DÖNTÉSHOZATALI MODELLEZŐ ESZKÖZ TRANSZNACIONÁLIS ALKALMAZÁSA

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "DÖNTÉSHOZATALI MODELLEZŐ ESZKÖZ TRANSZNACIONÁLIS ALKALMAZÁSA"

Átírás

1 STATISZTIKAI DÖNTÉSMEGALAPOZÁSI MODELL DÖNTÉSHOZATALI MODELLEZŐ ESZKÖZ TRANSZNACIONÁLIS ALKALMAZÁSA BUDAPEST, XVIII. KERÜLET, VECSÉS BUDAPEST,

2 BUDAPEST XVIII. KERÜLET PESTSZENTLŐRINC-PESTSZENTIMRE ÖNKORMÁNYZATA VECSÉS VÁROS ÖNKORMÁNYZATA STATISZTIKAI DÖNTÉSMEGALAPOZÁSI MODELL DÖNTÉSHOZATALI MODELLEZŐ ESZKÖZ TRANSZNACIONÁLIS ALKALMAZÁSA BUDAPEST,

3 airled Helyi gazdaságfejlesztés repülőterek vonzáskörzetében project No.4CE485P4. CENTRAL EUROPE PROJECT. A jelentést készítette: DR.HAJDU OTTÓ DSc. DISK-COUNTÍR BT. 3

4 TARTALOMJEGYZÉK I. AZ ELŐZŐ MUNKAFÁZISOK EREDMÉNYEINEK RÖVID ÖSSZEFOGLALÁSA... 5 II. ÚTMUTATÓ A STATISZTIKAI PROGRAMHOZ... 7 III. AZ R PROGRAM... 9 IV. AZ OUTPUT V. ÖSSZEFOGLALÁS VI. FÜGGELÉK

5 I. I. AZ ELŐZŐ MUNKAFÁZISOK EREDMÉNYEINEK RÖVID ÖSSZEFOGLALÁSA A repülőtéri vonzáskörzet társadalmi-gazdasági fejlődését befolyásoló tényezők, indikátorok azonosítása és számszerűsítése jelen statisztikai modellezési munka tárgya. Az airled projekt keretében a magyar régióra elkészült Status Quo jelentés definiálta a Budapest Liszt Ferenc Nemzetközi Repülőtér vonzáskörzetét, mely kevés különbséggel Budapest agglomerációs térségét fedi le. Az előző munkafázisok és számítások alapvető célja az előrejelzendő gazdasági célváltozókra szignifikánsan ható gazdasági-társadalmi indikátorok körének a meghatározása volt. Első lépésként összegyűjtöttük, rendszerbe foglaltuk azon látens dimenziókat, melyek egy térség társadalmi-gazdasági fejlődését, fejlettségét jellemzik. Ezen látens dimenziók manifeszt (mérhető indikátorokban jelentek meg. A statisztikai munka megfigyelési egységeként a Status Quo jelentésben definiált vonzáskörzeti településeket jelöltük meg, így szám szerint 23 budapesti kerület és további 46 környező település 2011.évi (az adatgyűjtés időpontjában elérhető legfrissebb adatai képezték a számítások alapjául szolgáló közel 300 induló manifeszt indikátorból összeállított - keresztmetszeti adatbázist. A több lépcsőben és több dimenzióban elvégzett statisztikai célú szelektálás végeredményeként 58 manifeszt indikátor adódott. A következő lépésben feltártuk az indikátorok közötti ok-okozati kapcsolatokat és azok irányát a SEM (Structural Equation Modeling módszertan segítségével. Elkülönítettük a manifeszt indikátorokat cél (targetváltozókra és prediktor (magyarázó változókra. Ezt követően a célváltozók és prediktor (magyarázó változók közötti oksági kapcsolatokat számszerűsítettük regressziós statisztikai módszertan segítségével és előrejelzést készítettünk mind a célváltozók mind a prediktor (magyarázó változók 2014.évi értékeire vonatkozóan. 5

6 Az eddigi munka összefoglalásaként tekintsük át az alábbi illusztratív folyamatábrát. BUD-OPR V6i.ppt Döntéselőkészítő előrejelző modell kialakításának és alkalmazásának folyamata Keresztmetszeti regressziós modellek kialakítása 3 kiemelt gazdasági jellemzőre (célváltozóra Keresztmetszeti regressziós modellek szűkítése Keresztmetszeti modellek prediktorainak előrejelzése Reptéri indikátorok bevonása a prediktorok előrejelzésébe A végső előrejelző regressziós modellek kialakítása Előrejelzés a végső regressziós modellekkel Alkalmazás Célok Lépések Eredmények Cél: 3 regressziós modell építése 3 kiemelt célváltozóra 69 település 2011-es adatai, mint keresztmetszet 3 kiemelt célváltozó: Saját folyó bevételek Helyi adóbevételek Foglalkoztatott ak száma 54 magyarázó változó (manifeszt indikátor például kiskereskedelmi üzletek száma Eredmény: 3 db regressziós modell a célváltozókra Cél: az irreleváns magyarázó változók kiszűrése A szűrés végrehajtása az ún. p- szignifikancia érték alapján Eredmény: 3 db szűkített modell a célváltozókra: M2_3C jelöléssel a Saját folyó bevételekre M3_3C jelöléssel a Helyi adóbevételek re M1_2C jelöléssel a Foglalkoztato ttak számára Oksági kapcsolatok feltárása Cél: a M2_3C, M3_3C és a M1_2C modellek releváns magyarázó változóinak (a prediktoroknak az idősoros előrejelzése Prediktorok idősorainak csoportosítása a hiányzó adatok mintázata alapján 4 csoportba Lineáris, kvadratikus és exponenciális trendfüggvények illesztése az első 3 csoport és a későbbiekben a 4. csoport esetében Eredmény: Az első 3 prediktor csoportra a prediktorok előrejelzésre alkalmas szabályok és trendfüggvények Cél: A reptért jellemző naturáliák bevonása az előrejelzésbe A prediktorok idősorainak negyedik csoportjánál kerül sor a bevonásra időszak adatai ebben a csoportban hiánytalanok Bevonásra került szignifikáns változók:(d2_10 Érkező és induló utasszám repülőtéren, (D3_10 Érkező és induló árutonna repülőtéren Eredmény: Reptéri változókat is tartalmazó prediktorokat előrejelző trendfüggvények Cél: A kitüntetett 3 célváltozó tekintetében előrejelzésre alkalmas modellek kialakítása a évi keresztmetszeti adatállományban a településre (itt 18.kerület vonatkozó prediktor adatok felülírása azok évi előrejelzéseivel. A módosított adatállományra a Településspecifikus keresztmetszeti regressziós koefficiensek meghatározása Eredmény: 3 db regressziós modell a célváltozókra: M2_3P, M3_3P és M1_2P jelöléssel Cél: a M2_3P, M3_3P és a M1_2P modellek segítségével a 3 célváltozóra az adott település (itt 18.kerület esetében az előrejelzett érték meghatározása Az előrejelző modellek megfelelő adatokkal való feltöltése Az előrejelzett értékek kiszámítása a regressziós összefüggés segítségével Eredmény: Az adott településre (esetünkben 18.kerület a Saját folyó bevételek Helyi adóbevételek Foglalkoztato ttak száma célváltozók előrejelzése 6

7 II. II. ÚTMUTATÓ A STATISZTIKAI PROGRAMHOZ A megelőző kimenetekben részletesen és több dimenzióban beszámoltunk az indikátorokról az adatbázis szerkezetéről, szelektálásáról, így jelen munkaanyagban az indikátorok elemzésétől eltekintünk, ugyanakkor az indikátorok megnevezését és kódját a Függelék 1.táblájában közöljük. A statisztikai modellből előrejelzendő célváltozók: 1. Saját folyó bevételek (kód: D2_3, 2. Helyi adóbevételek (kód: D3_3, 3. Foglalkoztatottak száma (kód: D1_2. Jelen statisztikai modell az The R Project for Statistical Computing programnyelv környezetben kerül megadásra. A modell struktúrája a magyar adatbázison definiált modell struktúráját követi. A modell alkalmazása univerzális, és egyszerű. Az alkalmazás alapvetően három komponenst igényel: 1. az "R for Windows" open-source program installációját a komputeren (letöltés: a. b. download R c. CRAN MIRRORS HUNGARY(javasolt d. Download R for Windows e. Base Download R for Windows Futtatás. f. ezt követően a Telepítő követésével az R program a számítógépre telepítésre kerül. 2. két szeparált adatfájlt.csv formátumban rögzítve valamely meghajtón (pl. C:, rendre: a. C:/TimeSeries.csv b. C:/CrossSection.csv 3. és a jelen használati útmutató program-utasításait a "Begin Model" és az "End model" könyvjelzők között (a továbbiakban: airledprogram.txt. A kalkulációk könnyű végrehajtása érdekében mind az airledprogram.txt R-programot, mind a másik két.csv adatfájlt szeparáltan mellékeljük, de a könnyebb áttekintés érdekében a jelen riportban is olvashatók lesznek. Az adatfájlok a Függelékben szerepelnek. A programsorok között azok a karakterek, amelyek közvetlenül # jelet követően szerepelnek, a program szempontjából 7

8 nem végrehajtandó utasítások, hanem mint "komment" megjegyzések, magyarázatok szerepelnek, tehát a szoftver nem veszi őket figyelembe, csupán a felhasználó tájékozódását segíti. A szoftver a fenti két input fájlra épül, mindkettő ".csv" kiterjesztéssel. Az egyik az idősori előrejelzést szolgáló - time series of the target settlement (Budapest 18.kerület és Repülőtéri adatok fájl, melynek megnevezése az adott meghajtón: "TimeSeries.csv". A másik pedig a keresztmetszeti, településsoros adatbázis, mely a Repülőtér vonzáskörzetébe tartozó településeket(69 db tartalmazza adott, meghatározó évre (esetünkben 2011 év, pl. egy Census évére, melynek neve a fizikai meghajtón "CrossSection.csv". A program megbízható működése érdekében a két.csv adatfájl nevét változtatás nélkül kell hagyni. A nemzetközi alkalmazás e két -.csv- adatfájl ország-specifikus adatainak a cseréjét igényli. Az R-program futtatásának, tehát az előrejelző szoftver alkalmazásának lépései a következők. 1. Az R-project program letöltése a komputerre, ha még nincs installálva. 2. Az országspecifikus TimeSeries.csv és CrossSection.csv adatállományok elkészítése. 3. Jelen "Manual" "Begin Model" és "End Model" könyvjelzői közötti sorainak egyszerű bemásolása az R-konzolba, de az erősen javasolt megoldás az airledprogram.txt fájl teljes egészének a bemásolása az R-Console-ba. Az R-Console az R programikonra kattintással azonnal bejelentkezik, a bejelentkező villogó kurzor után az airledprogram.txt fájl bemásolásával (a végén az utolsó üres sor elején egy kurzorral együtt a program automatikusan lefut és az eredmények megjelennek. Az R program futtatási eredményeit a program piros színnel jelöli. 4. A programsorok és adatállományok javasolt betűtípusa: Courier New. 5. Az automatikusan megjelenő eredmények értelmezése. A program bárhonnan indítható, de az adatokat az útvonal (Path könnyű megadása érdekében ajánlott a C:/ meghajtón tartani. Amennyiben nem a C:/ meghajtón, hanem más (pl. hordozható Winchester, Pendrive adathordozón van a két adatfájl, akkor értelemszerűen az airledprogram.txt programban a sárgával jelölt két helyen az útvonalat meg kell adni. A következő fejezetben megadjuk a statisztikai programot az R szintaktikájában. 8

