MODEL DWUCZYNNIKOWY w ARYTMETYCE FINANSOWEJ PROBLEM BADAWCZY 1.MODEL APRECJACJI KAPITAŁU
|
|
- Gabriela Kozieł
- 7 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Krzyszof Paseck Akadema Ekonomczna w Poznanu MODEL DWUCZYNNIKOWY w ARYTMETYCE FINANSOWEJ PROBLEM BADAWCZY W [7] przedsawono aksjomayczno-dedukcyjną eorę arymeyk fnansowej oparą na pojęcu warośc przyszłej denyfkowanej z modelem jednoczynnkowym zaproponowanym w [] [6]. Ops aprecjacj kapału przy pomocy modelu jednoczynnkowego nese w sobe e same nformacje co ops aprecjacj kapału przy pomocy sopy spo. Z ego powodu model jednoczynnkowy nazywamy modelem spo aprecjacj kapału. Sopa spo sanow jedno z najważnejszych narzędz maemayk fnansowej. Z drugej srony, przebeg dyskusj na ema problemów modelowana sóp procenowych wykazuje soną rolę, jaką odgrywa w maemayce fnansowej sopa forward. Sopa forward przedsawa ak sam obraz rendu aprecjacj kapału co model dwuczynnkowy nazywany dalej modelem forward ewolucj warośc kapału. Sposrzeżene o sanow zachęę do poszerzena zboru defncj aksjomaycznodedukcyjnej eor arymeyk fnansowej o defncję modelu dwuczynnkowego, a nasępne do zbadana konsekwencj akego poszerzena. Wynk ych rozważań zosały przedsawone w nnejszym rozdzale..model APRECJACJI KAPITAŁU Na wsępe zaprezenowane zosaną podsawowe własnośc modelu jednoczynnkowego opsującego proces przyrosu warośc (aprecjacj kapału w czase. 0,T Rozważana rozpocznemy od jednoznacznego wyróżnena przedzału czasowego [ ] analzy kapałowej. Przedmoem naszych docekań będze nsrumen fnansowy o warośc nomnalnej C w momence 0. Warość C nazywamy waroścą począkową. Przyjmujemy uaj umowę, że neujemne warośc fnansowe odpowadać będą przychodom, należnoścom lub pozosałym akywom, podczas gdy ujemne warośc fnansowe opsywać będą wydak, zobowązana lub nne pasywa. Warośc począkowej C dowolnemu momenow czasowemu [ 0,T ] przypsujemy warość przyszłą spo s C,. Podsawowe własnośc warośc przyszłej spo opsuje ponższa defncja. (
2 Krzyszof Paseck Defncja.: Waroścą przyszłą spo nazywamy funkcję s : R [0, T ] R spełnającą - dla dowolnych warośc począkowych C, C R momenów czasowych, [ 0, T ] warunk: s ( C + C, s( C, + s( C, ; (. ( > C > 0 s( C, s( C, ; (. s C, C. (.3 ( 0 Warunek (. zakłada, że dowolne wyznaczana warość przyszła spo jes funkcją addyywną warośc począkowej. Warunek (. nformuje nas, że wraz z upływem czasu warość przyszła akywów ne może zmaleć. Inaczej mówąc, na oszczędzanu ne można sracć. Warunek (.3 denyfkuje warość przyszłą przypsaną chwl beżącej z waroścą począkową. Twerdzene. [7]: Warunk (. (.3 są warunkam dosaecznym konecznym na o, aby warość przyszła spo s : R [ 0, T ] R spełnała ożsamość s C, C ς (.4 ( ( gdze czynnk aprecjacj ϕ : [ 0, T ] [,+ jes nemalejącą funkcją spełnającą warunek ς ( 0. (.5 Pojedynczy srumeń fnansowy jes reprezenowany przez parę (, C [ 0, T ] R, gdze symbol oznacza momen przepływu srumena, zaś symbol C opsuje warość nomnalną ego przepływu. Przesrzeń wszyskch możlwych srumen fnansowych oznaczamy symbolem Ξ. Odpowedzą na pyane jaka jes warość beżąca srumena fnansowego ( C Ξ PV, C, kórej warość przyszła, będze aka warość począkowa ( w momence przepływu srumena jes równa warośc nomnalnej C ego przepływu. Ta defncja w równoważny sposób może być zapsana przy pomocy ożsamośc s PV, C,. (.6 ( ( C Twerdzene.[5]: Tożsamość (.6 jes równoważna ożsamośc PV, s C,. (.7 ( ( C Twerdzene.3[7]: Warunk (., (., (.3 (.6 są warunkam dosaecznym konecznym na o, aby warość beżąca PV spełnała ożsamość PV (, C C [ ς ( ] C ν ( (.8 ν : 0, T 0; jes nerosnącą funkcją spełnającą warunek gdze czynnk dyskona [ ] ] ] ν ( 0. (.9 Proces wyznaczana warośc beżącej nazywamy pooczne dyskonowanem warośc kapału. Dwa srumene fnansowe są równoważne wedy ylko wedy, gdy ch warośc beżące są równe. Waroścą końcową srumena fnansowego (, C Ξ jes warość C T, FV, C. Ta nomnalna FV (, przepływu równoważnego srumena fnansowego ( ( defncja w formalny sposób może być zapsana przy pomocy ożsamośc
3 Model dwuczynnkowy w arymeyce fnansowej PV T, FV, C PV, C, (.0 ( ( ( Twerdzene.5 [7]: Warunk (., (., (.3 (.0 są warunkam dosaecznym konecznym na o, aby warość końcowa FV spełnała ożsamość FV (, C C [ ς ( ] ς ( T C φ( (. gdze czynnk waloryzacj φ : [ 0, T ] ] 0; ] jes nerosnącą funkcją spełnającą warunek φ T. (. ( Twerdzene.6 [7]: Warość beżąca PV spełna ożsamość PV, C C φ 0 φ C ν. (.3 ( [ ( ] ( ( Proces wyznaczana warośc końcowej nazywamy pooczne waloryzacją warośc kapału. Przedsawone uaj wynk pozwalają na wysnuce nasępujących wnosków o dowolnym modelu waroścowana kapału: - warośc przyszłe można określć jedyne przy pomocy ożsamośc (.4 ; - warośc beżące można określć jedyne przy pomocy ożsamośc (.8 ; - warośc końcowe można określć jedyne przy pomocy ożsamośc (.; - dla jednoznacznego zdefnowana modelu spo aprecjacj kapału wysarczy jednoznaczne określć meryoryczne uzasadnone warość przyszłą albo warość beżącą albo warość końcową. Opsany powyżej model spo aprecjacj kapału odpowada opsanemu w [] [6] modelow jednoczynnkowemu aprecjacj kapału. Sosowane model jednoczynnkowych pozwala na wykorzysane w analze kapałowej