papierosów w Polsce w latach Trends in Poland in the years
|
|
- Przybysław Sokołowski
- 6 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Idenyfikacja Sowarzyszenie endencji produkcji Ekonomisów i konsumpcji papierosów Rolnicwa w Polsce i Agrobiznesu w laach Roczniki Naukowe om XV zeszy Ewa Jałowiecka, Pior Jałowiecki Szkoła Główna Gospodarswa Wiejskiego w Warszawie Idenyfikacja endencji produkcji i konsumpcji papierosów w Polsce w laach Idenificaion of Cigarees Producion and Consumpion Trends in Poland in he years Słowa kluczowe: produkcja papierosów, konsumpcja papierosów, wyrównywanie wykładnicze Key words: cigarees producion, cigarees consumpion, expoenial smoohing Absrak. Celem badań było przedsawienie wyników idenyfikacji endencji produkcji i konsumpcji papierosów w Polsce w laach Do analizy wykorzysano addyywny model porójnego wyrównywania wykładniczego Winersa, kóry zosał oceniony jako najlepiej dopasowany do danych empirycznych z la Dane źródłowe pochodziły z wyników badań budżeów gospodarsw domowych przeprowadzanych przez GUS. W badanym okresie swierdzono znaczący wzros produkcji papierosów w Polsce i spadek ich konsumpcji, jak również znaczące wahania sezonowe w obu przypadkach. Wsęp Przemysł wyrobów yoniowych sanowi w Polsce jedną z najważniejszych gałęzi gospodarki. Z jednej srony, jes on źródłem znaczących dochodów budżeu pańswa, kóre z yułu samego podaku akcyzowego w 2011 r. sanowiły 6,6% jego dochodów, czyli 18,3 mld zł [Sprawozdanie z wykonania 2012]. Z drugiej srony, równie znaczące są koszy ponoszonej przez pańswo profilakyki i likwidacji skuków zdrowonych nadmiernej konsumpcji papierosów, rakowanej jako nałóg. W 2011 r. poziom konsumpcji papierosów w Polsce według danych GUS oceniany był na 1852 sz. rocznie na osobę. W 2009 r. papierosy paliło 30,3% osób dorosłych, w ym 36,9% mężczyzn i 24,6% kobie. Zdecydowana większość spośród nich paliło papierosy codziennie (33,5% mężczyzn i 21,0% kobie) [Global Tobacco 2009]. Wysokie było rozpowszechnienie palenia wśród młodzieży, a nawe dzieci, ponieważ papierosy paliło 18,7% osób w wieku la, w ym 19,6% chłopców i 17,1% dziewczą [Global Tobacco 2009]. Skalę narażenia na bierne palenie ocenia się na 44,2% w domu oraz 33,6% w miejscu pracy [Czar-Ciecierski i in. 2011]. Według różnych oszacowań koszy leczenia chorób powodowanych przez nadmierne palenie papierosów wynoszą 10,0 mld zł rocznie, koszy leczenia osób narażonych na bierne palenie 2,2 mld zł, a koszy wynikające z przedwczesnych zgonów czynnych i biernych palaczy 5,5 mld zł. Łącznie koszy samego zapobiegania skukom zdrowonym nałogu palenia można oszacować na 17,5 mld zł [Zaoński i in. 2009]. Niewąpliwie należy do nich doliczyć jeszcze koszy ponoszone na profilakykę zmierzającą do ograniczania nadmiernego palenia papierosów, szczególnie wśród młodzieży. Biorąc pod uwagę przecięny roczny poziom konsumpcji papierosów w przeliczeniu na osobę oraz liczbę ludności Polski, całkowią konsumpcję papierosów w Polsce w 2011 r. można było oszacować na 71,4 mld szuk. Jes o wielkość, kóra w osanich laach sysemaycznie i zdecydowanie maleje. Niewąpliwy wpływ na o mają sysemaycznie rosnące ceny papierosów, kóre w 2011 r. osiągnęły rekordowy po raz kolejny poziom 10, zł za paczkę zawierającą 20 sz. Jes o wynik sysemaycznego zwiększania obciążeń podakowych (akcyza i VAT), kórymi obłożone są papierosy. W 2011 r. sanowiły one aż 84,6% ceny, co było jednym z najwyższych poziomów opodakowania wyrobów yoniowych na świecie [Czar-Ciecierski i in. 2011]. Z kolei wysokie ceny papierosów są przyczyną wysokiego udziału w rynku papierosów pochodzących
2 120 Ewa Jałowiecka, Pior Jałowiecki z nielegalnych źródeł. Szacuje się, że 5,5% papierosów wypalanych w Polsce przemyca się z Białorusi, 3,9% z Ukrainy, a 2,0% z Rosji (Obwód Kaliningradzki). Ponado, 4,4% papierosów jes wywarzanych nielegalnie na erenie Polski. Łącznie daje o 15,8% papierosów wypalanych każdego roku [Analiza krajowej ]. Tymczasem według danych GUS, już od 2003 r. odnoowuje się w Polsce sysemayczny wzros produkcji papierosów. W 2011 r. na 1852 papierosy wypalone przez saysycznego Polaka przypadły 3283 papierosy wyprodukowane w Polsce. Maeriał i meodyka badań Celem badań było przygoowanie prognoz produkcji i konsumpcji papierosów na podsawie miesięcznych szeregów czasowych obejmujących dane z la , pochodzących z wyników badań budżeów gospodarsw domowych (BGD). Badaniami ymi prowadzonymi co roku przez GUS, objęych jes każdorazowo ponad 30 ys. gospodarsw domowych i ponad 100 ys. wchodzących w ich skład osób. W prowadzonych badaniach dekompozycję badanych szeregów czasowych, sprawdzenie ich sacjonarności, idenyfikację punków zwronych oraz obserwacji odsających przeprowadzono wykorzysując kompleksową meodologię ARIMA X-12. Jes ona bardzo częso rekomendowana jako narzędzie dekompozycji, idenyfikacji posaci szeregów czasowych, jak również ich modelowania przede wszyskim w odniesieniu do danych makroekonomicznych [Asolfi i in. 2003, Mir, Rondonoi 2003, Grudkowska, Paśnicka 2007]. Modele, na podsawie kórych przygoowano prognozy, wybrano spośród kilkunasu modeli wyrównywania