9 III. III. AZ R PROGRAM ###################### # Begin airled Model # ###################### ############################################## # 1. A Céltelepülés idősorainak a beolvasása # ############################################## Ker18time <- read.table("c:/timeseries.csv", header=true, sep=";", na.strings="na", dec=".", strip.white=true ############################################################ # 2. Az előrejelzési időpont (2014 proxy érték megadása a # # kvadratikus trendhez, a konstans taggal: 1_2014_2014^2 # ############################################################ quad.time.point <- c(1,(ker18time$obs[13]+1,(ker18time$obs[13]+1^2 quad.time.point ################################################################## # 3. Kvadratikus trend-előrejelzés a D2_10 Utasforgalom és D3_10 # # Cargoteljesítmény Repülőtéri forgalmakra # ################################################################## D2_10 <- lm( D2_10 ~ obs + I(obs^2, data = summary(d2_10 D3_10 <- lm( D3_10 ~ obs + I(obs^2, data = summary(d3_10 pred.d2_10_2014 <- crossprod(quad.time.point, D2_10$coeff pred.d3_10_2014 <- crossprod(quad.time.point, D3_10$coeff pred.d2_10_2014 pred.d3_10_2014 predictor.point <- c(quad.time.point, pred.d2_10_2014,pred.d3_10_2014 predictor.point ########################################################### # 4. A keresztmetszeti prediktorok időbeli előrejelzése a # # évre, alapvetően kvadratikus trend és Repülőtéri # # forgalom alapján ha az adatsűrűség megengedi, egyébként # # az előrejelzés szakértői, szubjektív # ########################################################### D4_1 <- lm( D4_1 ~ obs + I(obs^2 + D2_10 + D3_10, data = Ker18time 9

10 summary(d4_1 pred.d4_1_2014 <- crossprod(predictor.point, D4_1$coeff pred.d4_1_2014 D1_2 <- lm( D1_2 ~ obs + I(obs^2 + D2_10 + D3_10, data = Ker18time summary(d1_2 pred.d1_2_2014 <- crossprod(predictor.point, D1_2$coeff pred.d1_2_2014 pred.d1_2_2014 < # szakértői becsléssel felülírva pred.d1_2_2014 D2_3 <- lm( D2_3 ~ obs + I(obs^2 + D2_10 + D3_10, data = Ker18time summary(d2_3 pred.d2_3_2014 <- crossprod(predictor.point, D2_3$coeff pred.d2_3_2014 D3_3 <- lm( D3_3 ~ obs + I(obs^2 + D2_10 + D3_10, data = Ker18time summary(d3_3 pred.d3_3_2014 <- crossprod(predictor.point, D3_3$coeff pred.d3_3_2014 D1_4 <- lm( D1_4 ~ obs + I(obs^2 + D2_10 + D3_10, data = Ker18time summary(d1_4 pred.d1_4_2014 <- crossprod(predictor.point, D1_4$coeff pred.d1_4_2014 D2_4 <- lm( D2_4 ~ obs + I(obs^2 + D2_10 + D3_10, data = Ker18time summary(d2_4 pred.d2_4_2014 <- crossprod(predictor.point, D2_4$coeff pred.d2_4_2014 D1_5 <- lm( D1_5 ~ obs + I(obs^2 + D2_10 + D3_10, data = Ker18time summary(d1_5 pred.d1_5_2014 <- crossprod(predictor.point, D1_5$coeff pred.d1_5_2014 D3_5 <- lm( D3_5 ~ obs + I(obs^2 + D2_10 + D3_10, data = Ker18time summary(d3_5 pred.d3_5_2014 <- crossprod(predictor.point, D3_5$coeff pred.d3_5_2014 pred.d3_5_2014 <- 195 # szakértői becsléssel felülírva pred.d3_5_2014 D4_5 <- lm( D4_5 ~ obs + I(obs^2 + D2_10 + D3_10, data = Ker18time 10

11 summary(d4_5 pred.d4_5_2014 <- crossprod(predictor.point, D4_5$coeff pred.d4_5_2014 pred.d4_5_2014 < # szakértői becsléssel felülírva pred.d4_5_2014 D8_5 <- lm( D8_5 ~ obs + I(obs^2 + D2_10 + D3_10, data = Ker18time summary(d8_5 pred.d8_5_2014 <- crossprod(predictor.point, D8_5$coeff pred.d8_5_2014 D2_6 <- lm( D2_6 ~ obs + I(obs^2 + D2_10 + D3_10, data = Ker18time summary(d2_6 pred.d2_6_2014 <- crossprod(predictor.point, D2_6$coeff pred.d2_6_2014 D3_6 <- lm( D3_6 ~ obs + I(obs^2 + D2_10 + D3_10, data = Ker18time summary(d3_6 pred.d3_6_2014 <- crossprod(predictor.point, D3_6$coeff pred.d3_6_2014 D4_6 <- lm( D4_6 ~ obs + I(obs^2 + D2_10 + D3_10, data = Ker18time summary(d4_6 pred.d4_6_2014 <- crossprod(predictor.point, D4_6$coeff pred.d4_6_2014 D5_6 <- lm( D5_6 ~ obs + I(obs^2 + D2_10 + D3_10, data = Ker18time summary(d5_6 pred.d5_6_2014 <- crossprod(predictor.point, D5_6$coeff pred.d5_6_2014 D6_6 <- lm( D6_6 ~ obs + I(obs^2 + D2_10 + D3_10, data = Ker18time summary(d6_6 pred.d6_6_2014 <- crossprod(predictor.point, D6_6$coeff pred.d6_6_2014 D9_6 <- lm( D9_6 ~ obs + I(obs^2 + D2_10 + D3_10, data = Ker18time summary(d9_6 pred.d9_6_2014 <- crossprod(predictor.point, D9_6$coeff pred.d9_6_2014 D10_6 <- lm( D10_6 ~ obs + I(obs^2 + D2_10 + D3_10, data = summary(d10_6 11

12 pred.d10_6_2014 <- crossprod(predictor.point, D10_6$coeff pred.d10_6_2014 D2_7 <- lm( D2_7 ~ obs + I(obs^2 + D2_10 + D3_10, data = Ker18time summary(d2_7 pred.d2_7_2014 <- crossprod(predictor.point, D2_7$coeff pred.d2_7_2014 D3_7 <- lm( D3_7 ~ obs + I(obs^2 + D2_10 + D3_10, data = Ker18time summary(d3_7 pred.d3_7_2014 <- crossprod(predictor.point, D3_7$coeff pred.d3_7_2014 D4_7 <- lm( D4_7 ~ obs + I(obs^2 + D2_10 + D3_10, data = Ker18time summary(d4_7 pred.d4_7_2014 <- crossprod(predictor.point, D4_7$coeff pred.d4_7_2014 D1_8 <- lm( D1_8 ~ obs + I(obs^2 + D2_10 + D3_10, data = Ker18time summary(d1_8 pred.d1_8_2014 <- crossprod(predictor.point, D1_8$coeff pred.d1_8_2014 D4_8 <- lm( D4_8 ~ obs + I(obs^2 + D2_10 + D3_10, data = Ker18time summary(d4_8 pred.d4_8_2014 <- crossprod(predictor.point, D4_8$coeff pred.d4_8_2014 D5_8 <- lm( D5_8 ~ obs + I(obs^2 + D2_10 + D3_10, data = Ker18time summary(d5_8 pred.d5_8_2014 <- crossprod(predictor.point, D5_8$coeff pred.d5_8_2014 D6_8 <- lm( D6_8 ~ obs + I(obs^2 + D2_10 + D3_10, data = Ker18time summary(d6_8 pred.d6_8_2014 <- crossprod(predictor.point, D6_8$coeff pred.d6_8_2014 D7_8 <- lm( D7_8 ~ obs + I(obs^2 + D2_10 + D3_10, data = Ker18time summary(d7_8 pred.d7_8_2014 <- crossprod(predictor.point, D7_8$coeff pred.d7_8_

13 D1_9 <- lm( D1_9 ~ obs + I(obs^2 + D2_10 + D3_10, data = Ker18time summary(d1_9 pred.d1_9_2014 <- crossprod(predictor.point, D1_9$coeff pred.d1_9_2014 D4_9 <- lm( D4_9 ~ obs + I(obs^2 + D2_10 + D3_10, data = Ker18time summary(d4_9 pred.d4_9_2014 <- crossprod(predictor.point, D4_9$coeff pred.d4_9_2014 pred.d4_9_2014 < # szakértői becsléssel felülírva pred.d4_9_2014 D5_9 <- lm( D5_9 ~ obs + I(obs^2 + D2_10 + D3_10, data = Ker18time summary(d5_9 pred.d5_9_2014 <- crossprod(predictor.point, D5_9$coeff pred.d5_9_2014 D6_9 <- lm( D6_9 ~ obs + I(obs^2 + D2_10 + D3_10, data = Ker18time summary(d6_9 pred.d6_9_2014 <- crossprod(predictor.point, D6_9$coeff pred.d6_9_2014 ################################################################### # 5. A "pred.regressors" vektorban vannak a prediktorok évi # # előrejelzései tárolva # ################################################################### pred.regressors <- c ( pred.d4_1_2014, pred.d1_2_2014, pred.d2_3_2014, pred.d3_3_2014, pred.d1_4_2014, pred.d2_4_2014, pred.d1_5_2014, pred.d3_5_2014, pred.d4_5_2014, pred.d8_5_2014, pred.d2_6_2014, pred.d3_6_2014, pred.d4_6_2014, pred.d5_6_2014, 13