jedyne dwóch punków odnesena: począku przedzału analzy kapałowej 0 końca przedzału analzy kapałowej T. Jeśl analza kapałowa wymagać będze usalene punków wewnąrz jej przedzału czasowego, o analza aka będze wymagać zasosowana bardzej złożonych model zmany warośc kapału model dwuczynnkowych nazywanych eż modelam forward. Modelom akm będze pośwecony kolejny rozdzał..model FORWARD EWOLUCJI KAPITAŁU Zajmemy sę uaj budową modelu opsującego proces ewolucj warośc kapału w 0,T analzy kapałowej. Przedmoem czase. Nech dany będze przedzał czasowy [ ] naszych docekań będze nsrumen fnansowy o warośc C w momence wyceny [ 0,T ]. Warość ego nsrumenu ewoluuje w en sposób, że w momence zapadalnośc [ 0,T ] nsrumen en osąga warość wyjścową forward f ( C,,. W przypadku mówmy o procese aprecjacj kapału, zaś w przypadku < mówmy o procese 3
4 Krzyszof Paseck dyskonowana kapału. Podsawowe własnośc wyjścowej warośc forward opsuje ponższa defncja. Defncja.: Waroścą wyjścową forward nazywamy funkcję f : R [0, T ] R spełnającą - dla dowolnych warośc począkowych C, C R momenów czasowych,, 3 [ 0, T ] warunk: f ( C + C,, f ( C,, + f ( C,, ; (. > C > 0 f C,, s C, ; (. ( 3 ( 3 (, ( C,, f ( f ( C,,, f. (.3 3 3, Warunek (. zakłada, że dowolne wyznaczana warość wyjścowa forward jes funkcją addyywną warośc ocenanego kapału. Warunek (. nformuje nas, że wraz z upływem ermnu zapadalnośc warość wyjścowa forward akywów ne może zmaleć. Inaczej mówąc, na oszczędzanu ne można sracć. Warunek (.3 wskazuje na pośredn rekurencyjny sposób wyznaczana szeregu czasowego warośc wyjścowych forward. Lema.: Dowolna warość wyjścowa forward f : R [0, T ] R spełna ożsamość f ( C,, C. (.4 Dowód: Z (.3 mamy f ( C,, f ( f ( C,,,,. Podsawając eraz C f ( C,, orzymujemy (.4. Twerdzene.: Warunk (. (.3 są warunkam dosaecznym konecznym na o, aby warość wyjścowa forward f : R [ 0, T ] R spełnała ożsamość f C,, C ϕ (.5 ( (, gdze czynnk forward : [ 0, T ] [,+ ϕ jes nemalejącą funkcją drugego argumenu spełnającą warunk ϕ, ϕ, ϕ, (.6 ( ( 3 ( 3, (, ϕ. (.7 Dowód: Z (. (.4 dla dowolnej rójk ( [ ] orzymujemy f C, f C,, C. ( ( 0, > C 4 C, + T akej, że, R 0, C >, o z (. dla dowolnego usalonej pary ( [ ] Sąd jeśl, 0, T akej, że mamy f ( C,, f ( C C,, + f ( C,, > f ( C,,. Osana nerówność wraz z (. dowodzą, że funkcja f (,, : R R jes addyywną funkcją monoonczną. Zgodne z lemaem o addyywnej funkcj monooncznej dla dowolnej rójk ( C, [ ], R + 0, T akej, że mamy f ( C,, C f (,, C ϕ(. (*,
5 Model dwuczynnkowy w arymeyce fnansowej Jeśl naomas mamy uaj >, o wedy z (.3, (.4 (* orzymujemy f C,, ϕ, f f C,,,, f C,, ( ( ( ( ( C, co kończy dowód ożsamośc (.5 wraz z warunkem (.6. Warunek (.7 jes bezpośredna konsekwencją (.4. Wymenone w dowodzonym werdzenu własnośc czynnka forward ϕ wynkają bezpośredno z (. (.4. Dowód mplkacj odwronej jes oczywsy. Warość wyjścową forward łączy z waroścą przyszłą spo szereg neresujących własnośc. Twerdzene.: Dla dowolnej warośc wyjścowej forward f : R [ 0, T ] R funkcja s : R [ 0, T ] R określona przy pomocy ożsamośc s C, f C,0, C ϕ 0, C ς (.8 ( ( ( ( jes waroścą przyszłą spo. Dowód: Warunek (. mplkuje warunek (.. Warunek (. jes bezpośredna konsekwencją warunku (.. Warunek (.3 wynka z warunku (.4. Posać czynnka aprecjacj ς : [ 0,T ] R wynka bezpośredno z zależnośc (.5. É Twerdzene.3: Dla dowolnej warośc wyjścowej forward f R [ 0, T ] R : funkcja PV : Ξ R określona przy pomocy ożsamośc PV, C f C,,0 C ϕ, 0 C ν (.9 ( ( ( ( jes waroścą beżącą. Dowód: Posać czynnka dyskonującego [ ] R ν : 0,T wynka bezpośredno z (.5 (.6. Porównane Twerdzena. z Twerdzenem.3 kończy dowód.é Twerdzene.4: Dla dowolnej warośc wyjścowej forward f : R [ 0, T ] R funkcja FV : Ξ R określona przy pomocy ożsamośc FV C, f C,, T C ϕ, T C φ (.0 ( ( ( ( jes waroścą końcową. Dowód: Zgodne (.3, (.5 (.9 mamy C ς ( T s( C, T f ( C,0, T f ( f ( C,0,,, T s( C, ϕ(, T C ς ( φ(. Czynnk waloryzacj φ : [ 0,T ] R spełna zaem zależność (., co kończy dowód ego werdzena.é Twerdzene.5: Dla dowolnej warośc przyszłej spo s R [ T ] R pomocy ożsamośc (.4 funkcja f R [ 0, T ] R f ( C,, C [ ς ( ] ς ( C ϕ(, : 0, danej przy : określona przy pomocy ożsamośc jes jedyną waroścą wyjścową forward spełnającą warunek (.8. Dowód: Z (.3, (.8 (.9 mamy f C,, f f C,,0,0, s PV, C C ς ς ( ( ( ( ( [ ( ] (,. (. 5
6 Krzyszof Paseck Funkcja (. jes zaem jedyną funkcją spełnająca warunk (.3 (.8. Bezpośredno z (. wynka warunek (.. Warunek (. jes konsekwencją monooncznośc czynnka aprecjacj. Funkcja (. jes zaem waroścą wyjścową forward. É Szczególnym zaneresowanem analyków fnansowych ceszy sę aka funkcja warośc wyjścowej, dla kórej czynnk forward zależy jedyne od okresu czasu, jak upłynął od momenu wyceny do momenu zapadalnośc. Formalnym odzwercedlenem ego posulau jes opsana ponżej własność jednorodnośc funkcj warośc wyjścowej. Defncja.: Warość wyjścową f : R [ 0, T ] R nazywamy jednorodną, jeśl sneje aka funkcja γ : [ T, T ] R, że spełnona jes ożsamość f ( C,, C γ (. (. Posula wyznaczena jednorodnej warośc wyjścowej narzuca slne ogranczena, gdyż mamy wedy: Twerdzene.6: Warość wyjścowa f : R [ 0, T ] R jes jednorodna wedy