0 natura wybera ryzyko przedsęwzęca. 2. W perwszym okrese t = 1 przedsęborca obserwuje ryzyko przedsęwzęca podejmuje decyzję o wysokośc kaptałów własnych C przeznaczonych na sfnansowane realzacj projektu nwestycyjnego. 3. W następnym okrese t = 2 kredytodawca obserwując wysokość nakładów ponoszonych przez przedsęborcę, ale ne ryzyko przedsęwzęca, decyduje

4 4 o tym, czy zawrzeć umowę kredytu nwestycyjnego g = (I,, gdze I = N C, zaś r oznacza stopę procentową, czy teŝ zrezygnować z udzelena kredytu. 4. W ostatnm okrese t = 3, jeŝel zwrot z projektu na to pozwala, przedsęborca spłaca naleŝną kwotę R = I (1 +, albo nwestor, przejmuje przedsęwzęce wraz z przepływam penęŝnym. Funkcja wypłaty dla przedsęborcy typu przy umowe kredytowej g wynos π (γ ) = max[, 0] C. (2) Y Dochód kredytodawcy z tytułu umowy kredytowej g udzelonej frme typu wynos I π (γ ) = mn[, Y ] I. (3) W sytuacj asymetr nformacj bank ne są w stane bezpośredno rozróŝnć typu (ryzyka) potencjalnych kredytoborców. Mogą jedyne zaoferować róŝne umowy kredytowe g, które będą dzałały jako mechanzm autoselekcj przedsęborców, to znaczy mając róŝne ryzyko, będą on wyberal nny rodzaj umowy. Przy danej umowe g, neutralny względem ryzyka przedsęborca dąŝy do maksymalzacj wartośc oczekwanej swojego dochodu. Pozom rezerwacj przedsęborcy wynos zero jest równy stope wolnej od ryzyka. Kredytodawcy, dzałając w warunkach doskonałej konkurencj, uzyskują zerową wartość oczekwaną dochodu z dzałalnośc kredytowej. Rozpatrując nnejszą grę jako grą sygnalzacyjną, przedsęborca wysyłając sygnał (kosztowny) w perwszym etape gry przewduje reakcję drugego gracza kredytodawcy w kolejnym etape gry z góry ocena efektywność tej sekwencj dzałań dla sebe. DFINICJA [10, s. 317] Profl strateg graczy oraz ch oceny zachowań we wszystkch zborach nformacyjnych nazywa sę bayesowską równowagę doskonałą jeŝel: 1. stratega kaŝdego gracza wyznacza optymalne akcje przy jego ocenach przy zastosowanu przez pozostałych graczy ch strateg wchodzących w skład tego proflu, 2. uaktualnone oceny są zgodne z wzorem Bayesa, jeśl tylko moŝna go zastosować.

5 5 Uwzględnając powyŝszą defncję zbór strateg meszanych s, s I przedsęborcy kredytodawcy oraz ocen β(q ), β(q C) rozwaŝanej gry stanow bayesowską równowagę doskonałą wtedy tylko wtedy, gdy (a) s œ S maksymalzuje wartość oczekwaną σ π ( y, C, Iσ dla kaŝdego q. (b) s I œ S I maksymalzuje sumę wartośc oczekwanych β ( θ C) ( y, C, dla kaŝdego C. (c) θ Θ σ π I I β(q C) jest otrzymywane z reguły Bayesa wtedy, kedy tylko jest to moŝlwe. Warunk (a) oraz (b) nakładają wymagane, aby kaŝda ze strateg stanowła bayesowską równowagę doskonałą dla kaŝdej podgry przy danych ocenach (punkt 1 defncj). Warunek (c) określa sposób uaktualnena ocen po zaobserwowanu wysokośc nakładów własnych C (punkt 2 defncj). W warunkach asymetr nformacj mogą stneć następujące doskonałe równowag bayesowske: Równowaga rozdzelająca, w której przedsęborca typu q H nwestuje C H, a przedsęborca typu q nwestuje C, podczas gdy kredytodawca zaoferuje odpowedno umowy kredytowe g H g. Równowaga łącząca, w której obydwa typy przedsęborców nwestują C P (p od ang. poolng), a kredytodawca zaoferuje jeden rodzaj umowy kredytowej g P. Równowaga hybrydowa w strategach meszanych, w których przedsęborca typu q H nwestuje C z określonym prawdopodobeństwem róŝnym od zero, a nwestor z określonym prawdopodobeństwem róŝnym od zero stosuje umowę kredytową g H obserwując C. Wartość oczekwana dochodu z przedsęwzęca przedsęborcy typu q przedstawa sę następująco. y r ) π ( γ ) = [ y I(1+ ] f ( y θ ) dy C = y y df( y θ ) I(1+ [1 F( I(1+ θ )] C. (4) Wartość oczekwana dochodu kredytodawcy z tytułu udzelonego kredytu g przedstawa sę następująco. π ( γ ) = β ( θ I + (1 β ( θ C)[ I(1+ C))[ I(1+ y r ) y r ) f ( y θ ) dy+ H f ( y θ ) dy+ r ) y r ) y yf ( y θ ) dy] H yf ( y θ ) dy] I (5) = 0.

6 6 Przedsęborca, podejmując decyzję o wysokośc nakładów własnych, mus ocenć na podstawe swojego typu jak wysoką stopę procentową kredytu jest skłonny zapłacć w zaman za obnŝene ryzyka utraty środków własnych. Zapłata wyŝszej kwoty odsetek jest do pewnego stopna formą wykupena polsy ubezpeczenowej od ryzyka nepowodzena. Powstaje zatem efekt substytucj nakładów własnych stopy procentowej. MoŜna go zmerzyć wskaźnkem krańcowej stopy substytucj MRS. RóŜnczkując wartość oczekwaną dochodu przedsęborcy względem stopy procentowej, a następne kaptału własnego mamy odpowedno MR oraz MC π y = = I f ( y θ ) dy= I[1 F( I(1+ θ )] (6) r ) r π = C = 1. (7) W efekce otrzymujemy krańcową stopę substytucj stopy procentowej względem nakładów własnych przedsęborcy określoną wzorem MRS r MC 1 = = =. (8) C MR I[1 F( I(1+ θ )] Nachylene krzywych obojętnośc obydwu typów przedsęborców w przestrzen nakłady własne stopa procentowa (C, zaleŝy od wartośc dystrybuanty dla kwoty spłaty kredytu. JednakŜe zgodne z przyjętym załoŝenem o stochastycznej domnacj rzędu II zachodz wzór (1), zatem w obszarze newypłacalnośc mus zachodzć H F( x θ ) F( x θ ), x= Y, (9) gdyŝ Ŝaden kredytodawca ne udzel kredytu o kwoce spłaty przewyŝszającej wartość oczekwaną dochodu z przedsęwzęca. Zatem dystrybuanta przedsęborcy typu q H ma wyŝszą wartość nŝ typu q w obszarze newypłacalnośc. Stąd krańcowa stopa substytucj przedsęborcy typu q H ma mnejszą wartość (wyŝszą co do wartośc bezwzględnej) nŝ przedsęborcy typu q, zatem krzywa obojętnośc przedsęborcy typu q H mus być bardzej stroma od krzywej obojętnośc typu q oraz leŝeć nad krzywą obojętnośc typu q w obszarze newypłacalnośc.

7 7 Analogczne postępując otrzymamy krzywą obojętnośc kredytodawcy, przy czym MC I = 0, MR I > 0, zatem MRS I = 0. Krzywe obojętnośc kredytodawcy są zatem równoległe do os OC wyznaczającej nakłady własne przedsęborcy. Przykładowe krzywe obojętnośc przedsęborcy kredytodawcy dla równowag rozdzelającej zostały wykreślone na rysunku Istnene doskonałej równowag bayesowskej Analza modelu rozpoczęta zostane od poszukwana równowag rozdzelającej. W równowadze tej przedsęborca typu q H nwestuje C H, a typu q nwestuje C. Kredytodawca, po zaobserwowanu wysokośc nakładów własnych potencjalnego kredytoborcy, uaktualna swoje oceny typu przedsęborcy. Obserwując kwotę nwestycj C H kredytodawca aktualzuje swoją ocenę typu przedsęborcy do β(q H C H ) = 1 oraz β(q C ) = 1, a następne proponuje m umowy kredytowe g H g. Umowa skerowana do przedsęborcy o nŝszym ryzyku moŝe wymagać wyŝszych nakładów własnych przy nŝszej stope procentowej ze względu na mnej stromą krzywą obojętnośc (np. punkt na rys. 1). Kredytoborca typu q H byłby zanteresowany udawanem kredytoborcy o nŝszym ryzyku ze względu na nŝszą stopę procentową, jednakŝe warunk jake zostaną zaproponowane w tej umowe kredytowej, jak przewduje ryzykowny przedsęborca zgodne z zasadą sekwencyjnej racjonalnośc, wymagałyby ponesena wyŝszych nakładów własnych. To z kole przenosłoby ryzykownego kredytoborcę na wyŝszą krzywą obojętnośc (lna przerywana na rys. 1), zapewnającą mu nŝszy dochód z przedsęwzęca. Wol on zatem pozostać na dotychczasowej krzywej obojętnośc z wyŝszą stopą procentową, ale nŝszym wymaganym nakładem własnym (np. punkt H ). W tej grze stnene zatem równowaga rozdzelająca. W grach bayesowskch z cągłą przestrzeną strateg moŝlwe jest stnene neskończonej lczby równowag (np. dla mnej ryzykownego przedsęborcy dowolne punkty na krzywej obojętnośc typu q ponŝej punktu przecęca z krzywą obojętnośc nwestora g. Dzęk wprowadzenu tak zwanych kryterów wyrafnowana przez Cho Krepsa [3] ostateczne pozostają jedyne punkty równowag zgodne z ntucją. KaŜdy dodatkowy wydatek kaptałów własnych ponad mnmum C nezbędne do zasygnalzowana swojego typu jest neoptymalny (np. C ), gdyŝ dla zapewnena zerowej wartośc oczekwanej dochodu kredytodawcy stopa procentowa r mus spełnać wzór (5). To zaś wymagałoby przejśca na wyŝszą krzywą obojętnośc przedsęborcy odpowadającą nakładow C, zapewnającą przecęce z lną

