Ocena płynności wybranymi metodami szacowania osadu 1
|
|
- Amelia Włodarczyk
- 8 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Bogdan Ludwiczak Wprowadzenie Ocena płynności wybranymi meodami szacowania osadu W ubiegłym roku zaszły znaczące zmiany doyczące pomiaru i zarządzania ryzykiem bankowym. Są one konsekwencją nowowprowadzonych regulacji nadzorczych. Jedna z isonych zmian związana jes z pomiarem i moniorowaniem płynności banku. W ym roku obowiązują nowe rozwiązania nadzorcze 2. Wprowadzają one szereg wymagań doyczących zarządzania ryzykiem płynności. Doyczą one sfery jakościowej, norm ilościowych i obowiązków sprawozdawczych. Nowe regulacje nakładają na banki m.in. obowiązek codziennego wyliczania nadzorczych norm płynności. Są o miary płynności zarówno króko jak i długoerminowej. W obszarze płynności krókoerminowej dokonywana jes ocena sopnia pokrycia akywami płynnymi funduszy niesabilnych. Miarą płynności długoerminowej jes poziom finansowania pozosałych akywów sabilną częścią funduszy banku. W zaleŝności od wielkości banku zdefiniowano formuły obliczeniowe ilościowych miar płynności i określono ich wielkości graniczne. Banki zosały zobligowane do akiego kszałowania srukury swoich akywów i pasywów aby, w kaŝdym dniu roboczym, wyliczone warości mierników spełniały usalone normy nadzorcze. Jednym z podsawowych załoŝeń wprowadzonych regulacji jes idenyfikacja akywów z punku widzenia płynności 3 oraz podział środków obcych zdeponowanych w banku na część sabilną i niesabilną. W ym momencie pojawia się problem oceny sabilności bazy depozyowej. Doyczy o przede wszyskim większych banków. Nie jes o zagadnienie nowe 4. Co więcej, wprowadzone regulacje definiują dość precyzyjnie elemeny składowe sabilnej i niesabilnej części środków obcych. Problem w ym, Ŝe bank powinien w kaŝdym dniu roboczym określić prognozę środków sabilnych na najbliŝsze 30 dni. Prognozowane warości są wykorzysywane w algorymie wyliczania środków sabilnych. Mają równieŝ wpływ na szacowany poziom niesabilnej części funduszy. NaleŜy podkreślić, Ŝe sposób czy meodologia predykcji nie jes podana ale algorym wyliczania środków niesabilnych w resrykcyjny sposób podwyŝsza ich poziom w przypadku, gdy wielkość salda środków sabilnych jes niŝsza niŝ wcześniej prognozowane wielkości. Rezulaem akiej koreky jes obniŝenie wskaźnika płynności krókoerminowej. Arykuł opublikowany w miesięczniku BANK nr 7-8/ Chodzi u o Uchwałę nr 9 Komisji Nadzoru Bankowego z dnia 3 marca 2007 r. 3 Mowa o akywach płynnych (zw. podsawowa i uzupełniająca rezerwa płynności), akywach o ograniczonej płynności i akywach niepłynnych. 4 Do ej pory wyniki analizy sabilności bazy depozyowej wykorzysywano w procesie urealniania zesawienia zapadalności/wymagalności w przypadku pomiaru płynności meodą luki.
2 Konsekwencją wprowadzonych rozwiązań jes zapewnienie w banku akiego poziomu akywów płynnych aby pokrywały one wyliczoną wielkość funduszy niesabilnych. Przed zarządzającymi ryzykiem płynności saje więc problem bardzo precyzyjnego prognozowania sabilnej części środków obcych. Z punku widzenia renowności korzysne jes posiadanie jak najwyŝszego poziomu ych funduszy. Pozwala o na urzymywanie niskiego poziomu akywów płynnych środków, niezbędnych do ich pokrycia. Z drugiej srony zawyŝenie prognozowanych wielkości sabilnej części środków obcych i związane z ym koreky funduszy niesabilnych mogą spowodować kryyczne obniŝenie warości miernika płynności krókoerminowej. Z badań przeprowadzonych w począkowym okresie obowiązywania nowych regulacji wynika, Ŝe banki mogą mieć problemy z urzymaniem wskaźników płynności powyŝej obowiązujących limiów. W `szczególny sposób doyczy o sekora bankowości spółdzielczej. Wyniki badań uzyskane przez jeden z banków regionalnych 5 wskazują, Ŝe znaczna cześć zrzeszonych w nim banków spółdzielczych musi dąŝyć do zwiększenia poziomu akywów płynnych. W przypadku mniejszych banków 6 chodzi o jego urzymanie powyŝej 20% sumy akywów. W przypadku banków większych - powyŝej poziomu funduszy obcych niesabilnych. Waro zaznaczyć, Ŝe banki o mniejszej sumie bilansowej nie są zobligowane do szacowania miernika płynności krókoerminowej oparego na niesabilnej części funduszy obcych. Nie mniej jednak, w prakyce definiują go i sosują w swoich regulacjach wewnęrznych. W ej syuacji, podobnie jak większe banki, sają przed koniecznością precyzyjnej oceny poziomu sabilności funduszy obcych a w konsekwencji wyboru odpowiednich meod ich prognozowania. Wyznaczanie osadu Ocena sabilności bazy depozyowej jes jednym z najwaŝniejszych zadań zarządzania płynnością banku. KaŜdy bank jes zobligowany do sosowania meod pomiaru, kóre powinny być zorienowane prognosycznie. Wybrane meody idenyfikacji i echniki prognosyczne naleŝą do podsawowych elemenów sysemu zarządzania ryzykiem płynności 7. Podsawowym zagadnieniem pomiaru ryzyka płynności jes szacowanie poziomu sabilności depozyów. Sosowane przez banki sposoby oceny części sabilnej funduszy obcych, nazywane osadem, dososowane są do skali i specyfiki ich działalności. W prakyce jedną z najczęściej sosowanych meod oceny jes zw. meoda q - odchyleń sandardowych. Punkem wyjścia dla ej meody jes szereg czasowy posaci: x, x2,..., x gdzie x - saldo funduszy obcych i-ym dniu. i 5 akie badanie przeprowadzono w Spółdzielczej Grupie Bankowej. Jego wyniki przedsawiono w [3] 6 Zapisy Uchwały nr 9/2007 KNB dzielą banki na dwie grupy, w zaleŝności od ego czy ich średniomiesięczna wielkości sumy bilansowej ciągu roku urzymywała się powyŝej czy eŝ poniŝej 200 mln zł. 7 ak o ujmuje Rekomendacja P. 2
