UTILIZAREA METODEI VAR PENTRU ANALIZA MODULUI ÎN CARE ELASTICITATEA CERERII FAŢĂ DE VENITURI INFLUENŢEAZĂ REACŢIA CERERII LA ŞOCURI SURVENITE ÎN VENIT
|
|
- Todor Mazilescu
- 4 ani în urmă
- Vzualizari:
Transcriere
1 UTILIZAREA METODEI VAR PENTRU ANALIZA MODULUI ÎN CARE ELASTICITATEA CERERII FAŢĂ DE VENITURI INFLUENŢEAZĂ REACŢIA CERERII LA ŞOCURI SURVENITE ÎN VENITURI Andrei DOSPINESCU * Rezuma În lucrarea de faţă inenţionăm să analizăm modul în care reacţionează cererea la şocuri suferie în veniuri. Ipoeza pe care dorim să o esăm afirmă că produsele cu elasiciae mai mare vor reacţiona mai puernic la şocuri survenie în veniuri în sensul în care vom avea reacţii de ampliudine mai mare şi oscilaţii mai mari ale vânzărilor produselor cu elasiciae mai mare ca urmare a şocurilor survenie în veniuri. Cuvine cheie: vecori auoregresivi, funcţia de răspuns la şoc, elasiciae, funcţia de cerere. Clasificarea JEL: C49, C51, C52, C53. Meodologie Sims (1980)p ropune meodologia VAR ca răspuns la ecuaţiile simulane. Fie de exemplu: qcerere = a0 + a1p + u1 qofera = b0 + b1p + u2(2) qcerere = qofera(3) qofera = b0 + b1p + b2vr + u2(4) Înrebarea care se pune ese: Sun esimaorii funcţiei de cerere specifici funcţiei de cerere sau ei po să fie şi esimaorii funcţiei oferei sau a unei combinaţii liniare înre cele două funcţii?. Aceasă înrebare sineizează problema idenificării. Penru a rezolva aceasă problemă inroducem unui facor suplimenar în ecuaţia oferei, de exemplu vremea. Aceasa face ca ecuaţia cererii să devină idenificaă. Înrebarea care se ridică în aceasă siuaţie ese: Puem considera că variabila vremea influenţează direc ofera, dar nu şi cererea? Sims consideră că nu în cazul în care luăm în calcul expecaţiile: However cerain we are ha he ases of consumers in he U.S. are unaffeced by he emperaure in Brazil, we mus admi ha i is possible ha U.S. consumers, upon reading of a fros in Brazil in * Insiuul de Prognoză Economică, Academia Română, Bucureşi 1
2 he newspapers, migh aemp o sockpile coffee in anicipaion of he fros s effec on price. Thus variables known o affec supply ener he demand equaion, and vice versa, hrough erms in expeced price. Sims (1980), p. 6. Ca răspuns la aceasă problemă a dificulăţii de a idenifica variabile care să fie exogene Simis propune un model care nu face disincţie înre variabile exogene şi endogene. Un model de vecori auoregresivi (VAR) ese un model în care avem un vecor de K variabile-efec exprima în rapor cu performanţele anerioare ale componenelor acesuia, adică exprima în rapor cu un număr de L lag-uri ale fiecărei variabile şi L lag-uri ale celorlalor K-1 variabile. Prin urmare, modelul VAR poae fi scris asfel : y A y 1 Al y l B x ε = v unde, A1 Al sun marici de ordinul K K ale coeficienţilor x ese un vecor M 1 ε ese un vecor al inovaţiilor ( unde ε de considerae a fi zgomo alb) B ese o marice de ordinul K M a coeficienţilor v ese un vecor K 1 al paramerilor Penru a exemplifica modelul VAR facem apel la un exemplu oferi de Sims (1980). Fie: Z = ofera de bani, X Z Y = X V E( a ) = 0 Y = c + Φ Y = raa dobanzii, V = Veni 1 1 Ω E( aaτ ') = 0 + Φ Y 2 2 = τ τ +... Φ Y p p Φ 1 + a φ11 φ12 φ13 = φ21 φ22 φ23 φ 31 φ32 φ33 Un model VAR de ordinul 1 va arăa asfel: Z X = c 1 = c V = c φ + φ + φ Z Z 1 Z φ + φ + φ X X 1 X φ + φ + φ V V V
3 Funcţia de impuls răspuns (IRF) ese o funcţie care idenifică efecul pe care îl are un şoc de mărime o abaere sandard din inovaţia ε asupra valorilor recue şi prezene ale variabilelor afecae de şoc (cele penru care dorim să analizăm reacţia la şoc). Funcţia de impuls răspuns se defineşe ca : y + s (2) ε = ω s formula se explică asfel: elemenul de pe rândul i, coloana j a maricei ω s idenifică efecul pe care îl are creşerea cu o uniae a variabilei ε la un imp asupra variabilei j, y + s, în condiţiile în care menţinem consane celelale variabile. Penru a înţelege modelul puem să ne imaginăm funcţia de impuls ca o funcţie care măsoară răspunsul unui sisem la îndepărarea lui din poziţia de echilibru. Un şoc (impuls) asupra sisemului ese genera modificând una dinre variabileleε penru o j, perioadă. Răspunsul variabilei y ese o reacţie la aces şoc, reacţie care se poae + s manifesă ca o îndepărare de la poziţia de echilibru şi la o înoarcere la acea poziţie de echilibru sau la găsirea unei ale poziţii de echilibru. Cu ale cuvine, funcţia de impuls răspuns măsoară răspunsul variabilei y i, + s la momenul +s, la un impuls asupra variabilei ε, la un momen, în condiţiile în care celelale variabile sun menţinue j, consane. În mod inuiiv, funcţia de impuls răspuns (IRF) descrie reacţia variabilei y i, + s la un şoc manifesa asupra ei. Fie de exemplu un model VAR y y 1 2 φ11 = φ21 φ y 12 φ22 y 1 1 a + a ; σ 1 = σ 1 Σa 1 2 σ σ < 0 = 0 y a 1 20 = y = 1 2 = 0 ( y 2 crese cu o uniae) (nu mai aplicam nici un soc dupa 0) 3
4 Reacţia sisemului la un şoc, răspuns măsura prin funcţia IRF va fi: y10 0 = y20 1 y11 φ11 φ12 0 φ11 = = y21 φ21 φ22 1 φ22 2 y12 φ11 φ12 y11 φ11 φ12 0 = = y22 φ 21 φ22 y21 φ21 φ22 1 y y 1s 2s φ = φ Concepul de elasiciae ese uil în înţelegerea modului şi sensului în care reacţionează o variabilă la modificarea alei variabile, de exemplu modul în care variază vânzările unui anumi produs la modificarea veniului. În cadrul lucrării vom calcula coeficienul de elasiciae pe baza unor funcţii liniare sau care po fi liniarizae. Dacă avem o funcţia liniară de forma y = a+bx+u aunci elasiciaea funcţiei ese x E = = y x bx y (3) s φ12 0 s = Φ1 φ Puem avea rei cazuri. Primul caz: elasiciaea ese suprauniară, caz în care afirmăm că variabila y ese elasică la modificarea variabilei x, adică creşerea cu o uniae a variabilei x duce la o creşere mai mare de o uniae a variabilei y. Al doilea caz: elasiciaea ese subuniară, caz în care variabila y ese inelasică, creşerea cu o uniae a variabilei x duce la o creşere mai mică de o uniae a variabilei y. Al reilea caz: elasiciaea ese uniară, adică creşerea cu o uniae a variabilei x duce la o creşere cu o uniae a variabilei y. 4
