Wyniki wyszukiwania

Autor	Joanna Wyrobek
Tytuł	Analiza porównawcza sytuacji finansowej farm wiatrowych w wybranych krajach Unii Europejskiej w latach 2009-2017
Title	Comparative Analysis of Wind Farms Financial Situation in Selected Countries of the European Union in years 2009-2017
Słowa kluczowe	farmy wiatrowe, źródła odnawialne energii, finanse przedsiębiorstw energetycznych
Key words	wind farms, renewable resources, corporate finance
Abstrakt	Celem publikacji była jest analiza porównawcza wybranych wskaźników sytuacji finansowej przedsiębiorstw, których główną działalnością jest generowanie energii wiatrowej i jej sprzedaż do sieci energetycznej. W publikacji porównano wybrane średnie wartości wskaźników finansowych dla następujących krajów Unii Europejskiej: Austria, Belgia, Bułgaria, Chorwacja, Czechy, Dania, Estonia, Finlandia, Francja, Grecja, Hiszpania, Holandia, Irlandia, Litwa, Łotwa, Niemcy, Polska, Portugalia, Rumunia, Słowacja, Słowenia, Szwecja, Węgry, Wielka Brytania, Włochy. Wnioskiem z badań jest wysoka rentowność farm wiatrowych w Austrii, Belgii, Portugalii i Wielkiej Brytanii, co pokrywa się z wysokimi cenami energii elektrycznej w tych krajach. Kraje z niższymi cenami energii odnotowały zwykle gorsze wyniki finansowe farm wiatrowych. Są jednak od tej reguły wyjątki (farmy wiatrowe w Niemczech mimo wysokich cen energii elektrycznej nie uzyskiwały bardzo dobrych wyników finansowych).
Abstract	The aim of the publication was a comparative analysis of selected indicators of the financial situation of enterprises whose main activity is the generation of wind energy and its sale to the power grid. The publication compared selected average values of financial ratios for the following European Union countries: Austria, Belgium, Bulgaria, Croatia, Czech Republic, Denmark, Estonia, Finland, France, Greece, Spain, the Netherlands, Ireland, Lithuania, Latvia, Germany, Poland, Portugal, Romania, Slovakia, Slovenia, Sweden, Hungary, Great Britain, Italy. The conclusion from the research is the authors observed high profitability of wind farms in Austria, Belgium, Portugal and the United Kingdom, which coincides with the high electricity prices in these countries. Countries with lower energy prices usually recorded worse financial results of wind farms. There are, however, exceptions to this rule (wind farms in Germany, despite high electricity prices, did not achieve very good financial results).
Cytowanie	Wyrobek J. (2018) Analiza porównawcza sytuacji finansowej farm wiatrowych w wybranych krajach Unii Europejskiej w latach 2009-2017.Zeszyty Naukowe SGGW w Warszawie - Problemy Rolnictwa Światowego, t. 18(33), z. 4: 504-514
HTML	wersja html
Pełny tekst	PRS_2018_T18(33)_n4_s504.pdf

Autor	Robert Pietrzykowski
Tytuł	Zróżnicowanie dochodów gospodarstw rolniczych państw Unii Europejskiej – ujęcie czasowo-przestrzenne
Title	Income Differentials of Agricultural Farms EU Countries; Spatial-Temporarily Approach
Słowa kluczowe	dochód rolniczy, analiza czasowo-przestrzenna, współczynnik Morana
Key words	agricultural income, spatial-temporarily analysis, the coefficient of Moran
Abstrakt	Celem pracy było przedstawienie zmian w dochodach uzyskiwanych przez rolników w państwach należących do Unii Europejskiej z uwzględnieniem dodatkowych czynników jakimi są czas i lokalizacja w przestrzeni. W przeprowadzonych analizach zwrócono szczególną uwagę na państwa, które wstąpiły do Unii Europejskiej po roku 2004 (UE-11: Estonia, Czechy, Łotwa, Litwa, Polska, Słowacja, Słowenia, Węgry, Bułgaria, Rumunia i Chorwacja). Ze względu na makroekonomiczny charakter badań wykorzystano Rachunki Ekonomiczne dla Rolnictwa (RER). W pracy wykorzystano współczynnik autokorelacji Morana. W wyniku przeprowadzonych analiz stwierdzono występowanie dodatniej autokorelacji przestrzennej co potwierdziło występowanie klastrów dla państw wchodzących w skład Unii Europejskiej.
Abstract	The aim of the study was to show changes in income received by farmers in countries belonging to the European Union having regard to the factors which are time and location in space. In the performed analysis, we pay special attention to the countries which joined the EU after 2004 (UE 11: Estonia, Czech Republic, Latvia, Lithuania, Poland, Slovakia, Slovenia, Hungary, Bulgaria, Romania and Croatia). The study used data on farms, which are generally in the Eurostat database. Because of the macroeconomic nature of the research used in Economic Accounts for Agriculture (RER). The study used autocorrelation coefficient of Moran. The analyzes were found positive spatial autocorrelation in the period 2004-2013 which confirmed the existence of clusters for the countries belonging to the European Union.
Cytowanie	Pietrzykowski R. (2017) Zróżnicowanie dochodów gospodarstw rolniczych państw Unii Europejskiej – ujęcie czasowo-przestrzenne.Zeszyty Naukowe SGGW w Warszawie - Problemy Rolnictwa Światowego, t. 17(32), z. 1: 142-151
HTML	wersja html
Pełny tekst	PRS_2017_T17(32)_n1_s142.pdf

