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 "early-warning models" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów

Dostawca treści

Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-9 z 9
    Tytuł:
    Early Warning Models of Banking Crises: VIX and High Profits
    Autorzy:
    Bańbuła, Piotr
    Pietrzak, Marcin
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2075289.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    early warning models
    financial stability
    Opis:
    We built a logistic regression Early Warning Models (EWM) for banking crises in a panel of 47 countries based on data from 1970–2014 using candidate variables that cover macro and financial market indicators. We find that VIX, a proxy of global risk-premium, has a strong signalling properties and that low VIX (low price of risk) increases likelihood of crisis. It does not only mean that stability leads to instability, but that this tends to be a global rather than a domestic phenomenon. We also find that particularly high contribution of financial sector to GDP growth often precedes crises, suggesting that such instances are primarily driven by excessive risk taking by financial sector and may not necessarily be sustainable. Other variables that feature prominently include credit and residential prices. Models using multiple variable clearly outperform single variable models, with probability of correct signal extraction exceeding 0.9. Our setting includes country-specific information without using country-specific effects in a regression, which allows for direct application of EWM we obtain to any country, including these that have not experienced a banking crisis
    Źródło:
    Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics; 2021, 4; 381-403
    2080-0886
    2080-119X
    Pojawia się w:
    Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Credibility of Discriminatory Models on the Example of Enterprises from the Lubelskie and Podkarpackie Voivodeships
    Autorzy:
    Pitera, Rafał
    Chmiel, Justyna
    Kozioł, Karolina
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1836567.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Uniwersytet Marii Curie-Skłodowskiej. Wydawnictwo Uniwersytetu Marii Curie-Skłodowskiej
    Tematy:
    discriminant analysis
    early-warning models
    financial situation of enterprises
    forecast accuracy
    company bankruptcy
    Opis:
    Theoretical background: The results of the conducted research allowed the classification of early-warning models according to the accuracy of the forecasts received for the last year of the study.Purpose of the article: The aim of the article was verification and prognostic assessment of discriminative models popular among researchers, answer to the question whether the model properly reflects the financial situation of the company.Research methods: The basis of all the methods used in this article was the analysis of existing data and methods of discriminant analysis.Main findings: The selected models properly reflected the financial situation of the 84 enterprises surveyed.
    Źródło:
    Annales Universitatis Mariae Curie-Skłodowska, sectio H – Oeconomia; 2020, 54, 3; 91-99
    0459-9586
    Pojawia się w:
    Annales Universitatis Mariae Curie-Skłodowska, sectio H – Oeconomia
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zastosowanie wybranych modeli wczesnego ostrzegania w prognozowaniu upadłości przedsiębiorstwa – na przykładzie firmy Qumak S.A.
    Application of selected early warning models in company bankruptcy prediction as illustrated by Qumak S.A. company
    Autorzy:
    Figurski, Artur
    Juszczyk, Joanna
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1215147.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Wyższa Szkoła Zarządzania i Bankowości w Krakowie
    Tematy:
    modele wczesnego ostrzegania
    modele dyskryminacyjne
    prognozowanie upadłości przedsiębiorstwa
    early warning models
    discriminant models
    company bankruptcy prediction
    Opis:
    W artykule ukazano skuteczność czterech wybranych modeli wczesnego ostrzegania o zagrożeniu upadłością przedsiębiorstwa – na przykładzie spółki Qumak S.A. Analiza sytuacji finansowej Przedsiębiorstwa została przeprowadzona na podstawie sprawozdań finansowych Spółki za rok obrotowy zakończony 31 grudnia 2016 roku oraz za rok obrotowy zakończony 31 grudnia 2017 roku.
    The article presented the effectiveness of the four selected company bankruptcy early-warning models , as illustrated by the QUMAK company. The financial analysis of the company was based on the company’s financial reports for fiscal years 2016 and 2017 that were completed on 31 December.