5 Aplicaţie Analiza a fos realizaă pe baza a 5 serii. Paru serii reprezină vânzări cu amănunul (reail sale), iar una dinre ele ese seria veniurilor. Seriile sun propuse de Rober F. Nau profesor la Duke Universiy în noele de curs ale unui curs de prognoză, penru examenul final. Cele 5 serii au frecvenţă lunară şi sun de lungime 1972: :04. Seriile pe care le vom uiliza în analiză vor fi seriile deflaizae şi desezonalizae. Urmăm o meodologie specifică penru consruirea modelului VAR şi penru idenificarea funcţiei de impuls răspuns (IRF) 1. 1) Verficăm saţionariaea seriilor analizae folosind esul ADF ( Augmened Dicky- Fuller). Seriile analizae sun saţionare în diferenţă de ordinul 1 I şi nesaţionare în nivel ( a se vedea Anexa 2). 2) Idenificăm numărul de lag-uri pe care îl vom folosi în model ( a se vedea Anexa 3) Preferăm să verificăm ambele modele sugerae de crierii, adică modelul cu un singur lag; numărul de lag-uri seleca de crieriul HQ (Hannan-Quinn informaion crierion) şi de crieriul SC (Schwarz informaion crierion ), dar şi modelul cu 4 laguri, număr de laguri seleca de AIC (Akaike informaion crierion). Vom avea 2 siseme de 5 ecuaţii în care fiecare dinre cele 5 variabile va fi exprimaă în rapor cu performanţele anerioare ale sale şi ale celorlalor variabile (a se vedea Anexa 3). Calcularea elasiciăţilor produselor faţă de veniuri Penru calcularea elasiciăţilor am esima 4 regresii liniare, unde veniurile reprezină variabila independenă iar vânzările celor 4 produse penru care calculăm elasiciaea variabila endogenă. Am obţinu urmăoarele ecuaţii: BIJUTERII= *EXPLIC (4) CARTI= *EXPLIC (5) SEAT= *EXPLIC (6) SPORT= *EXPLIC (7) 1 Vom folosi în aplicaţie doar precurarea IRF, prin IRF înţelegând funcţia de impuls răspuns. 5
6 unde BIJUTERII reprezină vânzările de bijuerii, seria ese desezonalizaă şi deflaizaă, CARTI reprezină vânzările de cărţi, seria ese desezonalizaă şi deflaizaă, SEAT reprezină vânzările din resaurane, seria ese desezonalizaă şi deflaizaă, SPORT reprezină vânzările de echipamen sporiv, seria ese desezonalizaă şi deflaizaă, EXPLIC reprezină veniurile, seria ese desezonalizaă şi deflaizaă. Pe baza relaţiei (3) am calcula urmăoarele elasiciăţi Ebij = 0.522, Ecari=1.7, Esea = 1.23, Espor = 1.09, unde Ebij reprezină elasiciaea vânzărilor de bijuerii faţă de veniuri, Ecari reprezină elasiciaea vânzărilor de cărţi faţă de veniuri, Esea reprezină elasiciaea vânzărilor din resaurane faţă de veniuri, Espor reprezină elasiciaea vânzărilor de echipamen sporiv faţă de veniuri. Analiza rezulaelor obţinue în urma esimării funcţiei impuls răspuns IRF În cazul în care alegem modelul cu un singur lag considerăm că vânzările sun afecae de nivelul veniurilor din perioada anerioară, adică cu o lună în urmă. În cazul în care alegem un model cu 4 lag-uri considerăm că veniul din ulimele 4 luni influenţează vânzările. Ipoeza de la care am porni a fos parţial infirmaă. Am considera că mărimea reacţiei la şoc va fi mai mare în cazul produselor cu elasiciae mai mare faţă de produsele cu elasiciae mai mică. Aceasă pare a ipoezei a fos infirmaă. Am considera ca vom avea oscilaţii mai mari ale vânzărilor produselor cu elasiciae mai mare ca urmare a şocurilor survenie în veniuri. Aceasă pare a ipoezei a fos accepaă. Analiza funcţiilor impuls răspuns (a se vedea Anexa 1) ne-a sugera urmăoarea explicaţie. Cu privire la parea de ipoeză care s-a verifica. Avem de a face cu un şoc în veniuri, penru o singură perioadă. Reacţia elasică nu presupune doar o creşere a vânzărilor ca urmare a şocului poziiv în veniuri, dar şi o revenire rapidă la nivelul anerior după ce veniurile revin la valoarea lor anerioară. Ese posibilă şi o oscilaţie a vânzărilor penru un număr de perioade care se manifesă prin scăderi şi creşeri succesive ale vânzărilor faţă de nivelul anerior şocului. 6
7 O explicaţie posibilă ar fi manifesarea unui efec psihologic. Veniurile au crescu penru o perioadă scură, în momenul în care veniurile revin la nivelul manifesa înaine de şoc, cumpărăorul are senzaţia - prin comparaţie cu perioada şocului - că veniurile i-au scăzu. În acelaşi imp el încearcă să compenseze momenul în care a achiziţiona mai mul, cumpărând mai puţin în perioadele urmăoare. Comporamenul consumaorilor pe piaţă ese varia însă, asfel încâ ese posibil ca momenul în care se manifesă comporamenul de compensare să difere de la un consumaor la alul şi să avem de a face cu o ajusare a cererii penru un număr de perioade până când cererea revine la momenul anerior. Cu privire la parea de ipoeza care nu s-a verifica. Ese posibil ca o explicaţie să se afle în modul de idenificare a IRF-ului. Ese vorba de gradul în care seriile analizae sun saţionare, respecă regulile saţionariăţii (media, dispersia, auocorelaţia sun consane în imp). Precauţii Exisă un grad de arificialiae al explicaţiei în sensul în care explicaţia nu rezulă organic din analiza propriu-zisă, ci ese oarecum pliaă pese daele obţinue. Obiecivarea demersului se poae face pe două direcţii: 1) Analiza pe un număr mai mare de variabile cu elasiciae suprauniară şi subuniară şi compararea lor cu rezulaele pe care le-am obţinu penru a obţine consisenţa rezulaelor. 2) Combaerea relaivei arificialiăţi a concluziei prin sabilirea unei legăuri clare înre elasiciae şi IRF, înre modul de calculare a elasiciăţii şi modul de calculare a IRF. Exisă o bază solidă de comparare înre elasiciae şi IRF? Care ese legăura înre elasiciae şi IRF? 7
8 Explicarea IRF pe baza funcţiilor de cerere Fie D1, D2 si D3 funcţii de cerere şi P preţul produsului de pe piaţă (considerăm că firmele sun price aker). Siuaţia 1 înaine de manifesarea şocului. Preţ P D1 D3 D2 Graficul q1 q2 1. Caniaea q3 vânduă în funcţie de cerere şi preţul de pe piaţă Caniae (cazul 1) Cererea oală ese rezulaul însumării cererii penru cei rei consumaori generici. 8
9 Siuaţia 2 Se manifesă un şoc în veniuri. Consumaorii sun dispuşi să consume mai mul la acelaşi preţ de pe piaţă. Cu câ elasiciaea cererii ese mai mare cu aâ sun dispuşi să consume mai mul. Preţ P D1 D3 D2 q 1 q 2 q 3 Caniae Graficul 2. Caniaea vânduă în funcţie de cerere şi preţul de pe piaţă (cazul 2) În siuaţia 2 avem cererea oală ca fiind suma dinre q 1, q 2, q 3 unde q 1+ q 2+ q 3> q 1+ q2+ q3. În ermeni de IRF ( funcţia de impuls răspuns) avem ca răspuns la un şoc în veniuri o creşere a nivelului consumului (Anexa 1). Siuaţia 3 După şoc, veniurile au reveni la nivelul pe care îl aveau înainea şocului. În aces momen sun posibile mai mule variane. Variana 1 Cererea revine la nivelul anerior şocului. Nu ese nevoie de o perioadă de reaşezare a cererii. În aces caz avem siuaţia din graficul 1. 9
