Ekonomika 1. dr. Mićo Mrkaić

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "Ekonomika 1. dr. Mićo Mrkaić"

Transcript

1 Ekonomika 1 dr. Mićo Mrkaić mico.mrkaic@fov.uni-mb.si

2 Kaj je cilj tega predmeta? Pridobiti znanje za dobro gospodarjenje Pridobiti razumevanje za inteligentno branje novic Poglobiti razumevanje sveta okoli vas (če ste seveda radovedni) 4/2/2004 2

3 Pregled tematike Kaj je gospodarjenje? Kaj je poslovni sistem? Gospodarjenje in trg Povpraševanje Ponudba Ravnovesje Monopol in popolna konkurenca 4/2/2004 3

4 Pregled tematike Gospodarjenje in človek (z drugimi besedami: kaj določa plače in zaposlenost) Mejni produkt dela Realne plače Ravnovesje na trgu dela Produktivnost in zaposlenost Minimalne plače in zaposlenost - vpliv na dolgotrajno brezposelnost v EU 4/2/2004 4

5 Pregled tematike Gospodarjenje in sredstva Osnovna sredstva Obratna sredstva Vrste naložb Obveznosti do virov sredstev in gospodarjenje - kriteriji smotrnosti naložb Sedanja vrednost, prihodnja vrednost, notranja stopnja donosa Uporaba orodja MS Excel v analizi naložb Gospodarjenje in stroški 4/2/2004 5

6 Kaj je gospodarjenje? Cilj tega predmeta je, da se bomo naučili gospodariti. Omejenost dobrin, ki so nam na razpolago nas sili v gospodarjenje Primer: topovi in/ali maslo Gospodarske enote: Gospodinjstva - na strani povpraševanja Poslovni sistemi - na strani ponudbe Pojma mikroekonomije in makroekonomije 4/2/2004 6

7 Trg in gospodarjenje Ponudba, povpraševanje in ravnovesje na trgu

8 Trg in gospodarjenje Kaj je trg? Karakterizacija ponudbe na trgu Karakterizacija povpraševanja na trgu Ravnovesje Popolna konkurenca Monopol Proizvajalčev in potrošnikov presežek Kontrola monopolnih cen 4/2/2004 8

9 Trg in gospodarjenje Temeljni cilj poslovnega sistema, to je dobiček, je mogoče uresničiti le s prodajo proizvodov in storitev na trgu. Cilj poslovnega sistema na tržišču je nabava prvin po nizkih cenah in prodaja proizvodov in storitev po čim višjih cenah. V zvezi s tem ločimo nabavno in prodajno ceno in ponudbo in povpraševanje. 4/2/2004 9

10 Povpraševanje Povpraševanje je vsota iskanih količin blaga v na danem tržišču v danem trenutku in pri dani ceni. Matematično zapišemo funkcijo povpraševanja kot d(p). Zapis izhaja iz angleščine - demand, price. Ključna lastnost povpraševanja je, da je le-to padajoča funkcija cene. 4/2/

11 Funkcija povpraševanja p: cena y: količina Funkcijo povpraševanja zapišemo matematično z d(p). Bistvena lastnost d(p) je, da je le-ta padajoča funkcija cene. 4/2/

12 Cenovna elastičnost povpraševanja Koeficient cenovne elastičnosti (prožnosti) povpraševanja je definiran kot Ep d = d d ( p) p ( p) p To je % spremembe povpraševanja / % spremembe cene. Opomba:ločimo dolgoročno in kratkoročno elastičnost povpraševanja. Primer: povpraševanje po bencinu v Sloveniji: kratkoročna elastičnost je -0.41, dolgoročna pa Zakaj? 4/2/

13 Primer Za koliko se v enem letu spremeni prodaja bencina v Sloveniji, če trošarina naraste za 20 SIT. Trenutna maloprodajna cena litra bencina je 160 SIT in letna prodaja bencina je 1,000,000,000 litrov. Predpostavimo, da se cena nafte ne spremeni. % spremembe cene bencina = 20/160*100 = 12.5% % spremembe povpraševanja po bencinu = -0.41*12.5% = % Sprememba prodaje v litrih: %*1,000,000,000 = -51,250,000 litrov 4/2/

14 Dohodkovna elastičnost povpraševanja Koeficient dohodkovne elastičnosti (prožnosti) povpraševanja je definiran kot Ey d = d d ( y) y ( y) y To je % spremembe povpraševanja / % spremembe dohodka. Višji ko je dohodek, večje povpraševanje pričakujemo. Zaradi tega so dohodkovne elastičnosti pozitivne. 4/2/

15 Primer Za koliko se v enem letu spremeni prodaja bencina v Sloveniji, če bruto domači proizvod (BDP) naraste za 3.0%. Trenutna letna prodaja bencina je 1,000,000,000 litrov. % spremembe povpraševanja po bencinu = 0.7*3.0% = 2.1% Sprememba prodaje v litrih = 2.1%*1,000,000,000 =+21,000,000 litrov 4/2/

16 Premikanje funkcije povpraševanja Vpliv povečanja premoženja ali stalnega dohodka na funkcijo povpraševanja. 4/2/

17 Transformacije funkcije povpraševanja Funkcijo povpraševanja označimo z d(p). Inverzna funkcija povpraševanja je koristna količina, ki jo označimo s pd(d). Inverzna funkcija povpraševanja je v uporabi pri analizi Ukrepov gospodarske politike Sprememb na trgu 4/2/

18 Ponudba Ponudba na danem trgu je vsota vseh ponujenih količin določenega blaga na danem trgu. Funkcijo ponudbe matematično označimo kot s(p). Izraz prihaja iz angleščine: supply, price. Funkcija ponudbe je nepadajoča funkcija prodajne cene. 4/2/

19 Stroški Pri izpeljavi funkcije ponudbe s(p) je potrebno upoštevati: Stroške proizvodnje Načelo, da podjetja težijo k maksimizaciji dobička. Poslovni sistem določi obseg ponudbe tako, da maksimizira dobiček. Ogledali si bomo vrsto primerov na to temo. Stroške bomo matematično označili z c(y) - c=cost in y=količinski obseg proizvodnje. 4/2/

20 Funkcija ponudbe Funkcija ponudbe je naraščajoča funkcija cene proizvoda Označimo jo z s(p) 4/2/

21 Cenovna elastičnost ponudbe Koeficient cenovne elastičnosti (prožnosti) ponudbe je definiran kot Ep s = s s ( p) p ( p) p To je % spremembe ponudbe / % spremembe cene. Opomba:ločimo dolgoročno in kratkoročno elastičnost ponudbe. 4/2/

22 Ravnovesje na trgu Ravnovesje na trgu obvelja, kadar sta ponudba in povpraševanje enaka, torej, ko je d(p*)=s(p*), pri čemer je p* ravnovesna cena. Dostikrat tudi pišemo y* (ali tudi q*) kot ravnovesno količino blaga na trgu. V ekonomski analizi skoraj vedno predpostavimo, da so trgi v ravnovesju, kadar le ni zunanjih motenj, na primer državne kontrole cen ali minimalnih plač. V ravnovesju se nobenemu gospodarskemu dejavniku ne splača spremeniti njegovega vedenja. 4/2/

23 Ravnovesje na trgu * s ( p ) = d ( p * ) e( p) = d( p) s( p) 4/2/

24 Industrijska organizacija Popolna konkurenca, monopol, oligopol

25 Industrijska organizacija Oblikovanje ponudbe in povpraševanja je odvisno od števila udeležencev na trgu Če imamo zelo veliko ponudnikov, ki med samo prosto tekmujejo z oblikovanjem cene, potem pravimo, da na trgu velja popolna konkurenca. Monopol: en prodajalec obvladuje trg Oligopol:malo podobnih prodajalcev Monopson: poslovni sistem edinega kupca 4/2/

26 Povprečni in mejni stroški Za razumevanje vedenja na trgu je zelo pomembno razumevanje ideje povprečnih in mejnih stroškov Kot smo napisali, se celotni stroški proizvodnje opišejo s funkcijo c(y), kjer je y obseg proizvodnje. Zanima pa nas, kako hitro se celotni stroški spreminjajo, ko spreminjamo obseg proizvodnje. 4/2/

27 Povprečni stroški - primer Povprečni stroški ( average cost, odtod oznaka AC) so definirani z naslednjo zvezo: c y AC y = ( ) ( ) y Primer: Denimo, da je stroškovna funkcija enaka 1 ( ) 2 c y = 1+ y 2 Povprečni stroški so potem enaki ( y) c y AC ( y) = = 1 + y = + y y 2 y 2 4/2/

28 Mejni stroški Mejni stroški ( marginal cost, odtod oznaka MC) so stroški proizvodnje zadnje enote produkta: MC y = c y + 1 c y ( ) ( ) ( ) Opomba:Kadar je enota majhna v primerjavi z obsegom proizvodnje, potem lahko mejne stroške izračunamo kot odvod skupnih stroškov po količini produkta, to je: MC ( y) = c ( y) = dc ( y) dy 4/2/

29 Mejni stroški - primer Primer: Denimo, da je stroškovna funkcija enaka 1 ( ) 2 c y = 1+ y 2 Mejni stroški so potem enaki MC ( y) = c( y + 1) c( y) = ( ) 2 y ( y) 2 ( y + 1+ y)( y + 1 y) = y 2 + = 1 2 Primer računa z diferenco! 4/2/

30 Mejni stroški - primer Primer: Denimo, da je stroškovna funkcija enaka 1 2 ( ) 2 y = 1 y c + Mejni stroški se tudi lahko dobijo kot: d MC = dy ( y) c ( y) = 2 = 1 y y Primer računa z odvodom! Opomba: razlika med obemi načini računanja je enaka ½, kar lahko ponavadi zanemarimo! 4/2/

31 Povprečni in mejni stroški 12 Povprecni in mejni stroski Graf opisuje prejšnja primera AC MC Pomembno: MC naraščajo z y! To je splošno pravilo! y Mejni strošek: strošek proizvodnje ene nadaljnje enote blaga ali storitve. Povprečni stroški: c(y)/y 4/2/

32 Popolna konkurenca V pogojih popolne konkurence podjetja nimajo tržne moči ( price takers ), zato ne morejo kontrolirati prodajne cene p. Primer: kmetijski pridelki. Cilj podjetij je maksimizacija dobička, glede na dane vhodne in izhodne cene: π ( p) = max ( p y c( y) ) y Dobiček Obseg proizvodnje Stroški 4/2/

33 Popolna konkurenca Matematično maksimizacijo dobička dobimo tako, da izračunamo odvod dobička po količini proizvoda: d dy ( p y c( y) ) = p c ( y) p = 0 MC( y) Cena proizvoda = Mejni stroški 4/2/