ylko wedy, gdy spełnający warunek (.8 czynnk aprecjacj ς : [ 0,T ] R jes dany w posac ( [ ς ( ] ς. (.3 Dowód: Korzysając z (.8 (., dla każdej pary (, [ 0, T ] ς ( ϕ( 0, γ ( ϕ( τ, τ + [ ζ ( τ ] ς ( τ +. Logarymując obusronne osane równane orzymujemy ln ς τ + ln ς ln ς τ +. ( ( ( ( ( ( τ mamy Logarym czynnka aprecjacj jes funkcją monoonczną. Z Lemau o monooncznej funkcj addyywnej [7] mamy zaem ln ς ln ς, ( ( ( ( co prowadz wpros do (.3. Implkacja odwrona jes oczywsa. É Zgodne z (. bezpośredna konsekwencją osanego werdzena jes ponższa eza. Twerdzene.7: Warość wyjścowa f : R [ 0, T ] R jes jednorodna wedy ylko wedy, gdy jes wyznaczona przy pomocy czynnka forward : [ 0, T ] [,+ ϕ danego w posac ϕ, + ϕ 0,. (.4 ( [ ( ] Nech będze dana funkcja warośc wyjścowej f R [ 0, T ] R :. Przygoowując sę do wykorzysana w analze rynku kapałowego modelu forward, wyróżnamy ak cąg { } n momenów czasowych, że spełnony jes warunek 0 0 < < < K < n T. (.5 0 6
7 Model dwuczynnkowy w arymeyce fnansowej Dla każdego,, K, n względne empo ewolucj warośc kapału w przedzale forward [, [ charakeryzujemy przy pomocy q określonej dla dowolnej warośc kapału C 0 w nasępujący sposób q f ς ( ( C,, f ( C,, ϕ(, ς (. (.6 f ( C,, ( ( ( q określa przecęne empo ewolucj warośc kapału w przedzale [, [ Sopa forward 7 merzone względem warośc kapału odnesonej do począku przedzału forward. W en sposób orzymujemy srukurę ermnową forward {( [ [ } n, q Φ., Z drugej srony welokrone spoykamy sę z syuacją, kedy prowadzona analza kapałowa wymaga dokładnejszej znajomośc empa ewolucj warośc kapału w pewnym blskm horyzonce czasowym. Bez obawy o uraę ogólnośc rozważań, en krók przedzał bardzej dokładnej analzy kapałowej możemy denyfkować z przedzałem ˆ momenów czasowych, że spełnony [ 0, [ 0. W przedzale ym wyróżnamy ak cąg { } m są warunk 0 ˆ ˆ ˆ ˆ 0 < 0 < < K < m, (.7 Dla każdego,, K, m empo ewolucj warośc kapału w przedzale [ ˆ, ˆ [ charakeryzujemy przy pomocy sopy forward pˆ określonej dla dowolnej warośc kapału C 0 w nasępujący sposób f ( C, 0, ˆ ( ˆ ( ˆ ( ˆ ( ˆ 0 ( ˆ f C,, ϕ 0, ϕ 0, ς ς qˆ. (.8 f ( C, 0, 0 ( Sopa forward qˆ określa przecęne empo ewolucj warośc kapału w przedzale [ ˆ, ˆ [ merzone względem warośc kapału odnesonej do począku 0 przedzału forward. W en sposób orzymujemy srukurę ermnową forward Φ {( [ ˆ [ } m, ˆ, qˆ. W raze porzeby rozróżnena srukury Φ Φ nazywać będzemy odpowedno welookresową srukurą ermnową forward jednookresową srukurą ermnową forward Pokazane jes uaj, że każda srukura ermnowa forward jes unwersalnym nośnkem nformacj o rynku fnansowym zarówno dla model forward, jak dla model spo aprecjacj kapału.. Opsane przez (.6 (.8 srukury ermnowe forward są denyczne z analogcznym srukuram opsanym mędzy nnym w [4] [5]. Oznacza o, że w arykule zaproponowano rafną defncję aksjomayczną model forward. W zasosowanach maemayk fnansowej przyjmuje sę, że srukura ermnowa forward jes kszałowana przez procesy gospodarczo-polyczne zachodzące akże na rynku kapałowym. Dobja swerdza, że empo wzrosu warośc kapału zależy od sosunków panujących na rynku fnansowym jego realnym ooczenu gospodarczym [3]. W ej
8 Krzyszof Paseck syuacj srukurę ermnową forward rakujemy jako san śwaa zewnęrznego opsujący nauralne empo aprecjacj kapału. Oznacza o, że jeśl jes dana srukura ermnowa T q Φ ˆ, ˆ, q, o klasę rozparywanych model Φ T, lub {( [ [ ˆ } m forward {( [ [ } n, forward ewolucj warośc kapału należy ogranczyć do warośc wyjścowych spełnających odpowedno jeden z warunków (.6 lub (.8. ZAKOŃCZENIE Oba dyskuowane powyżej narzędza opsu rynku kapałowego; model spo model forward sanową pewną nezmennczą unwersalną bazę, na kórej buduje sę bardzej szczegółowe modele ewolucj warośc kapału. Pokazano uaj, że rynek kapałowy może być w równoważny sposób opsany przy pomocy modelu spo aprecjacj kapału lub przy pomocy modelu forward ewolucj warośc kapału. Oba modele z jednakowa dokładnoścą opsują en rynek. Wybór właścwego modelu zależy jedyne od posac perwonych nformacj o ym rynku oraz wymagań sawanych przez narzędza analzy rynku kapałowego. Budując układ aksjomaów defnujący modele forward uzyskano obnżane złożonośc logcznej eor dynamcznej oceny warośc srumen fnansowych. Take obnżena złożonośc logcznej rozważanej eor ma sone znaczene uylarne, gdyż w dalszej perspekywe pozwala o na dalsze podnesene zawarośc nformacyjnej ej eor, co pozwala ją uczynć bardzej unwersalną. Wraz ze wzrosem unwersalzmu dowolnej eor opsującej rynk fnansowe wzrasają możlwośc syneyzowana faków obserwowanych na ym rynku. LITERATURA. Calz M.L. (990. Towards a general seng for fuzzy mahemacs of fnance. Fuzzy Ses & Sysems 35, s Casagnol E. (986. Appun d Maemaca Fnanzara, Uncopl, Mlano. 3. Dobja M. (00 Źródła warośc jednosk penądza w: Tarczyńsk W. (red. Rynek kapałowy- skueczne nwesowane, Unwersye Szczecńsk, Szczecn. s Karazas I., Shreve S.E. (998 Mehods of Mahemacal Fnance, Sprnger, New York 5.Meron R.C. (990 Connuous Tme Fnance, Blackwell, Oxford. 6. Pecca L. (97. Su d una caraerzzazone del prncpo del crero dell aualzzazone, Sudum Parmense, Parma. 7. Paseck K. (005 Od arymeyk handlowej do nżyner fnansowej, Wydawncwo Naukowe AE w Poznanu, Poznań. 8