    Źródło:
    Zeszyt Naukowy Wyższej Szkoły Zarządzania i Bankowości w Krakowie; 2020, 55; 34-44
    2300-6285
    Pojawia się w:
    Zeszyt Naukowy Wyższej Szkoły Zarządzania i Bankowości w Krakowie
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    An assessment of the reliability of early warning models on the example of small and medium-sized enterprises in the industry and services sector
    Ocena wiarygodności modeli wczesnego ostrzegania na przykładzie małych i średnich przedsiębiorstw z sektora przemysłu i usług
    Autorzy:
    Pitera, Rafał
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1912091.pdf
    Data publikacji:
    2021-08-28
    Wydawca:
    Łódzkie Towarzystwo Naukowe
    Tematy:
    bankruptcy
    early warning models
    financial analysis
    financial condition
    upadłość
    modele wczesnego ostrzegania
    analiza finansowa
    sytuacja finansowa
    Opis:
    Background: An assessment of the prognostic reliability of early warning models. Research purpose: To determine which of the early warning models has the highest prognostic reliability. Methods: Literature review and verification of selected early warning tools. Fourteen models were used in the study: eight discrimination models, five logit models, and one scoring model. The study was based on financial data from a sample of 120 entities, classified as small and medium-sized enterprises from the industry and services sector.1 Conclusions: The research results prove the effectiveness of early warning models in assessing the financial condition of enterprises. All models accurately diagnosed over 60% of the entities surveyed. The highest scores were achieved using the scoring model and discriminative models by Jagiełło. The results that show the percentage of accurate diagnoses will support the future selection of models on choosing the right tools to examine enterprises’ financial standing.
    Przedmiot badań: Ocena wiarygodności prognostycznej modeli wczesnego ostrzegania. Cel badawczy: Określenie, który z modeli wczesnego ostrzegania może charakteryzować się najwyższą wiarygodnością prognostyczną. Metoda badawcza: Przegląd literatury i weryfikacja wybranych narzędzi wczesnego ostrzegania. W badaniu wykorzystano 14 modeli: 8 modeli dyskryminacji, 5 modeli logitowych i 1 model scoringowy. Badanie zostało oparte na danych finansowych pochodzących z próby 120 podmiotów sklasyfikowanych jako małe i średnie przedsiębiorstwa z sektora przemysłu i usług. Wyniki: Wyniki badań dowodzą skuteczności modeli wczesnego ostrzegania w ocenie kondycji finansowej przedsiębiorstw. Wszystkie modele dokładnie zdiagnozowały ponad 60% badanych podmiotów. Najwyższe wyniki osiągnięto, stosując model scoringowy oraz modele dyskryminacyjne R. Jagiełło. Na podstawie otrzymanych wyników można w przyszłości dokonywać selekcji poszczególnych modeli przy wyborze narzędzi do badania sytuacji finansowej przedsiębiorstw, kierując się odsetkiem trafnych diagnoz.
    Źródło:
    Studia Prawno-Ekonomiczne; 2021, 119; 315-331
    0081-6841
    Pojawia się w:
    Studia Prawno-Ekonomiczne
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Ocena wiarygodności wybranych metod dyskryminacyjnych w ocenie kondycji finansowej przedsiębiorstwa
    Autorzy:
    Pitera, Rafał
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/611177.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Uniwersytet Marii Curie-Skłodowskiej. Wydawnictwo Uniwersytetu Marii Curie-Skłodowskiej
    Tematy:
    fiancial condition
    discriminatory model
    early-warning models
    enterprise bankruptcy
    kondycja finansowa, model dyskryminacyjny, modele wczesnego ostrzegania, upadłość przedsiębiorstw.
    Opis:
    The article aimed to comprehensively assess the predictive possibilities of discriminatory methods used in the study of financial standing of enterprises. The empirical data analysis of 50 enterprises using 10 discriminatory models was carried out to achieve the set goal. The sample of enterprises was created by 25 entities against which liquidation bankruptcy was declared during 2007–2015 and their “healthy” counterparts. The research revealed the reliability of individual models and their usefulness in the study of financial situations by the scientifi community, as well as practitioners who analyse the financial standing of enterprises: potential and existing investors, auditors, members of supervisory boards and experts. Based on the research results, discriminant models were classifid for the last period of the study according to the accuracy of the forecasts. The publication is part of the cycle dealing with the issues of credibility assessment of early-warning methods.
    Celem artykułu jest kompleksowa ocena możliwości prognostycznych metod dyskryminacyjnych wykorzystywanych w badaniu standingu finansowego przedsiębiorstw. Do osiągnięcia postawionego celu wykorzystano analizę danych empirycznych 50 przedsiębiorstw przy wykorzystaniu 10 modeli dyskryminacyjnych. Próbę przedsiębiorstw tworzyło 25 podmiotów wobec, których ogłoszono upadłość likwidacyjną w latach 2007 – 2015 oraz ich „zdrowych” odpowiedników. Przeprowadzone badania pozwoliły na otrzymanie wiarygodności poszczególnych modeli oraz ich ocenę pod kątem użyteczności wykorzystania w badaniu sytuacji finansowej przez osoby środowiska naukowego, jak również praktyków na co dzień zajmujących się analizą sytuacji finansowej przedsiębiorstw, potencjalnych i dotychczasowych inwestorów, audytorów, członków rady nadzorczej oraz biegłych rewidentów. Na podstawie wyników badań dokonano klasyfikacji modeli dyskryminacyjnych za ostatni okres badania według trafności prognoz.