34 Optimalen obseg proizvodnje Podjetje mora zadostiti pogoju: p=mc(y), torej cena = mejni strošek Kaj pa to pomeni intuitivno (vsi ne maramo matematike!) MC(y ) p y 4/2/

35 Primer: popolna konkurenca Izračunajmo ravnovesno ceno in količino v pogojih popolne konkurence c ( y) = y Funkcija stroškov 1 p d ( y) = Inverzna funkcija y povpraševanja d 1 2 Sledi : MC( y) = y = dy 2 y MC lahko izračunamo kot odvod c(y), če je obseg proizvodnje y veliko število. 4/2/

36 Primer: popolna konkurenca Določiti hočemo torej presečišče krivulj ponudbe in povpraševanja. * s ( p ) = d ( p * ) 4/2/

37 Primer: popolna konkurenca Sledi: MC( y*) = y* = p d ( y*) = 1 y * y* = 1 in p* = 1 V primeru popolne konkurence je torej ravnovesje: (p*,y*) = (1,1) 4/2/

38 Monopol Monopolna podjetja imajo tržno moč zato lahko kontrolirajo prodajno ceno p. Primer: Petrol, Telekom, De Beers (Kaj?) Cilj podjetij je maksimizacija dobička, glede na dane vhodne in izhodne cene: π ( p) = max ( p( y) y c( y) ) y Dobiček Obseg proizvodnje Stroški Cena 4/2/

39 Primer: monopol Izračunajmo ravnovesno ceno in količino v pogojih monopola c ( y) = y Funkcija stroškov 1 p d ( y) = Inverzna funkcija y povpraševanja d 1 2 Sledi : MC( y) = y = dy 2 y MC lahko izračunamo kot odvod c(y), če je obseg proizvodnje y veliko število. 4/2/

40 4/2/ Primer: monopol Sledi, da mora monopolist maksimizirati: Odvajanje gornjega izraza po y da: ( ) = max y y y p y π ( ) * 0.63, * * * * * 2 = = = p y y y y y y y dy d y

41 Primer: monopol Vidimo torej, da je pri enaki stroškovni strukturi v pogojih monopola: Ravnovesna količina manjša od tiste, ki obvelja v pogojih popolne konkurence. Ravnovesna cena višja od tiste, ki obvelja v pogojih popolne konkurence. To spoznanje velja splošno! 4/2/

42 Monopol in regulacija Matematično se da pokazati, da je cena, ki obvelja v pogojih popolne konkurence družbeno optimalna. Mi bomo to pokazali grafično. Sledi, da monopol s svojo politiko cen in količin proizvede premalo, glede na družbeni optimum. Zaradi tega se v modernih gospodarskih sistemih teži h kontroli monopolističnih cen. 4/2/

43 Oligopol Oligopol je po svojih lastnostih, to je po določanju cene in količine ponujenega blaga vmesni primer med popolno konkurenco in monopolom. Primera: OPEC, Lysine kartel (živalska krma) Oligopol preide v popolno konkurenco, če število oligopolistov postane zelo veliko. Kadar se proizvajalci dogovorijo o ceni in količini, ki ju ponudijo na trgu, govorimo o kartelu. Karteli so ponavadi nezakoniti. 4/2/

44 Družbeno blagostanje Površina A = potrošnikov presežek A B Površina B = proizvajalčev presežek Družbeno blagostanje je vsota površin A in B! Kakšna je intuicija za temi grafi? 4/2/

45 Družbeno blagostanje in monopol Monopolistova krivulja ponudbe leži levo od tiste v popolni konkurenci. A B Posledica: manjše blagostanje! 4/2/

46 Človek in gospodarjenje Neoklasični model trga dela

47 Oris modela trga dela Neoklasicni model trga delovne sile Uporaba modela 1. Cena nafte in recesije 2. Place in produktivnost Povprasevanje po delovni sili Ponudba delovne sile Produkcijska funkcija 4/2/

48 Neoklasični model: predpostavke Model - poenostavljena slika sveta Predpostavke modela Tehnologija je opisana s produkcijsko funkcijo Vsi delavci so enaki Cilj podjetij je maksimizacija profita Popolna konkurenca na trgu - price taking Ni skrite informacije Delovna sila se prodaja kot vsako drugo blago - ceno določata ponudba in povpraševanje Cena delovne sile je realna plača 4/2/

49 Produkcijska funkcija Kaj je produkcijska funkcija? To je matematični opis tehnologije, ki je na voljo gospodarstvu za proizvodnjo blaga in storitev. Produkcijska funkcija podaja dodano vrednost kot funkcijo vhodnih količin: delovne sile in kapitala. Ključno za nas: povpraševanje po delu bomo izpeljali iz produkcijske funkcije predpostavk modela 4/2/

50 Elementi produkcijske funkcije Y = A K α 1 α N Delo Dodana vrednost Učinkovitost gospodarstva Kapital Delež kapitala v BDP Y =dodana vrednost; bruto družbeni proizvod (BDP) K = kapital (oprema, stroji) N = število delovnih ur (ali delavcev) na leto A = ekonomska učinkovitost ali skupna faktorska produktivnost (TFP) = delež stroskov kapitala v dodani vrednosti 4/2/

51 Določanje parametraα Na sliki: delež delavcev v narodnem dohodku v ZDA Ta delež je enak 70% Graf kaže, da je delež delavcev v bruto družbenem proizvodu okoli 70% delež kapitala okoli 30%. Oba deleža sta stabilna. Sledi, da je α = /2/

52 Mejni produkt dela (MPN) Kako od produkcijske funkcije do povpraševanja po delovni sili? Ključna količina je mejni produkt dela (MPN) - povečanje produkta če povečamo število delavcev za enega. MPN je padajoča funkcija števila delavcev. Intuicija Formalno MPN izpeljemo iz produkcijske funkcije MPN = Y N K = 0.7 A N 4/2/

53 Povpraševanje po delovni sili w Podjetje najame 4 delavce w* = dani nivo realne plače w * MPN Število delavcev 4/2/

54 Povpraševanje po delovni sili Ker podjetja maksimizirajo profit, sledi MPN=w, kjer je w dana realna plača. K MPN = 0.7 A = N Če poznamo A, K in w lahko določimo N, optimalno število delavcev. Krivulja povpraševanja po delovni sili ND sovpada s krivuljo, ki opisuje MPN. Ali: MPN=ND 0.3 w 4/2/

55 Kaj premika krivuljo ND Mejni produkt dela je odvisen od učinkovitosti gospodarstva in od razmerja med kapitalom in delom. Povečanje A ali K/N premakne krivuljo ND na desno in poveča povpraševanje po delu! w* Povečanje učinkovitosti ND ND 0.3 K MPN = 0.7 A = N w A B Enopetinska družba????? Je logična napaka 4/2/

56 Ponudba delovne sile Ponudniki delovne sile so posamezniki. Ponudba dela je menjava prostega časa za realno plačo (kupovanje prostega časa). Višja ko je realno plača, več dela bodo posamezniki ponudili (ali kupili manj prostega časa.) Sledi, da je krivulja ponudbe delovne sile NS nagnjena navzgor. (Glej graf.) w Količina ponujenega dela NS 4/2/

57 Ravnovesje na trgu delovne Ravnovesna realna plača w* je taka, da se izenačita ponudba in povpraševanje. Ravnovesni realni plači ustreza ravnovesna ponudba dela N*. Ne podjetjem ne posameznikom se ne splača odmakniti od ravnovesja. sile w* NS ND N* 4/2/

58 Prva uporaba modela Cena nafte in recesije

59 Uporaba modela: spremembe cene nafte in recesije Višja cena nafte zmanjša učinkovitost gospodarstva - A se zmanjša NS Krivulja ND se premakne na levo w* w A ND ND N N* Manjša učinkovitost zniža zaposlenost in realne plače. 4/2/

60 Model dobro opisuje realnost Povečanje cen nafte Zniža A Zniža povpraševanje po delovni sili - poveča brezposelnost R R Zniža se realna realna plača in realni BDP. To je recesija 12 R Year R R R Unemployment rate Zgornji graf: realna cena nafte Spodnji graf: stopnja brezposelnosti Podatki za ZDA Time 4/2/

61 Druga uporaba modela Gibanje realnih plač skozi čas in primerjava med državami

62 Realne plače v ZDA skozi čas Iz produkcijske funkcije sledi, da je realna plača enaka 70% produkta na delavca (Y/N). Slika kaže, da si v ZDA Y/N in realne plače tesno sledijo. To skupno gibanje obeh spremenljivk potrjuje model $30 $ Dollars $20 $15 $10 $5 $0 Real compensation per hour Outpur per hour 4/2/

63 Kje pa je Slovenija? Tudi v Sloveniji se plače in produkt gibljejo skladno! log realni BDP, desezonizirano log realne plače, desezonizirano 5.0 4/2/

64 Mednarodna primerjava Realne plače so bistveno višje v razvitih gospodarstvih kot v deželah v razvoju. Razlike v realnih plačah so posledica razlik v gospodarski učinkovitosti in razlik v količini kapitala (K/N) na delavca. Višja vrednost A v razvitih gospodarstvih je delno posledica višje kvalitete (bolj izobražene) delovne sile Zopet vidimo, da teorija dobro velja (slika na naslednji strani) 4/2/

65 Realne plače in produkt na delavca (Y/N): mednarodna primerjava Cenena delovna sila = neproduktivna delovna sila 4/2/

66 Realne plače v razvitih državah glede na ZDA Realne plače so se približale nivoju v ZDA - tako kot tudi gospodarska učinkovitost. 1 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0, Francija Nemcija Italija Japonska Vel. Brit. Graf: gospodarska učinkovitost glede na ZDA Tabela: relativne plače glede na ZDA Japonska Italija Francija Vel. Brit Nemčija ZDA /2/

67 Minimalna plača in brezposelnost 4/2/

68 Rast neenakosti v novi ekonomiji Moski Zenske Razlika v plačah med delavci s srednjo in visoko izobrazbo v ZDA. 4/2/

69 Neenakost in produktivnost w Ns w Ns Nd Nd N N Nizka izobrazba Visoka izobrazba 4/2/

70 Neenakost in brezposelnost Država Rast neenakosti Rast brezposelnosti Nemčija -7.0% 6.0% Francija -3.5% 5.5% Italija 1.0% 6.5% Švedska 4.0% 5.5% Japonska 0.0% 1.0% Avstralija 5.0% 2.5% Kanada 5.0% 2.0% Nova Zelandija 9.0% 4.0% Velika Britanija 15.0% 3.0% ZDA 15.0% -1.5% Neenakost in brezposelnost sta negativno korelirani! 4/2/

71 Sklep Neoklasični model dobro velja Realne plače so sorazmerne s produktivnostjo Ekonomska politika: za povečanje realnih plač je potrebno je povečati učinkovitost gospodarstva (TFP). Opomba:moje analize kažejo, da TFP v Sloveniji ne raste! (Analiza je objavljena v revijah Organizacija in Post-Communist Economies) 4/2/