9 Model dwuczynnkowy w arymeyce fnansowej TWO-FACTORIAL MODEL n FINANCIAL ARITMHMETIC SUMMARY Classcal formal approach o fnancal arhmec s based on a one-facoral model of capal apprecaon whch s called a model spo. In hs arcle a model forward s nroduced no he heory of fnancal arhmec as he wo-facor model of capal apprecaon. General relaonshps beween models forward and spo were shown. All consderaons are gven n he conex of axomac deducve approach o fnance arhmec. 9
PROBLEM ODWROTNY DLA RÓWNANIA PARABOLICZNEGO W PRZESTRZENI NIESKOŃCZENIE WYMIAROWEJ THE INVERSE PARABOLIC PROBLEM IN THE INFINITE DIMENSIONAL SPACE
JAN KOOŃSKI POBLEM ODWOTNY DLA ÓWNANIA PAABOLICZNEGO W PZESTZENI NIESKOŃCZENIE WYMIAOWEJ THE INVESE PAABOLIC POBLEM IN THE INFINITE DIMENSIONAL SPACE S r e s z c z e n e A b s r a c W arykule skonsruowano
Inne kanały transmisji
Wykład 4 Inne kanały ransmsj Plan wykładu. Ceny akywów 3. Ceny akywów Wzros sopy procenowej powoduje spadek cen domów akcj. gdze C warość kuponu, F warość nomnalna gdze dywdenda, g empo wzrosu dywdendy
O problemie modelowania stopy procentowej
Krzyszof Paseck Akadema Ekonomczna w Poznanu O probleme modelowana sopy procenowe Na dowolnym rynku fnansowym znaduemy nsrumeny fnansowe obarczone ryzykem warośc począkowe lub ez ryzykem warośc końcowe.
Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.
Maemayka ubezpeczeń mająkowych 7.05.00 r. Zadane. Pewne ryzyko generuje jedną szkodę z prawdopodobeńswem q, zaś zero szkód z prawdopodobeńswem ( q). Ubezpeczycel pokrywa nadwyżkę szkody ponad udzał własny
13. DWA MODELE POTOKU RUCHU (TEORIOKOLEJKOWE)(wg Wocha,1998)
3. Dwa modele pooku ruchu (eorokolejkowe) 3. DWA MODELE POTOKU RUCHU (TEORIOKOLEJKOWE)(wg Wocha,998) 3.. Model Hagha Isneje wele prac z la powojennych, w kórych wysępują próby modelowana kolejek ruchowych
2012-10-11. Definicje ogólne
0-0- Defncje ogólne Logstyka nauka o przepływe surowców produktów gotowych rodowód wojskowy Utrzyywane zapasów koszty zwązane.n. z zarożene kaptału Brak w dostawach koszty zwązane.n. z przestoje w produkcj
Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Wykład 2
Sansław Cchock Naala Nehrebecka Wykład 2 1 1. Szereg czasowy 2. Sezonowość 3. Zmenne sacjonarne 4. Zmenne znegrowane 2 1. Szereg czasowy 2. Sezonowość 3. Zmenne sacjonarne 4. Zmenne znegrowane 3 Szereg
Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 1. Układy równań liniowych
Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analza zagadneń różnczkowych 1. Układy równań lnowych P. F. Góra http://th-www.f.uj.edu.pl/zfs/gora/ semestr letn 2006/07 Podstawowe fakty Równane Ax = b, x,
Kier. MTR Programowanie w MATLABie Laboratorium
Ker. MTR Programowane w MATLABe Laboraorum Ćw. Zasosowane bbloecznych funkcj MATLABa do numerycznego rozwązywana równań różnczkowych. Wprowadzene Układy równań różnczkowych zwyczajnych perwszego rzędu
Jerzy Czesław Ossowski Katedra Ekonomii i Zarzdzania Przedsibiorstwem Wydział Zarzdzania i Ekonomii Politechnika Gdaska
Jerzy Czesław Ossowsk Kaedra Ekonom Zarzdzana Przedsborswem Wydzał Zarzdzana Ekonom Polechnka Gdaska IX Ogólnoposke Semnarum Naukowe n. Dynamczne modele ekonomeryczne, Kaedra Ekonomer Saysyk, Unwersye
5. Pochodna funkcji. lim. x c x c. (x c) = lim. g(c + h) g(c) = lim
5. Pocodna funkcj Defncja 5.1 Nec f: (a, b) R nec c (a, b). Jeśl stneje granca lm x c x c to nazywamy ją pocodną funkcj f w punkce c oznaczamy symbolem f (c) Twerdzene 5.1 Jeśl funkcja f: (a, b) R ma pocodną
Projekt 6 6. ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH CAŁKOWANIE NUMERYCZNE
Inormatyka Podstawy Programowana 06/07 Projekt 6 6. ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH CAŁKOWANIE NUMERYCZNE 6. Równana algebraczne. Poszukujemy rozwązana, czyl chcemy określć perwastk rzeczywste równana:
Hipotezy o istotności oszacowao parametrów zmiennych objaśniających ˆ ) ˆ
WERYFIKACJA HIPOTEZY O ISTOTNOŚCI OCEN PARAMETRÓW STRUKTURALNYCH MODELU Hpoezy o sonośc oszacowao paramerów zmennych objaśnających Tesowane sonośc paramerów zmennych objaśnających sprowadza sę do nasępującego
Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Wykład 2
Sansław Cchock Naala Nehrebecka Wykład 2 1 1. Szereg czasowy 2. Sezonowość 3. Zmenne sacjonarne 2 1. Szereg czasowy 2. Sezonowość 3. Zmenne sacjonarne 3 Szereg czasowy jes pojedynczą realzacją pewnego
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
Podstawowe algorytmy indeksów giełdowych
Podsawowe algorymy ndeksów gełdowych Wersja 1.1 San na 25-11-13 Podsawowe algorymy ndeksów gełdowych Wersja 1.1 San na 2013-11-25 Sps reśc I. Algorymy oblczana warośc ndeksów gełdowych...3 1. Warość beżąca
ALGEBRY HALLA DLA POSETÓW SKOŃCZONEGO TYPU PRINJEKTYWNEGO
ALGEBRY HALLA DLA POSETÓW SKOŃCZONEGO TYPU PRINJEKTYWNEGO NA PODSTAWIE REFERATU JUSTYNY KOSAKOWSKIEJ. Moduły prnjektywne posety skończonego typu prnjektywnego Nech I będze skończonym posetem. Przez max
Zbigniew Palmowski. Analiza Przeżycia
