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 "panel data" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-11 z 11
    Tytuł:
    Economic growth and its determinant: a crosscountry evidence
    Autorzy:
    Adepoju, Adedayo A.
    Ogundunmade, Tayo P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1194461.pdf
    Data publikacji:
    2019-07-02
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    economic growth
    panel data analysis
    growth determinants
    Opis:
    Empirical evidence from a panel of 126 countries, over the time period of 2010 to 2014, indicates that economic growth is dependent on various factors. This paper finds that government expenditure control, reduced inflation and increased trade openness are the factors that boost the economic growth of a country. Significant evidence is seen for government consumption, fiscal policy and trade openness. No significant relationship has been observed between exchange rate and economic growth, whereas unemployment influences output for African countries. The cross regional analysis of Asian, European, African, Caribbean, and American countries gives specific determinants for these regions. Economic growth is also analysed in developing, developed, least developed, Muslim and petroleum exporting and emerging countries. The results of this study validate the dependence of economic growth on various factors. Fiscal balance has shown a consistent positive relationship with economic growth throughout the analyses. Fiscal balance and unemployment rate played their role in the growth of African countries. Inflation rates and increased openness were significant for some regions. Exchange rate did not return significant coefficients for any of the sub-regions. Government consumption, trade openness, policy interest rate and industrial production rate showed significant effect for different regions of the world.
    Źródło:
    Statistics in Transition new series; 2019, 20, 2; 69-84
    1234-7655
    Pojawia się w:
    Statistics in Transition new series
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Does economic freedom promote financial development? Evidence from EU countries
    Autorzy:
    Sharma, Anand
    Sharma, Vipin
    Tokas, Shekhar
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/19233465.pdf
    Data publikacji:
    2023-06-13
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    economic freedom
    financial development
    panel data
    EU
    Opis:
    This study empirically investigates the relationship between economic freedom and financial development in EU countries. Using panel data covering the years 2000 2017 and employing fixed effects, random effects, and the generalised method of moments (GMM), the paper examines the effect of economic freedom on financial development. The research results demonstrate that greater economic freedom is conducive to financial development in the EU. These findings remain robust to the use of an alternative index of economic freedom. The results imply that policies which promote economic freedom are likely to raise the level of a country’s financial development.
    Źródło:
    Statistics in Transition new series; 2023, 24, 3; 187-200
    1234-7655
    Pojawia się w:
    Statistics in Transition new series
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Analysis of the impact of socio-economic factors on the number of suicide cases in European countries
    Autorzy:
    Duchalska, Aleksandra Katarzyna
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/31340085.pdf
    Data publikacji:
    2023-03-29
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    suicide
    panel data analysis
    socio-economic situation
    fixed effects model
    Opis:
    Suicide rates in Europe have in the recent years reached a disturbingly high level, sparking frequent discussions on the topic of mental health and suicide prevention, which significantly affect not only individuals but also their environment. The aim of this paper was to analyse the impact of the socio-economic situation on suicide rates using panel data analysis. The study presents an overview of the related literature and the definitions of essential terms concerning suicide, as well as the socio-economic factors determining suicide rates. The parameters of a fixed effects model were estimated, interpreted and compared with the results of earlier research. The analysis of the selected dataset showed that GDP per capita and the Gini coefficient have a negative and statistically insignificant impact on suicide rates. On the other hand, the conducted research showed that high divorce and unemployment rates, risk of poverty, social exclusion and excessive alcohol consumption proved to be statistically significant, thus increasing suicide rates.
    Źródło:
    Przegląd Statystyczny; 2024, 70, 3; 18-36
    0033-2372
    Pojawia się w:
    Przegląd Statystyczny
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Trade potential under the SAFTA between India and other SAARC countries: the augmented gravity model approach
    Autorzy:
    Sharma, Vipin
    Kumar, Vinod
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1827543.pdf
    Data publikacji:
    2021-09-06
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    Cooperation/integration
    augmented gravity model
    panel data
    trade potential
    SAARC
    SAPTA
    SAFTA
    Opis:
    The study attempts to analyse India's trade potential with other SAARC member states under the SAFTA agreement by means of the augmented gravity model, at annual frequency from 1992 to 2019 in general and from 2004 to 2019 in particular. The findings of this paper prove that the intra-regional trade volumes between SAARC countries can be increased and encouraged. Moreover, the research shows that it is important to introduce structural reforms aiming to boost trade with non-member states. It would be advisable for researchers to take into account the effect locational and infrastructural advantages have on transport costs through the application of a gravity model. Previous research has also demonstrated that the augmented gravity model may prove helpful in explaining some key features of South Asian trade, which traditional gravity models fail to do.