wykładniczego i ARIMA, oceniając jakość ich dopasowania do danych empirycznych. Posłużono się w ym celu współczynnikiem deerminacji R 2, pierwiaskiem średniego błędu kwadraowego (RSME) oraz kryeriami informacyjnymi Akaike (AIC) i Bayesa-Schwarza (BSC). W obydwu przypadkach najlepiej dopasowanym modelem okazał się model porójnego wyrównywania wykładniczego Winersa [1960]. Warości prognozowane wyznaczane są w nim zgodnie z formułami (1) (2) (3). (1) yˆ α ( y wˆ ) + ( 1 α ) ( yˆ z ) = 1 s 1 ˆ 1 (2) zˆ ( ˆ ˆ = β y y 1 ) + ( 1 β ) zˆ 1 (3) wˆ = γ ( y yˆ ) + ( 1 ) wˆ 1 γ s gdzie: ŷ prognoza badanej zmiennej dla momenu lub okresu ; ẑ warość wyrównana składnika rendu w momencie lub okresie ; ŵ warość wyrównana składnika sezonowego w momencie lub okresie ; s długość pojedynczego cyklu sezonowego; α, β, γ sałe wyrównywania o warościach z przedziału od 0 do 1. Wyniki badań Po dokonaniu dekompozycji szeregu czasowego zawierającego miesięczne dane n. produkcji papierosów, na podsawie wyodrębnionego składnika rendu swierdzono odwrócenie endencji spadkowej na wzrosową produkcji papierosów, kóre miało miejsce w laach , czyli w okresie bezpośrednio poprzedzającym przysąpienie Polski do Unii Europejskiej (UE) (rys. 1). Na podsawie wyodrębnionego składnika wahań sezonowych swierdzono, że ich roczny cykl dzieli się na dwie wyraźnie zaznaczone części: wzros produkcji w okresie od luego do października każdego roku oraz spadek w pozosałych miesiącach. Począwszy od la swierdzona srukura wahań sezonowych saje się zdecydowanie wyraźniejsza niż poprzednio, chociaż nie ulega zmianom jakościowym. Poziom produkcji papierosów w październiku osiąga poziom ok. półora raza wyższy niż w luym ego samego roku (rys. 2).
3 Idenyfikacja endencji produkcji i konsumpcji papierosów w Polsce w laach Rysunek 1. Miesięczny poziom produkcji papierosów w Polsce w laach (pk), składnik rendu wyodrębniony z szeregu czasowego (linia ciągła pogrubiona), warości odsezonowane (linia ciągła cienka) oraz przecięny rend liniowy w badanym okresie (linia przerywana) Figure 1. Monhly cigarees producion level in Poland in he years (poins), he rend componen exraced from a ime series (bold solid line), seasonally adjused values (hin solid line) and he average linear rend over he period (dashed line) Source: own sudy sz./osobę/pcs. per capia Rysunek 2. Miesięczny poziom produkcji 4 sz./osobę/pcs. per capia 1,4 papierosów w Polsce, w laach ,3 (pk, skala z lewej srony) oraz wahania sezonowe wyodrębnione z szeregu czasowego (linia ciągła, skala z prawej srony) Figure 2. Monhly cigarees producion level in Poland in he years (poins, scale on he lef side), seasonal flucuaions exraced from a ime series (bold solid line), seasonally adjused values (hin solid line, scale on he righ side) ,2 1,1 1,0 0,9 0,8 0,7 0,6 Source: own sudy Swierdzone odwrócenie endencji spadkowej produkcji papierosów na wzrosową, jak również zmiana ampliudy jej wahań sezonowych miały miejsce w okresie bezpośrednio poprzedzającym przysąpienie Polski do UE. Wówczas doniesienia prasy przede wszyskim branżowej, ale również codziennej wskazywały, że po zakończeniu prywayzacji polskiego przemysłu wyrobów yoniowych oraz wykrysalizowaniu się podziału polskiego rynku papierosów pomiędzy kilka dużych międzynarodowych koncernów yoniowych przygoowywały się one do przenoszenia znaczącej części swojej produkcji do naszego kraju. Związane było o z niższymi koszami produkcji oraz możliwością owarcia nowych rynków w krajach, kóre przysępowały do UE w ym samym okresie co Polska. Oczywiście nie można ych faków wskazać jako jednoznacznej przyczyny wymienionych zmian, ale jes o dosyć prawdopodobne ich wyjaśnienie. Rysunek 3. Miesięczny poziom produkcji papierosów w Polsce w laach (pk), prognoza produkcji (linia ciągła) oraz 95% przedział ufności prognozy dla la (linia kreskowana) Figure 3. Monhly cigarees producion level in Poland in he years (poins), producion forecas (solid line), 95% confidence inerval for he years Source: own sudy sz./osobę/pcs. per capia
4 122 Ewa Jałowiecka, Pior Jałowiecki Tabela 1. Porównanie rzeczywisych (według GUS) i prognozowanych poziomów całkowiej produkcji papierosów w ciągu roku w Polsce w laach Table 1. Comparison of real (by GUS) and forecased levels of oal cigarees producion per year in Poland Rok/ Produkcja papierosów w ciągu roku [mld sz.]