Segregacja i spójność w sieci powiązań rad dyrektorów (interlocking directorates) *
|
|
- Edyta Stasiak
- 8 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia nr 1/2016 (79) DOI: /frfu s Segregacja i spójność w sieci powiązań rad dyrektorów (interlocking directorates) * Dariusz Siudak ** Streszczenie: Cel Celem pracy jest ocena stopnia segregacji i spójności sieci przedsiębiorstw na polskim rynku kapitałowym poprzez analizę połączeń rady dyrektorów. Metodyka badania W pracy wykorzystano analizę sieci społecznych oraz analizy statystyczne. Wynik Utworzone grupy przedsiębiorstw na podstawie sektora gospodarczego charakteryzuje brak spójności oraz segregacji. Zawierane relacje pomiędzy spółkami stanowią połączenia przede wszystkim międzysektorowe jako przejaw dążenia firmy do ograniczenia niepewności w jej otoczeniu, co tłumaczyć może teoria uzależnienia zasobowego. Oryginalność/wartość Przedmiot pracy podejmuje rzadko poruszane zagadnienia na polskim rynku kapitałowym. Słowa kluczowe: interlocking directorates, segregacja, spójność, teoria uzależnienia zasobowego Wprowadzenie Zarządy, rady nadzorcze spółek i ich połączenia z otoczeniem są coraz częściej przedmiotem badań (Sankowska, Siudak 2015), w wyniku wzrostu znaczenia tworzonych relacji w sieci powiązań przedsiębiorstw za pośrednictwem wspólnej dyrekcji. Powiązanie przedsiębiorstw określa sytuację, w której jedna osoba zasiada jednocześnie w radzie dyrektorów co najmniej dwóch innych przedsiębiorstw, tworząc tym samy sieć rad dyrektorów. Przez radę dyrektorów (board of directors) przyjmujemy w pracy łącznie członków zarządu oraz rady nadzorczej. Podobne podejście zastosował (Zdziarski 2012) definiując w ten sposób zespoły kierownicze. Celem artykułu jest ocena segregacji i spójności sieci powiązań przedsiębiorstw wspólną dyrekcją w dwóch rozpatrywanych podziałach: 1) naturalnym podziale przedsiębiorstw względem sektorów gospodarczych oraz 2) podziale na społeczności (communities) na podstawie występujących połączeń pomiędzy spółkami w obserwowanej sieci. * Projekt sfinansowano ze środków Narodowego Centrum Nauki przyznanych na podstawie decyzji numer DEC /11/B/HS4/ ** dr Dariusz Siudak, Politechnika Łódzka, Wydział Organizacji i Zarządzania, Instytut Nauk Społecznych i Zarządzania Technologiami, dariusz.siudak@p.lodz.pl.
2 618 Dariusz Siudak Sieci społeczne często posiadają strukturę społeczną (community structure) składając się z grup, w których występuje relatywnie duża ilość połączeń wewnętrznych przy jednoczesnym istnieniu nielicznych połączeń pomiędzy obiektami różnych grup, spajając tym samym wszystkie grupy w ramach całego komponentu. Przesłanką podziału sieci przedsiębiorstw na społeczności jest ich postrzeganie jako grupy spółek (wierzchołków w sieci) posiadających podobne właściwości, cechy i/lub mogą pełnić podobne role w całej sieci (Campigotto, Guillamue 2014). Natomiast uzasadnieniem podziału sieci względem sektorów gospodarczych jest podobny profil działalności operacyjnej, co może stanowić przesłankę w zakresie zatrudniania tych samych członków rad dyrektorów jako ekspertów posiadających doświadczenie w danej branży. Sieć powiązań przedsiębiorstw za pośrednictwem rady dyrektorów składa się z 902 spółek notowanych na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie oraz na rynku New- Connect. Dane zebrano na koniec 2014 roku z wykorzystaniem bazy Notoria. Analizę segregacji i spójności ograniczono do największego komponentu sieci składającego się z 518 spółek, 57,4% wszystkich przedsiębiorstw tworzących całą sieć powiązań. 1. Miary segregacji i spójności grup w sieciach społecznych Pierwsza miara segregacji E-I indeks opracowana przez Krackhardta i Sterna (1988), zdefiniowana jest jako znormalizowana różnica pomiędzy liczbą krawędzi zewnątrzgrupowych a liczbą połączeń wewnątrzgrupowych, EE IE EI = EE + IE gdzie: EE krawędzie zewnątrzgrupowe (external edges), IE krawędzie wewnątrzgrupowe (internal edges). Indeks ten przyjmuje wartości z zakresu < 1; 1>, gdzie EI = 1 oznacza, że wszystkie krawędzie w sieci występują pomiędzy grupami, EI = 1 wszystkie krawędzie w sieci występują wewnątrz grup, zaś EI = 0 oznacza, że w sieci występuje ta sama ilość połączeń wewnątrzgrupowych co międzygrupowych (Bojanowski, Corten 2014). Powyższy indeks mierzy dominację zewnątrzgrupowych krawędzi nad połączeniami wewnątrzgrupowymi. Wraz ze wzrostem wierzchołków w sieci, ilość możliwych krawędzi zewnątrzgrupowych wzrasta w szybszym tempie od ilości potencjalnych połączeń wewnątrzgrupowych, co wykazano w pracy Krackhardta i Sterna (1988). Selektywne łączenie (assortative mixing) wskazuje na tendencję w sieci, gdzie krawędzie łączą ze sobą w sposób uprzywilejowany wierzchołki podobne do siebie ze względu na rozpatrywana cechę (Catanzaro, Caldarelli, Pietronero 2004; Caldarelli, Catanzaro 2004). Selektywność sieci mierzona jest za pomocą współczynnika selektywności r (assortativity (1)
3 Segregacja i spójność w sieci powiązań rad dyrektorów (interlocking directorates) 619 coefficient), który stanowi współczynnik korelacji Pearsona ze względu na zmienną pomiędzy połączonymi wierzchołkami (Newman 2002). Wartość r = 1 oznacza perfekcyjną selektywność sieci (o postaci funkcji rosnącej), r = 1 wskazuje na całkowitą nieselektywność sieci (o postaci funkcji malejącej), natomiast gdy wartości zmiennej na końcach krawędzi są nieskorelowane wówczas r = 0 (Newman 2010). Funkcja jakości podziału modułowość (modularity) zdefiniowana przez Newmana i Girvan (2004) obliczana jest na podstawie dokonanego podziału sieci, gdzie porównywane są ze sobą dwie sieci: (1) rozpatrywana sieć oraz (2) sieć tworzona w sposób losowy z tym samym ciągiem stopnia relacji (degree) co sieć analizowana (Dorogovtsev 2010). s 2 lr dr Q = (2) r= 1 m 2m gdzie: l r liczba połączeń w grupie r (r = 1, 2,, s), d r suma stopni relacji wierzchołków w grupie r, m liczba połączeń w całej sieci. Funkcja jakości podziału przyjmuje wartości mniejsze od jedności. Wartość Q bliska jedności wskazuje, że w zaproponowanym