Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 12

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  Econometric model of production
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available remote Wpływ kapitału instytucjonalnego i intelektualnego na rozwój ekonomiczny
100%
Produktywność gospodarki jest przedmiotem stałych badań stanowiących część teorii ekonomicznego wzrostu. Główne badania postępują według metodologii R. Solowa i D. Romera (2000, rozdz. 1, 2, 3) przy wykorzystaniu ekonometrycznych funkcji produkcji głównie typu Cobba-Douglasa. Bada się przede wszystkim wielkość produktu przypadającego na jednostkę nakładów kapitału i pracy, czyli output per unit input (Hulten 2001). Ta wielkość stanowi czynnik total factor productivity, który obok kapitału fizycznego i pracy, ma wyjaśniać postęp w szeroko rozumianej technologii. Możliwe jest także podejście, demonstrowane w tej pracy, przy zastosowaniu nieliniowej funkcji wielu zmiennych, w której argumenty określają idee rachunku nakładów. W artykule przedstawia się dwa ważne wskaźniki związane z produktywnością wraz z metodą ich obliczania i analizowania. Wpływ tych wskaźników na wzrost produktu jest równoznaczny oddziaływaniom kapitału instytucjonalnego i intelektualnego. Badania dotyczą Polski i wybranych krajów OECD. (abstrakt oryginalny)
W artykule przedstawiono podstawowe informacje o możliwościach ekonometrycznego modelowania kosztów. Autor swoje rozważania teoretyczne zilustrował symulacjami komputerowymi wskazującymi na słuszność prowadzonych wywodów.
Przedstawiono tendencje zmian pracochłonności produkcji w małym przedsiębiorstwie produkcyjnym. Zaprezentowane zostały szeregi czasowe pracochłonności produkcji w małym przedsiębiorstwie, wyrażone w jednostkach pieniężnych. Omówiono i przedstawiono kwartalny i miesięczny ekonometryczny model pracochłonności.
W artykule poruszono teoretyczne kwestie pomiaru i sposobu wyznaczania wahań produkcji z użyciem podejścia decyzyjnego. Problem był rozważany w warunkach, gdy produkcja ma charakter masowy. W sytuacji braku możliwości wyznaczenia średniego poziomu wahań zaproponowano konstrukcję wielorównaniowego modelu ekonometrycznego opisującego wpływ wybranych czynników na wahania produkcji. Oszacowanie takiego modelu daje szanse na identyfikację podstawowych czynników generujących wspomniane wahania. (abstrakt oryginalny)
W artykule przedstawiono przykład zastosowania nieparametrycznej metody estymacji -metody DEA oraz parametrycznych metod opartych na wyznaczeniu ekonometrycznych modeli produkcji do oceny sytuacji ekonomicznej wybranych spółek Agencji Nieruchomości Rolnych. Badaniami objęto 20 stacji hodowlanych ANR, charakteryzujących się największym areałem użytków rolnych w latach 1996-2000.
Zdaniem autora ekonometryczne modele jednostkowych kosztów nie dają możliwości określania kosztów przy dowolnym stopniu przetworzenia produkcji, co prowadzi do niemożności opracowania budżetu przedsiębiorstwa. W artykule opowiada się on za takim podejściem do modelowania, które umożliwi budżetowanie oraz controlling. Autor przedstawia model standardowy kosztów produkcji przykładowego przedsiębiorstwa.
W artykule przeanalizowano związki pomiędzy nakładami w obszarze produkcji rolniczej z uwzględnieniem postępu technicznego. Badania przeprowadzono dla rolnictwa francuskiego w latach 1980-1999. Wykazano, że postęp techniczny w tym okresie powodował wzrost produktywności krańcowej siły roboczej, natomiast produktywność krańcowa kapitału nie wykazywała większych zmian. Ustalono również, że w miarę upływu czasu elastyczność substytucji siły roboczej i kapitału ulegała zmniejszeniu.