10 În ermeni de IRF avem o revenire la nivelul anerior şocului după o perioadă de la manifesarea lui. Variana 2 Cererea revine la nivelul anerior şocului, dar după o perioadă de ajusare. Problema care se ridică ese cum corelăm funcţia IRF cu perioada de ajusare. Ne vom opri la analiza IRF pe baza rezulaelor pe care le-am obţinu (Anexa 1). În cazul IRF-ului pe care l-am obţinu au avu loc oscilaţii ale cererii în jurul nivelului anerior şocului (Anexa 1). Aceasa înseamnă că până la momenul reajusării cererii la valoarea anerioară şocului avem perioade în care cererea ese mai mare decâ cererea anerioară şocului şi perioade în care cererea ese mai mică decâ cea anerioară şocului. Aces fenomen sugerează un comporamen diferi al consumaorilor de pe piaţă. Penru a jusifica funcţia IRF pe care am obţinu-o rebuie să avem urmăoarele comporamene. Comparamenul 1 Consumaorii consumă mai mul decâ în perioada anerioară şocului. Comporamenul 2 Consumaorii consumă mai puţin decâ în perioada anerioară şocului. Comporamenul 1 poae fi explica prinr-un efec psihologic. Veniurile au crescu penru o perioadă scură. În momenul în care veniurile revin la nivelul manifesa înaine de şoc, cumpărăorul are senzaţia prin comparaţie cu perioada şocului că veniurile i-au scăzu. În acelaşi imp el încearcă să compenseze momenul în care a achiziţiona mai mul, cumpărând mai puţin în perioadele urmăoare. El încearcă să compenseze diferenţa dinre q şi q ( de exemplu în cazul consumaorului 1 diferenţa dinre q1 şi q 1). În ermeni de IRF aceasa se raduce în fapul că valorile poserioare şocului sun negaive, dar nu de o mărime mai mare decâ reacţia din prima perioadă de după şoc (Anexa 1). Comporamenul 2 se poae explica prin urmăoarea siuaţie: consumaorul încă mai are senzaţia că veniurile sun la nivelul din momenul şocului şi are endinţa să consume mai mul. Touşi ese improbabil ca el să consume mai mul decâ diferenţa dinre q şi q1. 10
11 În ermeni de IRF aceasa se raduce în fapul că valorile poserioare şocului sun poziive, dar nu de o mărime mai mare decâ reacţia din prima perioadă de după şoc (Anexa 1). În cazul în care acese două comporamene sun perinene în conexul produsului analiza aunci explicaţia sugeraă de IRF ese consisenă. Bibliografie 1. Boţel Cezar (2002), Cauzele inflaţiei în România iunie 1997-augus2001. Analiză bazaă pe vecorul auoregresiv srucural, B.N.R., Caiee de sudii 2. Goschalk Jan (2001) An Inroducion ino he SVAR Mehodology: Idenificaion, Inerpreaion and Limiaions of SVAR models hp://faculy.washingon.edu/ezivo/econ584/noes/svar%20survey.pdf 3. Hamilon J.D. (1994) Times series analysis, Princeon Universiy Press, Princeon 4. Jordà Òscar (2004) Model-Free Impulse Responses, Economics Working Paper Archive a WUSTL 5. Lee S. (2005) Lecure Noes for C35: Economerics for Macroeconomics and Finance, hp:// 6. Lima Elcyon C. R. (2005) The inerpreaion of coefficiens of he vecor auoregressive model, SSRN Elecronic Paper Collecion 7. Pesaran, M. Hashem and Yongcheol Shin (1998), Generalized Impulse Response Analysis in Linear Mulivariae Models, Economics Leers, 58, Rodney W. Srachan, Herman K. van Dijk (2004) The Value of Srucural Informaion in he VAR Model, Keele Economics Research Papers hp:// 9. Sims, C.A. (1980), Macroeconomics and Realiy, Economerica 48 : Shijin Yoo and Dominique M. Hanssens (2005), Modeling he Sales and Cusomer Equiy Effecs of he Markeing Mix hp:// 11
12 Anexa 1 Răspunsul vânzărilor la şocuri survenie în veniuri Funcţiile de impuls răspuns Response o Generalized One S.D. Innovaions ± 2 S.E..008 Response of DSPORT o DEXPLIC.003 Response of DCARTI o DEXPLIC Response of DSEAT o DEXPLIC.004 Response of DBIJ o DEXPLIC Response of DEXPLIC o DEXPLIC VAR Răspunsul vânzărilor la un şoc surveni în veniuri 12
13 Response o Generalized One S.D. Innovaions ± 2 S.E. Response of DSPORT o DEXPLIC.003 Response of DCARTI o DEXPLIC Response of DSEAT o DEXPLIC.005 Response of DBIJ o DEXPLIC Response of DEXPLIC o DEXPLIC VAR (4) Răspunsul vânzărilor la un şoc surveni în veniuri 13
14 Anexa 2 Tesarea saţionariăţii variabilelor în nivel şi în diferenţă Null Hypohesis: CARTI has a uni roo Exogenous: Consan Lag Lengh: 0 (Auomaic based on SIC, MAXLAG=15) -Saisic Prob.* Augmened Dickey-Fuller es saisic Tes criical values: 1% level % level % level *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Tesarea saţionariăţii seriei Cari în nivel Null Hypohesis: D(CARTI) has a uni roo Exogenous: Consan Lag Lengh: 0 (Auomaic based on SIC, MAXLAG=15) -Saisic Prob.* Augmened Dickey-Fuller es saisic Tes criical values: 1% level % level % level *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Tesarea saionariăţii seriei Cari în diferenţă Null Hypohesis: BIJUTERII has a uni roo Exogenous: Consan Lag Lengh: 0 (Auomaic based on SIC, MAXLAG=15) -Saisic Prob.* Augmened Dickey-Fuller es saisic Tes criical values: 1% level % level % level Tesarea saionariăţii seriei Bijuerii în nivel 14
15 Null Hypohesis: D(BIJUTERII) has a uni roo Exogenous: Consan Lag Lengh: 0 (Auomaic based on SIC, MAXLAG=15) -Saisic Prob.* Augmened Dickey-Fuller es saisic Tes criical values: 1% level % level % level Tesarea saionariăţii seriei Bijuerii în diferenţă Null Hypohesis: SEAT has a uni roo Exogenous: Consan Lag Lengh: 4 (Auomaic based on SIC, MAXLAG=15) -Saisic Prob.* Augmened Dickey-Fuller es saisic Tes criical values: 1% level % level % level *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Tesarea saionariăţii seriei Sea în nivel Null Hypohesis: D(SEAT) has a uni roo Exogenous: Consan Lag Lengh: 3 (Auomaic based on SIC, MAXLAG=15) -Saisic Prob.* Augmened Dickey-Fuller es saisic Tes criical values: 1% level % level % level *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Tesarea saionariăţii seriei Sea în diferenţă 15
