Informacja

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

Wyszukujesz frazę "dynamic GMM" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-8 z 8
Tytuł:
Infrastructure, Human Capital Development and Economic Growth in Transitional Countries
Infrastruktura, rozwój kapitału ludzkiego i wzrost gospodarczy w krajach przejściowych
Autorzy:
Tsaurai, Kunofiwa
Ndou, Adam
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/632970.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
kapitał ludzki
infrastruktura
gospodarki przechodzące transformację
metoda uogólnionych momentów (dynamic GMM)
human capital
infrastructure transitional economies
dynamic GMM
Opis:
W niniejszym opracowaniu poddano analizie wpływ rozwoju infrastruktury i kapitału ludzkiego na wzrost gospodarczy w gospodarkach przechodzących proces transformacji. Zbadano również, czy interakcje między rozwojem infrastruktury a rozwojem kapitału ludzkiego przyczyniły się do wzrostu gospodarczego w tych gospodarkach. Mimo że literatura przedmiotu obejmuje wiele opracowań, poświęconych zbadaniu odrębnego wpływu rozwoju infrastruktury i rozwoju kapitału ludzkiego na wzrost gospodarczy, to jednak żadne ze znanych autorowi badań nie było poświęcone próbie kapitału ludzkiego sprzyjają wzrostowi gospodarczemu. W badaniu wykorzystano głównie uogólnione metody momentów (dynamic panel GMM) autorstwa Arellano i Bonda (1995), które uwzględniają dynamiczny charakter danych dotyczących wzrostu gospodarczego i rozwiązują problemy endogeniczności normalnie związane z funkcjami regresji wzrostu gospodarczego. Metody analizy danych panelowych, takie jak metoda najmniejszych kwadratów (pooled OLS) oraz metody z efektami stałymi i losowymi zostały użyte do celów porównawczych i przeprowadzenia testów odporności. Zgodnie z dynamicznym podejściem opartym na uogólnionych metodach momentów (GMM), interakcje między rozwojem infrastruktury a rozwojem kapitału ludzkiego przyczyniły się do zwiększenia wzrostu gospodarczego w gospodarkach przechodzących transformację, zgodnie z przewidywaniami teoretycznymi i empirycznymi. Metoda z efektami losowymi i metoda najmniejszych kwadratów (pooled OLS) pokazują, że interakcje między rozwojem infrastruktury a rozwojem kapitału ludzkiego miały szkodliwy wpływ na wzrost gospodarczy, natomiast zgodnie z metodą z efektami stałymi interakcje między tymi dwiema zmiennymi miały niewielki pozytywny wpływ na wzrost gospodarczy w gospodarkach przechodzących transformację. Biorąc pod uwagę, że wyniki otrzymane metodą uogólnionych momentów (GMM) są uważane za dokładniejsze ze względu na możliwość uwzględnienia problemu endogeniczności i dynamiczny charakter danych dotyczących wzrostu gospodarczego, z niniejszego badania wynika zalecenie, aby gospodarki przechodzące transformację wdrożyły polityki, które wspierają rozwój kapitału ludzkiego w celu zwiększenia zdolności rozwoju infrastruktury do wpływania na wzrost gospodarczy. Przyszłe badania powinny obejmować nie tylko jeden (rozwój kapitału ludzkiego), ale wszystkie warunki, które muszą być spełnione aby rozwój infrastruktury mógł przyczynić się do osiągnięcia korzyści ekonomicznych.
This study investigated the impact of infrastructure and human capital development on economic growth in transitional economies. It also explored whether the interaction between infrastructural and human capital development enhanced economic growth in the transitional economies. Although the literature is awash with studies which investigated the separate impact of infrastructure and human capital development on economic growth, no study that the author is aware of has so far explored whether the interaction between infrastructure and human capital development enhances economic growth. The study mainly used a dynamic panel generalised methods of moments (GMM) approach by Arellano and Bond (1995), a framework that takes into account the dynamic nature of economic growth data and addresses the endogeneity issues normally associated with economic growth regression functions. Panel data analysis approaches such as pooled ordinary least squares (OLS), and fixed and random effects were used for comparison purposes and robustness tests. According to the dynamic GMM framework, the interaction between infrastructure and human capital development improved economic growth in transitional economies, in line with theoretical and empirical predictions. Random effects and pooled OLS show that the interaction between infrastructural and human capital development had a deleterious effect on economic growth, whilst according to the fixed effects approach, the interaction between these two variables had an insignificant positive influence on economic growth in transitional economies. Considering that the results from a dy34 Kunofiwa Tsaurai, Adam Ndou namic panel GMM are considered to be more accurate due to the approach’s ability to address the endogeneity problem and the dynamic nature of economic growth data, the current study recommends that transitional economies should implement policies that improve human capital development in order to enhance infrastructural development’s ability to influence economic growth. Future studies should investigate not just one (human capital development), but all the conditional factors which must be in place before economic growth advantages triggered by infrastructure development are realised.
Źródło:
Comparative Economic Research. Central and Eastern Europe; 2019, 22, 1; 33-52
1508-2008
2082-6737
Pojawia się w:
Comparative Economic Research. Central and Eastern Europe
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Determinanty inwestycji przedsiębiorstw w środki trwałe. Zależność od cash flow i warunków kredytowych
Determinants of corporate investment in fixed capital. Cash flow and credit conditions sensitivity
Autorzy:
Nehrebecka, Natalia
Białek-Jaworska, Anna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/424984.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
fixed capital
savings
financial constraints
dynamic panel data
systemic GMM
Opis:
The article examines the determinants of corporate investments in fixed capital. The analysis was conducted based on unbalanced panel data of individual companies, employing at least 10 workers, contained in the annual reports of GUS F-02 for the years 1995- -2012. The systemic Generalized Method of Moments (robust) was used for the estimations. An empirical analysis of the determinants of corporate investments (in fixed capital) shows a strong investment – cash flow sensitivity, and consequently their less dependence on conditions prevailing in the credit market. The results of research suggests that it exerts influence on the operation of the credit channel of monetary policy transmission mechanism.
Źródło:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2016, 3 (53); 115-145
1507-3866
Pojawia się w:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
RACHUNKOWOŚĆ KREATYWNA A RACHUNKOWOŚĆ AGRESYWNA
Corporate investment diversification in investment property and intangible assets
Autorzy:
Nehrebecka, Natalia
Białek-Jaworska, Anna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/950474.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
diversification investment
savings
cash flow
dynamic panel models
system GMM
Opis:
The article identified determinants of the corporate investment diversification in Poland, ie. in investment property or intangible assets and their dependence on corporate savings. The analysis was conducted on unbalanced panel data of individual companies employing at least 10 workers contained in the annual reports of Central Statistical Office (F-02) from the years 1995-2012. The parameters used to estimate the system GMM [Generalised Methods of Moments]. Also included is a robust variance-covariance matrix. The obtained results allow to conclude that the increase in liquid reserves (savings) increases the investment diversification spending (in real estate and intangible assets). A positive correlation was obtained in diversified investments of the real effective exchange rate based on CPI and growth opportunities. This may be due to the anti-inflationary role of investment in real estate, as well as the improvement of the situation of exporters of services (investing in intangible assets), granting licenses to foreign companies on their own technology or software due to the appreciation of the exchange rate.