/ Year Cigarees producion per year [bln pcs.] warość warość rzeczywisa/ prognozowana/ he acual prediced value value 95% przedział ufności/95% confidence inerval ,60 91, ,60 83, ,80 75, ,40 75, ,24 80, ,30 84, ,00 93, ,00 114, ,60 126, ,40 138, ,20 141,82 115,69 167, ,86 144,63 110,55 178, ,49 147,36 101,28 193, ,37 1,09 88,27 211,90 na podsawie Budżey gospodarsw Source: own sudy based on Budżey gospodarsw Przygoowane obliczenia zgodnie z wybranym modelem porójnego wyrównywania wykładniczego Winersa, wskazują na urzymanie swierdzonej endencji wzrosowej poziomu produkcji papierosów na mniej więcej sałym poziomie (wzros o ok. 3 mld sz. rocznie), jak również na urzymanie się znaczących wahań sezonowych (maksymalny poziom produkcji w październiku większy od minimalnego w luym ok. 1,6 raza) (rys. 3). Dopasowanie przygoowanego modelu do danych empirycznych z la oceniono jako dobre (warość współczynnika deerminacji R 2 = 0,78), ale nie ak dobre, jak w przypadku modelu dla konsumpcji papierosów omówionego w dalszej części pracy. Pomimo ego, przedsawione w abeli 1 dane na ema produkcji papierosów w Polsce za laa opublikowane przez GUS wydają się powierdzać rafność przygoowanej prognozy [Budżey Gospodarsw ]. Niezby wysoka ocena dopasowania modelu produkcji papierosów jes najprawdopodobniej wynikiem zaobserwowanej zmiany endencji spadkowej na wzrosową oraz przede wszyskim zmiany ampliudy wahań sezonowych, kóre swierdzono w laach Na podsawie składnika rendu wyodrębnionego w wyniku dekompozycji szeregu czasowego zawierającego miesięczne dane n. konsumpcji papierosów w laach swierdzono wyraźną endencję spadkową, kóra kszałowała się na zbliżonym poziomie przez cały badany okres (rys. 4). Swierdzono również sabilny i bardzo podobny w całym badanym okresie cykl wahań sezonowych: wzros produkcji w okresie od kwienia do sierpnia oraz od lisopada do sycznia każdego roku, jak również duże wahania w pozosałych miesiącach (rys. 5). Rysunek 4. Miesięczny poziom konsumpcji papierosów w Polsce w laach (pk), składnik rendu wyodrębniony z szeregu czasowego (linia ciągła pogrubiona), warości odsezonowane (linia ciągła cienka) oraz przecięny rend liniowy w badanym okresie (linia przerywana) Figure 4. Monhly cigarees consumpion level in Poland in he years (poins), he rend componen exraced from a ime series (bold solid line), seasonally adjused values (hin solid line) and he average linear rend over he period (dashed line) Source: own sudy 80 sz./osobę/pcs. per capia
5 Idenyfikacja endencji produkcji i konsumpcji papierosów w Polsce w laach Rysunek 5. Miesięczny poziom konsumpcji papierosów w Polsce, w laach (pk, skala z lewej srony) oraz wahania sezonowe wyodrębnione z szeregu czaso-wego (linia ciągła, skala z prawej srony) Figure 5. Monhly cigarees consumpion level in Poland in he years (poins, scale on he lef side), seasonal flucuaions exraced from a ime series (bold solid line), seasonally adjused values (hin solid line, scale on he righ side) Source: own sudy sz./osobę/pcs. per capia 1,04 1,03 1,02 1,01 1,00 0,99 0,98 0,97 0,96 Rysunek 6. Miesięczny poziom konsumpcji papierosów w Polsce ogółem w laach (pk), prognoza konsumpcji (linia ciągła) oraz 95% przedział ufności pro-gnozy dla la (linia przerywana) Figure 6. Monhly cigarees consumpion level in Poland in he years (poins), producion forecas (solid line), 95% confidence inerval for he years Source: own sudy Prognoza w ujęciu miesięcznym wskazuje na urzymanie w laach wyraźnej i sabilnej endencji spadkowej, kórej owarzyszą wyraźne, ale niezby silne wahania sezonowe (w sierpniu poziom konsumpcji papierosów osiąga poziom 1,2 razy wyższy niż w luym ego samego roku) (rys. 6). Wysoka ocena dopasowania przygoowanego modelu do danych empirycznych (warość współczynnika deerminacji R 2 = 0,96) wskazuje, że wyjaśnia on zmienność poziomu konsumpcji papierosów w badanym okresie w zadowalającym sopniu. W abeli 2 przedsawiono rzeczywise warości konsumpcji papierosów w Polsce w laach oraz warości prognozowane zgodnie z przygoowanym modelem. Należy podkreślić, że warości konsumpcji papierosów uzyskane z wyników badań BGD są 80 sz./osobę/pcs. per capia Tabela 2. Porównanie rzeczywisych (wg wyników badań BGD) i prognozowanych poziomów całkowiej konsumpcji papierosów w ciągu roku w Polsce, w laach Table 2. Comparison of real (by GUS) and forecased levels of oal cigarees consumpion per year in Poland Rok/ Year Konsumpcja papierosów [mld sz./rok]/ Cigarees consumpion [bln pcs./year] warość prognozowana/prediced value warość rzeczy-wisa (wg BGD)/acual value (by GUS) 95% przedział ufności/95% confidence inerval ,78 32, ,68 30, , 30, ,74 28, ,47 26, ,79 23, ,68 22, ,74 21, ,78 20, ,21 19, ,16 14,99 19, ,64 12,74 18, ,12 10,61 17, ,59 8,56 16,61 Źródło: jak w ab. 1 Source: see ab. 1
6 124 Ewa Jałowiecka, Pior Jałowiecki zdecydowanie niższe od danych publikowanych przez GUS, chociażby w rocznikach saysycznych za laa Przyczyną jes zaniżanie niekórych wydaków, szczególnie na alkohol, wyroby yoniowe, wyroby cukiernicze, żywienie w placówkach gasronomicznych. Zazwyczaj zaniżanie doyczy ych wydaków, kóre oceniane są powszechnie jako zbykowne [Budżey gospodarsw ]. Podsumowanie W badanym okresie zdecydowanemu wzrosowi produkcji papierosów owarzyszył spadek ich konsumpcji. Była o zależność dosyć silna, o czym świadczy warość współczynnika korelacji rangowej Spearmana r S = -0,79. Przygoowane prognozy pozwalają swierdzić, że syuacja aka będzie ulegała dalszemu pogłębieniu w kolejnych laach. Jej wyjaśnienia należy uparywać przede wszyskim w przenoszeniu przez międzynarodowe koncerny znaczącej części produkcji do Polski w osanich laach z uwagi na niższe jej koszy, kóre są wzros produkcji, oraz w sysemaycznym wzroście cen papierosów i w około 15-proc. udziale w rynku znacznie ańszych papierosów pochodzących z nielegalnych źródeł, kóre powodują spadek papierosów pochodzących z