Zbgnew Palmowsk Analza Przeżyca Wrocław 9 Zbgnew Palmowsk Docendo dscmus (Ucząc nnych, sam sę uczymy) Seneka Mos of he me I fnd myself workng n heorecal problems, because I am neresed n applcaons. I also
C d u. Po podstawieniu prądu z pierwszego równania do równania drugiego i uporządkowaniu składników lewej strony uzyskuje się:
Zadanie. Obliczyć przebieg napięcia na pojemności C w sanie przejściowym przebiegającym przy nasępującej sekwencji działania łączników: ) łączniki Si S są oware dla < 0, ) łącznik S zamyka się w chwili
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
Wykład z Podstaw matematyki dla studentów Inżynierii Środowiska. Wykład 8. CAŁKI NIEOZNACZONE. ( x) 2 cos2x
Wykład z Podsaw maemayk dla sudenów Inżyner Środowska Wykład 8. CŁKI NIEOZNCZONE Defnca (funkca perwona) Nech F es funkcą perwoną funkc f na przedzale I, eżel F '( ) f ( ) dla każdego I. Udowodnć, że funkce
Modelowanie równowagi cenowej na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie w okresach przed i po wejściu Polski do Unii Europejskiej
Sansław Urbańsk * Modelowane równowag cenowej na Gełdze Paperów Waroścowych w Warszawe w okresach przed po wejścu Polsk do Un Europejskej Wsęp Praca nnejsza sanow konynuację badań doyczących wyceny akcj
) będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym rozkładzie normalnym z następującymi parametrami: nieznaną wartością 1 4
Zadane. Nech ( X, Y ),( X, Y ), K,( X, Y n n ) będą nezależnym zmennym losowym o tym samym rozkładze normalnym z następującym parametram: neznaną wartoścą oczekwaną EX = EY = m, warancją VarX = VarY =
WYCENA KONTRAKTÓW FUTURES, FORWARD I SWAP
Krzyszof Jajuga Kaedra Inwesycji Finansowych i Zarządzania Ryzykiem Uniwersye Ekonomiczny we Wrocławiu WYCENA KONRAKÓW FUURES, FORWARD I SWAP DWA RODZAJE SYMERYCZNYCH INSRUMENÓW POCHODNYCH Symeryczne insrumeny
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
Analiza rodzajów skutków i krytyczności uszkodzeń FMECA/FMEA według MIL STD - 1629A
Analza rodzajów skutków krytycznośc uszkodzeń FMECA/FMEA według MIL STD - 629A Celem analzy krytycznośc jest szeregowane potencjalnych rodzajów uszkodzeń zdentyfkowanych zgodne z zasadam FMEA na podstawe
WYBRANE ASPEKTY HARMONOGRAMOWANIA PROCESU MAGAZYNOWEGO
PRACE NAUKOWE POLITECHNIKI WARSZAWSKIEJ z. 64 Transpor 28 Tomasz AMBROZIAK, Konrad LEWCZUK Wydzał Transporu Polechnk Warszawske Zakład Logsyk Sysemów Transporowych ul. Koszykowa 75, -662 Warszawa am@.pw.edu.pl;
Zaawansowane metody numeryczne
Wykład 9. jej modyfkacje. Oznaczena Będzemy rozpatrywać zagadnene rozwązana następującego układu n równań lnowych z n newadomym x 1... x n : a 11 x 1 + a 12 x 2 +... + a 1n x n = b 1 a 21 x 1 + a 22 x
SZACOWANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODĄ PROPAGACJI ROZKŁADÓW
SZACOWANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODĄ PROPAGACJI ROZKŁADÓW Stefan WÓJTOWICZ, Katarzyna BIERNAT ZAKŁAD METROLOGII I BADAŃ NIENISZCZĄCYCH INSTYTUT ELEKTROTECHNIKI ul. Pożaryskego 8, 04-703 Warszawa tel.
Modelowanie ryzyka kredytowego MODELOWANIE ZA POMOCA HAZARDU
Modelowanie ryzyka kredyowego MODELOWANIE ZA POMOCA PROCESU HAZARDU Mariusz Niewęgłowski Wydział Maemayki i Nauk Informacyjnych, Poliechniki Warszawskiej Warszawa 2014 hazardu Warszawa 2014 1 / 18 Proces
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
Kurtoza w procesach generowanych przez model RCA GARCH
Joanna Górka * Kuroza w procesach generowanych przez model RCA GARCH Wsęp Na przesrzen osanej dekady odnoowuje sę szybk rozwój model nelnowych. Wdoczna jes zwłaszcza różnorodność nelnowych specyfkacj modelowych,
PARAMETRY ELEKTRYCZNE CYFROWYCH ELEMENTÓW PÓŁPRZEWODNIKOWYCH
ARAMETRY ELEKTRYZNE YFROWYH ELEMENTÓW ÓŁRZEWODNIKOWYH SZYBKOŚĆ DZIAŁANIA wyrażona maksymalną częsolwoścą racy max MO OBIERANA WSÓŁZYNNIK DOBROI D OBIĄŻALNOŚĆ ELEMENTÓW N MAKSYMALNA LIZBA WEJŚĆ M ODORNOŚĆ
PODAŻOWE CZYNNIKI WZROSTU GOSPODARCZEGO PODSTAWOWE MODELE TEORETYCZNE
ACTA UIVRSITATIS LODZISIS FOLIA OCOOMICA 294, 23 Paweł Dykas *, Tomasz Tokarsk ** PODAŻOW CZYIKI WZROSTU GOSPODARCZGO PODSTAWOW MODL TORTYCZ Sreszczene. Celem prezenowanego opracowana jes analza podażowych
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
ZASTOSOWANIE ZMODYFIKOWANEJ METODY NAJBLIŻSZYCH SĄSIADÓW DO PROGNOZOWANIA CHAOTYCZNYCH SZEREGÓW CZASOWYCH
Kaarzyna Zeug-Żebro Unwersye Ekonomczny w Kaowcach ZASTOSOWANIE ZMODYFIKOWANEJ METODY NAJBLIŻSZYCH SĄSIADÓW DO PROGNOZOWANIA CHAOTYCZNYCH SZEREGÓW CZASOWYCH Wprowazene Deermnzm ukłaów chaoycznych wskazuje
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
Ewolucja metod konstrukcji krzywej terminowej stóp procentowych po kryzysie płynności rynku międzybankowego w latach 2007-2009
Unwersye Ekonomczny w Poznanu Wydzał Ekonom Paweł Olsza Ewolucja meod konsrukcj krzywej ermnowej sóp procenowych po kryzyse płynnośc rynku mędzybankowego w laach 007 009 Rozprawa dokorska przygoowana pod
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
Równania rekurencyjne na dziedzinach
Marek Materzok Równana rekurencyjne na dzedznach Pommo, ż poczynłem starana, aby praca ta była możlwe kompletna wolna od błędów, ne mogę zagwarantować, że ne wkradły sę do nej żadne neścsłośc czy pomyłk.
