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 "Rębiasz, Bogdan" wg kryterium: Autor

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    The valuation of real options in a hybrid environment
    Autorzy:
    Rębiasz, Bogdan
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/406308.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
    Tematy:
    switch options
    fuzzy sets
    random fuzzy sets
    investment decision
    Monte Carlo simulation
    zbiory rozmyte
    decyzja inwestycyjna
    Symulacja Monte Carlo
    Opis:
    The aim of this paper is to present the possibilities and purposefulness of the application of fuzzy set theory to the valuation of real options. Owing to temporal fluctuations in the market, some input parameters in a model of a real option cannot always be expressed in a precise sense. Therefore, it is natural to consider them as a fuzzy numbers. Such an approach allows us to keep more information about the possible value of real options. A hybrid (fuzzy-stochastic) model for valuing a switch option is presented. Under these assumptions, the value of a switch option will be a fuzzy random set. This article assesses the incremental benefit of product switch options in steel plant projects. Such options are valued by Monte Carlo simulation and modelling the prices of and demand for steel products using fuzzy geometric Brownian motion. Finally, the value of a product switch option is defined by the upper and lower probability distribution function.
    Źródło:
    Operations Research and Decisions; 2019, 29, 1; 97-119
    2081-8858
    2391-6060
    Pojawia się w:
    Operations Research and Decisions
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Teoria prawdopodobieństwa i teoria możliwości w podejmowaniu decyzji inwestycyjnych
    Probability Theory and Possibility Theory in Investment Decision Making
    Autorzy:
    Gaweł, Bartłomiej
    Rębiasz, Bogdan
    Skalna, Iwona
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/589751.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
    Tematy:
    Metoda Monte Carlo
    NPV
    P-box
    Rozkład możliwości
    Ryzyko inwestycyjne
    Teoria ewidencji
    Evidence
    Investment risk
    Monte Carlo method
    Possibility distribution
    Theory
    Opis:
    Istotnym problemem w analizach ryzyka jest rozróżnienie pomiędzy niepewnością aleatoryczną (probabilistyczną) oraz epistemiczną (wynikającą z braku precyzji lub braku informacji). W artykule opisany został problem podejmowania decyzji inwestycyjnej w oparciu o analizę opłacalności oraz ryzyka inwestycji rzeczowej, w sytuacji gdy część parametrów wejściowych modelu decyzyjnego przedstawiona jest rozkładami prawdopodobieństwa, a część rozkładami możliwości, innymi słowy w sytuacji występowania danych hybrydowych. Analiza ryzyka dla tak zdefiniowanego problemu została wykonana za pomocą metody łączącej symulację Monte Carlo z metodą wykonywania operacji arytmetycznych na zależnych liczbach rozmytych. W artykule do realizacji tych ostatnich wykorzystano metodę programowania nieliniowego. W wyniku tego typu obliczeń uzyskano rozmytą zmienną losową, której interpretacja może być trudna dla praktyków życia gospodarczego. Na podstawie krytycznego przeglądu istniejących mierników ryzyka definiowanych w sytuacji wykorzystania hybrydowych danych, zaproponowano nową metodę podejmowania decyzji inwestycyjnej. W części praktycznej przedstawiono proces podejmowania decyzji inwestycyjnej na przykładzie inwestycji rzeczowej w sektorze hutniczym.
    In risk analysis it is very important to distinguish between aleatory (probabilistic) and epistemic (due to lack of precision or information) uncertainty. In this paper is described a problem of making an investment decision on the basis of the analysis of effectiveness and risk of a tangible investment, in a situation when some model parameters are described by probability distributions and some are described by possibility distributions, i.e., in the presence of hybrid data. An analysis of risk for such defined problem was performed using a method which combines Monte-Carlo simulation with the method for performing operations on dependent fuzzy numbers. Those operations were realized using the nonlinear programming. As a result, a random fuzzy variable was obtained, which is difficult to be interpreted for practitioners of economic life. On the basis of critical review of the existing risk measures defined in the case of hybrid data, a method for making an investment decision was proposed. The practical part of the paper presents an investment decision making process on the example of a tangible investment in metallurgical sector.
    Źródło:
    Studia Ekonomiczne; 2015, 248; 62-79
    2083-8611
    Pojawia się w:
    Studia Ekonomiczne
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Quick Response Manufacturing for High Mix, Low Volume, High Complexity Manufacturers
    Autorzy:
    Duda, Jerzy
    Macioł, Andrzej
    Jędrusik, Stanisław
    Rębiasz, Bogdan
    Stawowy, Adam
    Sopińska-Lenart, Monika
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1841434.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    Quick Response Manufacturing
    engineering-to-order
    contract manufacturer
    cellular systems
    Opis:
    The market of consumer goods requires nowadays quick response to customer needs. As a consequence, this is transferred to the time restrictions that the semi-finished product manufacturer must meet. Therefore the cost of manufacturing cannot determine how production processes are designed, and the main evaluation function of manufacturing processes is the response time to customers’ orders. One of the ideas for implementing this idea is the QRM (Quick Response Manufacturing) production organization system. The purpose of the research undertaken by the authors was to develop an innovative solution in the field of production structure, allowing for the implementation of the QRM concept in a Contract Manufacturer, which realizes its tasks according to engineering-to-order (ETO) system in conditions defined as High Mix, Low Volume, High Complexity. The object of the research was to select appropriate methods for grouping products assuming that certain operations will be carried out in traditional but well-organized technological and/or linear cells. The research was carried out in one of the largest producers of sheet metal components in Europe. Pre-completed groupings for data obtained from the company had indicated that – among the classical methods – the best results had been given by the following methods: King’s Algorithm (otherwise called: Binary Ordering, Rank Order Clustering), k-means, and Kohonen’s neural networks. The results of the tests and preliminary simulations based on the data from the company proved that the implementation of the QRM concept does not have to be associated with the absolute formation of multi-purpose cells. It turned out that the effect of reducing the response time to customer needs can be obtained by using hybrid structures that combine solutions characteristic of cellular systems with traditional systems such as a technological, linear, or mixed structure. However, this requires the application of technological solutions with the highest level of organization.
    Źródło:
    Management and Production Engineering Review; 2021, 12, 1; 72-84
    2080-8208
    2082-1344
    Pojawia się w:
    Management and Production Engineering Review
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-3 z 3

      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