3 Wyznaczanie części sabilnej depozyów polega na skorygowaniu ich bieŝącego salda o część wynikającą z ich zmienności, zaobserwowanej w przeszłości. ak więc wielkość osadu wyznaczana jes według wzoru: osad x ( wspz) = (2) gdzie: x - bieŝący san depozyów, wspz - współczynnik określający zmienność funduszy w przeszłości. Współczynnik wspz o miara względnej zmienności depozyów. Wyznaczany jes jako sosunek warości wybranej bezwzględnej miary zmienności w zadanym okresie do ich warości średniej. Najczęściej jako warość wskaźnika wspz przyjmuje się współczynnik w posaci: q s wspz = (3) x gdzie s - odchylenie sandardowe; s = x - średnia warość depozyów; x = i= i= x i x Podsawą obliczeń są salda dzienne za okres co najmniej roku. W formule (3) najczęściej przyjmuje się q = 2. rzeba podkreślić, Ŝe wyniki szacowania osadu są w ym przypadku zaleŝne nie ylko o zmienności kszałowania się funduszy ale akŝe od ewenualnej endencji rozwojowej ego procesu w analizowanym okresie. Przykładowo, gdy analiza doyczy okresu, w kórym bank zanoował isony wzros funduszy, orzymane wyniki mogą niedoszacowywać rzeczywisy poziom ich sabilności. Innym rozwiązaniem spoykanym w prakyce jes usalenie prognozowanego poziomu funduszy sabilnych na podsawie oszacowanej, dziennej zmienności ych funduszy. W ym przypadku część sabilną wyznaczamy według formuły: x i ( s H ). 2, osad = x µ (4) x x s - odchylenie sandardowe dziennych zmian, wyliczone na podsawie k x osanich dni µ α - zw. kwanyl rozkładu normalnego sała zaleŝna od zakładanego poziomu isoności wnioskowania; z reguły przyjmuje się µ = 2. 33, H okres (liczba dni) ekspozycji na ryzyko płynności; w przypadku szacowania środków sabilnych na najbliŝszy miesiąc przyjmuje się H=30. Kolejne dwa rozwiązania spoykane w prakyce bankowej wykorzysują saysyczną meodologię analizy rendu. Jedno wykorzysuje klasyczne podejście do modelowania endencji rozwojowej, w drugim przypadku sosowane rozwiązanie opare jes na modelu adapacyjnym - meodzie średnich ruchomych. 3
4 W pierwszym przypadku podsawą oceny sabilności funduszy jes oszacowanie modelu rendu liniowego: xˆ = a + b =,2, K, (5) Za oszacowanie osadu przyjmuje się warość prognozowaną funduszy, wyliczoną w modelu (5), skorygowaną o dwukroność sandardowego błędu prognozowanej warości: gdzie osad = xˆ 2* S x (6) 2 S x = ( xi xˆ i ) - sandardowy błąd oszacowania mówiący o ile średnio 2 i= rzecz biorąc mylimy się, szacując warość x i przy pomocy modelu rendu (5), xˆ = a + b ; w przypadku gdy wnioskowanie prowadzone na podsawie osanich 365 obserwacji dziennych, =365. Osanie z prezenowanych rozwiązań równieŝ opare jes na analizie rendu. RóŜnica polega na ym, Ŝe podsawą dla oceny modelu zamias danych oryginalnych są dane wygładzone przy pomocy 5-cio dniowej średniej ruchomej 8 : gdzie: y = x 5 i i= 4 Szacujemy paramery modelu posaci: (7) ˆ = a + b (8) y Szacujemy procenowy współczynnik osadu W jako: yˆ q S y W = min (9) y S y - błąd sandardowy oszacowania, wyliczony dla modelu (8), q liczba całkowia, wielokroność warości błędu sandardowego, spełniająca warunek yˆ max max Poziom osadu wyznaczamy jako iloczyn: q S y y q=,2,3... < (0) osad = x W () Dodakowo, niezaleŝnie od sosowanego algorymu wyliczania osadu, z analizy wyłączane są wybrane ransakcje depozyowe. W prakyce doyczy o np. klienów 8 ego rodzaju podejście sosowane jes zwłaszcza w syuacji, gdy nie ma moŝliwości doboru dosaecznie dokładnej analiycznej posaci funkcji rendu. Szersze uwagi na en ema moŝna znaleźć w [2]. 4
5 powiązanych z bankiem (np. pracownicy, członkowie rad nadzorczych) czy akich, w sosunku do kórych łączne zaangaŝowanie banku przekracza usalony limi (zw. duŝych deponenów). Empiryczna ocena sabilności Celem analizy było porównanie moŝliwości wykorzysania róŝnych meod oceny sabilności środków obcych. Jej podsawą był maeriał empiryczny uzyskany dzięki uprzejmości jednego z banków spółdzielczych. Pozyskano dane dzienne z okresu od do Doyczyły one kszałowania się depozyów bieŝących i erminowych w podziale na zobowiązania gospodarsw domowych, pozosałych insyucji sekora niefinansowego oraz sekora budŝeowego. Na rysunku nr przedsawiono kszałowanie się (warości skumulowane) analizowanych depozyów, w zaleŝności od ypu kliena. Rysunek Kszałowanie się depozyów w okresie od do (ys. zł) lu 07 5 mar 07 5 kwi 07 5 maj 07 5 cze 07 5 lip 07 5 sie 07 5 wrz 07 5 paź 07 5 lis 07 5 gru 07 5 sy 08 5 lu 08 Gospodarswa domowe Pozosałe podmioy niefinansowe Sekor budŝeowy Źródło: Obliczenia własne. Dla kolejnych dni roboczych w okresie 365 dni, dla kaŝdej kaegorii zobowiązań (rodzaju depozyów i ypu kliena), przy pomocy opisanych wyŝej algorymów, obliczono warość prognozy osadu. Zgodnie z obowiązującymi zapisami regulacji nadzorczych, wyznaczono dzienne warości środków obcych sabilnych jako: min d [ max[, dla i = 0, K,30] P ] P k, i, k, (2) 5
6 gdzie: k analizowane kaegorie zobowiązań, d Pk, i - warość deklarowanej minimalnej warości danej kaegorii zobowiązań (k), kóra i dni wcześniej zosała uznane za sabilne, P, - warość salda danej kaegorii zobowiązań w dniu sprawozdawczym. k W rezulacie orzymano nasępujące oszacowania sabilnej części depozyów. Rysunek 2 Oszacowania poziomu funduszy sabilnych lu 07 5 mar 07 5 kwi 07 5 maj 07 5 cze 07 5 lip 07 5 sie 07 5 wrz 07 5 paź 07 5 lis 07 5 gru 07 5 sy 08 5 lu 08 Meoda 2 odchyleń Zmienność salda rend liniowy rend wygładzony Źródło: Obliczenia własne. Środki obce niesabilne wyznaczono jako róŝnicę salda danej kaegorii depozyów i obliczonej dla niej części sabilnej. Dodakowo, w syuacji, gdy w danym dniu sprawozdawczym warość środków obcych danej kaegorii zobowiązań, dla kórej wyznaczano część sabilną, była mniejsza niŝ warość maksymalna spośród deklarowanych w ciągu osanich 30 dni, wyliczano róŝnicę: R d [( max[ P, dla i = 0,,30] P ),0] = max k, i K k, (3) k, Warość środków niesabilnych kaŝdej kaegorii zobowiązań powiększano o rzykroność ak obliczonej koreky. Środki niesabilne w danym dniu sprawozdawczym były sumą oszacowań dla wyróŝnionych kaegorii zobowiązań. Orzymane rezulay ilusruje rysunek nr 3. 6
7 Rysunek 3 Orzymane oszacowania funduszy niesabilnych lu 07 5 mar 07 5 kwi 07 5 maj 07 5 cze 07 5 lip 07 5 sie 07 5 wrz 07 5 paź 07 5 lis 07 5 gru 07 5 sy 08 5 lu 08 Meoda 2 odchyleń Zmienność salda rend liniowy rend wygładzony Źródło: Obliczenia własne. Podsawą dla obliczeń funduszy sabilnych i niesabilnych przy wykorzysaniu wszyskich czerech meod były dane, z kórych nie eliminowano zobowiązań duŝych deponenów czy osób powiązanych z bankiem. W meodzie rendu wygładzonego wielokroność q warości błędu sandardowego, wykorzysywaną w formułach (9) i (0) wyznaczano na podsawie osanich 90 obserwacji. W algorymie oparym na dziennej zmienności salda, prognozę depozyów sabilnych obliczano przy załoŝeniu miesięcznego horyzonu ekspozycji (H=30). Podsumowanie Rezulay przeprowadzonych obliczeń wskazują na isone zróŝnicowanie wyników oceny sabilności bazy depozyowej w zaleŝności od sosowanej meody szacowania osadu. W celu porównania orzymanych wyników oszacowano średnie wielkości nasępujących paramerów: - część sabilna depozyów, - część niesabilna wyliczona jako róŝnica sumy depozyów i części sabilnej, - część niesabilna skorygowana, - poziom koreky depozyów niesabilnych. Orzymane wyniki prezenuje abela nr. Przedsawiono w niej, dla kaŝdej z zasosowanych meod, kszałowanie się analizowanych paramerów. 7
8 abela Średnie warości analizowanych paramerów oceny sabilności Meoda oceny Część sabilna Część niesabilna Część niesabilna skorygowana Poziom koreky Warość w % Warość w % Warość w % Ilość Warość Meoda 2 odchyleń Zmienność salda rend liniowy rend wygładzony Źródło: Obliczenia własne. W przypadku ocen poziomu depozyów sabilnych i niesabilnych, oprócz warości średnich podano kaŝdorazowo ich udział w średniej wielkości sumy depozyów. Średnią warość koreky depozyów obliczano ylko dla jej wielkości niezerowych. W abeli mamy podaną, dla kaŝdej z meod, liczbę akich przypadków [j. gdy depozyy niesabilne były powiększane o rzykroność wielkości wyliczanej zgodnie z formułą 3)].oraz jej wielkość średnią w analizowanym okresie. Średni poziom i liczbę przypadków koreky depozyów sabilnych moŝna rakować jako miernik prognosycznych moŝliwości wykorzysania, sosowanych w prakyce, meod szacowania osadu. Orzymane rezulay wskazują, Ŝe najwyŝsze oceny poziomu depozyów sabilnych dają algorymy opare na analizie modelu endencji rozwojowej. Wnioskowanie opare na liniowym modelu rendu, średnio rzecz biorąc, wskazywało najwyŝszy poziom sabilności. Równocześnie jednak sosowanie ej meody wiązało się najczęściej z koniecznością podwyŝszania oceny funduszy niesabilnych. akie koreky były znacznie rzadsze w przypadku pozosałych rzech meod. W świele uzyskanych wyników najkorzysniejsze rezulay uzyskano sosując meodę rendu dla danych wygładzonych meodą średniej ruchomej. Dla zgromadzonych danych empirycznych orzymano sosunkowo wysoki średni poziom oceny sabilności bazy depozyowej (78.%) przy najniŝszym ryzyku koreky depozyów niesabilnych. Doyczyło o zarówno liczby akich zdarzeń (9) jak i średniego poziomu koniecznej koreky. W przypadku banku, kórego dane wykorzysano do analizy, dla oceny sabilności bazy depozyowej naleŝy rekomendować meodę rendu zasosowaną dla danych wygładzonych. Korzysne rezulay orzymane ą meodą wynikają, jak się wydaje, z dwóch przesłanek. Z jednej srony algorym zakłada obniŝenie dziennej zmienności depozyów na skuek wygładzania szeregu czasowego. Z drugiej srony, prognozowany poziom depozyów sabilnych szacowany jes w oparciu o warości eoreyczne skorygowane empirycznie wyznaczoną kronością średniego błędu esymacji. akie podejście róŝni e meodę od pozosałych, gdzie arbiralnie przyjmowane jes załoŝenie o normalności rozkładu analizowanego procesu. Wyliczając prognozowaną wielkość osadu, jako miarę zmienności, w sposób arbiralny, przyjmuje się iloczyn odchylenia sandardowego i wybranego kwanyla rozkładu Gaussa (2.33 w przypadku oceny zmienności salda) lub wręcz liczby 2 (w 8
9 przypadku meody odchyleń sandardowych i meody rendu). JeŜeli rozkład zmian salda określonej kaegorii depozyów róŝni się od rozkładu normalnego (Ŝadna z meod nie przewiduje weryfikacji hipoezy o normalności) o orzymywane rezulay oszacowań mogą być obarczone znacznie większym błędem niŝ wynika o z załoŝeń eoreycznych. W przypadku sosowania meody rendu czy meody odchyleń sandardowych, wydaje się wskazane wyłączenie z analizy depozyów duŝych deponenów czy osób powiązanych z bankiem. Niekóre banki eliminują równieŝ depozyy o nieypowym oprocenowaniu. Pozwoli o na obniŝenie ryzyka wnioskowania. W en sposób nie poprawimy wprawdzie własności prognosycznych sosowanych meod ale, arbiralnie zmniejszając poziom bazy depozyowej, zmniejszymy prawdopodobieńswo resrykcyjnego korygowania funduszy obcych niesabilnych. Lieraura [] Ludwiczak B., Wybrane problemy zarządzania płynnością, Bank, nr /200, [2] Prognozowanie gospodarcze. Meody, modele, zasosowania, przykłady, pod red. E. Nowaka, Agencja Wydawnicza Place, Warszawa 998, [3] Szuber I., Zarządzanie płynnością zgodnie z Uchwałą Nr 9 KNB, wysąpienie na konferencji: WdroŜenie wymogów NUK w bankach Spółdzielczej Grupy Bankowej, Poznań, marzec 2008 r, [4] Rekomendacja P, doycząca sysemu moniorowania płynności finansowej banków, GINB, Warszawa, 2002, [5] Uchwała nr 9/2007 Komisji Nadzoru Bankowego z dnia 3 marca 2007r. w sprawie usalenia wiąŝących banki norm płynności 9