8 8 umowy g, w punkce, co obnŝałoby dochód przedsęborcy typu q. Analogczna sytuacja zachodz dla ryzykownego kredytoborcy. r H H' Bank g H Przedsęborca q H Przedsęborca q '' ' Bank g C C' C Rys. 1. Krzywe obojętnośc przedsęborcy kredytodawcy dla równowag rozdzelającej Źródło: opracowane własne Tym samym stneje jedyna równowaga rozdzelająca w punktach przecęca krzywych (tutaj prostych) obojętność kredytodawcy (g H g na rys. 1) zapewnających zerową wartość oczekwaną dochodu kredytodawcy z krzywym obojętnośc przedsęborców kaŝdego z typów (punkty H ). Przedsęborca bardzej ryzykowny ne ponos Ŝadnych nakładów własnych, a mnej ryzykowny nakłady odpowadające punktow przecęca swojej krzywej obojętnośc z krzywą obojętnośc bardzej ryzykownego przedsęborcy. Kolejnym typem równowag jest równowaga łącząca, w której przedsęborcy obydwu typu nwestują jednakowa kwotę kaptałów własnych C P. Bank po zaobserwowanu kwoty nakładów własnych C P uaktualna swoje warunkowe oceny typu przedsęborcy do β(q H C P ) = β(q H ) oraz β(q C P ) = β(q ), a następne proponuje m jedną umowę kredytową g P. Umowa g P mus spełnać wzór (5), zatem po zastosowanu uaktualnonych ocen mamy

9 9 P H H π ( γ ) = β ( θ ) π ( θ ) + β ( θ ) π ( θ ) = 0, (10) I I czyl uśrednony dochód nwestora z kredytów udzelonych obydwu typom przedsęborców na warunkach umowy g P jest równy zero. Sytuację taką obrazuje rys. 2. I r Bank g H Przedsęborca q H Przedsęborca q Bank g P Bank g C P C C Rys. 2. Krzywe obojętnośc przedsęborcy kredytodawcy dla równowag łączącej Źródło: opracowane własne Stopa procentowa zaproponowana w umowe kredytowej g P mus zapewnć zerową wartość dochodu dla nwestora, jest zatem wyŝsza od stopy procentowej w umowe g nŝsza nŝ w umowe g H. Jest to korzystna sytuacja dla ryzykownego kredytoborcy, który czerpe z tego tytułu rentę nformacyjną. Sytuacja ta ne jest jednak korzystna dla mnej ryzykownego kredytoborcy, który wolałby umowę g. Kredytodawcy dzałają jednak w warunkach konkurencj, zatem zawsze znajdze sę bank gotowy zaproponować umowę g po zaobserwowanu nakładów C. Przedsęborca typu q wol zatem zanwestować C zamast C P uzyskać korzystnejszą dla sebe umowę g, co przeczy moŝlwośc stnena równowag łączącej. W tej grze ne ma zatem równowag łączącej.

10 10 Kolejnym typem równowag jest równowaga hybrydowa, która jest częścowo równowagą rozdzelającą, a częścowo łączącą. Równowaga taka ne moŝe stneć w tej grze, gdyŝ jest nekorzystna dla obydwu typów przedsęborców. Przedsęborca o nŝszym ryzyku musałby płacć wyŝszą stopę procentową r h, nŝ przy równowadze rozdzelającej, zatem wol zanwestować C kaptałów własnych uzyskać warunk umowy g. Przedsęborca o wyŝszym ryzyku musałby dla pozorowana typu mnej ryzykownego nwestować C z prawdopodobeństwem wększym od zero, co przynosłoby mu stratę w stosunku do umowy g H, a ne przynosło wystarczającej korzyśc, gdyŝ r h > r w zwązku z tym znalazłby sę na wyŝszej krzywej obojętnośc o nŝszym dochodze. W grze tej ne ma zatem równowag hybrydowej. Podsumowane Wysokość nakładów własnych przedsęborcy nwestowanych w przedsęwzęce moŝe być narzędzem selekcj kredytoborców. W grze, w której welkość nakładów jest narzędzem sygnalzacj, stneje jedyna doskonała równowaga bayesowska, w której ryzykowny przedsęborca ne nwestuje kaptałów własnych, ale uzyskuje kredyt o wysokej stope procentowej na pokryce całkowtej kwoty nakładów nwestycyjnych. Mnej ryzykowny kredytoborca wnos do przedsęwzęca swój kaptał własny w najmnejszej moŝlwej wysokośc neopłacalnej juŝ dla ryzykownego przedsęborcy, w zaman za co uzyskuje nŝszą stopę procentową. Wynk analzy modelu kredytowana przedsęwzęca nwestycyjnego jest w pewnym stopnu zblŝony do wynku modelu Bestera [2], w którym jedyne mnej ryzykown kredytoborcy dostarczają zabezpeczene spłaty kredytu w zaman za nŝszą stopę procentową, bardzej ryzykown uzyskują kredyt bez zabezpeczena spłaty o wyŝszej stope procentowej. JednakŜe wynk empryczne ne w pełn potwerdzają słuszność modelu Bestera (zob. [4]), chocaŝ ne w pełn teŝ moŝna m zaprzeczyć, gdyŝ powszechne obserwuje sę w praktyce bankowej kredyty bez zabezpeczeń spłaty o podwyŝszonej stope procentowej. Przedstawony w nnejszej pracy model znajduje potwerdzene w praktyce bankowej powszechne spotyka sę umowy kredytowe wymagające blskego zeru udzału własnego kredytoborcy (np. kredyty hpoteczne lub na zakup środków transportu o np. 10-procentowym udzale własnym) oraz kredyty na fnansowane duŝych projektów nwestycyjnych na zasadach project fnance, w których udzał środków własnych nwestora wynos jedyne 10 30%

11 11 całkowtych nakładów. Standardowe, mnej ryzykowne umowy kredytowe, zakładają zwykle wększe zaangaŝowane kaptałów własnych. Podsumowując w uproszczenu rozwaŝany model moŝna powedzeć, Ŝe para umów kredytowych (g, g H ) jest formą zakładu hazardowego, który brzm: czy jesteś gotowy postawć swój kaptał własny w zaman za dochód z nwestycj? Tylko mnej ryzykown przedsęborcy przystają na taką umowę. teratura 1. Besanko D., Thakor A., Collateral and ratonng: sortng equlbra n monopolstc and compettve credt markets. Internatonal conomc Revev 1987, Vol. 28, No. 3, s Bester H., Screenng vs. ratonng n credt markets wth mperfect nformaton. The Amercan conomc Revew 1985, Vol. 75, No. 4, s Cho I., Kreps D., Sgnalng Games and Stable qulbra. The Quarterly Journal of conomcs 1987, Vol. 102, No. 2, s Coco G., On the use of collateral. Journal of economc surveys 2000, Vol. 14, No. 2, s Frexas X., affont J. Optmal bankng contracts, [w:] ssay n honor of dmond Malnvaud, t. 2, Macroeconomcs, red. P. Champsaur n., MIT Press, Cambrdge Harrs M., Ravv. A., The theory of captal structure. Journal of Fnance 1991, Vol. 46, s Jajuga K., Jajuga T., Inwestycje. PWN Trole J., Incomplete contracts: Where do we stand? conometrca 1999, Vol. 67, No 4, s Spence A.: Job Market Sgnalng. The Quarterly Journal of conomcs 1973, No 87, s Watson J.: Stratega. Wprowadzene do teor ger. WNT, Warszawa 2005.

