Dr hab. Andrzej Bąk Prof. nadzw. AE WYKAZ PRAC

Dr hab. Andrzej Bąk
Prof. nadzw. AE
WYKAZ PRAC PUBLIKOWANYCH
I. Publikacje zwarte
I.1. KsiąŜki
1. Walesiak M., Bąk A. [1997], Realizacja badań marketingowych metodą conjoint analysis z
wykorzystaniem pakietu statystycznego SPSS for Windows. Wydawnictwo Akademii
Ekonomicznej we Wrocławiu, Wrocław, 97 stron.
2. Bąk A. [1999], Modelowanie symulacyjne wybranych algorytmów wielowymiarowej analizy
porównawczej w języku C++. Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu,
Wrocław, 338 stron.
3. Walesiak M., Bąk A. [2000], Conjoint analysis w badaniach marketingowych. Wydawnictwo
Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, Wrocław, 167 stron.
4. Bąk A. [2004], Dekompozycyjne metody pomiaru preferencji w badaniach marketingowych.
Prace Naukowe nr 1013 Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, Seria: Monografie i
Opracowania nr 157, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, Wrocław, 271
stron (praca habilitacyjna).
5. Gatnar E., Walesiak M. [2004] (red.), Metody statystycznej analizy wielowymiarowej w
badaniach marketingowych. Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, Wrocław
(punkty: 5.1, 5.3.1, 5.4, 5.5, 5.6.3 współautor, 5.7.1, 5.7.2 współautor).
I.2. Inne wydawnictwa zwarte (redakcja opracowań, skrypty i podręczniki)
Redakcja opracowań zwartych
1. Bąk A. [1998] (redakcja), Zastosowania ekonomiczne systemów komputerowych klasy IBM
PC. Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, Wrocław, 245 stron, (skrypt).
2. Bąk A. [2000] (redakcja), Wprowadzenie do informatyki dla ekonomistów. Wydawnictwo
Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, Wrocław, 298 stron, (podręcznik uczelniany).
3. Bąk A. [2004] (redakcja), Wprowadzenie do informatyki dla ekonomistów. Wyd. II zmienione.
Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, Wrocław, 444 strony (podręcznik
uczelniany).
Skrypty i podręczniki
1. Bąk A. [1992], Wprowadzenie do uŜytkowania mikrokomputerów klasy IBM PC, Akademia
Ekonomiczna we Wrocławiu, Wydział Gospodarki Regionalnej i Turystyki w Jeleniej Górze,
Jelenia Góra, 50 stron, (skrypt).
2. Bąk A. [1998] (współautor), Zastosowania ekonomiczne systemów komputerowych klasy
IBM PC. Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, Wrocław, 245 stron, (skrypt).
3. Bąk A. [2000] (współautor), Wprowadzenie do informatyki dla ekonomistów. Wydawnictwo
Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, Wrocław, 298 stron, (podręcznik uczelniany).
22 października 2006
1
4. Bąk A. [2004] (współautor), Wprowadzenie do informatyki dla ekonomistów. Wyd. II
zmienione. Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, Wrocław, 444 strony
(podręcznik uczelniany).
II. Artykuły
1. Klar A., Bąk A. [1990], Anwendung der lokalen Datenbanken in den Betrieben der
Maschinenindustrie. [W:] Materiały konferencyjne międzynarodowego seminarium nt. Bazy
danych i tendencje rozwojowe informatyki, Wrocław, 9-11 maja 1989 r. Informatyka, Prace
Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu nr 516, Wrocław, s. 105-117.
2. Bąk A. [1991], Wybrane procedury wielowymiarowej analizy porównawczej struktur
gospodarczych (pakiet WAPSG). [W:] Informatyka, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej
we Wrocławiu nr 602, Wrocław, s. 169-177.
3. Bąk A., Niewęgłowska J., Sobczak E., [1991], Taksonomiczna analiza towarowych struktur
eksportu i importu wybranych państw świata. [W:] Statystyka i diagnostyka ekonomiczna,
Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu nr 604, Wrocław, s. 67-74.
4. Bąk A. [1992], Programowanie obliczeń numerycznych w języku Clipper. [W:] Informatyka,
Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu nr 634, Wrocław, s. 83-93.
5. Bąk A. [1993], Redukcja zbioru atrybutów w modelowaniu symulacyjnym systemów
ekonomicznych z historią stanów. [W:] Statystyka i diagnostyka ekonomiczna, Prace
Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu nr 658, Wrocław, s. 31-38.
6. Bąk A. [1994], Generowanie danych losowych dla potrzeb symulacyjnej optymalizacji wyboru
metod wielowymiarowej analizy porównawczej. [W:] Zastosowanie metod taksonomicznych
w gospodarce, Taksonomia, Zeszyt 1, Jelenia Góra-Wrocław-Kraków, Sekcja Klasyfikacji i
Analizy Danych PTS, s. 104-112.
7. Bąk A. [1994], Uwagi o metodach i technikach programowania komputerów. [W:]
Gospodarka lokalna i regionalna, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu nr
679, Wrocław, s. 125-129.
8. Bąk A. [1995], Analiza symulacyjna stabilności metod wielowymiarowej analizy
porównawczej. [W:] Ekonometria, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej w Katowicach,
Katowice, s. 19-29.
9. Bąk A. [1996], MoŜliwości wykorzystania metod modelowania symulacyjnego w badaniach
marketingowych. [W:] Informatyka i Ekonometria 1, Zastosowania metod ilościowych, Prace
Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu nr 718. Wrocław, s. 121-131.
10. Bąk A. [1996], Analiza wariancji i programowanie obiektowe w badaniach
eksperymentalnych dla potrzeb analizy rynku. [W:] Klasyfikacja i analiza danych – teoria i
zastosowania, Taksonomia, Zeszyt 3, Jelenia Góra-Wrocław-Kraków, Sekcja Klasyfikacji i
Analizy Danych PTS, s. 135-146.
11. Walesiak M., Bąk A. [1997], Wykorzystanie analizy czynnikowej w badaniach
marketingowych. „Badania Operacyjne i Decyzje” Nr 1, Politechnika Wrocławska, Wrocław,
s. 75-87.
12. Bąk A. [1997], Analiza wraŜliwości wybranych metod wielowymiarowej analizy
porównawczej, [W:] Informatyka i Ekonometria 3, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej
we Wrocławiu nr 744, Wrocław, s. 19-25.
13. Bąk A. [1997], Ocena jakości aplikacyjnej wybranych metod wielowymiarowej analizy
porównawczej. [W:] Informatyka i Ekonometria 3, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej
we Wrocławiu nr 744, Wrocław, s. 26-40.
14. Bąk A., Walesiak M. [1997], Metody estymacji parametrów w modelu conjoint analysis. [W:]
Klasyfikacja i analiza danych – teoria i zastosowania, Taksonomia, Zeszyt 4, Jelenia GóraKatowice-Kraków-Wrocław, Sekcja Klasyfikacji i Analizy Danych PTS, s. 98-107.
22 października 2006
2
15. Walesiak M., Dziechciarz J., Bąk A. [1997], Zmienne porządkowe w segmentacji odbiorców
reklam. [W:] Ekonometryczne modelowanie danych finansowo-księgowych, Wydawnictwo
Uniwersytetu Marii Curie-Skłodowskiej, Lublin, s. 219-233.
16. Bąk A. [1998], Estymacja parametrów modelu conjoint analysis metodą monotonicznej
analizy wariancji. [W:] Ekonometria 1, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we
Wrocławiu nr 765, Wrocław, s. 50-55.
17. Bąk A. [1998], Metody gromadzenia danych marketingowych do modelu conjoint analysis.
[W:] Ekonometria 1, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu nr 765,
Wrocław, s. 56-65.
18. Bąk A. [1998], Wybrane problemy badań nad własnościami algorytmów conjoint analysis.
[W:] Klasyfikacja i analiza danych – teoria i zastosowania, Taksonomia, Zeszyt 5, Jelenia
Góra-Łódź-Wrocław, Sekcja Klasyfikacji i Analizy Danych PTS, s. 45-54.
19. Walesiak M., Dziechciarz J., Bąk A. [1998], Ordinal Variables in the Segmentation of
Advertisement Receivers. [W:] Rizzi A., Vichi N., Bock H. H., Advances in data science and
classification, Proc. 6th Conf. International Federation of Classification Societies in Rome,
Heidelberg, Springer, s. 655–662.
20. Bąk A. [1999], Wykorzystanie metod wielowymiarowej analizy porównawczej w analizie
finansowej. [W:] Ekonometria 2. Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu nr
811, Wrocławs. 47-61.
21. Walesiak M., Bąk A. [1999], Segmentacja rynku z wykorzystaniem metody conjoint
measurement. [W:] Mynarski S. (red.), Zastosowania Metod Wielowymiarowych w
Badaniach Segmentacji i Selektywności Rynku. Materiały z II Warsztatów Metodologicznych.
Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Krakowie, Kraków, s. 83-93.
22. Bąk A. [1999], Wykorzystanie symulacyjnych własności conjoint analysis w badaniach
marketingowych. [W:] Klasyfikacja i analiza danych – teoria i zastosowania, Taksonomia 6,
Sekcja Klasyfikacji i Analizy Danych PTS, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we
Wrocławiu nr 817, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, Wrocław , s. 100109.
23. Bąk A. [1999], Wybrane problemy metodologiczne conjoint analysis. „Przegląd
Statystyczny”, z. 4. t. 46, s. 475-488.
24. Bąk A. [1999], Zagadnienia pomiaru i wiarygodności pomiaru w metodologii conjoint
analysis. [W:] Rószkiewicz M. (red.), Metody analizy eksperymentu w badaniach
marketingowych, Materiały z III Warsztatów Metodologicznych, Szkoła Główna Handlowa,
PONT Info Ltd., Warszawa, s. 91-115.
25. Walesiak M., Dziechciarz J., Bąk A. [1999], An application of conjoint analysis for preference
measurement. „Argumenta Oeconomica”, Nr 1 (7), s. 169-178.
26. Bąk A. [2000], Uwagi o pomiarze preferencji w metodzie conjoint analysis. [W:] Ekonometria
4, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu nr 845, Wydawnictwo Akademii
Ekonomicznej we Wrocławiu, Wrocław, s. 178-189.
27. Bąk A. [2000], Algorytmy conjoint analysis w pakiecie statystycznym SYSTAT. [W:]
Ekonometria 5, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu nr 859,
Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, Wrocław, s. 94-103.
28. Bąk A. [2000], MoŜliwości wykorzystania alternatywnych algorytmów conjoint analysis w
badaniach marketingowych. [W:] Klasyfikacja i analiza danych – teoria i zastosowania,
Taksonomia 7, Sekcja Klasyfikacji i Analizy Danych PTS, Prace Naukowe Akademii
Ekonomicznej we Wrocławiu nr 874, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu,
Wrocław, s. 217-226.
29. Bąk A. [2000], Dyskretne modele wyborów conjoint analysis w badaniach marketingowych.
[W:] Dziechciarz J. (red.), Zastosowania metod ilościowych, Ekonometria 6, Prace Naukowe
Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu nr 881, Wrocław, s. 32-43.
22 października 2006
3
30. Bąk A. [2000], Conjoint analysis jako metoda pomiaru postaw i preferencji konsumentów.
[W:] Walesiak M. (red.), Pomiar w badaniach rynkowych i marketingowych, Materiały z IV
Warsztatów Metodologicznych, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu nr
856, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, Wrocław, s. 69-81.
31. Bąk A. [2001], Procesy stochastyczne i conjoint analysis w badaniach preferencji
konsumentów. [W:] Dziechciarz J. (red.), Zastosowania metod ilościowych, Ekonometria 8,
Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu nr 915, Wydawnictwo Akademii
Ekonomicznej we Wrocławiu, Wrocław, s. 33-49.
32. Bąk A. [2001], Cechy i skale pomiaru w metodologii conjoint analysis. [W:] Dziechciarz J.
(red.), Zastosowania metod ilościowych, Ekonometria 8, Prace Naukowe Akademii
Ekonomicznej we Wrocławiu nr 915, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu,
Wrocław, s. 50-63.
33. Bąk A. [2001], Przegląd zastosowań metod symulacyjnych w badaniach własności conjoint
analysis. [W:] Klasyfikacja i analiza danych – teoria i zastosowania, Taksonomia 8, Sekcja
Klasyfikacji i Analizy Danych PTS, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu nr
906, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, Wrocław, s. 107-117.
34. Bąk A. [2001], Wybrane problemy metodologiczne conjoint analysis. „Przegląd
Statystyczny”, z. 1-2. t. 48, s. 171-184.
35. Bąk A. [2001], Prognozowanie udziałów w rynku za pomocą conjoint analysis i łańcuchów
Markowa. [W:] Hozer J. (red.), Mikroekonometria w teorii i praktyce, Zeszyty Naukowe
Uniwersytetu Szczecińskiego nr 320, Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego,
Szczecin, s. 165-182.
36. Bąk A. [2002], ZaleŜności regresyjne w modelach conjoint analysis. [W:] Mynarski S. (red.),
ZaleŜności przyczynowo-skutkowe w badaniach rynkowych i marketingowych, Materiały z V
Warsztatów Metodologicznych, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Krakowie, Kraków,
s. 155-172.
37. Bąk A. [2002], Układy doświadczalne w conjoint analysis. [W:] Dziechciarz J. (red.),
Zastosowania metod ilościowych, Ekonometria 9, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej
we Wrocławiu nr 935, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, Wrocław, s. 92110.
38. Bąk A. [2002], Pomiar preferencji metodą conjoint analysis opartą na wyborach. [W:]
Klasyfikacja i analiza danych – teoria i zastosowania, Taksonomia 9, Sekcja Klasyfikacji i
Analizy Danych PTS, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu nr 942,
Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, Wrocław, s. 386-399.
39. Walesiak M., Bąk A., Jajuga K. [2002], Uogólniona miara odległości – badania symulacyjne.
[W:] Klasyfikacja i analiza danych – teoria i zastosowania, Taksonomia 9, Sekcja Klasyfikacji
i Analizy Danych PTS, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu nr 942,
Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, Wrocław, s. 116-127.
40. Bąk A. [2002], Probabilistyczne modele regresji w conjoint analysis. [W:] Dziechciarz J.
(red.), Zastosowania metod ilościowych, Ekonometria 10, Prace Naukowe Akademii
Ekonomicznej we Wrocławiu nr 950, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu,
Wrocław, s. 26-38.
41. Jajuga, K., Walesiak, M., Bąk, A. [2003], On the General Distance Measure. [W:] Schwaiger,
M., Opitz, O. (red.), Exploratory Data Analysis in Empirical Research. Springer-Verlag,
Berlin, Heidelberg, s. 104-109.
42. Bąk A. [2003], Modele regresji w pomiarze preferencji konsumentów. [W:] Dziechciarz J.
(red.), Zastosowania metod ilościowych, Ekonometria 11, Prace Naukowe Akademii
Ekonomicznej we Wrocławiu nr 981, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu,
Wrocław, s. 86–101.
43. Walesiak M., Obrębalski M., Bąk A. [2003], Zastosowanie metod klasyfikacji w ocenie
sytuacji mieszkaniowej ludności powiatów województwa dolnośląskiego. [W:] Zarządzanie i
22 października 2006
4
Marketing 25, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu nr 978, Wydawnictwo
Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, Wrocław, s. 150-159.
44. Bąk A. [2003], Algorytmy conjoint analysis w pakiecie statystycznym SAS/STAT. [W:]
Klasyfikacja i analiza danych – teoria i zastosowania, Taksonomia 10, Sekcja Klasyfikacji i
Analizy Danych PTS, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu nr 988,
Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, Wrocław, s. 211–221.
45. Bąk A. [2003], Generowanie układów doświadczalnych do modeli dekompozycyjnych z
wykorzystaniem pakietu statystycznego SAS/STAT. [W:] Dziechciarz J. (red.), Zastosowania
metod ilościowych, Ekonometria 12, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu
nr 1002, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, Wrocław, s. 96-110.
46. Bąk A. [2004], Metody dyskretnych wyborów w badaniach zachowań konsumentów. [W:]
Dziechciarz J. (red.), Zastosowania metod ilościowych, Ekonometria 13, Prace Naukowe
Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu nr 1010, Wydawnictwo Akademii Eko-nomicznej we
Wrocławiu, Wrocław, s. 150–163.
47. Bąk A., Rybicka A. [2004], Application of Discrete Choice Methods in Consumer Preference
Analysis. [W:] Baier D., Wernecke K.-D. (red.), Innovations in Classification, Data Science,
and Information Systems. Proc. 27th Annual GfKl Conference, University of Cottbus, March
12–14, 2003. Springer-Verlag, Heidelberg-Berlin, s. 305-312.
48. Bąk A. [2004], Modelowanie ukryte w metodach conjoint analysis. [W:] Dziechciarz J. (red.),
Zastosowania metod ilościowych, Ekonometria 14, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej
we Wrocławiu nr 1021, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, Wrocław, s.
60-75.
49. Bąk A. [2004], Estymacja parametrów w modelach dyskretnych wyborów. [W:] Klasyfikacja i
analiza danych – teoria i zastosowania, Taksonomia 11, Sekcja Klasyfikacji i Analizy Danych
PTS, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu nr 1022, Wydawnictwo
Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, Wrocław, s. 183-194.
50. Bąk A. [2005] Pomiar, modelowanie i symulacja preferencji z wykorzystaniem metod
dekompozycyjnych. [W:] M. Rószkiewicz (red.), Identyfikacja struktur rynkowych: pomiar –
modelowanie – symulacja. Monografie i Opracowania 533, Szkoła Główna Handlowa w
Warszawie, Oficyna Wydawnicza, Warszawa, s. 79-89.
51. Bąk A. [2005], Mikroekonometryczne metody badania preferencji. [W:] Hozer J. (red.),
Mikroekonometria w teorii i praktyce, [W:] J. Hozer, (red.) Metody ilościowe w ekonomii,
część II, Zeszyty Naukowe nr 394 Uniwersytetu Szczecińskiego, Wydawnictwo Naukowe
Uniwersytetu Szczecińskiego, Szczecin, s. 21-42.
52. Bąk A. [2005], Przykłady zastosowań metod dekompozycyjnych w badaniach
marketingowych. [W:] Dziechciarz J. (red.), Zastosowania metod ilościowych, Ekonometria
15, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu nr 1096, Wydawnictwo Akademii
Ekonomicznej we Wrocławiu, Wrocław, s. 27-41.
53. Bąk A. [2005] Problemy estymacji parametrów w modelach dekompozycyjnych z dyskretną
zmienną objaśnianą. [W:] Jajuga K., Walesiak M. (red.), Klasyfikacja i analiza danych –
teoria i zastosowania, Taksonomia 12, Sekcja Klasyfikacji i Analizy Danych PTS, Prace
Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu nr 1076, Wydawnictwo Akademii
Ekonomicznej we Wrocławiu, Wrocław, s. 180-189.
54. Bąk A. [2006] Metody analizy łącznej i wyborów dyskretnych – podobieństwa i róŜnice [W:]
Dziechciarz J. (red.), Zastosowania metod ilościowych, Ekonometria 16, Prace Naukowe
Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu nr 1100, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej we
Wrocławiu, Wrocław, s. 31-42.
55. Bąk A. [2006] Modele ze zmiennymi ukrytymi w segmentacji rynku. [W:] Jajuga K., Walesiak
M. (red.), Klasyfikacja i analiza danych – teoria i zastosowania, Taksonomia 13, Sekcja
Klasyfikacji i Analizy Danych PTS, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu nr
1126, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, Wrocław, s. 363-371.
22 października 2006
5
Artykuły złoŜone do druku
1. Bąk A. [2005] Application of latent variable models to consumer preference analysis. 23rd
Annual Conference on Multivariate Statistical Analysis – MSA 2004), Uniwersytet Łódzki,
Łódź (w redakcji).
2. Bąk A. [2005], Wybrane modele analizy historii zdarzeń i ich zastosowania w badaniach
preferencji. [W:] Jajuga K., Walesiak M. (red.), Klasyfikacja i analiza danych – teoria i
zastosowania, Taksonomia 14, Sekcja Klasyfikacji i Analizy Danych PTS, Prace Naukowe
Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu nr, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej we
Wrocławiu, Wrocław.
3. Bąk A. [2006], Modele ze zmiennymi ukrytymi w segmentacji rynku. [W:] Jajuga K., Walesiak
M. (red.), Klasyfikacja i analiza danych – teoria i zastosowania, Taksonomia 15, Sekcja
Klasyfikacji i Analizy Danych PTS, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu
nr, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, Wrocław.
22 października 2006
6