10 Bogdan Ludwiczak Ocena płynności wybranymi meodami szacowania osadu Sreszczenie Arykuł poświęcony jes zagadnieniom zarządzania płynnością banku. Przedmioem rozwaŝań jes problemayka szacowania osadu w celu oceny sabilności bazy depozyowej. Pokazano rezulay sosowania wybranych meod wnioskowania w ocenie depozyów sabilnych i niesabilnych, prowadzonej zgodnie z wymogami akualnych regulacji nadzorczych. Przedsawiono rezulay orzymane przy wykorzysaniu czerech, sosowanych w prakyce, meod szacowania osadu. Podsawą były dane empiryczne doyczące kszałowania się bazy depozyowej wybranego banku. Na podsawie uzyskanych wyników dokonano oceny przydaności analizowanych meod pomiaru osadu w procesie wyznaczania nadzorczych miar płynności. Informacja o auorze Bogdan Ludwiczak dr nauk ekonomicznych. Pracownik Asseco Poland S.A. i wykładowca w WyŜszej Szkole Zarządzania w Rzeszowie. 0
Kombinowanie prognoz. - dlaczego należy kombinować prognozy? - obejmowanie prognoz. - podstawowe metody kombinowania prognoz
Noaki do wykładu 005 Kombinowanie prognoz - dlaczego należy kombinować prognozy? - obejmowanie prognoz - podsawowe meody kombinowania prognoz - przykłady kombinowania prognoz gospodarki polskiej - zalecenia
Analiza rynku projekt
Analiza rynku projek A. Układ projeku 1. Srona yułowa Tema Auor 2. Spis reści 3. Treść projeku 1 B. Treść projeku 1. Wsęp Po co? Na co? Dlaczego? Dlaczego robię badania? Jakimi meodami? Dla Kogo o jes
licencjat Pytania teoretyczne:
Plan wykładu: 1. Wiadomości ogólne. 2. Model ekonomeryczny i jego elemeny 3. Meody doboru zmiennych do modelu ekonomerycznego. 4. Szacownie paramerów srukuralnych MNK. Weryfikacja modelu KMNK 6. Prognozowanie
Parytet stóp procentowych a premia za ryzyko na przykładzie kursu EURUSD
Parye sóp procenowych a premia za ryzyko na przykładzie kursu EURUD Marcin Gajewski Uniwersye Łódzki 4.12.2008 Parye sóp procenowych a premia za ryzyko na przykładzie kursu EURUD Niezabazpieczony UIP)
WYKORZYSTANIE STATISTICA DATA MINER DO PROGNOZOWANIA W KRAJOWYM DEPOZYCIE PAPIERÓW WARTOŚCIOWYCH
SaSof Polska, el. 12 428 43 00, 601 41 41 51, info@sasof.pl, www.sasof.pl WYKORZYSTANIE STATISTICA DATA MINER DO PROGNOZOWANIA W KRAJOWYM DEPOZYCIE PAPIERÓW WARTOŚCIOWYCH Joanna Maych, Krajowy Depozy Papierów
ESTYMACJA KRZYWEJ DOCHODOWOŚCI STÓP PROCENTOWYCH DLA POLSKI
METODY ILOŚCIOWE W BADANIACH EKONOMICZNYCH Tom XIII/3, 202, sr. 253 26 ESTYMACJA KRZYWEJ DOCHODOWOŚCI STÓP PROCENTOWYCH DLA POLSKI Adam Waszkowski Kaedra Ekonomiki Rolnicwa i Międzynarodowych Sosunków
Wykład 6. Badanie dynamiki zjawisk
Wykład 6 Badanie dynamiki zjawisk Krzywa wieża w Pizie 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 y 4,9642 4,9644 4,9656 4,9667 4,9673 4,9688 4,9696 4,9698 4,9713 4,9717 4,9725 4,9742 4,9757 Szeregiem czasowym nazywamy
Analiza i Zarządzanie Portfelem cz. 6 R = Ocena wyników zarządzania portfelem. Pomiar wyników zarządzania portfelem. Dr Katarzyna Kuziak
Ocena wyników zarządzania porelem Analiza i Zarządzanie Porelem cz. 6 Dr Kaarzyna Kuziak Eapy oceny wyników zarządzania porelem: - (porolio perormance measuremen) - Przypisanie wyników zarządzania porelem
DYNAMIKA KONSTRUKCJI
10. DYNAMIKA KONSTRUKCJI 1 10. 10. DYNAMIKA KONSTRUKCJI 10.1. Wprowadzenie Ogólne równanie dynamiki zapisujemy w posaci: M d C d Kd =P (10.1) Zapis powyższy oznacza, że równanie musi być spełnione w każdej
PROPOZYCJA NOWEJ METODY OKREŚLANIA ZUŻYCIA TECHNICZNEGO BUDYNKÓW
Udosępnione na prawach rękopisu, 8.04.014r. Publikacja: Knyziak P., "Propozycja nowej meody określania zuzycia echnicznego budynków" (Proposal Of New Mehod For Calculaing he echnical Deerioraion Of Buildings),
Politechnika Częstochowska Wydział Inżynierii Mechanicznej i Informatyki. Sprawozdanie #2 z przedmiotu: Prognozowanie w systemach multimedialnych
Poliechnika Częsochowska Wydział Inżynierii Mechanicznej i Informayki Sprawozdanie #2 z przedmiou: Prognozowanie w sysemach mulimedialnych Andrzej Siwczyński Andrzej Rezler Informayka Rok V, Grupa IO II
PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 2 PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL AUTOR: ŻANETA PRUSKA
1 PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 2 AUTOR: mgr inż. ŻANETA PRUSKA DODATEK SOLVER 2 Sprawdzić czy w zakładce Dane znajduję się Solver 1. Kliknij przycisk Microsof Office, a nasępnie kliknij przycisk Opcje
Prognozowanie średniego miesięcznego kursu kupna USD
Prognozowanie średniego miesięcznego kursu kupna USD Kaarzyna Halicka Poliechnika Białosocka, Wydział Zarządzania, Kaedra Informayki Gospodarczej i Logisyki, e-mail: k.halicka@pb.edu.pl Jusyna Godlewska
WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE
Wnioskowanie saysyczne w ekonomerycznej analizie procesu produkcyjnego / WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE W EKONOMETRYCZNEJ ANAIZIE PROCESU PRODUKCYJNEGO Maeriał pomocniczy: proszę przejrzeć srony www.cyf-kr.edu.pl/~eomazur/zadl4.hml
Wykład 6. Badanie dynamiki zjawisk
Wykład 6 Badanie dynamiki zjawisk TREND WYODRĘBNIANIE SKŁADNIKÓW SZEREGU CZASOWEGO 1. FUNKCJA TRENDU METODA ANALITYCZNA 2. ŚREDNIE RUCHOME METODA WYRÓWNYWANIA MECHANICZNEGO średnie ruchome zwykłe średnie
SZACOWANIE MODELU RYNKOWEGO CYKLU ŻYCIA PRODUKTU
B A D A N I A O P E R A C J N E I D E C Z J E Nr 2 2006 Bogusław GUZIK* SZACOWANIE MODELU RNKOWEGO CKLU ŻCIA PRODUKTU Przedsawiono zasadnicze podejścia do saysycznego szacowania modelu rynkowego cyklu
ZARZĄDZANIE KOSZTAMI UTRZYMANIA GOTÓWKI W ODDZIAŁACH BANKU KOMERCYJNEGO
ZARZĄDZANIE KOSZTAMI UTRZYMANIA GOTÓWKI W ODDZIAŁACH BANKU KOMERCYJNEGO Sreszczenie Michał Barnicki Poliechnika Śląska, Wydział Oranizacji i Zarządzania Monika Odlanicka-Poczobu Poliechnika Śląska, Wydział
Wygładzanie metodą średnich ruchomych w procesach stałych
Wgładzanie meodą średnich ruchomch w procesach sałch Cel ćwiczenia. Przgoowanie procedur Średniej Ruchomej (dla ruchomego okna danch); 2. apisanie procedur do obliczenia sandardowego błędu esmacji;. Wizualizacja
RACHUNEK EFEKTYWNOŚCI INWESTYCJI METODY ZŁOŻONE DYNAMICZNE
RACHUNEK EFEKTYWNOŚCI INWESTYCJI METODY ZŁOŻONE DYNAMICZNE PYTANIA KONTROLNE Czym charakeryzują się wskaźniki saycznej meody oceny projeku inwesycyjnego Dla kórego wskaźnika wyliczamy średnią księgową