Autor	Štefan Bojnec, Olena Oliynyk
Tytuł	Analiza porównawcza systemu finansowego w Słowenii i na Ukrainie
Title	Comparative analysis of financial systems in Slovenia and Ukraine
Słowa kluczowe	wskaźniki finansowe; system finansowy; analiza porównawcza; rolnictwo i finanse; Słowenia; Ukraina
Key words	financial indicators; financial system; comparative analysis; agriculture and rural finance; Slovenia; Ukraine
Abstrakt	W artykule przedstawiono analizę porównawczą odnoszącą się do wskaźników mobilizacji i oszczędności, zapewnienia informacji, ograniczania ryzyka oraz ładu korporacyjnego w kontekście funkcjonującego systemu finansowego w Słowenii i na Ukrainie. Wyniki przeprowadzonych badań potwierdziły, że system finansowy w obu krajach oparty jest na bankach, ale wyższy poziom jego rozwoju odnotowano w Słowenii niż na Ukrainie. W Słowenii w okresie pogorszenia sytuacji gospodarczej i globalnego kryzysu finansowego odnotowano spadek wydajności systemu finansowego. Pośrednicy systemu finansowego odgrywają istotną rolę w gromadzeniu oszczędności, banki natomiast w całym systemie finansowym udzielały kredytów głównie przedsiębiorstwom. Kredyty odgrywają również istotą rolę w finansowaniu dużych firm na Ukrainie, w Słowenii natomiast finansują głównie rolnicze gospodarstwa rodzinne, które opierają swoją działalność także na pozarolniczych dochodach i dotacjach związanych z rozwojem obszarów wiejskich.
Abstract	This paper analyses and compares indicators of mobilize and pool savings, information provision, risk sharing, and corporate governance for performance of financial system its functions in Slovenia and Ukraine. The results confirmed bank-based financial system in both countries, which is more advance in economically more developed Slovenia than in Ukraine. Slovenia has experienced deterioration in performance the post-economic and financial crisis period. Financial intermediaries play crucial roles for savings, while bank loans play crucial role for financing of enterprises. Loans play crucial role for financing of very large farms in Ukraine, while prevailing family farms in Slovenia importantly relies also on off-farm incomes and subsidies for agriculture and rural development.
Cytowanie	Bojnec Š., Oliynyk O. (2014) Analiza porównawcza systemu finansowego w Słowenii i na Ukrainie.Zarządzanie Finansami i Rachunkowość, nr 3: 81-94
HTML	wersja html
Pełny tekst	ZFIR_2014_n3_s81.pdf

Autor	Agnieszka Baer-Nawrocka, Natalia Markiewicz
Tytuł	Zróżnicowanie przestrzenne potencjału produkcyjnego rolnictwa w krajach Unii Europejskiej
Title	The spatial differentiation of agricultural potential in EU countries
Słowa kluczowe	potencjał produkcyjny rolnictwa, kraje UE, miernik syntetyczny, metoda TOPSIS
Key words	agricultural potential, EU countries, synthetic coefficient, TOPSIS method
Abstrakt	Celem opracowania jest ocena przestrzennego zróżnicowania rolnictwa państw UE-27 ze względu na posiadany potencjał wytwórczy. W badaniach wykorzystano dane FADN, a do ich analizy posłużono się miernikiem syntetycznym skonstruowanym przy użyciu metody TOPSIS. Na podstawie wielkości mierników wyznaczonych dla poszczególnych państw wyodrębniono cztery grupy typologiczne odzwierciedlające poziom rozwoju rolnictwa państw w nich skupionych. Wyniki badań wykazały, że najwyższym rolniczym potencjałem produkcyjnym dysponują wysoko rozwinięte kraje UE-15, jak również dwa spośród nowych państw członkowskich – Czechy i Słowacja. Z kolei grupę o najniższym potencjale wytwórczym tworzą Grecja, Rumunia i Słowenia. Państwa te cechuje relatywnie największa dekoncentracja struktur produkcyjnych rolnictwa i najwyższe nakłady pracy.
Abstract	The paper aims to assess the differentiation of agricultural potential in EU-27 countries. Synthetic coefficient constructed using TOPSIS method, based on the FADN data was calculated. The values of the coefficient for analyzed countries was used to classify countries into four typology groups. The results show that the highest potential concern well developed countries of EU and two of the EU new member states – Czech Republic and Slovakia. While the lowest agricultural potential refers to Greece, Romania and Slovenia. These countries are characterized by relatively high deconcentration of agricultural production structure and AWU/ha numbers.
Cytowanie	Baer-Nawrocka A., Markiewicz N. (2010) Zróżnicowanie przestrzenne potencjału produkcyjnego rolnictwa w krajach Unii Europejskiej.Roczniki Nauk Rolniczych, Seria G, t. 97, z. 4: 9-15
HTML	wersja html
Pełny tekst	RNR_2010_n4_s9.pdf