podziale sieci istnieją grupy, w których występuje większa liczba połączeń wewnątrzgrupowych, niż oczekiwana liczba wewnątrzgrupowych połączeń w sieci utworzonej w sposób losowy. Wartość Q = 0, oznacza, że obserwowane połączenia wewnątrzgrupowe są w ilości nie większej niż wartość oczekiwana połączeń wewnątrz grup sieci losowej. Zdefiniowana funkcja jakości podziału (Q) może przyjmować wartości mniejsze od zera (np. w sytuacji, gdzie każdy węzeł w sieci stanowi odrębny moduł), co oznacza, że spójność wydzielonych grup jest mniejsza od podziału jaki może powstać przy losowym łączeniu wierzchołków (Siudak 2015: ). Spójność grupy w sieci występuje w sytuacji, gdy większa liczba krawędzi łączy wierzchołki w ramach danej grupy, aniżeli wierzchołki rozproszone w różnych grupach. Podstawową i najprostszą miarą spójności w sieci jest jej gęstość, która dla sieci nieskierowanej (undirected) wyraża się relacją liczby obserwowanych połączeń do ich maksymalnej ilości (Sankowska, Siudak 2016), co w prosty sposób można odnieść do gęstości w ramach n-tej grupy: ρ = 2m r Nr( Nr 1) gdzie: N r liczba wierzchołków w grupie r, m r ilość krawędzi obserwowanych w grupie r. Gęstość interpretowana jest jako prawdopodobieństwo wystąpienia krawędzi pomiędzy losowo wybranymi wierzchołkami w sieci (Borgatti, Everett, Johnson 2013) lub w danej r (3)
4 620 Dariusz Siudak grupie. Wyższe wartości gęstości wskazują na większą kohezję wyspecyfikowanych grup. Gęstość różnych grup o niejednorodnych ilościach węzłów może być ze sobą porównywalna, choć należy pamiętać, że wartość miary gęstości ulega zmniejszeniu wraz ze wzrostem liczby wierzchołków (w sieci lub grupie). Pomiar spójności zaproponowali Bock i Husain (1950) w postaci indeksu spójności (CI cohesion index). a i r j r ij Nr( Nr 1) CI = (4) a i r j r ij Nr( N Nr) gdzie: N liczba wierzchołków w sieci, N r liczba wierzchołków w grupie r, a ij dychotomiczne elementy macierzy połączeń pomiędzy węzłami ij. Licznik relacji CI stanowi miarę spójności grupy, mianownik zaś miarę rozrzucenia połączeń do wierzchołków znajdujących się poza grupą (Alba 1973; Wasserman, Faust 1994). Jeżeli indeks spójności jest większy od jedności, wówczas gęstość wewnątrzgrupowa jest przeważająca nad gęstością krawędzi wychodzących z wierzchołków w ramach grupy do węzłów znajdujących się poza grupą. Odwrotnie interpretowane są wartości indeksu spójności mniejsze od 1. Wartość współczynnika spójności równa 1 oznacza, że nie ma różnicy pomiędzy gęstościami obu powyższych obszarów sieci. Miarę kohezji stanowi też współczynnik skupienia, określający poziom gęstości obszaru wokół wierzchołka (Borgatti, Everett, Johnson 2013: 156; Henning, Brandes, Pfeffer, Mergel 2012: 131). Współczynnik skupienia (clustering coefficient) w sensie Wattsa-Strogatza (CC WS ) (Watts, Strogatz 1998) dla grupy wierzchołków w sieci stanowi średnią lokalnego współczynnika skupienia CC i w grupie, aczkolwiek współczynnik ten jest nieokreślony dla wierzchołków, o stopniu relacji d i < 2. W wyniku tego ograniczenia wiele wierzchołków eliminowanych jest z analizy i z tego powodu współczynnik skupienia nie będzie stanowił przedmiotu dalszych analiz. 2. Segregacja i spójność w sieci powiązań przedsiębiorstw Ocenę segregacji i spójności sieci powiązań przedsiębiorstw przeprowadzimy w oparciu o 2 podziały sieci: (1) sektora w którym przedsiębiorstwo prowadzi swoją działalność gospodarczą (identyfikując 37 sektorów); oraz (2) 19 społeczności (community) wyodrębnionych na podstawie maksymalizowanej funkcji jakości podziału Q, za którą przyjęto modułowość (modularity), z wykorzystaniem metody wektora własnego (Eigenvector) (Newman 2006a, b). Więcej o strukturze społeczności sieci przedsiębiorstw powiązanych wspólną dyrekcją na polskim rynku kapitałowym znajduje się w pracy Siudaka (2015).
5 Segregacja i spójność w sieci powiązań rad dyrektorów (interlocking directorates) 621 Graficzną prezentację połączeń wewnątrz- i zewnątrzgrupowych dla obu podziałów przedstawiono na rysunku 1, gdzie wielkość wierzchołka danej społeczności/sektora jest proporcjonalna do ilości połączeń wewnątrzgrupowych. W tabelach 2 i 3 zamieszczono zestawienie tabelaryczne wartości miar segregacji i spójności dla obu podziałów. a) b) Rysunek 1. Graficzna prezentacja połączeń wewnętrznych i zewnętrznych: a) 37 sektorów gospodarczych; b) 19 społeczności (wielkość wierzchołka proporcjonalna do ilości połączeń wewnątrzgrupowych) Źródło: opracowanie własne z wykorzystaniem programu NetMiner 4. Podział otrzymany w wyniku poszukiwania struktury społeczności (community structure) z definicji powinien wykazywać cechy segregacji, a także w ramach wyodrębnionych społeczności cechy spójności. Wysoka wartość modułowości Q = 0,774 sprawia, że podział ten stanowi schemat segregacji jako tło porównawcze w stosunku do naturalnego podziału jaki stanowi kryterium sektora prowadzonej działalności operacyjnej przedsiębiorstwa. Wpierw analizie poddamy miary segregacji zaczynając od współczynnika selektywności (assortativity coefficient) i modułowości których wartości można bezpośrednio porównać względem otrzymanych podziałów. Współczynnik selektywności dla podziału na sektory gospodarcze wynosi 0,083, a dla podziału na społeczności 0,815. Bliska zeru wartość tego współczynnika dla podziału względem sektorów gospodarczych jednoznacznie wskazuje, że powiązania przedsiębiorstw w postaci wspólnej dyrekcji rzadko występują na poziomie wewnątrz sektorowym. Innymi słowy, spółki, w których te same osoby zasiadają w ich radach dyrektorów tworząc połączenie, najczęściej prowadzą swoją działalność operacyjną w innych sektorach. Ponieważ współczynnik selektywności nie jest ujemny, nie można mówić o występowaniu połączeń pomiędzy spółkami w ramach różnych sektorów o postaci funkcji malejącej. Natomiast dla podziału na 19 społeczności otrzymujemy wysoką, bliską 1, wartość współczynnika selektywności r = 0,815, co wskazuje na tendencję, że na dwóch końcach krawędzi najczęściej występują wierzchołki z tej samej grupy (społeczności).