16 Null Hypohesis: SPORT has a uni roo Exogenous: Consan Lag Lengh: 2 (Auomaic based on SIC, MAXLAG=15) -Saisic Prob.* Augmened Dickey-Fuller es saisic Tes criical values: 1% level % level % level *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Tesarea saionariăţii seriei Spor în nivel Hypohesis: D(SPORT) has a uni roo Exogenous: Consan Lag Lengh: 1 (Auomaic based on SIC, MAXLAG=15) -Saisic Prob.* Augmened Dickey-Fuller es saisic Tes criical values: 1% level % level % level *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Tesarea saionariăţii seriei Spor în diferenţă Null Hypohesis: EXPLIC has a uni roo Exogenous: Consan Lag Lengh: 1 (Auomaic based on SIC, MAXLAG=15) -Saisic Prob.* Augmened Dickey-Fuller es saisic Tes criical values: 1% level % level % level *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Tesarea saionariăţii seriei Explic în nivel Null Hypohesis: D(EXPLIC) has a uni roo Exogenous: Consan Lag Lengh: 0 (Auomaic based on SIC, MAXLAG=15) -Saisic Prob.* Augmened Dickey-Fuller es saisic Tes criical values: 1% level % level % level *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Tesarea saionariăţii seriei Explic în diferenţă 16
17 Anexa 3 Idenificarea numărului de lag-uri din modelul VAR VAR Lag Order Selecion Crieria Endogenous variables: DCARTI DSPORT DSEAT DBIJ DEXPLIC Exogenous variables: C Dae: 12/09/04 Time: 19:40 Sample: 1972: :05 Included observaions: 284 Lag LogL LR FPE AIC SC HQ NA 7.44E E * * E E * 4.30E-10* * E E E E * indicaes lag order seleced by he crierion LR: sequenial modified LR es saisic (each es a 5% level) FPE: Final predicion error AIC: Akaike informaion crierion SC: Schwarz informaion crierion HQ: Hannan-Quinn informaion crierion 17
18 Anexa 4 Sisemele VAR VAR DSPORT = *DSPORT(-1) *DCARTI(-1) *DSEAT(-1) *DBIJ(-1) *DEXPLIC(-1) DCARTI = *DSPORT(-1) *DCARTI(-1) *DSEAT(-1) *DBIJ(-1) e-05*DEXPLIC(-1) DSEAT = *DSPORT(-1) *DCARTI(-1) *DSEAT(-1) *DBIJ(-1) *DEXPLIC(-1) DBIJ = *DSPORT(-1) *DCARTI(-1) *DSEAT(-1) *DBIJ(-1) e-05*DEXPLIC(-1) e-05 DEXPLIC = *DSPORT(-1) *DCARTI(-1) *DSEAT(-1) *DBIJ(-1) *DEXPLIC(-1) VAR (4) 1 ) DSPORT = *DSPORT(-1) *DSPORT(-2) *DSPORT(-3) *DSPORT(-4) *DCARTI(-1) *DCARTI(-2) *DCARTI(-3) *DCARTI(-4) *DSEAT(-1) *DSEAT(-2) *DSEAT(-3) *DSEAT(-4) *DBIJ(-1) *DBIJ(-2) *DBIJ(-3) *DBIJ(-4) e-05*DEXPLIC(-1) e-05*DEXPLIC(-2) e-05*DEXPLIC(-3) e-05*DEXPLIC(- 4) ) DCARTI = *DSPORT(-1) *DSPORT(-2) *DSPORT(-3) *DSPORT(-4) *DCARTI(-1) *DCARTI(-2) *DCARTI(-3) *DCARTI(-4) *DSEAT(-1) *DSEAT(-2) *DSEAT(-3) *DSEAT(-4) *DBIJ(-1) *DBIJ(-2) *DBIJ(-3) *DBIJ(-4) e-07*DEXPLIC(-1) e-06*DEXPLIC(-2) e-05*DEXPLIC(-3) e- 05*DEXPLIC(-4) ) DSEAT = *DSPORT(-1) *DSPORT(-2) *DSPORT(- 3) *DSPORT(-4) *DCARTI(-1) *DCARTI(-2) *DCARTI(-3) *DCARTI(-4) *DSEAT(-1) *DSEAT(-2) *DSEAT(-3) *DSEAT(-4) *DBIJ(-1) *DBIJ(-2) *DBIJ(-3) *DBIJ(-4) *DEXPLIC(-1) *DEXPLIC(-2) *DEXPLIC(-3) *DEXPLIC(-4)
19 4) DBIJ = *DSPORT(-1) *DSPORT(-2) *DSPORT(-3) *DSPORT(-4) *DCARTI(-1) *DCARTI(-2) *DCARTI(-3) *DCARTI(-4) *DSEAT(-1) *DSEAT(-2) *DSEAT(-3) *DSEAT(-4) *DBIJ(-1) *DBIJ(-2) *DBIJ(-3) *DBIJ(-4) e-05*DEXPLIC(-1) e-05*DEXPLIC(-2) e-05*DEXPLIC(-3) e-05*DEXPLIC(-4) ) DEXPLIC = *DSPORT(-1) *DSPORT(-2) *DSPORT(-3) *DSPORT(-4) *DCARTI(-1) *DCARTI(-2) *DCARTI(-3) *DCARTI(-4) *DSEAT(-1) *DSEAT(-2) *DSEAT(-3) *DSEAT(-4) *DBIJ(-1) *DBIJ(-2) *DBIJ(-3) *DBIJ(-4) *DEXPLIC(-1) *DEXPLIC(-2) *DEXPLIC(-3) *DEXPLIC(-4)
Lucrarea nr
REDRESOARE MONOFAZAE U FLRU APAV. OBEVE a) Sabilirea dependenţei dinre ipul redresorului (monoalernanţă, bialernanţă) şi forma ensiunii redresae. b) Deerminarea efecelor modificării valorilor rezisenţei
Mai multGabriela Grosu / EDCO 1 SEMINAR NR. 9, REZOLV ¼ARI EDCO, AIA 1:5: Ecuaţii diferenţiale liniare de ordinul întâi şi ecuaţii reductibile la acestea: ecu
Gabriela Grosu / EDCO SEMINAR NR. 9, REOLV ¼ARI EDCO, AIA :5: Ecuaţii diferenţiale liniare de ordinul înâi şi ecuaţii reducibile la acesea: ecuaţii Bernoulli, ecuaţii Riccai :5:: Ecuaţii diferenţiale liniare
Mai multMicrosoft Word - Tema_FIR.doc
TEMA. FILTRE CU RĂSPUNS FINIT LA IMPULS. Un filru digial RFI cu fază liniară, de ipul, cu coeficienţi reali şi cu imp de înârziere de grup minim, are: / - zerourile z = e π, z = 0, 7. - aenuare infiniă
Mai multOlimpiada de Fizică Etapa pe judeţ 14 februarie 2015 Subiecte 1. Lespedea şi palanul Mihai ridică o lespede de masă m într-o mişcare uniformă la înălţ
Subiece. Lespedea şi palanul Mihai ridică o lespede de masă m înr-o mişcare uniformă la înălţimea h = m pe un plan înclina, cu ajuorul sisemului de scripeţi din Figura (palan). Când lespedea urcă uniform,
Mai multI
ACADEMIA DE UDII ECONOMICE BUCUREŞI CAEDRA DE MONEDĂ INGINERIE FINANCIARĂ APLICAŢII Bucureşi 9 CUPRIN I. Opţiuni şi sraegii pe bază de opţiuni... 3 II. Noţiuni elemenare... 5 III. Modelul Binomial... 9
Mai multMicrosoft PowerPoint - Radulescu -econfirme.ppt [Compatibility Mode]
Economisirea companiilor în România Bogdan Rădulescu, CFA CEROPE Piraeus Bank Romania Definiţie Valoare adăugaă bruă Cheluieli cu salariaţii Impozie nee pe producţie Profi operaţional bru Dobânda neă plăiă
Mai multSCCECE
Profesor univ. dr. Ana Mihaela ANDREI E-mail: aaeconomy@gmail.com Academia de Sudii Economice din Bucuresi Lecor Dr. Ramona-Mihaela PĂUN E-mail: paunrm@webser.ac.h Webser Universiy, Thailand UTILIZAREA
Mai multMicrosoft Word - PI-L8r
Procesarea Imailor - aboraor 8: Proprieăţi saisice ale imailor de ensiae 1 8. Proprieăţi saisice ale imailor de ensiae 8.1. Inroducere În aceasă lucrare se vor prezena prcipalele răsăuri saisice care caracerizează
Mai multMicrosoft Word - D_ MT1_II_001.doc
,1 SUBIECTUL II (0p) Variana 1001 a b 1 Se consider maricea A = b a, cu a, b i b 0 a) S se arae c dac maricea X ( ) verific relaia AX = XA, aunci exis uv,, asfel încâ u v X = v u n n n n * n x ( ) ( )
Mai multMicrosoft Word - 3_bratu_ro.doc
Economie eoreică şi aplicaă Volumul XVIII (011), No. 11(564), pp. 1-9 Inervale de previziune ale inflaţiei în România Mihaela BRATU Academia de Sudii Economice, Bucureşi mihaela_mb1@yahoo.com Rezuma. În
Mai multSlide 1
ELECTROTEHNICĂ ET An I - ISA CURS 13 Conf.dr.ing.ec. Claudia PĂCURAR e-mail: Claudia.Pacurar@ehm.ucluj.ro REGIMUL TRANZITORIU AL CIRCUITELOR ELECTRICE LINIARE Generaliăţi Definiţie Regimul elecrocineic
Mai multrrs
Modelul Tramo - Seas uiliza în analiza seriilor dinamice Prof. univ. dr. Consanin ANGHELACHE (acincon@yahoo.com) Academia de Sudii Economice din Bucureși / Universiaea Arifex din Bucureși Prof. univ. dr.
Mai multMicrosoft Word - Indrumar2008_v6.doc
6.. Decimarea Decimarea reprezină operaţia de reducere a raei de eşanionare a unui semnal discre cu un facor înreg : LUCRAREA 6 CHIBAREA RATEI DE EŞANTIONARE. APLICAŢII ALE CIRCUITELOR ULTIRATĂ x [ n]
Mai multrrs
Aspece privind meodologia Eurosa de esimare a discrepanțelor în saisica comerțului inernațional Prof. univ. dr. Consanin ANGHELACHE (acincon@yahoo.com) Academia de Sudii Economice din Bucureși / Universiaea
Mai mult2
odulaţia PA Def.: Frecvenţa de imbol în ranmiiile numerice frecvenţa de imbol (au frecvenţa de emnalizare ee daă de numărul de variaţii (daoriă proceului de modulare pe uniae de imp (ecundă a paramerului
Mai multGHID PENTRU REALIZAREA RAPORTULUI ANUAL DE MONITORIZARE A PJGD ARAD Contractul de servicii nr. 9978/ privind Elaborarea Planului Judetean de
GHID PENTRU REALIZAREA RAPORTULUI ANUAL DE MONITORIZARE A PJGD ARAD Conracul de servicii nr. 9978/20.10.2007 privind Elaborarea Planului Judeean de Gesionare a Deseurilor 15 Ianuarie 2008 COORDONATOR PROIECT:
Mai multMicrosoft Word - Tema 01 - Terminologie, valori sintetice, forma generica.doc
1. ermeni şi definiţii Mărimea fizică reprezină o proprieae comună a unei caegorii de obiece, sări, evenimene sau fenomene, care se poae evalua caniaiv. Descrierea simbolică a mărimilor fizice se bazează
Mai multMicrosoft Word - CAN si CNA.doc
CONVETOAE ANALOG-NUMEICE SI NUMEIC ANALOGICE Asa cum s-a meniona anerior, dupa amplificarea si filrarea semnalelor care urmeaza sa fie prelucrae de un sisem digial, se face conversia analog-numerica a
Mai multrrs_12_2012.indd
Corelaţia dintre Produsul Intern Brut/locuitor şi Rata de ocupare a populaţiei model econometric de analiză Drd. Ligia PRODAN Academia de Studii Economice, Bucureşti Abstract Se prezintă evoluţia Ratei
Mai multIsaic2.doc
Revisa Informaica Economica, nr. 2 (22)/2002 65 Cosul fiabiliaii si menenanei sisemelor complexe cu degradare coninua Prof. dr. Alexandru ISAIC-MANIU, conf. univ. dr. Tudorel ANDREI Caedra de Saisica si
Mai multMicrosoft Word - L02_SampleAndHold
sample hold command Vi Ve Ve 0 Figura.1 Comporarea ideală a unui circui. Vi Voff1 Vi Voff - - K + + CH OA OA1 Figura. Principiul de funcționare a unui circui. 1.1 Supor eoreic Un circui ce realizează funcția
Mai multSEMNALE ŞI SISTEME CURSUL 3 SEMNALE ANALOGICE Obiectivele acestui curs: Distribuţii. Funcţii singulare Distribuţii utile în studiul semnalelor. Transf
EMNALE ANALOGICE Obiecivele ceui cur: Diribuţii Funcţii ingulre Diribuţii uile în udiul emnlelor Trnform Fourier Funcţi de denie pecrlă Proprieăţi le rnformelor Fourier direcă şi inveră 3 Diribuţii Funcţii
Mai multMicrosoft Word - L5 - Studiul invertoarelor monofazate de tip paralel.doc
Sudiul inveroarelor monofazae de ip paralel. Inroduere Inveroarele de ip paralel sun monaje are ransformă energia eleriă de uren oninuu în energie eleriă de uren alernaiv, de o anumiă frevenţă, formă şi
Mai multC:/Octavian/proiecte_TeXandFriends_mai2015/Alte_tutoriale/asimpt/book.dvi
Ocavian G. Musafa Inegrarea Asimpoică a Ecuaţiilor Diferenţiale Ordinare în Cazul Neauonom Trei aricole Publicaţiile DAL Craiova Fişier prelucra în daa de [November 19, 2015] Averismen Aces eseu nu a
Mai multTRANSFER DE CÃLDURÃ ŞI MASÃ
Gelu COMAN TRANSFER DE CÃLDURÃ ŞI MASÃ 0 INTRODUCERE Diversiaea domeniilor de aplicare a fenomenelor de ransfer de cãldurã se daoreşe muliplelor aspece sub care acesea se manifesã în procesele indusriale.
Mai multMicrosoft Word - ORDIN nr doc
ORDIN nr. 237 din 7 aprilie 2006 privind auorizarea culivaorilor de plane modificae geneic În baza prevederilor ar. 4 alin. (1) li. c) din Ordonanţa Guvernului nr. 49/2000 privind regimul de obţinere,
Mai multMicrosoft Word CursAppAnNum08
I20 Conrolul asulu În unele cazur ese necesară enru obţnerea une eror dae folosrea unu as varabl în rezolvarea numercă Meodele numerce care folosesc un as varabl se numesc meode adave Penru conrolul asulu
Mai multrrs
Model econometric de analiză a corelației dintre rata inflației şi nivelul produsului intern brut Drd. Andreea - Ioana Marinescu (marinescu.andreea.ioana@gmail.com) Academia de Studii Economice din București
Mai multMD.09. Teoria stabilităţii 1
MD.09. Teoria stabilităţii 1 Capitolul MD.09. Teoria stabilităţii Cuvinte cheie Soluţie stabilă spre +, instabilă si asimptotic stabilă, punct de echilibru, soluţie staţionară, stabilitatea soluţiei banale,
Mai multVBS_ro_2012_ pdf
Siseme de cleme U ride U, form N cu conrapies din plasic 396 cu conrapies mealic 398 cu conecarea ecranrii 398 ride U, cap ciocan cu conrapies din plasic 399 cu conrapies mealic 403 Fiarea prizei de pmn
Mai multTransformata Laplace
NTRODCERE Crcue de curen connuu Teoremele lu Krchhoff K u K Relațle înre enun ș curenț u e u R Probleme: -analza crcuelor - e dau relale nre enun curen conexunle e cer u 2 -neza crcuelor - e dau anum u
Mai multMatematici aplicate științelor biologie Lab09 MV
LP09- CORELAŢII ŞI REGRESII Considerații teoretice Legăturile care există între două variabile statistice pot fi studiate folosind două tehnici: CORELAȚIA și REGRESIA. CORELAȚIA arată cât de puternică
Mai multCOMENTARII FAZA JUDEŢEANĂ, 9 MARTIE 2013 Abstract. Personal comments on some of the problems presented at the District Round of the National Mathemati
COMENTARII FAZA JUDEŢEANĂ, 9 MARTIE 2013 Abstract. Personal comments on some of the problems presented at the District Round of the National Mathematics Olympiad 2013. Data: 12 martie 2013. Autor: Dan
Mai multIII. ECONOMISIREA ŞI INVESTIŢIILE De citit. Un bănuţ pus deoparte Nu-ţi trebuie cine ştie ce formule pentru investiţii, pentru a te bucura de dobânzil
III. ECONOMISIREA ŞI INVESTIŢIILE De citit. Un bănuţ pus deoparte Nu-ţi trebuie cine ştie ce formule pentru investiţii, pentru a te bucura de dobânzile adunate. Uită-te la aceste exemple simple despre
Mai multMicrosoft Word - Prognoza_2 saptamani_regiuni_ 30 mai - 12 iunie 2016 fara ploi.doc
ESTIMAREA EVOLUȚIEI VALORILOR TERMICE ŞI A PRECIPITAȚIILOR ÎN INTERVALUL 30 MAI 12 IUNIE 2016 Estimarea este realizată folosind produsele numerice ale Centrului European pentru prognoze pe medie durată