legalnych źródeł. Wydaje się, że przede wszyskim kwesia konsumpcji papierosów pochodzących z przemyu i nielegalnych wywórni na erenie kraju, wymaga dodakowych pogłębionych badań. Lieraura Asolfi R., Ladiray D., Mazzi G.L. 2003: Seasonal Adjusmen of European Aggregaes: Direc Versus Indirec Approach, [W:] M. Manna, R. Peronacci (red.), Seasonal Adjusmen. European Cenral Bank, Frankfur am Main, Germany, s Budżey gospodarsw domowych w roku : Zakład Wydawnicw Saysycznych, Główny Urząd Saysyczny, Warszawa. Czar-Ciecierski C., Cherukupalli R., Weresa M. 2011: Ekonomiczne aspeky palenia yoniu i opodakowania wyrobów yoniowych w Polsce, Inernaional Union Agains Tuberculosis and Lung Disease, Paris, France. Global Tobacco Aduls Survey. Poland : World Healh Organizaion & Minisry of Healh, Warsaw. Grudkowska S., Paśnicka E. 2007: X-12-ARIMA i TRAMO/SEATS empiryczne porównanie meod wyrównywania sezonowego w konekście długości próby, Maeriały i Sudia, Zeszy 220, Narodowy Bank Polski, Deparamen Komunikacji Społecznej, Warszawa. Mir A.M., Rondonoi V. 2003: The Performance of X-12 in he Seasonal of he Shor Time Series, [W:] M. Manna, R. Peronacci (red.), Seasonal Adjusmen. European Cenral Bank, Frankfur am Main, Germany, s Rapor Erns & Young 2012: Analiza krajowej srukury opodakowania papierosów akcyzą, Erns&Young, Warszawa. Sprawozdanie z wykonania budżeu pańswa za okres od 1 sycznia do 31 grudnia 2011 roku. Omówienie. 2012: Rada Minisrów, Warszawa. Winers P.R. 1960: Forecasing Sales by Expoenially Weighed Moving Averages, Managemen Science, 6(3), s Zaoński W.A., Mańczuk M., Sulkowska U., Przewoźniak K. 2009: Palenie yoniu a umieralność na choroby odyoniowe w Europie Środkowo-Wschodniej, Zesz. Nauk. Ochrony Zdrowia. Zdrowie Publiczne i Zarządzanie, 2(8), s Summary In he paper, he resuls of cigarees producion and consumpion rends idenificaion in Poland in he years is presened. They were done wih using of addiive model Winers riple exponenial smoohing, which was evaluaed as he bes fi o he empirical daa from he years The source daa were originaed from he resuls of household budge surveys carried ou by he GUS. During he sudy period a significan increase in he producion of cigarees and decrease heir consumpion were idenified, as well as significan seasonal flucuaions in boh cases. Adres do korespondencji mgr Ewa Jałowiecka Szkoła Główna Gospodarswa Wiejskiego w Warszawie Wydział Zasosowań Informayki i Maemayki ul. Nowoursynowska 159, Warszawa el. (22) , ewa_jalowiecka@sggw.pl
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
Bardziej szczegółowoWykład 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
Bardziej szczegółowoANALIZA, 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,
Bardziej szczegółowo1. 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
Bardziej szczegółowoStatystyka 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
Bardziej szczegółowoPolitechnika 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
Bardziej szczegółowoWykład 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
Bardziej szczegółowoAnaliza 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
Bardziej szczegółowoPROGNOZOWANIE 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,
Bardziej szczegółowoPrognozowanie 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
Bardziej szczegółowoSTUDIA I PRACE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH I ZARZĄDZANIA NR 15
STUDIA I PRACE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH I ZARZĄDZANIA NR 15 Sebasian Koko ANALIZA ZMIAN W STRUKTURZE UDZIAŁU DOCHODÓW ZWIĄZANYCH Z OPODATKOWANIEM NIERUCHOMOŚCI W BUDŻETACH GMIN WOJEWÓDZTWA ZACHODNIOPOMORSKIEGO
Bardziej szczegółowoWybrane problemy prognozowania cen produktów rolnych
V EUROPEJSKI KONGRES MENADŻERÓW AGROBIZNESU, ŁYSOMICE 14.11.218 Wybrane problemy prognozowania cen produków rolnych Cezary Klimkowski INSTYTUT EKONOMIKI ROLNICTWA I GOSPODARKI ŻYWNOŚCIOWEJ PAŃSTWOWY INSTYTUT
Bardziej szczegółowoANALIZA SZEREGU CZASOWEGO CEN ŻYWCA BROJLERÓW W LATACH
METODY ILOŚCIOWE W BADANIACH EKONOMICZNYCH Tom XIII/1, 2012, sr. 224 233 ANALIZA SZEREGU CZASOWEGO CEN ŻYWCA BROJLERÓW W LATACH 1991-2011 Kaarzyna Unik-Banaś Kaedra Zarządzania i Markeingu w Agrobiznesie
Bardziej szczegółowoMetody 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
Bardziej szczegółowoPROGNOZOWANIE BRAKUJĄCYCH DANYCH DLA SZEREGÓW O WYSOKIEJ CZĘSTOTLIWOŚCI OCZYSZCZONYCH Z SEZONOWOŚCI
Sudia Ekonomiczne. Zeszyy Naukowe Uniwersyeu Ekonomicznego w Kaowicach ISSN 2083-8611 Nr 289 2016 Maria Szmuksa-Zawadzka Zachodniopomorski Uniwersye Technologiczny w Szczecinie Sudium Maemayki Jan Zawadzki
Bardziej szczegółowoPROGNOZOWANIE. 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
Bardziej szczegółowoFOLIA POMERANAE UNIVERSITATIS TECHNOLOGIAE STETINENSIS
FOLIA POMERANAE UNIVERSITATIS TECHNOLOGIAE STETINENSIS Folia Pomer. Univ. Technol. Sein., Oeconomica 2014, 313(76)3, 137 146 Maria Szmuksa-Zawadzka, Jan Zawadzki MODELE WYRÓWNYWANIA WYKŁADNICZEGO W PROGNOZOWANIU
Bardziej szczegółowoZARZĄDZANIE 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
Bardziej szczegółowoZASTOSOWANIE 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
Bardziej szczegółowoKombinowanie 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
Bardziej szczegółowoE 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,
Bardziej szczegółowoStudia 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
Bardziej szczegółowoKobiety w przedsiębiorstwach usługowych prognozy nieliniowe
Pior Srożek * Kobiey w przedsiębiorswach usługowych prognozy nieliniowe Wsęp W dzisiejszym świecie procesy społeczno-gospodarcze zachodzą bardzo dynamicznie. W związku z ym bardzo zmienił się sereoypowy
Bardziej szczegółowoZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECI SKIEGO ODPOWIED NA PYTANIE PROFESORA RAUTSKAUKASA
ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECI SKIEGO NR 394 PRACE KATEDRY EKONOMETRII I STATYSTYKI NR 15 2004 JÓZEF HOZER Uniwersye Szczeci ski ODPOWIED NA PYTANIE PROFESORA RAUTSKAUKASA 1. PYTANIE PROFESORA RAUTSKAUKASA
Bardziej szczegółowoPROGNOZOWANIE 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
Bardziej szczegółowoZróżnicowanie konsumpcji papierosów w Polsce w latach
128 Ewa Jałowiecka, Stowarzyszenie Piotr Jałowiecki, Ekonomistów Tomasz Śmiałowski Rolnictwa i Agrobiznesu Roczniki Naukowe tom XVI zeszyt 4 Ewa Jałowiecka, Piotr Jałowiecki, Tomasz Śmiałowski Szkoła Główna
Bardziej szczegółowoStrukturalne 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
Bardziej szczegółowoPUNKTOWA 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
Bardziej szczegółowoPROGNOZOWANIE 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
Bardziej szczegółowoEkonometryczna analiza popytu na wodę
Jacek Batóg Uniwersytet Szczeciński Ekonometryczna analiza popytu na wodę Jednym z czynników niezbędnych dla funkcjonowania gospodarstw domowych oraz realizacji wielu procesów technologicznych jest woda.
Bardziej szczegółowoOcena płynności wybranymi metodami szacowania osadu 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
Bardziej szczegółowoROCZNIKI 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
Bardziej szczegółowoSYMULACYJNA 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
Bardziej szczegółowoWYKORZYSTANIE 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
Bardziej szczegółowoNierówności w zdrowiu spowodowane paleniem tytoniu. Witold Zatoński Warszawa, 16 listopada 2011
Nierówności w zdrowiu spowodowane paleniem tytoniu Witold Zatoński Warszawa, 16 listopada 2011 Palenie tytoniu wywołuje w Europie, więcej szkód zdrowotnych niż alkohol, nadciśnienie tętnicze, otyłość,
Bardziej szczegółowoWYKORZYSTANIE TEORII CHAOSU ZDETERMINOWANEGO W PROGNOZOWANIU KROKOWYM ROCZNEGO ZUŻYCIA ENERGII ELEKTRYCZNEJ PRZEZ ODBIORCÓW WIEJSKICH
INFRASTRUKTURA I EKOLOGIA TERENÓW WIEJSKICH Nr 2/2005, POLSKA AKADEMIA NAUK, Oddział w Krakowie, s. 121 128 Komisja Technicznej Infrasrukury Wsi Małgorzaa Trojanowska WYKORZYSTANIE TEORII CHAOSU ZDETERMINOWANEGO
Bardziej szczegółowo( ) ( ) ( 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
Bardziej szczegółowoC 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
Bardziej szczegółowoZASTOSOWANIE WYBRANYCH MODELI ADAPTACYJNYCH W PROGNOZOWANIU BRAKUJĄCYCH DANYCH W SZEREGACH ZE ZŁOŻONĄ SEZONOWOŚCIĄ DLA LUK NIESYSTEMATYCZNYCH
METODY ILOŚCIOWE W BADANIACH EKONOMICZNYCH Tom XV/4, 214, sr. 181 194 ZASTOSOWANIE WYBRANYCH MODELI ADAPTACYJNYCH W PROGNOZOWANIU BRAKUJĄCYCH DANYCH W SZEREGACH ZE ZŁOŻONĄ SEZONOWOŚCIĄ DLA LUK NIESYSTEMATYCZNYCH
Bardziej szczegółowoMODELE PROGNOSTYCZNE SPRZEDAśY ENERGII ELEKTRYCZNEJ ODBIORCOM WIEJSKIM OPARTE NA WYMIARZE FRAKTALNYM, LOGISTYCZNE I KRZYśOWANIA HEURYSTYCZNEGO
InŜynieria Rolnicza 11/2006 Małgorzaa Trojanowska Kaedra Energeyki Rolniczej Akademia Rolnicza w Krakowie MODELE PROGNOSTYCZNE SPRZEDAśY ENERGII ELEKTRYCZNEJ ODBIORCOM WIEJSKIM OPARTE NA WYMIARZE FRAKTALNYM,
Bardziej szczegółowoMatematyka 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
Bardziej szczegółowoFORECASTING THE DISTRIBUTION OF AMOUNT OF UNEMPLOYED BY THE REGIONS
FOLIA UNIVERSITATIS AGRICULTURAE STETINENSIS Folia Univ. Agric. Stetin. 007, Oeconomica 54 (47), 73 80 Mateusz GOC PROGNOZOWANIE ROZKŁADÓW LICZBY BEZROBOTNYCH WEDŁUG MIAST I POWIATÓW FORECASTING THE DISTRIBUTION
Bardziej szczegółowoKURS 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
Bardziej szczegółowoDYNAMICZNE 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
Bardziej szczegółowoPolitechnika 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,
Bardziej szczegółowoSkala i efektywność antycyklicznej polityki fiskalnej w kontekście wstąpienia Polski do strefy euro
Skala i efekywność anycyklicznej poliyki fiskalnej w konekście wsąpienia Polski do srefy euro dr Michał Mackiewicz dr Pior Krajewski Uniwersye Łódzki Narodowy Bank Polski 14 maja 2008, Warszawa Cel projeku
Bardziej szczegółowoŚcieżka rozwoju polskiej gospodarki w latach gospodarki w latach W tym celu wykorzystana zostanie metoda diagramowa,
Barbara Batóg, Jacek Batóg Uniwersytet Szczeciński Ścieżka rozwoju polskiej gospodarki w latach - W artykule podjęta zostanie próba analizy, diagnozy i prognozy rozwoju polskiej gospodarki w latach -.
Bardziej szczegółowoPrognozowanie 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
Bardziej szczegółowoEwa 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
Bardziej szczegółowoESTYMACJA 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
Bardziej szczegółowolicencjat 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
Bardziej szczegółowoPODAŻ CIĄGNIKÓW I KOMBAJNÓW ZBOŻOWYCH W POLSCE W LATACH 2003 2010
Problemy Inżynierii Rolniczej nr 3/2011 Jan Pawlak Instytut Technologiczno-Przyrodniczy w Falentach Oddział w Warszawie PODAŻ CIĄGNIKÓW I KOMBAJNÓW ZBOŻOWYCH W POLSCE W LATACH 2003 2010 Streszczenie W
Bardziej szczegółowoFOLIA POMERANAE UNIVERSITATIS TECHNOLOGIAE STETINENSIS Folia Pomer. Univ. Technol. Stetin., Oeconomica 2015, 323(81)4,
FOLIA POMERANAE UNIVERSITATIS TECHNOLOGIAE STETINENSIS Folia Pomer. Univ. Technol. Sein., Oeconomica 205, 323(8)4, 25 32 Joanna PERZYŃSKA WYBRANE MIERNIKI TRAFNOŚCI PROGNOZ EX POST W WYZNACZANIU PROGNOZ
Bardziej szczegółowoWygładzanie 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
Bardziej szczegółowoDYNAMICZNE 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
Bardziej szczegółowoParytet 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)
Bardziej szczegółowoJacek Kwiatkowski Magdalena Osińska. Procesy zawierające stochastyczne pierwiastki jednostkowe identyfikacja i zastosowanie.
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE Jacek Kwiakowski Magdalena Osińska Uniwersye Mikołaja Kopernika Procesy zawierające sochasyczne pierwiaski jednoskowe idenyfikacja i zasosowanie.. Wsęp Większość lieraury
Bardziej szczegółowoWAHANIA NATĘśEŃ RUCHU DROGOWEGO NA SIECI DRÓG MIEJSKICH
dr hab. inŝ. Kazimierz Kłosek Prof. nzw. Poliechniki Śląskiej, Kierownik Kaedry Dróg i Mosów dr inŝ. Anna Olma Wydział Budownicwa Poliechniki Śląskiej Gliwice, Polska WAHANIA NATĘśEŃ RUCHU DROGOWEGO NA
Bardziej szczegółowoANALIZA, PROGNOZOWANIE I SYMULACJA EXCEL AUTOR: MARTYNA KUPCZYK ANALIZA, PROGNOZOWANIE I SYMULACJA EXCEL AUTOR: MARTYNA KUPCZYK
1 ANALIZA, PROGNOZOWANIE I SYMULACJA 2 POBRAĆ Z INTERNETU Plaforma WSL on-line Nazwisko prowadzącego Maryna Kupczyk Folder z nazwą przedmiou - Analiza, prognozowanie i symulacja Plik o nazwie Baza do ćwiczeń
Bardziej szczegółowoInwestycje. Makroekonomia II Dr hab. Joanna Siwińska-Gorzelak
Inwesycje Makroekonomia II Dr hab. Joanna Siwińska-Gorzelak CIASTECZOWY ZAWRÓT GŁOWY o akcja mająca miejsce w najbliższą środę (30 lisopada) na naszym Wydziale. Wydarzenie o związane jes z rwającym od
Bardziej szczegółowoAnaliza współzależności zjawisk
Analiza współzależności zjawisk Informacje ogólne Jednostki tworzące zbiorowość statystyczną charakteryzowane są zazwyczaj za pomocą wielu cech zmiennych, które nierzadko pozostają ze sobą w pewnym związku.
Bardziej szczegółowoZastosowanie sztucznych sieci neuronowych do prognozowania szeregów czasowych
dr Joanna Perzyńska adiunk w Kaedrze Zasosowań Maemayki w Ekonomii Wydział Ekonomiczny Zachodniopomorski Uniwersye Technologiczny w Szczecinie Zasosowanie szucznych sieci neuronowych do prognozowania szeregów
Bardziej szczegółowoNa poprzednim wykładzie omówiliśmy podstawowe zagadnienia. związane z badaniem dynami zjawisk. Dzisiaj dokładniej zagłębimy
Analiza dynami zjawisk Na poprzednim wykładzie omówiliśmy podstawowe zagadnienia związane z badaniem dynami zjawisk. Dzisiaj dokładniej zagłębimy się w tej tematyce. Indywidualne indeksy dynamiki Indywidualne
Bardziej szczegółowoPROPOZYCJA 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),
Bardziej szczegółowoMatematyka ubezpieczeń życiowych 25.01.2003 r.
Maemayka ubezpieczeń życiowych 25.01.2003 r. 1.. Dany jes wiek całkowiy x. Nasępujące prawdopodobieńswa przeżycia: g= 2p x + 1/3, h= 2p x + 1/ 2, j= 2p x + 3/4 obliczono sosując inerpolację zakładającą,
Bardziej szczegółowoSpis treści. Summaries
Spis reści Wsęp.............................................................. 7 Ireneusz Kuropka: Przydaność wybranych modeli umieralności do prognozowania naężenia zgonów w Polsce.............................