14 pred.d6_6_2014, pred.d9_6_2014, pred.d10_6_2014, pred.d2_7_2014, pred.d3_7_2014, pred.d4_7_2014, pred.d1_8_2014, pred.d4_8_2014, pred.d5_8_2014, pred.d6_8_2014, pred.d7_8_2014, pred.d1_9_2014, pred.d4_9_2014, pred.d5_9_2014, pred.d6_9_2014 pred.regressors ################################################################ # 6. A három célváltozó előrejelzése a évre, a évi # # település soros (keresztmetszeti adatokon úgy, hogy a # # Céltelepülés (a 18. Kerületi Önkormányzat prediktor # # változó adatait az adatállományban helyettesítjük azok # # évi előrejelzett értékeivel, amely előrejelzés # # egyfelől időbeli trendeken, másfelől a Repülőtér utas és # # Cargo forgalmának időbeli alakulásán is alapul. # ################################################################ ########################################### # 6.1. A településsoros adatok beolvasása # ########################################### Settlements <- read.table("c:/crosssection.csv", header=true, sep=";", na.strings="na", dec=".",row.names=1, strip.white=true ################################################################ # 6.2. A Budapest 18. Kerület adatainak felülírása a évi # # előrejelzésével # ################################################################ Settlements[4,] <- pred.regressors Settlements[4,] ############################################################# # 6.3. A D2_3 prediktorok adatainak listába foglalása # ############################################################# Settlements.pred.points.D2.3 <- c( 14

15 1, pred.d4_1_2014, pred.d1_2_2014, pred.d1_4_2014,pred.d2_4_2014, pred.d1_5_2014,pred.d3_5_2014, pred.d2_6_2014,pred.d4_6_2014,pred.d5_6_2014,pred.d9_6_2014, pred.d2_7_2014,pred.d3_7_2014, pred.d1_8_2014,pred.d6_8_2014,pred.d7_8_2014, pred.d1_9_2014,pred.d4_9_2014,pred.d5_9_2014 Settlements.pred.points.D2.3[is.na(Settlements.pred.points.D2.3] <- 0 ############################### # 6.4. A D2_3 lineáris modell # ############################### Settlements.D2.3 <- lm(d2_3 ~ D4_1+ D1_2+ D1_4+D2_4+ D1_5+D3_5+ D2_6+D4_6+D5_6+D9_6+ D2_7+D3_7+ D1_8+D6_8+D7_8+ D1_9+D4_9+D5_9, data=settlements summary(settlements.d2.3 ################################################## # 6.5. D2_3 előrejelzés a 18. Kerületre, 2014-re # ################################################## Predict.D2_3.18Ker <- crossprod( Settlements.D2.3$coeff, Settlements.pred.points.D2.3 # Az előrejelzett D2_3 Önkormányzat saját folyó bevételei értéke: Predict.D2_3.18Ker ############################################################# # 6.6. A D3_3 prediktorok adatainak listába foglalása # ############################################################# Settlements.pred.points.D3.3 <- c( 1, pred.d4_1_2014, pred.d1_2_2014, pred.d1_4_2014,pred.d2_4_2014, pred.d3_5_2014,pred.d4_5_2014,pred.d8_5_2014, pred.d2_6_2014,pred.d9_6_2014,pred.d10_6_2014, pred.d3_7_2014,pred.d4_7_2014, pred.d1_8_2014,pred.d4_8_2014,pred.d6_8_2014,pred.d7_8_2014, pred.d1_9_2014,pred.d4_9_2014,pred.d5_9_2014,pred.d6_9_

16 Settlements.pred.points.D3.3[is.na(Settlements.pred.points.D3.3] <- 0 ############################### # 6.7. A D3_3 lineáris modell # ############################### Settlements.D3.3 <- lm(d3_3 ~ D4_1+ D1_2+ D1_4+D2_4+ D3_5+D4_5+D8_5+ D2_6+D9_6+D10_6+ D3_7+D4_7+ D1_8+D4_8+D6_8+D7_8+ D1_9+D4_9+D5_9+D6_9, data=settlements summary(settlements.d3.3 ################################################## # 6.8. D3_3 előrejelzés a 18. Kerületre, 2014-re # ################################################## Predict.D3_3.18Ker <- crossprod( Settlements.D3.3$coeff, Settlements.pred.points.D3.3 # Az előrejelzett D3_3 Önkormányzat helyi adó bevételei értéke: Predict.D3_3.18Ker ############################################################# # 6.9. A D1_2 prediktorok adatainak listába foglalása # ############################################################# Settlements.pred.points.D1.2 <- c( 1, pred.d2_4_2014, pred.d1_5_2014,pred.d4_5_2014,pred.d8_5_2014, pred.d2_6_2014,pred.d3_6_2014,pred.d4_6_2014,pred.d5_6_2014,pred.d6_ 6_2014,pred.D9_6_2014,pred.D10_6_2014, pred.d2_7_2014,pred.d3_7_2014,pred.d4_7_2014, pred.d4_8_2014,pred.d5_8_2014,pred.d6_8_2014,pred.d7_8_2014, pred.d4_9_2014,pred.d5_9_2014 Settlements.pred.points.D1.2[is.na(Settlements.pred.points.D1.2] <- 0 ################################ # A D1_2 lineáris modell # ################################ Settlements.D1.2 <- lm(d1_2 ~ D2_4+ D1_5+D4_5+D8_5+ 16

17 D2_6+D3_6+D4_6+D5_6+D6_6+D9_6+D10_6+ D2_7+D3_7+D4_7+ D4_8+D5_8+D6_8+D7_8+ D4_9+D5_9, data=settlements summary(settlements.d1.2 ################################################### # D1_2 előrejelzés a 18. Kerületre, 2014-re # ################################################### Predict.D1_2.18Ker <- crossprod( Settlements.D1.2$coeff, Settlements.pred.points.D1.2 # Az előrejelzett D1_2 Foglalkoztatottak értéke: Predict.D1_2.18Ker #################### # End airled Model # #################### 17

18 IV. IV. AZ OUTPUT Az előző fejezetben megadott program az adatfájlok útvonalának helyes megadása esetén az R programban lefut és a jelenleg rendelkezésre álló két adatfájl (TimeSeries.csv és CrossSection.csv alkalmazásával az alábbi outputot állítja elő. R version ( "Sock it to Me" Copyright (C 2014 The R Foundation for Statistical Computing Platform: i386-w64-mingw32/i386 (32-bit R is free software and comes with ABSOLUTELY NO WARRANTY. You are welcome to redistribute it under certain conditions. Type 'license(' or 'licence(' for distribution details. R is a collaborative project with many contributors. Type 'contributors(' for more information and 'citation(' on how to cite R or R packages in publications. Type 'demo(' for some demos, 'help(' for on-line help, or 'help.start(' for an HTML browser interface to help. Type 'q(' to quit R. ###################### # Begin airled Model # ###################### ############################################## # 1. A Céltelepülés idősorainak a beolvasása # ############################################## Ker18time <- read.table("c:/timeseries.csv", header=true, sep=";", na.strings="na", dec=".", strip.white=true ############################################################ # 2. Az előrejelzési időpont (2014 proxy érték megadása a # # kvadratikus trendhez, a konstans taggal: 1_2014_2014^2 # ############################################################ quad.time.point <- c(1,(ker18time$obs[13]+1,(ker18time$obs[13]+1^2 quad.time.point [1] ################################################################## # 3. Kvadratikus trend-előrejelzés a D2_10 Utasforgalom és D3_10 # # Cargoteljesítmény Repülőtéri forgalmakra # ################################################################## 18

19 D2_10 <- lm( D2_10 ~ obs + I(obs^2, data = summary(d2_10 lm(formula = D2_10 ~ obs + I(obs^2, data = Estimate Std. Error t value Pr( t (Intercept e e *** obs 2.239e e ** I(obs^ e e ** --- Signif. codes: 0 *** ** 0.01 * Residual standard error: on 10 degrees of freedom Multiple R-squared: , Adjusted R-squared: F-statistic: on 2 and 10 DF, p-value: 6.309e-06 D3_10 <- lm( D3_10 ~ obs + I(obs^2, data = summary(d3_10 lm(formula = D3_10 ~ obs + I(obs^2, data = Estimate Std. Error t value Pr( t (Intercept e e * obs 1.010e e * I(obs^ e e * --- Signif. codes: 0 *** ** 0.01 * Residual standard error: 4784 on 10 degrees of freedom Multiple R-squared: , Adjusted R-squared: F-statistic: on 2 and 10 DF, p-value: pred.d2_10_2014 <- crossprod(quad.time.point, D2_10$coeff pred.d3_10_2014 <- crossprod(quad.time.point, D3_10$coeff pred.d2_10_2014 [1,]

20 pred.d3_10_2014 [1,] predictor.point <- c(quad.time.point, pred.d2_10_2014,pred.d3_10_2014 predictor.point [1] ########################################################### # 4. A keresztmetszeti prediktorok időbeli előrejelzése a # # évre, alapvetően kvadratikus trend és Repülőtéri # # forgalom alapján ha az adatsűrűség megengedi, egyébként # # az előrejelzés szakértői, szubjektív # ########################################################### D4_1 <- lm( D4_1 ~ obs + I(obs^2 + D2_10 + D3_10, data = summary(d4_1 lm(formula = D4_1 ~ obs + I(obs^2 + D2_10 + D3_10, data = Estimate Std. Error t value Pr( t (Intercept e e obs 6.227e e I(obs^ e e D2_ e e D3_ e e Residual standard error: on 4 degrees of freedom (4 observations deleted due to missingness Multiple R-squared: , Adjusted R-squared: F-statistic: on 4 and 4 DF, p-value: pred.d4_1_2014 <- crossprod(predictor.point, D4_1$coeff pred.d4_1_2014 [1,] D1_2 <- lm( D1_2 ~ obs + I(obs^2 + D2_10 + D3_10, data = 20

21 summary(d1_2 lm(formula = D1_2 ~ obs + I(obs^2 + D2_10 + D3_10, data = ALL 3 residuals are 0: no residual degrees of freedom! (2 not defined because of singularities Estimate Std. Error t value Pr( t (Intercept e+05 NA NA NA obs 2.630e+02 NA NA NA I(obs^ e-03 NA NA NA D2_10 NA NA NA NA D3_10 NA NA NA NA Residual standard error: NaN on 0 degrees of freedom (10 observations deleted due to missingness Multiple R-squared: 1, Adjusted R-squared: NaN F-statistic: NaN on 2 and 0 DF, p-value: NA pred.d1_2_2014 <- crossprod(predictor.point, D1_2$coeff pred.d1_2_2014 [1,] NA pred.d1_2_2014 < # szakértői becsléssel felülírva pred.d1_2_2014 [1] D2_3 <- lm( D2_3 ~ obs + I(obs^2 + D2_10 + D3_10, data = summary(d2_3 lm(formula = D2_3 ~ obs + I(obs^2 + D2_10 + D3_10, data = Estimate Std. Error t value Pr( t (Intercept e e ** obs 2.511e e ** I(obs^ e e ** D2_ e e D3_ e e Signif. codes: 0 *** ** 0.01 *