    Źródło:
    Statistics in Transition new series; 2021, 22, 3; 81-97
    1234-7655
    Pojawia się w:
    Statistics in Transition new series
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    On the Relationships Between Smart Growth and Cohesion Indicators in the EU Countries
    Autorzy:
    Bal-Domańska, Beata
    Sobczak, Elżbieta
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/465697.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    economic and social cohesion
    smart growth
    European Union countries
    panel data analysis
    Opis:
    Within the framework of the Europe 2020 strategy smart growth is listed as one of the leading policy objectives aimed at improving the situation in education, digital society and research and innovation. The objective of this article is to evaluate the relationships between smart growth and economic and social cohesion factors. Aggregate measures were used to describe smart growth pillars. Here, social cohesion is described by the level of employment rate as one of the conditions essential to the well-being and prosperity of individuals. Economic cohesion is defined by the level of GDP per capita in PPS. Observation of these three phenomena forms the basis for the construction of panel data models and undertaking the assessment of the relationships between smart growth and economic and social cohesion factors. The study was performed on the group of 27 European Union countries in the period of 2002-2011.
    Źródło:
    Statistics in Transition new series; 2016, 17, 2; 249-264
    1234-7655
    Pojawia się w:
    Statistics in Transition new series
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Kilka uwag na temat pomiaru zależności pomiędzy zmiennymi o panelowej strukturze danych
    A selection of remarks on the measurement of correlations between variables of a panel data structure
    Autorzy:
    Kowerski, Mieczysław
    Bielak, Jarosław
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1043932.pdf
    Data publikacji:
    2021-05-31
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    dane o strukturze panelowej
    współczynnik korelacji liniowej pearsona
    model panelowy
    panel data structure
    pearson linear correlation coefficient
    panel model
    Opis:
    W licznych artykułach modelowanie na podstawie danych panelowych rozpoczyna się od przedstawienia macierzy współczynników korelacji liniowej Pearsona pomiędzy zmiennymi przyjętymi do badania. Celem niniejszego artykułu jest pokazanie nieprzydatności takiego podejścia w analizie zależności w przypadku danych panelowych oraz próba zaproponowania bardziej adekwatnej miary – współczynnika korelacji pomiędzy wartościami empirycznymi i teoretycznymi zmiennej objaśnianej oszacowanego modelu panelowego (z efektami stałymi lub losowymi) względem zmiennej, której zależność w stosunku do zmiennej objaśnianej jest obliczana. Współczynnik korelacji liniowej Pearsona nie uwidacznia podstawowej zalety danych panelowych, jaką jest dostarczanie informacji o zależnościach badanych zjawisk jednocześnie w czasie i przestrzeni. Dla obliczenia tego współczynnika nie jest bowiem istotne, że pewna obserwacja dotyczy obiektu i w okresie t, a inna – obiektu j w okresie t + 1. Można go natomiast wykorzystać w analizach danych panelowych do obliczeń cząstkowych. Prowadzone rozważania zilustrowano obliczeniami zależności pomiędzy strukturą kapitału oraz rentowością i wielkością 17 spółek budowlanych notowanych na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie w latach 2009–2018 (170 obserwacji), tworzących panel zbilansowany. Obliczenia te pozwoliły na sformułowanie zalet i wad zaproponowanego rozwiązania.
    Many articles featuring panel data modelling tend to begin their considerations with an introduction of the Pearson linear correlation coefficients matrix between the analysed variables. The aim of the article is to prove such an approach unsuitable in the analysis of panel data dependencies. Instead, an attempt has been made to propose a more appropriate measure – a correlation coefficient between the empirical and fitted values of the dependent variable of the estimated panel model (with fixed or random effects) in relation to the variable whose dependency towards the dependent variable is being studied. Pearson’s linear correlation coefficient does not reflect the basic advantage of panel data, which is the ability to provide information about the dependencies of the studied phenomena simultaneously in time and space. The fact that one observation relates to object i during period t and another to object j during period t + 1 is irrelevant for the calculation of the coefficient. Pearson’s coefficient, however, can be used when conducting sub-calculations in panel data analysis. The presented considerations have been illustrated by the calculations of the relationships between the structure of capital and the profitability and size of 17 construction companies listed on the Warsaw Stock Exchange in the years 2009–2018 (170 observations) which created a balanced panel. A specification of the advantages and disadvantages of the proposed solution was formulated on the basis of the calculations.
    Źródło:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2021, 66, 5; 7-25
    0043-518X
    Pojawia się w:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Some Applications of Panel Data Models in Small Area Estimation
    Autorzy:
    Nekrašaitė-Liegė, Vilma
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/465626.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    Small area estimation
    panel-type data
    model-based
    model-assisted
    Opis:
    This study uses a real population from Statistics Lithuania to investigate the performance of different types of estimation strategies. The estimation strategy is a combination of sampling design and estimation design. The sampling designs include equal probability design (SRS) and unequal probability designs (stratified SRS and model-based sampling designs). Design-based direct Horvitz-Thompson, indirect model-assisted GREG estimator and indirect model-based estimator are used to estimate the totals in small area estimation. The underlying panel-type models (linear fixed-effects type or linear random-effects type) are examined in both stages of estimation strategies: sample design and construction of estimators.