Mai multCOMENTARII ÎN LEGĂTURĂ CU ANUMITE PROBLEME PROPUSE SPRE REZOLVARE ÎN GAZETA MATEMATICĂ PARTEA I AUTOR: PROFESOR COTEA MARIANA EUGENIA MARTIE 2019
COMENTARII ÎN LEGĂTURĂ CU ANUMITE PROBLEME PROPUSE SPRE REZOLVARE ÎN GAZETA MATEMATICĂ PARTEA I AUTOR: PROFESOR COTEA MARIANA EUGENIA MARTIE 09 INTRODUCERE Gazea Maemaică repreziă peru pasioații de maemaică,fie
Mai multAGENDA TRAINING
AGENDA TRAINING ECONOMETRIE NIVEL DE COMPLEXITATE 2 DATA, ORA SI LOCATIA Grupul ţintă este format din 20 de funcţionari publici din cadrul Comisiei Naţionale de Prognoză, Ministerului Finanţelor Publice
Mai multMicrosoft Word - economie_proba_III_2007
ACADEMIA FORŢELOR TERESTRE NICOLAE BĂLCESCU Comisia de admitere Sesiunea iulie 2007 NESECRET Exemplar unic APROB PREŞEDINTELE COMISIEI DE ADMITERE Col. prof.univ.dr. Benoni SFÂRLOG SUBIECTELE PENTRU PROBA
Mai mult..MINISTERUL EDUCAȚIEI NAȚIONALE ŞI CERCETARII STIINTIFICE UNIVERSITATEA DE VEST DIN TIMIȘOARA.I. FIȘA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1. Institu
FIȘA DISCIPLINEI 1 Date despre program 11 Instituția de învățământ superior Universitatea de Vest din Timişoara 12 Facultatea Facultatea de Educație Fizică şi Sport 13 Departamentul Educație Fizică și
Mai multGEOMORFOLOGIE LP
Geoinformatică_Laborator 11 Statistică geografică Statistica geografică este acea parte a geografiei care culege, sintetizează, descrie şi interpretează date referitoare la fenomene şi obiecte geografice.
Mai multFIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1. Instituţia de învăţământ superior Universitatea Spiru Haret 1.2. Facultatea Ştiinţe Economice Bucureşti 1
FIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1. Instituţia de învăţământ superior Universitatea Spiru Haret 1.2. Facultatea Ştiinţe Economice Bucureşti 1.3. Departamentul Ştiinţe Economice 1.4. Domeniul de
Mai multClasa IX 1. O lăcustă face salturi, fiecare salt în linie dreaptă şi de două ori mai lung ca precedentul. Poate vreodată lăcusta să revină în punctul
Clasa IX. O lăcustă face salturi, fiecare salt în linie dreaptă şi de două ori mai lung ca precedentul. Poate vreodată lăcusta să revină în punctul de plecare iniţial? Soluţie. Răspunsul este negativ.
Mai multA TANTÁRGY ADATLAPJA
FIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea Babeș-Bolyai 1.2 Facultatea Facultatea de Psihologie și Științelel Educației 1.3 Departamentul Departamentul
Mai multCursul 12 (plan de curs) Integrale prime 1 Sisteme diferenţiale autonome. Spaţiul fazelor. Fie Ω R n o mulţime deschisă şi f : Ω R n R n o funcţie de
Cursul 12 (plan de curs) Integrale prime 1 Sisteme diferenţiale autonome. Spaţiul fazelor. Fie Ω R n o mulţime deschisă şi f : Ω R n R n o funcţie de clasă C 1. Vom considera sistemul diferenţial x = f(x),
Mai multMicrosoft Word - 0. Introducere.docx
(motivație, context, scop, obiectiv, metodologie) Motivație Strategia de dezvoltare a municipiului Pitești reprezintă instrumentul de planificare strategică și orientare de perspectivă pe termen mediu
Mai multI
METODA VECTORIALĂ ÎN GEOMETRIE prof. Andrei - Octavian Dobre Această metodă poate fi descrisă după cum urmează: Fiind dată o problemă de geometrie, după explicitarea şi reprezentarea grafică a configuraţiei
Mai multDETERMINAREA CONSTANTEI RYDBERG
UNIVERSITATEA "POLITEHNICA" BUCUREŞTI DEPARTAMENTUL DE FIZICĂ LABORATORUL DE FIZICA ATOMICA SI FIZICA NUCLEARA BN-03 B DETERMINAREA CONSTANTEI RYDBERG DETERMINAREA CONSTANTEI RYDBERG. Scopul lucrării Determinarea
Mai multSlide 1
REPARIS A REGIONAL PROGRAM Seminar SIRF pentru autorităţile de reglementare Probleme de contabilitate și regulatorii GDLN Sesiunea 2: SIC 39 Instrumente financiare: recunoaştere şi evaluare - Contabilitatea
Mai multALGORITMICĂ. Seminar 3: Analiza eficienţei algoritmilor - estimarea timpului de execuţie şi notaţii asimptotice. Problema 1 (L) Să se determine număru
ALGORITMICĂ. Seminar 3: Analiza eficienţei algoritmilor - estimarea timpului de execuţie şi notaţii asimptotice. Problema 1 (L) Să se determine numărul de operaţii efectuate de către un algoritm care determină
Mai multMicrosoft PowerPoint - Prezentare_Conferinta_Presa_12iul07_1.ppt
Conferinţă de presă Alexandru Matei Directorul Fondului de garantare a depozitelor în sistemul bancar Bucureşti, 12 iulie 2007 1 Prezentarea celui de-al doilea număr al Buletinului semestrial al Fondului
Mai multMatematici aplicate științelor biologie Lab06 MV
LP06 - PREZENTAREA DATELOR STATISTICE (2). Realizarea tabelei de frecvență pentru datele grupate. Utilizarea funcției FREQVENCY și a opţinunii Histogram din Data Analysis Obiective: I. Realizarea tabelei
Mai multSlide 1
FINANŢE PUBLICE ŞI OPŢIUNI PUBLICE seminar introductiv MA-Finanţe Publice Lect.univ.dr. Andreea STOIAN Departamentul de Finanţe andreea.stoian@fin.ase.ro http://www.ase.ro/site/despre/profesori/index28.asp?id=758
Mai multMicrosoft Word - FD_MCCAP.doc
FIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea Alexandru Ioan Cuza din Iaşi 1.2 Facultatea Facultatea de Economie şi Administrarea Afacerilor 1.3 Departamentul
Mai multFIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea de Vest din Timișoara 1.2 Facultatea Matematică și Informa
FIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea de Vest din Timișoara 1.2 Facultatea Matematică și Informatică 1.3 Departamentul Informatică 1.4 Domeniul de
Mai multCATEDRA DE STATISTICĂ ŞI ECONOMETRIE
DEPARTAMENTUL DE STATISTICĂ ȘI ECONOMETRIE THEME for the post - Asist.univ.poz. 60 Discipline BASIC STATISTICS 1. Statistics indicators. absolute, relative and average 2. Series of distribution 3. Variance
Mai multMicrosoft Word - onf laborator subiect.doc
Ministerul Educaţiei, Cercetării, Tineretului şi Sportului Olimpiada de Fizică Etapa Naţională 3 ianuarie 5 februarie 00 Constanţa XII PROBA DE LABORATOR LUCRAREA A STUDIUL MIŞCĂRII OSCILATORII AMORTIZATE
Mai multDIAGNOZA CALITĂŢII VIEŢII STUDENŢEŞTI Studiu pilot cu privire la nivelul de satisfacţie al studenţilor din Universitatea de Vest Timişoara 1. Context
