Taksonomiczne aspekty estymacji pośredniej uwzględniającej autokorelację przestrzenną w statystyce gospodarczej

Transkrypt

1 Urząd Statystyczny w Poznaniu Taksonomiczne aspekty estymacji pośredniej uwzględniającej autokorelację przestrzenną w statystyce gospodarczej Grażyna Dehnel Tomasz Klimanek Jacek Kowalewski

2 CEL BADANIA: próba wykorzystania autokorelacji przestrzennej do estymacji pośredniej w badaniu podmiotów gospodarczych DG1 oraz ocena wpływu uwzględnienia w modelu przestrzeni na precyzję szacunku

3 PLAN PREZENTACJI: 1. METODOLOGIA I ORGANIZACJA BADANIA DG1 2. ZAŁOŻENIA BADANIA SYMULACYJNEGO 3. WYNIKI BADANIA SYMULACYJNEGO 4. WNIOSKI

4 1. METODOLOGIA I ORGANIZACJA BADANIA DG1 CEL BADANIA DG1 szybka informacja o podstawowych miernikach charakteryzujących działalnośd gospodarczą w przedsiębiorstwach podstawa opracowywania większości wskaźników krótkookresowych CZĘSTOTLIWOŚĆ miesięczna ZAKRES PODMIOTOWY osoby prawne i jednostki organizacyjne nie posiadające osobowości prawnej, których liczba pracujących wynosi 10 i więcej osób źródło: Urząd Statystyczny w Poznaniu

5 1. METODOLOGIA I ORGANIZACJA BADANIA DG1 ZAKRES PRZEDMIOTOWY BADANIA DG1 wg bloków tematycznych TRANSPORT /DANE UZUPEŁNIAJĄCE/ Ładowność taboru samochodowego Przewozy ładunków Przewozy pasażerów - ogółem - komunikacją miejską - komunikacją autobus. zamiejską NOWE ZAMÓWIENIA SPRZEDAŻ Produkcja sprzedana Produkcja budowlano - montażowa - ogółem - wg charakteru robót - wg obiektów budowlanych Sprzedaż towarów i materiałów - w handlu detalicznym - przez Internet - w handlu hurtowym PODATKI I DOTACJE Podatek akcyzowy - od wyrobów własnej produkcji - od towarów i materiałów Dotacje przedmiotowe Z A K R E S P R Z E D M I O T O W Y OBRÓT Obrót - ogółem - krajowy - niekrajowy (na eksport i wywóz) - do krajów strefy euro PRACUJĄCY Pracujący Przeciętna liczba zatrudnionych Nowe zamówienia otrzymane - ogółem - krajowe - niekrajowe (na eksport i wywóz) - do krajów strefy euro CENY Ceny producentów wyrobów i usług - ogółem - rynku krajowego - rynku niekrajowego Ceny producentów robót budowlano - montażowych Wskaźniki cen CZAS RACY WYNAGRODZENIA Czas przepracowany Wynagrodzenia Przeciętne miesięczne wynagrodzenie Wypłaty z zysku Składki na ubezpieczenia społeczne źródło: Urząd Statystyczny w Poznaniu

6 1. METODOLOGIA I ORGANIZACJA BADANIA DG1 METODA OBSERWACJI EMPIRYCZNEJ badanie częściowe operat liczy ok. 98 tys. jednostek ok. 19 tys. - jednostki duże (liczba prac. >49), ok. 80 tys. - jednostki średnie (10 do 49 pracujących) do próby wybierane są wszystkie jednostki duże i 10% jednostek średnich (w praktyce więcej) próba liczy ok. 30 tys. jednostek

7 % 1. METODOLOGIA I ORGANIZACJA BADANIA DG1 TECHNIKA OBSERWACJI EMPIRYCZNEJ Formularz elektroniczny wypełniany jest metodą samospisu przez jednostkę sprawozdawczą do 5 dnia roboczego opiekun respondenta (ok.200 podmiotów) 100 SPRAWOZDAWCZOŚĆ ELEKTRONICZNA DG źródło: Urząd Statystyczny w Poznaniu

8 1. METODOLOGIA I ORGANIZACJA BADANIA DG1 PRACOWYWANIE DANYCH dane są opracowywane i uogólniane dla jednostek dużych i średnich łącznie na poziomie wojewódzkim przez US Poznao, a następnie na poziomie ogólnopolskim w GUS. wyniki przesyłane są do GUS 10 dnia roboczego. wyniki prezentuje się 16 dnia roboczego.

