PL
 |
EN
Ten serwis zostanie wyłączony 2025-02-11.
Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl
Preferencje help
Polish version English version Język
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 5

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available APT Model for Electricity Prices on the Day Ahead Market of the Polish Power Exchange
100%
Ganczarek A. , University of Economics in Katowice D. o. S.
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
|
2005
|
tom 194
PL
W pracy przedstawiliśmy model zależności zmiany ceny energii elektrycznej od czynników makroekonomicznych, takich jak zmiany: kursu dolara, kursu marki, inflacji, bezrobocia, cen produkcji w górnictwie, kopalnictwie oraz przetwórstwie przemysłowym, wydobyciu węgla kamiennego oraz czynników pogodowych. Przedmiotem badań jest empiryczna weryfikacja modelu ceny na RDN Giełdy Energii SA w 2001 r. z wykorzystaniem metody głównych składowych. Otrzymane wyniki skonfrontowaliśmy z wynikami uzyskanymi dla modelu APT, w którym do doboru składowych modelu zastosowaliśmy metodę analizy grafów i metodę optymalnego wyboru predyktant zaproponowanych przez Z. Hellwiga. Celem tej pracy jest wyłonienie modelu efektywniej opisującego kształtowanie się cen na RDN.
EN
In this paper we presented the model of the dependence of the electricity price on macroeconomic factors such as changes in the dollar price, the Deutsche mark price, the rate of inflation, the rate of unemployment, price changes in the mining industry, the production of the manufacturing sector, the output of the mining industry and weather conditions. The aim of this article was the empirical verification of the price model on the Day Ahead Market (DAM) of the Polish Power Exchange in 2001 based on the principal components method. The results were compared with the results for the APT model, selected by means of the graph analysis method and the optimum choice method proposed by Z. Hellwig. The aim of this work was to choose the best model for the description of price trends on the DAM.
2
Content available Applications of VaR and CVaR Methods on Energy Market in Poland
100%
Ganczarek A. , The Karol Adamiecki University of Economics K.
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
|
2006
|
tom 196
EN
This article presents downside risk measures such as: Value-at-Risk - VaR and Conditional Value-at-Risk - CVaR. We establish them with three of the known methods. The electric energy is an article of real tame, which we can not store up and this influences on changes of price. The downside risk measures are more effective than the measures of volatility for estimate risk on electric energy market. The aim this article is the choice of VaR and CVaR methods, that are the most effective for future risk on the Polish energy market. In this investigation we use the logarithmic rate of return of prices from the Polish Power Exchange, Balance Market (BM) from October to December 2002 and their simulation distributions.
PL
Podejmując decyzje związane z przyszłością, podejmujemy ryzyko. Ocena ryzyka jest oceną subiektywną i w głównej mierze zależy od preferencji inwestorów. Niemniej jednak, aby ocenić ewentualne przyszłe ryzyko, należy go zmierzyć. Jest wiele różnych miar służących do jego pomiaru. W artykule skupiliśmy się nad kwantylowymi miarami zagrożenia Value-at-Risk - VaR oraz Conditional Value-at-Risk - CVaR. Będziemy te miary wyznaczać trzema znanymi metodami. Energia elektryczna jest towarem czasu rzeczywistego, którego się nie magazynuje, co w znacznym stopniu wpływa na kształtowanie się jej cen. Miary najgorszych realizacji spośród możliwych są efektywniejsze w przypadku oszacowania ryzyka na rynku energii niż miary przeciętne. Celem referatu jest wybór takiej spośród metod wyznaczania VaR oraz CVaR, aby najprecyzyjniej oszacować ewentualne przyszłe ryzyko straty na polskim rynku energii. Wyniki badań oparte są na logarytmicznych stopach zwrotu cen zanotowanych na Towarowej Giełdzie Energii oraz Rynku Bilansującym (RB) w okresie od 1 października do końca 2002 r., oraz na symulowanych rozkładach tych stóp zwrotu.
3
Content available VaR in risk analysis on DAM and models of volatility of variance
100%
Ganczarek A. , Department of Statistics T. K. A. U. o. E.
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
|
2008
|
tom 216
EN
The aim of this paper is to describe and measure risk on the Day Ahead Marked (DAM) of the Polish Power Exchange. In this paper downside risk measures such as Vcilue-at-Risk (VaR) and Conditional Value-at-Risk (CVaR) are presented. These measures were estimated on the basis of the Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH). They are applied to time series of the logarithmic rate of return of prices from the DAM from March to October 2003. The Kupiec test was used to choose an appropriate heteroscedasticity model to compute VaR and CVaR and to describe and measure risk on the DAM.
PL
W pracy przeprowadzono analizę ryzyka na Rynku Dnia Następnego (RDN) Towarowej Giełdy Energii. Do pomiaru ryzyka zmiany ceny na RDN wykorzystano wartości zagrożone: Value-at-Risk (VaR) oraz Conditional Value-at-Risk (CVaR), oszacowane na podstawie modeli z warunkową wariancją: Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH). Do oceny efektywności oszacowanych wartości VaR oraz CVaR wykorzystano test przekroczeń Kupca. Analizę ryzyka przeprowadzono na szeregach czasowych dziennych logarytmicznych stóp zwrotu cen energii elektrycznej notowanej na RDN w okresie od marca do października 2003.
4
Content available GARCH Models of Time Series on DAM
100%
Ganczarek A. , University of Economics in Katowice D. o. S.
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
|
2007
|
tom 206
EN
In this paper an analysis of the time series on the Day Ahead Market (DAM) of the Polish Power Exchange is presented. In this analysis Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH) models are used to describe the time series of rates of return of price of electric energy on DAM. This analysis is based on the data from July 2002 to June 2004.
PL
W pracy została przedstawiona analiza szeregów czasowych stóp zwrotu cen energii elektrycznej notowanych na rynku dnia następnego (RDN) Towarowej Giełdy Energii SA od lipca 2002 do czerwca 2004 r. za pomocą modeli GARCH. Celem pracy jest odpowiedź na pytanie, czy modele GARCH efektywnie opisują kształtowanie się cen energii elektrycznej na parkiecie polskiej giełdy energii i czy można je wykorzystywać do modelowania szeregów czasowych stóp zwrotu cen energii elektrycznej.
5
Content available Metody klasyfikacyjne danych w analizach wirtualnych łańcuchów dostaw
63%
Trzpiot G. , Ganczarek A. , Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach; Wydział Informatyki i Komunikacji; Katedra Demografii i Statystyki Ekonomicznej
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
|
2012
|
tom 271
EN
In this paper the classification of data obtained in the survey of Silesian businesses is presented. The survey was aimed at production, commerce and service enterprises, The main objective was to classify the factors determining the virtual supply chain consisting of IT and communication systems logistic competences and the transport-spedition-logistic branch. Due to the qualitative and quantitative character of variables, methods based on varying similarity measures were used.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.