DIAGNOZA CALITĂŢII VIEŢII STUDENŢEŞTI Studiu pilot cu privire la nivelul de satisfacţie al studenţilor din Universitatea de Vest Timişoara 1. Context 2. Metodologie 3. Rezultate 1. Context Departamentul
Mai multMicrosoft Word - D_ MT1_II_001.doc
,1 SUBIECTUL II (30p) Varianta 1001 a b 1 Se consideră matricea A = b a, cu a, b şi 0 http://wwwpro-matematicaro a) Să se arate că dacă matricea X M ( ) verifică relaţia AX = XA, atunci există uv,, astfel
Mai multIdentificarea ciclurilor de afaceri și proprietățile acestora
Banca Naţională a României Direcția Modelare și Prognoze Macroeconomice Identificarea și analiza ciclurilor de afaceri în România Veaceslav Grigoraș Noiembrie 2013 Cuprins 1. Motivație 2. Definiții și
Mai multACADEMIA DE STUDII ECONOMICE DIN BUCUREŞTI
Anul universitar: 2014-2015 Anul de studiu: 1, Semestrul: 1 1 Microeconomie 2 Matematică în Microeconomics Mathematics Form a de verific are ore/ săptămână Nr de săpt. O F E 8 20-28 56 5 14 Departamentul
Mai multSubiecte
Cap. Semnale şi instrumente pentru generarea lor. Ce tipuri de aparate pot genera semnal sinusoidal? 2. Care sunt principalele caracteristici ale unui generator de audio frecvenţă? 3. Care sunt principalele
Mai multMicrosoft PowerPoint - 20x_.ppt
Universitatea Tehnică Gheorghe Asachi din Iaşi Facultatea de Inginerie Chimică şi Protecţia Mediului Ingineria proceselor chimice şi biologice/20 Titular disciplină: Prof.dr.ing. Maria Gavrilescu Catedra
Mai multPROGRAMA ANALITICĂ PENTRU CLASA A X-A, CURSURI DE EXCELENŢĂ ANUL ŞCOLAR Studiul fizicii în clasele de excelenţă are ca finalitate încheierea
PROGRAMA ANALITICĂ PENTRU CLASA A X-A, CURSURI DE EXCELENŢĂ ANUL ŞCOLAR 2015-2016 Studiul fizicii în clasele de excelenţă are ca finalitate încheierea dezvoltării la elevi a unui set specific de competenţe-cheie
Mai multMECANICA FLUIDELOR
MECANICA FLUIDELOR Generalităţi Orice substanţă care curge se numeşte fluid. În această categorie se încadrează atât lichidele cât şi gazele. Deoarece cu gazele se produc de obicei transformări termice,
Mai multSalve Regina à 8 Juan Gutiérrez de Padilla (c ) Superius I B & c Ú w 6 w w w w Sal - ve Re - gi - na ma - ter, Altus I B & c w œ# # w R
Salve Regina à 8 Juan Gutiérrez de Pilla (.1590-1664) Superius I B 6 6 6 6 Sal - ve Re - gi - na ma - ter, Altus I B Re - gi - na ma - - - - - ter, Re - gi - Tenor I B b Re - gi - na ma - - - ter, Re -
Mai multCASA CORPULUI DIDACTIC BRAILA PROGRAM DE FORMARE INFORMATICA SI TIC PENTRU GIMNAZIU CLASA A V-A SERIA 1 GRUPA 2 CURSANT: TIMOFTI V. AFRODITA COLEGIUL
CASA CORPULUI DIDACTIC BRAILA PROGRAM DE FORMARE INFORMATICA SI TIC PENTRU GIMNAZIU CLASA A V-A SERIA 1 GRUPA 2 CURSANT: TIMOFTI V. AFRODITA COLEGIUL NATIONAL VASILE ALECSANDRI, BACAU TIMOFTI AFRODITA
Mai multFIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ Universitatea Babeş-Bolyai superior 1.2 Facultatea Psihologie şi Ştiinţe ale Educ
FIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ Universitatea Babeş-Bolyai superior 1.2 Facultatea Psihologie şi Ştiinţe ale Educaţiei 1.3 Departamentul Psihologie/ Psihologie Clinică
Mai mult..MINISTERUL EDUCAŢIEI NAȚIONALE ŞI CERCETARII STIINTIFICE UNIVERSITATEA DE VEST DIN TIMIȘOARA.I CENTRUL DE DEZVOLTARE ACADEMICĂ. FIȘA DISCIPLINEI 1.
FIȘA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1. Instituția de învățământ superior Universitatea de Vest din Timișoara 1.2. Facultatea Matematică și Informatică 1.3. Departamentul Informatică 1.4. Domeniul
Mai multFIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea Dunărea de Jos din Galaţi 1.2 Facultatea Economie şi Admin
FIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea Dunărea de Jos din Galaţi 1.2 Facultatea Economie şi Administrarea Afacerilor 1.3 Departamentul Administrarea
Mai multFIŞĂ DISCIPLINĂ 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea Dunărea de Jos din Galați 1.2 Facultatea Economie și Admini
FIŞĂ DISCIPLINĂ 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea Dunărea de Jos din Galați 1.2 Facultatea Economie și Administrarea Afacerilor 1.3 Departamentul Economie 1.4 Domeniul
Mai multE_d_chimie_anorganica_2019_bar_model_LRO
Examenul de bacalaureat naţional 219 Proba E. d) Chimie anorganică Toate subiectele sunt obligatorii. Se acordă din oficiu. Timpul de lucru efectiv este de 3 ore. SUBIECTUL I Subiectul A. Citiţi următoarele
Mai multMicrosoft Word - Diplome_ doc
Nume cadru didactic: dr. ing. Zsófia Lendek Nr.crt. Titlu Scurtă descriere Cerinţe (*) Nivel (licenţă/master) 1. Estimarea greutăţii ridicate Licenţă de o macara 2. Identificarea parametrilor unui sistem
Mai multMicrosoft Word - cap1p4.doc
Algebră liniară, geometrie analitică şi diferenţială.6 Subspaţii vectoriale Fie V un spaţiu vectorial peste corpul K. În cele ce urmează vom introduce două definiţii echivalente pentru noţiunea de subspaţiu
Mai multMicrosoft Word - Ghid de elaborare a lucrarii de licenta MM-MK (ATENTIE - an referinta diagnostic economico-financiar pag.3)
UNIVERSITATEA ROMÂNO-AMERICANĂ FACULTATEA DE MANAGEMENT-MARKETING DEPARTAMENTUL DE MANAGEMENT - MARKETING GHID DE ELABORARE A LUCRĂRII DE LICENŢĂ Domeniul de licență: Marketing Specializarea: Marketing
Mai multAnexa 2 Curriculum Vitae INFORMAŢII PERSONALE Caraiani Petre Calea Moșilor, București, România Sexul Ma
Anexa 2 Curriculum Vitae INFORMAŢII PERSONALE Caraiani Petre Calea Moșilor, București, România 0724415392 0724415392 petre.caraiani@gmail.com Sexul Masculin Data naşterii 29/06/1978 Naţionalitatea Română
Mai multAproximarea functiilor prin metoda celor mai mici patrate
Aproximarea funcţiilor prin metoda celor mai mici pătrate Prof.dr.ing. Universitatea "Politehnica" Bucureşti, Facultatea de Inginerie Electrică Suport didactic pentru disciplina Metode numerice, 2017-2018
Mai multAnaliză de flux de date 29 octombrie 2012
Analiză de flux de date 29 octombrie 2012 Analiză statică: definiţie O analiză a codului sursă (fără a executa programul), cu scopul de a determina proprietăţi ale programului sursă. (in principal corectitudinea,
Mai multEuropass CV