Źródło:
Financial Sciences. Nauki o Finansach; 2015, 2(23); 22-40
2080-5993
2449-9811
Pojawia się w:
Financial Sciences. Nauki o Finansach
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Determinanty inwestycji finansowych przedsiębiorstw w Polsce
Determinants of Corporate Financial Investment in Poland
Autorzy:
Nehrebecka, Natalia
Białek-Jaworska, Anna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/576024.pdf
Data publikacji:
2016-06-30
Wydawca:
Szkoła Główna Handlowa w Warszawie. Kolegium Analiz Ekonomicznych
Tematy:
inwestycje finansowe
cash flow
dynamiczne modele panelowe
systemowy GMM
financial investment
savings
dynamic panel data
system GMM estimator
Opis:
The article aims to identify the determinants of short- and long-term corporate financial investment in Poland, with a particular emphasis on the saving and interest rates. We conducted the analysis based on unbalanced panel data for companies with at least 10 employees from the Polish Central Statistical Office’s GUS F-02 annual reports for 1995–2012. We used the system GMM estimator (Generalized Method of Moments; Arellano, Bover 1995; Blundell, Bond 1998) to estimate the parameters, and we applied a robust variance-covariance matrix. The research findings show a significant negative correlation between financial investments and cash flow, which means that liquidity problems in the core business induce companies to increase long-term financial investments (securities) as a precautionary motive. By contrast, the accumulation of surplus cash from operating activities in the form of savings increases long-term financial investments. The research also points to a positive impact of the real interbank overnight interest rate. This means that higher interest rates increase the opportunity cost of investments in fixed capital and may encourage companies to spend their savings on buying financial assets (interest rate channel of monetary policy) instead of investing in fixed capital or research and development (R&D).
W artykule zidentyfikowano determinanty wielkości inwestycji finansowych przedsiębiorstw w Polsce i ich zależności od oszczędności i stopy procentowej. Analizę przeprowadzono na podstawie jednostkowych danych panelowych niezbilansowanych przedsiębiorstw, zatrudniających co najmniej 10 pracowników, zawartych w rocznych sprawozdaniach GUS F-02 z lat 1995–2012. Do oszacowania parametrów wykorzystano systemowy estymator GMM (Generalised Methods of Moments; por. Arellano, Bover [1995]; Blundell, Bond [1998]) z odporną macierzą wariancji-kowariancji. Wykazano istotną ujemną zależność między inwestycjami finansowymi a nadwyżką pieniężną wygenerowaną z działalności operacyjnej, co oznacza, że problemy z utrzymaniem płynności w podstawowej działalności skłaniają przedsiębiorstwa do zwiększania długoterminowych inwestycji finansowych zgodnie z motywem przezornościowym. Natomiast akumulacja nadwyżki pieniężnej z działalności operacyjnej w postaci oszczędności powoduje wzrost długoterminowych inwestycji finansowych. Wykazano też dodatni wpływ realnej międzybankowej stopy procentowej overnight. Potwierdza to występowanie motywu przezornościowego. Łącznie uzyskane wyniki pozwalają wnioskować, iż wzrost stóp procentowych oznacza rosnący koszt alternatywny inwestycji w środki trwałe i może zachęcać firmy do przeznaczenia oszczędności na zakup aktywów finansowych (kanał stopy procentowej polityki pieniężnej) zamiast na inwestycje w środki trwałe lub prace rozwojowe (B+R).
Źródło:
Gospodarka Narodowa. The Polish Journal of Economics; 2016, 283, 3; 35-55
2300-5238
Pojawia się w:
Gospodarka Narodowa. The Polish Journal of Economics
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 I MODELOWANIE TFP W PRZEMYŚLE POLSKIM NA PODSTAWIE DANYCH PANELOWYCH [1]
ESTIMATING AND MODELING OF TFP IN THE POLISH INDUSTRY. PANEL DATA ANALYSIS
Autorzy:
Dańska-Borsiak, Barbara
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/452835.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
Tematy:
dynamiczny model panelowy
funkcja produkcji
łączna produktywność czynników produkcji (TFP)
systemowy estymator GMM
dynamic panel data model
production function
total factor productivity (TFP)
system GMM estimator
Opis:
W artykule przedstawiono próbę oszacowania łącznej produktywności czynników produkcji (TFP) według działów sekcji „przetwórstwo”, oraz określenia czynników determinujących jej kształtowanie. Do oszacowania wartości TFP zastosowano dwie alternatywne metody, bazujące na funkcji produkcji Cobba–Douglasa. Następnie skonstruowano i oszacowano dynamiczny model panelowy, opisujący kształtowanie się TFP w działach. Zmienną objaśnianą były wartości oszacowane w pierwszym etapie analizy. Do estymacji zastosowano metody bazujące na GMM.
