Wyniki wyszukiwania

Autor	Danuta Zawadzka
Tytuł	Determinanty dochodów gospodarstw rolnych w Polsce
Title	Factors determining the agricultural holdings’ incomes in Poland
Słowa kluczowe
Key words
Abstrakt	W literaturze przedmiotu istnieje kilka klasyfi kacji czynników determinujących wysokość dochodów rolniczych, wśród których wymienia się przede wszystkim wielkość zasobów znajdujących się w posiadaniu gospodarstwa rolnego, racjonalne i efektywne wykorzystanie posiadanych zasobów, kształtowanie się cen zbytu, ceny czynników produkcji, warunki klimatyczne, politykę makroekonomiczną rządu [Myszczyszyn 2001, s. 319, Zegar 2002, s. 11]. Sadeghi, Toodehroosta i Amini [2001] wykazali, że istotny wpływ na wysokość dochodów uzyskiwanych z działalności rolnej mają obszar posiadanych gruntów ornych, sadów oraz wielkość stada zwierząt gospodarskich. Potwierdzeniem tych wyników są badania przeprowadzone przez Safa [2005]. Do katalogu czynników determinujących dochód rolniczy zalicza się również te, które związane są z lokalizacją gospodarstwa. Wśród nich można wyróżnić: naturalne warunki produkcji, istniejącą infrastrukturę gospodarczą i społeczną, historyczne uwarunkowania rozwoju rolnictwa, strukturę agrarną oraz tradycje produkcyjne [Leszczyńska 2007, s. 131, Strzelecka 2011, s. 856–859]. W literaturze podkreśla się ponadto znaczenie kierunku produkcji jako czynnika determinującego wysokość dochodu gospodarstwa rolnego [Idczak 2001, s. 87]. Z badań Orłowskiej [2010, s. 121–139] wynika, że najwyższy dochód osiągają gospodarstwa specjalizujące się w uprawach ogrodniczych, krowach mlecznych oraz zwierzętach ziarnożernych, natomiast najniższy – gospodarstwa mieszane. Badania przeprowadzane przez Pocztę, Średzińską i Mrówczyńską-Kamińską [2009, s. 25–28] na próbie gospodarstw rolnych w Unii Europejskiej wykazały, że dodatni wpływ na poziom dochodu z prowadzonej działalności rolnej mają: powierzchnia użytków rolnych, dopłaty do działalności operacyjnej, techniczne uzbrojenie pracy oraz nakłady środków obrotowych na hektar użytków rolnych.
Abstract	The aim of the paper is to identify the factors which influence on agricultural holdings’ incomes in Poland and to measure their strength and direction of impact on incomes. There were examined commodity farms in Poland which kept the books of agricultural account from 2004 to 2009. Empirical data came from the Polish FADN (Farm Accountancy Data Network). Evaluation of the factors was based on a multiple regression model.
Cytowanie	Zawadzka D. (2011) Determinanty dochodów gospodarstw rolnych w Polsce.Zeszyty Naukowe SGGW - Ekonomika i Organizacja Gospodarki Żywnościowej, nr 88: 71-82
HTML	wersja html
Pełny tekst	EIOGZ_2011_n88_s71.pdf

Autor	Magdalena Mądra
Tytuł	Kształtowanie poziomu zadłużenia w zależności od powierzchni użytków rolniczych gospodarstw rolnych
Title	The relation between the debt level and cropland area in agriculture farms
Słowa kluczowe
Key words
Abstrakt
Abstract	The elaboration presents the debt level in relation to possessed cropland area used in agriculture farms. The article deals also with statistical regression model in which as a dependent variable chose the level of liabilities calculated per one hectare of cropland area. The presented research was surveyed in years 2004–2007, in Mazowsze and Podlasie region. Farms have been characterized by criterion of cropland area and were divided into six groups according to classification of PL-FADN. The regression models, estimated in elaborations showed that a variable of debt calculated per hectare of cropland area influenced on the degree of financial leverage and supply turnover in each year. It presented specific factors which had an impact on farmers investments decisions. The highest number of agriculture farms, which recorded foreign capital usage in financing structure, noticed in group of farms which noticed over 40 hectares of cropland area.
Cytowanie	Mądra M. (2009) Kształtowanie poziomu zadłużenia w zależności od powierzchni użytków rolniczych gospodarstw rolnych.Zeszyty Naukowe SGGW - Ekonomika i Organizacja Gospodarki Żywnościowej, nr 77: 199-216
HTML	wersja html
Pełny tekst	EIOGZ_2009_n77_s199.pdf

Autor	Dominik Krężołek, Grażyna Trzpiot
Tytuł	Statytstyczna weryfikacja modelu CAMP na przykładzie polskiego rynku kapitałowego
Title	The statistical verification of the CAPM in the polish capital market
Słowa kluczowe	CAPM, współczynnik beta, metoda najmniejszych kwadratów (MNK), równanie regresji, model korelacji krzyżowej
Key words	CAPM, beta coefficient, the Ordinary Least Square (OLS), the crosssectional regression model
Abstrakt	Poniższa praca prezentuje testy badające zasadność stosowania modelu wyceny aktywów kapitałowych CAPM w przypadku Giełdy Papierów Wartościowych w Warszawie SA. Wykorzystano dwa podejścia do testowania modelu: tradycyjne (zaproponowane przez Fama i MacBeth) oraz warunkowe (zaproponowane przez Pettengill, Sundaram oraz Matur). Podejście warunkowe zawiera dodatkowo test średnio dodatnich nadwyżek rynkowych oraz test symetryczności zależności ryzyko – dochód w okresach dodatnich i ujemnych nadwyżek rynkowych. Weryfikację modelu przeprowadzono dla dziennych logarytmicznych stóp zwrotu z akcji 92 spółek notowanych na GPW w okresie styczeń 2000 – grudzień 2005
Abstract	This paper presents some tests of validity of CAPM using data from the Warsaw Stock Exchange (WSE). Two approaches are presented: the traditional approach (proposed by Fama and MacBeth) and conditional approach (proposed by Pettengill, Sundaram and Mathur). The conditional approach contains additionally two tests: first one, that the excess market returns are, on average, positive and second one – that the risk – return relationship is symmetrical between periods of positive and negative excess market returns. To test the assumptions of CAPM the daily log-returns of 92 stocks listed in the WSE for the period January 2000 to December 2005 are used in this study
Cytowanie	Krężołek D., Trzpiot G. (2006) Statytstyczna weryfikacja modelu CAMP na przykładzie polskiego rynku kapitałowego.Zeszyty Naukowe SGGW - Ekonomika i Organizacja Gospodarki Żywnościowej, nr 60: 341-351
HTML	wersja html
Pełny tekst	EIOGZ_2006_n60_s341.pdf