22 Residual standard error: on 8 degrees of freedom Multiple R-squared: , Adjusted R-squared: F-statistic: on 4 and 8 DF, p-value: 6.223e-06 pred.d2_3_2014 <- crossprod(predictor.point, D2_3$coeff pred.d2_3_2014 [1,] D3_3 <- lm( D3_3 ~ obs + I(obs^2 + D2_10 + D3_10, data = summary(d3_3 lm(formula = D3_3 ~ obs + I(obs^2 + D2_10 + D3_10, data = Estimate Std. Error t value Pr( t (Intercept e e * obs 2.104e e * I(obs^ e e * D2_ e e D3_ e e Signif. codes: 0 *** ** 0.01 * Residual standard error: on 8 degrees of freedom Multiple R-squared: , Adjusted R-squared: F-statistic: on 4 and 8 DF, p-value: 1.027e-05 pred.d3_3_2014 <- crossprod(predictor.point, D3_3$coeff pred.d3_3_2014 [1,] D1_4 <- lm( D1_4 ~ obs + I(obs^2 + D2_10 + D3_10, data = summary(d1_4 lm(formula = D1_4 ~ obs + I(obs^2 + D2_10 + D3_10, data =

23 Estimate Std. Error t value Pr( t (Intercept 1.580e e obs e e I(obs^ e e D2_ e e D3_ e e Residual standard error: on 8 degrees of freedom Multiple R-squared: , Adjusted R-squared: F-statistic: on 4 and 8 DF, p-value: 6.586e-06 pred.d1_4_2014 <- crossprod(predictor.point, D1_4$coeff pred.d1_4_2014 [1,] D2_4 <- lm( D2_4 ~ obs + I(obs^2 + D2_10 + D3_10, data = summary(d2_4 lm(formula = D2_4 ~ obs + I(obs^2 + D2_10 + D3_10, data = Estimate Std. Error t value Pr( t (Intercept e e ** obs 5.650e e ** I(obs^ e e ** D2_ e e D3_ e e Signif. codes: 0 *** ** 0.01 * Residual standard error: on 7 degrees of freedom (1 observation deleted due to missingness Multiple R-squared: , Adjusted R-squared: F-statistic: on 4 and 7 DF, p-value: pred.d2_4_2014 <- crossprod(predictor.point, D2_4$coeff pred.d2_4_2014 [1,] D1_5 <- lm( D1_5 ~ obs + I(obs^2 + D2_10 + D3_10, data = summary(d1_5 23

24 lm(formula = D1_5 ~ obs + I(obs^2 + D2_10 + D3_10, data = Estimate Std. Error t value Pr( t (Intercept 1.226e e obs e e I(obs^ e e D2_ e e D3_ e e Residual standard error: 5225 on 1 degrees of freedom (7 observations deleted due to missingness Multiple R-squared: , Adjusted R-squared: F-statistic: on 4 and 1 DF, p-value: pred.d1_5_2014 <- crossprod(predictor.point, D1_5$coeff pred.d1_5_2014 [1,] D3_5 <- lm( D3_5 ~ obs + I(obs^2 + D2_10 + D3_10, data = summary(d3_5 lm(formula = D3_5 ~ obs + I(obs^2 + D2_10 + D3_10, data = Estimate Std. Error t value Pr( t (Intercept e e ** obs 1.210e e ** I(obs^ e e ** D2_ e e D3_ e e * --- Signif. codes: 0 *** ** 0.01 * Residual standard error: on 8 degrees of freedom Multiple R-squared: , Adjusted R-squared: F-statistic: on 4 and 8 DF, p-value:

ÉRTÉKELÉSI ÉS ÁTRUHÁZHATÓSÁGI JELENTÉS

ÉRTÉKELÉSI ÉS ÁTRUHÁZHATÓSÁGI JELENTÉS STATISZTIKAI DÖNTÉSMEGALAPOZÁSI MODELL ÉRTÉKELÉSI ÉS ÁTRUHÁZHATÓSÁGI JELENTÉS BUDAPEST, XVIII. KERÜLET, VECSÉS BUDAPEST, 2014 1 BUDAPEST XVIII. KERÜLET PESTSZENTLŐRINC-PESTSZENTIMRE ÖNKORMÁNYZATA VECSÉS

Részletesebben

JELENTÉS AZ ELŐREJELZÉSRŐL

JELENTÉS AZ ELŐREJELZÉSRŐL STATISZTIKAI DÖNTÉSMEGALAPOZÁSI MODELL JELENTÉS AZ ELŐREJELZÉSRŐL VÉGSŐ VERZIÓ BUDAPEST, XVIII. KERÜLET, VECSÉS BUDAPEST, 2014 1 BUDAPEST XVIII. KERÜLET PESTSZENTLŐRINC-PESTSZENTIMRE ÖNKORMÁNYZATA VECSÉS

Részletesebben

1., Egy területen véletlenszerűen kihelyezet kvadrátokban megszámlálták az Eringium maritimum (tengerparti ördögszekér) egyedeit.

1., Egy területen véletlenszerűen kihelyezet kvadrátokban megszámlálták az Eringium maritimum (tengerparti ördögszekér) egyedeit. 1., Egy területen véletlenszerűen kihelyezet kvadrátokban megszámlálták az Eringium maritimum (tengerparti ördögszekér) egyedeit. 1., Határozza meg az átlagos egyedszámot és a szórást. Egyedszám (x i )

Részletesebben

Idősoros elemzés. Ferenci Tamás, ft604@hszk.bme.hu 2009. január 7.

Idősoros elemzés. Ferenci Tamás, ft604@hszk.bme.hu 2009. január 7. Idősoros elemzés Ferenci Tamás, ft604@hszk.bme.hu 2009. január 7. A felhasznált adatbázisról Elemzésemhez a tanszéki honlapon rendelkezésre bocsátott TimeSeries.xls idősoros adatgyűjtemény egyik idősorát,

Részletesebben

JELENTÉS A SEM ALKALMAZÁSRÓL

JELENTÉS A SEM ALKALMAZÁSRÓL STATISZTIKAI DÖNTÉSMEGALAPOZÁSI MODELL JELENTÉS A SEM ALKALMAZÁSRÓL BUDAPEST, XVIII. KERÜLET, VECSÉS VÉGSŐ VÁLTOZAT BUDAPEST, 2014 1 BUDAPEST XVIII. KERÜLET PESTSZENTLŐRINC-PESTSZENTIMRE ÖNKORMÁNYZATA

Részletesebben

Idősoros elemzés minta

Idősoros elemzés minta Idősoros elemzés minta Ferenci Tamás, tamas.ferenci@medstat.hu A felhasznált adatbázisról Elemzésemhez a francia frank árfolyamának 1986.01.03. és 1993.12.31. közötti értékeit használtam fel, mely idősorban

Részletesebben

Melléklet 1. A knn-módszerhez használt változólista

Melléklet 1. A knn-módszerhez használt változólista Melléklet 1. A knn-módszerhez használt változólista 1. Régiók (1. Budapest, Pest megye, Dunántúl; 2. Dél-Magyarország; 3. Észak-Magyarország.) 2. Főállású-e az egyéni vállalkozó dummy (1 heti legalább

Részletesebben

Turizmusgazdaság a Balaton kiemelt üdülőkörzetben. Szántó Balázs KSH Veszprémi főosztály

Turizmusgazdaság a Balaton kiemelt üdülőkörzetben. Szántó Balázs KSH Veszprémi főosztály Turizmusgazdaság a Balaton kiemelt üdülőkörzetben Szántó Balázs KSH Veszprémi főosztály Kérdések Nemzetgazdasági értelemben mit értünk turizmus alatt? Kik alkotják a turizmus gazdaságát? Balaton kiemelt

Részletesebben

Demográfiai jellemzők, földrajzi adottságok

Demográfiai jellemzők, földrajzi adottságok Demográfiai jellemzők, földrajzi adottságok A település területe 2011 (hektár) Állandó népesség száma, 2011 (fő) Lakónépesség száma, 2011 (fő) Népsűrűség 1 km2-re a lakónépesség vonatkozásában, 2011 (fő/km2)

Részletesebben

DÉL-BALATONI IDEGENFORGALMI ÉS KÖZGAZDASÁGI SZAKKÖZÉPISKOLA EGYSZERŰSÍTETT ÉVES BESZÁMOLÓJÁNAK KIEGÉSZÍTŐ MELLÉKLETE. Székesfehérvár, 2014. május 29.

DÉL-BALATONI IDEGENFORGALMI ÉS KÖZGAZDASÁGI SZAKKÖZÉPISKOLA EGYSZERŰSÍTETT ÉVES BESZÁMOLÓJÁNAK KIEGÉSZÍTŐ MELLÉKLETE. Székesfehérvár, 2014. május 29. DÉL-BALATONI IDEGENFORGALMI ÉS KÖZGAZDASÁGI SZAKKÖZÉPISKOLA 2013 EGYSZERŰSÍTETT ÉVES BESZÁMOLÓJÁNAK KIEGÉSZÍTŐ MELLÉKLETE Székesfehérvár, 2014. május 29. A társaság bemutatása A Dél-balatoni Idegenforgalmi

Részletesebben

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék GAZDASÁGSTATISZTIKA. Készítette: Bíró Anikó. Szakmai felelős: Bíró Anikó. 2010. június

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék GAZDASÁGSTATISZTIKA. Készítette: Bíró Anikó. Szakmai felelős: Bíró Anikó. 2010. június GAZDASÁGSTATISZTIKA GAZDASÁGSTATISZTIKA Készült a TÁMOP-4.1.2-08/2/A/KMR-2009-0041pályázati projekt keretében Tartalomfejlesztés az ELTE TátK Közgazdaságtudományi Tanszékén az ELTE Közgazdaságtudományi

Részletesebben

Közhasznúsági jelentés 2011

Közhasznúsági jelentés 2011 Adószám: 13953757-2-15 Bejegyző szerv: Szabolcs-Szatmár-Bereg megyei bíróság Regisztrációs szám: 15-09-071493 Tömöttvár 2007 Közhasznú Nonprofit Kft 4900 Fehérgyarmat, Tömöttvár út 5-7. 2011 Fordulónap:

Részletesebben

TÁJÉKOZTATÓ BÉKÉS MEGYE NÉPEGÉSZSÉGÜGYI HELYZETÉRŐL

TÁJÉKOZTATÓ BÉKÉS MEGYE NÉPEGÉSZSÉGÜGYI HELYZETÉRŐL NÉPEGÉSZSÉGÜGYI FŐOSZTÁLY TÁJÉKOZTATÓ BÉKÉS MEGYE NÉPEGÉSZSÉGÜGYI HELYZETÉRŐL 2015. november 2. Tartalomjegyzék Fogalmak... 4 Demográfia népesség, népmozgalom, foglalkoztatottság... 6 Halálozás (mortalitás)

Részletesebben

Bevezetés az ökonometriába

Bevezetés az ökonometriába Bevezetés az ökonometriába Többváltozós lineáris regresszió: modellszelekció Ferenci Tamás MSc 1 tamas.ferenci@medstat.hu 1 Statisztika Tanszék Budapesti Corvinus Egyetem Negyedik előadás, 2010. október

Részletesebben

Telepítési útmutató a Solid Edge ST7-es verziójához Solid Edge

Telepítési útmutató a Solid Edge ST7-es verziójához Solid Edge Telepítési útmutató a Solid Edge ST7-es verziójához Solid Edge Tartalomjegyzék Bevezetés 2 Szükséges hardver és szoftver konfiguráció 3 Testreszabások lementése előző Solid Edge verzióból 4 Előző Solid

Részletesebben

RapidMiner telepítés i. RapidMiner telepítés

RapidMiner telepítés i. RapidMiner telepítés i RapidMiner telepítés ii COLLABORATORS TITLE : RapidMiner telepítés ACTION NAME DATE SIGNATURE WRITTEN BY Jeszenszky, Péter 2014. szeptember 17. REVISION HISTORY NUMBER DATE DESCRIPTION NAME iii Tartalomjegyzék

Részletesebben

Sta t ti t s i zt z i t k i a 3. előadás

Sta t ti t s i zt z i t k i a 3. előadás Statisztika 3. előadás Statisztika fogalma Gyakorlati tevékenység Adatok összessége Módszertan A statisztika, mint gyakorlati tevékenység a tömegesen előforduló jelenségek egyedeire vonatkozó információk

Részletesebben

Bár a szoftverleltárt elsősorban magamnak készítettem, de ha már itt van, miért is ne használhatná más is.