The paper attempts to estimate total factor productivity (TFP) for sectors included in section „manufacturing”, and then to determine factors influencing it. Two alternative methods, based on the Cobb-Douglas production function were applied. The final step was construction and estimation of dynamic panel data model, describing TFP formation by sector. The explained variable was TFP, which values were estimated in the first step. GMM-based methods were used for estimation of the model.
Źródło:
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2009, 10, 1; 58-66
2082-792X
Pojawia się w:
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
CZY ŹRÓDŁA FINANSOWANIA WPŁYWAJĄ NA EFEKTYWNOŚĆ INWESTYCJI W ŚRODKI TRWAŁE i B+R?
DOES THE FINANCE SOURCES INFLUENCE EFFECTIVENESS OF INVESTMENT IN FIXED ASSETS AND R&D?
Autorzy:
Nehrebecka, Natalia
Białek-Jaworska, Anna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/453523.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
Tematy:
oszczędności
kredyt bankowy
efektywność
B+R
środki trwałe
dynamiczny model panelowy
systemowy estymator GMM
savings
bank loan
effectiveness
R&D
fixed assets
dynamic panel model
system GMM
Opis:
Celem artykułu jest zidentyfikowanie wpływu finansowania inwestycji w środki trwałe i prace rozwojowe z oszczędności lub zadłużenia z tytułu kredytu bankowego lub pożyczek na efektywność ich wykorzystania . Analizę przeprowadzono na podstawie jednostkowych danych panelowych niezbilansowanych przedsiębiorstw w Polsce, zatrudniających co najmniej 10 pracowników, z rocznych sprawozdań GUS F-02 za lata 1995 – 2012. Do oszacowania parametrów wykorzystano odporny systemowy estymator GMM. Na podstawie wyników badania stwierdzono, że bardziej zadłużone przedsiębiorstwa osiągają niższą efektywność wykorzystania inwestycji. Przedsiębiorstwa finansujące inwestycje ze środków własnych wybierają projekty bardziej ryzykowne, ale i bardziej efektywne, w działalność badawczo-rozwojową (B+R), dla których trudno byłoby im znaleźć finansowanie zewnętrzne. Wynika stąd, że więcej oszczędzające przedsiębiorstwa i finansujące inwestycje w większym stopniu ze środków własnych, dzięki wyższej efektywności inwestycji w środki trwałe i prace rozwojowe, przyspieszają tempo wzrostu gospodarczego.
This article aims to identify the impact of financing the investments in fixed assets and research and developmental works mainly with savings or by external lenders on effectiveness of such investments use. The analysis was conducted based on unbalanced panel data of individual companies, employing at least 10 workers, contained in the annual reports of Central Statistics Office F-02 for the years 1995-2012. System Generalized Method of Moments (robust) was used for the estimations. The research findings determined that the more indebted companies achieve lower effectiveness of investments use. Companies finance investments from its own funds choose riskier projects, but also more effective in research and development (R&D), for which it would be difficult for them to find external financing. It follows that more saving business and finance investments to a greater extent from its own funds, due to the higher effectiveness of the investments in fixed assets and R&D, accelerate economic growth.