urriculum Viae Europass Informaţii personale Nume / Prenume ȘIPEȚEAN Florenina Adresa(e) Pandurilor, nr.10, 400376 (România) Telefon(oane) 07415073 E-mail(uri) carbunaru_florenina@yahoo.com ; florenina.carbunaru@unyouhdelegae.ro
Mai multRomania postcomunista. Trecut, prezent si viitor
REPREZENTARE, MANDATE ŞI CALITATEA DEMOCRAŢIEI 181 Fenomenul de realegere în alegerile parlamentare din 2012 Alegerile parlamentare din 2012 au reprezentat o victorie covârşitoare a alianţei politice dintre
Mai mult20 SUBIECTE DE EXAMEN - De fapt, în pofida acestor probleme, până la urmă tot vom logaritma, căci aceasta este tehnica naturală în context. Trebuie do
SUBIECTE DE EXAMEN - De fapt, în pofida acestor probleme, până la urmă tot vom logaritma, căci aceasta este tehnica naturală în context. Trebuie doar să gestionăm cu precauţie detaliile, aici fiind punctul
Mai multREDRESOARE – simulare PSPICE
REDRESOARE simulare PSPICE 1A. Redresor monoalternanţă, sarcină rezistivă Schema utilizată în simulare este prezentată în figura 1. IN N47 Figura 1. Se lansează în execuţie Capture. Se dă secvenţa: File>New>Project
Mai multMicrosoft Word - Sondaj_creditare_2012mai.doc
Sondaj privind creditarea companiilor nefinanciare şi a populaţiei, mai 12 Sinteză Standardele de creditare 1 au cunoscut în T1/12 o înăsprire marginală pentru creditele destinate companiilor, dar mai
Mai multDorel LUCHIAN Gabriel POPA Adrian ZANOSCHI Gheorghe IUREA algebră geometrie clasa a VIII-a ediţia a V-a, revizuită mate 2000 standard EDITURA PARALELA
Dorel LUCHIAN Gabriel POPA Adrian ZANOSCHI Gheorghe IUREA algebră geometrie clasa a VIII-a ediţia a V-a, revizuită mate 000 standard 3 10 PP Algebră Capitolul I. NUMERE REALE Competenţe specifice: Determinarea
Mai multLUCRAREA 8 PROGRAMAREA NELINIARĂ ÎN REZOLVAREA PROBLEMELOR DIN ENERGETICĂ. METODE DE ORDINUL Aspecte generale Programarea neliniară are o foart
LUCRAREA 8 PROGRAMAREA NELINIARĂ ÎN REZOLVAREA PROBLEMELOR DIN ENERGETICĂ. METODE DE ORDINUL 0 8.. Aspecte generale Programarea neliniară are o foarte mare importanţă în rezolvarea problemelor de optimizări,
Mai mult7 Pasi simpli pentru a avea succes online Sunteti pasionat de marketingul digital si vreti sa va creati propriul site sau blog cu care sa faceti bani,
7 Pasi simpli pentru a avea succes online Sunteti pasionat de marketingul digital si vreti sa va creati propriul site sau blog cu care sa faceti bani, sau din contra sunteti deja propietar al unei afaceri
Mai multFacultatea de INGINERIE Specializarea: Sisteme și Echipamente Termice - licență DIPLOMĂ : Verificarea cunoștințelor generale și de specialitate
Faulaea de INGINERIE Speializarea: Siseme și Ehipamene Termie - liență DIPOMĂ - 07: Verifiarea unoșințelor generale și de speialiae ÎNTREBĂRI a ameseurile de agenți, liera mare are poae apare după numărul
Mai multREPUBLIC OF MOLDOVA
PROGRAMUL DE MEDIU AL NAŢIUNILOR UNITE MINISTERUL AGRICULTURII, DEZVOLTĂRII REGIONALE ŞI MEDIULUI AL REPUBLICII MOLDOVA Proiectul UNEP/GEF Republica Moldova: Lansarea activităților privind pregătirea celei
Mai multPROBLEME PRIVIND INSTABILITATEA UNOR CALCULE ALE MECANISMELOR
INSTABILITĂŢI DE CALCUL LA ANALIZA DIADEI RRR s.l. univ. dr. ing. Valentina MANEA s.l.univ.dr.ing. Raluca GRASU Rezumat. Se studiază instabilităţile de calcul care apar la analiza diadei RRR, cauzate de
Mai multROMÂNIA U.A.T. - PECICA JUDEŢUL ARAD Str.2,nr.150, Cod , Tel. 0257/468323, Fax 0257/ Web:
Informaţii generale privind auoriaea conracană, în special denumirea, codul fiscal, adresa, numărul de elefon, elefax şi/sau adresa de e-mail : Oraş, cod fiscal:3519550, srada 2, nr. 150, judeţul Arad,
Mai multCurriculum vitae Europass Nume/Prenume Informatii personale Bodoasca Teodor Adresa 28/105, str. Lunga, , Sibiu, Romania Telefon E-mai
urriculum viae Europass Nume/Prenume Informaii personale Bodoasca Teodor Adresa 8/105, sr. Lunga, 550335, Sibiu, Romania Telefon 07558041 E-mail bodoasca_eodor@yahoo.com Naionaliae Romana Experiena didacica
Mai multFIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea Alexandru Ioan Cuza din Iaşi 1.2 Facultatea Facultatea de
FIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea Alexandru Ioan Cuza din Iaşi 1.2 Facultatea Facultatea de Informatica 1.3 Departamentul Informatica 1.4 Domeniul
Mai multFIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea Alexandru Ioan Cuza din Iaşi 1.2 Facultatea Facultatea de
FIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea Alexandru Ioan Cuza din Iaşi 1.2 Facultatea Facultatea de Filosofie şi Stiinţe Social-Politice 1.3 Departamentul
Mai multECOSTUDENT - Revistă de cercetare ştiinţifică a studenţilor economişti, Nr. 8/ 2016 ANALIZA CHELTUIELILOR TOTALE LA SC ARTEGO SA Vochiţoiu Violeta Eli
ANALIZA CHELTUIELILOR TOTALE LA SC ARTEGO SA Vochiţoiu Violeta Elisabeta, studentă Universitatea Constantin Brancuşi, Facultatea de Știinte Economice e-mail:vochitoiuvioleta@yahoo.com Băragan Elena Nicoleta,
Mai multMicrosoft Word - TIC5
CAPACITATEA CANALELOR DE COMUNICAŢIE CAPITOLUL 5 CAPACITATEA CANALELOR DE COMUNICAŢIE În Capitolul 3, am văzut că putem utiliza codarea sursă pentru a reduce redundanţa inerentă a unei surse de informaţie
Mai multCamera de Comerţ şi Industrie Maramureş - Topul firmelor din judeţul Maramureş 2009 Metodologie METODOLOGIA DE REALIZARE A TOPURILOR DE FIRME, ORGANIZ
METODOLOGIA DE REALIZARE A TOPURILOR DE FIRME, ORGANIZATE DE CAMERELE DE COMERŢ ŞI INDUSTRIE DIN ROMÂNIA PENTRU ANUL 2009 ediţia a XVII-a Topurile judeţene de firme Topurile firmelor din judeţe şi municipiul
Mai multCATEDRA DE STATISTICĂ ŞI ECONOMETRIE
DEPARTAMENTUL DE STATISTICĂ ȘI ECONOMETRIE TEMATICA PENTRU OCUPAREA POSTULUI Prof.univ. poz.20 Disciplina ECONOMETRIE Modelul simplu de regresie Definirea modelului simplu de regresie şi estimarea parametrilor
Mai multMicrosoft PowerPoint - PA - Curs 10.ppt
Proiecre lgorimilor Cur 0 Rețele de flux. Flux mxim. Biliogrfie [] C. Giumle Inroducere in nliz lgorimilor - cp. 5.6 [2] Cormen Inroducere in lgorimi - cp. 27 [3] Wikipedi - hp://en.wikipedi.org/wiki/ford-
Mai mult