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 "spatial autoregression model." wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    ANALIZA PRZESTRZENNA ZGONÓW W POLSCE W PRZEKROJU PODREGIONÓW
    SPATIAL ECONOMETRIC ANALYSIS OF SOCIO-ECONOMIC DETERMINANTS OF MORTALITY IN POLISH SUB-REGIONS
    Autorzy:
    Kujawska, Justyna
    Reich, Magdalena
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/659934.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    Zgony w Polsce w 2012 r.
    determinanty społeczno-ekonomiczne zgonów
    model autoregresji przestrzennej.
    Deaths in Poland in 2012
    Socio-economic determinants of mortality
    spatial autoregression model.
    Opis:
    In Poland, in 2012 statistically at 1 000 inhabitants died 10 people, with at least 7 due to cardiovascular disease and cancer. In comparison with Western European countries, these values indicate poor health situation of Polish society. It can be assumed that responsible for the higher mortality rates in Poland are the stress caused by lack of work, the uncertainty of remuneration, the inactive lifestyle, unhealthy eating habits, overweight and obesity. The aim of this paper is to examine the significance of socio-economic determinants and their influence on deaths number in sub-regions in Poland in 2012. The method used is the linear econometric model with the spatial relationships. As a dependent variable the relative number of deaths in sub-regions in Poland per 1 000 inhabitants in 2012 is used. The results estimation indicate on the significant impact of education, unemployment and age on mortality in Poland and on the lack of influence of factors associated with affluence, such as the average gross wages and GDP per capita.
    W Polsce w 2012 r. statystycznie na 1 000 mieszkańców zmarło 10 osób, przy czym co najmniej 7 z powodu chorób układu krążenia i nowotworów. W porównaniu z krajami Europy Zachodniej wartości te świadczą o złej sytuacji zdrowotnej polskiego społeczeństwa. Można przypuszczać, że odpowiedzialnymi za wyższe wskaźniki śmiertelności w Polsce są czynniki ryzyka, takie jak stres spowodowany brakiem pracy, niepewność otrzymania wynagrodzenia, nieaktywny tryb życia, niezdrowe nawyki żywieniowe, nadwaga i otyłość. Celem opracowania jest zbadanie istotności wpływu determinant społeczno-ekonomicznych na liczbę zgonów w podregionach w Polsce w 2012 roku. Narzędziem realizacji celu jest liniowy model ekonometryczny uwzględniający zależności przestrzenne. Jako zmienną objaśnianą przyjęto liczbę zgonów w podregionach w Polsce w przeliczeniu na 1 000 mieszkańców w 2012 roku. Wyniki estymacji modelu pozwalają wnioskować o wpływie wykształcenia, bezrobocia i struktury wiekowej populacji na liczbę zgonów oraz o braku wpływu czynników związanych z zamożnością takich jak przeciętne wynagrodzenia brutto i PKB per capita.
    Źródło:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2014, 6, 308
    0208-6018
    2353-7663
    Pojawia się w:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Autokorelacja przestrzenna wybranych cech rozwoju gmin w województwie lubuskim
    Spatial autocorrelation of selected characteristics of community development in the Lubuskie Voivodship
    Autorzy:
    Szczuciński, Przemysław
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2127276.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Uniwersytet w Białymstoku. Wydawnictwo Uniwersytetu w Białymstoku
    Tematy:
    rozwój lokalny
    województwo lubuskie
    autokorelacja przestrzenna
    statystyki globalne i lokalne
    model autoregresji przestrzennej
    local development
    Lubuskie Voivodship
    spatial autocorrelation
    global and local statistics
    spatial autoregression model
    Opis:
    Cel – Celem rozważań jest ocena i modelowanie związków przestrzennych wybranych cech rozwoju społeczno-gospodarczego gmin w województwie lubuskim oraz identyfikacja tych gmin, dla których związki te są istotne. Metoda badań – Do badania kształtowania się zjawisk w zależności od położenia danego obiektu w przestrzeni służą metody statystyki i ekonometrii przestrzennej. Spośród nich w analizie wykorzystano globalne i lokalne miary autokorelacji przestrzennej oraz model autoregresji przestrzennej. Wzięto pod uwagę następujące cechy: stopę bezrobocia rejestrowanego, liczbę przedsiębiorstw zarejestrowanych w REGON, liczbę miejsc noclegowych w obiektach turystycznych oraz dochody gmin z tytułu podatku PIT. Wnioski – Otrzymane rezultaty wskazują na występowanie istotnych zależności przestrzennych w kształtowaniu się wyróżnionych cech oraz pozwalają określić specyficzne wzorce lokalne w regionie. Model autoregresji przestrzennej pozwala wyjaśnić związki miedzy stopą bezrobocia a liczbą przedsiębiorstw oraz nakładami inwestycyjnymi gmin. Oryginalność/wartość – W literaturze przedmiotu tego rodzaju badania przeprowadzane są albo na poziomie regionów Unii Europejskiej, albo województw lub powiatów w kraju. Rzadziej spotykane są analizy na poziomie gmin, które przeprowadzono na podstawie danych statystycznych za 2016 r.
    Purpose – The aim of the considerations is the evaluation and modelling of spatial relations of selected characteristics of socio-economic development of communities in the Lubuskie Voivodship as well as identification of the communities for which these relations are of crucial importance. Research method – Methods of spatial econometrics and statistics were used to study formation of phenomena depending on the location of a given object in space. Among them, the analysis used global and local measures of spatial autocorrelation and the spatial autoregression model. The following characteristics were taken into account: the registered unemployment rate, the number of enterprises registered in REGON, the number of beds in tourist facilities and the income of communes due to PIT tax. Results – The obtained score indicates the existence of significant spatial dependencies in formation of distinguished characteristics and allows to define specific local patterns in the region. The spatial autoregression model allows to explain the relations between the unemployment rate and the number of enterprises as well as investment outlays of communes. Originality / value – In the literature on the subject it can be found that this kind of research is carried out either at the level of regions of the European Union or voivodships or districts in the country. Studies at the municipal level, which were carried out on the basis of statistical data for 2016, are less frequent.
    Źródło:
    Optimum. Economic Studies; 2019, 3(97); 164-176
    1506-7637
    Pojawia się w:
    Optimum. Economic Studies
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Spatial Pigmeat Price Transmission: the Case of Lithuania and Poland
    Przestrzenna transmisja cen mięsa wieprzowego na przykładzie Litwy i Polski
    Autorzy:
    Jurkėnaitė, Nelė
    Syp, Alina
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2130400.pdf
    Data publikacji:
    2022-03-28
    Wydawca:
    Instytut Ekonomiki Rolnictwa i Gospodarki Żywnościowej - Państwowy Instytut Badawczy
    Tematy:
    przestrzenna transmisja cen
    rynek mięsa wieprzowego
    model autoregresji wektorowej
    przyczynowość Grangera
    spatial price transmission
    pigmeat market
    vector autoregression model
    Granger causality
    Opis:
    The paper investigated the patterns of changes in spatial price transmission between pigmeat prices of two post-communist Member States, namely Lithuania and Poland, and five main producing countries in the EU-15, namely Germany, Denmark, France, Spain, and the Netherlands. This study employed vector autoregression modelling, as well as the Granger causality concept, and focused on changes in price behavior from May 2004 to May 2021. The findings suggest fundamental differences in the short-term price behavior of two post-communist countries. Over the investigated period, Poland strengthened the position in the EU pigmeat market and could be classified as a price leading country for the certain markets. The case of Lithuania demonstrated that countries with lower productivity and the dominant share of pig population on small-scale farms as well as high price level became vulnerable and evolved towards a viable national pig farming structures. Hence, a movement of new Member States towards greater market integration must be linked to the spread of innovations in pig farming or exit of uncompetitive farms. In the case of Lithuania, a promising direction of policy implications is support for the establishment of modern and competitive medium-sized farms, as well as the spread of relevant knowledge and innovations.
    W pracy zbadano wzorce zmian w przestrzennej transmisji cen mięsa wieprzowego pomiędzy dwoma postkomunistycznymi państwami członkowskimi, tj. Litwą i Polską, a pięcioma głównymi krajami produkującymi w UE-15, tj. Niemcami, Danią, Francją, Hiszpanią i Holandią. W badaniu wykorzystano modelowanie wektorowej autoregresji, a także koncepcję przyczynowości Grangera i skupiono się na zmianach w zachowaniu cen od maja 2004 do maja 2021 roku. Wyniki sugerują fundamentalne różnice w krótkoterminowym zachowaniu cen w dwóch krajach postkomunistycznych. W badanym okresie Polska umocniła pozycję na unijnym rynku mięsa wieprzowego i mogła być zaklasyfikowana jako kraj liderów cenowych na niektórych rynkach. Przypadek Litwy pokazał, że kraje o niższej produktywności i dominującym udziale pogłowia trzody chlewnej w gospodarstwach o małej skali, a także o wysokim poziomie cen stały się wrażliwe i ewoluowały w kierunku opłacalnych krajowych struktur hodowli trzody chlewnej. Dlatego też podążanie nowych państw członkowskich w kierunku większej integracji rynku musi być powiązane z rozprzestrzenianiem się innowacji w hodowli trzody chlewnej lub wyjściem niekonkurencyjnych gospodarstw. W przypadku Litwy obiecującym kierunkiem konsekwencji polityki jest wspieranie tworzenia nowoczesnych i konkurencyjnych gospodarstw średniej wielkości, a także rozpowszechnianie odpowiedniej wiedzy i innowacji.
    Źródło:
    Zagadnienia Ekonomiki Rolnej; 2022, 370, 1; 87-106
    0044-1600
    2392-3458
    Pojawia się w:
    Zagadnienia Ekonomiki Rolnej
    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