Zastosowanie modelu (Q, r) z mieszaniną zaległych zamówień i utraconej sprzedaży z ograniczeniami poziomu obsługi dla wyznaczenia optymalnego poziomu gotówki w bankomacie banku komercyjnego

• Autorzy: Krzysztof Dmytrów , Rafał Koczkodaj
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Gotówka w banku należy do grupy aktywów nieprzychodowych. Utrzymywanie wysokiego stanu środków w kasie banku jest bardzo kosztowne - za środki te należy płacić, a bank nie odnosi z tego tytułu żadnych korzyści finansowych, natomiast ponosi niemałe koszty. Gotówkę w banku, która znajduje się w bankomatach można traktować jak zapasy. Ustalając poziom gotówki w bankomatach i częstotliwość zasileń, bank ponosi ryzyko niezadowolenia klientów w przypadku, gdy takowej w bankomacie nie będzie. W pracy „Zastosowanie modelu (Q, r) z mieszaniną zaległych zamówień i utraconej sprzedaży z ograniczeniami poziomu obsługi dla wyznaczenia optymalnego poziomu gotówki w bankomacie banku komercyjnego” (K. Dmytrów, R. Koczkodąj) zastosowano model zapasów (Q. r) do rozwiązania tego problemu. (abstrakt oryginalny)

Słowa kluczowe

PL

Bankomaty; Zarządzanie gotówką; Banki; Banki komercyjne

EN

Cash machine; Cash management; Banks; Commercial banks

• Czasopismo: Prace Naukowe / Akademia Ekonomiczna w Katowicach
• Rocznik: 2003
• Tom: Modelowanie preferencji a ryzyko '03
• Strony: 81--93

Twórcy

autor

Krzysztof Dmytrów

• Uniwersytet Szczeciński

autor

Rafał Koczkodaj

• Uniwersytet Szczeciński

Bibliografia

• Badania operacyjne (2001). Red. E. Ignasiak. PWE, Warszawa.
• Dobosiewicz Z. (2001). Podstawy bankowości. PWN, Warszawa.
• Dobosiewicz Z. (2000). Wprowadzenie do finansów i bankowości. Warszawa.
• Finanse i bankowość. Zarys problematyki (1999). Red. E. Bogacka-Kisiel oraz M. Łyszczyk. Wrocław.
• Grabowski Z. (1999). Polityka pieniężna. Warszawa.
• Hadley G., Whitin T.M. (1963). Analysis of Inventory Systems. Prentice-Hall. Inc.
• Hariga M., Ben-Daya M. (1999). Some Stochastic Inventory Models With Deterministic Variable Lead Time. European Journal of Operational Research, 113, 42-51.
• Krysicki W., Bartos J., Dyczka W., Królikowska K., Wasilewski M. (2000). Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna w zadaniach. Rachunek prawdopodobieństwa. Część I. PWN, Warszawa.
• Nahmias S. (2001). Production and Operations Analysis. Irwin McGraw-Hill. New York.
• Statystyka. Wnioskowanie statystyczne. Część II. (1994). Red. J. Hozer. Szczecin.
• Tadikamalla P.R. (1984). A Comparison of Several Approximations to the Lead Time Demand Distribution. International Journal of Management Science, Vol. 12, No. 6, 575-581.