Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "prognozowanie" wg kryterium: Wszystkie pola

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 40
Tytuł:
Nieklasyczne metody budowy prognoz zatrudnienia w gospodarce województwa śląskiego
Non-Classical Methods of Constructing Employment Forecast in the Economy of the Silesian Province
Autorzy:
Szkutnik, Tomasz
Wójciak, Mirosław
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/592625.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Prognozowanie makroekonomiczne
Prognozowanie zatrudnienia
Prognozowanie zjawisk ekonomiczno-społecznych
Economic and social phenomenon forecasting
Employment forecasting
Macroeconomic forecasting
Opis:
The article presents the method of constructing an econometric model of employment on the basis of expert research, for the need of determining long-term forecasts. In classical models, based merely on the historical data, it is often impossible to consider non-standard factors that may influence the forecasts of values. The lack of historical information regarding events that may occur in the future with a specified probability extorts the application of non-classical methods of estimation of model parameters as well as the correction of forecast values. The methodology adopted in the research included the analysis based on type II formal models and the correction of base forecasts obtained from the initial model with the application of cross effect method as well as the variable trend method in connection with simulation research.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2013, 142; 83-104
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Prognozowanie dziennych obrotów przedsiębiorstwa za pomocą algorytmu XGBoost – studium przypadku
Forecasting daily turnover using XGBoost algorithm – a case study
Autorzy:
Wójcik, Filip
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/586257.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Prognozowanie
Sztuczna inteligencja
Uczenie maszynowe
Artificial intelligence
Forecasting
Machine learning
Opis:
Celem niniejszego artykułu było zbadanie możliwości wykorzystania algorytmu Extreme Gradient Boosting (XGBoost) jako narzędzia prognozowania obrotów przedsiębiorstwa. Na studium przypadku wybrano udostępnione przez firmę Rossmann (wraz z prośbą o opracowanie innowacyjnej metody prognozowania) dane, obejmujące informacje z mikro- i makrootoczenia oraz obrotów 1115 oddziałów. Działanie algorytmu porównano z klasycznymi modelami SARIMAX i Holta–Wintersa, wykorzystując walidację krzyżową oraz testy statystycznej istotności różnic trafności predykcji. Badano metryki średniego błędu procentowego, współczynnik Theila oraz skorygowany współczynnik determinacji. Wyniki przekazano do weryfikacji firmie Rossmann. Potwierdzono, iż XGBoost po zastosowaniu odpowiedniej obróbki danych i sposobu uczenia osiąga lepsze rezultaty niż modele klasyczne.
The goal of this paper was to investigate use of the Extreme Gradient Boosting XGBoost algorithm as a forecasting tool. The data provided by the Rossman Company, with a request to design an innovative prediction method, has been used as a base for this case study. The data contains details about micro- and macro-environment, as well as turnover of 1115 stores. Performance of the algorithm was compared to classical forecasting models SARIMAX and Holt–Winters, using time-series cross validation and tests for statistical importance in prediction quality differences. Metrics of root mean squared percentage error (RMSPE), Theil’s coefficient and adjusted correlation coefficient were analyzed. Results where then passed to Rossman for verification on a separate validation set, via Kaggle.com platform. Study results confirmed, that XGBoost, after using proper data preparation and training method, achieves better results than classical models.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2018, 375; 121-140
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wybrane metody klasyfikacyjne oraz ich efektywność w prognozowaniu upadłości firm
Selected Classification Methods and their Effectiveness in Firms Collapsing Prediction
Autorzy:
Pociecha, Józef
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/593066.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Metody klasyfikacyjne
Prognozowanie
Prognozowanie upadłości przedsiębiorstwa
Classification methods
Enterprises bankruptcy forecasting
Forecasting
Opis:
Classification methods are recognised as useful tool for bankruptcy prediction. Among them the most popular are: linear discriminant function, Logit model, neural network and classification tree. The ideas and basic formulas of these methods are presented in the paper. Some examples of application those procedures, which were published in world and Polish literature, are mentioned in the following parts of the paper. Some effectiveness conditions of presented methods are discussed. In the conclusion it has been stressed, that the precision of bankruptcy prediction not strictly depend on classification method which has been used. Sources of errors in bankruptcy prediction has been discussed on the end of the paper. Among them important are: valuated character of financial ratios, as an impute variables in such models, problems in samples selection, which usually hasn't random character and unstable character of considered populations. Probability of firms' collapse strongly depends on the stage of business cycle.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2013, 152; 119-139
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Reguły polityki pieniężnej a prognozowanie wskaźnika inflacji
Monetary Policy Rules and Forecasting of Inflation Rate
Autorzy:
Przybylska-Mazur, Agnieszka
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/593232.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Polityka pieniężna
Polityka pieniężna NBP
Prognozowanie
Wskaźnik inflacji
Forecasting
Inflation rate
Monetary policy
NBP monetary policy
Opis:
The feedback exists between monetary policy rules and inflation rate forecast. In this paper we analyse the impact kind of monetary policy rules on inflation rate forecast. We apply Svensson model and the presentation in the form of state space to forecasting of inflation rate.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2013, 124; 233-244
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Prognozowanie wybranego subindeksu CPI przy użyciu danych Google Trends
Forecasting transport inflation using Google Trends
Autorzy:
Marynowska, Anna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/585573.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Analiza czynnikowa
Google Trends
Inflacja
Prognozowanie
Wskaźnik cen towarów i usług konsumpcyjnych
Consumer price index (CPI)
Forecasting
Inflation
Principal components
Opis:
Prognozy inflacji mają bezpośredni wpływ na prowadzenie polityki monetarnej państwa oraz odgrywają dużą rolę w uświadamianiu społeczeństwa o potrzebie wprowadzenia ewentualnych zmian w sposobie jej prowadzenia. W celu zapewnienia trafności konstruowanych prognoz stale poszukuje się zmiennych, które istotnie wpływają na inflację. Celem artykułu jest sprawdzenie, czy dane udostępniane przez serwis Google Trends mogą poprawić dokładność prognoz komponentów CPI związanych z sektorem transportowym. Dla każdego z subindeksów zbudowano modele prognostyczne uwzględniające zmienne wpływające na poziom wybranych cen, modele wzbogacone o hasła z wyszukiwarki Google i modele zawierające w swojej specyfikacji wspólne czynniki opisujące zmienność 32 wybranych haseł Google.
Inflation forecasts determine the monetary policy and can be treated as a way of raising society’s awareness of the fact that it needs certain adjustments. Experts continuously seek for the adequate variables that affect the level of inflation. In this paper the author examines whether Google Trends improve forecast of three chosen CPI components related to transport. The Author created a prognostic model for each of the components. Created models include: independent variables such as oil price and rate of excise duty, chosen variables together with statistics provided by Google Trends or principal components (explaining 32 google variables’ volatility) accordingly.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2018, 375; 55-72
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Prognozowanie szeregów czasowych aktualizacji Jednolitych Plików Kontrolnych
Forecasting of Standard Audit Files for Tax (Saf-T) updates
Autorzy:
Ćwikliński, Krzysztof
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/589569.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Analiza szeregów czasowych
BATS/TBATS
Dekompozycja
Jednolity Plik Kontrolny
Prognozowanie
SARIMA
Analyze of time series
BATS
Decomposition
Predicting
Standard Audit Files for Tax (SAF-T)
TBATS
Opis:
Prognozowanie szeregów czasowych stało się niezbędne w procesie kontrolowania procesów zachodzących w systemach informatycznych Ministerstwa Finansów. Wymierne w sensie finansowym są problemy braku lub niepełnej aktualizacji relacyjnej bazy danych JPK_VAT w akceptowalnym przez prawo terminie. W tym przypadku niezwykle ważna okazuje się umiejętność zastosowania nie tylko klasycznych modeli uwzględniających składniki sezonowe (np. SARIMA), ale także złożone składniki systematyczne (BATS/TBATS). Dokonano analizy szeregów czasowych pod kątem występowania składników systematycznych, postawiono prognozy i przetestowano reszty. Otrzymano i zestawiono wyniki testów wskazujące na konieczność zastosowania modelu TBATS.
The forecasting of different time series became necessary process at the Ministry of Finance IT systems. The problems with lack of information and actual updates of Standard Audit Files for Tax are known. Capabilities to choosing right predicting model of time series with complex seasonal patterns are crucial in some cases. In the article, author made the decomposition of time series with complex seasonal patterns. The results of modeling and testing indicated the best predicting (according to Mean Absolute Percentage Error) and time series decomposition method – TBATS.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2019, 390; 76-90
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Metody budowy długoterminowych prognoz przedziałowych rozwoju nowych zjawisk
The selected aspects of constructing long-term interval forecasts for the development of new phenomena
Autorzy:
Wójciak, Mirosław
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/590264.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Metody prognozowania
Nowe technologie
Prognozowanie
Prognozowanie zjawisk ekonomiczno-społecznych
Economic and social phenomenon forecasting
Forecasting
Forecasting methods
High-tech
Opis:
With regard to a long horizon of the forecasts built, among others, for the needs of foresight deep changes should be expected in the area of the considered phenomenon. In this connection, the variability of the surrounding, i.e., economic, political, legal, social and technological situation as well as the natural environment should be taken into account in the process of creating a long-term forecast. This problem can be partially solved by means of constructing variant forecasts that take into consideration the adopted scenarios of the surrounding development. However, in such a case, we obtain merely point forecasts that, from the point of view of the construction of development scenarios, may be insufficient. The analysis should be enriched by means of forecast intervals, which would take into account the changes in the development of the considered phenomenon with regard to the change in the level of key factors. The purpose of the article is the presentation of the way to build long-term point forecasts that would take into consideration the changes in the surrounding of the analysed phenomenon. The author compares the intervals of forecasts obtained by means of standard forecast uncertainty, key factors aggregation and simulation analysis.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2013, 124; 99-113
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Prognozowanie brakujących danych dla szeregów o wysokiej częstotliwości oczyszczonych z sezonowości
Forecasting missing data for seasonal adjusted high frequency time series
Autorzy:
Szmuksta-Zawadzka, Maria
Zawadzki, Jan
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/585670.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Dane o wysokiej częstotliwości
Luki w danych
Prognozowanie
Wyrównywanie wykładnicze
Złożona sezonowość
Complex seasonality
Exponential smoothing
Forecasting
High frequency time series
Unsystematic gaps
Opis:
W pracy przedstawione zostało wykorzystanie wybranych modeli adaptacyjnych w prognozowania zmiennych o bardzo wysokiej częstotliwości obserwowania, na podstawie szeregów z lukami niesystematycznymi, z których wyeliminowano dwa lub trzy rodzaje sezonowości. Egzemplifikacją rozważań teoretycznych stanowi przykład empiryczny, dotyczący kształtowania się zapotrzebowania na moc energetyczną w okresach godzinnych w aglomeracji A.