Głównym czynnikiem decydującym o konkurencyjności współczesnych przedsiębiorstw produkcyjnych jest ich jak najlepsze dostosowanie do wymagań odbiorców, czyli, obok doskonalenia jakości oraz zapewniania niskich cen oferowanych produktów, minimalizowanie czasu realizacji zamówień i dotrzymywanie terminów dostaw. Wymienione działania wiążą się jednak z bardzo dużym wysiłkiem organizacyjnym. Adaptacji rynkowej musi bowiem towarzyszyć jak najlepsze wykorzystanie zasobów produkcyjnych przedsiębiorstwa, co, w obszarze planowania produkcji, coraz wyraźniej pogłębia konflikt "interesów" klienta oraz producenta. Niezbędne staje się więc wdrażanie nowoczesnych metod oraz narzędzi komputerowych wspomagających pracę planistów. Dotyczy to przede wszystkim wytwarzania jednostkowego i małoseryjnego, które charakteryzuje się bardzo dużą złożonością organizacyjną. Asortyment wyrobów w warunkach wytwarzania jednostkowego i małoseryjnego jest zwykle szeroki i jednocześnie mało stabilny. Trudno jest z odpowiednim wyprzedzeniem czasowym przewidzieć wielkość potencjalnych zamówień oraz ich prawdopodobne rozłożenie w czasie. Każdy realizowany produkt wymaga ponadto użycia tylko niektórych zasobów, dlatego poziom produkcji w toku jest bardzo wysoki. Komplikuje to znacznie gospodarkę magazynową i angażuje kapitał obrotowy przedsiębiorstwa. Przeciętne wykorzystanie zasobów jest małe, ale mimo to na wybranych stanowiskach bardzo często zdarzają się blokady i przestoje. Zarządzanie produkcją w takich warunkach zwykle odbywa się w sposób konwencjonalny. Podstawowe funkcje planowania oraz sterowania realizowane są w różnych komórkach, zazwyczaj bez koniecznej koordynacji działań oraz w różnych przedziałach czasu. Jest to oczywiście źródłem wielu konfliktów i znacznie wydłuża cykl: przyjęcia zamówienia - produkcja - sprzedaż. (..) Niezbędna stała się więc zasadnicza zmiana podejścia do tworzenia systemów planistycznych rozwiązujących złożone problemy współczesnej produkcji. Systemy te powinny przetwarzać nie tylko dane i informacje, ale przede wszystkim powinny bazować na wiedzy eksperta. Powstała zatem potrzeba wykreowania nowych metod pozyskiwania i reprezentacji wiedzy z obszaru planowania produkcji. (fragment tekstu)
The purpose of this paper is to measure the technical efficiency of Polish dairy farms using a Bayesian Varying Efficiency Distribution (VED) model. In particular, the paper presents the design and assumptions of frontier stochastic production function for panel data. Furthermore, it specifies the microeconomic production function based on panel data, derived from the Polish FADN (Farm Accountancy Data Network). The main part of the paper presents key findings which form the basis of understanding the technological characteristics and average efficiency of Polish dairy farms. Moreover, the exogenous variables affecting the level of average farm efficiency are identified. They are the source of significant differences in levels of efficiency of dairy farmers surveyed. (original abstract)
Zamierzeniem autora była próba określenia możliwości wykorzystania, wyników o charakterze jakościowym, pochodzących z badania koniunktury przedsiębiorstw przemysłowych sektora prywatnego, do analizowania i prognozowania wskaźnika produkcji sprzedanej przemysłu w sektorze prywatnym GUS, czyli danych o charakterze ilościowym. Do realizacji tego zadania autor posłużył się prostym modelem ekonometrycznym, na podstawie którego określone zostało w jakim stopniu jakościowe oczekiwania przedsiębiorstw odnośnie obecnego i przyszłego poziomu produkcji, mają wpływ na zrealizowaną sprzedaż produkcji przemysłowej. Przedmiotem analizy ekonometrycznej były dwa warianty tzw. "modelu produkcyjnego": prosty model produkcyjny ex-post oraz prosty model produkcyjny ex-ante.
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.