E k o n o m e t r i a S t r o n a 1. Nieliniowy model ekonometryczny
E k o n o m e r i a S r o n a Nieliniowy model ekonomeryczny Jednorównaniowy model ekonomeryczny ma posać = f( X, X,, X k, ε ) gdzie: zmienna objaśniana, X, X,, X k zmienne objaśniające, ε - składnik losowy,
SYMULACYJNA ANALIZA PRODUKCJI ENERGII ELEKTRYCZNEJ I CIEPŁA Z ODNAWIALNYCH NOŚNIKÓW W POLSCE
SYMULACYJNA ANALIZA PRODUKCJI ENERGII ELEKTRYCZNEJ I CIEPŁA Z ODNAWIALNYCH NOŚNIKÓW W POLSCE Janusz Sowiński, Rober Tomaszewski, Arur Wacharczyk Insyu Elekroenergeyki Poliechnika Częsochowska Aky prawne
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE X Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 4 6 września 2007 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Uniwersye Gdański Zasosowanie modelu
KURS EKONOMETRIA. Lekcja 1 Wprowadzenie do modelowania ekonometrycznego ZADANIE DOMOWE. Strona 1
KURS EKONOMETRIA Lekcja 1 Wprowadzenie do modelowania ekonomerycznego ZADANIE DOMOWE www.erapez.pl Srona 1 Część 1: TEST Zaznacz poprawną odpowiedź (ylko jedna jes prawdziwa). Pyanie 1 Kóre z poniższych
PROGNOZOWANIE. Ćwiczenia 2. mgr Dawid Doliński
Ćwiczenia 2 mgr Dawid Doliński Modele szeregów czasowych sały poziom rend sezonowość Y Y Y Czas Czas Czas Modele naiwny Modele średniej arymeycznej Model Browna Modele ARMA Model Hola Modele analiyczne
Ewa Dziawgo Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu. Analiza wrażliwości modelu wyceny opcji złożonych
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE X Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 4 6 września 7 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu
1.1. Bezpośrednie transformowanie napięć przemiennych
Rozdział Wprowadzenie.. Bezpośrednie ransformowanie napięć przemiennych Bezpośrednie ransformowanie napięć przemiennych jes formą zmiany paramerów wielkości fizycznych charakeryzujących energię elekryczną
PROGNOZOWANIE I SYMULACJE. mgr Żaneta Pruska. Ćwiczenia 2 Zadanie 1
PROGNOZOWANIE I SYMULACJE mgr Żanea Pruska Ćwiczenia 2 Zadanie 1 Firma Alfa jes jednym z głównych dosawców firmy Bea. Ilość produku X, wyrażona w ysiącach wyprodukowanych i dosarczonych szuk firmie Bea,
PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA PREDYKCJA PRZEWOZÓW PASAŻERÓW W ŻEGLUDZE PROMOWEJ NA BAŁTYKU W LATACH 2008 2010
STUDIA I PRACE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH I ZARZĄDZANIA NR 15 Chrisian Lis PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA PREDYKCJA PRZEWOZÓW PASAŻERÓW W ŻEGLUDZE PROMOWEJ NA BAŁTYKU W LATACH 2008 2010 Wprowadzenie Przedmioem
EKONOMETRIA wykład 2. Prof. dr hab. Eugeniusz Gatnar.
EKONOMERIA wykład Prof. dr hab. Eugeniusz Ganar eganar@mail.wz.uw.edu.pl Przedziały ufności Dla paramerów srukuralnych modelu: P bˆ j S( bˆ z prawdopodobieńswem parameru b bˆ S( bˆ, ( m j j j, ( m j b
LABORATORIUM PODSTAWY ELEKTRONIKI Badanie Bramki X-OR
LORTORIUM PODSTWY ELEKTRONIKI adanie ramki X-OR 1.1 Wsęp eoreyczny. ramka XOR ramka a realizuje funkcję logiczną zwaną po angielsku EXLUSIVE-OR (WYŁĄZNIE LU). Polska nazwa brzmi LO. Funkcję EX-OR zapisuje
Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania. Podstawy Automatyki
Poliechnika Gdańska Wydział Elekroechniki i Auomayki Kaedra Inżynierii Sysemów Serowania Podsawy Auomayki Repeyorium z Podsaw auomayki Zadania do ćwiczeń ermin T15 Opracowanie: Kazimierz Duzinkiewicz,
1. Szereg niesezonowy 1.1. Opis szeregu
kwaralnych z la 2000-217 z la 2010-2017.. Szereg sezonowy ma charaker danych model z klasy ARIMA/SARIMA i model eksrapolacyjny oraz d prognoz z ych modeli. 1. Szereg niesezonowy 1.1. Opis szeregu Analizowany
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE
DYNAMICZNE MODEE EKONOMETRYCZNE X Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 4 6 września 007 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Joanna Małgorzaa andmesser Szkoła Główna
ANALIZA, PROGNOZOWANIE I SYMULACJA / Ćwiczenia 1
ANALIZA, PROGNOZOWANIE I SYMULACJA / Ćwiczenia 1 mgr inż. Żanea Pruska Maeriał opracowany na podsawie lieraury przedmiou. Zadanie 1 Firma Alfa jes jednym z głównych dosawców firmy Bea. Ilość produku X,
METODY STATYSTYCZNE W FINANSACH
METODY STATYSTYCZNE W FINANSACH Krzyszof Jajuga Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu, Kaedra Inwesycji Finansowych i Ubezpieczeń Wprowadzenie W osanich kilkunasu laach na świecie obserwuje się dynamiczny
KONCEPCJA WARTOŚCI ZAGROŻONEJ VaR (VALUE AT RISK)
KONCEPCJA WARTOŚCI ZAGROŻONEJ VaR (VALUE AT RISK) Kaarzyna Kuziak Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu, Kaedra Inwesycji Finansowych i Ubezpieczeń Wprowadzenie W 1994 roku insyucja finansowa JP Morgan opublikowała
Metody badania wpływu zmian kursu walutowego na wskaźnik inflacji
Agnieszka Przybylska-Mazur * Meody badania wpływu zmian kursu waluowego na wskaźnik inflacji Wsęp Do oceny łącznego efeku przenoszenia zmian czynników zewnęrznych, akich jak zmiany cen zewnęrznych (szoki
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE IX Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 6 8 września 005 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Pior Fiszeder Uniwersye Mikołaja Kopernika
ZASTOSOWANIE MODELI EKONOMETRYCZNYCH DO BADANIA SKŁONNOŚCI
Zasosowanie modeli ekonomerycznych do badania skłonności STUDIA I PRACE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH I ZARZĄDZANIA NR 2 39 MARIUSZ DOSZYŃ Uniwersye Szczeciński ZASTOSOWANIE MODELI EKONOMETRYCZNYCH DO BADANIA
Krzysztof Piontek Weryfikacja modeli Blacka-Scholesa dla opcji na WIG20
Akademia Ekonomiczna im. Oskara Langego we Wrocławiu Wydział Zarządzania i Informayki Kaedra Inwesycji Finansowych i Zarządzania Ryzykiem Krzyszof Pionek Weryfikacja modeli Blacka-Scholesa oraz AR-GARCH