Bár a szoftverleltárt elsősorban magamnak készítettem, de ha már itt van, miért is ne használhatná más is. SZOFTVERLELTÁR FREE Amennyiben önnek vállalkozása van, akkor pontosan tudnia kell, hogy milyen programok és alkalmazások vannak telepítve cége, vállalkozása számítógépeire, és ezekhez milyen engedélyeik,

Részletesebben

ArchiPHYSIK 8.0 telepítési útmutató

ArchiPHYSIK 8.0 telepítési útmutató ArchiPHYSIK 8.0 telepítési útmutató Tartalomjegyzék 1 Előszó... 2 2 ArchiPHYSIK telepítése... 3 3 Adatfájl kiválasztása... 5 4 ArchiPHYSIK aktiválása... 5 1 Előszó Az ArchiPHYSIK program az épületek energetikai

Részletesebben

Magyar Kockázati és Magántőke Egyesület. 1013 Budapest, Pauler utca 11. 2011.01.01-2011.12.31

Magyar Kockázati és Magántőke Egyesület. 1013 Budapest, Pauler utca 11. 2011.01.01-2011.12.31 1013 Budapest, Pauler utca 11. 2011.01.01-2011.12.31 A számviteli törvény szerinti egyéb szervezetek Egyszerűsített éves beszámolója Kelt: Budapest 2012.április 21. egyéb szervezet vezetője Statisztikai

Részletesebben

Intelligens közlekedési rendszerek hazai bevezetésének várható hatása az úthálózaton a torlódásos időszakok alakulására

Intelligens közlekedési rendszerek hazai bevezetésének várható hatása az úthálózaton a torlódásos időszakok alakulására Intelligens közlekedési rendszerek hazai bevezetésének várható hatása az úthálózaton a torlódásos időszakok alakulására ECALL WORK-SHOP 2013. NOVEMBER 12. Dr. Jankó Domokos Biztonságkutató Mérnöki Iroda

Részletesebben

Megnevezés 2007 2008

Megnevezés 2007 2008 Vagyon Tartósan befektetett eszközök aránya Befektetett eszközök / Eszközök összesen Befektetett eszközök fedezettsége Saját tőke / Befektetett eszközök Tárgyi eszközök fedezettsége Saját tőke / Tárgyi

Részletesebben

Megnevezés 2006 2007

Megnevezés 2006 2007 Vagyon Tartósan befektetett eszközök aránya Befektetett eszközök / Eszközök összesen Befektetett eszközök fedezettsége Saját tőke / Befektetett eszközök Tárgyi eszközök fedezettsége Saját tőke / Tárgyi

Részletesebben

Megnevezés 2009 2010

Megnevezés 2009 2010 Vagyon Tartósan befektetett eszközök aránya Befektetett eszközök / Eszközök összesen Befektetett eszközök fedezettsége Saját tőke / Befektetett eszközök Tárgyi eszközök fedezettsége Saját tőke / Tárgyi

Részletesebben

Nemzetgazdasági teljesítmény mutatói

Nemzetgazdasági teljesítmény mutatói Nemzetgazdasági teljesítmény mutatói A nemzetgazdasági össztermelés és a halmozódás problémája. A GDP pontos értelmezése, különbözõ megközelítései. A GDP nagysága és felhasználása Magyarországon. További

Részletesebben

CSEPEL HOLDING NYRT. 2013. évi VEZET SÉGI JELENTÉSE. Budapest, 2014. április 29.

CSEPEL HOLDING NYRT. 2013. évi VEZET SÉGI JELENTÉSE. Budapest, 2014. április 29. CSEPEL HOLDING NYRT 2013. évi VEZET SÉGI JELENTÉSE Budapest, 2014. április 29. aláírás 1 A Társaság 2013. évben is holding rendszerben m ködött, a vagyonkezelésen kívül más tevékenységet nem folytatott.

Részletesebben

55 345 01 0010 55 01 Európai Uniós üzleti

55 345 01 0010 55 01 Európai Uniós üzleti A 10/2007 (II. 27.) SzMM rendelettel módosított 1/2006 (II. 17.) OM rendelet Országos Képzési Jegyzékről és az Országos Képzési Jegyzékbe történő felvétel és törlés eljárási rendjéről alapján. Szakképesítés,

Részletesebben

KIEGÉSZÍTŐ MELLÉKLET. Mérték Médiaelemző Műhely Közhasznú Nonprofit Kft. 2013.02.07-2013.12.31. egyszerűsített éves beszámolójához. 2013. március 31.

KIEGÉSZÍTŐ MELLÉKLET. Mérték Médiaelemző Műhely Közhasznú Nonprofit Kft. 2013.02.07-2013.12.31. egyszerűsített éves beszámolójához. 2013. március 31. KIEGÉSZÍTŐ MELLÉKLET a Mérték Médiaelemző Műhely Közhasznú Nonprofit Kft. 213.2.7-213.12.31 egyszerűsített éves beszámolójához 213. március 31. a vállalkozás vezetője (képviselője) I. ÁLTALÁNOS RÉSZ A

Részletesebben

DataScope program SE/SP-300 távadókhoz HASZNÁLATI UTASÍTÁS

DataScope program SE/SP-300 távadókhoz HASZNÁLATI UTASÍTÁS DataScope program SE/SP-300 távadókhoz HASZNÁLATI UTASÍTÁS 1. kiadás Gyártó: NIVELCO Ipari Elektronika Rt. H-1043 Budapest, Dugonics u. 11. Tel.: 889-0100 Fax: 889-0200 e-mail: marketing@nivelco.com www.nivelco.com

Részletesebben

Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály. A megoldás részletes mellékszámítások hiányában nem értékelhető!

Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály. A megoldás részletes mellékszámítások hiányában nem értékelhető! BGF KKK Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály Budapest, 2012.. Név:... Neptun kód:... Érdemjegy:..... STATISZTIKA II. VIZSGADOLGOZAT Feladatok 1. 2. 3. 4. 5. 6. Összesen Szerezhető pontszám 21 20 7 22

Részletesebben

54 481 04 0010 54 01 Gazdasági informatikus Informatikus

54 481 04 0010 54 01 Gazdasági informatikus Informatikus A 10/2007 (II. 27.) SzMM rendelettel módosított 1/2006 (II. 17.) OM rendelet Országos Képzési Jegyzékről és az Országos Képzési Jegyzékbe történő felvétel és törlés eljárási rendjéről alapján. Szakképesítés,

Részletesebben

KIEGÉSZÍTŐ MELLÉKLET. atlatszo.hu Közhasznú Nonprofit Kft. egyszerűsített éves beszámolójához. 2015. május 29. a vállalkozás vezetője (képviselője)

KIEGÉSZÍTŐ MELLÉKLET. atlatszo.hu Közhasznú Nonprofit Kft. egyszerűsített éves beszámolójához. 2015. május 29. a vállalkozás vezetője (képviselője) KIEGÉSZÍTŐ MELLÉKLET a atlatszo.hu Közhasznú Nonprofit Kft. 2014 egyszerűsített éves beszámolójához 2015. május 29. a vállalkozás vezetője (képviselője) I. ÁLTALÁNOS RÉSZ A cég teljes neve: Alapítás időpontja:

Részletesebben

DUNAVARSÁNYI VÁROSGAZDÁLKODÁSI KFT. 2336 Dunavarsány Kossuth Lajos utca 18. Kiegészítő melléklet. 2013. évi egyszerűsített éves beszámoló melléklete

DUNAVARSÁNYI VÁROSGAZDÁLKODÁSI KFT. 2336 Dunavarsány Kossuth Lajos utca 18. Kiegészítő melléklet. 2013. évi egyszerűsített éves beszámoló melléklete DUNAVARSÁNYI VÁROSGAZDÁLKODÁSI KFT. 2336 Dunavarsány Kossuth Lajos utca 18. Kiegészítő melléklet 2013. évi egyszerűsített éves beszámoló melléklete Adószám: 13386140-2-13 Cégjegyzékszám: 13-09-101130 Ügyvezető

Részletesebben

www.egzatik.hu E-mail: info@egzatik.hu

www.egzatik.hu E-mail: info@egzatik.hu EGYSZERŰSÍTETT ÉVES BESZÁMOLÓ A számviteli tv. hatálya alá tartozó kettős könyvvitelt vezető vállalkozások részére (Eredménykimutatás: összköltség, Mérleg: A ) Ez a táblázatrendszer alkalmas arra, hogy

Részletesebben

COMENIUS ANGOL-MAGYAR KÉTTANÍTÁSI NYELVŰ ÁLTALÁNOS ISKOLA 2013. EGYSZERŰSÍTETT ÉVES BESZÁMOLÓJÁNAK KIEGÉSZÍTŐ MELLÉKLETE

COMENIUS ANGOL-MAGYAR KÉTTANÍTÁSI NYELVŰ ÁLTALÁNOS ISKOLA 2013. EGYSZERŰSÍTETT ÉVES BESZÁMOLÓJÁNAK KIEGÉSZÍTŐ MELLÉKLETE COMENIUS ANGOL-MAGYAR KÉTTANÍTÁSI NYELVŰ ÁLTALÁNOS ISKOLA 2013. EGYSZERŰSÍTETT ÉVES BESZÁMOLÓJÁNAK KIEGÉSZÍTŐ MELLÉKLETE Székesfehérvár, 2014. május 29. A társaság bemutatása A Comenius Angol-Magyar Két

Részletesebben

REMEK. Regionális, megyei, kistérségi és. települési helyzetképek

REMEK. Regionális, megyei, kistérségi és. települési helyzetképek TeIR REMEK Regionális, megyei, kistérségi és települési helyzetképek Felhasználói útmutató Budapest, 2015. április Tartalomjegyzék 1. BEVEZETŐ... 3 2. AZ ALKALMAZÁS BEMUTATÁSA... 3 2.1 TELEPÜLÉSI HELYZETKÉPEK...