6 622 Dariusz Siudak Wartość modułowości Q dla podziału względem sektorów gospodarczych (jako suma wszystkich grup) wynosi Q = 0,053, w porównaniu do podziału na społeczności Q = 0,774 (por. dane w tab. 2 i 3). Podział można uznać za istotny w sytuacji, gdy wartość funkcji jakości podziału Q > 0,3 (Newman 2004). Modułowość dla podziału na 19 społeczności, należy uznać za wysoką, wskazując na występowanie silnej struktury społeczności w analizowanej sieci. W obserwowanych rzeczywistych sieciach społecznych, wartość funkcji jakości podziału Q nie przekracza wartości 0,8 (Dorogovtsev 2010). Trzecia miara segregacji, indeks E-I, również wskazuje na znaczną różnicę pomiędzy analizowanymi podziałami. Dla podziału sieci na sektory gospodarcze, dla wszystkich 37 sektorów otrzymujemy wartości indeksu E-I dodatnie, co oznacza, że w ramach wszystkich branż, liczba krawędzi wychodzących z danego sektora jest większa niż liczba krawędzi wewnątrzgrupowych. Wartości E-I są dość wysokie, obserwując wartość maksymalną 1,0 dla 11 z 37 sektorów, co oznacza brak tamże połączeń wewnątrzsektorowych. Natomiast dla podziału na 19 społeczności w 18 przypadkach obserwujemy ujemne wartości indeksu E-I, co oznacza przewagę krawędzi wewnątrzgrupowych nad zewnątrzgrupowymi. Jedynie dla społeczności nr 18 indeks E-I = 0, co wskazuje na dokładnie taką samą liczbę krawędzi wewnątrz, jak i na zewnątrz tej społeczności. W celu ustalenia czy występują istotne różnice w zaobserwowanych wartościach indeksu E-I względem analizowanych dwóch podziałów, testowi poddamy hipotezę o równości średnich indeksu E-I z dwóch prób niezależnych. Test równości średnich będzie wykorzystywany także w analizie spójności, stąd formalny zapis hipotezy jest następujący: H 0 : μ 1 = μ 2 grupy w ramach dwóch podziałów posiadają równe wartości średnie analizowanej zmiennej; H 1 : μ 1 μ 2 grupy w ramach dwóch podziałów różnią się w zakresie wartości średnich analizowanej zmiennej. W tabeli 1 zamieszczono statystykę testu t-studenta dla wybranych kryteriów segregacji i spójności. Tabela 1 Statystyka testu t wartości średnich kryteriów segregacji i spójności dla porównania między podziałem na sektory gospodarcze a strukturą społeczności Specyfikacja Średnia Sektor Średnia Społeczność t df p N Sektor E-I indeks 0,922 0,485 33, , Modułowość Q 0,001 0,041 8, , Gęstość 0,035 0,246 5, , Indeks spójności 2, ,552 3, , Źródło: obliczenia własne na podstawie badań empirycznych. N Społeczność
7 Segregacja i spójność w sieci powiązań rad dyrektorów (interlocking directorates) 623 Średnia indeksu E-I dla podziału na sektory wynosi 0,922, zaś dla podziału na społeczności 0,485. Test t jest istotny statystycznie na poziomie istotności α = 0,001, przyjmując hipotezę H 1 mówiącą o różnicy średnich indeksu E-I. Dla potwierdzenia analizy w zakresie funkcji jakości podziału Q (których wartości można porównywać bezpośrednie ze sobą), w tabeli 1 zamieszczono również statystykę testu t-studenta dla modułowości Q. Różnice w średnich dwóch podziałów również są istotne statystycznie (p = 0,000). Dalej porównaniu poddamy miary spójności. Wartość średnia gęstości jest większa dla podziału na społeczności, pomimo, że podział ten zawiera mniejszą liczbę grup (19) w porównaniu do podziału na sektory (37), a w konsekwencji grupy o większej liczbie węzłów 1. Natomiast gęstość zmniejsza się wraz ze wzrostem liczby wierzchołków. Podobnie średnia indeksu spójności jest zdecydowanie wyższa dla podziału względem społeczności (183,55), wykazując wyższą kohezję grup, w porównaniu ze średnią wartością indeksu spójności (2,18) dla podziału na sektory. Dla podziału względem sektorów w 19 przypadkach z 36 2 obserwujemy indeks spójności większy od 1, co oznacza, że gęstość wewnątrzgrupowa sektora jest większa od gęstości krawędzi wychodzących na zewnątrz tego sektora. W pozostałych 17 sektorach gęstość wewnątrz sektorowa jest mniejsza od gęstości zewnątrz sektorowej, z czego 10 uzyskało zerową gęstość (brak krawędzi łączących wierzchołki w ramach danego sektora) 3. Na podstawie testu t-studenta stwierdzamy istotne różnice średnich gęstości (p = 0,000) i indeksu spójności (p = 0,0003) dla analizowanych podziałów sieci powiązań przedsiębiorstw. Sektor Tabela 2 Wybrane charakterystyki dla podziału spółek względem sektora gospodarczego Liczba spółek E-I indeks Modułowość Q Gęstość Indeks spójności Banki 14 0,907 0,001 0,022 1,891 Budownictwo 32 0,926 0,001 0,01 0,603 Deweloperzy 20 0, ,011 0,558 e-handel Eco-energia Energetyka Finanse - inne 21 0,841 0,005 0,043 2,15 Handel 26 0,924 0,001 0,015 0,781 Handel detaliczny 13 0, ,013 0,794 Handel hurtowy 15 0,932 0,001 0,019 1,261 1 Oba podziały sieci powiązań przedsiębiorstw składają się z tej samej ilości wierzchołków (518 przedsiębiorstw w ramach największego komponentu). 2 Jeden sektor (Ubezpieczenia) składa się tylko z 1 spółki (indeks spójności jest nieokreślony). 3 W konsekwencji dla tych sektorów indeks E-I wynosi 1, modułowość 0, indeks spójności 0 por. dane w tabelach 2 i 3.
8 624 Dariusz Siudak Hotele i restauracje 5 0,935 0,001 0,1 4,275 Informatyka 45 0,778 0,01 0,023 1,344 Inwestycje 22 0,864 0,004 0,035 1,718 Media 30 0,881 0,003 0,018 1,068 Nieruchomości 11 0,903 0,002 0,055 2,578 Ochrona zdrowia 13 0,923 0,001 0,013 1,683 Przemysł - inne 10 0,875 0,001 0,044 3,763 Przemysł chemiczny 6 0,704 0,003 0,267 17,809 Przemysł drzewny i papierniczy Przemysł elektromaszynowy 23 0,846 0,003 0,02 1,875 Przemysł farmaceutyczny Przemysł lekki Przemysł materiałów budowlanych 13 0, ,013 0,979 Przemysł metalowy 15 0,769 0,004 0,057 4,686 Przemysł motoryzacyjny Przemysł paliwowy 5 0,895 0,001 0,1 7,125 Przemysł spożywczy 12 0,95 0,001 0,015 1,179 Przemysł surowcowy Przemysł tworzyw sztucznych 5 0,895 0,001 0,1 7,125 Recykling Rynek kapitałowy 5 0,886 0,001 0,2 7,773 Technologie 22 0,92 0,001 0,013 0,984 Telekomunikacja 10 0,927 0,001 0,044 2,13 Ubezpieczenia Usługi - inne 44 0,891 0,001 0,013 0,636 Usługi finansowe 23 0,849 0,005 0,036 1,841 Wypoczynek Razem 518 0,053 Średnia 0,922 0,001 0,035 2,184 Źródło: obliczenia własne na podstawie badań empirycznych. Grupa Tabela 3 Wybrane charakterystyki dla podziału spółek względem 19 społeczności Liczba spółek E-I indeks Modułowość Q Gęstość Indeks spójności ,391 0,067 0,046 16, ,314 0,067 0,046 14, ,422 0,072 0,101 27, ,446 0,047 0,073 31, ,843 0,111 0, , ,296 0,036 0,082 26, ,429 0,064 0,161 37, ,674 0,060 0,166 83,331
