Kołoszycz E., Wilczyński A. Wpływ zmienności cen skupu mleka na ryzyko dochodowe gospodarstw mlecznych w latach 2015-2020
| Autor | Ewa Kołoszycz, Artur Wilczyński |
| Tytuł | Wpływ zmienności cen skupu mleka na ryzyko dochodowe gospodarstw mlecznych w latach 2015-2020 |
| Title | IMPACT OF MILK PRICE VOLATILITY IN RISK OF DAIRY FARMS INCOME IN THE PERIOD 2015-2020 |
| Słowa kluczowe | metoda Monte Carlo, zmienność cen mleka, gospodarstwa mleczne, wartość oczekiwana, parytet dochodu |
| Key words | Monte Carlo method, the volatility of milk prices, dairy farms, the expected value, income parity |
| Abstrakt | Działalność gospodarstw rolnych determinowana jest przez wiele czynników ekonomicznych, technologicznych czy instytucjonalnych. Dają one podstawy do tworzenia scenariuszy ryzyka pozwalającego oszacować prawdopodobieństwo wystąpienia strat z prowadzonej działalności bądź niezrealizowania założonego celu. W badaniach określono ryzyko nieosiągnięcia w latach 2015-2020 dochodu z gospodarstwa rolnego na poziomie z 2014 roku. Realizacja celu wymagała zbudowania gospodarstw modelowych. Źródłem danych był system FADN, a obiektami badawczymi gospodarstwa wyspecjalizowane w produkcji mleka. W przeprowadzonych symulacjach uwzględniono zmiany, które nastąpiły we wspólnej polityce rolnej, w tym rezygnację z systemu kwotowania produkcji mleka. Przeprowadzone badania wykazały, że istnieje wysokie prawdopodobieństwo, że w latach 2015-2020 żadne z analizowanych gospodarstw modelowych nie będzie osiągać wyższego dochodu niż w 2014 roku. Wykazano także, że w gospodarstwach o stadzie krów mniejszym niż 5 sztuk wskazany cel nie będzie możliwy do zrealizowania. Z wykonanych analiz wynika także, że parytet dochodu na poziomie średniego wynagrodzenia w gospodarce narodowej będą w stanie osiągnąć jedynie gospodarstwa utrzymujące więcej niż 20 krów mlecznych. |
| Abstract | Farms activities depend on many economic, technological or institutional factors. They create a framework to build different scenarios and to estimate probability of losses or failure to achieve the objectives of farms. In the studies assessed probability of failure to achieve of family farm income on the level of the year 2014 in period 2015-2020. On the basis of data from FADN system model farms specializing in milk production were created. The studies includes changes in the Common Agricultural Policy, with the abolition of the milk quota system. Results show that there is a high probability that in the years 2015-2020, none of the analyzed model farms will achieve a higher income than in 2014. It was also shown that in farms with less than 5 cows in the herd, this level will not be reached. This analysis indicates that parity income level of the average wage in the national economy will reach only farms with more than 20 dairy cows. |
| Cytowanie | Kołoszycz E., Wilczyński A. (2015) Wpływ zmienności cen skupu mleka na ryzyko dochodowe gospodarstw mlecznych w latach 2015-2020.Roczniki Naukowe Ekonomii Rolnictwa i Rozwoju Obszarów Wiejskich, t. 102, z. 3: 66-77 |
| HTML | wersja html |
| Pełny tekst | RNR_2015_n3_s66.pdf |
|
 |
Krawczyk E. Zastosowanie modelu ryzyka Value at Risk (VaR) opartego na metodzie Monte Carlo do rynku nieruchomości
| Autor | Ewa Krawczyk |
| Tytuł | Zastosowanie modelu ryzyka Value at Risk (VaR) opartego na metodzie Monte Carlo do rynku nieruchomości |
| Title | Using Value at Risk (VaR) Model Based on Monte Carlo Method on Property Market |
| Słowa kluczowe | |
| Key words | |
| Abstrakt | |
| Abstract | Value at Risk – the method emerged several years ago that measures potential loss at a given confidence level. The method is undergoing continous improvment, finding new use in financial institutions. Investment briefcase management is inseparably connected with risk mamagement – process succured today with risk models. Presented attempt of enforcing specialized tool for measuring defined risk for separeted risk on property market analysis gives following remarks: 1. In the situation of considerable growth of investition on property market, which is financed mainly from bank infestations, there is need to make out risk models which describes market segment behaviour and let to limit possible loss. The loss caused by overoptimistic predictions and wrong costeffectiveness calculation. 2. Well-known and used at financial market risk models are great tools to connect both segments of market – financial and objective – and for empiric verification including investment projects. 3. VaR model may be used for the needs of defined risk of separeted investment project, which is characterized by indicator of profitability (NP), but obtained results should be treatened with limited confidence |
| Cytowanie | Krawczyk E. (2006) Zastosowanie modelu ryzyka Value at Risk (VaR) opartego na metodzie Monte Carlo do rynku nieruchomości.Zeszyty Naukowe SGGW - Ekonomika i Organizacja Gospodarki Żywnościowej, nr 58: 117-133 |
| HTML | wersja html |
| Pełny tekst | EIOGZ_2006_n58_s117.pdf |
|
|