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 "czynniki wspólne" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-2 z 2
    Tytuł:
    Analiza modelu realnego cyklu koniunkturalnego z wykorzystaniem Bayesowskich modeli typu VEC
    The Analysis of Real Business Cycle Model with the Use of Bayesian VEC Type Models
    Autorzy:
    Wróblewska, Justyna
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1373864.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    model realnego cyklu koniunkturalnego
    kointegracja
    wspólne czynniki cykliczne
    wnioskowanie bayesowskie
    Opis:
    Teoria przewiduje występowanie zależności długo- i krótkookresowych dla wielu różnych wielkości ekonomicznych. Wśród przykładów można wymienić różne wersje modelu realnego cyklu koniunkturalnego (modelu RBC). Celem niniejszego opracowania jest empiryczna analiza podstawowego modelu RBC zbudowanego dla produkcji, konsumpcji i inwestycji w gospodarce polskiej w latach 1995–2015. Do zbadania tego zagadnienia wykorzystano grupę bayesowskich modeli typu VEC, w których prócz restrykcji nałożonych na parametry opisujące związki długookresowe, dodatkowo nałożono restrykcje na parametry opisujące zależności krótkookresowe. Dokonując bayesowskiego porównania wymienionych modeli wywnioskowano, że zachowanie omawianych wielkości jest sterowane za pomocą jednego wspólnego czynnika cyklicznego oraz dwóch wspólnych trendów stochastycznych. Dodatkowo, zbadano udział wstrząsów o charakterze trwałym i przejściowym w wyjaśnianiu wariancji błędu prognoz oraz ich wpływ na analizowane zmienne.
    Źródło:
    Przegląd Statystyczny; 2017, 64, 4; 357-372
    0033-2372
    Pojawia się w:
    Przegląd Statystyczny
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Tracing the Spatial Patterns of Innovation Determinants in Regional Economic Performance
    Określenie przestrzennych wzorców determinant innowacji w regionalnych wynikach gospodarczych
    Autorzy:
    Olejnik, Alicja
    Żółtaszek, Agata
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1023789.pdf
    Data publikacji:
    2020-12-30
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    innowacjność regionów
    wzorce innowacji
    przestrzenne rozprzestrzenianie
    czynniki wspólne
    przestrzenny ekonometryczny model panelowy
    regional innovation
    patterns of innovation
    spatial spillover
    common factors
    spatial panel econometric model
    Opis:
    In this paper, we investigate innovation factors and their role in regional economic performance for a sample of 261 EU NUTS 2 regions over the period 2009–2012. In our study, we identify regions with spillover as well as drain effects of innovation factors on economic performance. The spatial analysis indicates that both regional innovativeness and regional development are strongly determined by the region’s location and “neighbourhood”, with severe consequences for Central and Eastern Europe. We assessed the impact of innovation factors and their spatial counterparts on economic performance using a spatial Durbin panel model. The model is designed to test the existence and strength of the country‑effect of innovativeness on the level of regional economic status. This allows for controlling the country‑specific socio‑economic factors, without reducing the number of degrees of freedom. Our model shows that regions benefit economically from their locational spillovers in terms of social capital. However, the decomposition of R&D expenditures revealed competition effect between internal R&D and external technology acquisition, favouring in‑house over outsourced research.
    Niniejszy artykuł analizuje rolę czynników innowacyjności w rozwoju regionalnym 261 regionów UE w latach 2009–2012. Analiza przestrzenna wskazała, że regionalna innowacyjność, a dalej rozwój regionalny, zależą nie tylko od położenia geograficznego regionu, ale i jego sąsiadów. Pociąga to za sobą szczególnie poważne konsekwencje dla Europy Środkowo‑Wschodniej. Za pomocą przestrzennego modelu panelowego Durbina ze stałymi efektami grupowymi (dla krajów), oceniliśmy wpływ czynników innowacji i ich przestrzennych odpowiedników na regionalne wyniki ekonomiczne. Pokazał on, że regiony czerpią korzyści ekonomiczne ze swoich efektów lokalizacyjnych pod względem kapitału społecznego, jednak w przypadku wydatków na badania i rozwój ujawniono efekt konkurencji między regionami.
    Źródło:
    Comparative Economic Research. Central and Eastern Europe; 2020, 23, 4; 87-108
    1508-2008
    2082-6737
    Pojawia się w:
    Comparative Economic Research. Central and Eastern Europe
    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