12 12 Streszczene W artykule przedstawono model teoretyczny, w którym wartość nakładów nwestycyjnych ponoszonych z kaptałów własnych przedsęborcy stanow nformację dla kredytodawcy o pozome ryzyka przedsęwzęca nwestycyjnego. W warunkach asymetr nformacyjnej jedyne przedsęborca zna ryzyko podejmowanego przedsęwzęca, a kredytodawca ne jest w stane poznać tego ryzyka bezpośredno. Fnansowane nwestycj staje sę zatem grą z nepełną nformacją. W pracy pokazano sposób znajdowane doskonałej równowag bayesowskej w tak skonstruowanej grze będącej przykładem gry sygnalzacyjnej oraz określono warunk stnena róŝnych typów równowag: łączącej, rozdzelającej hybrydowej. Okazuje sę, Ŝe w analzowanej grze stneje równowaga rozdzelająca, która jest jedyną równowagą w grze. MoŜlwa jest zatem selekcja kredytoborców w zaleŝnośc od pozomu ch ryzyka poprzez zaoferowane umów kredytowych o zróŝncowanych warunkach dotyczących stopy procentowej oraz wysokośc własnych nakładów nwestycyjnych. Kredytoborca o wysokm ryzyku ne angaŝuje kaptałów własnych, ale otrzymuje kredyt o podwyŝszonej stope procentowej. Kredytoborca o nskm ryzyku wnos kaptał własny w zaman za co uzyskuje nŝą stopę procentową. Project Fnance as a Sgnalng Game Abstract The paper presents a theoretcal model n whch the value of ntal nvestment outlay fnanced wth entrepreneur s captal reveals the nformaton about the level of project s rsk to the credtor. In condtons of asymmetry of nformaton only the entrepreneur knows the rsk of the nvestment project, and the credtor s not able to get to know ths rsk drectly. Project fnance becomes therefore a game wth ncomplete nformaton. The paper shows the way of fndng the perfect bayesan equlbrum n such game beng an example of the sgnalng game, as well as t presents the condtons of exstence of a dfferent types of equlbrum: poolng, separatng and hybrd. It turns out that there s the separatng equlbrum n the game and t s unque. Thus t s possble to screen borrowers wth a dfferent level of rsk offerng menu of debt contracts wth dfferent rate of nterest as well as dfferent value of captal nvestment outlays. Hgh rsk borrower doesn t nvest own captal but s granted credt wth hgh nterest rate. ow rsk borrower nvests own captal so he s granted low nterest rate credt.

Modele wieloczynnikowe. Modele wieloczynnikowe. Modele wieloczynnikowe ogólne. α β β β ε. Analiza i Zarządzanie Portfelem cz. 4.

Modele wieloczynnikowe. Modele wieloczynnikowe. Modele wieloczynnikowe ogólne. α β β β ε. Analiza i Zarządzanie Portfelem cz. 4. Modele weloczynnkowe Analza Zarządzane Portfelem cz. 4 Ogólne model weloczynnkowy można zapsać jako: (,...,,..., ) P f F F F = n Dr Katarzyna Kuzak lub (,...,,..., ) f F F F = n Modele weloczynnkowe Można

Bardziej szczegółowo

Portfele zawierające walor pozbawiony ryzyka. Elementy teorii rynku kapitałowego

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

Bardziej szczegółowo

Model IS-LM-BP. Model IS-LM-BP jest wersją modelu ISLM w gospodarce otwartej. Pokazuje on zatem jak

Model IS-LM-BP. Model IS-LM-BP jest wersją modelu ISLM w gospodarce otwartej. Pokazuje on zatem jak Ćwczena z Makroekonom II Model IS-LM- Model IS-LM- jest wersją modelu ISLM w gospodarce otwartej. Pokazuje on zatem jak gospodarka taka zachowuje sę w krótkm okrese, w efekce dzałań podejmowanych w ramach

Bardziej szczegółowo

2012-10-11. Definicje ogólne

2012-10-11. Definicje ogólne 0-0- Defncje ogólne Logstyka nauka o przepływe surowców produktów gotowych rodowód wojskowy Utrzyywane zapasów koszty zwązane.n. z zarożene kaptału Brak w dostawach koszty zwązane.n. z przestoje w produkcj

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

Oligopol dynamiczny. Rozpatrzmy model sekwencyjnej konkurencji ilościowej jako gra jednokrotna z pełną i doskonalej informacją

Oligopol dynamiczny. Rozpatrzmy model sekwencyjnej konkurencji ilościowej jako gra jednokrotna z pełną i doskonalej informacją Olgopol dynamczny Rozpatrzmy model sekwencyjnej konkurencj loścowej jako gra jednokrotna z pełną doskonalej nformacją (1934) Dwa okresy: t=0, 1 tzn. frma 2 podejmując decyzję zna decyzję frmy 1 Q=q 1 +q

Bardziej szczegółowo

8. Optymalizacja decyzji inwestycyjnych

8. Optymalizacja decyzji inwestycyjnych dr nż. Zbgnew Tarapata: Optymalzacja decyzj nwestycyjnych, cz.ii 8. Optymalzacja decyzj nwestycyjnych W rozdzale 8, część I przedstawono elementarne nformacje dotyczące metod oceny decyzj nwestycyjnych.

Bardziej szczegółowo

Kształtowanie się firm informatycznych jako nowych elementów struktury przestrzennej przemysłu

Kształtowanie się firm informatycznych jako nowych elementów struktury przestrzennej przemysłu PRACE KOMISJI GEOGRAFII PRZEMY SŁU Nr 7 WARSZAWA KRAKÓW 2004 Akadema Pedagogczna, Kraków Kształtowane sę frm nformatycznych jako nowych elementów struktury przestrzennej przemysłu Postępujący proces rozwoju

Bardziej szczegółowo

11/22/2014. Jeśli stała c jest równa zero to takie gry nazywamy grami o sumie zerowej.

11/22/2014. Jeśli stała c jest równa zero to takie gry nazywamy grami o sumie zerowej. /22/24 Dwuosobowe gry o sume zero DO NAUCZENIA I ZAPAMIĘTANIA: Defnca zaps ger o sume zero, adaptaca ogólnych defnc. Punkt sodłowy Twerdzena o zwązkach punktu sodłowego z koncepcam rozwązań PRZYPOMNIENIE:

Bardziej szczegółowo

Makroekonomia Gospodarki Otwartej Wykład 8 Polityka makroekonomiczna w gospodarce otwartej. Model Mundella-Fleminga

Makroekonomia Gospodarki Otwartej Wykład 8 Polityka makroekonomiczna w gospodarce otwartej. Model Mundella-Fleminga Makroekonoma Gospodark Otwartej Wykład 8 Poltyka makroekonomczna w gospodarce otwartej. Model Mundella-Flemnga Leszek Wncencak Wydzał Nauk Ekonomcznych UW 2/29 Plan wykładu: Założena analzy Zaps modelu

Bardziej szczegółowo

BADANIA OPERACYJNE. Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności. dr Adam Sojda

BADANIA OPERACYJNE. Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności. dr Adam Sojda BADANIA OPERACYJNE Podejmowane decyzj w warunkach nepewnośc dr Adam Sojda Teora podejmowana decyzj gry z naturą Wynk dzałana zależy ne tylko od tego, jaką podejmujemy decyzję, ale równeż od tego, jak wystąp

Bardziej szczegółowo

Funkcje i charakterystyki zmiennych losowych

Funkcje i charakterystyki zmiennych losowych Funkcje charakterystyk zmennych losowych Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Intelgencj Metod Matematycznych Wydzał Informatyk Poltechnk Szczecńskej 5. Funkcje zmennych losowych

Bardziej szczegółowo

Analiza rodzajów skutków i krytyczności uszkodzeń FMECA/FMEA według MIL STD - 1629A

Analiza rodzajów skutków i krytyczności uszkodzeń FMECA/FMEA według MIL STD - 1629A Analza rodzajów skutków krytycznośc uszkodzeń FMECA/FMEA według MIL STD - 629A Celem analzy krytycznośc jest szeregowane potencjalnych rodzajów uszkodzeń zdentyfkowanych zgodne z zasadam FMEA na podstawe

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

) będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym rozkładzie normalnym z następującymi parametrami: nieznaną wartością 1 4

) będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym rozkładzie normalnym z następującymi parametrami: nieznaną wartością 1 4 Zadane. Nech ( X, Y ),( X, Y ), K,( X, Y n n ) będą nezależnym zmennym losowym o tym samym rozkładze normalnym z następującym parametram: neznaną wartoścą oczekwaną EX = EY = m, warancją VarX = VarY =

