Search results

1

Stopień agregacji przestrzennej a zmienność szeregów czasowych cen surowców rolnych

100%

Hamulczuk M.

Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych

|

2011

|

vol. 12

|

issue 2

180-190

PL

Ryzyko cenowe, na jakie narażeni są uczestnicy rynku wiąże się z niepewnością, co do poziomu i kierunku zmian otrzymywanych i płaconych. W celu empirycznego oszacowania ryzyka cenowego wykorzystuje się między innymi miary zmienności historycznej. Różnego rodzaju ograniczenia powodują, że w praktyce informacja rynkowa stanowiąca odniesienie dla zachowań uczestników rynku ograniczana jest do cen przeciętnych w kraju. Ceny takie nie zawsze odzwierciedlają lokalne uwarunkowania i poprzez sam proces agregacji mogą zaniżać szacowane ryzyko zmian cen. Celem niniejszego opracowania była odpowiedź na pytanie na ile agregacja przestrzenna danych zmienia charakterystyki szeregów czasowych, a tym samym wpływa na skalę i charakter obserwowanej zmienności. Interesujące było również zbadanie faktu występowania zmienności warunkowej w zależności od stopnia agregacji cen. Materiał badawczy stanowiły tygodniowe ceny pszenicy na poziomie kraju, województwa i rynku lokalnego (targowisko).

EN

Price risk on the spot market is directly connected with uncertainty about change of prices paid and received by market participants. It means that the risk level is a function of the volatility of the level and relation of those prices. To assess price risk a historical price volatility measures are used among the others. Thus is needed to take into account that the risk level is associated with the local conditions. This implies an analysis of the local prices volatility. Series of average country prices which very often constitute a reference for market agents not always reveal a local circumstances. Therefore spatial aggregation of data can lead to underestimation of the risk level. The aim of the paper was to estimate the effect of spatial aggregation of agricultural prices series on their volatility. It was reasonable also to investigate an existence of conditional volatility in the series for different aggregation levels. Weakly market prices of wheat for country, voivodeship and local market level were used as an empirical material.

2

Агрегация данных для формирования производственных решений на промышленных предприятиях с использованием онтологических систем

100%

Shostak I., Sobchak A., Firsova A., Kushnarenko A.

Path of Science

|

2016

|

vol. 2

|

issue 3(8)

8.1-8.10

RU

Рассмотрены вопросы использования средств онтологического инжиниринга при создании информационных структур для агрегированного хранения больших объемов разнородных данных о состоянии производства, а также возможности применения таких структур в системах поддержки принятия решений на производственных предприятиях.

EN

The article deals with the problems of using ontological engineering resources to create aggregated information structures for the storage of large volumes of heterogeneous data on the status of production, as well as the use of such structures in the decision support systems in manufacturing plants.

3

Addressing Anticompetitive Data Aggregation: a Comment to Bundeskartellamt Decision B6-22/16

67%

Skopowska L.

Yearbook of Antitrust and Regulatory Studies

|

2019

|

vol. 12

|

issue 19

139-172

FR

L’agrégation de données, entendue comme le processus de collecte et de combinaison de données en vue de la préparation d’ensembles de données qui pourraient être utiles à des fins commerciales spécifiques ou pour d’autres fins, n’est pas en soi interdite. Toutefois, certaines formes peuvent être considérées comme anticoncurrentielles. Dans la décision B6-22/16, l’Office fédéral allemand des cartels(Bundeskartellamt) a examiné l’agrégation de données effectuée par Facebook, qui comprenait la collecte de données provenant de sources autres que le réseau social Facebook (de services appartenant à Facebook tels que WhatsApp et Instagram ou sites Web tiers ou applications mobiles) et leur combinaison aux informations liées aux comptes utilisateurs Facebook sans consentement de l’utilisateur. Premièrement, le Bundeskartellamt a considéré qu’un tel comportement constituait un abus de position dominante de Facebook sur le marché allemand des réseaux sociaux. Le Bundeskartellamt a également constaté que le traitement des données à caractère personnel des utilisateurs par Facebook a, dans une certaine mesure, été effectué en violation des dispositions du GDPR. Dans la même décision, le Bundeskartellamt a aussi identifié le caractère exclusif du comportement anticoncurrentiel de Facebook. Selon le Bundeskartellamt, l’agrégation illégale de données a constitué une barrière à l’entrée pour les concurrents de Facebook qui, en respectant les normes de protection des données, se sont trouvés dans la pire position. Facebook, par son agrégation inappropriée de données, a acquis un avantage concurrentiel. La décision du Bundeskartellamt reflète donc les dangers anticoncurrentiels que l’agrégation de données pourrait poser. Néanmoins, la question de savoir si le Bundeskartellamt, en tant qu’autorité de concurrence, est compétent pour déterminer si les conditions commerciales sont conformes ou non aux dispositions du GDPR est une question qui fait débat. Le présent article analyse la décision du Bundeskartellamt lorsqu’une nature anticoncurrentielle du traitement des données a été identifiée et essaye de répondre à la question du fait que ce soit le Bundeskartellamt qui ait pris une telle décision et non une autorité de contrôle en charge la protection des données.

EN

Data aggregation, understood as the process of gathering and combining data in order to prepare datasets that might be useful for specific business or other purposes, is not per se forbidden. However, some forms of it can be considered anticompetitive. In the Decision B6-22/16 of the German Federal Cartel Office (Bundeskartellamt) data aggregation, which included the collection of data from sources outside of Facebook’s social network (from Facebook-owned services such as WhatsApp and Instagram and from third party websites or mobile applications) and their combination with the information connected with a particular Facebook user account without that user’s consent, constituted an abuse of Facebook’s dominant position on the German market for social networks. The Bundeskartellamt found that the processing of user’s personal data by Facebook has, to some extent, been carried out in a way which infringed GDPR provisions. In the same decision, the Bundeskartellamt also identified the exclusionary nature of Facebook’s anticompetitive behaviour. According to the Bundeskartellamt, the illegal data aggregation formed a barrier to entry for Facebook’s competitors which, through compliance with data protection standards, found themselves in a worst position. Facebook, through its inappropriate data aggregation gained a competitive advantage. The Bundeskartellamt’s decision is, therefore, reflecting the anticompetitive dangers that data aggregation might pose. Nevertheless, it is debated whether the Bundeskartellamt, as a competition authority, is competent to determine the compliance or lack of compliance of business terms with the provisions of the GDPR. This paper analyzes the Bundeskartellamt’s decision as to where an anticompetitive nature of data processing has been identified, and tries to answer the question why it is problematic that it was the Bundeskartellamt and not a data protection supervisory authority that has issued such a decision.

Refine search results

1 Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych

1 Path of Science

1 Yearbook of Antitrust and Regulatory Studies

1 Firsova A.

1 Hamulczuk M.

1 Kushnarenko A.

1 Shostak I.

1 Skopowska L.

1 Sobchak A.

1 2019

1 2016

1 2011

Stopień agregacji przestrzennej a zmienność szeregów czasowych cen surowców rolnych

Агрегация данных для формирования производственных решений на промышленных предприятиях с использованием онтологических систем

Addressing Anticompetitive Data Aggregation: a Comment to Bundeskartellamt Decision B6-22/16