Arytmetyka finansowa Wykład z dnia 30.04.2013
Arytmetyka fnansowa Wykła z na 30042013 Wesław Krakowak W tym rozzale bęzemy baać wartość aktualną rent pewnych, W szczególnośc, wartość obecną renty, a równeż wartość końcową Do wartośc końcowej renty
Makroekonomia Gospodarki Otwartej Wykład 8 Polityka makroekonomiczna w gospodarce otwartej. Model Mundella-Fleminga
Makroekonoma Gospodark Otwartej Wykład 8 Poltyka makroekonomczna w gospodarce otwartej. Model Mundella-Flemnga Leszek Wncencak Wydzał Nauk Ekonomcznych UW 2/29 Plan wykładu: Założena analzy Zaps modelu
i 0,T F T F 0 Zatem: oprocentowanie proste (kapitalizacja na koniec okresu umownego 0;N, tj. w momencie t N : F t F 0 t 0;N, F 0
Maemayka finansowa i ubezpieczeniowa - 1 Sopy procenowe i dyskonowe 1. Sopa procenowa (sopa zwrou, sopa zysku) (Ineres Rae). Niech: F - kapiał wypoŝyczony (zainwesowany) w momencie, F T - kapiał zwrócony
Zestaw zadań 4: Przestrzenie wektorowe i podprzestrzenie. Liniowa niezależność. Sumy i sumy proste podprzestrzeni.
Zestaw zadań : Przestrzene wektorowe podprzestrzene. Lnowa nezależność. Sumy sumy proste podprzestrzen. () Wykazać, że V = C ze zwykłym dodawanem jako dodawanem wektorów operacją mnożena przez skalar :
Ekonometryczne modele nieliniowe
Ekonomeryczne modele nelnowe Wykład 5 Progowe modele regrej Leraura Hanen B. E. 997 Inference n TAR Model, Sude n Nonlnear Dynamc and Economerc,. Tek na rone nerneowej wykładu Dodakowa leraura Hanen B.
HSC Research Report. Principal Components Analysis in implied volatility modeling (Analiza składowych głównych w modelowaniu implikowanej zmienności)
HSC Research Repor HSC/04/03 Prncpal Componens Analyss n mpled volaly modelng (Analza składowych głównych w modelowanu mplkowanej zmennośc) Rafał Weron* Sławomr Wójck** * Hugo Senhaus Cener, Wrocław Unversy
Aksjomat synergii w arytmetyce finansowej
Krzysztof Piasecki Akademia Ekonomiczna w Poznaniu Aksjomat synergii w arytmetyce finansowej Problem badawczy Pieniądz odpowiednio traktowany zwiększa swą wartość wraz z upływem czasu. Jest to przyrost
Regulamin. udzielania pomocy materialnej o charakterze socjalnym dla uczniów zamieszkaùych na terenie Gminy Wolbórz
Zaù¹cznk Nr 1 uchwaùy Nr XXVIII/167/2005 Rady Gmny Wolbórz z dna 30 marca 2005 r. Regulamn udzelana pomocy maeralnej o charakerze socjalnym dla ucznów zameszkaùych na erene Gmny Wolbórz I. Sposób usalana
Brak arbitrażu na rynkach z proporcjonalnymi kosztami transakcji *
Zeszyy Unwersye Ekonomczny w Krakowe Naukowe (937) ISSN 898-6447 Zesz. Nauk. UEK, 205; (937): 27 39 DOI: 0.5678/ZNUEK.205.0937.009 Agneszka Rygel Kaedra Maemayk Unwersye Ekonomczny w Krakowe Brak arbrażu
BEZRYZYKOWNE BONY I LOKATY BANKOWE ALTERNATYWĄ DLA PRZYSZŁYCH EMERYTÓW. W tym krótkim i matematycznie bardzo prostym artykule pragnę osiągnąc 3 cele:
1 BEZRYZYKOWNE BONY I LOKATY BANKOWE ALTERNATYWĄ DLA PRZYSZŁYCH EMERYTÓW Leszek S. Zaremba (Polish Open Universiy) W ym krókim i maemaycznie bardzo prosym arykule pragnę osiągnąc cele: (a) pokazac że kupowanie
Całka nieoznaczona Andrzej Musielak Str 1. Całka nieoznaczona
Całka nieoznaczona Andrzej Musielak Sr Całka nieoznaczona Całkowanie o operacja odwrona do liczenia pochodnych, zn.: f()d = F () F () = f() Z definicji oraz z abeli pochodnych funkcji elemenarnych od razu
ψ przedstawia zależność
Ruch falowy 4-4 Ruch falowy Ruch falowy polega na rozchodzeniu się zaburzenia (odkszałcenia) w ośrodku sprężysym Wielkość zaburzenia jes, podobnie jak w przypadku drgań, funkcją czasu () Zaburzenie rozchodzi
Diagnostyka układów kombinacyjnych
Dagnostyka układów kombnacyjnych 1. Wprowadzene Dagnostyka obejmuje: stwerdzene stanu układu, systemu lub ogólne sec logcznej. Jest to tzw. kontrola stanu wykrywająca czy dzałane sec ne jest zakłócane
5. OPTYMALIZACJA GRAFOWO-SIECIOWA
. OPTYMALIZACJA GRAFOWO-SIECIOWA Defncja grafu Pod pojęcem grafu G rozumemy następującą dwójkę uporządkowaną (defncja grafu Berge a): (.) G W,U gdze: W zbór werzchołków grafu, U zbór łuków grafu, U W W,
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
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
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
MAKROEKONOMIA 2. Wykład 3. Dynamiczny model DAD/DAS, część 2. Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak
MAKROEKONOMIA 2 Wykład 3. Dynamiczny model DAD/DAS, część 2 Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak ( ) ( ) ( ) i E E E i r r = = = = = θ θ ρ ν φ ε ρ α * 1 1 1 ) ( R. popyu R. Fishera Krzywa Phillipsa
Rozwiązywanie zadań optymalizacji w środowisku programu MATLAB
Rozwązywane zadań optymalzacj w środowsku programu MATLAB Zagadnene optymalzacj polega na znajdowanu najlepszego, względem ustalonego kryterum, rozwązana należącego do zboru rozwązań dopuszczalnych. Standardowe
PODSTAWOWE MIERNIKI DYNAMIKI ZJAWISK
PODSTAWOWE MIERNIKI DYNAMIKI ZJAWISK Założena Nech oznacza ozom (warość) badanego zjawska (zmennej) w kolejnch momenach czasu T0, gdze T 0 0,1,..., n 1 oznacza worz szereg czasow. zbór numerów czasu. Cąg
p Z(G). (G : Z({x i })),
3. Wykład 3: p-grupy twerdzena Sylowa. Defncja 3.1. Nech (G, ) będze grupą. Grupę G nazywamy p-grupą, jeżel G = dla pewnej lczby perwszej p oraz k N. Twerdzene 3.1. Nech (G, ) będze p-grupą. Wówczas W
MAKSYMALNY OCZEKIWANY CZAS PRZEBYWANIA PORTFELA INWESTYCYJNEGO W ZADANYM OBSZARZE BADANIA EMPIRYCZNE
Danel Iskra Unwersye Ekonomczny w Kaowcach MAKSYMALNY OCZEKIWANY CZAS PRZEBYWANIA PORTFELA INWESTYCYJNEGO W ZADANYM OBSZARZE BADANIA EMPIRYCZNE Wprowadzene Wraz z rozwojem eor nwesycj fnansowych, nwesorzy
Europejska opcja kupna akcji calloption
Europejska opcja kupna akcji callopion Nabywca holder: prawo kupna long posiion jednej akcji w okresie epiraiondae po cenie wykonania eercise price K w zamian za opłaę C Wysawca underwrier: obowiązek liabiliy
Badanie współzależności dwóch cech ilościowych X i Y. Analiza korelacji prostej
Badane współzależnośc dwóch cech loścowych X Y. Analza korelacj prostej Kody znaków: żółte wyróżnene nowe pojęce czerwony uwaga kursywa komentarz 1 Zagadnena 1. Zwązek determnstyczny (funkcyjny) a korelacyjny.
Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6
Stansław Cchock Natala Nehrebecka Wykład 6 1 1. Interpretacja parametrów przy zmennych objaśnających cągłych Semelastyczność 2. Zastosowane modelu potęgowego Model potęgowy 3. Zmenne cągłe za zmenne dyskretne
1 Przestrzenie statystyczne, statystyki
M. Beśka, Statystyka matematyczna, wykład 1 1 1 Przestrzene statystyczne, statystyk 1.1 Rozkłady zmennych losowych Nech Ω, F, P ) będze ustaloną przestrzeną probablstyczną, a X : Ω IR zmenną losową na
Inwestowanie w jakość na rynkach akcji w Europie Środkowo-Wschodniej
Bank Kredy 46(2 205 65-90 Inwesowane w jakość na rynkach akcj w Europe Środkowo-Wschodnej Adam Zarema* Nadesłany: 2 wrześna 204 r. Zaakcepowany: 3 marca 205 r. Sreszczene Opracowane ma na celu przedsawene
Rozmyta efektywność portfela
Krzysztof PIASECKI Akadema Ekonomczna w Poznanu Problem badawczy Rozmyta ektywność portfela Buckley [] Calz [] zaproponowal reprezentowane wartośc przyszłych nwestycj fnansowych przy pomocy lczb rozmytych.
XI Konferencja Naukowa WZEE Rzeszów - Czarna, wrzesień 2013 r.
XI Konferencja Naukowa WZEE 203 Rzeszów - Czarna, 27-30 wrzeseń 203 r. XI Konferencja Naukowa WZEE 203 Rzeszów - Czarna, 27-30 wrzeseń 203 r. CYFROWE PRZEWARZANIE IMPULSOWEGO SYGNAŁU CZĘSOLIWOŚCIOWEGO
WYKORZYSTANIE RACHUNKU WARIACYJNEGO DO ANALIZY WAHAŃ PRODUKCJI W PRZEDSIĘBIORSTWACH
STUDIA I PRACE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH I ZARZĄDZANIA NR 36, T. 1 Sefan Grzesiak * WYKORZYSTANIE RACHUNKU WARIACYJNEGO DO ANALIZY WAHAŃ PRODUKCJI W PRZEDSIĘBIORSTWACH STRESZCZENIE W arykule podjęo problem
MATEMATYKA POZIOM ROZSZERZONY Kryteria oceniania odpowiedzi. Arkusz A II. Strona 1 z 5
MATEMATYKA POZIOM ROZSZERZONY Krytera ocenana odpowedz Arkusz A II Strona 1 z 5 Odpowedz Pytane 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Odpowedź D C C A B 153 135 232 333 Zad. 10. (0-3) Dana jest funkcja postac. Korzystając
ROCZNIKI INŻYNIERII BUDOWLANEJ ZESZYT 7/2007 Komisja Inżynierii Budowlanej Oddział Polskiej Akademii Nauk w Katowicach
ROZNIKI INŻYNIERII BUDOWLANEJ ZESZYT 7/007 Komisja Inżynierii Budowlanej Oddział Polskiej Akademii Nauk w Kaowicach WYZNAZANIE PARAMETRÓW FUNKJI PEŁZANIA DREWNA W UJĘIU LOSOWYM * Kamil PAWLIK Poliechnika
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
Wartość przyszła, wartość bieżąca, synergia kapitału. arytmetyki finansowej opisujących wartość przyszłą. Uzyskano w ten sposób
KRZYSZTOF PIASECKI * EFEKT SYNERGII KAPITAŁU W ARYTMETYCE FINANSOWEJ Słowa kluczowe: Wartość przyszła, wartość bieżąca, synergia kapitału Streszczenie: W pracy implementowano warunek synergii kapitału
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
Zasada pędu i popędu, krętu i pokrętu, energii i pracy oraz d Alemberta bryły w ruchu postępowym, obrotowym i płaskim
Zasada pędu i popędu, kręu i pokręu, energii i pracy oraz d Alembera bryły w ruchu posępowym, obroowym i płaskim Ruch posępowy bryły Pęd ciała w ruchu posępowym obliczamy, jak dla punku maerialnego, skupiając
UBEZPIECZENIE Z FUNDUSZEM KAPITAŁOWYM
MEODY ILOŚCIOWE W BADANIACH EKONOMICZNYCH om XV/3, 214, sr. 86 98 PROPOZYCJA MODYFIKACJI KŁADKI NEO W UBEZPIECZENIACH NA ŻYCIE Z FUNDUZEM KAPIAŁOWYM UWZLĘDNIAJĄCA DODAKOWE RYZYKO FINANOWE Magdalena Homa
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,
I. Elementy analizy matematycznej
WSTAWKA MATEMATYCZNA I. Elementy analzy matematycznej Pochodna funkcj f(x) Pochodna funkcj podaje nam prędkość zman funkcj: df f (x + x) f (x) f '(x) = = lm x 0 (1) dx x Pochodna funkcj podaje nam zarazem
A C T A U N I V E R S I T A T I S N I C O L A I C O P E R N I C I EKONOMIA XLIII nr 2 (2012)
A C T A U N I V E R S I T A T I S N I C O L A I C O P E R N I C I EKONOMIA XLIII nr 2 (2012) 211 220 Pierwsza wersja złożona 25 października 2011 ISSN Końcowa wersja zaakcepowana 3 grudnia 2012 2080-0339
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
Zjawiska masowe takie, które mogą wystąpid nieograniczoną ilośd razy. Wyrazów Obcych)
Statystyka - nauka zajmująca sę metodam badana przedmotów zjawsk w ch masowych przejawach ch loścową lub jakoścową analzą z punktu wdzena nauk, do której zakresu należą.
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
Proste modele ze złożonym zachowaniem czyli o chaosie
Proste modele ze złożonym zachowanem czyl o chaose 29 kwetna 2014 Komputer jest narzędzem coraz częścej stosowanym przez naukowców do ukazywana skrzętne ukrywanych przez naturę tajemnc. Symulacja, obok
WYBRANE DZIAŁY ANALIZY MATEMATYCZNEJ. Wykład VII Przekształcenie Fouriera.
7. Całka Fouriera w posaci rzeczywisej. Wykład VII Przekszałcenie Fouriera. Doychczas rozparywaliśmy szeregi Fouriera funkcji w ograniczonym przedziale [ l, l] lub [ ] Teraz pokażemy analogicznie przedsawienie
Dobija M., Smaga E.; Podstawy matematyki finansowej i ubezpieczeniowej, PWN Warszawa- -Kraków 1995.
Bibliografia Dobija M., Smaga E.; Podstawy matematyki finansowej i ubezpieczeniowej, PWN Warszawa- -Kraków 1995. Elton E.J., Gruber M.J., Nowoczesna teoria portfelowa i analiza papierów wartościowych,
Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6
Stansław Cchock Natala Nehrebecka Wykład 6 1 1. Zastosowane modelu potęgowego Przekształcene Boxa-Coxa 2. Zmenne cągłe za zmenne dyskretne 3. Interpretacja parametrów przy zmennych dyskretnych 1. Zastosowane
WYBRANE STANY NIEUSTALONE TRANSFORMATORA
WYBRANE STANY NIEUSTAONE TRANSFORMATORA Analę pracy ransformaora w sanach prejścowych można preprowadć w oparcu o równana dynamk. Rys. Schema deowy ransformaora jednofaowego. Onacmy kerunk prądów napęć
± Δ. Podstawowe pojęcia procesu pomiarowego. x rzeczywiste. Określenie jakości poznania rzeczywistości
Podstawowe pojęca procesu pomarowego kreślene jakośc poznana rzeczywstośc Δ zmerzone rzeczywste 17 9 Zalety stosowana elektrycznych przyrządów 1/ 1. możlwość budowy czujnków zamenających werne każdą welkość
METODY KOMPUTEROWE 10
MEODY KOMPUEROWE RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE CZĄSKOWE Poechnka Poznańska Mchał Płokowak Adam Łodgowsk Mchał PŁOKOWIAK Adam ŁODYGOWSKI Konsace nakowe dr nż. Wod Kąko Poznań 00/00 MEODY KOMPUEROWE 0 RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE
Funkcje i charakterystyki zmiennych losowych
Funkcje charakterystyk zmennych losowych Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Intelgencj Metod Matematycznych Wydzał Informatyk Poltechnk Szczecńskej 5. Funkcje zmennych losowych
Oddziaływanie procesu informacji na dynamikę cen akcji. Małgorzata Doman Akademia Ekonomiczna w Poznaniu
Oddziaływanie procesu informacji na dynamikę cen akcji. Małgorzaa Doman Akademia Ekonomiczna w Poznaniu Modele mikrosrukury rynku Bageho (97) informed raders próbują wykorzysać swoją przewagę informacyjną
Postęp techniczny. Model lidera-naśladowcy. Dr hab. Joanna Siwińska-Gorzelak
Posęp echniczny. Model lidera-naśladowcy Dr hab. Joanna Siwińska-Gorzelak Założenia Rozparujemy dwa kraje; kraj 1 jes bardziej zaawansowany echnologicznie (lider); kraj 2 jes mniej zaawansowany i nie worzy
PAŃSTWOWA WYŻSZA SZKOŁA ZAWODOWA W PILE INSTYTUT POLITECHNICZNY. Zakład Budowy i Eksploatacji Maszyn PRACOWNIA TERMODYNAMIKI TECHNICZNEJ INSTRUKCJA
PAŃSTWOWA WYŻSZA SZKOŁA ZAWODOWA W PILE INSTYTUT POLITECHNICZNY Zakład Budowy Eksploatacj Maszyn PRACOWNIA TERMODYNAMIKI TECHNICZNEJ INSTRUKCJA Temat ćwczena: PRAKTYCZNA REALIZACJA PRZEMIANY ADIABATYCZNEJ.
MAKROEKONOMIA 2. Wykład 3. Dynamiczny model DAD/DAS, część 2. Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak
MAKROEKONOMIA 2 Wykład 3. Dynamiczny model DAD/DAS, część 2 Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak 2 Plan wykładu Zakłócenia w modelu DAD/DAS: Wzros produkcji poencjalnej; Zakłócenie podażowe o sile
Kształtowanie się firm informatycznych jako nowych elementów struktury przestrzennej przemysłu
PRACE KOMISJI GEOGRAFII PRZEMY SŁU Nr 7 WARSZAWA KRAKÓW 2004 Akadema Pedagogczna, Kraków Kształtowane sę frm nformatycznych jako nowych elementów struktury przestrzennej przemysłu Postępujący proces rozwoju
Podstawowe twierdzenia
Rozdzał 3 Podstawowe twerdzena 3.1 Istnene rozwazań lokalnych Rozpocznjmy od odpowedz na ogólne pytane: jake warunk mus spełnać równane różnczkowe zwyczajne, aby stnało jego rozwązane kedy rozwązane to
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
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
WYKORZYSTANIE MIERNIKÓW KREOWANIA WARTOŚCI W RACHUNKU ODPOWIEDZIALNOŚCI
ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 668 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR 41 2011 BARTŁOMIEJ NITA Uniwersye Ekonomiczny we Wrocławiu WYKORZYSTANIE MIERNIKÓW KREOWANIA WARTOŚCI W RACHUNKU