9 Segregacja i spójność w sieci powiązań rad dyrektorów (interlocking directorates) ,414 0,054 0,161 40, ,824 0,025 0, , ,480 0,03 0,123 58, ,291 0,04 0,243 45, ,214 0,027 0,283 51, ,806 0,023 0, , ,448 0,017 0, , ,900 0,016 0, , ,529 0,011 0, , ,000 0,004 0, , ,500 0, ,5 Razem 518 0,774 Średnia 0,485 0,041 0, ,552 Źródło: obliczenia własne na podstawie badań empirycznych. Podsumowanie Przeprowadzona analiza jednoznacznie wskazuje na brak segmentacji oraz spójności sieci powiązań przedsiębiorstw na polskim rynku kapitałowym w naturalnym podziale na sektory gospodarcze. Podział ten w porównaniu do grup formujących społeczności wykazuje niski stopień współczynnika selektywności oraz funkcji jakości podziału modułowości. Ponadto występują istotne różnice średnich (1) indeksu E-I, (2) gęstości oraz (3) indeksu spójności, co świadczy o braku spójności grup w wyniku podziału sieci na sektory. Na tej podstawie oraz uwzględniając wartości średnich powyższych miar obu porównywanych podziałów (wysoka średnia indeksu E-I, niskie średnie gęstości oraz indeksu spójności dla sektorowego podziału i odwrotnie dla podziału na społeczności), jednoznacznie można stwierdzić niski stopień występowania powiązań wspólną dyrekcją (interlocking directorate) przedsiębiorstw prowadzących swoją działalność w tym samym sektorze gospodarczym. Innymi słowy, osoby, które zasiadają w więcej niż jednej radzie dyrektorów, w zdecydowanej większości są to rady przedsiębiorstw prowadzące swoją działalność gospodarczą w różnych sektorach gospodarczych. Zjawisko to można wytłumaczyć na gruncie teorii uzależnienia zasobowego (resourece-dependence theory) (Zachara, Pearce 1989; Pearce, Zachara 1992; Pfeffer, Salancik 2003/1978; Pfeffer 1987; Boyd 1990; Chin-Huat i in. 2003; Pennings 1980), usadowiona w nurcie relacji przedsiębiorstwa z otoczeniem. Teoria uzależnienia zasobowego podkreśla rolę rad dyrektorów w postaci kontroli otoczenia zewnętrznego oraz scanning strategii innych firm (Yang, Cai 2011). Teoria ta sankcjonuje funkcję rady dyrektorów w zakresie redukcji niepewności w otoczeniu poprzez łączników (pomostów) z otoczeniem (boundry
10 626 Dariusz Siudak spanners) w postaci osób z rady dyrektorów jednej spółki zasiadających w radach innych spółek (Sankowska, Siudak 2015). Przedsiębiorstwa mogą zwiększać siłę swoich rad dyrektorów poprzez zatrudnianie uznanych liderów innych sektorów w ramach otoczenia przedsiębiorstwa (Stiles, Taylor 2010), przez co możliwa jest redukcja niepewności w otoczeniu. Taki mechanizm selekcji nowych członków rad dyrektorów związany jest z sytuacją utworzenia połączenia przedsiębiorstwa z otoczeniem zewnętrznym w celu zaspokojenia potencjalnych zasobów, pojawiających się okazji rynkowych oraz ochrony firmy przed zagrożeniem płynącym z otoczenia. Powiązanie rad dyrektorów stanowi szeroko rozpowszechnione zjawisko wykorzystywania organizacyjnych pomostów z otoczeniem (Perace, Zahara 1992, s. 412) w postaci zaangażowania w radzie dyrektorów osób będących członkami rad przedsiębiorstw działających w innych sektorach gospodarczych. Tak utworzone międzysektorowe powiązania rad dyrektorów, według (Phan, Lee, Lau 2003) mają na celu umożliwić: 1) dostęp do zasobów; 2) koordynacji działań międzyorganizacyjnych; 3) redukcji niepewności. Jednocześnie przedstawione wyniki w zakresie podziału na społeczności (stanowiące tło porównawcze) potwierdziły wysoki stopień w zakresie segregacji oraz spójności. Literatura Alba R.D. (1973), A graph-theoretic definition of a sociometric clique, Journal of Mathematical Sociology vol. 3, s Bock R.D., Husain S.Z. (1950), An adaptation of Holzinger s B-coefficients for the analysis of sociometric data, Sociometry vol. 13, s Bojanowski M., Corten R. (2014), Measuring segregation in social networks, Social Networks vol. 39, s Borgatti S.P., Everett M.G., Johnson J.C. (2013), Analyzing Social Networks, Sage Publications, Los Angeles. Boyd B. (1990), Corporate linkages and organizational environment: A test of the resource dependence model, Strategic Management Journal vol. 11, s Caldarelli G., Catanzaro M. (2004), The corporate boards networks, Physica A, vol. 338, s Campigotto R., Guillamue J.L. (2014), The Power of Consensus: Random Graphs Still Have No Communities, w: Social Network Analysis Community Detection and Evolution, red. R. Missaoui, I. Sarr, Springer, s Catanzaro M., Caldarelli G., Pietronero L. (2004), Assortative model for social networks, Physical Review E, vol. 70, s Chin-Huat O., Wan D., Kee-Sing O. (2003), An Exploratory Study on Interlocking Directorates in Listed Firms in Singapore, Corporate Governance: An International Review vol. 11, s Dorogovtsev S. (2010), Lectures on Complex Networks, Oxford University Press, Oxford. Henning M., Brandes U., Pfeffer J., Mergel I. (2012), Studying Social Networks. A Guide to Empirical Reaserch, Campus Verlag, Frankfurt New York. Krackhardt D., Stern R.N. (1988), Informal Networks and Organizational Crises: An Experimental Simulation, Social Psychology Quarterly vol. 51, no. 2, s Newman M. (2002), Assortative mixing in networks, Physical Review Letters vol. 89. Newman M. (2004), Fast Algorithm for Detecting Community Structure in Networks, Physical Review E vol. 69. Newman M. (2006a), Modularity and Community Structure in Networks, Proceedings of the National Academy of Sciences vol. 103, no. 23. Newman M. (2006b), Finding Community Structure in Networks Using the Eigenvectors of Matrices, Physical Review E, 74 (3). Newman M. (2010), Networks: An Introduction, Oxford University Press, Oxford.
11 Segregacja i spójność w sieci powiązań rad dyrektorów (interlocking directorates) 627 Newman M., Girvan M. (2004), Finding and Evaluating Community Structure in Networks, Physical Review E vol. 69. Pearce J.A., Zahra S.A. (1992), Board composition form strategic contingency perspective, Journal of Management Studies vol. 29, s Pennings J.M. (1980), Interlocking directorates, Jossey-Bass Limited, San Francisco. Pfeffer J. (1987), A Resource Dependence Perspective on Intercorporate Relations, w: Intercorporate Relations: The Structural Analysis of Business, red. M.S. Mizruchi, M. Schwartz, Cambridge University Press, Cambridge. Pfeffer J., Salancik G. (2003/1978), The external control of organizations: A resources dependence perspective, Standford University Press, Standford. Phan P., Lee S.H., Lau S.C. (2003), The Performance Impact of Interlocking Directorates: The Case of Singapore, Journal of Management Issues vol. XV, no. 3, s Sankowska A., Siudak D. (2015), Empiryczna weryfikacja teorii uzależnienia zasobowego w kontekście usieciowienia rady dyrektorów (interlocking directorates), Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego nr 855, Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia nr 74, t. 1, Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego, Szczecin, s Sankowska A., Siudak D. (2016), The Small World Phenomenon and Assortative Mixing in Polish Corporate Board and Director Networks, Physica A vol. 443, s Siudak D. (2015), Struktura społeczności sieci powiązań rad dyrektorów przedsiębiorstw na polskim rynku kapitałowym, Przegląd Statystyczny t. 62/2, s Stiles P., Taylor B. (2010), Boards at Work. How Directors View Their Roles and Responsibilities, Oxford University Press, Oxford. Wasserman S., Faust K. (1994), Social Network Analysis. Methods and Applications, Cambridge University Press. Watts D.J., Strogatz S.H. (1998), Collective dynamics of `small-world networks, Nature vol. 393, s Yang Y., Cai N. (2011), Interlocking directorates and firm s diversification strategy: perspective of strategy learning, w: Innovative computing and information, red. M. Dali, Springer-Verlag, Berlin, s Zahra S.A., Pearce J.A. (1989), Boards of Directors and Corporate Financial Performance: A Review and Integrative Model, Journal of Management vol. 15, s Zdziarski M. (2012), Relacje w radach nadzorczych spółek publicznych, Współczesne Zarządzanie nr 4, s THE SEGREGATION AND COHESION IN THE NETWORK OF INTERLOCKING DIRECTORATES Abstract: Purpose The aim of the paper is an assessment of segregation and cohesion degree in the company network on the Polish capital market through the analysis of interlocking directorates of publicly listed companies. Design/methodology/approach The social network analysis and statistical analysis were applied. Results The companies grouped by their the economic industries are characterized by their lack of cohesion and segregation. The relations established between the companies are in most cases cross-sector links, which express a given company s desire to limit its uncertainty in its environment. It may be explained by the resources dependence theory. Originality/value This is a first attempt to analyze the aforementioned issues on the Polish capital market. Keywords: interlocking directorates, segregation, cohesion, resource-dependence theory Cytowanie Siudak D. (2016). Segregacja i spójność w sieci powiązań rad dyrektorów (interlocking directorates). Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia, 1 (79), ;
Empiryczna weryfikacja teorii uzależnienia zasobowego w kontekście usieciowienia rady dyrektorów (interlocking directorates) *
ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO nr 855 Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia nr 74, t. 1 (2015) DOI: 10.18276/frfu.2015.74/1-58 s. 661 673 Empiryczna weryfikacja teorii uzależnienia zasobowego
NAUKI O FINANSACH FINANCIAL SCIENCES 3(24) 2015
NAUKI O FINANSACH FINANCIAL SCIENCES 3(24) 2015 Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu Wrocław 2015 Redakcja wydawnicza: Joanna Świrska-Korłub Redakcja techniczna: Barbara Łopusiewicz Korekta:
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
Kondycja ekonomiczna drzewnych spółek giełdowych na tle innych branż
Annals of Warsaw Agricultural University SGGW Forestry and Wood Technology No 56, 25: Kondycja ekonomiczna drzewnych spółek giełdowych na tle innych branż SEBASTIAN SZYMAŃSKI Abstract: Kondycja ekonomiczna
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
RÓWNOWAŻNOŚĆ METOD BADAWCZYCH
RÓWNOWAŻNOŚĆ METOD BADAWCZYCH Piotr Konieczka Katedra Chemii Analitycznej Wydział Chemiczny Politechnika Gdańska Równoważność metod??? 2 Zgodność wyników analitycznych otrzymanych z wykorzystaniem porównywanych
Korelacja krzywoliniowa i współzależność cech niemierzalnych
Korelacja krzywoliniowa i współzależność cech niemierzalnych Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych Wydział Informatyki Politechniki Szczecińskiej
ANALIZA WRAŻLIWOŚCI CENY OPCJI O UWARUNKOWANEJ PREMII
STUDIA I PRACE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH I ZARZĄDZANIA NR 31 Ewa Dziawgo Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu ANALIZA WRAŻLIWOŚCI CENY OPCJI O UWARUNKOWANEJ PREMII Streszczenie W artykule przedstawiono
Analiza wariancji - ANOVA
Analiza wariancji - ANOVA Analiza wariancji jest metodą pozwalającą na podział zmienności zaobserwowanej wśród wyników eksperymentalnych na oddzielne części. Każdą z tych części możemy przypisać oddzielnemu
Publiczna Szkoła Podstawowa nr 14 w Opolu. Edukacyjna Wartość Dodana
Publiczna Szkoła Podstawowa nr 14 w Opolu Edukacyjna Wartość Dodana rok szkolny 2014/2015 Edukacyjna Wartość Dodana (EWD) jest miarą efektywności nauczania dla szkoły i uczniów, którzy do danej placówki
NAUKI O FINANSACH FINANCIAL SCIENCES 1(22) 2015
NAUKI O FINANSACH FINANCIAL SCIENCES 1(22) 2015 Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu Wrocław 2015 Redakcja wydawnicza: Joanna Świrska-Korłub Redakcja techniczna: Barbara Łopusiewicz Korekta:
Analiza korespondencji
Analiza korespondencji Kiedy stosujemy? 2 W wielu badaniach mamy do czynienia ze zmiennymi jakościowymi (nominalne i porządkowe) typu np.: płeć, wykształcenie, status palenia. Punktem wyjścia do analizy
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.
Maciej Zastempowski. Uwarunkowania budowy potencja u innowacyjnego polskich ma ych i rednich przedsi biorstw
Maciej Zastempowski Uwarunkowania budowy potencja u innowacyjnego polskich ma ych i rednich przedsi biorstw Wstęp... 13 Rozdział 1. Sektor małych i średnich przedsiębiorstw... 21 1.1. Kontrowersje wokół
Testy post-hoc. Wrocław, 6 czerwca 2016
Testy post-hoc Wrocław, 6 czerwca 2016 Testy post-hoc 1 metoda LSD 2 metoda Duncana 3 metoda Dunneta 4 metoda kontrastów 5 matoda Newman-Keuls 6 metoda Tukeya Metoda LSD Metoda Least Significant Difference
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 Tomasz Swaczyna Określenie rodzajów innowacji spółek publicznych na przykładzie NewConnect oraz zależność
Korelacja oznacza współwystępowanie, nie oznacza związku przyczynowo-skutkowego
Korelacja oznacza współwystępowanie, nie oznacza związku przyczynowo-skutkowego Współczynnik korelacji opisuje siłę i kierunek związku. Jest miarą symetryczną. Im wyższa korelacja tym lepiej potrafimy
Wykorzystanie testu t dla pojedynczej próby we wnioskowaniu statystycznym
Wiesława MALSKA Politechnika Rzeszowska, Polska Anna KOZIOROWSKA Uniwersytet Rzeszowski, Polska Wykorzystanie testu t dla pojedynczej próby we wnioskowaniu statystycznym Wstęp Wnioskowanie statystyczne
WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI. Test zgodności i analiza wariancji Analiza wariancji
WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI Test zgodności i analiza wariancji Analiza wariancji Test zgodności Chi-kwadrat Sprawdza się za jego pomocą ZGODNOŚĆ ROZKŁADU EMPIRYCZNEGO Z PRÓBY Z ROZKŁADEM HIPOTETYCZNYM
M. Dąbrowska. K. Grabowska. Wroclaw University of Economics
M. Dąbrowska K. Grabowska Wroclaw University of Economics Zarządzanie wartością przedsiębiorstwa na przykładzie przedsiębiorstw z branży produkującej napoje JEL Classification: A 10 Słowa kluczowe: Zarządzanie
Źródła finansowania przedsiębiorstw przemysłowych
Joanna Żurakowska-Sawa, Magdalena Hodun Instytut Ekonomii i Zarządzania Państwowa Szkoła Wyższa im. Papieża Jana Pawła II w Białej Podlaskiej Źródła finansowania przedsiębiorstw przemysłowych Wstęp Sukces
Metodologia badań psychologicznych. Wykład 12. Korelacje
Metodologia badań psychologicznych Lucyna Golińska SPOŁECZNA AKADEMIA NAUK Wykład 12. Korelacje Korelacja Korelacja występuje wtedy gdy dwie różne miary dotyczące tych samych osób, zdarzeń lub obiektów
P: Czy studiujący i niestudiujący preferują inne sklepy internetowe?
2 Test niezależności chi-kwadrat stosuje się (między innymi) w celu sprawdzenia czy pomiędzy zmiennymi istnieje związek/zależność. Stosujemy go w sytuacji, kiedy zmienna zależna mierzona jest na skali
Agata Sudolska UWARUNKOWANIA BUDOWANIA RELACJI PROINNOWACYJNYCH PRZEZ PRZEDSIĘBIORSTWA W POLSCE
R O Z P R A W A H A B I L I T A C Y J N A Agata Sudolska UWARUNKOWANIA BUDOWANIA RELACJI PROINNOWACYJNYCH PRZEZ PRZEDSIĘBIORSTWA W POLSCE Toruń 2011 SPIS TREŚCI SPIS TREŚCI SPIS TREŚCI Wstęp...................................................
Statystyka matematyczna dla leśników
Statystyka matematyczna dla leśników Wydział Leśny Kierunek leśnictwo Studia Stacjonarne I Stopnia Rok akademicki 03/04 Wykład 5 Testy statystyczne Ogólne zasady testowania hipotez statystycznych, rodzaje
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
Zadanie 1. Za pomocą analizy rzetelności skali i wspólczynnika Alfa- Cronbacha ustalić, czy pytania ankiety stanowią jednorodny zbiór.