Bardziej szczegółowoANALIZA CEN TRANSAKCYJNYCH MIESZKA NA RYNKACH PIERWOTNYM I WTÓRNYM W WYBRANYCH MIASTACH POLSKI W LATACH 2007 2012
STUDIA I PRACE WYDZIAU NAUK EKONOMICZNYCH I ZARZDZANIA NR 31 Józef Hozer Uniwersye Szczeciski Anna Gdakowicz Uniwersye Szczeciski ANALIZA CEN TRANSAKCYJNYCH MIESZKA NA RYNKACH PIERWOTNYM I WTÓRNYM W WYBRANYCH
Bardziej szczegółowoZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO ANALIZA ZBIEŻNOŚCI STRUKTUR ZATRUDNIENIA W WYBRANYCH KRAJACH WYSOKOROZWINIĘTYCH
ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 32 PRACE KATEDRY EKONOMETRII I STATYSTYKI NR 11 21 BARBARA BATÓG JACEK BATÓG Uniwersytet Szczeciński Katedra Ekonometrii i Statystyki ANALIZA ZBIEŻNOŚCI STRUKTUR
Bardziej szczegółowoPrognozowanie cen surowców w rolnych na podstawie szeregów w czasowych - uwarunkowania i metody. Sylwia Grudkowska NBP Mariusz Hamulczuk IERIGś-PIB
Prognozowanie cen surowców w rolnych na podstawie szeregów w czasowych - uwarunkowania i metody Sylwia Grudkowska NBP Mariusz Hamulczuk IERIGś-PIB Plan prezentacji Wprowadzenie do prognozowania Metody
Bardziej szczegółowoZASTOSOWANIE 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
Bardziej szczegółowoDYNAMICZNE 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
Bardziej szczegółowoTESTOWANIE 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
Bardziej szczegółowoWprowadzenie Model ARMA Sezonowość Prognozowanie Model regresji z błędami ARMA. Modele ARMA
Ważną klasę modeli dynamicznych stanowią modele ARMA(p, q) Ważną klasę modeli dynamicznych stanowią modele ARMA(p, q) Modele tej klasy są modelami ateoretycznymi Ważną klasę modeli dynamicznych stanowią
Bardziej szczegółowoBankructwo 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.
Bardziej szczegółowoA.Światkowski. Wroclaw University of Economics. Working paper
A.Światkowski Wroclaw University of Economics Working paper 1 Planowanie sprzedaży na przykładzie przedsiębiorstwa z branży deweloperskiej Cel pracy: Zaplanowanie sprzedaży spółki na rok 2012 Słowa kluczowe:
Bardziej szczegółowoWIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI REGRESJA LINIOWA
WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI REGRESJA LINIOWA Powtórka Powtórki Kowiariancja cov xy lub c xy - kierunek zależności Współczynnik korelacji liniowej Pearsona r siła liniowej zależności Istotność
Bardziej szczegółowoZAŁOŻENIA NEOKLASYCZNEJ TEORII WZROSTU EKOLOGICZNIE UWARUNKOWANEGO W MODELOWANIU ZRÓWNOWAŻONEGO ROZWOJU REGIONU. Henryk J. Wnorowski, Dorota Perło
0-0-0 ZAŁOŻENIA NEOKLASYCZNEJ TEORII WZROSTU EKOLOGICZNIE UWARUNKOWANEGO W MODELOWANIU ZRÓWNOWAŻONEGO ROZWOJU REGIONU Henryk J. Wnorowski, Doroa Perło Plan wysąpienia Cel referau. Kluczowe założenia neoklasycznej
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Wykład 4
Sanisław Cichocki Naalia Nehrebecka Wykład 4 1 1. Badanie sacjonarności: o o o Tes Dickey-Fullera (DF) Rozszerzony es Dickey-Fullera (ADF) Tes KPSS 2. Modele o rozłożonych opóźnieniach (DL) 3. Modele auoregresyjne
Bardziej szczegółowoCopyright 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:
Bardziej szczegółowoStruktura sektorowa finansowania wydatków na B+R w krajach strefy euro
Rozdział i. Srukura sekorowa finansowania wydaków na B+R w krajach srefy euro Rober W. Włodarczyk 1 Sreszczenie W arykule podjęo próbę oceny srukury sekorowej (sekor przedsiębiorsw, sekor rządowy, sekor
Bardziej szczegółowoĆwiczenie 5 PROGNOZOWANIE
Ćwiczenie 5 PROGNOZOWANIE Prognozowanie jest procesem przewidywania przyszłych zdarzeń. Obszary zastosowań prognozowania obejmują np. analizę danych giełdowych, przewidywanie zapotrzebowania na pracowników,
Bardziej szczegółowoMetody 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
Bardziej szczegółowoKONIUNKTURA W CIĘŻAROWYM TRANSPORCIE SAMOCHODOWYM. STAN W ROKU 2010 I PRZEWIDYWANIA NA ROK KOLEJNY
Sławomir Dorosiewicz Insyu Transporu Samochodowego KONIUNKTURA W CIĘŻAROWYM TRANSPORCIE SAMOCHODOWYM. STAN W ROKU 2010 I PRZEWIDYWANIA NA ROK KOLEJNY W arykule podsumowano wyniki badań koniunkury w ransporcie
Bardziej szczegółowoMatematyka finansowa 20.03.2006 r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. XXXVIII Egzamin dla Aktuariuszy z 20 marca 2006 r.