    Źródło:
    Annales Universitatis Mariae Curie-Skłodowska, sectio H – Oeconomia; 2018, 52, 5
    0459-9586
    Pojawia się w:
    Annales Universitatis Mariae Curie-Skłodowska, sectio H – Oeconomia
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Evaluation of the effectiveness of early warning models on the example of enterprises operating in SEZ
    Ocena skuteczności modeli wczesnego ostrzegania na przykładzie przedsiębiorstw działających w specjalnych strefach ekonomicznych
    Autorzy:
    Chmiel, Justyna
    Kozioł, Karolina
    Pitera, Rafał
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/415991.pdf
    Data publikacji:
    2020-06-30
    Wydawca:
    Małopolska Wyższa Szkoła Ekonomiczna w Tarnowie
    Tematy:
    discriminant analysis
    company’s financial situation
    early warning models
    bankruptcy
    enterprises in Poland
    analiza dyskryminacyjna
    sytuacja finansowa przedsiębiorstwa
    modele wczesnego ostrzegania
    bankructwo
    przedsiębiorstwa w Polsce
    Opis:
    The article aims to verify the effectiveness of selected 10 models of discriminant analysis on the example of 30 enterprises operating in special economic zones: Mielec and Tarnobrzeg. The methodology applied for the research was an analysis of existing data and the use of discriminant analysis methods such as systematic review of literature, analysis of public data of the Ministry of Economy and financial data of enterprises (primarily financial statements). Analysis of companies belonging to the Mielec zone, SEZ Euro-Park Mielec and Tarnobrzeg Euro-Park Wisłosan was conducted on a sample of 30 enterprises, including 15 bankrupt and 15 termed “healthy”. The time horizon of the research was 2009–2017, verification was based on 10 early warning models. The conducted analyzes showed that some models correctly reflect the financial situation of the surveyed enterprises (e.g. Artur Hołda’s model—73.3% accurate forecasts), they also revealed the need to use multiple discriminant analysis models to thoroughly analyze the company’s financial situation—using only one lead model maybe to draw incorrect conclusions. The use of discriminatory models to assess the financial situation of enterprises is in many cases based on early warning methods. These methods are characterized by both advantages and certain limitations; one of the disadvantages is the rapid decline in the effectiveness of models due to constant changes in the economic conditions of market players. That is why models created several years ago may be less effective than newer methods. As for the advantages, it should be emphasized above all the simplicity of the use of such tools and unambiguous results—which in comparison to, for example, traditional indicator analysis, allow to avoid errors in the interpretation of results.
    Celem artykułu jest weryfikacja skuteczności wybranych dziesięciu modeli analizy dyskryminacyjnej na przykładzie 30 przedsiębiorstw działających w specjalnych strefach ekonomicznych w Mielcu i w Tarnobrzegu. W badaniu zastosowano metody analizy danych i analizy dyskryminacyjnej. Wykorzystano dane publicznie dostępne, pochodzące głównie ze sprawozdań finansowych przedsiębiorstw. Badanie przeprowadzono na próbie 30 przedsiębiorstw (w tym 15 upadłych i 15 określanych jako „zdrowe”), działających w strefach Euro-Park Mielec i Euro-Park Wisłosan Tarnobrzeg. Zakres czasowy badań to lata 2009–2017. Przeprowadzone analizy wykazały, że niektóre modele w prawidłowy sposób odzwierciedlają sytuację finansową badanych przedsiębiorstw (np. model Artura Hołdy – 73,3% trafnych prognoz), ujawniły także potrzebę zastosowania wielu modeli analizy dyskryminacyjnej do dokładnej analizy sytuacji finansowej przedsiębiorstwa – użycie jednego tylko modelu prowadzić może do wyciągania nieprawidłowych wniosków. Wykorzystanie modeli dyskryminacyjnych do oceny sytuacji finansowej przedsiębiorstw w wielu przypadkach opiera się na metodach wczesnego ostrzegania. Wspomniane metody charakteryzują się zarówno zaletami, jak i pewnymi ograniczeniami; jedną z wad jest szybki spadek skuteczności modeli ze względu na ciągłe zmiany warunków ekonomicznych podmiotów działających na rynku. Dlatego modele powstałe przed kilkunastoma laty mogą być mniej skuteczne niż odpowiednio nowsze metody. Co do zalety, to podkreślić należy przede wszystkim prostotę zastosowania takich narzędzi oraz jednoznaczne wyniki – które w porównaniu na przykład do tradycyjnej analizy wskaźnikowej pozwalają na uniknięcie błędów w interpretacji wyników.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Małopolskiej Wyższej Szkoły Ekonomicznej w Tarnowie; 2020, 2(46); 55-67
    1506-2635
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Małopolskiej Wyższej Szkoły Ekonomicznej w Tarnowie
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Verification of early warning models on enterprises from the SEZS Europark Mielec
    Autorzy:
    Chmiel, Justyna
    Kozioł, Karolina
    Pitera, Rafał
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/392879.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
    Tematy:
    financial situation of an enterprise
    early warning models
    company bankruptcy forecast
    special economic zone
    sytuacja finansowa przedsiębiorstwa
    modele wczesnego ostrzegania
    przewidywanie bankructwa przedsiębiorstwa
    specjalna strefa ekonomiczna
    Opis:
    In this article the authors focus on the verification of models for forecasting bankruptcy of enterprises. 30 enterprises located in the Mielec zone were surveyed. Early warning models were used in the study, including 6 discrimination models and 4 logit models. The purpose of the article is to verify the effectiveness of selected models for forecasting the bankruptcy of enterprises that operate in the Mielec special economic zone. The financial data came from the period 1999-2017. It should be noted that "healthy" enterprises, i.e. those in good financial condition, operate in the zone to date. The conducted research shows that the selected models correctly reflected the financial situation of the surveyed enterprises (Institute of Economic Sciences of the Polish Academy of Sciences model of F. Mączyńska and M. Zawadzki 80% accurate forecasts, and the model of J. Gajdka and D. Stos 73.3%). The authors point out the need to use many analysis models to reliably assess the financial situation of enterprises. If only one model is used, the results may lead to erroneous conclusions.
    Źródło:
    Organizacja i Zarządzanie : kwartalnik naukowy; 2019, 4; 5-15
    1899-6116
    Pojawia się w:
    Organizacja i Zarządzanie : kwartalnik naukowy
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Use of discriminatory models to verify the likelihood of continued activities for enterprises: case study on select enterprises from the automotive industry
    Wykorzystanie modeli dyskryminacyjnych do weryfikacji prawdopodobieństwa kontynuacji działalności przedsiębiorstw na przykładzie próby przedsiębiorstw z branży motoryzacyjnej
    Autorzy:
    Lichota, W.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2117064.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Wydawnictwo Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie
    Tematy:
    discriminant analysis
    banking methods of assessing creditworthiness
    early warning models
    financial condition of the enterprise
    analiza dyskryminacyjna
    bankowe metody oceny zdolności kredytowej
    kondycja finansowa przedsiębiorstwa
    modele wczesnego ostrzegania
    Opis:
    The main aim of this article is to assess the use of discriminatory models to verify the likelihood that an enterprise’s activities will continue, using a sample of enterprises from the automotive industry as a case study. The suitability of 10 models will be verified by a three-point credit assessment method. As seen in the research results, discriminatory models can be used to verify an enterprise’s likelihood of continuing its activity. Taking into account the received values for discriminatory functions and banking methods over four years, a convergence of indications was demonstrated. In the vast majority of cases, the increase or decrease in the value of the functions was reflected in a corresponding change in the value of banking methods. Based on the conducted research, it should be stated that the most characteristic variables influencing the values of the discriminant function in the automotive industry concerned debt and profitability.
    Celem niniejszego artykułu jest ocena możliwości wykorzystania modeli dyskryminacyjnych do weryfikacji prawdopodobieństwa kontynuacji działalności przedsiębiorstw na przykładzie próby przedsiębiorstw z branży motoryzacyjnej. Ocena 10 modeli została zweryfikowana za pomocą trzypunktowych metod oceny zdolności kredytowej. Jak wynika z przeprowadzonych badań, modele dyskryminacyjne mogą zostać wykorzystane do weryfikacji prawdopodobieństwa kontynuacji działalności przedsiębiorstw. Biorąc pod uwagę otrzymane wartości funkcji dyskryminacyjnych i metod bankowych, na przestrzeni czterech lat uwidoczniona została zbieżność wskazań. W zdecydowanej większości przypadków wzrost lub spadek wartości modeli znajdował odzwierciedlenie w odpowiedniej zmianie wartości metod bankowych. Na podstawie przeprowadzonych badań należy stwierdzić, że najbardziej charakterystyczne zmienne wpływające na wartość funkcji dyskryminacyjnych w branży motoryzacyjnej dotyczyły zadłużenia i rentowności.