L a b o r a t o r i u m S P S S S t r o n a 1 W zbiorze Pytania zamieszczono odpowiedzi 25 opiekunów dzieci w wieku 8. lat na następujące pytania 1 : P1. Dziecko nie reaguje na bieżące uwagi opiekuna gdy
dr hab. Dariusz Piwczyński, prof. nadzw. UTP
dr hab. Dariusz Piwczyński, prof. nadzw. UTP Cechy jakościowe są to cechy, których jednoznaczne i oczywiste scharakteryzowanie za pomocą liczb jest niemożliwe lub bardzo utrudnione. nominalna porządek
Wykład 12 Testowanie hipotez dla współczynnika korelacji
Wykład 12 Testowanie hipotez dla współczynnika korelacji Wrocław, 23 maja 2018 Współczynnik korelacji Niech będą dane dwie próby danych X = (X 1, X 2,..., X n ) oraz Y = (Y 1, Y 2,..., Y n ). Współczynnikiem
Zadania ze statystyki, cz.7 - hipotezy statystyczne, błąd standardowy, testowanie hipotez statystycznych
Zadania ze statystyki, cz.7 - hipotezy statystyczne, błąd standardowy, testowanie hipotez statystycznych Zad. 1 Średnia ocen z semestru letniego w populacji studentów socjologii w roku akademickim 2011/2012
ANALIZA STOPNIA ZADŁUŻENIA PRZEDSIĘBIORSTW SKLASYFIKOWANYCH W KLASIE EKD
Studia i Materiały. Miscellanea Oeconomicae Rok 13, Nr 1/2009 Wydział Zarządzania i Administracji Uniwersytetu Humanistyczno Przyrodniczego Jana Kochanowskiego w Kielcach G ospodarowanie zasobami organiza
STRUKTURA SPOŁECZNOŚCI SIECI POWIĄZAŃ RAD DYREKTORÓW PRZEDSIĘBIORSTW NA POLSKIM RYNKU KAPITAŁOWYM 2
PRZEGLĄD STATYSTYCZNY R. LXII ZESZYT 2 2015 DARIUSZ SIUDAK 1 STRUKTURA SPOŁECZNOŚCI SIECI POWIĄZAŃ RAD DYREKTORÓW PRZEDSIĘBIORSTW NA POLSKIM RYNKU KAPITAŁOWYM 2 1. WPROWADZENIE Sieci społeczne (ang. social
B3.5 Koncentracja. Raport pochodzi z portalu
B3.5 Koncentracja System PIK umożliwia wyznaczanie potencjału gospodarczego regionu z wykorzystaniem wskaźników lokacji i wskaźników przesunięć. Jest to dalszy logiczny krok analizy zaraz po modułach B3.1
Wykład 12 Testowanie hipotez dla współczynnika korelacji
Wykład 12 Testowanie hipotez dla współczynnika korelacji Wrocław, 24 maja 2017 Współczynnik korelacji Niech będą dane dwie próby danych X = (X 1, X 2,..., X n ) oraz Y = (Y 1, Y 2,..., Y n ). Współczynnikiem
ALGORYTMICZNA I STATYSTYCZNA ANALIZA DANYCH
1 ALGORYTMICZNA I STATYSTYCZNA ANALIZA DANYCH WFAiS UJ, Informatyka Stosowana II stopień studiów 2 Wnioskowanie statystyczne dla zmiennych numerycznych Porównywanie dwóch średnich Boot-strapping Analiza
Testowanie hipotez. Marcin Zajenkowski. Marcin Zajenkowski () Testowanie hipotez 1 / 25
Testowanie hipotez Marcin Zajenkowski Marcin Zajenkowski () Testowanie hipotez 1 / 25 Testowanie hipotez Aby porównać ze sobą dwie statystyki z próby stosuje się testy istotności. Mówią one o tym czy uzyskane
Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl
Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl Statystyczna teoria korelacji i regresji (1) Jest to dział statystyki zajmujący
Wykorzystanie testu Levene a i testu Browna-Forsythe a w badaniach jednorodności wariancji
Wydawnictwo UR 2016 ISSN 2080-9069 ISSN 2450-9221 online Edukacja Technika Informatyka nr 4/18/2016 www.eti.rzeszow.pl DOI: 10.15584/eti.2016.4.48 WIESŁAWA MALSKA Wykorzystanie testu Levene a i testu Browna-Forsythe
STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 4
STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 4 Inne układy doświadczalne 1) Układ losowanych bloków Stosujemy, gdy podejrzewamy, że może występować systematyczna zmienność między powtórzeniami np. - zmienność
1. Eliminuje się ze zbioru potencjalnych zmiennych te zmienne dla których korelacja ze zmienną objaśnianą jest mniejsza od krytycznej:
Metoda analizy macierzy współczynników korelacji Idea metody sprowadza się do wyboru takich zmiennych objaśniających, które są silnie skorelowane ze zmienną objaśnianą i równocześnie słabo skorelowane
Zadanie 1 Zakładając liniową relację między wydatkami na obuwie a dochodem oszacować MNK parametry modelu: y t. X 1 t. Tabela 1.
tel. 44 683 1 55 tel. kom. 64 566 811 e-mail: biuro@wszechwiedza.pl Zadanie 1 Zakładając liniową relację między wydatkami na obuwie a dochodem oszacować MNK parametry modelu: gdzie: y t X t y t = 1 X 1
dr hab. Dariusz Piwczyński, prof. nadzw. UTP
dr hab. Dariusz Piwczyński, prof. nadzw. UTP Porównanie większej niż 2 liczby grup (k>2) Zmienna zależna skala przedziałowa Zmienna niezależna skala nominalna lub porządkowa 2 Istota teorii analizy wariancji
1. Jednoczynnikowa analiza wariancji 2. Porównania szczegółowe
Zjazd 7. SGGW, dn. 28.11.10 r. Matematyka i statystyka matematyczna Tematy 1. Jednoczynnikowa analiza wariancji 2. Porównania szczegółowe nna Rajfura 1 Zagadnienia Przykład porównania wielu obiektów w
Przykład 1. (A. Łomnicki)
Plan wykładu: 1. Wariancje wewnątrz grup i między grupami do czego prowadzi ich ocena 2. Rozkład F 3. Analiza wariancji jako metoda badań założenia, etapy postępowania 4. Dwie klasyfikacje a dwa modele
5. WNIOSKOWANIE PSYCHOMETRYCZNE
5. WNIOSKOWANIE PSYCHOMETRYCZNE Model klasyczny Gulliksena Wynik otrzymany i prawdziwy Błąd pomiaru Rzetelność pomiaru testem Standardowy błąd pomiaru Błąd estymacji wyniku prawdziwego Teoria Odpowiadania
Zadania ze statystyki, cz.6
Zadania ze statystyki, cz.6 Zad.1 Proszę wskazać, jaką część pola pod krzywą normalną wyznaczają wartości Z rozkładu dystrybuanty rozkładu normalnego: - Z > 1,25 - Z > 2,23 - Z < -1,23 - Z > -1,16 - Z
Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji
Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych Wydział Informatyki Politechniki
WYDZIAŁ MATEMATYKI KARTA PRZEDMIOTU
WYDZIAŁ MATEMATYKI KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim: ANALIZA DANYCH ANKIETOWYCH Nazwa w języku angielskim: Categorical Data Analysis Kierunek studiów (jeśli dotyczy): MATEMATYKA I STATYSTYKA Specjalność
Metody Statystyczne. Metody Statystyczne
#7 1 Czy straszenie jest bardziej skuteczne niż zachęcanie? Przykład 5.2. s.197 Grupa straszona: 8,5,8,7 M 1 =7 Grupa zachęcana: 1, 1, 2,4 M 2 =2 Średnia ogólna M=(M1+M2)/2= 4,5 Wnioskowanie statystyczne
Weryfikacja hipotez statystycznych
Weryfikacja hipotez statystycznych Hipoteza Test statystyczny Poziom istotności Testy jednostronne i dwustronne Testowanie równości wariancji test F-Fishera Testowanie równości wartości średnich test t-studenta
strona 1 / 11 Autor: Walesiak Marek Subdyscyplina: Klasyfikacja i analiza danych Publikacje:
Autor: Walesiak Marek Subdyscyplina: Klasyfikacja i analiza danych Publikacje: 1. Autorzy rozdziału: Borys Tadeusz; Strahl Danuta; Walesiak Marek Tytuł rozdziału: Wkład ośrodka wrocławskiego w rozwój teorii
STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 6
STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 6 Metody sprawdzania założeń w analizie wariancji: -Sprawdzanie równości (jednorodności) wariancji testy: - Cochrana - Hartleya - Bartletta -Sprawdzanie zgodności
Streszczenie pracy doktorskiej Autor: mgr Wojciech Wojaczek Tytuł: Czynniki poznawcze a kryteria oceny przedsiębiorczych szans Wstęp W ciągu
Streszczenie pracy doktorskiej Autor: mgr Wojciech Wojaczek Tytuł: Czynniki poznawcze a kryteria oceny przedsiębiorczych szans Wstęp W ciągu ostatnich kilku dekad diametralnie zmienił się charakter prowadzonej
Struktura kapitału w małopolskich spółkach giełdowych i jej wpływ na ich wyniki
Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia nr 1/2017 (85) DOI: 10.18276/frfu.2017.1.85-07 s. 83 91 Struktura kapitału w małopolskich spółkach giełdowych i jej wpływ na ich wyniki Sławomir Lisek * Streszczenie:
Konkurencyjność Polski w procesie pogłębiania integracji europejskiej i budowy gospodarki opartej na wiedzy
w Konkurencyjność Polski w procesie pogłębiania integracji europejskiej i budowy gospodarki opartej na wiedzy redakcja naukowa Tomasz Michalski Krzysztof Piech SZKOŁA GŁÓWNA HANDLOWA W WARSZAWIE WARSZAWA
PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version http://www.fineprint.com
Analiza korelacji i regresji KORELACJA zależność liniowa Obserwujemy parę cech ilościowych (X,Y). Doświadczenie jest tak pomyślane, aby obserwowane pary cech X i Y (tzn i ta para x i i y i dla różnych
MODELE ANALIZY TRWANIA W OCENIE SEKTORÓW SPÓŁEK GIEŁDOWYCH
METODY ILOŚCIOWE W BADANIACH EKONOMICZNYCH Tom XVII/3, 2016, s. 7 17 MODELE ANALIZY TRWANIA W OCENIE SEKTORÓW SPÓŁEK GIEŁDOWYCH Beata Bieszk-Stolorz, Iwona Markowicz Instytut Ekonometrii i Statystyki,
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
Katedra Biotechnologii i Genetyki Zwierząt, Wydział Hodowli i Biologii Zwierząt, UTP w Bydgoszczy
Temat: Weryfikacja hipotez statystycznych dla jednej i dwóch średnich. MS EXCEL Do weryfikacji różnic między dwiema grupami jednostek doświadczalnych w MS Excelu wykorzystujemy funkcję o nazwie T.TEST.