Zarządzanie ryzykiem. Lista 3
Zaządzanie yzykiem Lisa 3 1. Oszacowano nasępujący ozkład pawdopodobieńswa dla sóp zwou z akcji A i B (Tabela 1). W chwili obecnej Akcja A ma waość ynkową 70, a akcja B 50 zł. Ile wynosi pięciopocenowa
( ) ( ) ( τ) ( t) = 0
Obliczanie wraŝliwości w dziedzinie czasu... 1 OBLICZANIE WRAśLIWOŚCI W DZIEDZINIE CZASU Meoda układu dołączonego do obliczenia wraŝliwości układu dynamicznego w dziedzinie czasu. Wyznaczane będą zmiany
Matematyka ubezpieczeń majątkowych r. ma złożony rozkład Poissona. W tabeli poniżej podano rozkład prawdopodobieństwa ( )
Zadanie. Zmienna losowa: X = Y +... + Y N ma złożony rozkład Poissona. W abeli poniżej podano rozkład prawdopodobieńswa składnika sumy Y. W ejże abeli podano akże obliczone dla k = 0... 4 prawdopodobieńswa
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE X Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 4 6 września 2007 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Pior Fiszeder Uniwersye Mikołaja Kopernika
PROGNOZOWANIE W ZARZĄDZANIU PRZEDSIĘBIORSTWEM
PROGNOZOWANIE W ZARZĄDZANIU PRZEDSIĘBIORSTWEM prof. dr hab. Paweł Dimann 1 Znaczenie prognoz w zarządzaniu firmą Zarządzanie firmą jes nieusannym procesem podejmowania decyzji, kóry może być zdefiniowany
Prognozowanie i symulacje
Prognozowanie i smulacje Lepiej znać prawdę niedokładnie, niż dokładnie się mlić. J. M. Kenes dr Iwona Kowalska ikowalska@wz.uw.edu.pl Prognozowanie meod naiwne i średnie ruchome Meod naiwne poziom bez
POMIAR PARAMETRÓW SYGNAŁOW NAPIĘCIOWYCH METODĄ PRÓKOWANIA I CYFROWEGO PRZETWARZANIA SYGNAŁU
Pomiar paramerów sygnałów napięciowych. POMIAR PARAMERÓW SYGNAŁOW NAPIĘCIOWYCH MEODĄ PRÓKOWANIA I CYFROWEGO PRZEWARZANIA SYGNAŁU Cel ćwiczenia Poznanie warunków prawidłowego wyznaczania elemenarnych paramerów
PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 2 AUTOR: MARTYNA MALAK PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 2 AUTOR: MARTYNA MALAK
1 PROGNOZOWANIE I SYMULACJE 2 hp://www.oucome-seo.pl/excel2.xls DODATEK SOLVER WERSJE EXCELA 5.0, 95, 97, 2000, 2002/XP i 2003. 3 Dodaek Solver jes dosępny w menu Narzędzia. Jeżeli Solver nie jes dosępny
Strukturalne podejście w prognozowaniu produktu krajowego brutto w ujęciu regionalnym
Jacek Baóg Uniwersye Szczeciński Srukuralne podejście w prognozowaniu produku krajowego bruo w ujęciu regionalnym Znajomość poziomu i dynamiki produku krajowego bruo wyworzonego w poszczególnych regionach
POMIARY CZĘSTOTLIWOŚCI I PRZESUNIĘCIA FAZOWEGO SYGNAŁÓW OKRESOWYCH. Cel ćwiczenia. Program ćwiczenia
Pomiary częsoliwości i przesunięcia fazowego sygnałów okresowych POMIARY CZĘSOLIWOŚCI I PRZESUNIĘCIA FAZOWEGO SYGNAŁÓW OKRESOWYCH Cel ćwiczenia Poznanie podsawowych meod pomiaru częsoliwości i przesunięcia
4.2. Obliczanie przewodów grzejnych metodą dopuszczalnego obciążenia powierzchniowego
4.. Obliczanie przewodów grzejnych meodą dopuszczalnego obciążenia powierzchniowego Meodą częściej sosowaną w prakyce projekowej niż poprzednia, jes meoda dopuszczalnego obciążenia powierzchniowego. W
Natalia Iwaszczuk, Piotr Drygaś, Piotr Pusz, Radosław Pusz PROGNOZOWANIE GOSPODARCZE
Naalia Iwaszczuk, Pior Drygaś, Pior Pusz, Radosław Pusz PROGNOZOWANIE GOSPODARCZE Wyd-wo, Rzeszów 03 dr hab., prof. nadzw. Naalia Iwaszczuk, AGH Akademia Górniczo-Hunicza im. Sanisława Saszica w Krakowie
Copyright by Politechnika Białostocka, Białystok 2017
Recenzenci: dr hab. Sanisław Łobejko, prof. SGH prof. dr hab. Doroa Wikowska Redakor naukowy: Joanicjusz Nazarko Auorzy: Ewa Chodakowska Kaarzyna Halicka Arkadiusz Jurczuk Joanicjusz Nazarko Redakor wydawnicwa:
Eksploracja danych. KLASYFIKACJA I REGRESJA cz. 1. Wojciech Waloszek. Teresa Zawadzka.
Eksploracja danych KLASYFIKACJA I REGRESJA cz. 1 Wojciech Waloszek wowal@ei.pg.gda.pl Teresa Zawadzka egra@ei.pg.gda.pl Kaedra Inżyrii Oprogramowania Wydział Elekroniki, Telekomunikacji i Informayki Poliechnika
specyfikacji i estymacji modelu regresji progowej (ang. threshold regression).
4. Modele regresji progowej W badaniach empirycznych coraz większym zaineresowaniem cieszą się akie modele szeregów czasowych, kóre pozwalają na objaśnianie nieliniowych zależności między poszczególnymi
Metody prognozowania: Szeregi czasowe. Dr inż. Sebastian Skoczypiec. ver Co to jest szereg czasowy?
Meody prognozowania: Szeregi czasowe Dr inż. Sebasian Skoczypiec ver. 11.20.2009 Co o jes szereg czasowy? Szereg czasowy: uporządkowany zbiór warości badanej cechy lub warości określonego zjawiska, zaobserwowanych
Dendrochronologia Tworzenie chronologii
Dendrochronologia Dendrochronologia jes nauką wykorzysującą słoje przyrosu rocznego drzew do określania wieku (daowania) obieków drewnianych (budynki, przedmioy). Analizy różnych paramerów słojów przyrosu
Statystyka od podstaw z systemem SAS Dr hab. E. Frątczak, ZAHZiAW, ISiD, KAE. Część VII. Analiza szeregu czasowego
Część VII. Analiza szeregu czasowego 1 DEFINICJA SZEREGU CZASOWEGO Szeregiem czasowym nazywamy zbiór warości cechy w uporządkowanych chronologicznie różnych momenach (okresach) czasu. Oznaczając przez
Temat: Weryfikacja nienaruszalności bezpieczeństwa SIL struktury sprzętowej realizującej funkcje bezpieczeństwa
1 Lab3: Bezpieczeńswo funkcjonalne i ochrona informacji Tema: Weryfikacja nienaruszalności bezpieczeńswa SIL srukury sprzęowej realizującej funkcje bezpieczeńswa Kryeria probabilisyczne bezpieczeńswa funkcjonalnego
Pobieranie próby. Rozkład χ 2
Graficzne przedsawianie próby Hisogram Esymaory przykład Próby z rozkładów cząskowych Próby ze skończonej populacji Próby z rozkładu normalnego Rozkład χ Pobieranie próby. Rozkład χ Posać i własności Znaczenie
Warszawa, dnia 5 czerwca 2017 r. Poz. 13 UCHWAŁA NR 29/2017 ZARZĄDU NARODOWEGO BANKU POLSKIEGO. z dnia 2 czerwca 2017 r.