72 Sredstva in gospodarjenje Stalna in obratna sredstva; amortizacija, vrste naložb

73 Kaj so sredstva? Intuicija: oprema, materiali, stavbe Delitev (izvirne oblike sredstev): Opredmetena osnovna sredstva Neopredmetena dolgoročna sredstva Zaloge materiala Za maksimizacijo dobička je potrebno racionalno upravljati s sredstvi! Sredstva so izkazana v obliki stvari, pravic (terjatev) in denarja 4/2/

74 Koeficient obračanja sredstev Število dni na leto, ko so sredstva v poslovnem sistemu vezana na določeno obliko sredstev je koeficient obračanja sredstev KH = število dni na leto / dnevi vezave določene oblike sredstev Sredstva, pri katerih je koeficient manj kot 1 so osnovna sredstva. Sredstva, pri katerih je koeficient več kot 1 so obratna sredstva. 4/2/

75 Kaj so osnovna sredstva? Opredmetena osnovna sredstva: stavbe, zemljišča, oprema, dolgoletni nasadi, osnovna čreda. Dolgoročne storitve: licence, patenti, blagovne znamke, naložbe v dobro ime, razvoj novih proizvodov in v dolgoročno organizacijo poslovanja. 4/2/

76 Amortizacija osnovnih sredstev Osnovna sredstva so predmet amortiziranja, ko so tehnično dokončana in ovrednotena po nabavni vrednosti. Amortiziranje osnovnih sredstev je postopek zmanjševanja njihove vrednosti (odpisovanje vrednosti), oblikovanja njihove amortizacije in oblikovanja pritokov. Za postopek amortiziranja je potrebno poznati število možnih uporab ali dobo uporabnosti sredstev. 4/2/

77 Amortizacijska stopnja Amortizacijsko stopnjo določamo na podlagi Fizične obrabe Fizičnega staranja (primer: avtomobil, ki sedi v garaži) Tehničnega in gospodarskega staranja (primer: Beta video kasete, OS/2 opracijski sistem ) Amortizacijo določimo s pomočjo amortizacijske stopnje. Vrsti amortizacijskih stopenj sta: Obrabna amortizacijska stopnja Enakomerna časovna amortizacijska stopnja 4/2/

78 Obrabna amortizacijska stopnja Am STO = stevilo 100 pricakovanih uporab % Primer: Osebni avtomobil stane 6,000,000 SIT, pričakujejo, da bo prevozil 200,000 km. V januarju je vozilo prevozilo 5000 km, v februarju 1000 km, v marcu pa je mirovalo. Am STO = ,000 % = % 4/2/

79 Obrabna amortizacijska stopnja Nadaljevanje primera: Obrabna amortizacijska stopnja je % Amortizacija /km = 6,000,000 * /100 = 30 SIT/km Amortizacija januar = 30 SIT/km * 5000km=150,000 SIT Amortizacija februar = 30 SIT/km * 1000km= 30,000 SIT Amortizacija marec = 30 SIT/km * 0km= 0 SIT Pri uporabi te amortizacijske stopnje se amortizacija spreminja iz meseca v mesec. 4/2/

80 Enakomerna časovna amortizacijska stopnja Am STC = stevilo 100 pricakovanih let uporabe Primer: Osebni avtomobil stane 6,000,000 SIT, pričakujejo, da bo prevozil 200,000 km. V januarju je vozilo prevozilo 5000 km, v februarju 1000 km, v marcu pa je mirovalo. % Am STC = % = 20% 4/2/

81 Enakomerna časovna amortizacijska stopnja Nadaljevanje primera: Enakomerna časovna amortizacijska stopnja je 20% / leto. Amortizacija januar = (6,000,000 * 20) / (100 * 12) = =100,000 SIT Amortizacija februar = (6,000,000 * 20) / (100 * 12) = =100,000 SIT Amortizacija marec = (6,000,000 * 20) / (100 * 12) = =100,000 SIT V tem primeru je zmanjševanje vrednosti avtomobila enakomerno. 4/2/

82 Nabavna vrednost in amortizacija Ker se zaradi inflacije in tehnoloških sprememb spreminja vrednost stalnih sredstev, je včasih primerno uporabiti v postopku amortiziranja ocenjeno nabavno vrednost osnovnih sredstev. Če ne uporabimo ocenjene nabavne vrednosti, lahko precenimo dobiček poslovnega sistema. 4/2/

83 Nabavna vrednost in amortizacija Primer Poslovnoizidni Dejanska Ocenjene tok nabavna vrednost nabavna vrednost Prihodki 10,000,000 SIT 10,000,000 SIT od poslovanja Odhodki brez 8,000,000 SIT 8,000,000 SIT amortizacije Amortizacija 1,000,000 SIT 1,500,000 SIT Dobiček 1,000,000 SIT 500,000 SIT 4/2/

84 Vsota letnih številk Amortizacijska stopnja in amortizacijska osnova pa se lahko spreminjata s časom. Če se odločimo za spremenljivo amortizacijsko stopnjo, potem bo tudi amortizacija vsako leto drugačna. Pri tem uporabimo metodo vsote letnih številk. 4/2/

85 Vsota letnih številk Primer: Osnovno sredstvo ima pričakovano življenjsko dobo 4 leta. Vsota letnih številk: S LS = = 10 Poslovni sistem bi v prvem letu moral amortizirati 1/10 (10%), v druge, letu 2/10 (20%)... Takemu sistemu amortiziranja pravimo tudi rastoči amortizacijski postopek. Uporaba: npr. kmetijstvo, kjer se polna rodnost nasada ne uresniči takoj, ali pri proizvodnih sistemih, kjer se polna zmogljivost ne uresniči takoj. 4/2/

86 Padajoči neenakomerni amortizacijski postopek Pri tem amortizacijskem postopku (na osnovi vsote letnih številk) izračunamo tako, da obrnemo postopek na prejšnji prosojnici: Tako bi v pri padajočem neenakomernem amortizacijskem postopku v prvem letu amortizirali 40%, v drugem letu 30% 4/2/

87 Padajoča amortizacijska osnova V tem primeru amortizacijski postopek temelji na podlagi odštevanja letne amortizacije od vsakokratne neodpisane vrednosti osnovnega sredstva, ki je amortizacijska osnova tekočega leta. Ker se zaradi odštevanja letne amortizacije amortizacijska osnova znižuje, moramo pri tem postopku amortizacijsko stopnjo podvojiti in zagotoviti, da bosta zadnja dva obroka amortizacije približno enaka. 4/2/

88 Primer: načini amortiziranja Kupna vrednost osnovnega sredstva je 5,000,000 SIT Neposredni nabavni stroški so 400,000 SIT Stroški sestavljanja in postavljanja so 600,000 SIT. Predvidena življenjska doba znaša 4 leta. 4/2/

89 Enakomerno časovno amortiziranje Leto Amort. Am. Amortizacija Neodpisana osnova stopnja vrednost 1 6,000,000 25% 1,500,000 4,500, ,000,000 25% 1,500,000 3,000, ,000,000 25% 1,500,000 1,500, ,000,000 25% 1,500,000 0 Skupaj 6,000,000 4/2/

90 Neeakomerno časovno amortiziranje Leto Am. osnova Am. stopnja Amortizacija Neodpisana vrednost 1 6,000,000 10% 600,000 5,400, ,000,000 20% 1,200,000 4,200, ,000,000 30% 1,800,000 2,400, ,000,000 40% 2,400,000 0 Skupaj 6,000,000 Neeakomerno časovno amortiziranje po metodi naraščajoče letne stopnje - metoda vsote letnih številk. 4/2/

91 Neeakomerno časovno amortiziranje Leto Am. osnova Am. stopnja Amortizacija Neodpisana vrednost 1 6,000,000 40% 2,400,000 3,600, ,000,000 30% 1,800,000 1,800, ,000,000 20% 1,200, , ,000,000 10% 600,000 0 Skupaj 6,000,000 Neeakomerno časovno amortiziranje po metodi padajoče letne stopnje - metoda vsote letnih številk. 4/2/

92 Neeakomerno časovno amortiziranje Leto Am. osnova Am. stopnja Amortizacija Neodpisana vrednost 1 6,000,000 50% 3,000,000 3,000, ,000,000 50% 1,500,000 1,500, ,500,000 50% 750, , , ,000 0 Skupaj 6,000,000 Neeakomerno časovno amortiziranje po metodi spremenljive amortizacijske osnove. 4/2/

93 Obveznosti do virov sredstev Finančna analiza, poslovne finance, analiza investicij in projektov

94 Pregled tematike Obrestno-obrestni račun Sedanja vrednost (PV) in diskontiranje Metode za primerjavo denarnih tokov Analiza večih denarnih tokov hkrati Anuitete Stalne anuitete Amortizacija posojil Devizni tečaji in merjenje denarnih tokov Inflacija in merjenje denarnih tokov Davki in odločanje o investicijah 4/2/

95 Obrestno obrestovanje Obrestno obrestovanje je proces prehoda od današnje vrednosti ( present value ) (PV) na prihodnjo vrednost ( future value ) (FV). Primer: Denimo, da shranimo $100 na bančni račun, ki plača obresti 10% na leto. Koliko bomo imeli po 2 letih? PV = $100 i=10% FV = 1.10*1.10*$100=$121 Enostavne obresti: obresti na glavnico = $20. Obrestovane obresti: obresti na predhodno plačane obresti - v zgornjem primeru = $1. 4/2/

96 Splošna Formula Splošna zveza med PV in FV je podana z naslednjo formulo FV ( i) n PV = 1+ kjer je n število časovnih obdobij za katero so sredstva investirana Za izračun FV uporabljamo Finančni kalkulator Spreadsheet program (Lotus, Excel) 4/2/

97 Obračanje formule FV ( + i) n PV = 1 FV-PV zveza n = ln( FV ln 1 PV ( + i) ) Čas za doseganje FV i = ( ) 1 n FV PV 1 Notranja stopnja donosa ( internal rate of return, IRR) 4/2/

98 Izpeljava formule za čas do FV ln FV FV PV FV PV n = PV * (1 + i) = = = (1 ln + ln ln i) n ( n (1 + i) ) = n * ln ( 1 + i) FV PV ( 1 + i) = n ln ( FV ) ln ( PV ) ln ( 1 + i) 4/2/

99 Primer: pokojninsko varčevanje Stari ste 20 let in vložite $100 na bančni račun za 45 let. Letna obrestna mera = 9% FV = $100*(1+0.09)^45=$4833 Kaj če obrestna mera pade na 8%? FV = $100*(1+0.08)^45=$3192 Pomembno sporočilo: majhne spremembe v obrestni meri imajo lahko zelo velik vpliv na FV! 4/2/

100 Primer: reinvestiranje Na voljo imate dve invetsicijski strategiji za vlaganje $10,000: A: Vezana vloga na 2 leti, i=7% B: Vezana vloga na 1 leto, i=6%. Veste, da so obresti za reinvestiranje enake 8%. FV(A) = $10,000*(1.07)*(1.07)=$11,449 FV(B) = $10,000*(1.06)*(1.08)=$11,448 V zgornjem primeru je bolje uporabiti strategijo A, kot reinvestiranje! 4/2/

101 Pogostost pripisa obresti Obrestne mere so ponavadi zapisane kot letna odstotna mera ( annual percentage rate, APR) z določeno frekvenco obrestovanja. Ta frekvenca je lahko različna, kar je pomembno za primerjavo obrestnih mer. Obrestne mere primerjamo s pomočjo tako imenovane efektivne letne obrestne mere ( effective annual rate, EFF): EFF APR m = m m je število pripisov obresti na leto. Opomba: ko m raste čez vse meje, EFF -> exp(apr) Tudi: EFF je vedno večja od APR! 4/2/

102 Sedanja vrednost in diskontiranje Obratni postopek od določanja FV. Koliko je potrebno investirati, da bomo po preteku danega obdobja dosegli zahtevano ciljno vrednost za FV. Iz formule za FV kot funkcije PV, n and i sledi: PV = ( 1+ i) n FV FV ( 1+ i) n Zgornja formula je zelo močno orodje za analizo investicijskih odločitev!!! Definicija: neto (čista) sedanj vrednost (NPV) je: sedanja vrednost vseh denarnih pritokov minus sedanja vrednost vseh denarnih odtokov. = 4/2/

103 Več denarnih tokov Običajno imamo opravka v več kot samo enom denarnim tokom. Kako jih analiziramo? Koristno orodje za te primere je časovna daljica! Čas: Denarni tok: Uporaba pravila: Pretvori vse denarne tokove na isto točko na časovni daljici! Denarni pritoki: pozitiven predznak, denarni odtoki: negativen predznak. 4/2/

104 Primerjanje denarnih tokov NPV pravilo: sprejmi samo tiste projekte ali investicije, katerih NPV presega prvotno investicijo ali vplačilo. FV pravilo: sprejmi samo tiste projekte, katerih FV presega FV prvotne investicije ali vplačila. IRR pravilo: sprejmi samo tiste projekte, katerih IRR presega oportunitetne stroške kapitala. Pravilo najkrajšega časa do povračila vložka: sprejmi projekt z najkrajšim časom do povračila vložka. 4/2/

105 NPV pravilo To je najbolj splošno pravilo od zgoraj nanizanih! Pri določanju NPV diskontiramo prihodnje denarne tokove z oportunitetnim stroškom kapitala ( market capitalization rate, opportunity cost of capital ). Primer: Obveznica plača $100 ob dospetju in dospe v 5 letih. Cena obveznice je $75. Svoj denar lahko vložite tudi na bančni račun z obrestno mero i=8%. Ali se vam splača kupiti obveznico? NPV = -$75+$100/(1+0.08)^5=-$6.94 Ta obveznica ni dobra naložba! 4/2/

106 FV pravilo Drugo pravilo za primerjanje projektov pravi: investiraj v projekt z najvišjo prihodnjo vrednostjo. Pomembno: to pravilo je manj splošno kot NPV pravilo, ker nimajo vsi projetki končne FV (stalne anuitete!). Primer: Obveznica plača $100 ob dospetju in dospe v 5 letih. Cena obveznice je $75. Svoj denar lahko vložite tudi na bančni račun z obrestno mero i=8%. Ali se vam splača kupiti obveznico? FV(obveznica) = $100 FV(bančni račun)= $75*(1+0.08)^5 = $ Ne vlagajte v to obveznico (enak rezultat kot prej)! 4/2/

107 IRR pravilo Ključna količina v tem pravilu je notranja stopnja donosa ( Internal rate of return,irr). Definicija: IRR je obrestna mera pri kateri je NPV danega projekta enaka nič. Pomembno: to pravilo je manj splošno kot NPV pravilo, ker nimajo vsi projekti enolično določene IRR ali IRR ne obstaja (je ni mogoče izračunati - enačba nima rešitve)! Primer: Obveznica plača $100 ob dospetju in dospe v 5 letih. Cena obveznice je $75. Svoj denar lahko vložite tudi na bančni račun z obrestno mero i=8%. Ali se vam splača kupiti obveznico? IRR(obveznica ) = ($100/$75)^(1/5) 1 = 5.92% IRR(bančni račun) = cena kapitala = 8% Ne vlagajte v to obveznico (enak rezultat kot prej)! 4/2/

108 Čas za doseganje FV Koristno a (malo uporabljeno) pravilo je: sprejmi tisti projekt z najkrajšim časom za doseganje FV. Pomembno: to pravilo je manj splošno kot NPV pravilo, ker nimajo vsi projekti definiranega časa do povračila vložka (primer: stalne anuitete). Primer: Obveznica plača $100 ob dospetju in dospe v 5 letih. Cena obveznice je $75. Svoj denar lahko vložite tudi na bančni račun z obrestno mero i=8%. Ali se vam splača kupiti obveznico? Čas do povračila vložka(obveznica) = 5 let Čas do povračila vložka(bančni račun): $75=$100/1.08 n Sledi: n=3.74 let Ne vlagajte v to obveznico (enak rezultat kot prej)! 4/2/

Odvod. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 5. december Gregor Dolinar Matematika 1

Odvod. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 5. december Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 5. december 2013 Primer Odvajajmo funkcijo f(x) = x x. Diferencial funkcije Spomnimo se, da je funkcija f odvedljiva v točki

Διαβάστε περισσότερα

Diferencialna enačba, v kateri nastopata neznana funkcija in njen odvod v prvi potenci

Diferencialna enačba, v kateri nastopata neznana funkcija in njen odvod v prvi potenci Linearna diferencialna enačba reda Diferencialna enačba v kateri nastopata neznana funkcija in njen odvod v prvi potenci d f + p= se imenuje linearna diferencialna enačba V primeru ko je f 0 se zgornja

Διαβάστε περισσότερα

Tretja vaja iz matematike 1

Tretja vaja iz matematike 1 Tretja vaja iz matematike Andrej Perne Ljubljana, 00/07 kompleksna števila Polarni zapis kompleksnega števila z = x + iy): z = rcos ϕ + i sin ϕ) = re iϕ Opomba: Velja Eulerjeva formula: e iϕ = cos ϕ +

Διαβάστε περισσότερα

Funkcijske vrste. Matematika 2. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 2. april Gregor Dolinar Matematika 2

Funkcijske vrste. Matematika 2. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 2. april Gregor Dolinar Matematika 2 Matematika 2 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 2. april 2014 Funkcijske vrste Spomnimo se, kaj je to številska vrsta. Dano imamo neko zaporedje realnih števil a 1, a 2, a

Διαβάστε περισσότερα

Zaporedja. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 22. oktober Gregor Dolinar Matematika 1

Zaporedja. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 22. oktober Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 22. oktober 2013 Kdaj je zaporedje {a n } konvergentno, smo definirali s pomočjo limite zaporedja. Večkrat pa je dobro vedeti,

Διαβάστε περισσότερα

Odvod. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 10. december Gregor Dolinar Matematika 1

Odvod. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 10. december Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 10. december 2013 Izrek (Rolleov izrek) Naj bo f : [a,b] R odvedljiva funkcija in naj bo f(a) = f(b). Potem obstaja vsaj ena

Διαβάστε περισσότερα

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 14. november Gregor Dolinar Matematika 1

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 14. november Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 14. november 2013 Kvadratni koren polinoma Funkcijo oblike f(x) = p(x), kjer je p polinom, imenujemo kvadratni koren polinoma

Διαβάστε περισσότερα

Križna elastičnost: relativna sprememba povpraševane količine dobrine X, do katere pride zaradi relativne spremembe

Križna elastičnost: relativna sprememba povpraševane količine dobrine X, do katere pride zaradi relativne spremembe 2. POGLAVJE φ Elastičnost povpraševanja: E x, Px = % Q x / % P x % Q x > % sprememba Q % P x > % sprememba P Ex, Px = ( Q x / Q x ) / ( P x /P x ) = (P x / Q x ) * ( Q x / P x ) Linearna funkcija povpraševanja:

Διαβάστε περισσότερα

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 12. november Gregor Dolinar Matematika 1

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 12. november Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 12. november 2013 Graf funkcije f : D R, D R, je množica Γ(f) = {(x,f(x)) : x D} R R, torej podmnožica ravnine R 2. Grafi funkcij,

Διαβάστε περισσότερα

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 21. november Gregor Dolinar Matematika 1

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 21. november Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 21. november 2013 Hiperbolične funkcije Hiperbolični sinus sinhx = ex e x 2 20 10 3 2 1 1 2 3 10 20 hiperbolični kosinus coshx

Διαβάστε περισσότερα

Posameznikovo in tr no povpraševanje

Posameznikovo in tr no povpraševanje Posameznikovo in tr no povpraševanje Posameznikovo povpraševanje po dobrini Sprememba cene blaga Krivulja povpraševanja x i =f(p i ) in y, p j = const., j i. y = 60 EUR p 2 = 1 EUR p 1 = 12, 6, 3, 2 EUR

Διαβάστε περισσότερα

Delovna točka in napajalna vezja bipolarnih tranzistorjev

Delovna točka in napajalna vezja bipolarnih tranzistorjev KOM L: - Komnikacijska elektronika Delovna točka in napajalna vezja bipolarnih tranzistorjev. Določite izraz za kolektorski tok in napetost napajalnega vezja z enim virom in napetostnim delilnikom na vhod.

