Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Boratyński, Jakub" wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
A Bayesian Approach to Matrix Balancing: Transformation of Industry-Level Data under NACE Revision
Autorzy:
Boratyński, Jakub
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2076451.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
matrix balancing
Bayesian inference
NACE revision
transformation matrix
multi-sector modelling
Opis:
We apply Bayesian inference to estimate transformation matrix that converts vector of industry outputs from NACE Rev. 1.1 to NACE Rev. 2 classification. In formal terms, the studied issue is a representative of the class of matrix balancing (updating, disaggregation) problems, often arising in the field of multi- sector economic modelling. These problems are characterised by availability of only partial, limited data and a strong role for prior assumptions, and are typically solved using bi-proportional balancing or cross-entropy minimisation methods. Building on Bayesian highest posterior density formulation for a similarly structured case, we extend the model with specification of prior information based on Dirichlet distribution, as well as employ MCMC sampling. The model features a specific likelihood, representing accounting restrictions in the form of an underdetermined system of equations. The primary contribution, compared to the alternative, widespread approaches, is in providing a clear account of uncertainty.
Źródło:
Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics; 2016, 4; 219-239
2080-0886
2080-119X
Pojawia się w:
Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Bayesian Estimation of Capital Stock and Depreciation in the Production Function Framework
Autorzy:
Boratyński, Jakub
Osiewalski, Jacek
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2075283.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
productive capital stock
depreciation rate
aggregate production function
Bayesian analysis
Opis:
We propose a Bayesian approach to estimating productive capital stocks and depreciation rates within the production function framework, using annual data on output, employment and investment only. Productive capital stock is a concept related to the input of capital services to production, in contrast to the more common net capital stock estimates, representing market value of fixed assets. We formulate a full Bayesian model and employ it in a series of illustrative empirical examples. We find that parameters of our model, from which the time-path of capital is derived, are weakly identified with the data at hand. Nevertheless, estimation is feasible with the use of prior information on the production function parameters and the characteristics of productivity growth. We show how precision of the estimates can be improved by augmenting the model with an equation for the rate of return
Źródło:
Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics; 2021, 4; 455-486
2080-0886
2080-119X
Pojawia się w:
Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    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