9 1. METODOLOGIA I ORGANIZACJA BADANIA DG1 LICZBA ZMIENNYCH PUBLIKOWANYCH NA PODSTAWIE BADANIA DG1 źródło: Urząd Statystyczny w Poznaniu

10 1. METODOLOGIA I ORGANIZACJA BADANIA DG1 OBSZARY UDOSTĘPNIANIA DANYCH Portal informacyjny GUS Wyniki wstępne Komunikaty i Obwieszczenia Prezesa GUS Bank Danych Lokalnych Mierniki gospodarcze Wskaźniki makroekonomiczne Instytucje krajowe Kancelaria Prezesa Rady Ministrów (KPRM) NBP Instytucje międzynarodowe Statystyki Krótkookresowe Eurostat MFW OECD ONZ Międzynarodowe Forum Transportu (ITF) Wewnętrzne potrzeby GUS Badania statystyczne Opracowania wtórne i uzupełniające Analizy Publikacje GUS US Dzienniki Urzędowe źródło: Urząd Statystyczny w Poznaniu

11 2. ZAŁOŻENIA BADANIA SYMULACYJNEGO 1. Populacja generalna podmioty gospodarcze (duże i średnie), które wzięły udział w badaniu DG1 w sierpniu 2012 r. 2. Domena przekrój województwo (NTS2) x sekcja 3. Wybrane sekcje - rolnictwo (A), przemysł (C), budownictwo (F), handel (G) 4. Zmienne badane: liczba pracujących zmienna wynagrodzenia brutto 5. Zmienne pomocnicze liczba pracujących stała przychody ze sprzedaży produktów (wyrobów i usług) przychody ze sprzedaży towarów i materiałów 6. Badanie symulacyjne - wylosowano 1000 prób 20% (rolnictwo 30%) 7. Metody estymacji: - DIRECT - GREG -SYNTH -EBLUP - SEBLUP

12 2. ZAŁOŻENIA BADANIA SYMULACYJNEGO CHARAKTERYSTYKA STATYSTYCZNA ROZKŁADU BADANYCH ZMIENNYCH Charakterystyki statystyczne Przychody netto ze sprzedaży produktów (wyr. i usług własnej produkcji) w tys. zł Przychody netto ze sprzedaży towarów i materiałów w tys. zł Przychody netto ze sprzedaży ogółem w tys. zł Wynagrodzenia brutto w tys. zł min max , Q 1 72, Q ,7 149,7 1080,1 Q ,2 3342,8 średnia s(x) V s(x) Źródło: opracowanie własne na podstawie wyników badania DG1, sierpień 2012

13 2. ZAŁOŻENIA BADANIA SYMULACYJNEGO OCENA ROZKŁADÓW SZACOWANYCH ZMIENNYCH - ROZKŁAD PODMIOTÓW WEDŁUG WARTOŚCI ROCZNEGO PRZYCHODU Źródło: Opracowanie własne na podstawie badania DG1, 2008 Źródło: Opracowanie własne na podstawie rejestru PIT lub CIT, 2008

14 Przychód z rejestru PIT lub CIT, ZAŁOŻENIA BADANIA SYMULACYJNEGO RELACJA MIEDZY WARTOŚCIAMI ZMIENNEJ PRZYCHÓD Z BADANIA DG1 ORAZ REJESTRÓW PIT LUB CIT, WSZYSTKIE PODMIOTY, Przychód narastająco, DG1, 2008 Skala osi uwzględniająca jednostki o najwyższych przychodach (w ograniczeniu do ) Źródło: Opracowanie własne na podstawie bazy danych MEETS

15 Przychód z rejestru PIT lub CIT, ZAŁOŻENIA BADANIA SYMULACYJNEGO RELACJA MIEDZY WARTOŚCIAMI ZMIENNEJ PRZYCHÓD Z BADANIA DG1 ORAZ REJESTRÓW PIT LUB CIT, WSZYSTKIE PODMIOTY, Przychód narastająco, DG1, 2008 Skala osi nieuwzględniająca jednostek o najwyższych przychodach (w ograniczeniu do ) Źródło: Opracowanie własne na podstawie bazy danych MEETS

16 2. ZAŁOŻENIA BADANIA SYMULACYJNEGO Liczba podmiotów wg województw i sekcji PKD 2007, sierpień 2012 Źródło: opracowanie własne na podstawie wyników badania DG1, sierpień 2012

17 3. WYNIKI BADANIA SYMULACYJNEGO Liczba pracujących zmienna sekcja A (Rolnictwo)

18 3. WYNIKI BADANIA SYMULACYJNEGO Liczba pracujących stała sekcja A (Rolnictwo)

19 3. WYNIKI BADANIA SYMULACYJNEGO Wynagrodzenia sekcje C, F, G (Przemysł, Budownictwo, Handel)

20 3. WYNIKI BADANIA SYMULACYJNEGO Przychody ze sprzedaży sekcje C, F, G (Przemysł, Budownictwo, Handel)

21 3. WYNIKI BADANIA SYMULACYJNEGO Motywacje Charakterystyki gospodarstwa rolnego (SKAD 2010) Rynek pracy (projekt ESSnet on Small Area Estimation 2011) Rynek nieruchomości mieszkaniowych (SKAD 2012) Wykorzystanie estymacji pośredniej wykorzystujących autokorelację przestrzenną Zastosowanie estymatora EBLUP uwzględniającego korelację przestrzenną wynika z naturalnej konsekwencji uchylenia, krępującego założenia, o niezależności efektów związanych z każdą parą obszarów (por. A. Saei, R. Chambers, 2004). Oprócz efektów losowych związanych z obszarem, model może zostać wzmocniony informacjami na temat odległości między obszarami w przestrzeni geograficznej. Jak wskazuje się w literaturze, naturalnym wyborem jest uwzględnienie w procedurach estymacyjnych współrzędnych x i y dla każdego małego obszaru. Najczęściej jako punkt charakterystyczny małego obszaru wybiera się jego środek tzw. centroidę. Następnie oblicza się, w oparciu o wyznaczone centroidy, macierz odległości z uwzględnieniem modelu wykładniczego lub potęgowego.

22 3. WYNIKI BADANIA SYMULACYJNEGO Estymator EBLUP Liniowy model o skorelowanych przestrzennie efektach losowych dla małych obszarów jest dany następującym wzorem (por. A. Saei, R. Chambers, 2004, s. 1): y di gdzie: 0 X T di d D 1 u d 0 jest wyrazem wolnym modelu regresji; jest współczynnikiem regresji; e di d jest subskryptem oznaczającym mały obszar, d 1, 2,..., D ; u d, e di są efektami losowymi związanymi odpowiednio z obszarami i obserwacjami, o których zakłada się, że są niezależne i mają rozkłady normalne o wartości oczekiwanej zero i pewnej stałej wariancji.

23 3. WYNIKI BADANIA SYMULACYJNEGO Charakterystyka modeli dla szacowania liczby pracujących (zmiennej) w sekcji A

24 3. WYNIKI BADANIA SYMULACYJNEGO Charakterystyka modeli dla szacowania wynagrodzeo w sekcjach C, F i G

25 3. WYNIKI BADANIA SYMULACYJNEGO Testowanie autokorelacji globalnej i lokalnej statystyka I Morana Dodatnia i istotna wartośd statystyki globalnej I Morana wskazuje, że istnieje dodatnia autokorelacja przestrzenna, czyli podobieostwo badanych obiektów w sąsiedztwie. Statystyka lokalna wskazuje czy dany region jest otoczony przez regiony sąsiedzkie o podobnych lub różnych wartościach badanej cechy w stosunku do losowego rozmieszczenia tych wartości w przestrzeni. Może byd wykorzystywany do wykrywania lokalnych klastrów i tzw. regionów nietypowych. Dodatnia i istotna wartośd statystyki lokalnej Morana że dany region jest otoczony przez regiony o podobnych wartościach cechy. Natomiast w przypadku ujemnych istotnych wartości oznacza to sytuację w której dany region jest otoczony przez regiony o znacząco różnych wartościach danej cechy. Sekcja A C F G Zmienna analizowana Liczba pracujących zmienna Wynagrodzenia brutto Wynagrodzenia brutto Wynagrodzenia brutto Statystyka Morana 0,23-0,35-0,25-0,27 p-value 0,02 0,02 0,02 0,01

26 3. WYNIKI BADANIA SYMULACYJNEGO sekcja A - ROLNICTWO

29 3. WYNIKI BADANIA SYMULACYJNEGO sekcja F - BUDOWNICTWO

32 3. WYNIKI BADANIA SYMULACYJNEGO Sekcja A - Rolnictwo województwo Ii E.Ii Var.Ii Z.Ii Pr(z > 0) Łódzkie Świętokrzyskie Wielkopolskie Kujawsko-Pomorskie Małopolskie Dolnośląskie Lubelskie Lubuskie Mazowieckie Opolskie Podlaskie Pomorskie Śląskie Podkarpackie Warmińsko-Mazurskie Zachodniopomorskie Sekcje: C Przemysł F Budownictwo G Handel

35 Obciążenie empiryczne estymatorów pierwsze podejście (sekcja A) SYNTHETIC EBLUP SEBLUP GREG Obciążenie empiryczne estymatorów wykorzystujących korelację przestrzenną porównanie dwóch podejść (sekcja A) SEBLUP SEBLUP2

36 Obciążenie empiryczne estymatorów pierwsze podejście (sekcja F) GREG SYNTHETIC EBLUP SEBLUP Obciążenie empiryczne estymatorów wykorzystujących korelację przestrzenną porównanie dwóch podejść (sekcja F) SEBLUP SEBLUP2

37 Wariancja empiryczna estymatorów pierwsze podejście (sekcja A) GREG SYNTHETIC EBLUP SEBLUP Wariancja empiryczna estymatorów wykorzystujących korelację przestrzenną porównanie dwóch podejść (sekcja A) SEBLUP SEBLUP

38 Wariancja empiryczna estymatorów pierwsze podejście (sekcja F) GREG SYNTHETIC EBLUP SEBLUP Wariancja empiryczna estymatorów wykorzystujących korelację przestrzenną porównanie dwóch podejść (sekcja F) EBLUP EBLUP_2app

39 4. WNIOSKI 1) Estymator bezpośredni, chociaż nieobciążony, charakteryzuje się trzema własnościami w przypadku estymacji dla małych domen: ma nieakceptowalną wariancję, a w związku z tym także błąd szacunku, jeżeli próba jest dostatecznie liczna, to własności estymatora bezpośredniego mogą byd lepsze niż estymatorów opartych na modelach, w przypadku zerowej próby w domenie nie można wyznaczyd oceny estymatora. 2) Uogólniony estymator regresyjny, chociaż umożliwia uzyskanie oceny estymatora w przypadku zerowych prób, to jednak charakteryzuje się równie dużą wariancją co estymator ekspansyjny. 3) Estymatory syntetyczne i uwzględniające autokorelację przestrzenną charakteryzują się niewielką wariancją (w przypadku dobrze wyspecyfikowanego modelu). W porównaniu do estymatorów bezpośrednich, są one jednak obciążone. 4) Analiza przestrzennego rozkładu estymatora uwzględniającego autokorelację przestrzenną sugeruje, że może byd on dobrym narzędziem do detekcji przestrzennych wzorców kształtowania zjawisk gospodarczych oraz ich estymacji.

40 Dziękujemy za uwagę