Źródło:
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2015, 16, 4; 64-74
2082-792X
Pojawia się w:
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Rola kredytu handlowego w finansowaniu przedsiębiorstw
The Role of Trade Credit in Business Operations
Autorzy:
Białek-Jaworska, Anna
Nehrebecka, Natalia
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/574243.pdf
Data publikacji:
2015-10-31
Wydawca:
Szkoła Główna Handlowa w Warszawie. Kolegium Analiz Ekonomicznych
Tematy:
kredyt handlowe
należności
finanse przedsiębiorstw
dynamiczne modele panelowe
systemowy estymator GMM
trade credit
receivables
corporate finance
dynamic panel data models
Generalized Method of Moments (GMM)
Days Payable Outstanding
cash conversion cycle
Opis:
The paper analyzes the importance of trade credit in the financing of enterprises in Poland and identifies factors determining the use of trade credit by Polish companies. Companies receive trade credit from their suppliers, while also extending credit to their own customers, the authors say. They analyze trade credit in net terms, looking at the difference between trade credit obtained and extended by companies. Trade credit received was measured as trade liabilities not including current expenses. Net trade credit is determined by factors including the size of the company, the industry it represents, the proportion of exports in total sales, and the proportion of foreign ownership in share capital. The analysis is based on panel data collected by Poland’s Central Statistical Office (GUS), specifically its F-02 annual reports for the 1995–2011 period. The Generalized Method of Moments (GMM) was used to estimate the coefficients of the model. The research shows that low sales profitability, a long Days Payable Outstanding period, low debt capacity, and a long cash conversion cycle are good predictors of the use of trade credit, the authors say. Their paper validates the hypothesis that greater growth opportunities and a greater ability to generate cash surpluses lead to an increase in trade credit extended. The authors also conclude that trade credit increases with an increase in the size of companies and that large companies tend to offer more trade credit. This is accompanied by a decreased propensity to incur credit and a smaller volume of net trade credit received, the authors say.
Celem artykułu jest przeanalizowanie znaczenia kredytu handlowego w finansowaniu przedsiębiorstw w Polsce oraz zidentyfikowanie determinant wykorzystania przez polskie przedsiębiorstwa kredytu handlowego. Przedsiębiorstwa zarówno zaciągają kredyt handlowy u dostawców, jak i udzielają go odbiorcom. Analizowano kształtowanie się kredytu handlowego netto, tj. znaku i wielkości różnicy między zaciąganym a udzielanym kredytem handlowym w Polsce. Zaciągany kredyt handlowy mierzono jako zobowiązania z tytułu dostaw i usług bez wydatków bieżących, tj. skorygowane o bieżące zobowiązania krótkoterminowe z tytułu dostaw i usług w wysokości średnich miesięcznych wydatków związanych z prowadzeniem działalności podstawowej (1/12 zużycia materiałów i energii oraz kosztów usług obcych). Analizę empiryczną przeprowadzono na podstawie jednostkowych danych panelowych ze sprawozdań GUS: rocznych F-02 za lata 1995−2011 (około 50 tys. przedsiębiorstw rocznie). Do oszacowania parametrów wykorzystano odporny systemowy estymator GMM. Wykazano, iż niska rentowność sprzedaży, długi cykl zobowiązań, niska zdolność kredytowa i długi cykl środków pieniężnych są dobrymi predykatorami korzystania z kredytu handlowego. Zweryfikowano też hipotezy, że wyższe możliwości wzrostu i wyższa zdolność do generowania pieniężnej nadwyżki finansowej zwiększają wielkość udzielanego kredytu handlowego. Wraz ze wzrostem wielkości przedsiębiorstwa rośnie skłonność do udzielania kredytu handlowego i wolumen udzielanego kredytu handlowego, a maleje skłonność do zaciągania kredytu handlowego netto i wielkość zaciąganego kredytu handlowego netto.
Źródło:
Gospodarka Narodowa. The Polish Journal of Economics; 2015, 279, 5; 33-64
2300-5238
Pojawia się w:
Gospodarka Narodowa. The Polish Journal of Economics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-8 z 8

    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