4. Analiza porównawcza potencjału Ciechanowa
4. Analiza porównawcza potencjału Ciechanowa Analiza potencjału rozwojowego powinna się odnosić między innymi do porównywalnych danych z miast o zbliżonych parametrach. Dlatego też do tej części opracowania
Sieć społeczna przedsiębiorcy w teorii i praktyce zarządzania małą firmą
1 2 Politechnika Częstochowska Piotr Tomski Sieć społeczna przedsiębiorcy w teorii i praktyce zarządzania małą firmą Monografia Częstochowa 2016 3 Recenzenci: Prof. dr hab. inż. Stanisław Nowosielski Prof.
Modele i wnioskowanie statystyczne (MWS), sprawozdanie z laboratorium 4
Modele i wnioskowanie statystyczne (MWS), sprawozdanie z laboratorium 4 Konrad Miziński, nr albumu 233703 31 maja 2015 Zadanie 1 Wartości oczekiwane µ 1 i µ 2 oszacowano wg wzorów: { µ1 = 0.43925 µ = X
1. Prostota struktury organizacyjnej a innowacyjność organizacji - Magdalena Hopej-Kamińska, Marian Hopej, Robert Kamiński 13
Wprowadzenie 9 1. Prostota struktury organizacyjnej a innowacyjność organizacji - Magdalena Hopej-Kamińska, Marian Hopej, Robert Kamiński 13 1.1. Model prostej struktury organizacyjnej 14 1.2. Organiczność
Wykaz prac złożonych do druku, przyjętych do druku lub opublikowanych w wyniku realizacji projektu
Wykaz prac złożonych do druku, przyjętych do druku lub opublikowanych w wyniku realizacji projektu Publikacje w czasopismach Podstawy teoretyczne sieci przedsiębiorstw Modelowanie procesów i systemów logistycznych
Inteligentna analiza danych
Numer indeksu 150946 Michał Moroz Imię i nazwisko Numer indeksu 150875 Grzegorz Graczyk Imię i nazwisko kierunek: Informatyka rok akademicki: 2010/2011 Inteligentna analiza danych Ćwiczenie I Wskaźniki
Statystyka i Analiza Danych
Warsztaty Statystyka i Analiza Danych Gdańsk, 20-22 lutego 2014 Zastosowania analizy wariancji w opracowywaniu wyników badań empirycznych Janusz Wątroba StatSoft Polska Centrum Zastosowań Matematyki -
Porównanie wyników grupy w odniesieniu do norm Test t dla jednej próby
Porównanie wyników grupy w odniesieniu do norm Test t dla jednej próby 1. Wstęp teoretyczny Prezentowane badanie dotyczy analizy wyników uzyskanych podczas badania grupy rodziców pod kątem wpływu ich przekonań
Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia nr 2/2017 (86) DOI: /frfu
Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia nr 2/2017 (86) DOI: 10.18276/frfu.2017.86-02 s. 21 31 Scoringowa metoda wyznaczania sektorowego wskaźnika siły fundamentalnej na przykładzie spółek notowanych na
Słowa kluczowe: zarządzanie wartością, analiza scenariuszy, przepływy pieniężne.
Zarządzanie wartością i ryzykiem w organizacjach: non-profit, instytucji finansowej działającej w sektorze spółdzielczym oraz przedsiębiorstwa produkcyjnego z branży budowniczej. K. Śledź, O. Troska, A.
Idea. θ = θ 0, Hipoteza statystyczna Obszary krytyczne Błąd pierwszego i drugiego rodzaju p-wartość
Idea Niech θ oznacza parametr modelu statystycznego. Dotychczasowe rozważania dotyczyły metod estymacji tego parametru. Teraz zamiast szacować nieznaną wartość parametru będziemy weryfikowali hipotezę
w ramach na rzecz rozwoju ICT studia podyplomowe
Syllabus przedmiotu w ramach projektu @kademia na rzecz rozwoju ICT studia podyplomowe Rok akademicki 2010/2011 Nazwa przedmiotu Kod przedmiotu Sieci Społeczne SN 1. Opis Nazwa kierunku Metody informatyczne
Prawdopodobieństwo i rozkład normalny cd.
# # Prawdopodobieństwo i rozkład normalny cd. Michał Daszykowski, Ivana Stanimirova Instytut Chemii Uniwersytet Śląski w Katowicach Ul. Szkolna 9 40-006 Katowice E-mail: www: mdaszyk@us.edu.pl istanimi@us.edu.pl
Wykład 9 Testy rangowe w problemie dwóch prób
Wykład 9 Testy rangowe w problemie dwóch prób Wrocław, 18 kwietnia 2018 Test rangowy Testem rangowym nazywamy test, w którym statystyka testowa jest konstruowana w oparciu o rangi współrzędnych wektora
ANALIZA SIECI SPOŁECZNYCH W ZARZĄDZANIU
ANALIZA SIECI SPOŁECZNYCH W ZARZĄDZANIU INNOWACYJNYMI PROJEKTAMI prof. UE, dr hab. Grzegorz Bełz dr Łukasz Wawrzynek dr Marek Wąsowicz Katedra Projektowania Systemów Zarządzania Uniwersytet Ekonomiczny
ZMIDEX analiza zdolności prognostycznej
ZMIDEX analiza zdolności prognostycznej 1 KURS ZAMKNIECIA WIG 40000 45000 50000 55000 ZMIDEX, a poziom indeksu ZMIDEX vs. WIG Regresja Liniowa (KMRL) Istotny dodatni związek ZMIDEX-u ze wszystkimi badanymi
Podsumowanie raportu Wynagrodzenia członków zarządów w 2015 roku
20.07.2016 Informacja prasowa portalu Pytania i dodatkowe informacje: Konrad Akowacz tel. 511 057 700 akowacz@sedlak.pl Podsumowanie raportu Wynagrodzenia członków zarządów w 2015 roku Artykuł stanowi
Prace magisterskie 1. Założenia pracy 2. Budowa portfela
1. Założenia pracy 1 Założeniem niniejszej pracy jest stworzenie portfela inwestycyjnego przy pomocy modelu W.Sharpe a spełniającego następujące warunki: - wybór akcji 8 spółek + 2 papiery dłużne, - inwestycja
Testy nieparametryczne
Testy nieparametryczne Testy nieparametryczne możemy stosować, gdy nie są spełnione założenia wymagane dla testów parametrycznych. Stosujemy je również, gdy dane można uporządkować według określonych kryteriów
Temat: Badanie niezależności dwóch cech jakościowych test chi-kwadrat
Temat: Badanie niezależności dwóch cech jakościowych test chi-kwadrat Anna Rajfura 1 Przykład W celu porównania skuteczności wybranych herbicydów: A, B, C sprawdzano, czy masa chwastów na poletku zależy
Statystyka. #6 Analiza wariancji. Aneta Dzik-Walczak Małgorzata Kalbarczyk-Stęclik. rok akademicki 2015/ / 14
Statystyka #6 Analiza wariancji Aneta Dzik-Walczak Małgorzata Kalbarczyk-Stęclik rok akademicki 2015/2016 1 / 14 Analiza wariancji 2 / 14 Analiza wariancji Analiza wariancji jest techniką badania wyników,
ANALIZA HIERARCHICZNA PROBLEMU W SZACOWANIU RYZYKA PROJEKTU INFORMATYCZNEGO METODĄ PUNKTOWĄ. Joanna Bryndza
ANALIZA HIERARCHICZNA PROBLEMU W SZACOWANIU RYZYKA PROJEKTU INFORMATYCZNEGO METODĄ PUNKTOWĄ Joanna Bryndza Wprowadzenie Jednym z kluczowych problemów w szacowaniu poziomu ryzyka przedsięwzięcia informatycznego
FOLIA POMERANAE UNIVERSITATIS TECHNOLOGIAE STETINENSIS Folia Pomer. Univ. Technol. Stetin. 2010, Oeconomica 284 (61),
FOLIA POMERANAE UNIVERSITATIS TECHNOLOGIAE STETINENSIS Folia Pomer. Univ. Technol. Stetin. 2010, Oeconomica 284 (61), 137 144 Beata Szczecińska OCENA BEZPIECZEŃSTWA FINANSOWEGO WYBRANYCH PRZEDSIĘBIORSTW
Uwaga. Decyzje brzmią różnie! Testy parametryczne dotyczące nieznanej wartości
TESTOWANIE HIPOTEZ Przez hipotezę statystyczną rozumiemy, najogólniej mówiąc, pewną wypowiedź na temat rozkładu, z którego pochodzi próbka. Hipotezy dzielimy na parametryczne i nieparametryczne. Parametrycznymi
WSPÓŁCZYNNIK DWUMODALNOŚCI BC I JEGO ZASTOSOWANIE W ANALIZACH ROZKŁADÓW ZMIENNYCH LOSOWYCH
METODY ILOŚCIOWE W BADANIACH EKONOMICZNYCH Tom XV/3, 2014, str. 20 29 WSPÓŁCZYNNIK DWUMODALNOŚCI BC I JEGO ZASTOSOWANIE W ANALIZACH ROZKŁADÓW ZMIENNYCH LOSOWYCH Aleksandra Baszczyńska, Dorota Pekasiewicz
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.
ρ siła związku korelacyjnego brak słaba średnia silna bardzo silna
Ćwiczenie 4 ANALIZA KORELACJI, BADANIE NIEZALEŻNOŚCI Analiza korelacji jest działem statystyki zajmującym się badaniem zależności pomiędzy rozkładami dwu lub więcej badanych cech w populacji generalnej.
Centralność w sieciach społecznych. Radosław Michalski Social Network Group - kwiecień 2009
Centralność w sieciach społecznych Radosław Michalski Social Network Group - kwiecień 2009 Agenda spotkania Pojęcie centralności Potrzeba pomiaru centralności Miary centralności degree centrality betweenness
Wynagrodzenia menedżerów polskich spółek giełdowych
Wynagrodzenia menedżerów polskich spółek giełdowych Jakub Han Sedlak & Sedlak Kraków, 22.02.2007 Zasady ustalania wynagrodzeń menedżerów tworzenie niezależnych ciał nadzorczych potrzeba powiązania wynagrodzenia
Statystyka i opracowanie danych Podstawy wnioskowania statystycznego. Prawo wielkich liczb. Centralne twierdzenie graniczne. Estymacja i estymatory
Statystyka i opracowanie danych Podstawy wnioskowania statystycznego. Prawo wielkich liczb. Centralne twierdzenie graniczne. Estymacja i estymatory Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adrian@tempus.metal.agh.edu.pl
WYDZIAŁ PODSTAWOWYCH PROBLEMÓW TECHNIKI KARTA PRZEDMIOTU
WYDZIAŁ PODSTAWOWYCH PROBLEMÓW TECHNIKI KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim: STATYSTYKA W MODELACH NIEZAWODNOŚCI I ANALIZIE PRZEŻYCIA Nazwa w języku angielskim: STATISTICS IN RELIABILITY MODELS AND
Obszary strukturalne i funkcyjne mózgu
Spis treści 2010-03-16 Spis treści 1 Spis treści 2 Jak charakteryzować grafy? 3 4 Wielkości charakterystyczne Jak charakteryzować grafy? Średni stopień wierzchołków Rozkład stopni wierzchołków Graf jest
Znaczenie wpływów z udziału w podatku dochodowym od osób prawnych w dochodach budżetów województw w Polsce
ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO nr 864 Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia nr 76, t. 1 (2015) DOI: 10.18276/frfu.2015.76/1-18 s. 209 220 Znaczenie wpływów z udziału w podatku dochodowym
GRUPY NIEZALEŻNE Chi kwadrat Pearsona GRUPY ZALEŻNE (zmienne dwuwartościowe) McNemara Q Cochrana
GRUPY NIEZALEŻNE Chi kwadrat Pearsona Testy stosujemy w sytuacji, kiedy zmienna zależna mierzona jest na skali nominalnej Liczba porównywanych grup (czyli liczba kategorii zmiennej niezależnej) nie ma
W okresie pierwszych dwóch i pół roku istnienia funduszu ponad 50% podmiotów było lepszych od średniej.
W okresie pierwszych dwóch i pół roku istnienia funduszu ponad 50% podmiotów było lepszych od średniej. Istnieje teoria, że fundusze inwestycyjne o stosunkowo krótkiej historii notowań mają tendencję do
Wykład 1 Sprawy organizacyjne
Wykład 1 Sprawy organizacyjne 1 Zasady zaliczenia Prezentacja/projekt w grupach 5 osobowych. Każda osoba przygotowuje: samodzielnie analizę w excel, prezentację teoretyczną w grupie. Obecność na zajęciach
Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia nr 1/2016 (79) DOI: /frfu s
Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia nr 1/2016 (79) DOI: 10.18276/frfu.2016.79-02 s. 27 40 Rozmiary działalności a struktura kapitałowo-majątkowa i rentowność przedsiębiorstw budowlanych notowanych
ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 689 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR 50 2012 ANALIZA WŁASNOŚCI OPCJI SUPERSHARE
ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 689 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR 5 212 EWA DZIAWGO ANALIZA WŁASNOŚCI OPCJI SUPERSHARE Wprowadzenie Proces globalizacji rynków finansowych stwarza
Spis treści 3 SPIS TREŚCI
Spis treści 3 SPIS TREŚCI PRZEDMOWA... 1. WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE JAKO DYSCYPLINA MATEMATYCZNA... Metody statystyczne w analizie i prognozowaniu zjawisk ekonomicznych... Badania statystyczne podstawowe
Analiza składowych głównych. Wprowadzenie
Wprowadzenie jest techniką redukcji wymiaru. Składowe główne zostały po raz pierwszy zaproponowane przez Pearsona(1901), a następnie rozwinięte przez Hotellinga (1933). jest zaliczana do systemów uczących