Διαβάστε περισσότερα

Organizacija in struktura trga

Organizacija in struktura trga Organizacija in struktura trga Uvod: učinkovitost, tržne strukture, tržna moč Predmet obravnave Analiza podjetij in trgov Strateška konkurenca na različnih osnovah Cene Diferenciacija Oglaševanje Kako

Διαβάστε περισσότερα

IZPIT IZ ANALIZE II Maribor,

IZPIT IZ ANALIZE II Maribor, Maribor, 05. 02. 200. (a) Naj bo f : [0, 2] R odvedljiva funkcija z lastnostjo f() = f(2). Dokaži, da obstaja tak c (0, ), da je f (c) = 2f (2c). (b) Naj bo f(x) = 3x 3 4x 2 + 2x +. Poišči tak c (0, ),

Διαβάστε περισσότερα

KODE ZA ODKRIVANJE IN ODPRAVLJANJE NAPAK

KODE ZA ODKRIVANJE IN ODPRAVLJANJE NAPAK 1 / 24 KODE ZA ODKRIVANJE IN ODPRAVLJANJE NAPAK Štefko Miklavič Univerza na Primorskem MARS, Avgust 2008 Phoenix 2 / 24 Phoenix 3 / 24 Phoenix 4 / 24 Črtna koda 5 / 24 Črtna koda - kontrolni bit 6 / 24

Διαβάστε περισσότερα

matrike A = [a ij ] m,n αa 11 αa 12 αa 1n αa 21 αa 22 αa 2n αa m1 αa m2 αa mn se števanje po komponentah (matriki morata biti enakih dimenzij):

matrike A = [a ij ] m,n αa 11 αa 12 αa 1n αa 21 αa 22 αa 2n αa m1 αa m2 αa mn se števanje po komponentah (matriki morata biti enakih dimenzij): 4 vaja iz Matematike 2 (VSŠ) avtorica: Melita Hajdinjak datum: Ljubljana, 2009 matrike Matrika dimenzije m n je pravokotna tabela m n števil, ki ima m vrstic in n stolpcev: a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n

Διαβάστε περισσότερα

*M * Osnovna in višja raven MATEMATIKA NAVODILA ZA OCENJEVANJE. Sobota, 4. junij 2011 SPOMLADANSKI IZPITNI ROK. Državni izpitni center

*M * Osnovna in višja raven MATEMATIKA NAVODILA ZA OCENJEVANJE. Sobota, 4. junij 2011 SPOMLADANSKI IZPITNI ROK. Državni izpitni center Državni izpitni center *M40* Osnovna in višja raven MATEMATIKA SPOMLADANSKI IZPITNI ROK NAVODILA ZA OCENJEVANJE Sobota, 4. junij 0 SPLOŠNA MATURA RIC 0 M-40-- IZPITNA POLA OSNOVNA IN VIŠJA RAVEN 0. Skupaj:

Διαβάστε περισσότερα

Ekonomska fakulteta Visoka poslovna šola. PRIIMEK IN IME: Datum: Izpit iz predmeta UVOD V GOSPODARSTVO I.del S 1 P 1 Q Q

Ekonomska fakulteta Visoka poslovna šola. PRIIMEK IN IME: Datum: Izpit iz predmeta UVOD V GOSPODARSTVO I.del S 1 P 1 Q Q RIIMEK IN IME: Datum: Izpit iz predmeta UVOD V GOSODARSTVO I.del Neugodne vremenske razmere v poletnih mesecih bodo neugodno vplivale na letošnji pridelek slovenskih vinarjev. Tako se pričakuje precej

Διαβάστε περισσότερα

Proizvodnja in stroški

Proizvodnja in stroški Proizvodnja in stroški Teorija podjetja Proizvodnja je dejavnost, ki ustvarja sedanjo ali bodočo korist. S sedanjo koristnostjo razumemo proizvodnjo dobrin za končno potrošnjo, z bodočo koristnostjo pa

Διαβάστε περισσότερα

Kontrolne karte uporabljamo za sprotno spremljanje kakovosti izdelka, ki ga izdelujemo v proizvodnem procesu.

Kontrolne karte uporabljamo za sprotno spremljanje kakovosti izdelka, ki ga izdelujemo v proizvodnem procesu. Kontrolne karte KONTROLNE KARTE Kontrolne karte uporablamo za sprotno spremlane kakovosti izdelka, ki ga izdeluemo v proizvodnem procesu. Izvaamo stalno vzorčene izdelkov, npr. vsako uro, vsake 4 ure.

Διαβάστε περισσότερα

NEPARAMETRIČNI TESTI. pregledovanje tabel hi-kvadrat test. as. dr. Nino RODE

NEPARAMETRIČNI TESTI. pregledovanje tabel hi-kvadrat test. as. dr. Nino RODE NEPARAMETRIČNI TESTI pregledovanje tabel hi-kvadrat test as. dr. Nino RODE Parametrični in neparametrični testi S pomočjo z-testa in t-testa preizkušamo domneve o parametrih na vzorcih izračunamo statistike,

Διαβάστε περισσότερα

Booleova algebra. Izjave in Booleove spremenljivke

Booleova algebra. Izjave in Booleove spremenljivke Izjave in Booleove spremenljivke vsako izjavo obravnavamo kot spremenljivko če je izjava resnična (pravilna), ima ta spremenljivka vrednost 1, če je neresnična (nepravilna), pa vrednost 0 pravimo, da gre

Διαβάστε περισσότερα

EKONOMIJA. Mag. Božena Kramar

EKONOMIJA. Mag. Božena Kramar EKONOMIJA Mag. Božena Kramar KAJ JE EKONOMIKA Ekonomika je preučevanje evanje ravnanja ljudi v vsakdanjem življenju. ivljenju. (Alfred Marshall) Glavni cilj politične ekonomije v vsaki deželi eli je povečati

Διαβάστε περισσότερα

EKONOMIKA ZA INŽENIRJE VAJE 3

EKONOMIKA ZA INŽENIRJE VAJE 3 Univerza v Novi Gorici Poslovno-tehniška fakulteta Program: Gospodarski inženiring II. stopnje EKONOMIKA ZA INŽENIRJE VAJE 3 asist. Drago Papler, mag. gosp. inž. Program: Gospodarski inženiring II. stopnje

Διαβάστε περισσότερα

1. Definicijsko območje, zaloga vrednosti. 2. Naraščanje in padanje, ekstremi. 3. Ukrivljenost. 4. Trend na robu definicijskega območja

1. Definicijsko območje, zaloga vrednosti. 2. Naraščanje in padanje, ekstremi. 3. Ukrivljenost. 4. Trend na robu definicijskega območja ZNAČILNOSTI FUNKCIJ ZNAČILNOSTI FUNKCIJE, KI SO RAZVIDNE IZ GRAFA. Deinicijsko območje, zaloga vrednosti. Naraščanje in padanje, ekstremi 3. Ukrivljenost 4. Trend na robu deinicijskega območja 5. Periodičnost

Διαβάστε περισσότερα

Kotne in krožne funkcije

Kotne in krožne funkcije Kotne in krožne funkcije Kotne funkcije v pravokotnem trikotniku Avtor: Rok Kralj, 4.a Gimnazija Vič, 009/10 β a c γ b α sin = a c cos= b c tan = a b cot = b a Sinus kota je razmerje kotu nasprotne katete

Διαβάστε περισσότερα

Zaporedja. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 15. oktober Gregor Dolinar Matematika 1

Zaporedja. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 15. oktober Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 15. oktober 2013 Oglejmo si, kako množimo dve kompleksni števili, dani v polarni obliki. Naj bo z 1 = r 1 (cosϕ 1 +isinϕ 1 )

Διαβάστε περισσότερα

Splošno o interpolaciji

Splošno o interpolaciji Splošno o interpolaciji J.Kozak Numerične metode II (FM) 2011-2012 1 / 18 O funkciji f poznamo ali hočemo uporabiti le posamezne podatke, na primer vrednosti r i = f (x i ) v danih točkah x i Izberemo

Διαβάστε περισσότερα

Osnove elektrotehnike uvod

Osnove elektrotehnike uvod Osnove elektrotehnike uvod Uvod V nadaljevanju navedena vprašanja so prevod testnih vprašanj, ki sem jih našel na omenjeni spletni strani. Vprašanja zajemajo temeljna znanja opredeljenega strokovnega področja.

Διαβάστε περισσότερα

PONOVITEV SNOVI ZA 4. TEST

PONOVITEV SNOVI ZA 4. TEST PONOVITEV SNOVI ZA 4. TEST 1. * 2. *Galvanski člen z napetostjo 1,5 V požene naboj 40 As. Koliko električnega dela opravi? 3. ** Na uporniku je padec napetosti 25 V. Upornik prejme 750 J dela v 5 minutah.

Διαβάστε περισσότερα

Numerično reševanje. diferencialnih enačb II

Numerično reševanje. diferencialnih enačb II Numerčno reševanje dferencaln enačb I Dferencalne enačbe al ssteme dferencaln enačb rešujemo numerčno z več razlogov:. Ne znamo j rešt analtčno.. Posamezn del dferencalne enačbe podan tabelarčno. 3. Podatke

Διαβάστε περισσότερα

SKUPNE PORAZDELITVE VEČ SLUČAJNIH SPREMENLJIVK

SKUPNE PORAZDELITVE VEČ SLUČAJNIH SPREMENLJIVK SKUPNE PORAZDELITVE SKUPNE PORAZDELITVE VEČ SLUČAJNIH SPREMENLJIVK Kovaec vržemo trikrat. Z ozačimo število grbov ri rvem metu ( ali ), z Y a skuo število grbov (,, ali 3). Kako sta sremelivki i Y odvisi

Διαβάστε περισσότερα

Integralni račun. Nedoločeni integral in integracijske metrode. 1. Izračunaj naslednje nedoločene integrale: (a) dx. (b) x 3 +3+x 2 dx, (c) (d)

Integralni račun. Nedoločeni integral in integracijske metrode. 1. Izračunaj naslednje nedoločene integrale: (a) dx. (b) x 3 +3+x 2 dx, (c) (d) Integralni račun Nedoločeni integral in integracijske metrode. Izračunaj naslednje nedoločene integrale: d 3 +3+ 2 d, (f) (g) (h) (i) (j) (k) (l) + 3 4d, 3 +e +3d, 2 +4+4 d, 3 2 2 + 4 d, d, 6 2 +4 d, 2

Διαβάστε περισσότερα

Frekvenčna analiza neperiodičnih signalov. Analiza signalov prof. France Mihelič

Frekvenčna analiza neperiodičnih signalov. Analiza signalov prof. France Mihelič Frekvenčna analiza neperiodičnih signalov Analiza signalov prof. France Mihelič Vpliv postopka daljšanja periode na spekter periodičnega signala Opazujmo družino sodih periodičnih pravokotnih impulzov

Διαβάστε περισσότερα

Transformator. Delovanje transformatorja I. Delovanje transformatorja II

Transformator. Delovanje transformatorja I. Delovanje transformatorja II Transformator Transformator je naprava, ki v osnovi pretvarja napetost iz enega nivoja v drugega. Poznamo vrsto različnih izvedb transformatorjev, glede na njihovo specifičnost uporabe:. Energetski transformator.

Διαβάστε περισσότερα

EKONOMIJA: Q&A II. MIKROEKONOMIJA

EKONOMIJA: Q&A II. MIKROEKONOMIJA II. Mikroekonomija 1. Uvod 2. Vedenje potrošnika v tržnem okolju 3. opolna konkurenca 4. Ravnotežje na konkurenčnem trgu 5. Elastičnost 6. premembe tržnega ravnotežja 7. odjetja in teorija produkcije 8.

Διαβάστε περισσότερα

8. Diskretni LTI sistemi

8. Diskretni LTI sistemi 8. Diskreti LI sistemi. Naloga Določite odziv diskretega LI sistema s podaim odzivom a eoti impulz, a podai vhodi sigal. h[] x[] - - 5 6 7 - - 5 6 7 LI sistem se a vsak eoti impulz δ[] a vhodu odzove z

Διαβάστε περισσότερα

SPTE V OBRATU PRIPRAVE LESA

SPTE V OBRATU PRIPRAVE LESA Laboratorij za termoenergetiko SPTE V OBRATU PRIPRAVE LESA Avditorna demonstracijska vaja Ekonomska in energijska analiza kotla in SPTE v sušilnici lesa Cilj vaje analiza proizvodnje toplote za potrebe

Διαβάστε περισσότερα

Monetarna ekonomija. Cenovna presenečenja. Igor Masten. Univerza v Ljubljani - Ekonomska fakulteta

Monetarna ekonomija. Cenovna presenečenja. Igor Masten. Univerza v Ljubljani - Ekonomska fakulteta Monetarna ekonomija Cenovna presenečenja Igor Masten Univerza v Ljubljani - Ekonomska fakulteta 2013 igor.masten@ef.uni-lj.si (EF) Monetarna ekonomija 2013 1 / 22 Stilizirana empirična dejstva Kaj pravijo

Διαβάστε περισσότερα

EKONOMSKI VIDIKI MANAGEMENTA ZAPISKI PEDAVANJ

EKONOMSKI VIDIKI MANAGEMENTA ZAPISKI PEDAVANJ EKONOMSKI VIDIKI MANAGEMENTA ZAPISKI PEDAVANJ Študijsko leto 2009/2010 Valter Ilenič KAZALO UVOD V EKONOMIJO...4 1. EKONOMSKA ZNANOST...4 2. TEMELJNI PROBLEM EKONOMIJE...5 3. MIKROEKONOMIJA...6 3.1. Proizvodnja...7

Διαβάστε περισσότερα

Dejavniki ekonomičnosti: potroški poslovnih prvin, cene za enoto poslovnih prvin. Če upoštevamo E = P/O potem še: prodajne cene proizvodov.

Dejavniki ekonomičnosti: potroški poslovnih prvin, cene za enoto poslovnih prvin. Če upoštevamo E = P/O potem še: prodajne cene proizvodov. Časovne metode amortiziranja: metoda enakih letnih zneskov metoda naraščajočih letnih zneskov metoda padajočih letnih zneskov linearna metoda s spremenjenimi stopnjami Izhajajo iz podmene, da ekonomska

Διαβάστε περισσότερα

1. Trikotniki hitrosti

1. Trikotniki hitrosti . Trikotniki hitrosti. Z radialno črpalko želimo črpati vodo pri pogojih okolice z nazivnim pretokom 0 m 3 /h. Notranji premer rotorja je 4 cm, zunanji premer 8 cm, širina rotorja pa je,5 cm. Frekvenca

Διαβάστε περισσότερα

13. Jacobijeva metoda za računanje singularnega razcepa

13. Jacobijeva metoda za računanje singularnega razcepa 13. Jacobijeva metoda za računanje singularnega razcepa Bor Plestenjak NLA 25. maj 2010 Bor Plestenjak (NLA) 13. Jacobijeva metoda za računanje singularnega razcepa 25. maj 2010 1 / 12 Enostranska Jacobijeva

Διαβάστε περισσότερα

Politična ekonomija. 3. Menjava in potrošnja ponudba in povpraševanje. 4. Proizvodnja in stroški. 5. Delitev Trg delovne sile in ekonomske blaginje

Politična ekonomija. 3. Menjava in potrošnja ponudba in povpraševanje. 4. Proizvodnja in stroški. 5. Delitev Trg delovne sile in ekonomske blaginje Politična ekonomija En kolokvij obvezen za pristop k izpitu (kar nad 15 točk se šteje k končnem izpitu) in dva neobvezna kolokvija. Izpit 8 vprašanj, pol strani na vprašanje, 2 do 3 so računske naloge

Διαβάστε περισσότερα

Enačba, v kateri poleg neznane funkcije neodvisnih spremenljivk ter konstant nastopajo tudi njeni odvodi, se imenuje diferencialna enačba.

Enačba, v kateri poleg neznane funkcije neodvisnih spremenljivk ter konstant nastopajo tudi njeni odvodi, se imenuje diferencialna enačba. 1. Osnovni pojmi Enačba, v kateri poleg neznane funkcije neodvisnih spremenljivk ter konstant nastopajo tudi njeni odvodi, se imenuje diferencialna enačba. Primer 1.1: Diferencialne enačbe so izrazi: y

Διαβάστε περισσότερα

Iterativno reševanje sistemov linearnih enačb. Numerične metode, sistemi linearnih enačb. Numerične metode FE, 2. december 2013

Iterativno reševanje sistemov linearnih enačb. Numerične metode, sistemi linearnih enačb. Numerične metode FE, 2. december 2013 Numerične metode, sistemi linearnih enačb B. Jurčič Zlobec Numerične metode FE, 2. december 2013 1 Vsebina 1 z n neznankami. a i1 x 1 + a i2 x 2 + + a in = b i i = 1,..., n V matrični obliki zapišemo:

Διαβάστε περισσότερα

DISKRETNA FOURIERJEVA TRANSFORMACIJA

DISKRETNA FOURIERJEVA TRANSFORMACIJA 29.03.2004 Definicija DFT Outline DFT je linearna transformacija nekega vektorskega prostora dimenzije n nad obsegom K, ki ga označujemo z V K, pri čemer ima slednji lastnost, da vsebuje nek poseben element,

Διαβάστε περισσότερα

p 1 ENTROPIJSKI ZAKON

p 1 ENTROPIJSKI ZAKON ENROPIJSKI ZAKON REERZIBILNA srememba: moža je obrjea srememba reko eakih vmesih staj kot rvota srememba. Po obeh sremembah e sme biti obeih trajih srememb v bližji i dalji okolici. IREERZIBILNA srememba:

Διαβάστε περισσότερα

Matematika 1. Gregor Dolinar. 2. januar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. Gregor Dolinar Matematika 1

Matematika 1. Gregor Dolinar. 2. januar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. Gregor Dolinar Matematika 1 Mtemtik 1 Gregor Dolinr Fkultet z elektrotehniko Univerz v Ljubljni 2. jnur 2014 Gregor Dolinr Mtemtik 1 Izrek (Izrek o povprečni vrednosti) Nj bo m ntnčn spodnj mej in M ntnčn zgornj mej integrbilne funkcije

Διαβάστε περισσότερα

1. Έντυπα αιτήσεων αποζημίωσης... 2 1.1. Αξίωση αποζημίωσης... 2 1.1.1. Έντυπο... 2 1.1.2. Πίνακας μεταφράσεων των όρων του εντύπου...

1. Έντυπα αιτήσεων αποζημίωσης... 2 1.1. Αξίωση αποζημίωσης... 2 1.1.1. Έντυπο... 2 1.1.2. Πίνακας μεταφράσεων των όρων του εντύπου... ΑΠΟΖΗΜΙΩΣΗ ΘΥΜΑΤΩΝ ΕΓΚΛΗΜΑΤΙΚΩΝ ΠΡΑΞΕΩΝ ΣΛΟΒΕΝΙΑ 1. Έντυπα αιτήσεων αποζημίωσης... 2 1.1. Αξίωση αποζημίωσης... 2 1.1.1. Έντυπο... 2 1.1.2. Πίνακας μεταφράσεων των όρων του εντύπου... 3 1 1. Έντυπα αιτήσεων

Διαβάστε περισσότερα

Izpeljava Jensenove in Hölderjeve neenakosti ter neenakosti Minkowskega

Izpeljava Jensenove in Hölderjeve neenakosti ter neenakosti Minkowskega Izeljava Jensenove in Hölderjeve neenakosti ter neenakosti Minkowskega 1. Najosnovnejše o konveksnih funkcijah Definicija. Naj bo X vektorski rostor in D X konveksna množica. Funkcija ϕ: D R je konveksna,

Διαβάστε περισσότερα

Podobnost matrik. Matematika II (FKKT Kemijsko inženirstvo) Diagonalizacija matrik

Podobnost matrik. Matematika II (FKKT Kemijsko inženirstvo) Diagonalizacija matrik Podobnost matrik Matematika II (FKKT Kemijsko inženirstvo) Matjaž Željko FKKT Kemijsko inženirstvo 14 teden (Zadnja sprememba: 23 maj 213) Matrika A R n n je podobna matriki B R n n, če obstaja obrnljiva

Διαβάστε περισσότερα

Vaje iz predmeta UPRAVLJANJE IN RAVNANJE PODJETJA. 5. vaje 1

Vaje iz predmeta UPRAVLJANJE IN RAVNANJE PODJETJA. 5. vaje 1 Vaje iz predmeta UPRAVLJANJE IN RAVNANJE PODJETJA 5. vaje 1 5. Vaje: Planiranje in vloga analize poslovanja 5. vaje 2 1. Podjetje upravljajo. lastniki Kaj že vemo? 2. Ker je vir moči, lastnina imajo managerji

Διαβάστε περισσότερα

Funkcije več spremenljivk

Funkcije več spremenljivk DODATEK C Funkcije več spremenljivk C.1. Osnovni pojmi Funkcija n spremenljivk je predpis: f : D f R, (x 1, x 2,..., x n ) u = f (x 1, x 2,..., x n ) kjer D f R n imenujemo definicijsko območje funkcije

Διαβάστε περισσότερα

diferencialne enačbe - nadaljevanje

diferencialne enačbe - nadaljevanje 12. vaja iz Matematike 2 (VSŠ) avtorica: Melita Hajdinjak datum: Ljubljana, 2009 diferencialne enačbe - nadaljevanje Ortogonalne trajektorije Dana je 1-parametrična družina krivulj F(x, y, C) = 0. Ortogonalne

Διαβάστε περισσότερα

UČINKOVITOST, USPEŠNOST IN FINANCIRANJE PODJETJA UVOD. Finančne odločitve in investicijske odločitve. Finančne/investicijske odločitve 2/24/12

UČINKOVITOST, USPEŠNOST IN FINANCIRANJE PODJETJA UVOD. Finančne odločitve in investicijske odločitve. Finančne/investicijske odločitve 2/24/12 UČINKOVITOST, USPEŠNOST IN FINANCIRANJE PODJETJA UVOD doc. dr. Boštjan Aver Februar 2012 Finančne odločitve in investicijske odločitve Podjetje se mora ukvarjati s finančnimi odločitvami (pasiva) in investicijskimi

Διαβάστε περισσότερα

IZVODI ZADACI ( IV deo) Rešenje: Najpre ćemo logaritmovati ovu jednakost sa ln ( to beše prirodni logaritam za osnovu e) a zatim ćemo

IZVODI ZADACI ( IV deo) Rešenje: Najpre ćemo logaritmovati ovu jednakost sa ln ( to beše prirodni logaritam za osnovu e) a zatim ćemo IZVODI ZADACI ( IV deo) LOGARITAMSKI IZVOD Logariamskim izvodom funkcije f(), gde je >0 i, nazivamo izvod logarima e funkcije, o jes: (ln ) f ( ) f ( ) Primer. Nadji izvod funkcije Najpre ćemo logarimovai

Διαβάστε περισσότερα

Državni izpitni center SPOMLADANSKI IZPITNI ROK *M * NAVODILA ZA OCENJEVANJE. Sreda, 3. junij 2015 SPLOŠNA MATURA

Državni izpitni center SPOMLADANSKI IZPITNI ROK *M * NAVODILA ZA OCENJEVANJE. Sreda, 3. junij 2015 SPLOŠNA MATURA Državni izpitni center *M15143113* SPOMLADANSKI IZPITNI ROK NAVODILA ZA OCENJEVANJE Sreda, 3. junij 2015 SPLOŠNA MATURA RIC 2015 M151-431-1-3 2 IZPITNA POLA 1 Naloga Odgovor Naloga Odgovor Naloga Odgovor

Διαβάστε περισσότερα

D f, Z f. Lastnosti. Linearna funkcija. Definicija Linearna funkcija f : je definirana s predpisom f(x) = kx+n; k,

D f, Z f. Lastnosti. Linearna funkcija. Definicija Linearna funkcija f : je definirana s predpisom f(x) = kx+n; k, Linearna funkcija Linearna funkcija f : je definirana s predpisom f(x) = kx+n; k, n ᄀ. k smerni koeficient n začetna vrednost D f, Z f Definicijsko območje linearne funkcije so vsa realna števila. Zaloga

Διαβάστε περισσότερα

Kvadratne forme. Poglavje XI. 1 Definicija in osnovne lastnosti

Kvadratne forme. Poglavje XI. 1 Definicija in osnovne lastnosti Poglavje XI Kvadratne forme V zadnjem poglavju si bomo ogledali še eno vrsto preslikav, ki jih tudi lahko podamo z matrikami. To so tako imenovane kvadratne forme, ki niso več linearne preslikave. Kvadratne

Διαβάστε περισσότερα

Kotni funkciji sinus in kosinus

Kotni funkciji sinus in kosinus Kotni funkciji sinus in kosinus Oznake: sinus kota x označujemo z oznako sin x, kosinus kota x označujemo z oznako cos x, DEFINICIJA V PRAVOKOTNEM TRIKOTNIKU: Kotna funkcija sinus je definirana kot razmerje

Διαβάστε περισσότερα

Gospodarjenje je zavestna človekova dejavnost, njen namen je zmanjšati omejenost dobrin s katerimi ljudje zadovoljujejo svoje potrebe.

Gospodarjenje je zavestna človekova dejavnost, njen namen je zmanjšati omejenost dobrin s katerimi ljudje zadovoljujejo svoje potrebe. Poslovni proces: Poslovni učinki - proizvodi ali opravljene storitve Poslovni proces - proces opravljanja dejavnosti podjetja, rezultati so poslovni učinki (proizvodnja, storitvena in trgovska podjetja,

Διαβάστε περισσότερα

Na pregledni skici napišite/označite ustrezne točke in paraboli. A) 12 B) 8 C) 4 D) 4 E) 8 F) 12

Na pregledni skici napišite/označite ustrezne točke in paraboli. A) 12 B) 8 C) 4 D) 4 E) 8 F) 12 Predizpit, Proseminar A, 15.10.2015 1. Točki A(1, 2) in B(2, b) ležita na paraboli y = ax 2. Točka H leži na y osi in BH je pravokotna na y os. Točka C H leži na nosilki BH tako, da je HB = BC. Parabola

Διαβάστε περισσότερα

vezani ekstremi funkcij

vezani ekstremi funkcij 11. vaja iz Matematike 2 (UNI) avtorica: Melita Hajdinjak datum: Ljubljana, 2009 ekstremi funkcij več spremenljivk nadaljevanje vezani ekstremi funkcij Dana je funkcija f(x, y). Zanimajo nas ekstremi nad

Διαβάστε περισσότερα

Matematika I (VS) Univerza v Ljubljani, FE. Melita Hajdinjak 2013/14. Pregled elementarnih funkcij. Potenčna funkcija. Korenska funkcija.

Matematika I (VS) Univerza v Ljubljani, FE. Melita Hajdinjak 2013/14. Pregled elementarnih funkcij. Potenčna funkcija. Korenska funkcija. 1 / 46 Univerza v Ljubljani, FE Potenčna Korenska Melita Hajdinjak Matematika I (VS) Kotne 013/14 / 46 Potenčna Potenčna Funkcijo oblike f() = n, kjer je n Z, imenujemo potenčna. Število n imenujemo eksponent.

Διαβάστε περισσότερα

II. LIMITA IN ZVEZNOST FUNKCIJ

II. LIMITA IN ZVEZNOST FUNKCIJ II. LIMITA IN ZVEZNOST FUNKCIJ. Preslikave med množicami Funkcija ali preslikava med dvema množicama A in B je predpis f, ki vsakemu elementu x množice A priredi natanko določen element y množice B. Važno

Διαβάστε περισσότερα

Matematika. Funkcije in enačbe

Matematika. Funkcije in enačbe Matematika Funkcije in enačbe (1) Nariši grafe naslednjih funkcij: (a) f() = 1, (b) f() = 3, (c) f() = 3. Rešitev: (a) Linearna funkcija f() = 1 ima začetno vrednost f(0) = 1 in ničlo = 1/. Definirana

Διαβάστε περισσότερα

Proizvajalna funkcija

Proizvajalna funkcija Proizvajalna funkcija in računovodske informacije za odločanje o proizvajanju učinkov mag. Darjana Vidic Vsebina predavanja 1. Opredelitev proizvajalne funkcije 2. Računovodske informacije za odločanje

Διαβάστε περισσότερα

V tem poglavju bomo vpeljali pojem determinante matrike, spoznali bomo njene lastnosti in nekaj metod za računanje determinant.

V tem poglavju bomo vpeljali pojem determinante matrike, spoznali bomo njene lastnosti in nekaj metod za računanje determinant. Poglavje IV Determinanta matrike V tem poglavju bomo vpeljali pojem determinante matrike, spoznali bomo njene lastnosti in nekaj metod za računanje determinant 1 Definicija Preden definiramo determinanto,

Διαβάστε περισσότερα

FAKULTETA ZA STROJNIŠTVO Matematika 4 Pisni izpit 22. junij Navodila

FAKULTETA ZA STROJNIŠTVO Matematika 4 Pisni izpit 22. junij Navodila FAKULTETA ZA STROJNIŠTVO Matematika 4 Pisni izpit 22 junij 212 Ime in priimek: Vpisna št: Navodila Pazljivo preberite besedilo naloge, preden se lotite reševanja Veljale bodo samo rešitve na papirju, kjer

Διαβάστε περισσότερα

Osnove sklepne statistike

Osnove sklepne statistike Univerza v Ljubljani Fakulteta za farmacijo Osnove sklepne statistike doc. dr. Mitja Kos, mag. farm. Katedra za socialno farmacijo e-pošta: mitja.kos@ffa.uni-lj.si Intervalna ocena oz. interval zaupanja

Διαβάστε περισσότερα

2 M Prazna stran

2 M Prazna stran 2 M52-70--3 Prazna stran 3 M52-70--3 IZPITNA POLA Naloga Odgovor Naloga Odgovor Naloga Odgovor Naloga Odgovor C E 2 C 3 C 2 E 2 C 22 B 32 E 3 B 3 C 23 D 33 C 4 D 4 C 24 B 34 E 5 B 5 B 25 C 35 D 6 D 6 C

Διαβάστε περισσότερα

IZVODI ZADACI (I deo)

IZVODI ZADACI (I deo) IZVODI ZADACI (I deo) Najpre da se podsetimo tablice i osnovnih pravila:. C`=0. `=. ( )`= 4. ( n )`=n n-. (a )`=a lna 6. (e )`=e 7. (log a )`= 8. (ln)`= ` ln a (>0) 9. = ( 0) 0. `= (>0) (ovde je >0 i a

Διαβάστε περισσότερα

Definicija. definiramo skalarni produkt. x i y i. in razdaljo. d(x, y) = x y = < x y, x y > = n (x i y i ) 2. i=1. i=1

Definicija. definiramo skalarni produkt. x i y i. in razdaljo. d(x, y) = x y = < x y, x y > = n (x i y i ) 2. i=1. i=1 Funkcije več realnih spremenljivk Osnovne definicije Limita in zveznost funkcije več spremenljivk Parcialni odvodi funkcije več spremenljivk Gradient in odvod funkcije več spremenljivk v dani smeri Parcialni

Διαβάστε περισσότερα

Gimnazija Krˇsko. vektorji - naloge

Gimnazija Krˇsko. vektorji - naloge Vektorji Naloge 1. V koordinatnem sistemu so podane točke A(3, 4), B(0, 2), C( 3, 2). a) Izračunaj dolžino krajevnega vektorja točke A. (2) b) Izračunaj kot med vektorjema r A in r C. (4) c) Izrazi vektor

Διαβάστε περισσότερα

MATEMATIČNI IZRAZI V MAFIRA WIKIJU

MATEMATIČNI IZRAZI V MAFIRA WIKIJU I FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Jadranska cesta 19 1000 Ljubljan Ljubljana, 25. marec 2011 MATEMATIČNI IZRAZI V MAFIRA WIKIJU KOMUNICIRANJE V MATEMATIKI Darja Celcer II KAZALO: 1 VSTAVLJANJE MATEMATIČNIH

Διαβάστε περισσότερα

Matematika 1. Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta

Matematika 1. Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta Matematika 1 Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta 21. april 2008 102 Poglavje 4 Odvod 4.1 Definicija odvoda Naj bo funkcija f definirana na intervalu (a, b) in x 0 točka s tega intervala. Vzemimo

Διαβάστε περισσότερα

Osnove matematične analize 2016/17

Osnove matematične analize 2016/17 Osnove matematične analize 216/17 Neža Mramor Kosta Fakulteta za računalništvo in informatiko Univerza v Ljubljani Kaj je funkcija? Funkcija je predpis, ki vsakemu elementu x iz definicijskega območja

Διαβάστε περισσότερα

Matematika 2. Diferencialne enačbe drugega reda

Matematika 2. Diferencialne enačbe drugega reda Matematika 2 Diferencialne enačbe drugega reda (1) Reši homogene diferencialne enačbe drugega reda s konstantnimi koeficienti: (a) y 6y + 8y = 0, (b) y 2y + y = 0, (c) y + y = 0, (d) y + 2y + 2y = 0. Rešitev:

Διαβάστε περισσότερα

Tabele termodinamskih lastnosti vode in vodne pare

Tabele termodinamskih lastnosti vode in vodne pare Univerza v Ljubljani Fakulteta za strojništvo Laboratorij za termoenergetiko Tabele termodinamskih lastnosti vode in vodne pare po modelu IAPWS IF-97 izračunano z XSteam Excel v2.6 Magnus Holmgren, xsteam.sourceforge.net

Διαβάστε περισσότερα

VEKTORJI. Operacije z vektorji

VEKTORJI. Operacije z vektorji VEKTORJI Vektorji so matematični objekti, s katerimi opisujemo določene fizikalne količine. V tisku jih označujemo s krepko natisnjenimi črkami (npr. a), pri pisanju pa s puščico ( a). Fizikalne količine,

Διαβάστε περισσότερα

Državni izpitni center SPOMLADANSKI IZPITNI ROK *M * FIZIKA NAVODILA ZA OCENJEVANJE. Petek, 10. junij 2016 SPLOŠNA MATURA

Državni izpitni center SPOMLADANSKI IZPITNI ROK *M * FIZIKA NAVODILA ZA OCENJEVANJE. Petek, 10. junij 2016 SPLOŠNA MATURA Državni izpitni center *M16141113* SPOMLADANSKI IZPITNI ROK FIZIKA NAVODILA ZA OCENJEVANJE Petek, 1. junij 16 SPLOŠNA MATURA RIC 16 M161-411-3 M161-411-3 3 IZPITNA POLA 1 Naloga Odgovor Naloga Odgovor

Διαβάστε περισσότερα

Statistična analiza. doc. dr. Mitja Kos, mag. farm. Katedra za socialno farmacijo Univerza v Ljubljani- Fakulteta za farmacijo

Statistična analiza. doc. dr. Mitja Kos, mag. farm. Katedra za socialno farmacijo Univerza v Ljubljani- Fakulteta za farmacijo Statistična analiza opisnih spremenljivk doc. dr. Mitja Kos, mag. arm. Katedra za socialno armacijo Univerza v Ljubljani- Fakulteta za armacijo Statistični znaki Proučevane spremenljivke: statistični znaki

Διαβάστε περισσότερα

CM707. GR Οδηγός χρήσης... 2-7. SLO Uporabniški priročnik... 8-13. CR Korisnički priručnik... 14-19. TR Kullanım Kılavuzu... 20-25

CM707. GR Οδηγός χρήσης... 2-7. SLO Uporabniški priročnik... 8-13. CR Korisnički priručnik... 14-19. TR Kullanım Kılavuzu... 20-25 1 2 3 4 5 6 7 OFFMANAUTO CM707 GR Οδηγός χρήσης... 2-7 SLO Uporabniški priročnik... 8-13 CR Korisnički priručnik... 14-19 TR Kullanım Kılavuzu... 20-25 ENG User Guide... 26-31 GR CM707 ΟΔΗΓΟΣ ΧΡΗΣΗΣ Περιγραφή

Διαβάστε περισσότερα

PROCESIRANJE SIGNALOV

PROCESIRANJE SIGNALOV Rešive pisega izpia PROCESIRANJE SIGNALOV Daum: 7... aloga Kolikša je ampliuda reje harmoske kompoee arisaega periodičega sigala? f() - -3 - - 3 Rešiev: Časova fukcija a iervalu ( /,/) je lieara fukcija:

Διαβάστε περισσότερα

1. Kaj v računovodskem pristopu pomenita obdelava in zajemanje opredmetenih osnovnih sredstev?

1. Kaj v računovodskem pristopu pomenita obdelava in zajemanje opredmetenih osnovnih sredstev? 1 Kaj v računovodskem pristopu pomenita obdelava in zajemanje opredmetenih osnovnih sredstev? OPREDMETENA OSNOVNA SREDSTVA (OOS) So vedno premoženje podjetja To premoženje ima lahko podjetje : v lasti

Διαβάστε περισσότερα

Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko MATEMATIKA. Polona Oblak

Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko MATEMATIKA. Polona Oblak Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko MATEMATIKA Polona Oblak Ljubljana, 04 CIP - Kataložni zapis o publikaciji Narodna in univerzitetna knjižnica, Ljubljana 5(075.8)(0.034.) OBLAK,

Διαβάστε περισσότερα

Matematika 1. Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta

Matematika 1. Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta Matematika Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta 6. november 200 Poglavje 2 Zaporedja in številske vrste 2. Zaporedja 2.. Uvod Definicija 2... Zaporedje (a n ) = a, a 2,..., a n,... je predpis,

Διαβάστε περισσότερα

EKONOMIKA IN MENEDŽMENT PODJETJA MARIJA TURNŠEK MIKAČIĆ

EKONOMIKA IN MENEDŽMENT PODJETJA MARIJA TURNŠEK MIKAČIĆ EKONOMIKA IN MENEDŽMENT PODJETJA MARIJA TURNŠEK MIKAČIĆ Višješolski strokovni program: Urejanje podeželja in krajine Učbenik: Ekonomika in menedžment podjetja Gradivo za 1. letnik Avtorica: mag. Marija

Διαβάστε περισσότερα

Vaja: Odbojnostni senzor z optičnimi vlakni. Namen vaje

Vaja: Odbojnostni senzor z optičnimi vlakni. Namen vaje Namen vaje Spoznavanje osnovnih fiber-optičnih in optomehanskih komponent Spoznavanje načela delovanja in praktične uporabe odbojnostnega senzorja z optičnimi vlakni, Delo z merilnimi instrumenti (signal-generator,

Διαβάστε περισσότερα

UNIVERZITET U NIŠU ELEKTRONSKI FAKULTET SIGNALI I SISTEMI. Zbirka zadataka

UNIVERZITET U NIŠU ELEKTRONSKI FAKULTET SIGNALI I SISTEMI. Zbirka zadataka UNIVERZITET U NIŠU ELEKTRONSKI FAKULTET Goran Stančić SIGNALI I SISTEMI Zbirka zadataka NIŠ, 014. Sadržaj 1 Konvolucija Literatura 11 Indeks pojmova 11 3 4 Sadržaj 1 Konvolucija Zadatak 1. Odrediti konvoluciju

Διαβάστε περισσότερα

Zanesljivost psihološkega merjenja. Osnovni model, koeficient α in KR-21

Zanesljivost psihološkega merjenja. Osnovni model, koeficient α in KR-21 Zanesljivost psihološkega merjenja Osnovni model, koeficient α in KR- Osnovni model in KTT V kolikšni meri na testne dosežke vplivajo slučajne napake? oziroma, kako natančno smo izmerili neko lastnost.

Διαβάστε περισσότερα

EKONOMIJA ALENKA BRADAČ

EKONOMIJA ALENKA BRADAČ EKONOMIJA ALENKA BRADAČ Višješolski strokovni program: Ekonomist Učbenik: Ekonomija Gradivo za 1. letnik Avtorica: Mag. Alenka Bradač, univ. dipl. ekon. Zavod IRC Višja strokovna šola Strokovna recenzentka:

Διαβάστε περισσότερα

( , 2. kolokvij)

( , 2. kolokvij) A MATEMATIKA (0..20., 2. kolokvij). Zadana je funkcija y = cos 3 () 2e 2. (a) Odredite dy. (b) Koliki je nagib grafa te funkcije za = 0. (a) zadanu implicitno s 3 + 2 y = sin y, (b) zadanu parametarski

Διαβάστε περισσότερα

Trigonometrija 2. Adicijske formule. Formule dvostrukog kuta Formule polovičnog kuta Pretvaranje sume(razlike u produkt i obrnuto

Trigonometrija 2. Adicijske formule. Formule dvostrukog kuta Formule polovičnog kuta Pretvaranje sume(razlike u produkt i obrnuto Trigonometrija Adicijske formule Formule dvostrukog kuta Formule polovičnog kuta Pretvaranje sume(razlike u produkt i obrnuto Razumijevanje postupka izrade složenijeg matematičkog problema iz osnova trigonometrije

Διαβάστε περισσότερα

,..., y T imenujemo časovna vrsta.

,..., y T imenujemo časovna vrsta. ČASOVNE VRSTE. UVOD Številsko spremenljivko Y opazujemo v času. Podatki se nanašajo na zaporedna časovna obdobja t, t,..., t T. Statistično vrsto y, y,..., y T imenujemo časovna vrsta. T dolžina časovne

Διαβάστε περισσότερα

Analiza 2 Rešitve 14. sklopa nalog

Analiza 2 Rešitve 14. sklopa nalog Analiza Rešitve 1 sklopa nalog Navadne diferencialne enačbe višjih redov in sistemi diferencialnih enačb (1) Reši homogene diferencialne enačbe drugega reda s konstantnimi koeficienti: (a) 6 + 8 0, (b)

Διαβάστε περισσότερα

Vaje iz MATEMATIKE 8. Odvod funkcije., pravimo, da je funkcija f odvedljiva v točki x 0 z odvodom. f (x f(x 0 + h) f(x 0 ) 0 ) := lim

Vaje iz MATEMATIKE 8. Odvod funkcije., pravimo, da je funkcija f odvedljiva v točki x 0 z odvodom. f (x f(x 0 + h) f(x 0 ) 0 ) := lim Študij AHITEKTURE IN URBANIZMA, šol l 06/7 Vaje iz MATEMATIKE 8 Odvod funkcije f( Definicija: Naj bo f definirana na neki okolici točke 0 Če obstaja lim 0 +h f( 0 h 0 h, pravimo, da je funkcija f odvedljiva

Διαβάστε περισσότερα

Matematika vaja. Matematika FE, Ljubljana, Slovenija Fakulteta za Elektrotehniko 1000 Ljubljana, Tržaška 25, Slovenija

Matematika vaja. Matematika FE, Ljubljana, Slovenija Fakulteta za Elektrotehniko 1000 Ljubljana, Tržaška 25, Slovenija Matematika 1 3. vaja B. Jurčič Zlobec 1 1 Univerza v Ljubljani, Fakulteta za Elektrotehniko 1000 Ljubljana, Tržaška 25, Slovenija Matematika FE, Ljubljana, Slovenija 2011 Določi stekališča zaporedja a

Διαβάστε περισσότερα

Državni izpitni center SPOMLADANSKI IZPITNI ROK *M * NAVODILA ZA OCENJEVANJE. Petek, 12. junij 2015 SPLOŠNA MATURA

Državni izpitni center SPOMLADANSKI IZPITNI ROK *M * NAVODILA ZA OCENJEVANJE. Petek, 12. junij 2015 SPLOŠNA MATURA Državni izpitni center *M543* SPOMLADANSKI IZPITNI ROK NAVODILA ZA OCENJEVANJE Petek,. junij 05 SPLOŠNA MATURA RIC 05 M543 M543 3 IZPITNA POLA Naloga Odgovor Naloga Odgovor Naloga Odgovor Naloga Odgovor

Διαβάστε περισσότερα