This article presents the results of studies assesing the significance of the most important macro- and microeconomic factors affecting investors' propensity to invest in mining. The Polish mining industry in recent years has seen intensive restructuring processes which have considerably affected the status of fixed assets required for the exploitation of useful minerals. In order to efectively manage technological progress in mining plants, it is necessary to understand the role of individual, variable factors influencing investors' propensity to make specific expenditures. In the analysis, mathematical statistics and econometric modelling methods were applied to determine the nature of correlations between the values studied and their significance. This examination applied statistical data accumulated by economic entities from 2000-2010. A linear econometric model was presented illustrating the relationship between capital expenditure in mining and such indicators as fixed assets value, GDP, real interest rate, consumption levels of fixed asset components in mining, and various other factors. Structural parameters of a function specifying the level of investment expenditure can be determined based on statistical data which has been appropriately processed so that the model constructed reflects the economic process studied in relevant way. Such a model is not free of defects typical in statistical models; however, it simultaneously enables one to obtain valuable information concerning the impact of the factors studied on the value of such expenditure, and the theoretical possibilities to exchange the specific quantity of one factor for another factor. In the final version of the model, it is often sufficient to include only these independent variables which contribute the most essential information to the independent variable. This often simplifies the final form of the model without simultaneous limiting of its importance in explaining the economic phenomenon studied and the possibilities of its practical application. In the final selection of significant variables captured in the model, the method of information capacity indicators was used.
PL
W artykule przedstawiono wyniki badań dotyczących oceny istotności najważniejszych czynników makro- i mikroekonomicznych wpływających na skłonność inwestorów do inwestowania w górnictwie. W górnictwie polskim w okresie ostatnich kilkunastu lat były intensywnie przeprowadzane procesy restrukturyzacyjne, które w dużym stopniu wpłynęły na stan aktywów trwałych, niezbędnych w eksploatacji kopalin użytecznych. Dla właściwego zarządzania środkami technicznymi w zakładach górniczych niezbędna jest znajomość znaczenia poszczególnych zmiennych czynników, wpływających na skłonność inwestorów do ponoszenia określonych nakładów w celu poprawy efektywności gospodarowania. W analizie wykorzystano metody statystyki matematycznej i modelowania ekonometrycznego dla określenia charakteru związków między badanymi wielkościami, a także dla oceny istotności tych zależności. W badaniach wykorzystano dane statystyczne dotyczące badanych czynników uzyskiwanych przez podmioty gospodarcze w latach 2000-2010. Przedstawiono liniowy model ekonometryczny zależności nakładów inwestycyjnych wydatkowanych w górnictwie od takich wielkości jak wartość majątku trwałego, PKB, realna stopa procentowa, stopień zużycia trwałych składników majątkowych w górnictwie oraz innych czynników. Określenia parametrów strukturalnych funkcji określającej wielkość nakładów inwestycyjnych, można dokonać za pomocą metod ekonometrycznych na podstawie danych statystycznych odpowiednio przetworzonych, tak aby skonstruowany model odzwierciedlał w sposób właściwy badany proces ekonomiczny. Model taki nie jest pozbawiony wad, typowych dla modeli statystycznych, ale jednocześnie umożliwia uzyskanie wielu cennych informacji o wpływie badanych czynników na wielkość tych nakładów oraz teoretycznych możliwościach wymiany określonej ilości jednego czynnika na drugi. W ostatecznej wersji modelu często wystarczy ująć jedynie te zmienne objaśniające, które wnoszą najistotniejsze informacje o zmiennej objaśniającej. Upraszcza to często końcową postać modelu, nie ograniczając jednocześnie jego znaczenia w wyjaśnianiu badanego zjawiska ekonomicznego oraz możliwości jego praktycznego wykorzystania. W ostatecznym doborze istotnych zmiennych objaśniających ujętych w modelu wykorzystano metodę wskaźników pojemności informacyjnej.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.