Barometr Regionalny. Analizy i Prognozy

Zastosowanie modeli klasy MS-GARCH w analizie ryzyka kursowego EUR/PLN w kontekście integracji monetarnej Polski i mechanizmu ERM II

Patryk Kołbyko — 2025-12-03

Celem artykułu jest identyfikacja hipotetycznego centralnego kursu EUR/PLN w ramach mechanizmu ERM II oraz ocena ryzyka przekroczenia dopuszczalnego pasma wahań w horyzoncie 2025–2028. W badaniu wykorzystano dzienne dane kursowe z lat 2020–2024 oraz zastosowano nieliniowe modele klasy MS-GARCH (Markov-Switching GARCH) w wariantach homogenicznym i heterogenicznym, estymowane metodą quasi-maksymalnej wiarygodności. Procedura badawcza obejmowała dobór optymalnych parametrów P i Q zgodnie z kryterium informacyjnym AIC, identyfikację okresów charakteryzujących się podwyższonymi reżimami zmienności oraz prognozowanie zmienności kursu przy użyciu modelu MS-GARCH połączonego z symulacjami Monte Carlo dla logarytmicznych stóp zwrotu. Wyniki wskazują optymalny centralny kurs ERM II na poziomie 4,53 PLN, przy czym heterogeniczny model MS-GARCH ujawnia 21 dni podwyższonego ryzyka przekroczenia górnego progu w listopadzie i grudniu 2027 roku. Badanie wnosi empiryczne, ateoretyczne podejście do wyznaczania centralnego kursu ERM II, wypełniając lukę w analizie gospodarek wschodzących pozostających poza strefą euro.

Formy wsparcia publicznego w funkcjonowaniu klastrów energii. Przykład województwa dolnośląskiego (Polska)

Beata Namyślak — 2025-12-03

Celem przeprowadzonych badań było określenie form wsparcia kierowanego do klastrów energii w Polsce. Autorka dążyła do uzyskania odpowiedzi na następujące pytania: Na jakie działania klastry energii uzyskują wsparcie? Czy uzyskane wsparcie pochodzi z funduszy zagranicznych (unijnych), czy krajowych? Jak koordynatorzy klastrów oceniają dostęp do wsparcia publicznego? Jakie jest miejsce klastrów energii w obecnie prowadzonej polityce klastrowej w Polsce? Obszarem badań był 1 z 16 regionów administracyjnych (NUTS 2) Polski — województwo dolnośląskie. Autorka wybrała ten region, ponieważ cechuje go najwięcej klastrów energii w Polsce. Realizacji celu służyły następujące metody: (1) analiza literatury oraz raportów branżowych, (2) badanie ankietowe klastrów techniką CAWI oraz (3) wywiady z koordynatorami klastrów. Wsparcie publiczne otrzymywane przez badane klastry dotyczyło albo rozpoczęcia działalności klastra, albo kontynuacji działalności. We wstępnej fazie działalności klastra otrzymywane wsparcie dotyczyło prowadzenia prac dokumentacyjnych, stworzenia planów rozbudowy sieci elektroenergetycznej, jak i zakupu systemu monitorowania i zarządzania energią. Z kolei na dalszym etapie rozwoju klastra realizowane projekty dotyczyły przeważnie budowy naziemnych farm PV oraz budowy instalacji fotowoltaicznych na dachach obiektów użyteczności publicznej. Rzadziej realizowane projekty dotyczyły termomodernizacji budynków użyteczności publicznej, inwestycji hybrydowych (PV i turbina wiatrowa) oraz magazynów energii. Oprócz tego realizowano projekty o charakterze edukacyjnym. Otrzymywane wsparcie publiczne pochodziło przeważnie ze środków z Unii Europejskiej (Programy Operacyjne oraz program Interreg). Z kolei wsparcie ze środków krajowych pochodziło z Wojewódzkiego Funduszu Ochrony Środowiska i Gospodarki Wodnej, ze środków samorządów lokalnych albo z programu Polski Ład, czyli rządowego programu inwestycji strategicznych.

Model częściowych dopasowań Lintnera oszacowany na danych zagregowanych. Przykład Giełdy Papierów Wartościowych w Warszawie

Mieczysław Kowerski — 2025-12-03

Opracowany przez Lintnera (1956) model częściowych dopasowań zakładający, iż dywidenda wypłacana za rok t jest zależna od zysku (dochodu) w roku t oraz od dywidendy wypłaconej w roku t − 1, i służący ocenie polityki dywidendowej poszczególnych spółek, jak całych rynków i ich sektorów, najczęściej szacowany jest na podstawie danych pochodzących z wybranych spółek, przy czym do estymacji modelu należy brać pod uwagę tylko obserwacje, w których odnotowano wypłatę dywidendy (co nie zawsze się zdarza). Taki wybór nie jest losowy, co ogranicza możliwość prawidłowej oceny realizowanej polityki dywidendowej na analizowanych rynkach. Dlatego w artykule sformułowano hipotezę, iż politykę dywidendową realizowaną na analizowanym rynku lepiej będzie opisywał model Lintnera oszacowany na sumach wypłat oraz zysków wszystkich spółek płacących dywidendy niż szacowanych na danych panelowych wybranych spółek. Weryfikację hipotezy przeprowadzono na zagregowanych danych pochodzących z Giełdy Papierów Wartościowych w latach 1992–2024. Źródłem informacji o wypłaconych dywidendach i zyskach były uchwały Zwyczajnych (lub o wiele rzadziej Nadzwyczajnych) Walnych Zgromadzeń Akcjonariuszy podjęte przez wszystkie spółki, które podczas funkcjonowania giełdy w Warszawie wypłaciły przynajmniej jedną dywidendę.