Informacja

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

Wyszukujesz frazę "ceny skupu" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Wpływ zmienności cen skupu mleka na ryzyko dochodowe gospodarstw mlecznych w latach 2015-2020
Impact of milk price volatility in risk of dairy farms income in the period 2015-2020
Autorzy:
Koloszycz, E.
Wilczynski, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/790816.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Wydawnictwo Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie
Tematy:
mleko
gospodarstwa mleczne
skup
ceny skupu
zmiennosc cen
dochod parytetowy
metoda Monte Carlo
Opis:
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.
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.
Źródło:
Roczniki Naukowe Ekonomii Rolnictwa i Rozwoju Obszarów Wiejskich; 2015, 102, 3
2353-4362
Pojawia się w:
Roczniki Naukowe Ekonomii Rolnictwa i Rozwoju Obszarów Wiejskich
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Regionalne zróżnicowanie cen żywca w skupie w Polsce w latach 2005-2012
Regional diversity of prices of animals for slaughter prices in Poland in 2005-2012
Autorzy:
Tluczak, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/43960.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Uniwersytet Przyrodniczy w Poznaniu. Wydawnictwo Uczelniane
Tematy:
produkcja zwierzeca
zywiec wieprzowy
zywiec wolowy
skup
ceny skupu
zroznicowanie regionalne
autokorelacja przestrzenna
Polska
Opis:
Celem badań było przedstawienie regionalnego zróżnicowania cen skupu produktów rolnych (zwłaszcza bydła i trzody) w Polsce w latach 2005-2012 oraz identyfikacja występowania autokorelacji przestrzennej. Do badania przestrzennego zróżnicowania cen wykorzystano statystyki lokalne i globalne I Morana. Dowiedziono, że w odniesieniu do cen skupu żywca występuje autokorelacja przestrzenna oraz wskazano jej zróżnicowanie przestrzenne na terenie Polski.
Agricultural production depends on natural and economic conditions. Weak environmental conditions could be compensated by using high technology, which requires capital. Agricultural prices should evolve in a similar way in regions with similar natural conditions, i.e. spatial autocorrelation should take place. The aim of this article is to present the spatial autocorrelation of animal for slaughter prices. Local and global I Moran’s statistics were used.
Źródło:
Journal of Agribusiness and Rural Development; 2014, 31, 1
1899-5241
Pojawia się w:
Journal of Agribusiness and Rural Development
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    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