DZIENNIK URZĘDOWY NARODOWEGO BANKU POLSKIEGO Warszawa, dnia 5 czerwca 2017 r. Poz. 13 UCHWAŁA NR 29/2017 ZARZĄDU NARODOWEGO BANKU POLSKIEGO z dnia 2 czerwca 2017 r. zmieniająca uchwałę w sprawie wprowadzenia
Ocena efektywności procedury Congruent Specyfication dla małych prób
243 Zeszyy Naukowe Wyższej Szkoły Bankowej we Wrocławiu Nr 20/2011 Wyższa Szkoła Bankowa w Toruniu Ocena efekywności procedury Congruen Specyficaion dla małych prób Sreszczenie. Procedura specyfikacji
ĆWICZENIE NR 43 U R I (1)
ĆWCZENE N 43 POMY OPO METODĄ TECHNCZNĄ Cel ćwiczenia: wyznaczenie warości oporu oporników poprzez pomiary naężania prądu płynącego przez opornik oraz napięcia na oporniku Wsęp W celu wyznaczenia warości
OPTYMALIZACJA PORTFELA INWESTYCYJNEGO ZE WZGLĘDU NA MINIMALNY POZIOM TOLERANCJI DLA USTALONEGO VaR
Daniel Iskra Uniwersye Ekonomiczny w Kaowicach OPTYMALIZACJA PORTFELA IWESTYCYJEGO ZE WZGLĘDU A MIIMALY POZIOM TOLERACJI DLA USTALOEGO VaR Wprowadzenie W osanich laach bardzo popularną miarą ryzyka sała
PROGNOZOWANIE ZUŻYCIA CIEPŁEJ I ZIMNEJ WODY W SPÓŁDZIELCZYCH ZASOBACH MIESZKANIOWYCH
STUDIA I PRACE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH I ZARZĄDZANIA NR 15 Barbara Baóg Iwona Foryś PROGNOZOWANIE ZUŻYCIA CIEPŁEJ I ZIMNEJ WODY W SPÓŁDZIELCZYCH ZASOBACH MIESZKANIOWYCH Wsęp Koszy dosarczenia wody
ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 690 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR 51 2012
ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 690 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR 51 2012 MAŁGORZATA WASILEWSKA PORÓWNANIE METODY NPV, DRZEW DECYZYJNYCH I METODY OPCJI REALNYCH W WYCENIE PROJEKTÓW
2. Wprowadzenie. Obiekt
POLITECHNIKA WARSZAWSKA Insyu Elekroenergeyki, Zakład Elekrowni i Gospodarki Elekroenergeycznej Bezpieczeńswo elekroenergeyczne i niezawodność zasilania laoraorium opracował: prof. dr ha. inż. Józef Paska,
dr inż. MARCIN MAŁACHOWSKI Instytut Technik Innowacyjnych EMAG
dr inż. MARCIN MAŁACHOWSKI Insyu Technik Innowacyjnych EMAG Wykorzysanie opycznej meody pomiaru sężenia pyłu do wspomagania oceny paramerów wpływających na możliwość zaisnienia wybuchu osiadłego pyłu węglowego
Witold Orzeszko Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu. Własności procesów STUR w świetle metod z teorii chaosu 1
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE IX Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 6-8 września 2005 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu
Metody ilościowe w systemie prognozowania cen produktów rolnych. Mariusz Hamulczuk Cezary Klimkowski Stanisław Stańko
Meody ilościowe w sysemie prognozowania cen produków rolnych nr 89 2013 Mariusz Hamulczuk Cezary Klimkowski Sanisław Sańko Meody ilościowe w sysemie prognozowania cen produków rolnych Meody ilościowe
REGULAMIN FUNDUSZU ROZLICZENIOWEGO
REGULAMIN FUNDUSZU ROZLICZENIOEGO przyjęy uchwałą nr 10/60/98 Rady Nadzorczej Krajowego Depozyu Papierów arościowych S.A. z dnia 28 września 1998 r., zawierdzony decyzją Komisji Papierów arościowych i
hact , 4 haot technice świec japońskich. 4 Na podstawie strony internetowej:
Zasosowanie echniki Heikin Ashi na rynku kapiałowym Krzyszof Borowski Opublikowany w: Sudia i Prace Kolegium Zarządzania i Finansów, Zeszy Naukowy 66, Warszawa 26, sr. 9-99. Po raz pierwszy japońskie echniki
ZASTOSOWANIE DRZEW KLASYFIKACYJNYCH DO BADANIA KONDYCJI FINANSOWEJ PRZEDSIĘBIORSTW SEKTORA ROLNO-SPOŻYWCZEGO
120 Krzyszof STOWARZYSZENIE Gajowniczek, Tomasz Ząbkowski, EKONOMISTÓW Michał Goskowski ROLNICTWA I AGROBIZNESU Roczniki Naukowe om XVI zeszy 6 Krzyszof Gajowniczek, Tomasz Ząbkowski, Michał Goskowski
Management Systems in Production Engineering No 4(20), 2015
EKONOMICZNE ASPEKTY PRZYGOTOWANIA PRODUKCJI NOWEGO WYROBU Janusz WÓJCIK Fabryka Druu Gliwice Sp. z o.o. Jolana BIJAŃSKA, Krzyszof WODARSKI Poliechnika Śląska Sreszczenie: Realizacja prac z zakresu przygoowania
Dobór przekroju żyły powrotnej w kablach elektroenergetycznych
Dobór przekroju żyły powronej w kablach elekroenergeycznych Franciszek pyra, ZPBE Energopomiar Elekryka, Gliwice Marian Urbańczyk, Insyu Fizyki Poliechnika Śląska, Gliwice. Wsęp Zagadnienie poprawnego
Metody weryfikacji stabilności fiskalnej porównanie własności
Bank i Kredy 41 (2), 2010, 87 110 www.bankikredy.nbp.pl www.bankandcredi.nbp.pl Meody weryfikacji sabilności fiskalnej porównanie własności Michał Mackiewicz* Nadesłany: 30 lipca 2009 r. Zaakcepowany:
Ocena wpływu zmian poziomu rezerw walutowych na premię za ryzyko kredytowe Polski wykorzystanie metody roszczeń warunkowych
Bank i Kredy 455, 04, 467 490 Ocena wpływu zmian poziomu rezerw waluowych na premię za ryzyko kredyowe Polski wykorzysanie meody roszczeń warunkowych Michał Konopczak* Nadesłany: 5 kwienia 04 r. Zaakcepowany:
Metody rachunku kosztów Metoda rachunku kosztu działań Podstawowe pojęcia metody ABC Kalkulacja obiektów kosztowych metodą ABC Zasobowy rachunek
Meody rachunku koszów Meoda rachunku koszu Podsawowe pojęcia meody ABC Kalkulacja obieków koszowych meodą ABC Zasobowy rachunek koszów Kalkulacja koszów meodą ABC podsawową informacja dla rachunkowości
Józef Myrczek, Justyna Partyka Bank Spółdzielczy w Katowicach, Akademia Techniczno-Humanistyczna w Bielsku-Białej
Józef Myrczek, Justyna Partyka Bank Spółdzielczy w Katowicach, Akademia Techniczno-Humanistyczna w Bielsku-Białej Analiza wraŝliwości Banków Spółdzielczych na dokapitalizowanie w kontekście wzrostu akcji
ZASTOSOWANIE METODY OBLICZEŃ UPROSZCZONYCH DO WYZNACZANIA CZASU JAZDY POCIĄGU NA SZLAKU
PRACE NAUKOWE POLITECHNIKI WARSZAWSKIEJ z. 87 Transpor 01 Jarosław Poznański Danua Żebrak Poliechnika Warszawska, Wydział Transporu ZASTOSOWANIE METODY OBLICZEŃ UPROSZCZONYCH DO WYZNACZANIA CZASU JAZDY
ZASTOSOWANIE MIAR OCENY EFEKTYWNOŚCI EKONOMICZNEJ DO PLANOWANIA ORAZ OCENY DZIAŁAŃ DYWESTYCYJNYCH W GOSPODARSTWACH ROLNICZYCH *
JAROSŁAW MIKOŁAJCZYK Uniwersye Rolniczy Kraków ZASTOSOWANIE MIAR OCENY EFEKTYWNOŚCI EKONOMICZNEJ DO PLANOWANIA ORAZ OCENY DZIAŁAŃ DYWESTYCYJNYCH W GOSPODARSTWACH ROLNICZYCH * Wsęp W klasycznym ujęciu meody
Transakcje insiderów a ceny akcji spółek notowanych na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie S.A.
Agaa Srzelczyk Transakcje insiderów a ceny akcji spółek noowanych na Giełdzie Papierów Warościowych w Warszawie S.A. Wsęp Inwesorzy oczekują od każdej noowanej na Giełdzie Papierów Warościowych spółki
Silniki cieplne i rekurencje
6 FOTO 33, Lao 6 Silniki cieplne i rekurencje Jakub Mielczarek Insyu Fizyki UJ Chciałbym Pańswu zaprezenować zagadnienie, kóre pozwala, rozważając emaykę sprawności układu silników cieplnych, zapoznać
Estymacja stopy NAIRU dla Polski *
Michał Owerczuk * Pior Śpiewanowski Esymacja sopy NAIRU dla Polski * * Sudenci, Szkoła Główna Handlowa, Sudenckie Koło Naukowe Ekonomii Teoreycznej przy kaedrze Ekonomii I. Auorzy będą bardzo wdzięczni
Rzetelność komunikowania wyników egzaminów zewnętrznych w oparciu o metodę tendencji rozwojowej próba oceny
dr Maria Sasin Poliechnika Koszalińska Teraźniejszość i przyszłość oceniania szkolnego Rzeelność komunikowania wyników egzaminów zewnęrznych w oparciu o meodę endencji rozwojowej próba oceny Wprowadzenie
hact , 4 haot technice świec japońskich. 4 Na podstawie strony internetowej:
Zasosowanie echniki Heikin Ashi na rynku kapiałowym Krzyszof Borowski Opublikowany w: Sudia i Prace Kolegium Zarządzania i Finansów, Zeszy Naukowy 66, Warszawa 26, sr. 9-99. Po raz pierwszy japońskie echniki
Zarządzanie Projektami. Wykład 3 Techniki sieciowe (część 1)
Zarządzanie Projekami Wykład 3 Techniki sieciowe (część ) Przedsięwzięcie wieloczynnościowe Przedsięwzięcie wieloczynnościowe skończona liczba wzajemnie ze sobą powiązanych czynności (eapów). Powiązania
DOKUMENT ROBOCZY KOMISJI
KOMISJA ROPEJSKA Bruksela, dnia 14.5.2014 r. COM(2014) 271 final DOKUMENT ROBOCZY KOMISJI w sprawie obliczania, finansowania, płaności i zapisywania w budżecie koreky nierównowagi budżeowej na rzecz Zjednoczonego
PREDYKCJA KURSU EURO/DOLAR Z WYKORZYSTANIEM PROGNOZ INDEKSU GIEŁDOWEGO: WYBRANE MODELE EKONOMETRYCZNE I PERCEPTRON WIELOWARSTWOWY
B A D A N I A O P E R A C J N E I D E C Z J E Nr 2004 Aleksandra MAUSZEWSKA Doroa WIKOWSKA PREDKCJA KURSU EURO/DOLAR Z WKORZSANIEM PROGNOZ INDEKSU GIEŁDOWEGO: WBRANE MODELE EKONOMERCZNE I PERCEPRON WIELOWARSWOW
ZASTOSOWANIE TESTU PERRONA DO BADANIA PUNKTÓW ZWROTNYCH INDEKSÓW GIEŁDOWYCH: WIG, WIG20, MIDWIG I TECHWIG
Doroa Wikowska, Anna Gasek Kaedra Ekonomerii i Informayki SGGW dwikowska@mors.sggw.waw.pl ZASTOSOWANIE TESTU PERRONA DO BADANIA PUNKTÓW ZWROTNYC INDEKSÓW GIEŁDOWYC: WIG, WIG2, MIDWIG I TECWIG Sreszczenie:
Analiza metod oceny efektywności inwestycji rzeczowych**
Ekonomia Menedżerska 2009, nr 6, s. 119 128 Marek Łukasz Michalski* Analiza meod oceny efekywności inwesycji rzeczowych** 1. Wsęp Podsawowymi celami przedsiębiorswa w długim okresie jes rozwój i osiąganie
TESTOWANIE EGZOGENICZNOŚCI ZMIENNYCH W MODELACH EKONOMETRYCZNYCH
STUDIA I PRACE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH I ZARZĄDZANIA NR 15 Mariusz Doszyń TESTOWANIE EGZOGENICZNOŚCI ZMIENNYCH W MODELACH EKONOMETRYCZNYCH Od pewnego czasu w lieraurze ekonomerycznej pojawiają się
Marża zakupu bid (pkb) Marża sprzedaży ask (pkb)
Swap (IRS) i FRA Przykład. Sandardowy swap procenowy Dealer proponuje nasępujące sałe sopy dla sandardowej "plain vanilla" procenowej ransakcji swap. ermin wygaśnięcia Sopa dla obligacji skarbowych Marża
Metody analizy i prognozowania szeregów czasowych
Meody analizy i prognozowania szeregów czasowych Wsęp 1. Modele szeregów czasowych 2. Modele ARMA i procedura Boxa-Jenkinsa 3. Modele rendów deerminisycznych i sochasycznych 4. Meody dekompozycji szeregów
Klasyfikacja modeli. Metoda najmniejszych kwadratów
Konspek ekonomeria: Weryfikacja modelu ekonomerycznego Klasyfikacja modeli Modele dzielimy na: - jedno- i wielorównaniowe - liniowe i nieliniowe - sayczne i dynamiczne - sochasyczne i deerminisyczne -
Prognoza scenariuszowa poziomu oraz struktury sektorowej i zawodowej popytu na pracę w województwie łódzkim na lata
Projek Kapiał ludzki i społeczny jako czynniki rozwoju regionu łódzkiego współfinansowany ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego Prognoza scenariuszowa poziomu oraz srukury
Studia Ekonomiczne. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach ISSN 2083-8611 Nr 219 2015
Sudia Ekonomiczne. Zeszyy Naukowe Uniwersyeu Ekonomicznego w Kaowicach ISSN 2083-86 Nr 29 205 Alicja Ganczarek-Gamro Uniwersye Ekonomiczny w Kaowicach Wydział Informayki i Komunikacji Kaedra Demografii
Bankructwo państwa: teoria czy praktyka
Bankrucwo pańswa: eoria czy prakyka Czy da się zapanować nad długiem publicznym? Maciej Biner Lenie Seminarium Ekonomiczne Czeszów 11 września 2011 Plan 1. Wprowadzenie do problemayki długu od srony księgowej.
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE IX Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 6 8 września 2005 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Kaarzyna Kuziak Akademia Ekonomiczna
2.1 Zagadnienie Cauchy ego dla równania jednorodnego. = f(x, t) dla x R, t > 0, (2.1)
Wykład 2 Sruna nieograniczona 2.1 Zagadnienie Cauchy ego dla równania jednorodnego Równanie gań sruny jednowymiarowej zapisać można w posaci 1 2 u c 2 2 u = f(x, ) dla x R, >, (2.1) 2 x2 gdzie u(x, ) oznacza