    Źródło:
    Acta Scientiarum Polonorum. Oeconomia; 2020, 19, 4; 95-102
    1644-0757
    Pojawia się w:
    Acta Scientiarum Polonorum. Oeconomia
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Przewidywanie upadłości polskich przedsiębiorstw - zastosowanie analizy dyskryminacyjnej. Wyniki badań pilotażowych
    Bankruptcy Prediction of Polish Companies -The Application of Discriminant Analysis. Results of Pilot Studies
    Autorzy:
    Kokczyński, Bernard
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/35097258.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Uniwersytet Gdański. Wydział Ekonomiczny
    Tematy:
    bankruptcy prediction models
    forecasting corporate bankruptcy
    bankruptcy
    corporate finance
    early warning systems
    modele predykcji bankructwa
    prognozowanie upadłości przedsiębiorstw
    bankructwo
    finanse przedsiębiorstw
    systemy wczesnego ostrzegania
    Opis:
    Celem artykułu jest prezentacja wyników wstępnych badań z zakresu modeli predykcji bankructwa oraz porównanie metod doboru zmiennych do modelu. Czy modele oparte na zmiennych eliminowanych na podstawie siły wzajemnej korelacji cechują się lepszą predykcją, niż modele ze zmiennymi dobranymi arbitralnie. Problem bankructwa w gospodarce jest szczególnie istotny w warunkach kryzysu gospodarczego. Według raportu PIE Polskę i pozostałe gospodarki Unii Europejskiej czeka wyraźne spowolnienie w roku 2023. Liczba upadłości przedsiębiorstw w Polsce w IV kwartale 2022 roku wyniosła 112 i była o 28,7% większa niż w analogicznym okresie roku poprzedniego, według raportu GUS. Metodą stosowaną w badaniach była analiza dyskryminacyjna. W 6 modelach wskaźniki do budowy funkcji dyskryminacyjnej zostały dobrane za pomocą eliminacji najbardziej skorelowanych zmiennych. W 4 modelach wskaźniki zostały wybrane arbitralnie. W wyniku przeprowadzonych badań ustalono, że metody statystyczne doboru zmiennych do modeli, są skuteczniejsze od arbitralnego wyboru zmiennych. Najlepszą predykcją cechowały się modele oparte na danych na rok przed bankructwem. W próbie testowej modele prawidłowo sklasyfikowały 62,5% niebankrutów i 87,5% bankrutów. Ponadto dokonano analizy porównawczej błędnie zaklasyfikowanych podmiotów przez modele. Ustalono, że modele błędnie klasyfikowały te same przedsiębiorstwa. Może to świadczyć o nietypowych przypadkach, które przy niewielkiej bazie danych mają wysoki udział procentowy w błędach klasyfikacji.
    The aim of the article is to present preliminary research results in the field of bankruptcy prediction models and compare methods of variable selection for the model. Whether models based on variables eliminated based on mutual correlation show better prediction than models with arbitrarily selected variables. The problem of bankruptcy in the economy is particularly significant in times of economic crisis. According to the PIE report, Poland and other European Union economies are expected to experience a clear slowdown in 2023. The number of corporate bankruptcies in Poland in the fourth quarter of 2022 amounted to 112, which was 28.7% higher than in the corresponding period of the previous year, according to the GUS report. Discriminant analysis was the method used in the research. In 6 models, indicators for constructing the discriminant function were selected by eliminating the most correlated variables. In 4 models, indicators were chosen arbitrarily. The conducted research revealed that statistical methods of variable selection for models are more effective than arbitrary selection of variables. The best prediction was observed in models based on data one year before bankruptcy. In the test sample, the models correctly classified 62.5% of non-bankrupt companies and 87.5% of bankrupt companies. Additionally, a comparative analysis of misclassified entities by the models was conducted. It was found that the models misclassified the same companies. This may indicate atypical cases that, with a small database, have a high percentage share in classification errors.
    Źródło:
    Współczesna Gospodarka; 2023, 17, 2 (41); 81-94
    2082-677X
    Pojawia się w:
    Współczesna Gospodarka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-9 z 9

      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