Komisja Egzaminacyjna dla Akuariuszy XXXVIII Egzamin dla Akuariuszy z 20 marca 2006 r. Część I Maemayka finansowa WERSJA TESTU A Imię i nazwisko osoby egzaminowanej:... Czas egzaminu: 100 minu 1 1. Ile
Bardziej szczegółowoEkonometria. Modele dynamiczne. Paweł Cibis 27 kwietnia 2006
Modele dynamiczne Paweł Cibis pcibis@o2.pl 27 kwietnia 2006 1 Wyodrębnianie tendencji rozwojowej 2 Etap I Wyodrębnienie tendencji rozwojowej Etap II Uwolnienie wyrazów szeregu empirycznego od trendu Etap
Bardziej szczegółowoANALIZA STATYSTYCZNA OBSŁUGI SERWISOWEJ CIĄGNIKÓW ROLNICZYCH W ASPEKCIE ODLEGŁOŚCI OD SIEDZIBY FIRMY
Inżynieria Rolnicza 2(1)/28 ANALIZA STATYSTYCZNA OBSŁUGI SERWISOWEJ CIĄGNIKÓW ROLNICZYCH W ASPEKCIE ODLEGŁOŚCI OD SIEDZIBY FIRMY Sławomir Juściński, Wiesław Piekarski Kaedra Energeyki i Pojazdów, Uniwersye
Bardziej szczegółowoNAPRAWY GWARANCYJNE I POGWARANCYJNE CIĄGNIKÓW ROLNICZYCH JAKO POTRANSAKCYJNE ELEMENTY LOGISTYCZNEJ OBSŁUGI KLIENTA
Inżynieria Rolnicza 2(100)/2008 NAPRAWY GWARANCYJNE I POGWARANCYJNE CIĄGNIKÓW ROLNICZYCH JAKO POTRANSAKCYJNE ELEMENTY LOGISTYCZNEJ OBSŁUGI KLIENTA Sławomir Juściński Kaedra Energeyki i Pojazdów Uniwersye
Bardziej szczegółowoMODELE AUTOREGRESYJNE JAKO INSTRUMENT ZARZĄDZANIA ZAPASAMI NA PRZYKŁADZIE ELEKTROWNI CIEPLNEJ
Agaa MESJASZ-LECH * MODELE AUTOREGRESYJNE JAKO INSTRUMENT ZARZĄDZANIA ZAPASAMI NA PRZYKŁADZIE ELEKTROWNI CIEPLNEJ Sreszczenie W arykule przedsawiono wyniki analizy ekonomerycznej miesięcznych warości w
Bardziej szczegółowoWYKORZYSTANIE MODELI AUTOREGRESJI DO PROGNOZOWANIA SZEREGU CZASOWEGO ZWIĄZANEGO ZE SPRZEDAŻĄ ASORTYMENTU HUTNICZEGO
5/18 ARCHIWUM ODLEWNICTWA Rok 2006, Rocznik 6, Nr 18 (1/2) ARCHIVES OF FOUNDRY Year 2006, Volume 6, N o 18 (1/2) PAN Katowice PL ISSN 1642-5308 WYKORZYSTANIE MODELI AUTOREGRESJI DO PROGNOZOWANIA SZEREGU
Bardziej szczegółowoMAKROEKONOMIA 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
Bardziej szczegółowoDYNAMIKA 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
Bardziej szczegółowoWarszawa, 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
Bardziej szczegółowoPROGNOZOWANIE CEN ENERGII ELEKTRYCZNEJ NA GIEŁDZIE ENERGII
ZESZYTY NAUKOWE POLITECHNIKI ŚLĄSKIEJ 2015 Seria: ORGANIZACJA I ZARZĄDZANIE z. 77 Nr kol. 1927 Joanna EJDYS, Kaarzyna HALICKA Poliechnika Białosocka Wydział Zarządzania j.ejdys@pb.edu.pl, k.halicka@pb.edu.pl
Bardziej szczegółowoKLASYFIKACJA WARUNKÓW EKSPLOATACJI POJAZDÓW Z WYKORZYSTANIEM UDZIAŁU CZASU PRACY SILNIKA NA BIEGU JAŁOWYM
Jacek KROPIWNICKI KLASYFIKACJA WARUNKÓW EKSPLOATACJI POJAZDÓW Z WYKORZYSTANIEM UDZIAŁU CZASU PRACY SILNIKA NA BIEGU JAŁOWYM Sreszczenie W pracy przedsawiono przykłady idenyfikacji warunków eksploaacji
Bardziej szczegółowoPREDYKCJA 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
Bardziej szczegółowoWykład 3 POLITYKA PIENIĘŻNA POLITYKA FISKALNA
Makroekonomia II Wykład 3 POLITKA PIENIĘŻNA POLITKA FISKALNA PLAN POLITKA PIENIĘŻNA. Podaż pieniądza. Sysem rezerwy ułamkowej i podaż pieniądza.2 Insrumeny poliyki pieniężnej 2. Popy na pieniądz 3. Prowadzenie
Bardziej szczegółowoZRÓŻNICOWANIE ODNAWIALNYCH ŹRÓDEŁ ENERGII W KRAJACH GRUPY WYSZEHRADZKIEJ
METODY ILOŚCIOWE W BADANIACH EKONOMICZNYCH Tom XVII/, 016, s. 75 85 ZRÓŻNICOWANIE ODNAWIALNYCH ŹRÓDEŁ ENERGII W KRAJACH GRUPY WYSZEHRADZKIEJ Lidia Luy, Monika Zioło Kaedra Saysyki i Ekonomerii, Uniwersye
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Wykład 3
Sanisław Cichocki Naalia Nehrebecka Wykład 3 1 1. Regresja pozorna 2. Funkcje ACF i PACF 3. Badanie sacjonarności Tes Dickey-Fullera (DF) Rozszerzony es Dickey-Fullera (ADF) 2 1. Regresja pozorna 2. Funkcje
Bardziej szczegółowoMagdalena Sokalska Szkoła Główna Handlowa. Modelowanie zmienności stóp zwrotu danych finansowych o wysokiej częstotliwości
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE IX Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 6 8 września 005 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Szkoła Główna Handlowa Modelowanie zmienności
Bardziej szczegółowoOcena wybranych metod do prognozowania dostaw części zamiennych z wykorzystaniem przesyłek kurierskich 3
Wojciech Przysupa 1, Sławomir Juściński 2 Uniwersye Przyrodniczy w Lublinie Logisyka - nauka Ocena wybranych meod do prognozowania dosaw części zamiennych z wykorzysaniem przesyłek kurierskich 3 Wsęp Transformacja
Bardziej szczegółowo