Bardziej szczegółowo

Model ASAD. ceny i płace mogą ulegać zmianom (w odróżnieniu od poprzednio omawianych modeli)

Model ASAD. ceny i płace mogą ulegać zmianom (w odróżnieniu od poprzednio omawianych modeli) Model odstawowe założena modelu: ceny płace mogą ulegać zmanom (w odróżnenu od poprzedno omawanych model) punktem odnesena analzy jest obserwacja pozomu produkcj cen (a ne stopy procentowej jak w modelu

Bardziej szczegółowo

WPROWADZENIE DO TEORII DECYZJI STATYSTYCZNYCH

WPROWADZENIE DO TEORII DECYZJI STATYSTYCZNYCH Ćwczene nr 1 Statystyczne metody wspomagana decyzj Teora decyzj statystycznych WPROWADZENIE DO TEORII DECYZJI STATYSTYCZNYCH Problem decyzyjny decyzja pocągająca za sobą korzyść lub stratę. Proces decyzyjny

Bardziej szczegółowo

Analiza ryzyka jako instrument zarządzania środowiskiem

Analiza ryzyka jako instrument zarządzania środowiskiem WARSZTATY 2003 z cyklu Zagrożena naturalne w górnctwe Mat. Symp. str. 461 466 Elżbeta PILECKA, Małgorzata SZCZEPAŃSKA Instytut Gospodark Surowcam Mneralnym Energą PAN, Kraków Analza ryzyka jako nstrument

Bardziej szczegółowo

0 0,2 0, p 0,1 0,2 0,5 0, p 0,3 0,1 0,2 0,4

0 0,2 0, p 0,1 0,2 0,5 0, p 0,3 0,1 0,2 0,4 Zad. 1. Dana jest unkcja prawdopodobeństwa zmennej losowej X -5-1 3 8 p 1 1 c 1 Wyznaczyć: a. stałą c b. wykres unkcj prawdopodobeństwa jej hstogram c. dystrybuantę jej wykres d. prawdopodobeństwa: P (

Bardziej szczegółowo

ZASTOSOWANIE ANALIZY HARMONICZNEJ DO OKREŚLENIA SIŁY I DŁUGOŚCI CYKLI GIEŁDOWYCH

ZASTOSOWANIE ANALIZY HARMONICZNEJ DO OKREŚLENIA SIŁY I DŁUGOŚCI CYKLI GIEŁDOWYCH Grzegorz PRZEKOTA ZESZYTY NAUKOWE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH ZASTOSOWANIE ANALIZY HARMONICZNEJ DO OKREŚLENIA SIŁY I DŁUGOŚCI CYKLI GIEŁDOWYCH Zarys treśc: W pracy podjęto problem dentyfkacj cykl gełdowych.

Bardziej szczegółowo

Szkolimy z pasją. tel.(012)2623040; 0601457926; 0602581731 www.aiki-management.pl

Szkolimy z pasją. tel.(012)2623040; 0601457926; 0602581731 www.aiki-management.pl Szkolmy z pasją Warsztaty Samura Game Godność Przywództwo Integracja Komunkacja Budowane Zespołu Honor Samura Game www.samuragame.org jest unkalną rzucającą wyzwane symulacją z obszaru budowana zespołu

Bardziej szczegółowo

OPTYMALNE STRATEGIE INWESTYCYJNE PODEJŚCIE FUNDAMENTALNE OPTIMAL INVESTMENT STRATEGY FUNDAMENTAL ANALYSIS

OPTYMALNE STRATEGIE INWESTYCYJNE PODEJŚCIE FUNDAMENTALNE OPTIMAL INVESTMENT STRATEGY FUNDAMENTAL ANALYSIS ZESZYTY NAUKOWE POLITECHNIKI ŚLĄSKIEJ 2014 Sera: ORGANIZACJA I ZARZĄDZANIE z. 68 Nr kol. 1905 Adranna MASTALERZ-KODZIS Unwersytet Ekonomczny w Katowcach OPTYMALNE STRATEGIE INWESTYCYJNE PODEJŚCIE FUNDAMENTALNE

Bardziej szczegółowo

Proces narodzin i śmierci

Proces narodzin i śmierci Proces narodzn śmerc Jeżel w ewnej oulacj nowe osobnk ojawają sę w sosób losowy, rzy czym gęstość zdarzeń na jednostkę czasu jest stała w czase wynos λ, oraz lczba osobnków n, które ojawły sę od chwl do

Bardziej szczegółowo

Statystyka. Zmienne losowe

Statystyka. Zmienne losowe Statystyka Zmenne losowe Zmenna losowa Zmenna losowa jest funkcją, w której każdej wartośc R odpowada pewen podzbór zboru będący zdarzenem losowym. Zmenna losowa powstaje poprzez przyporządkowane każdemu

Bardziej szczegółowo

Model oceny ryzyka w działalności firmy logistycznej - uwagi metodyczne

Model oceny ryzyka w działalności firmy logistycznej - uwagi metodyczne Magdalena OSIŃSKA Unwersytet Mkołaja Kopernka w Torunu Model oceny ryzyka w dzałalnośc frmy logstycznej - uwag metodyczne WSTĘP Logstyka w cągu ostatnch 2. lat stała sę bardzo rozbudowaną dzedzną dzałalnośc

Bardziej szczegółowo

Analiza danych OGÓLNY SCHEMAT. http://zajecia.jakubw.pl/ Dane treningowe (znana decyzja) Klasyfikator. Dane testowe (znana decyzja)

Analiza danych OGÓLNY SCHEMAT. http://zajecia.jakubw.pl/ Dane treningowe (znana decyzja) Klasyfikator. Dane testowe (znana decyzja) Analza danych Dane trenngowe testowe. Algorytm k najblższych sąsadów. Jakub Wróblewsk jakubw@pjwstk.edu.pl http://zajeca.jakubw.pl/ OGÓLNY SCHEMAT Mamy dany zbór danych podzelony na klasy decyzyjne, oraz

Bardziej szczegółowo

-ignorowanie zmiennej wartości pieniądza w czasie, -niemoŝność porównywania projektów o róŝnych klasach ryzyka.

-ignorowanie zmiennej wartości pieniądza w czasie, -niemoŝność porównywania projektów o róŝnych klasach ryzyka. Podstawy oceny ekonomcznej przedsęwzęć termo-modernzacyjnych modernzacyjnych -Proste (statyczne)-spb (prosty czas zwrotu nakładów nwestycyjnych) -ZłoŜone (dynamczne)-dpb, NPV, IRR,PI Cechy metod statycznych:

Bardziej szczegółowo

OKRESOWA EMERYTURA KAPITAŁOWA ZE ŚRODKÓW ZGROMADZONYCH W OFE

OKRESOWA EMERYTURA KAPITAŁOWA ZE ŚRODKÓW ZGROMADZONYCH W OFE OKRESOWA EMERYTURA KAPITAŁOWA ZE ŚRODKÓW ZGROMADZONYCH W OFE Z a k ł a d U b e z p e c z e ń S p o ł e c z n y c h Warunk nabywana prawa do okresowej emerytury kaptałowej ze środków zgromadzonych w otwartym

Bardziej szczegółowo

Statystyka Inżynierska

Statystyka Inżynierska Statystyka Inżynerska dr hab. nż. Jacek Tarasuk AGH, WFIS 013 Wykład DYSKRETNE I CIĄGŁE ROZKŁADY JEDNOWYMIAROWE Zmenna losowa, Funkcja rozkładu, Funkcja gęstośc, Dystrybuanta, Charakterystyk zmennej, Funkcje

Bardziej szczegółowo

KONSTRUKCJA OPTYMALNYCH PORTFELI Z ZASTOSOWANIEM METOD ANALIZY FUNDAMENTALNEJ UJĘCIE DYNAMICZNE

KONSTRUKCJA OPTYMALNYCH PORTFELI Z ZASTOSOWANIEM METOD ANALIZY FUNDAMENTALNEJ UJĘCIE DYNAMICZNE Adranna Mastalerz-Kodzs Unwersytet Ekonomczny w Katowcach KONSTRUKCJA OPTYMALNYCH PORTFELI Z ZASTOSOWANIEM METOD ANALIZY FUNDAMENTALNEJ UJĘCIE DYNAMICZNE Wprowadzene W dzałalnośc nstytucj fnansowych, takch

Bardziej szczegółowo

SZTUCZNA INTELIGENCJA

SZTUCZNA INTELIGENCJA SZTUCZNA INTELIGENCJA WYKŁAD 15. ALGORYTMY GENETYCZNE Częstochowa 014 Dr hab. nż. Grzegorz Dudek Wydzał Elektryczny Poltechnka Częstochowska TERMINOLOGIA allele wartośc, waranty genów, chromosom - (naczej

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

Wpływ płynności obrotu na kształtowanie się stopy zwrotu z akcji notowanych na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie

Wpływ płynności obrotu na kształtowanie się stopy zwrotu z akcji notowanych na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie Agata Gnadkowska * Wpływ płynnośc obrotu na kształtowane sę stopy zwrotu z akcj notowanych na Gełdze Paperów Wartoścowych w Warszawe Wstęp Płynność aktywów na rynku kaptałowym rozumana jest przez nwestorów

Bardziej szczegółowo

Natalia Nehrebecka. Wykład 2

Natalia Nehrebecka. Wykład 2 Natala Nehrebecka Wykład . Model lnowy Postad modelu lnowego Zaps macerzowy modelu lnowego. Estymacja modelu Wartośd teoretyczna (dopasowana) Reszty 3. MNK przypadek jednej zmennej . Model lnowy Postad

Bardziej szczegółowo

Model ISLM. Inwestycje - w modelu ISLM przyjmujemy, że inwestycje przyjmują postać funkcji liniowej:

Model ISLM. Inwestycje - w modelu ISLM przyjmujemy, że inwestycje przyjmują postać funkcji liniowej: dr Bartłomej Rokck Ćwczena z Makroekonom I Model ISLM Podstawowe założena modelu: penądz odgrywa ważną rolę przy determnowanu pozomu dochodu zatrudnena nwestycje ne mają charakteru autonomcznego, a ch

Bardziej szczegółowo

WERYFIKACJA EKONOMETRYCZNA MODELU CAPM II RODZAJU DLA RÓŻNYCH HORYZONTÓW STÓP ZWROTU I PORTFELI RYNKOWYCH

WERYFIKACJA EKONOMETRYCZNA MODELU CAPM II RODZAJU DLA RÓŻNYCH HORYZONTÓW STÓP ZWROTU I PORTFELI RYNKOWYCH SCRIPTA COMENIANA LESNENSIA PWSZ m. J. A. Komeńskego w Leszne R o k 0 0 8, n r 6 TOMASZ ŚWIST* WERYFIKACJA EKONOMETRYCZNA MODELU CAPM II RODZAJU DLA RÓŻNYCH HORYZONTÓW STÓP ZWROTU I PORTFELI RYNKOWYCH

Bardziej szczegółowo

Zapis informacji, systemy pozycyjne 1. Literatura Jerzy Grębosz, Symfonia C++ standard. Harvey M. Deitl, Paul J. Deitl, Arkana C++. Programowanie.

Zapis informacji, systemy pozycyjne 1. Literatura Jerzy Grębosz, Symfonia C++ standard. Harvey M. Deitl, Paul J. Deitl, Arkana C++. Programowanie. Zaps nformacj, systemy pozycyjne 1 Lteratura Jerzy Grębosz, Symfona C++ standard. Harvey M. Detl, Paul J. Detl, Arkana C++. Programowane. Zaps nformacj w komputerach Wszystke elementy danych przetwarzane

Bardziej szczegółowo

ZASTOSOWANIE MODELU MOTAD DO TWORZENIA PORTFELA AKCJI KLASYFIKACJA WARUNKÓW PODEJMOWANIA DECYZJI

ZASTOSOWANIE MODELU MOTAD DO TWORZENIA PORTFELA AKCJI KLASYFIKACJA WARUNKÓW PODEJMOWANIA DECYZJI Krzysztof Wsńsk Katedra Statystyk Matematycznej, AR w Szczecne e-mal: kwsnsk@e-ar.pl ZASTOSOWANIE MODELU MOTAD DO TWORZENIA PORTFELA AKCJI Streszczene: W artykule omówono metodologę modelu MOTAD pod kątem

Bardziej szczegółowo

Andrzej Paliński AGH Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie. Spłata zadłużenia kredytowego w ujęciu teoriogrowym

Andrzej Paliński AGH Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie. Spłata zadłużenia kredytowego w ujęciu teoriogrowym Andrzej Paliński AGH Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie Spłata zadłużenia kredytowego w ujęciu teoriogrowym Wstęp Tym, co odróżnia kredyt od innych forma kapitałów obcych, jest możliwość renegocjacji

Bardziej szczegółowo

ROZDZIAŁ 3 INTERPRETACJA PARADOKSU ALLAISA ZA POMOCĄ MODELU KONFIGURALNIE WAŻONEJ UŻYTECZNOŚCI

ROZDZIAŁ 3 INTERPRETACJA PARADOKSU ALLAISA ZA POMOCĄ MODELU KONFIGURALNIE WAŻONEJ UŻYTECZNOŚCI Elżbeta Babula Anna Blajer-Gołębewska ROZDZIAŁ 3 INTERPRETACJA PARADOKSU ALLAISA ZA POMOCĄ MODELU KONFIGURALNIE WAŻONEJ UŻYTECZNOŚCI Wprowadzene Jednym z podstawowych założeń ekonom jest postulat racjonalnośc

Bardziej szczegółowo

Ryzyko inwestycji. Ryzyko jest to niebezpieczeństwo niezrealizowania celu, założonego przy podejmowaniu określonej decyzji. 3.

Ryzyko inwestycji. Ryzyko jest to niebezpieczeństwo niezrealizowania celu, założonego przy podejmowaniu określonej decyzji. 3. PZEDMIIOT : EFEKTYWNOŚĆ SYSTEMÓW IINFOMTYCZNYCH 3. 3. Istota, defncje rodzaje ryzyka Elementem towarzyszącym każdej decyzj, w tym decyzj nwestycyjnej, jest ryzyko. Wynka to z faktu, że decyzje operają

Bardziej szczegółowo

EKONOMETRIA I Spotkanie 1, dn. 05.10.2010

EKONOMETRIA I Spotkanie 1, dn. 05.10.2010 EKONOMETRIA I Spotkane, dn. 5..2 Dr Katarzyna Beń Program ramowy: http://www.sgh.waw.pl/nstytuty/e/oferta_dydaktyczna/ekonometra_stacjonarne_nest acjonarne/ Zadana, dane do zadań, ważne nformacje: http://www.e-sgh.pl/ben/ekonometra

Bardziej szczegółowo

Matematyka finansowa r.

Matematyka finansowa r. . Sprawdź, tóre z ponższych zależnośc są prawdzwe: () = n n a s v d v d d v v d () n n m ) ( n m ) ( v a d s ) m ( = + & & () + = = + = )! ( ) ( δ Odpowedź: A. tylo () B. tylo () C. tylo () oraz () D.

Bardziej szczegółowo

METODA UNITARYZACJI ZEROWANEJ Porównanie obiektów przy ocenie wielokryterialnej. Ranking obiektów.

METODA UNITARYZACJI ZEROWANEJ Porównanie obiektów przy ocenie wielokryterialnej. Ranking obiektów. Opracowane: Dorota Mszczyńska METODA UNITARYZACJI ZEROWANEJ Porównane obektów przy ocene welokryteralnej. Rankng obektów. Porównane wybranych obektów (warantów decyzyjnych) ze względu na różne cechy (krytera)

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH 1 Test zgodnośc χ 2 Hpoteza zerowa H 0 ( Cecha X populacj ma rozkład o dystrybuance F). Hpoteza alternatywna H1( Cecha X populacj

Bardziej szczegółowo

Regulacje i sądownictwo przeszkody w konkurencji między firmami w Europie Środkowej i Wschodniej

Regulacje i sądownictwo przeszkody w konkurencji między firmami w Europie Środkowej i Wschodniej Łukasz Goczek * Regulacje sądownctwo przeszkody w konkurencj mędzy frmam w Europe Środkowej Wschodnej Wstęp Celem artykułu jest analza przeszkód dla konkurencj pomędzy frmam w Europe Środkowej Wschodnej.