Részletesebben

Bevezetés az ökonometriába

Bevezetés az ökonometriába Bevezetés az ökonometriába Többváltozós regresszió: nemlineáris modellek Ferenci Tamás MSc 1 tamas.ferenci@medstat.hu 1 Statisztika Tanszék Budapesti Corvinus Egyetem Hetedik előadás, 2010. november 10.

Részletesebben

Mobil Partner telepítési és használati útmutató

Mobil Partner telepítési és használati útmutató Mobil Partner telepítési és használati útmutató Tartalom Kezdeti lépések... 2 Telepítés... 2 A program indítása... 6 Mobile Partner funkciói... 7 Művelet menü... 7 Kapcsolat... 7 Statisztika... 8 SMS funkciók...

Részletesebben

COMENIUS ANGOL-MAGYAR KÉTTANÍTÁSI NYELVŰ ÁLTALÁNOS ISKOLA 2014. EGYSZERŰSÍTETT ÉVES BESZÁMOLÓJÁNAK KIEGÉSZÍTŐ MELLÉKLETE

COMENIUS ANGOL-MAGYAR KÉTTANÍTÁSI NYELVŰ ÁLTALÁNOS ISKOLA 2014. EGYSZERŰSÍTETT ÉVES BESZÁMOLÓJÁNAK KIEGÉSZÍTŐ MELLÉKLETE COMENIUS ANGOL-MAGYAR KÉTTANÍTÁSI NYELVŰ ÁLTALÁNOS ISKOLA 2014. EGYSZERŰSÍTETT ÉVES BESZÁMOLÓJÁNAK KIEGÉSZÍTŐ MELLÉKLETE Székesfehérvár, 2015. május 29. A társaság bemutatása A Comenius Angol-Magyar Két

Részletesebben

Területi elemzések. Budapest, 2015. április

Területi elemzések. Budapest, 2015. április TeIR Területi elemzések Felhasználói útmutató Budapest, 2015. április Tartalomjegyzék 1. BEVEZETŐ... 3 2. AZ ELEMZÉSBEN SZEREPLŐ MUTATÓ KIVÁLASZTÁSA... 4 3. AZ ELEMZÉSI FELTÉTELEK DEFINIÁLÁSA... 5 3.1.

Részletesebben

Ügyfél neve Bookline Magyarország Kft 1 2 6 o 2 1 8 o 5 2 4 7 1 1 3 o 1 Statisztikai számjel Mérlegkészítés helye Budapest

Ügyfél neve Bookline Magyarország Kft 1 2 6 o 2 1 8 o 5 2 4 7 1 1 3 o 1 Statisztikai számjel Mérlegkészítés helye Budapest Ügyfél neve Bookline Magyarország Kft 1 2 6 o 2 1 8 o 5 2 4 7 1 1 3 o 1 Statisztikai számjel Mérlegkészítés helye Budapest Mérlegzárás éve 2005 o 1 - o 9-6 9 4 4 4 2 Cégjegyzék szám Mérlegzárás dátuma

Részletesebben

Esetelemzések az SPSS használatával

Esetelemzések az SPSS használatával Esetelemzések az SPSS használatával 1. Tekintsük az spearman.sav állományt, amely egy harminc tehenet számláló állomány etetés- és fejéskori nyugtalansági sorrendjét tartalmazza. Vizsgáljuk meg, hogy van-e

Részletesebben

I./ Általános jellegű kiegészítések

I./ Általános jellegű kiegészítések Statisztikai számjel, vagy adószám Egyszerűsített éves beszámoló kiegészítő melléklet 1 8 9 3 9 8 1 5-9 4 9 9-5 2 9-1 9 egyéb szervezet Bejegyzési szám: Szervezet: Szigligeti Turisztikai Egyesület 6 4

Részletesebben

JELENTÉS AZ ÖNKORMÁNYZATOK INGATLANKEZELÉSI ÉS LAKÁSELLÁTÁSI TEVÉKENYSÉGÉRŐL

JELENTÉS AZ ÖNKORMÁNYZATOK INGATLANKEZELÉSI ÉS LAKÁSELLÁTÁSI TEVÉKENYSÉGÉRŐL KÖZPONTI STATISZTIKAI HIVATAL Az adatszolgáltatás a statisztikáról szóló 993. évi XLVI. törvény (Stt.) 8. (2) bekezdése alapján kötelező. Nyilvántartási szám: 080 JELENTÉS AZ ÖNKORMÁNYZATOK INGATLANKEZELÉSI

Részletesebben

e-szignó Hitelesítés Szolgáltató Microsec e-szignó Tanúsítvány telepítése Mac OS X 10.6.7 Snow Leopard operációs rendszeren

e-szignó Hitelesítés Szolgáltató Microsec e-szignó Tanúsítvány telepítése Mac OS X 10.6.7 Snow Leopard operációs rendszeren Microsec e-szignó Tanúsítvány telepítése Mac OS X 10.6.7 Snow Leopard operációs rendszeren Tartalomjegyzék 1. Bevezetés - Nem megbízható webhely... 3 2. Az e-szignó Hitelesítés Szolgáltató gyökértanúsítványinak

Részletesebben

BOOKING GUIDE. itbroadcast - INFOTÉKA

BOOKING GUIDE. itbroadcast - INFOTÉKA BOOKING GUIDE itbroadcast - INFOTÉKA itbroadcast.. Regisztráció. Nyissa meg email fiókját.. Kattintson az itbroadcast oldalról érkező aktiváló linkre a regisztráció megerősítéséhez. BOOKING GUIDE. Az aktiválási

Részletesebben

1429 BEVALLÁS és 1429-A ADATSZOLGÁLTATÁS

1429 BEVALLÁS és 1429-A ADATSZOLGÁLTATÁS BEVALLÁS és 1429-A ADATSZOLGÁLTATÁS a 2014. évi társasági adóról, a hitelintézeti járadékról, az energiaellátók jöv.adójáról, a hitelintézetek különadójáról, az inno. járulékról, ill. a szakképzési hozzájárulásról

Részletesebben

Média Unió Közhasznú Alapítvány. 2012.12.31.-i mérleg fordulónapi EGYSZERŰSÍTETT ÉVES BESZÁMOLÓ

Média Unió Közhasznú Alapítvány. 2012.12.31.-i mérleg fordulónapi EGYSZERŰSÍTETT ÉVES BESZÁMOLÓ 5 5 2 1 8 1 3 3 5 5 2-1 - 4 1 adó száma 2012.12.31.-i mérleg fordulónapi EGYSZERŰSÍTETT ÉVES BESZÁMOLÓ A mérleg főösszege: 33.740 eft; a saját tőke összege: 33.239 eft, a mérleg szerinti eredmény: 30.923

Részletesebben

Kiegészítő melléklet

Kiegészítő melléklet Kiegészítő melléklet Fordulónap: 2014. december 31. Beszámolási időszak: 2014. január 1. - 2014. december 31. Szabó és Szilágyi Számítástechnikai Rendszerház Éves beszámoló 2014. Kelt: Budapest, 2015-05-31..

Részletesebben

Statisztikai programcsomagok gyakorlat Pót zárthelyi dolgozat megoldás

Statisztikai programcsomagok gyakorlat Pót zárthelyi dolgozat megoldás Statisztikai programcsomagok gyakorlat Pót zárthelyi dolgozat megoldás A feladatok megoldásához használandó adatállományok: potzh és potolando (weboldalon találhatók) Az állományok kiterjesztése sas7bdat,

Részletesebben

Bakony és Balaton Keleti Kapuja Közhasznú Egyesület Kiegészítő melléklete a 2012. évi beszámolóhoz /Adatok: ezer Ft -ban/

Bakony és Balaton Keleti Kapuja Közhasznú Egyesület Kiegészítő melléklete a 2012. évi beszámolóhoz /Adatok: ezer Ft -ban/ 1. oldal Bakony és Balaton Keleti Kapuja Közhasznú Egyesület Kiegészítő melléklete a 2012. évi beszámolóhoz /Adatok: ezer Ft -ban/ I. Általános rész 1./ Általános háttérinformációk Bakony és Balaton Keleti

Részletesebben

A MAGYARORSZÁGI NAGYVÁROSTÉRSÉGEK TÁRSADALMI VERSENYKÉPESSÉGE

A MAGYARORSZÁGI NAGYVÁROSTÉRSÉGEK TÁRSADALMI VERSENYKÉPESSÉGE A MAGYARORSZÁGI NAGYVÁROSTÉRSÉGEK TÁRSADALMI VERSENYKÉPESSÉGE BARANYAI NÓRA PHD TUDOMÁNYOS MUNKATÁRS MTA KRTK REGIONÁLIS KUTATÁSOK INTÉZETE A MAGYAR REGIONÁLIS TUDOMÁNYI TÁRSASÁG XII. VÁNDORGYŰLÉSE VESZPRÉM

Részletesebben

Pentaho 4: Mindennapi BI egyszerűen. Fekszi Csaba Ügyvezető 2011. október 6.

Pentaho 4: Mindennapi BI egyszerűen. Fekszi Csaba Ügyvezető 2011. október 6. Pentaho 4: Mindennapi BI egyszerűen Fekszi Csaba Ügyvezető 2011. október 6. 1 2 3 4 5 Bevezetés Pentaho-ról röviden - áttekintő Mindennapi BI egyszerűen a Pentaho 4 újdonságai Pentaho összefoglaló Alkalmazás

Részletesebben

KÖZPONTI STATISZTIKAI HIVATAL. Szóbeli vizsgatevékenység

KÖZPONTI STATISZTIKAI HIVATAL. Szóbeli vizsgatevékenység KÖZPONTI STATISZTIKAI HIVATAL A vizsgarészhez rendelt követelménymodul azonosító száma, megnevezése: 2144-06 Statisztikai szervezői és elemzési feladatok A vizsgarészhez rendelt vizsgafeladat megnevezése:

Részletesebben

OpenOffice.org mint fejlesztési platform

OpenOffice.org mint fejlesztési platform Nyílt szoftverek a közigazgatásban OpenOffice.org mint fejlesztési platform dr. Banai Miklós, ügyvezető Koleszár Kázmér, projektvezető ODF OpenDocument Format Szabványos, könnyen kezelhető fájlformátum

Részletesebben

Vállalkozás Statisztikai Adatbázis 1995-2008

Vállalkozás Statisztikai Adatbázis 1995-2008 Vállalkozás Statisztikai Adatbázis 1995-2008 Hungarian Corporate Statistics Database AZ ADATBÁZIS LEÍRÁSA Budapest, 2010 Adatbázis ECOSTAT Softwerleírás DATASECTION-OPMI 1 BEVEZETÉS A hitelezési kockázatok

Részletesebben

Kinek szól a könyv? A könyv témája A könyv felépítése Mire van szükség a könyv használatához? A könyvben használt jelölések. 1. Mi a programozás?