In this paper was presented application of selected exponential smoothing models in forecasting very high frequency variables on the basis of time series with unsystematic gaps, from which two or three types of seasonal fluctuations were eliminated. Exemplification of theoretical considerations will be an empirical example, concerning the power demand in agglomeration A in hourly periods.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2016, 289; 205-217
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Dochodowość i ryzyko działalności lokacyjnej funduszy emerytalnych a prognozowanie wartości kapitału emerytalnego
Profitability and Risk of the Open-End Pension Funds Investment Activities and Prediction of a Pension Capital Value
Autorzy:
Kaczmarzyk, Jan
Kania, Piotr
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/593684.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Fundusze emerytalne
Kapitałowy fundusz emerytalny
Prognozowanie
Ryzyko rynkowe
Capital pension funds
Forecasting
Market risk
Pension funds
Opis:
The accumulation of pension capital in capital funds is the subject of much discussion, especially in terms of their profitability and risk associated with turbulence in financial markets. The article presents the issues of shaping the capital value of the pension by profitability and risk as a measure of investment activities of pension funds and pension capital forecasting and its value at risk (VaR) based on historical data. The article used data relating to profitability and volatility of open-end pension fund units in Poland for the period from 31.12. 2003 to 31.03.2014.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2014, 198 cz 2; 183-194
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Dylematy modelowania gospodarki narodowej
Dilemmas of Modeling the National Economy
Autorzy:
Biolik, Józef
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/589771.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Gospodarka narodowa
Modelowanie procesów gospodarczych
Prognozowanie
Economic process modeling
Forecasting
National economy
Opis:
This paper presents problems of the construction of econometric models (MES-1 and MGS) in the Polish economy. These models were constructed in the 80's by a team led by Professor Kolonko. Model of the Polish economy - MES - 1 covered areas of: employment, production, national income, public money fund, consumption and foreign trade. The main object of this model was prediction. This model had a high compliance measured by determination ratio. Estimated prognosis had relatively high accuracy. To estimate the predictive accuracy of the model measures ex-ante and ex-post were used. MGS model was used to the simulation analysis. The transition to a market economy and changes in the economic system in the early 90's led to abandonment of further work on the use of constructed models.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2013, 152; 11-19
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Metody uczenia maszynowego w prognozowaniu niewypłacalności
Machine learning methods in bankruptcy prediction
Autorzy:
Paliński, Andrzej
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/589477.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Drzewo klasyfikacyjne
Prognozowanie
Uczenie maszynowe
Upadłość
Bankruptcy
Decision tree
Forecasting
Machine learning
Opis:
W artykule zastosowano wybrane algorytmy uczenia maszynowego na zbiorach danych zawierających wskaźniki finansowe w celu sprawdzenia skuteczności prognozowania upadłości. Trafność prognoz upadłości na zbiorach niezbilansowanych o przeważającym udziale firm prowadzących działalności nad upadłymi wyniosła jedynie 37%. Trafność prognozowania upadłości na zbiorach zbilansowanych wyniosła 60%. Dla porównania, uproszczone podejście eksperckie wyłoniło 76% spośród upadłych podmiotów, ale znacząco zawyżyło zbiór firm zagrożonych upadłością. Metody uczenia maszynowego okazują się skuteczne dla dużych zbiorów danych, które są zbyt liczne do analizy przez człowieka.