Bardziej szczegółowo

11. Gry Macierzowe - Strategie Czyste i Mieszane

11. Gry Macierzowe - Strategie Czyste i Mieszane 11. Gry Macierzowe - Strategie Czyste i Mieszane W grze z doskonałą informacją, gracz nie powinien wybrać akcję w sposób losowy (o ile wypłaty z różnych decyzji nie są sobie równe). Z drugiej strony, gdy

Bardziej szczegółowo

Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 1. Układy równań liniowych

Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 1. Układy równań liniowych Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analza zagadneń różnczkowych 1. Układy równań lnowych P. F. Góra http://th-www.f.uj.edu.pl/zfs/gora/ semestr letn 2006/07 Podstawowe fakty Równane Ax = b, x,

Bardziej szczegółowo

PODSTAWA WYMIARU ORAZ WYSOKOŚĆ EMERYTURY USTALANEJ NA DOTYCHCZASOWYCH ZASADACH

PODSTAWA WYMIARU ORAZ WYSOKOŚĆ EMERYTURY USTALANEJ NA DOTYCHCZASOWYCH ZASADACH PODSTAWA WYMIARU ORAZ WYSOKOŚĆ EMERYTURY USTALANEJ NA DOTYCHCZASOWYCH ZASADACH Z a k ł a d U b e z p e c z e ń S p o ł e c z n y c h Wprowadzene Nnejsza ulotka adresowana jest zarówno do osób dopero ubegających

Bardziej szczegółowo

OKRESOWA EMERYTURA KAPITAŁOWA ZE ŚRODKÓW ZGROMADZONYCH W OFE

OKRESOWA EMERYTURA KAPITAŁOWA ZE ŚRODKÓW ZGROMADZONYCH W OFE OKRESOWA EMERYTURA KAPITAŁOWA ZE ŚRODKÓW ZGROMADZONYCH W OFE Z a k ł a d U b e z p e c z e ń S p o ł e c z n y c h Warunk nabywana prawa do okresowej emerytury kaptałowej ze środków zgromadzonych w otwartym

Bardziej szczegółowo

KURS STATYSTYKA. Lekcja 1 Statystyka opisowa ZADANIE DOMOWE. www.etrapez.pl Strona 1

KURS STATYSTYKA. Lekcja 1 Statystyka opisowa ZADANIE DOMOWE. www.etrapez.pl Strona 1 KURS STATYSTYKA Lekcja 1 Statystyka opsowa ZADANIE DOMOWE www.etrapez.pl Strona 1 Część 1: TEST Zaznacz poprawną odpowedź (tylko jedna jest prawdzwa). Pytane 1 W statystyce opsowej mamy pełne nformacje

Bardziej szczegółowo

Parametry zmiennej losowej

Parametry zmiennej losowej Eonometra Ćwczena Powtórzene wadomośc ze statysty SS EK Defncja Zmenną losową X nazywamy funcję odwzorowującą przestrzeń zdarzeń elementarnych w zbór lczb rzeczywstych, taą że przecwobraz dowolnego zboru

Bardziej szczegółowo

KURS STATYSTYKA. Lekcja 6 Regresja i linie regresji ZADANIE DOMOWE. www.etrapez.pl Strona 1

KURS STATYSTYKA. Lekcja 6 Regresja i linie regresji ZADANIE DOMOWE. www.etrapez.pl Strona 1 KURS STATYSTYKA Lekcja 6 Regresja lne regresj ZADANIE DOMOWE www.etrapez.pl Strona 1 Część 1: TEST Zaznacz poprawną odpowedź (tylko jedna jest prawdzwa). Pytane 1 Funkcja regresj I rodzaju cechy Y zależnej

Bardziej szczegółowo

A O n RZECZPOSPOLITA POLSKA. Gospodarki Narodowej. Warszawa, dnia2/stycznia 2014

A O n RZECZPOSPOLITA POLSKA. Gospodarki Narodowej. Warszawa, dnia2/stycznia 2014 Warszawa, dna2/styczna 2014 r, RZECZPOSPOLITA POLSKA MINISTERSTWO ADMINISTRACJI I CYFRYZACJI PODSEKRETARZ STANU Małgorzata Olsze wska BM-WP 005.6. 20 14 Pan Marek Zółkowsk Przewodnczący Komsj Gospodark

Bardziej szczegółowo

Uniwersytet Warszawski Teoria gier dr Olga Kiuila LEKCJA 3

Uniwersytet Warszawski Teoria gier dr Olga Kiuila LEKCJA 3 LEKCJA 3 Wybór strategii mieszanej nie jest wyborem określonych decyzji, lecz pozornie sztuczną procedurą która wymaga losowych lub innych wyborów. Gracze mieszają nie dlatego że jest im obojętna strategia,

Bardziej szczegółowo

Badanie współzależności dwóch cech ilościowych X i Y. Analiza korelacji prostej

Badanie współzależności dwóch cech ilościowych X i Y. Analiza korelacji prostej Badane współzależnośc dwóch cech loścowych X Y. Analza korelacj prostej Kody znaków: żółte wyróżnene nowe pojęce czerwony uwaga kursywa komentarz 1 Zagadnena 1. Zwązek determnstyczny (funkcyjny) a korelacyjny.

Bardziej szczegółowo

r. Komunikat TFI PZU SA w sprawie zmiany statutu PZU Funduszu Inwestycyjnego Otwartego Parasolowego

r. Komunikat TFI PZU SA w sprawie zmiany statutu PZU Funduszu Inwestycyjnego Otwartego Parasolowego 02.07.2018 r. Komunkat TFI PZU SA w sprawe zmany statutu PZU Funduszu Inwestycyjnego Otwartego Parasolowego Towarzystwo Funduszy Inwestycyjnych PZU Spółka Akcyjna, dzałając na podstawe art. 24 ust. 5 ustawy

Bardziej szczegółowo

Nota 1. Polityka rachunkowości

Nota 1. Polityka rachunkowości Nota 1. Poltyka rachunkowośc Ops przyjętych zasad rachunkowośc a) Zasady ujawnana prezentacj nformacj w sprawozdanu fnansowym Sprawozdane fnansowe za okres od 01 styczna 2009 roku do 31 marca 2009 roku

Bardziej szczegółowo

Egzamin ze statystyki/ Studia Licencjackie Stacjonarne/ Termin I /czerwiec 2010

Egzamin ze statystyki/ Studia Licencjackie Stacjonarne/ Termin I /czerwiec 2010 Egzamn ze statystyk/ Studa Lcencjacke Stacjonarne/ Termn /czerwec 2010 Uwaga: Przy rozwązywanu zadań, jeśl to koneczne, naleŝy przyjąć pozom stotnośc 0,01 współczynnk ufnośc 0,99 Zadane 1 PonŜsze zestawene

Bardziej szczegółowo

Diagnostyka układów kombinacyjnych

Diagnostyka układów kombinacyjnych Dagnostyka układów kombnacyjnych 1. Wprowadzene Dagnostyka obejmuje: stwerdzene stanu układu, systemu lub ogólne sec logcznej. Jest to tzw. kontrola stanu wykrywająca czy dzałane sec ne jest zakłócane

Bardziej szczegółowo

Instrukcja instalacji systemu. Moduzone Z11 Moduzone Z20 B Moduzone Z30

Instrukcja instalacji systemu. Moduzone Z11 Moduzone Z20 B Moduzone Z30 Instrukcja nstalacj systemu Moduzone Z11 Moduzone Z20 B Moduzone Z30 SPIS TREŚCI INTRUKCJA 1 Instrukcja... 2 1.1 Uwag dotyczące dokumentacj...2 1.2 Dołączone dokumenty...2 1.3 Objaśnene symbol...2 1.4

Bardziej szczegółowo

banków detalicznych Metody oceny efektywnoœci operacyjnej

banków detalicznych Metody oceny efektywnoœci operacyjnej Metody oceny efektywnoœc operacyjnej banków detalcznych Danuta Skora, mgr, doktorantka Wydza³u Nauk Ekonomcznych, Dyrektor Regonu jednego z najwêkszych banków detalcznych Adran Kulczyck, mgr, doktorant

Bardziej szczegółowo

5. OPTYMALIZACJA GRAFOWO-SIECIOWA

5. OPTYMALIZACJA GRAFOWO-SIECIOWA . OPTYMALIZACJA GRAFOWO-SIECIOWA Defncja grafu Pod pojęcem grafu G rozumemy następującą dwójkę uporządkowaną (defncja grafu Berge a): (.) G W,U gdze: W zbór werzchołków grafu, U zbór łuków grafu, U W W,

Bardziej szczegółowo

PORADNIK KANDYDATA. Wkrótce w nauka w szkole w jaki sposób je. zasadniczych szkole

PORADNIK KANDYDATA. Wkrótce w nauka w szkole w jaki sposób je. zasadniczych szkole Drog Gmnazjalsto, Wkrótce w nauka w szkole w jak sposób je jedno z z w pracodawców. zasadnczych szkole racjonalnego wyboru przestrz W prowadzona przy pomocy systemu elektroncznego. Rekrutacja wspomagana

Bardziej szczegółowo

Zastosowanie wielowymiarowej analizy porównawczej w doborze spó³ek do portfela inwestycyjnego Zastosowanie wielowymiarowej analizy porównawczej...

Zastosowanie wielowymiarowej analizy porównawczej w doborze spó³ek do portfela inwestycyjnego Zastosowanie wielowymiarowej analizy porównawczej... Adam Waszkowsk * Adam Waszkowsk Zastosowane welowymarowej analzy porównawczej w doborze spó³ek do portfela nwestycyjnego Zastosowane welowymarowej analzy porównawczej... Wstêp Na warszawskej Ge³dze Paperów

Bardziej szczegółowo

ANALIZA PORÓWNAWCZA WYNIKÓW UZYSKANYCH ZA POMOCĄ MIAR SYNTETYCZNYCH: M ORAZ PRZY ZASTOSOWANIU METODY UNITARYZACJI ZEROWANEJ

ANALIZA PORÓWNAWCZA WYNIKÓW UZYSKANYCH ZA POMOCĄ MIAR SYNTETYCZNYCH: M ORAZ PRZY ZASTOSOWANIU METODY UNITARYZACJI ZEROWANEJ METODY ILOŚCIOWE W BADANIACH EKONOMICZNYCH Tom XVI/3, 2015, str. 248 257 ANALIZA PORÓWNAWCZA WYNIKÓW UZYSKANYCH ZA POMOCĄ MIAR SYNTETYCZNYCH: M ORAZ PRZY ZASTOSOWANIU METODY UNITARYZACJI ZEROWANEJ Sławomr

Bardziej szczegółowo

( ) ( ) 2. Zadanie 1. są niezależnymi zmiennymi losowymi o. oraz. rozkładach normalnych, przy czym EX. i σ są nieznane. 1 Niech X

( ) ( ) 2. Zadanie 1. są niezależnymi zmiennymi losowymi o. oraz. rozkładach normalnych, przy czym EX. i σ są nieznane. 1 Niech X Prawdopodobeństwo statystyka.. r. Zadane. Zakładamy, że,,,,, 5 są nezależnym zmennym losowym o rozkładach normalnych, przy czym E = μ Var = σ dla =,,, oraz E = μ Var = 3σ dla =,, 5. Parametry μ, μ σ są

Bardziej szczegółowo

Zapytanie ofertowe nr 4/2016/Młodzi (dotyczy zamówienia na usługę ochrony)

Zapytanie ofertowe nr 4/2016/Młodzi (dotyczy zamówienia na usługę ochrony) Fundacja na Rzecz Rozwoju Młodzeży Młodz Młodym ul. Katedralna 4 50-328 Wrocław tel. 882 021 007 mlodzmlodym@archdecezja.wroc.pl, www.sdm2016.wroclaw.pl Wrocław, 24 maja 2016 r. Zapytane ofertowe nr 4/2016/Młodz

Bardziej szczegółowo

Usługi KPMG oferowane polskim przedsiębiorcom

Usługi KPMG oferowane polskim przedsiębiorcom Usług KPMG oferowane polskm przedsęborcom Czyl jak w czym pomagamy polskm frmom kpmg.pl 1 Usług KPMG oferowane polskm przedsęborcom 2013 Usług KPMG oferowane polskm przedsęborcom Doradztwo fnansowe ksęgowe

Bardziej szczegółowo

Przychody Szpitala Powiatowego w Wąbrzeźnie za okres I - X 2011 roku zostały osiągnięte na poziomie 221.566,95 zł, co stanowi 82,29 % planu.

Przychody Szpitala Powiatowego w Wąbrzeźnie za okres I - X 2011 roku zostały osiągnięte na poziomie 221.566,95 zł, co stanowi 82,29 % planu. I Przychody: - Sprawozdane z wykonana planu rzeczowo-fnansowego Szptala Powatowego w Wąbrzeźne za okres I - X 2011 r, Przychody Szptala Powatowego w Wąbrzeźne za okres I - X 2011 roku zostały osągnęte

Bardziej szczegółowo

ZASTOSOWANIE METODY DEA W KLASYFIKACJI FUNDUSZY INWESTYCYJNYCH

ZASTOSOWANIE METODY DEA W KLASYFIKACJI FUNDUSZY INWESTYCYJNYCH PRZEGLĄD STATYSTYCZNY R. LVI ZESZYT 3-4 2009 ANNA ZAMOJSKA ZASTOSOWANIE METODY DEA W KLASYFIKACJI FUNDUSZY INWESTYCYJNYCH 1. WSTĘP Analza ocena wynków osąganyc przez fundusze nwestycyjne jest jednym z

Bardziej szczegółowo

Dr inż. Robert Smusz Politechnika Rzeszowska im. I. Łukasiewicza Wydział Budowy Maszyn i Lotnictwa Katedra Termodynamiki

Dr inż. Robert Smusz Politechnika Rzeszowska im. I. Łukasiewicza Wydział Budowy Maszyn i Lotnictwa Katedra Termodynamiki Dr nż. Robert Smusz Poltechnka Rzeszowska m. I. Łukasewcza Wydzał Budowy Maszyn Lotnctwa Katedra Termodynamk Projekt jest współfnansowany w ramach programu polskej pomocy zagrancznej Mnsterstwa Spraw Zagrancznych

Bardziej szczegółowo

Określanie mocy cylindra C w zaleŝności od ostrości wzroku V 0 Ostrość wzroku V 0 7/5 6/5 5/5 4/5 3/5 2/5 Moc cylindra C 0,5 0,75 1,0 1,25 1,5 > 2

Określanie mocy cylindra C w zaleŝności od ostrości wzroku V 0 Ostrość wzroku V 0 7/5 6/5 5/5 4/5 3/5 2/5 Moc cylindra C 0,5 0,75 1,0 1,25 1,5 > 2 T A R C Z A Z E G A R O W A ASTYGMATYZM 1.Pojęca ogólne a) astygmatyzm prosty (najbardzej zgodny z pozomem) - najbardzej płask połudnk tzn. o najmnejszej mocy jest pozomy b) astygmatyzm odwrotny (najbardzej

Bardziej szczegółowo

RUCH OBROTOWY Można opisać ruch obrotowy ze stałym przyspieszeniem ε poprzez analogię do ruchu postępowego jednostajnie zmiennego.

RUCH OBROTOWY Można opisać ruch obrotowy ze stałym przyspieszeniem ε poprzez analogię do ruchu postępowego jednostajnie zmiennego. RUCH OBROTOWY Można opsać ruch obrotowy ze stałym przyspeszenem ε poprzez analogę do ruchu postępowego jednostajne zmennego. Ruch postępowy a const. v v at s s v t at Ruch obrotowy const. t t t Dla ruchu

Bardziej szczegółowo

BADANIE STABILNOŚCI WSPÓŁCZYNNIKA BETA AKCJI INDEKSU WIG20

BADANIE STABILNOŚCI WSPÓŁCZYNNIKA BETA AKCJI INDEKSU WIG20 Darusz Letkowsk Unwersytet Łódzk BADANIE STABILNOŚCI WSPÓŁCZYNNIKA BETA AKCJI INDEKSU WIG0 Wprowadzene Teora wyboru efektywnego portfela nwestycyjnego zaproponowana przez H. Markowtza oraz jej rozwnęca

Bardziej szczegółowo

Media społecznościowe i praca w chmurze oraz przygotowanie na ich potrzeby materiałów graficznych i zdjęciowych

Media społecznościowe i praca w chmurze oraz przygotowanie na ich potrzeby materiałów graficznych i zdjęciowych 2 S Ł O W O - G R A F I K A - F I L M Meda społecznoścowe praca w chmurze oraz przygotowane na ch potrzeby materałów grafcznych zdjęcowych Artur Kurkewcz Web 2.0 tak określa sę serwsy nternetowe, których

Bardziej szczegółowo

Arytmetyka finansowa Wykład z dnia 30.04.2013

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

Bardziej szczegółowo

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6 Stansław Cchock Natala Nehrebecka Wykład 6 1 1. Interpretacja parametrów przy zmennych objaśnających cągłych Semelastyczność 2. Zastosowane modelu potęgowego Model potęgowy 3. Zmenne cągłe za zmenne dyskretne

Bardziej szczegółowo

WSPOMAGANIE KOOPERACJI Z WYKORZYSTANIEM TEORII GIER I ANALIZY WIELOKRYTERIALNEJ

WSPOMAGANIE KOOPERACJI Z WYKORZYSTANIEM TEORII GIER I ANALIZY WIELOKRYTERIALNEJ Macej Wolny WPOMAGANIE KOOPERACJI Z WYKORZYTANIEM TEORII GIER I ANALIZY WIELOKRYTERIALNEJ Wprowadzene Kooperacja mędzy organzacjam ma stotne znaczene w życu gospodarczym. Podmoty gospodarcze lub ch poszczególne

Bardziej szczegółowo

Projekt 6 6. ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH CAŁKOWANIE NUMERYCZNE

Projekt 6 6. ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH CAŁKOWANIE NUMERYCZNE Inormatyka Podstawy Programowana 06/07 Projekt 6 6. ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH CAŁKOWANIE NUMERYCZNE 6. Równana algebraczne. Poszukujemy rozwązana, czyl chcemy określć perwastk rzeczywste równana:

Bardziej szczegółowo

MINISTER EDUKACJI NARODOWEJ

MINISTER EDUKACJI NARODOWEJ 4 MINISTER EDUKACJI NARODOWEJ DWST WPZN 423189/BSZI13 Warszawa, 2013 -Q-4 Pan Marek Mchalak Rzecznk Praw Dzecka Szanowny Pane, w odpowedz na Pana wystąpene z dna 28 czerwca 2013 r. (znak: ZEW/500127-1/2013/MP),

Bardziej szczegółowo

10. Wstęp do Teorii Gier

10. Wstęp do Teorii Gier 10. Wstęp do Teorii Gier Definicja Gry Matematycznej Gra matematyczna spełnia następujące warunki: a) Jest co najmniej dwóch racjonalnych graczy. b) Zbiór możliwych dezycji każdego gracza zawiera co najmniej

Bardziej szczegółowo

65120/ / / /200

65120/ / / /200 . W celu zbadana zależnośc pomędzy płcą klentów ch preferencjam, wylosowano kobet mężczyzn zadano m pytane: uważasz za lepszy produkt frmy A czy B? Wynk były następujące: Odpowedź Kobety Mężczyźn Wolę

Bardziej szczegółowo

Sprawozdanie Skarbnika Hufca Za okres 24.09.2011-24.11.2013. Wprowadzenie

Sprawozdanie Skarbnika Hufca Za okres 24.09.2011-24.11.2013. Wprowadzenie Skarbnk Hufca ZHP Kraków Nowa Huta phm. Marek Balon HO Kraków, dn. 21.10.2013r. Sprawozdane Skarbnka Hufca Za okres 24.09.2011-24.11.2013 Wprowadzene W dnu 24.09.2011r. odbył sę Zjazd Sprawozdawczo-Wyborczy

Bardziej szczegółowo

5. Pochodna funkcji. lim. x c x c. (x c) = lim. g(c + h) g(c) = lim

5. Pochodna funkcji. lim. x c x c. (x c) = lim. g(c + h) g(c) = lim 5. Pocodna funkcj Defncja 5.1 Nec f: (a, b) R nec c (a, b). Jeśl stneje granca lm x c x c to nazywamy ją pocodną funkcj f w punkce c oznaczamy symbolem f (c) Twerdzene 5.1 Jeśl funkcja f: (a, b) R ma pocodną

Bardziej szczegółowo

SZACOWANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODĄ PROPAGACJI ROZKŁADÓW

SZACOWANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODĄ PROPAGACJI ROZKŁADÓW SZACOWANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODĄ PROPAGACJI ROZKŁADÓW Stefan WÓJTOWICZ, Katarzyna BIERNAT ZAKŁAD METROLOGII I BADAŃ NIENISZCZĄCYCH INSTYTUT ELEKTROTECHNIKI ul. Pożaryskego 8, 04-703 Warszawa tel.

Bardziej szczegółowo

Weryfikacja hipotez dla wielu populacji

Weryfikacja hipotez dla wielu populacji Weryfkacja hpotez dla welu populacj Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Intelgencj Metod Matematycznych Wydzał Informatyk Poltechnk Szczecńskej 5. Parametryczne testy stotnośc w

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

Analiza porównawcza rozwoju wybranych banków komercyjnych w latach 2001 2009

Analiza porównawcza rozwoju wybranych banków komercyjnych w latach 2001 2009 Mara Konopka Katedra Ekonomk Organzacj Przedsęborstw Szkoła Główna Gospodarstwa Wejskego w Warszawe Analza porównawcza rozwoju wybranych banków komercyjnych w latach 2001 2009 Wstęp Polska prywatyzacja

Bardziej szczegółowo

(M2) Dynamika 1. ŚRODEK MASY. T. Środek ciężkości i środek masy

(M2) Dynamika 1. ŚRODEK MASY. T. Środek ciężkości i środek masy (MD) MECHANIKA - Dynamka T. Środek cężkośc środek masy (M) Dynamka T: Środek cężkośc środek masy robert.szczotka(at)gmal.com Fzyka astronoma, Lceum 01/014 1 (MD) MECHANIKA - Dynamka T. Środek cężkośc środek

Bardziej szczegółowo

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4 Stansław Cchock Natala Nehrebecka Zajęca 4 1. Interpretacja parametrów przy zmennych zerojedynkowych Zmenne 0-1 Interpretacja przy zmennej 0 1 w modelu lnowym względem zmennych objaśnających Interpretacja

Bardziej szczegółowo

WSHiG Karta przedmiotu/sylabus

WSHiG Karta przedmiotu/sylabus WSHG Karta przedmotu/sylabus KIERUNEK SPECJALNOŚĆ TRYB STUDIÓW SEMESTR Turystyka Rekreacja Zarządzane marketng Stacjonarny / nestacjonarny I / I stopna Nazwa przedmotu ELEMENTY PRAWA GOSPODARCZEGO ZM_MKPR_S_8

Bardziej szczegółowo

Rozkład dwupunktowy. Rozkład dwupunktowy. Rozkład dwupunktowy x i p i 0 1-p 1 p suma 1

Rozkład dwupunktowy. Rozkład dwupunktowy. Rozkład dwupunktowy x i p i 0 1-p 1 p suma 1 Rozkład dwupunktowy Zmenna losowa przyjmuje tylko dwe wartośc: wartość 1 z prawdopodobeństwem p wartość 0 z prawdopodobeństwem 1- p x p 0 1-p 1 p suma 1 Rozkład dwupunktowy Funkcja rozkładu prawdopodobeństwa

Bardziej szczegółowo

Procedura normalizacji

Procedura normalizacji Metody Badań w Geograf Społeczno Ekonomcznej Procedura normalzacj Budowane macerzy danych geografcznych mgr Marcn Semczuk Zakład Przedsęborczośc Gospodark Przestrzennej Instytut Geograf Unwersytet Pedagogczny

Bardziej szczegółowo

Rozmyta efektywność portfela

Rozmyta efektywność portfela Krzysztof PIASECKI Akadema Ekonomczna w Poznanu Problem badawczy Rozmyta ektywność portfela Buckley [] Calz [] zaproponowal reprezentowane wartośc przyszłych nwestycj fnansowych przy pomocy lczb rozmytych.

Bardziej szczegółowo

INFORMACJA DODATKOWA DO SPRAWOZDANIA FINANSOWEGO ZA ROK 2013 PODLASKIEGO STOWARZYSZENIA OSÓB NIEPEŁNOSPRAWNYCH W MIĘDZYRZECU PODLASKIM UL

INFORMACJA DODATKOWA DO SPRAWOZDANIA FINANSOWEGO ZA ROK 2013 PODLASKIEGO STOWARZYSZENIA OSÓB NIEPEŁNOSPRAWNYCH W MIĘDZYRZECU PODLASKIM UL odlask 86- tell083)3/^^9 INFORMACJA DODATKOWA DO SPRAWOZDANIA FINANSOWEGO ZA ROK 2013 PODLASKIEGO STOWARZYSZENIA OSÓB NIEPEŁNOSPRAWNYCH W MIĘDZYRZECU PODLASKIM UL.ZARÓW1E 86 KRS 0000043936 Sprawozdane

Bardziej szczegółowo

3. ŁUK ELEKTRYCZNY PRĄDU STAŁEGO I PRZEMIENNEGO

3. ŁUK ELEKTRYCZNY PRĄDU STAŁEGO I PRZEMIENNEGO 3. ŁUK ELEKTRYCZNY PRĄDU STŁEGO I PRZEMIENNEGO 3.1. Cel zakres ćwczena Celem ćwczena jest zapoznane sę z podstawowym właścwoścam łuku elektrycznego palącego sę swobodne, w powetrzu o cśnentmosferycznym.

Bardziej szczegółowo

z tego z tego Wypłaty z związane Świadczeni a na rzecz m realizacją ich statutowy ch zadań h naliczane

z tego z tego Wypłaty z związane Świadczeni a na rzecz m realizacją ich statutowy ch zadań h naliczane Dzał Rozdzał Załącznk Nr 1 do uchwały (w złotych) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 750 Admnstracja publczna 70 000 90 000 90 000 0 90 000 0 0 0 0 0-20 000-20 000 0 0 Urzędy gmn (mast mast na

Bardziej szczegółowo

Triopol jako gra konkurencyjna i kooperacyjna

Triopol jako gra konkurencyjna i kooperacyjna Unwersytet Warszawsk Wydzał Nauk Ekonomcznych Joanna Dys Nr albumu: 996 Tropol jako gra konkurencyjna kooperacyjna Praca lcencjacka na kerunku: Ekonoma Praca wykonana pod kerunkem dra Maceja Sobolewskego

Bardziej szczegółowo

Kształtowanie się firm informatycznych jako nowych elementów struktury przestrzennej przemysłu

Kształtowanie się firm informatycznych jako nowych elementów struktury przestrzennej przemysłu PRACE KOMISJI GEOGRAFII PRZEMYSŁU Nr 7 WARSZAWA KRAKÓW 2004 Akadema Pedagogczna, Kraków Kształtowane sę frm nformatycznych jako nowych elementów struktury przestrzennej przemysłu Postępujący proces rozwoju

Bardziej szczegółowo