    Źródło:
    Statistics in Transition new series; 2011, 12, 2; 265-280
    1234-7655
    Pojawia się w:
    Statistics in Transition new series
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Estimation of Energy Intensity in Indian Iron and Steel Sector: A Panel Data Analysis
    Autorzy:
    Sharma, Anukriti
    Roy, Hiranmoy
    Dalei, Narendra Nath
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1194459.pdf
    Data publikacji:
    2019-07-02
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    energy intensity
    Indian Iron and Steel sector
    Energy Conservation Act
    Perform-Achieve-Trade Mechanism
    panel data
    Opis:
    India is the world's third largest consumer of primary energy, which includes fossil fuels like coal, oil, etc. The total primary energy consumption in India in 2015 was 107 Mtoe. India's total final energy consumption was estimated at 527 Mtoe of which the industrial sectors consumed about 30% (185 Mtoe) in 2013. The Iron and Steel sector is one of the most energy-intensive industries, consuming about 25% of the total industrial energy consumption. The energy consumption in Indian Iron and Steel sector is on the declining trend. It declined from 10 GCal/tcs in 1990 to 6.9 GCal/tcs in 2010-11. On average, iron & steel plants spend about 20-40% of the total manufacturing cost to meet their energy demands. In fact, energy cost is considered as a major factor in pricing of the steel. Energy Conservation Act, 2001 (ECA), and the formulation of Bureau of Energy Efficiency are important initiatives taken up by government in order to reduce energy consumption by various sectors in the Indian economy. Another important initiative is launching of first of its kind market-based mechanism, Perform, Achieve and Trade (PAT) mechanism in 2010 particularly targeting the energy consumption by the industrial sector of the economy. Phase-I for PAT ran from 2012-015 including eight most energy-intensive sectors under Indian Industrial sector, with Iron and Steel sector being a prominent sector. The objective of this paper is to empirically estimate the energy intensity of Indian Iron and Steel sector, also accounting for the impact of ECA and PAT Phase-I in dummy variable form. The results indicate that the decline in energy consumption in this sector until 2011 can also be attributed to Energy Conservation Act implemented in the year 2001 along with other factors. This is empirically confirmed by our results that ECA has a significant impact on reduction of energy intensity of the steel firms. PAT does not seem to have a considerable impact on energy intensity alone but in the years where both PAT and ECA are prevalent, i.e. from 2012 to 2015, there seems to be a significant impact of around 0.050 reduction in energy intensity, as accounted by different models in this paper. There is one more observation from the empirical results that profit margin intensity was found to be negatively related to energy intensity implying more profitable firms invest more in energy efficiency.
    Źródło:
    Statistics in Transition new series; 2019, 20, 2; 107-121
    1234-7655
    Pojawia się w:
    Statistics in Transition new series
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    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
    Tytuł:
    Application of Rotation Methods in Sample Surveys in Poland
    Autorzy:
    Kordos, Jan
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/466006.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    Rotation sampling
    sampling on successive occasions survey across time
    panel survey
    data quality
    sample survey
    Opis:
    The author reviews theory and application of rotation methods in sample surveys in Poland. He begins with reviewing designs of the surveys across time, depending on different objectives, focusing on partial rotation of sub-samples, and considers estimation problems and data quality issues generally. Next, he refers to some articles and books about surveys published over time, starting with Wilks (1940), Patterson (1950), Eckler (1955), Woodruff (1963), Rao and Graham (1964), Bailar (1975), Duncan and Kalton (1987) and Kalton and Citro (1993). He mentions also early Polish papers on rotation methods (Kordos (1966, 1967, 1971, 1982); Lednicki, 1982; Szarkowski and Witkowski, 1994), and concentrates on Polish household surveys, mainly Household Budget Survey (HBS), Labour Force Survey (LFS) and EU Statistics on Living Conditions and Income (EU-SILC). Special attention is devoted to last research on rotation sampling done by Polish sampling statisticians: Ciepiela et al. (2012), Kordos (2002), Kowalczyk (2002, 2003, 2004), Kowalski (2006, 2009), Kowalski and Wesołowski (2012) and Wesołowski (2010). Concluding remarks are given at the end.
    Źródło:
    Statistics in Transition new series; 2012, 13, 2; 243-260
    1234-7655
    Pojawia się w:
    Statistics in Transition new series
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-11 z 11

      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