Kinek szól a könyv? A könyv témája A könyv felépítése Mire van szükség a könyv használatához? A könyvben használt jelölések. 1. Mi a programozás? Bevezetés Kinek szól a könyv? A könyv témája A könyv felépítése Mire van szükség a könyv használatához? A könyvben használt jelölések Forráskód Hibajegyzék p2p.wrox.com xiii xiii xiv xiv xvi xvii xviii

Részletesebben

Egyszerűsített éves beszámoló A EREDMÉNYKIMUTATÁSA (összköltség eljárással) adatok E Ft-ban

Egyszerűsített éves beszámoló A EREDMÉNYKIMUTATÁSA (összköltség eljárással) adatok E Ft-ban 2 4 7 3 4 1 9 0 4 7 5 9 1 1 3 1 0 Statisztikai számjel 1 0-0 9-0 3 4 2 7 4 3 1 Cégjegyzék száma Az üzleti év mérlegfordulónapja: 2013. 12. 31. (év, hó, nap ) Egyszerűsített éves beszámoló A EREDMÉNYKIMUTATÁSA

Részletesebben

J A V A S L A T. a 2007. évi forrásmegosztással kapcsolatos állásfoglalásra

J A V A S L A T. a 2007. évi forrásmegosztással kapcsolatos állásfoglalásra Budapest XXI. Kerület Csepel Önkormányzata 1211 Budapest XXI. Szent Imre tér 10. ALPOLGÁRMESTER J A V A S L A T a 2007. évi forrásmegosztással kapcsolatos állásfoglalásra Készítette: Orosz Ferenc alpolgármester

Részletesebben

PartSoft Informatikai Kft. KÖNNY felhasználói kézikönyv 1 Általános információk... 2 1.1 Számítástechnikai alapok... 2 1.2 Felhasználói ismeretek...

PartSoft Informatikai Kft. KÖNNY felhasználói kézikönyv 1 Általános információk... 2 1.1 Számítástechnikai alapok... 2 1.2 Felhasználói ismeretek... 1 Általános információk... 2 1.1 Számítástechnikai alapok... 2 1.2 Felhasználói ismeretek... 2 2 Ügyfélcsoport... 2 3 Ügyfelek... 3 3.1 Váltás ügyfelek között... 4 4 Bevallások... 4 4.1 Létrehozás... 4

Részletesebben

Az OECD PISA adatbázis elemzése

Az OECD PISA adatbázis elemzése Az OECD PISA adatbázis elemzése A program Emlékeztető a múlt hétről A PISA val kapcsolatos honlapok tartalma és az online elérhető dokumentáció A PISA adatbázisának felépítése A PISA makróinak használata,

Részletesebben

Bookline.hu Internetes Kereskedelmi 1Rt2 9 2 1 3 6 O 7 4 1 4 1 1 4 O 1 Statisztikai számjel

Bookline.hu Internetes Kereskedelmi 1Rt2 9 2 1 3 6 O 7 4 1 4 1 1 4 O 1 Statisztikai számjel Ügyfél neve Mérlegkészítés helye Bookline.hu Internetes Kereskedelmi 1Rt2 9 2 1 3 6 O 7 4 1 4 1 1 4 O 1 Statisztikai számjel Budapest Mérlegzárás éve 25 O 1-1 O - O 4 4 8 4 1 Cégjegyzék szám Mérlegzárás

Részletesebben

I./ Általános jellegű kiegészítések

I./ Általános jellegű kiegészítések Statisztikai számjel, vagy adószám Egyszerűsített éves beszámoló kiegészítő melléklet 1 8 9 3 9 8 1 5-9 4 9 9-5 2 9-1 9 egyéb szervezet Bejegyzési szám: Szervezet: Szigligeti Turisztikai Egyesület 6 4

Részletesebben

ContractTray program Leírás

ContractTray program Leírás ContractTray program Leírás Budapest 2015 Bevezetés Egy-egy szerződéshez tartozó határidő elmulasztásának komoly gazdasági következménye lehet. Éppen ezért a Szerződés kezelő program főmenü ablakában a

Részletesebben

5/2009. (I. 16.) Korm. rendelet. a kis- és középvállalkozások helyzetével, támogatásával összefüggő adatszolgáltatásról

5/2009. (I. 16.) Korm. rendelet. a kis- és középvállalkozások helyzetével, támogatásával összefüggő adatszolgáltatásról 5/2009. (I. 16.) Korm. rendelet a kis- és középvállalkozások helyzetével, támogatásával összefüggő adatszolgáltatásról A Kormány a kis- és középvállalkozásokról, fejlődésük támogatásáról szóló 2004. évi

Részletesebben

Algoritmus terv 3. Fejezet: Folyamatok meghatározása

Algoritmus terv 3. Fejezet: Folyamatok meghatározása This image cannot currently be displayed. Algoritmus terv 3. Fejezet: Folyamatok meghatározása 1. Algoritmus általános áttekintése 2. Inputok és outputok definiálása 3. Folyamatok meghatározása 4. ozási

Részletesebben

Normál egyszerűsített éves beszámoló

Normál egyszerűsített éves beszámoló 2 4 3 9 3 1 4 6 8 3 2 5 7 2 1 3 Statisztikai számjel 1 3-9 - 1 6 4 7 1 8 Cégjegyzék száma A vállalkozás megnevezése: GTÜ Közhasznú Nonprofit Kft. A vállalkozás címe: 2217 Gomba, Bajcsy-Zsilinszky utca

Részletesebben

SZOCIÁLIS ÉS MUNKAÜGYI MINISZTÉRIUM. Szóbeli vizsgatevékenység

SZOCIÁLIS ÉS MUNKAÜGYI MINISZTÉRIUM. Szóbeli vizsgatevékenység SZOCIÁLIS ÉS MUNKAÜGYI MINISZTÉRIUM Vizsgarészhez rendelt követelménymodul azonosítója, megnevezése: 2658-06/3 Egy aktuális gazdaságpolitikai esemény elemzése a helyszínen biztosított szakirodalom alapján

Részletesebben

Pénzügy menedzsment. Hosszú távú pénzügyi tervezés

Pénzügy menedzsment. Hosszú távú pénzügyi tervezés Pénzügy menedzsment Hosszú távú pénzügyi tervezés Egy vállalat egyszerűsített mérlege és eredménykimutatása 2007-ben és 2008-ban a következőképpen alakult: Egyszerűsített eredménykimutatás (2008) Értékesítés

Részletesebben

Kétértékű függő változók: alkalmazások Mikroökonometria, 8. hét Bíró Anikó Probit, logit modellek együtthatók értelmezése

Kétértékű függő változók: alkalmazások Mikroökonometria, 8. hét Bíró Anikó Probit, logit modellek együtthatók értelmezése Kétértékű függő változók: alkalmazások Mikroökonometria, 8. hét Bíró Anikó Probit, logit modellek együtthatók értelmezése Pˆr( y = 1 x) ( g( ˆ β + x ˆ β ) ˆ 0 β j ) x j Marginális hatás egy megválasztott

Részletesebben

Futureal 1. Ingatlanbefektetési Alap

Futureal 1. Ingatlanbefektetési Alap Nyilvántartásba vételének dátuma: 2004. árpilis 28. Lajstrom száma: 1212-9 Éves jelentés 2004. 1. Befektetési alap megnevezése, típusa, futamideje Az Alap elnevezése: Futureal 1. Ingatlanbefektetési Alap

Részletesebben

Működési kockázatkezelés fejlesztése a CIB Bankban. IT Kockázatkezelési konferencia 2007.09.19. Kállai Zoltán, Mogyorósi Zoltán

Működési kockázatkezelés fejlesztése a CIB Bankban. IT Kockázatkezelési konferencia 2007.09.19. Kállai Zoltán, Mogyorósi Zoltán Működési kockázatkezelés fejlesztése a CIB Bankban IT Kockázatkezelési konferencia 2007.09.19. Kállai Zoltán, Mogyorósi Zoltán 1 A Működési Kockázatkezelés eszköztára Historikus adatok gyűjtése és mennyiségi

Részletesebben

AZ EURÓÁRFOLYAM VÁLTOZÁSÁNAK HATÁSA NYUGAT- MAGYARORSZÁG KERESKEDELMI SZÁLLÁSHELYEINEK SZÁLLÁSDÍJ-BEVÉTELEIRE, VENDÉGFORGALMÁRA 2000 ÉS 2010 KÖZÖTT

AZ EURÓÁRFOLYAM VÁLTOZÁSÁNAK HATÁSA NYUGAT- MAGYARORSZÁG KERESKEDELMI SZÁLLÁSHELYEINEK SZÁLLÁSDÍJ-BEVÉTELEIRE, VENDÉGFORGALMÁRA 2000 ÉS 2010 KÖZÖTT AZ EURÓÁRFOLYAM VÁLTOZÁSÁNAK HATÁSA NYUGAT- MAGYARORSZÁG KERESKEDELMI SZÁLLÁSHELYEINEK SZÁLLÁSDÍJ-BEVÉTELEIRE, VENDÉGFORGALMÁRA 2000 ÉS 2010 KÖZÖTT Készítette: Vályi Réka Neptun-kód: qk266b 2011 1 Az elemzés

Részletesebben

A fizetési mérleg alakulása a decemberi adatok alapján

A fizetési mérleg alakulása a decemberi adatok alapján A fizetési mérleg alakulása a 21. decemberi adatok alapján A 21. decemberi fizetési mérleg közzétételével egyidőben az MNB visszamenőleg módosítja az 2-21-re korábban közölt havi fizetési mérlegek, valamint

Részletesebben

Egyszerűsített éves beszámoló

Egyszerűsített éves beszámoló a vállalkozás megnevezése a vállalkozás címe, telefonszáma 2011 évi Egyszerűsített éves beszámoló Éves zárómérleg P.H. 1 1 Egyszerűsített éves beszámoló MÉRLEGE "A" változat ESZKÖZÖK (AKTÍVÁK) Időszak:

Részletesebben

Számlaközpont Gazdaságfejlesztő Iroda Kft.

Számlaközpont Gazdaságfejlesztő Iroda Kft. Számlaközpont Gazdaságfejlesztő Iroda Kft. Az elektronikus számlázás terjedésével párhuzamosan egyre többen igénylik, hogy beérkező és kimenő e-számláikat a papíralapú számlákhoz hasonlóan egy helyen,

Részletesebben

ServiceTray program Leírás

ServiceTray program Leírás ServiceTray program Leírás Budapest 2015 Bevezetés szerviz munkalapok státuszai a Törölve és Lezárva státuszt leszámítva a munkalap különböző nyitott állapotát jelzik, melyek valamilyen tevékenységet jeleznek.

Részletesebben

Komló-Habilitas Nonprofit Közhasznú Kft.

Komló-Habilitas Nonprofit Közhasznú Kft. 2 2 2 6 5 4 3 4 3 2 4 0 5 9 9 0 2 0 2 0 9 0 7 4 1 4 3 Cégjegyzék száma Statisztikai számjel A vállalkozás címe: 7300 Komló, Juhász Gy. u. 2. - Egyszerűsített éves beszámoló Keltezés: Komló, 2010. május

Részletesebben

Hogyan lesz adatbányából aranybánya?

Hogyan lesz adatbányából aranybánya? Hogyan lesz adatbányából aranybánya? Szolgáltatások kapacitástervezése a Budapest Banknál Németh Balázs Budapest Bank Fehér Péter - Corvinno Visontai Balázs - KFKI Tartalom 1. Szolgáltatás életciklus 2.

Részletesebben

Ingatlanpiac és elemzése. 15-16. óra Ingatlanpiaci előrejelzés

Ingatlanpiac és elemzése. 15-16. óra Ingatlanpiaci előrejelzés Ingatlanpiac és elemzése 15-16. óra Ingatlanpiaci előrejelzés Horváth Áron ELTEcon Ingatlanpiaci Kutatóközpont eltinga.hu Ingatlanpiaci előrejelzés 1. Egyváltozós elemzés trend + ciklus + szezonalitás

Részletesebben

DebitTray program Leírás

DebitTray program Leírás DebitTray program Leírás Budapest 2015 Bevezetés Egy-egy kintlévőséghez tartozó határidő elmulasztásának komoly következménye lehet. Éppen ezért a Kintlévőség kezelő program főmenü ablakában a program

Részletesebben

Kiegészítő melléklet

Kiegészítő melléklet Kiegészítő melléklet 1. Általános összefoglalás A kiegészítő melléklet a BJB-Sysem Kereskedelmi és Szolgáltató KFT 2013. január 1-től 2013. december 31-ig terjedő időszak üzleti tevékenységéről készült.

Részletesebben

2013. november 10-ig elvégzésre került feladatok:

2013. november 10-ig elvégzésre került feladatok: HAVI JELENTÉS 1. Tárgy: Megvalósíthatósági tanulmány elkészítése Vác Város helyi közforgalmú közlekedési rendszerének fejlesztésére Időszak: 2013.11.10-ig 2013. november 10-ig elvégzésre került feladatok:

Részletesebben

INFORMATIKAI ALAPISMERETEK

INFORMATIKAI ALAPISMERETEK Informatikai alapismeretek középszint 0721 ÉRETTSÉGI VIZSGA 2007. október 24. INFORMATIKAI ALAPISMERETEK KÖZÉPSZINTŰ ÍRÁSBELI ÉRETTSÉGI VIZSGA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ OKTATÁSI ÉS KULTURÁLIS MINISZTÉRIUM

Részletesebben

XML / CSV specifikáció

XML / CSV specifikáció Ajánlatok átadása az rendszerébe Termékeinek az Olcsóbbat.hu rendszerében történő megjelenítéséhez termékadatbázisát az ebben a dokumentumban megfogalmazott szabályoknak megfelelően kell formáznia, legyen

Részletesebben

Ezek után már csak a Mentés és a Lekérdezés Futtatása (az ellenőrzés miatt) van hátra. Ügyeljünk, hogy a mentésnél a megadott (Kezd) nevet adjuk meg.

Ezek után már csak a Mentés és a Lekérdezés Futtatása (az ellenőrzés miatt) van hátra. Ügyeljünk, hogy a mentésnél a megadott (Kezd) nevet adjuk meg. 1. A feladat szövegéből kiderül, hogy a teljes adatbázisból a feltétel szerint szűkíteni akarunk, vagyis az alapértelmezett Választó lekérdezést kell használni. Szintén a feladat szövegéből látszik, hogy

Részletesebben

A könyvvizsgálat számítógépes támogatása

A könyvvizsgálat számítógépes támogatása PSZK Mesterképzési és Távoktatási Központ / H-1149 Budapest, Buzogány utca 10-12. / 1426 Budapest Pf.:35 Levelező tagozat SZÁMVITEL MESTERSZAK A könyvvizsgálat számítógépes támogatása Tantárgyi útmutató

Részletesebben

FELHASZNÁLÓI KÉZIKÖNYV

FELHASZNÁLÓI KÉZIKÖNYV FELHASZNÁLÓI KÉZIKÖNYV BEJELENTKEZÉS A www.velostar.hu/webshop címet írjuk be a böngésző címsorába. A bejelentkezéshez adjuk meg a partnerkódot és a jelszót. Uugyanaz, mint a régi webshopnál. Nyomjuk meg

Részletesebben

Példa az egyszerűsített éves beszámolót készítők részére

Példa az egyszerűsített éves beszámolót készítők részére 1. Az egyszerűsített éves beszámoló készítése lehetőségének meghatározása: A vállalkozás 2006. október 1-jével kezdte meg előtársaságként működését, a társaságot a cégbíróság október 31.-vel jegyezte be,

Részletesebben

VBA makrók aláírása Office XP/2002/2003 esetén

VBA makrók aláírása Office XP/2002/2003 esetén VBA makrók aláírása Office XP/2002/2003 esetén Windows tanúsítványtárban és kriptográfia eszközökön található tanúsítványok esetén Office XP/2002/2003 alkalmazással 1(11) 1. Tartalomjegyzék 1. Tartalomjegyzék...

Részletesebben

Túlélés analízis. Probléma:

Túlélés analízis. Probléma: 1 Probléma: Túlélés analízis - Túlélési idő vizsgálata speciális vizsgálati módszereket igényel (pl. két csoport között az idők átlagait nem lehet direkt módon összehasonlítani) - A túlélési idő nem normális

Részletesebben

A turizmus szerepe a Mátravidéken

A turizmus szerepe a Mátravidéken gazdálkodás 53. ÉVFOLYAM 5. SZÁM 460 A turizmus szerepe a vidéken DÁVID LÓRÁNT TÓTH GÉZA Kulcsszavak: turizmus,, idegenforgalmi statisztika. ÖSSZEFOGLALÓ MEGÁLLAPÍTÁSOK, KÖVETKEZTETÉSEK, JAVASLATOK A településeinek

Részletesebben

a vállalkozások kutatási-fejlesztési tevékenységének

a vállalkozások kutatási-fejlesztési tevékenységének ÚTMUTATÓ a vállalkozások kutatási-fejlesztési tevékenységének számviteli elszámolásához Budapest, 2004. Készítette: dr. Nagy Gábor a Pénzügyminisztérium ny. főosztályvezetője 2 Tartalomjegyzék ELŐSZÓ 13

Részletesebben

Q1 = 1575 eft Me = 2027,7778 eft Q3 = 2526,3158 eft

Q1 = 1575 eft Me = 2027,7778 eft Q3 = 2526,3158 eft Gyak1: b) Mo = 1857,143 eft A kocsma tipikus (leggyakoribb) havi bevétele 1.857.143 Ft. c) Q1 = 1575 eft Me = 2027,7778 eft Q3 = 2526,3158 eft Gyak2: b) X átlag = 35 Mo = 33,33 σ = 11,2909 A = 0,16 Az

Részletesebben

Megyei statisztikai profil a Smart Specialisation Strategy (S3) megalapozásához Jász-Nagykun-Szolnok megye

Megyei statisztikai profil a Smart Specialisation Strategy (S3) megalapozásához Jász-Nagykun-Szolnok megye Megyei statisztikai profil a Smart Specialisation Strategy (S3) megalapozásához Jász-Nagykun-Szolnok megye Az alábbi statisztikai profil a megye általános, a Smart Specialisation Strategy (S3)-hoz kapcsolódó

Részletesebben

MINTAVIZSGASOR Bevezetés a számvitelbe tantárgyból (Megoldási idő 70 perc)

MINTAVIZSGASOR Bevezetés a számvitelbe tantárgyból (Megoldási idő 70 perc) MISKOLCI EGYETEM Név:... Gazdaságtudományi Kar Neptun kód:... Számvitel Tanszék Miskolc, 2006. ELMÉLETI KÉRDÉSEK (30 pont) MINTAVIZSGASOR Bevezetés a számvitelbe tantárgyból (Megoldási idő 70 perc) I.

Részletesebben

Megyei statisztikai profil a Smart Specialisation Strategy (S3) megalapozásához Zala megye

Megyei statisztikai profil a Smart Specialisation Strategy (S3) megalapozásához Zala megye Megyei statisztikai profil a Smart Specialisation Strategy (S3) megalapozásához Zala megye Az alábbi statisztikai profil a megye általános, a Smart Specialisation Strategy (S3)-hoz kapcsolódó stratégiaalkotás

Részletesebben

KBSZ ÚJ BEJELENTŐ FELÜLET Kitöltési segédlet. Budapest, V1.1

KBSZ ÚJ BEJELENTŐ FELÜLET Kitöltési segédlet. Budapest, V1.1 KBSZ ÚJ BEJELENTŐ FELÜLET Kitöltési segédlet Budapest, 2015.11.19 V1.1 1 A bejelentés módja HÁTTÉRINFORMÁCIÓK Azon bejelentések esetén, melyek a 72+72 órás jelentési kategóriába tartoznak. E-mail (ÚJ BEJELENTŐ

Részletesebben

Nyugat magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kar Továbbképző tagozat. Ingatlanfejlesztő szakirányú továbbképzés. Szóbeli prezentáció

Nyugat magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kar Továbbképző tagozat. Ingatlanfejlesztő szakirányú továbbképzés. Szóbeli prezentáció Nyugat magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kar Továbbképző tagozat Ingatlanfejlesztő szakirányú továbbképzés Kajtár Ilona Vendéglátó ipari létesítmény ingatlan-értékélési Szóbeli prezentáció Záróvizsga

Részletesebben

Csináljunk az adatból információt! A Lone-Soft listázó keretrendszerrel

Csináljunk az adatból információt! A Lone-Soft listázó keretrendszerrel Csináljunk az adatból információt! A Lone-Soft listázó keretrendszerrel A piacon lévő ügyviteli szoftverek jó részének legnagyobb hibája, hogy a letárolt adatokat nem képesek a felhasználó által hasznosítható

Részletesebben