The article uses selected machine learning algorithms on datasets containing financial ratios to check the effectiveness of bankruptcy prediction. The accuracy of bankruptcy forecasts for unbalanced dataset with the prevalence of companies still operating over bankrupts was only 37%. The accuracy of bankruptcy forecasting on a balanced dataset was 60%. The simplified expert approach selected 76% of bankrupt entities, but significantly overstated the set of companies exposed on bankruptcy. Machine learning methods are effective for large data sets that are too numerous for human analysis.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2018, 358; 173-181
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Adaptacyjne metody prognozowania w demografii
Adaptive forecasting method in demographics
Autorzy:
Sojka, Elżbieta
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/589973.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Błąd prognozy
Metody adaptacyjne
Prognozowanie
Zmienne demograficzne
Adaptation methods
Demographic variables
Forecast error
Forecasting
Opis:
Niniejsze opracowanie poświęcone jest ocenie przydatności metod adaptacyjnych do prognozowania zmiennych demograficznych. Celem artykułu jest analiza retro- i prospektywna w zakresie zmian w czasie wybranych wielkości demograficznych oraz wskazanie skutecznej metody prognozowania badanych wielkości na kolejne okresy. Podstawą sporządzenia prognozy były szeregi czasowe dla Polski z okresu 2000- 2013. Jako miary jakości prognoz wykorzystano błędy średniokwadratowe prognoz wygasłych. Rezultaty badań wskazują, że spośród zastosowanych metod prognozowania za najlepszą, tzn. dającą najmniejsze błędy prognoz, należy uznać metodę trendu pełzającego z wagami harmonicznymi.
The research paper is focused on the assessment of usefulness of adaptive methods in forecasting demographic variables. The goal of the paper is to conduct the retro and prospective analysis of selected demographic values in the sphere of changes in time, and also to indicate an efficient method for forecasting of studied values in subsequent periods. Time series for Poland for the period between 2000 and 2013 are the basis for the development of the forecast. Mean squared errors of ex post forecasts are used as forecast quality measures. The results of the study show that among applied methods of forecasting, the method of creeping trend with harmonic weights is the most suitable as it gives the smallest forecast errors.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2016, 270; 252-264
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wpływ redukcji szumu losowego metodą najbliższych sąsiadów na wyniki prognoz otrzymanych za pomocą największego wykładnika Lapunowa
The Effect of the Reduction Random Noise by the Method of Nearest Neighbors on Forecasting Results Obtained Using the Largest Lyapunov Exponent
Autorzy:
Miśkiewicz-Nawrocka, Monika
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/587384.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Badania empiryczne
Prognozowanie
Prognozowanie rynku pracy
Szeregi czasowe
Wykładniki Lapunowa
Empirical researches
Forecasting
Labour market forecasting
Lyapunov exponents
Time-series
Opis:
In this paper has been researched the effect of random noise reduction on the accuracy of forecasts of economic time series obtained using the largest Lyapunov exponent method (LEM). The aim of the article was to compare the prediction errors obtained by LEM for the series before and after the random noice reduction and the time series filtred by models ARMA. The nearest neighbors method was used to reduce random noise in economic time series.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2013, 159; 82-98
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Modele subiektywne w konstrukcji prognoz długookresowych
Subjective Models in the Design of Long-Term Forecasts
Autorzy:
Poradowska, Konstancja
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/586191.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Metody prognozowania
Modele ekonometryczne
Nowe technologie
Prognozowanie
Econometric models
Forecasting
Forecasting methods
High-tech
Opis:
In the paper are presented some aspects of construction and practical use of subjective forecasting models. The main objective was to identify the usefulness of these models in the design of long-term forecasts and scenarios for the development of new technologies. Theoretical considerations are supplemented with real examples of data analysis, obtained in the study of foresight "zero carbon energy economy in a sustainable development of the Polish to 2050", conducted by the Central Mining Institute in Katowice.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2013, 124; 29-44
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Kryteria wyboru dynamicznych modeli czynnikowych dla celów prognostycznych
Selection Criteria for Forecasting Dynamic Factor Models
Autorzy:
Acedański, Jan
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/589725.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Metody prognozowania
Modele autoregresji
Modele ekonometryczne
Prognozowanie makroekonomiczne
Macroeconomic forecasting, Forecasting methods, Autoregression models, Econometric models
Opis:
The paper compares three groups of methods used for best dynamic factor model selection for forecasting: modified information criteria, methods exclusively based on ex post forecasts analysis and mixed algorithms. It searches for the approach that delivers best out-of-sample forecasts according to mean square error measure. The analysis utilizes both Monte Carlo generated samples as well as real time series used for forecasting consumer inflation in Poland. Results show that best forecasts are obtained from the modified information criteria proposed by Groen and Kapetanios, whereas the methods that employ ex post forecasts from rolling windows usually give the worst predictions.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2013, 124; 193-216
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 40

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies