Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "dane panelowe" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-2 z 2
    Tytuł:
    Zastosowania panelowych modeli dynamicznych w badaniach mikroekonomicznych i makroekonomicznych
    Dynamic Panel Data Models in Microeconomic and Macroeconomic Research
    Autorzy:
    Dańska-Borsiak, Barbara
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1808298.pdf
    Data publikacji:
    2009-06-30
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    model dynamiczny
    dane panelowe
    GMM Pierwszych Różnic
    Systemowa GMM
    metody estymacji
    model wzrostu
    model produkcji
    dynamic model
    panel data
    first differenced GMM
    system GMM
    estimation methods
    the growth model
    production model
    Opis:
    Modele ekonometryczne szacowane na podstawie danych panelowych, w których zakłada się, że na kształtowanie się zmiennej objaśnianej wpływają, oprócz zmiennych objaśniających, niemierzalne, stałe w czasie i specyficzne dla danego obiektu czynniki, zwane efektami grupowymi, nazywane są modelami panelowymi (ang. panel data models). Stałość w czasie efektów grupowych jest przyczyną komplikacji metodologicznych, pojawiających się przy estymacji modeli dynamicznych. W artykule prezentowana jest zasadnicza idea dwóch najczęściej stosowanych metod estymacji takich modeli, bazujących na Uogólnionej Metodzie Momentów (GMM). Głównym celem artykułu jest przedstawienie przykładów zastosowania panelowych modeli dynamicznych w analizach ekonomicznych w skali mikro i makro. Szczególny nacisk położony został przy tym na wskazanie czynników, różnicujących te dwa przypadki i konsekwencje zastosowania różnych metod estymacji w zależności od rodzaju próby.
    Econometric models based on panel data, in which the presence of unobservable, constant over time, group-specific effects is assumed are called panel data models. The constancy over time of the group effects causes some methodological complications in the case of dynamic models. In this paper the main ideas of the two methods, which are most often used for estimation of dynamic panel data models are presented. The methods are: first-differenced GMM and system GMM. The main goal of this paper is to present some examples of applications of dynamic panel data models in micro and macroeconomic analyses. Special interest is in showing the consequences of using different methods according to the type of data – macro or micro.
    Źródło:
    Przegląd Statystyczny; 2009, 56, 2; 25-41
    0033-2372
    Pojawia się w:
    Przegląd Statystyczny
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Szacowanie rozmiarów szarej strefy w Polsce
    Estimating the size of the shadow economy in Poland
    Autorzy:
    Czapkiewicz, Anna
    Brzozowska-Rup, Katarzyna
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1015438.pdf
    Data publikacji:
    2021-04-30
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    gospodarka nieobserwowana
    szara strefa
    metody badania szarej gospodarki
    dane panelowe
    metoda produkcyjna
    metoda wydatkowa
    PKB
    non-observed economy
    shadow economy
    methods of researching the shadow economy
    panel data
    production approach to GDP
    expenditure approach to GDP
    Opis:
    Szara gospodarka jako zjawisko wielowymiarowe budzi kontrowersje oraz przysparza badaczom licznych problemów. Ze względu na to, że podmioty gospodarcze działające w gospodarce nieobserwowanej (ukrytej) dążą do pozostawania poza systemami ewidencjonowania, niemożliwy jest bezpośredni pomiar rozmiaru tego zjawiska. Celem artykułu jest przedstawienie rezultatów szacowania rozmiarów szarej strefy w Polsce na podstawie zidentyfikowanych rozbieżności między PKB w ujęciu produkcyjnym a PKB w ujęciu wydatkowym. Zaproponowano autorskie podejście, oparte na idei metod rezydualnych. W badaniu wyznaczono dwa modele opisujące zależności pomiędzy przyrostami PKB a przyrostami wskaźników wykorzystywanych w wymienionych definicyjnych ujęciach PKB. Zidentyfikowane rozbieżności między PKB w ujęciu produkcyjnym a PKB w ujęciu wydatkowym posłużyły do oszacowania rozmiaru szarej gospodarki w Polsce, wyrażonej w postaci udziału w PKB. Analizę przeprowadzono na podstawie danych panelowych z Banku Danych Lokalnych GUS dotyczących wartości wybranych wskaźników makroekonomicznych mierzonych w skali województw za lata 2000–2017. Uzyskane wyniki są zbliżone do oszacowań rozmiaru szarej strefy podawanych przez GUS oraz EY, a częściowo także przez United Nations Global Compact. Zaprezentowana w artykule analiza stanowi część badań prowadzonych w Ośrodku Badań Gospodarki Nieobserwowanej w Urzędzie Statystycznym w Kielcach w ramach doskonalenia metodologii stosowanej przez statystykę publiczną w Polsce.
    The shadow economy, as an interdisciplinary phenomenon, generates many contro-versies and difficulties for researchers. Economic entities operating within the non-observed (hidden) economy strive to escape official records, therefore a direct estimation of the extent of the phenomenon remains unobtainable. The aim of this article is to present the results of the estimation of the size of the shadow economy in Poland on the basis of the differences between GDP calculated according to the ‘production’ and the ‘expenditure’ approaches. The authors propose an original technique based on the idea of residual methods. In the course of the study, two models describing the dependencies between the growth of GDP and the growth of indicators used in the in the above-mentioned approaches to GDP calculation were established. The identified differences between the value of this measure calculated according to the production and expenditure approaches were used for the estimation of the size of the shadow economy in Poland, presented as a share in GDP. The analysis was carried out on the basis of panel data reflecting the values of selected macroeconomic indicators measured on the voivodship scale in the years 2000–2017, drawn from the Local Data Bank of Statistics Poland. The obtained results resemble to a large extent the estimates of the shadow economy by Statistics Poland and EY, and also partly that by United Nations Global Compact. The analysis presented in the paper is part of the research conducted by the Centre for Non-Observed Economy Srudies (OGN) at the Statistical Office in Kielce, whose aim is to improve the method-ology currently used by official statistics in Poland.
    Źródło:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2021, 66, 4; 7-24
    0043-518X
    Pojawia się w:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-2 z 2

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies