PRACE NAUKOWE Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
|
|
- Paweł Michałowski
- 7 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 PRACE NAUKOWE Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu RESEARCH PAPERS of Wrocław University of Economics Nr 327 aksonomia 22 Klasyfikacja i analiza danych teoria i zastosowania Redaktorzy naukowi Krzysztof Jajuga, Marek Walesiak Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu Wrocław 2014
2 Redaktor Wydawnictwa: Barbara Majewska Redaktor techniczny: Barbara Łopusiewicz Korektor: Barbara Cibis Łamanie: Beata Mazur Projekt okładki: Beata Dębska Publikacja jest dostępna w Internecie na stronach: w Dolnośląskiej Bibliotece Cyfrowej he Central and Eastern European Online Library a także w adnotowanej bibliografii zagadnień ekonomicznych BazEkon Informacje o naborze artykułów i zasadach recenzowania znajdują się na stronie internetowej Wydawnictwa ytuł dofinansowany ze środków Narodowego Banku Polskiego oraz ze środków Sekcji Klasyfikacji i Analizy Danych PS Kopiowanie i powielanie w jakiejkolwiek formie wymaga pisemnej zgody Wydawcy Copyright by Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Wrocław 2014 ISSN (Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu) ISSN (aksonomia) Wersja pierwotna: publikacja drukowana Druk: Drukarnia OEM
3 Spis treści Wstęp... 9 Eugeniusz Gatnar, Balance of payments statistics and external competitiveness of Poland Andrzej Sokołowski, Magdalena Czaja, Efektywność metody k-średnich w zależności od separowalności grup Barbara Pawełek, Józef Pociecha, Adam Sagan, Wielosektorowa analiza ukrytych przejść w modelowaniu zagrożenia upadłością polskich przedsiębiorstw Elżbieta Gołata, Zróżnicowanie procesu starzenia i struktur demograficznych w Poznaniu i aglomeracji poznańskiej na tle wybranych dużych miast Polski w latach Aleksandra Łuczak, Feliks Wysocki, Ustalanie systemu wag dla cech w zagadnieniach porządkowania liniowego obiektów Marek Walesiak, Wzmacnianie skali pomiaru dla danych porządkowych w statystycznej analizie wielowymiarowej Paweł Lula, Identyfikacja słów i fraz kluczowych w tekstach polskojęzycznych za pomocą algorytmu RAKE Mariusz Kubus, Propozycja modyfikacji metody złagodzonego LASSO Andrzej Bąk, omasz Bartłomowicz, Wielomianowe modele logitowe wyborów dyskretnych i ich implementacja w pakiecie DiscreteChoice programu R Justyna Brzezińska, Wykorzystanie modeli logarytmiczno-liniowych do analizy bezrobocia w Polsce w latach Andrzej Bąk, Marcin Pełka, Aneta Rybicka, Zastosowanie pakietu dcmnm programu R w badaniach preferencji konsumentów wódki Barbara Batóg, Jacek Batóg, Analiza stabilności klasyfikacji polskich województw według sektorowej wydajności pracy w latach Małgorzata Markowska, Danuta Strahl, Klasyfikacja europejskiej przestrzeni regionalnej ze względu na filary inteligentnego rozwoju z wykorzystaniem referencyjnego systemu granicznego Kamila Migdał-Najman, Krzysztof Najman, Formalna ocena jakości odwzorowania struktury grupowej na mapie Kohonena Kamila Migdał-Najman, Krzysztof Najman, Graficzna ocena jakości odwzorowania struktury grupowej na mapie Kohonena Beata Basiura, Anna Czapkiewicz, Badanie jakości klasyfikacji szeregów czasowych Michał rzęsiok, Wybrane metody identyfikacji obserwacji oddalonych
4 6 Spis treści Grażyna Dehnel, omasz Klimanek, aksonomiczne aspekty estymacji pośredniej uwzględniającej autokorelację przestrzenną w statystyce gospodarczej Michał Bernard Pietrzak, Justyna Wilk, Odległość ekonomiczna w modelowaniu zjawisk przestrzennych z wykorzystaniem modelu grawitacji Maciej Beręsewicz, Próba zastosowania różnych miar odległości w uogólnionym estymatorze Petersena Marcin Szymkowiak, omasz Józefowski, Konstrukcja i praktyczne wykorzystanie estymatorów typu SPREE na przykładzie dwuwymiarowych tabel kontyngencji Marcin Pełka, Klasyfikacja pojęciowa danych symbolicznych w podejściu wielomodelowym Małgorzata Machowska-Szewczyk, Ocena klas w rozmytej klasyfikacji obiektów symbolicznych Justyna Wilk, Problem wyboru liczby klas w taksonomicznej analizie danych symbolicznych Andrzej Dudek, Metody analizy skupień w klasyfikacji markerów map Google Ewa Roszkowska, Ocena ofert negocjacyjnych w słabo ustrukturyzowanych problemach negocjacyjnych z wykorzystaniem rozmytej procedury SAW 237 Marcin Szymkowiak, Marek Witkowski, Zastosowanie analizy korespondencji do badania kondycji finansowej banków spółdzielczych Bartłomiej Jefmański, Budowa rozmytych indeksów satysfakcji klientów z zastosowaniem programu R Karolina Bartos, Odkrywanie wzorców zachowań konsumentów za pomocą analizy koszykowej danych transakcyjnych Joanna rzęsiok, aksonomiczna analiza krajów pod względem dzietności kobiet oraz innych czynników demograficznych Beata Bal-Domańska, Próba identyfikacji większych skupisk regionalnych oraz ich konwergencja Beata Bieszk-Stolorz, Iwona Markowicz, Wpływ zasiłku na proces poszukiwania pracy Marta Dziechciarz-Duda, Klaudia Przybysz, Wykształcenie a potrzeby rynku pracy. Klasyfikacja absolwentów wyższych uczelni omasz Klimanek, Problem pomiaru procesu dezagraryzacji wsi polskiej w świetle wielowymiarowych metod statystycznych Małgorzata Sej-Kolasa, Mirosława Sztemberg-Lewandowska, Wybrane metody analizy danych wzdłużnych Artur Zaborski, Zastosowanie miar odległości dla danych porządkowych do agregacji preferencji indywidualnych Mariola Chrzanowska, Nina Drejerska, Iwona Pomianek, Zastosowanie analizy korespondencji do badania sytuacji mieszkańców strefy podmiejskiej Warszawy na rynku pracy
5 7 Spis treści Katarzyna Wawrzyniak, Klasyfikacja województw według stopnia realizacji priorytetów Strategii Rozwoju Kraju z wykorzystaniem wartości centrum wierszowego Summaries Eugeniusz Gatnar, Statystyka bilansu płatniczego a konkurencyjność gospodarki Polski Andrzej Sokołowski, Magdalena Czaja, Cluster separability and the effectiveness of k-means method Barbara Pawełek, Józef Pociecha, Adam Sagan, Multisectoral analysis of latent transitions in bankruptcy prediction models Elżbieta Gołata, Differences in the process of aging and demographic structures in Poznań and the agglomeration compared to selected Polish cities in the years Aleksandra Łuczak, Feliks Wysocki, Determination of weights for features in problems of linear ordering of objects Marek Walesiak, Reinforcing measurement scale for ordinal data in multivariate statistical analysis Paweł Lula, Automatic identification of keywords and keyphrases in documents written in Polish Mariusz Kubus, he proposition of modification of the relaxed LASSO method Andrzej Bąk, omasz Bartłomowicz, Microeconomic multinomial logit models and their implementation in the DiscreteChoice R package. 94 Justyna Brzezińska, he analysis of unemployment data in Poland in with application of log-linear models Andrzej Bąk, Marcin Pełka, Aneta Rybicka, Application of the MMLM package of R software for vodka consumers preference analysis Barbara Batóg, Jacek Batóg, Analysis of the stability of classification of Polish voivodeships in according to the sectoral labour productivity Małgorzata Markowska, Danuta Strahl, Classification of the European regional space in terms of smart growth pillars using the reference limit system Kamila Migdał Najman, Krzysztof Najman, Formal quality assessment of group structure mapping on the Kohonen s map Kamila Migdał Najman, Krzysztof Najman, Graphical quality assessment of group structure mapping on the Kohonen s map Beata Basiura, Anna Czapkiewicz, Validation of time series clustering Michał rzęsiok, Selected methods for outlier detection
6 8 Spis treści Grażyna Dehnel, omasz Klimanek, axonomic aspects of indirect estimation accounting for spatial correlation in enterprise statistics Michał Bernard Pietrzak, Justyna Wilk, Economic distance in modeling spatial phenomena with the application of gravity model Maciej Beręsewicz, An attempt to use different distance measures in the Generalized Petersen estimator Marcin Szymkowiak, omasz Józefowski, Construction and practical using of SPREE estimators for two-dimensional contingency tables Marcin Pełka, he ensemble conceptual clustering for symbolic data Małgorzata Machowska-Szewczyk, Evaluation of clusters obtained by fuzzy classification methods for symbolic objects Justyna Wilk, Problem of determining the number of clusters in taxonomic analysis of symbolic data Andrzej Dudek, Clustering techniques for Google maps markers Ewa Roszkowska, he evaluation of negotiation offers in ill structure negotiation problems with the application of fuzzy SAW procedure Marcin Szymkowiak, Marek Witkowski, he use of correspondence analysis in analysing the financial situation of cooperative banks Bartłomiej Jefmański, he construction of fuzzy customer satisfaction indexes using R program Karolina Bartos, Discovering patterns of consumer behaviour by market basket analysis of the transactional data Joanna rzęsiok, Cluster analysis of countries with respect to fertility rate and other demographic factors Beata Bal-Domańska, An attempt to identify major regional clusters and their convergence Beata Bieszk-Stolorz, Iwona Markowicz, he influence of benefit on the job finding process Marta Dziechciarz-Duda, Klaudia Przybysz, Education and labor market needs. Classification of university graduates omasz Klimanek, he problem of measuring deagrarianisation process in rural areas in Poland using multivariate statistical methods Małgorzata Sej-Kolasa, Mirosława Sztemberg-Lewandowska, Selected methods for an analysis of longitudinal data Artur Zaborski, he application of distance measures for ordinal data for aggregation individual preferences Mariola Chrzanowska, Nina Drejerska, Iwona Pomianek, Application of correspondence analysis to examine the situation of the inhabitants of Warsaw suburban area in the labour market Katarzyna Wawrzyniak, Classification of voivodeships according to the level of the realization of priorities of the National Development Strategy with using the values of centroid of the rows
7 PRACE NAUKOWE UNIWERSYEU EKONOMICZNEGO WE WROCŁAWIU nr 207 RESEARCH PAPERS OF WROCŁAW UNIVERSIY OF ECONOMICS nr aksonomia 22 ISSN Klasyfikacja i analiza danych teoria i zastosowania Beata Bal-Domańska Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu PRÓBA IDENYFIKACJI WIĘKSZYCH SKUPISK REGIONALNYCH ORAZ ICH KONWERGENCJA Streszczenie: Celem artykułu jest identyfikacja oraz ocena znaczenia relacji przestrzennych dla estymacji modeli konwergencji dochodowej na poziomie regionów NUS-2 Unii Europejskiej. Ponadto podjęto próbę wskazania właściwej definicji macierzy odległości oraz w dalszej kolejności istnienia efektu dyfuzji. Analizy dokonano dla danych z lat Do analizy wykorzystano narzędzia statystyki (statystyki I Morana i join-count) i ekonometrii przestrzennej (modele opóźnienia i błędu przestrzennego). Słowa kluczowe: ekonometria przestrzenna, macierz odległości, konwergencja, regiony NUS-2 UE. 1. Wstęp Dysproporcje w rozwoju gospodarczym są jednym z kluczowych problemów polityki regionalnej i spójności Unii Europejskiej. W przekroju jednostek terytorialnych widoczne są tendencje do powstawania klas silnych centrów rozwoju i obszarów peryferyjnych. Istnienie skupisk jednostek terytorialnych, w których wartości określonej zmiennej determinują i są determinowane przez jej realizacje w innych lokalizacjach, prowadzi do procesów (dodatniej) autokorelacji przestrzennej. Zależności przestrzenne mogą być wynikiem istnienia powiązań między sąsiadującymi jednostkami, które przekraczają wyznaczone granice administracyjne. Może to wynikać np. z dojazdów do pracy, powiązań między firmami a dostawcami i podmiotami współpracującymi. W analizach prowadzonych na poziomie dużych jednostek terytorialnych, jak regiony czy kraje, powiązania mogą wynikać z otwartości rynków na współpracę, z ustroju politycznego, ale także szoków, jak wojny itp. W literaturze przedmiotu prezentowane są liczne wyniki badań regionalnych prowadzonych na podstawie szeregów przekrojowych [Markowska, Strahl 2012] czy panelowych (np. dla państw [Ciołek 2004], regionów [Bal-Domańska 2013]). W badaniach tych często pomija się wpływ aspektów przestrzennych na relacje
8 286 Beata Bal-Domańska łączące analizowane zjawiska i w konsekwencji oszacowania parametrów strukturalnych modeli. Z metodologicznego punktu widzenia istnienie zależności przestrzennych (nieuwzględnionych w strukturze modelu) może skutkować niską jakością oszacowań parametrów strukturalnych modeli. Problem relacji przestrzennych i ich wpływ na oszacowania parametrów strukturalnych modeli zostanie omówiony na przykładzie modeli rozwoju regionalnego i konwergencji. Zagadnienia te były tematem wielu analiz przeprowadzonych przez autorkę oraz innych badaczy. W niniejszym artykule podjęto próbę weryfikacji wpływ aspektów przestrzennych na wyniki analizy konwergencji dochodowej regionów szczebla NUS-2 państw Unii Europejskiej w latach Ogólnie model konwergencji absolutnej można opisać jako wpływ początkowej wartości poziomu rozwoju gospodarczego na tempo wzrostu gospodarczego: 1 (ln yi0+ ln yi0 ) = α + θ ln( yi0 ) + ε it, k β (1 e ) gdzie: θ = parametr określający szybkość zbieżności do stanu równowagi długookresowej (odległość pokonywana w ciągu roku), liczba lat 1. Uzyskanie ujemnej, istotnej oceny parametru stojącego przy początkowym poziomie dochodów θ oznacza potwierdzenie istnienia konwergencji. Wartość tej oceny informuje o kierunku zależności między początkowym poziomem rozwoju a tempem wzrostu gospodarczego. Parametr β k informuje o szybkości konwergencji, czyli o jaki procent odległości w kierunku stanu równowagi długookresowej gospodarka pokonuje w ciągu 1 okresu. 2. Podstawy teoretyczne analiz przestrzennych Jakość i dokładność oszacowań parametrów strukturalnych modelu zależy od stopnia spełnienia założeń wykorzystanej metody estymacji. Jedną z najpopularniejszych metod szacowania modeli regresji jest klasyczna metoda najmniejszych kwadratów (KMNK). Najefektywniejszy liniowy estymator nieobciążony KMNK BLUE (best linear unbiased estymator) powinien spełniać określone założenia co do rozkładu składnika losowego, w tym założenie o niezależności obserwacji. Jednym z kluczowych postulatów KMNK jest założenie sferyczności składnika losowego. Jednym z przejawów niesferyczności składnika losowego jest korelacja (powiązania) i-tego składnika losowego (gdzie i = 1, 2,..., L oznacza liczbę obserwacji wykorzystanych do oszacowania modelu) z wartościami składnika losowego dla innych obserwacji. Niespełnienie tego założenie powoduje, że estymator para- 1 Często jest definiowany jako (1 e β k ln(1 + θ ) θ = ), stąd β = [Arbia 2006, s. 8-14].
9 Próba identyfikacji większych skupisk regionalnych oraz ich konwergencja 287 metrów strukturalnych jest nadal zgodny i nieobciążony, ale staje się mało efektywny, a błędy standardowe są obciążone. Stosowanie standardowych statystyk testowych w modelu z niesferycznym składnikiem losowym może skutkować błędnymi wnioskami. Identyfikacja zjawiska autokorelacji w szeregach przekrojowych nie jest łatwa ze względu na brak naturalnego uporządkowania obserwacji. Elementem utrudniającym ocenę powiązań między obiektami badania jest możliwość wystąpienia powiązań wielokierunkowych, gdy wpływ może następować zarówno z obiektu i do i + 1, jak i z i +1 do i. W przypadku jednakowej siły oddziaływania mówimy o warunkach izotropowości, w przypadku zróżnicowania oddziaływań w zależności od kierunku o anizotropowości. Przyjmuje się, że autokorelacja w szeregach danych opisujących obiekty (gospodarstwa domowe, regiony, państwa) jest wynikiem powiązania z sobą wybranych obiektów. W szczególności dotyczy to obiektów umieszczonych w pewnym sąsiedztwie. Zakłada się, że siła oddziaływania między jednostkami maleje wraz ze wzrostem odległości (zgodnie z pierwszym prawem oblera). Z dodatnią autokorelacją przestrzenną mamy do czynienia w sytuacji, gdy obiekty sąsiednie mają zbliżone wartości. Autokorelacja ujemna to zdecydowanie różne wartości w obiektach położonych w swoim otoczeniu. Najczęściej występującym przypadkiem autokorelacji w badaniach regionalnych jest autokorelacja dodatnia przejawiająca się powstawaniem klastrów, czyli obiektów o podobnych wartościach zmiennej (wysokich lub niskich). Kluczowym pojęciem dla autokorelacji przestrzennej jest pojęcie sąsiedztwa i definicja macierzy je opisującej. Jej poprawne skonstruowanie wymaga nie tylko rozpoznania sieci i kierunku powiązań, ale także zasięgu oddziaływania. W ekonometrycznych analizach przestrzennych możemy spotkać dwa typy macierzy sąsiedztwa wynikające z odległości fizycznej i ekonomicznej między obiektami [Arbia 2006; Suchecki (red.) 2010; Pietrzak 2010]. Istnieje kilka możliwych wariantów konstrukcji macierzy zależności przestrzennych. Wykorzystanie różnych definicji odległości może prowadzić do odmiennych rezultatów [Młodak 2012]. Do określenia sąsiedztwa obiektów wykorzystywanych jest kilka podejść. Do najpopularniejszych stosowanych w niniejszym opracowaniu należą macierze: 1. sąsiedztwa n-tego rzędu, gdzie n to liczba granic, które trzeba przekroczyć od jednego obiektu do drugiego, 2. k najbliższych sąsiadów definiowana na podstawie odległości od środków ciężkości regionu, określonych jako współrzędne geograficzne, 3. sąsiadów w promieniu d których środki ciężkości znajdują się w linii prostej w odległości mniejszej niż d. Wzięcie pod uwagę macierzy relacji przestrzennych uwzględniających odległość d lub liczbę sąsiadów k, umożliwia identyfikację efektu dyfuzji, czyli znaczenia dla interakcji przestrzennych coraz to dalszych sąsiadów. Kolejnym ważnym krokiem analizy jest modelowy opis interakcji przestrzennych. Przestrzenne zależności można uwzględnić w modelu na trzy sposoby, jako:
10 288 Beata Bal-Domańska autokorelację przestrzenną składnika losowego (SEM Spatial Error Model) gdy w modelu pominięto zmienne przestrzennie autoskorelowane, a składnik przestrzenny jest częścią elementu losowego, autoregresję przestrzenną (SAR/SLM Spatial Lag Model) gdy wartości zmiennej endogenicznej Y z jednostki s wpływają na kształtowanie się zmiennej w jednostce i oraz innych lokalizacjach, krzyżową regresję przestrzenną gdy na wartości zmiennej Y w jednostce i wpływają wartości zmiennych objaśniających X z innych jednostek. Powstaje pytanie, która konstrukcja modelowa jest właściwa. Anselin wskazuje, że w sytuacji, gdy rozważamy model równowagi procesów przestrzennych lub społecznych, w których na kształtowanie się zmiennej objaśnianej mają wpływ także procesy zachodzące w sąsiednich jednostkach, właściwy jest model autoregresji przestrzennej. Jeżeli natomiast autokorelacja nie wynika z przestrzennych lub społecznych interakcji, a jest po prostu wynikiem niesferyczności składnika losowego, wtedy właściwy jest model z przestrzenną autokorelacją składnika losowego. Do wyboru właściwej konstrukcji modelu możliwe jest wykorzystanie testów statystycznych opartych na mnożnikach Lagrange a LM (Lagrange Multiplier) [Anselin, Bera 1998]. Do ostatecznego wyboru modelu przydatne są także statystyki oparte na funkcji wiarygodności. W niniejszym badaniu wykorzystano kryterium informacyjne Akaike (AIC) [Akaike1974] oraz bayesowskie kryterium Schwarza (BIC) [Schwarz 1978]. Po określeniu schematu interakcji przestrzennych kolejnym krokiem analizy jest weryfikacja istnienia lub braku zależności przestrzennych między obiektami. Najpopularniejszym testem pozwalającym ocenić siłę zależności przestrzennej jest statystyka I Morana [Moran 1947; Cliff, Ord 1981]. Statystyka ta istnieje w dwóch wariantach globalna, do określenia ogólnego podobieństwa regionów, oraz lokalna, która określa, czy i-ty obiekt (region) otoczony jest obiektami o podobnych lub różnych wartościach. Globalną statystykę I Morana zapisać można jako [Arbia 2006]: I = L L L i=1 j=1 w ij e ie j L L i=1 j=1 w ij i=1 e i 2 gdzie: w ij elementy macierzy odległości, e i reszty modelu oszacowanego KMNK. W przypadku braku autokorelacji przestrzennej statystyka I Morana ma tendencję do przyjmowania wartości I 1. Do oceny zależności przestrzennych n 1 wykorzystany może być także test join-count [Kopczewska 2006], który pozwala na weryfikacje, czy zależność przestrzenna dotyczy reszt dodatnich, czy ujemnych. Ideą testu jest weryfikacja prawdopodobieństwa stykania się obiektów o podobnych wartościach. Hipoteza zerowa w tym teście zakłada, że rozkład zdarzeń w przestrzeni jest losowy i autokorelacja nie występuje.,
11 Próba identyfikacji większych skupisk regionalnych oraz ich konwergencja 289 Do weryfikacji wpływu struktury przestrzennej na wyniki analizy konwergencji w badaniu wykorzystano następującą procedurę: 1. Określenie obiektu badania i powiązań między nimi. 2. Zdefiniowanie macierzy odległości przyjęto standaryzowaną wierszami macierz wag według kryterium wspólnej granicy (W). 3. Oszacowanie modelu KMNK (bez uwzględnienia relacji przestrzennych). 4. Ocena wystąpienia autokorelacji przestrzennej reszt z wykorzystaniem testu I Morana oraz join-count. 5. Wybór typu relacji przestrzennej modele błędu lub opóźnienia przestrzennego z wykorzystaniem testu LM (Lagrange Multiplier). 6. Oszacowanie parametrów modeli przestrzennych: model opóźnienia przestrzennego (SAR/SLM): 1 1 (ln yi0+ ln yi0) = α πln( yi0) + δw ( (ln yi0+ ln yi0)) + ε ε ~ IID, model błędu przestrzennego (SEM): 1 (ln yi0+ ln yi0) = α π ln( yi0) + ε ε = λwε + ζ. Modele opóźnienia przestrzennego szacowane są metodą największej wiarygodności możliwość ekonomicznej interpretacji parametrów. Model błędu przestrzennego oszacowano metodą GLS, a δ przez optymalizację. Wszystkie obliczenia wykonano w programie R. 7. Oszacowanie modeli przestrzennych dla różnych typów macierzy. Oprócz zdefiniowanej w 2. punkcie procedury standaryzowanej macierzy wag według kryterium wspólnej granicy (W) rozważono następujące macierze wag: k macierz wag według kryterium najbliższych 10 sąsiadów, d macierz wag według kryterium sąsiadów w promieniu 200 km. W badaniu uwzględniono 261 regionów Unii Europejskiej szczebla NUS-2. W badaniu pominięto oddalone od centralnej części kontynentu wyspy lub państwa wyspiarskie (Kypros, Malta, zamorskie regiony Francji: Guadeloupe, Martinique, Guyane, Réunion, trzy regiony hiszpańskie: Ciudad Autónoma de Ceuta, Ciudad Autónoma de Melilla i Canarias oraz dwa portugalskie Região Autónoma dos Açores i Região Autónoma da Madeira). Badanie dotyczyło lat Wyniki estymacji modeli konwergencji regionalnej w zakresie PKB Analizę konwergencji rozpoczęto od oszacowania modelu obrazującego wpływ początkowego poziomu PKB (w przeliczeniu na 1 mieszkańca według parytetu siły nabywczej) na tempo wzrostu gospodarczego w przekroju regionów NUS-2 Unii Europejskiej z wykorzystaniem klasycznej metody najmniejszych kwadratów.
12 290 Beata Bal-Domańska Oszacowania podano w tab. 2. Uzyskana ujemna ocena parametru strukturalnego wskazuje na zachodzenie procesów beta konwergencji i doganianie przez regiony o niskim poziomie rozwoju w 2000 roku poziomu rozwoju regionów bogatych. Analiza reszt modelu wykazała istnienie autokorelacji przestrzennej. Wartość statystyki I Morana wyniosła 0,2013. Rozkład reszt przedstawiony został na rys. 1. Wyraźnie zarysowują się klastry regionów o dodatnich lub ujemnych wartościach reszt modelu. Wyniki testu join-count pozwoliły przy poziomie istotności 0,01 odrzucić hipotezę zerową o braku autokorelacji przestrzennej dla każdej grupy reszt dodatniej i ujemnej. Potwierdzając tym samym tendencje do tworzenia skupisk regionów, dla których reszty przyjęły zarówno wartość dodatnią, jak i ujemną. Wartości statystyk testowych wynosiły odpowiednio dla reszt ujemnych 44,2, dla reszt dodatnich 32,9. Rys. 1. Rozkład wartości reszt modelu konwergencji dla regionów NUS-2 Unii Europejskiej (jasny kolor reszty ujemne; ciemny kolor reszty dodatnie) Źródło: opracowanie własne. Wyniki analizy przestrzennego rozkładu reszt potwierdziły istnienie zależności, dlatego w kolejnym kroku podjęto próbę wprowadzenia interakcji przestrzennych w strukturę modelu konwergencji. O wyborze właściwej definicji zależności przestrzennej zadecydowano na podstawie wyników testu LM oraz w dalszej kolejności wartości kryterium informacyjnego AIC. Wyniki testu LM, zarówno w wersji podstawowej, jak i odpornej, wskazały model błędu przestrzennego jako właściwy do opisu konwergencji (por. tab. 1). Oceny parametru strukturalnego stojącego przy logarytmie początkowego poziomu PKB, uzyskane w każdym z modeli, nie różniły się znacząco (tab. 2).
13 Próba identyfikacji większych skupisk regionalnych oraz ich konwergencja 291 Wszystkie miały ujemne znaki i kształtowały się od 0,226 w modelu opóźnienia przestrzennego do 0,24 w podstawowym oszacowanym KMNK. ym samym parametr zbieżności kształtował się od 0,0213 do 0,023. Wartości kryterium informacyjnego AIC potwierdziły wybór modelu błędu przestrzennego jako właściwego do opisu procesów konwergencji absolutnej. abela 1. Wartości testu LM i LM odpornego LM LM odporny (robust) Wyszczególnienie wartość wartość p-value statystyki statystyki p-value Model opóźnienia przestrzennego 10,2987 0, ,0323 0,8573 Model błędu przestrzennego 20,5854 5,703e-06 10,319 0,00132 Źródło: opracowanie własne. Niewielkie różnice w oszacowaniach sugerują, iż interakcje przestrzenne nie wpływały w sposób znaczący na oszacowania ocen parametrów strukturalnych i pomimo istnienia w przekroju regionów klastrów o niskich i wysokich wartościach reszt, oceny parametrów strukturalnych pozostały na zbliżonym poziomie w modelach bez uwzględnienia struktur zależności przestrzennych i z ich uwzględnieniem. abela 2. Oszacowania modelu beta konwergencji absolutnej dla regionów NUS-2 w latach Wyszczególnienie Podstawowy (KMNK) Opóźnienia przestrzennego (SLM) Błędu przestrzennego (SEM) Wyraz wolny 2,604 (0,155)*** 2,422 (0,165 )*** 2,577 (0,162)*** lnpkb2000 0,240 (0,016)*** 0,226 (0,016)*** 0,237 (0,017)*** β / Half-life (lata) 0,023 / 30,3 0,0213 / 32,5 0,0226 / 30,7 AIC 350, , ,688 ***statystycznie istotne przy poziomie 0,001. Źródło: opracowanie własne. abela 3. Oszacowania modelu beta konwergencji absolutnej dla regionów NUS-2 w latach yp macierzy wag AIC BIC W standaryzowana macierz wag według kryterium wspólnej 365, ,4301 granicy k macierz wag według kryterium najbliższych 10 sąsiadów 364, ,8451 d macierz wag według kryterium sąsiadów w promieniu 200 km 363, ,5235 Źródło: opracowanie własne.
14 292 Beata Bal-Domańska Dodatkowo oszacowano modelu błędu przestrzennego przy uwzględnieniu różnych typów macierzy odległości (tab. 3). esty oparte na kryteriach informacyjnych AIC i BIC wskazały jako najlepsze oszacowania z wykorzystaniem standaryzowanej macierzy wag według kryterium wspólnej granicy pierwszego rzędu. W dalszej kolejności kryteria wskazały na macierz wag według kryterium najbliższych 10 sąsiadów, najgorzej wypadły oszacowania dla kryterium sąsiadów w promieniu 200 km. Wyniki potwierdzają istotność na poziomie regionalnym relacji przestrzennych z najbliższymi sąsiadami. a struktura przestrzenna pozwoliła w największym stopniu na poprawę zawartości informacyjnej modelu. 4. Podsumowanie W procesie estymacji modeli konwergencji na poziomie regionalnym wystąpił problem autokorelacji przestrzennej reszt (zarówno dla reszt dodatnich, jak i ujemnych). Wprowadzenie interakcji przestrzennych do modeli konwergencji w niewielkim stopniu wpłynęło na szybkość dochodzenia do stanu równowagi długookresowej. W modelu podstawowym (KMNK) okres potrzebny na zmniejszenie o połowę dystansu do stanu równowagi długookresowej oszacowano w latach na poziomie 30,3, w modelu błędu przestrzennego był niewiele dłuższy i wynosił 30,7. Najkorzystniejsze rezultaty estymacji uzyskano dla macierzy uwzględniającej relacje przestrzenne jedynie między najbliższymi sąsiadami, bezpośrednio graniczącymi ze sobą. Nie bez znaczenie dla wyników oszacowań jest wielkość regionów. Regiony szczebla NUS-2, będące obiektem analizy, obejmują relatywnie duże obszary o zróżnicowanej strukturze zagospodarowania przestrzennego i gospodarczego, które często stanowią mało spójne wewnętrznie gospodarki. Powodować to może rozmycie się relacji przestrzennych, gdyż największe oddziaływania przestrzenne są we wewnętrzu regionów. Warto w dalszym etapie badania zweryfikować znaczenie interakcji przestrzennych na poziomie podregionów NUS-3, które są jednostkami mniejszymi. Literatura Akaike H. (1974), A new look at the statistical model identification, IEEE ransactions on Automatic Control, 19(6), s Anselin L., Bera A. (1998), Spatial dependence in linear regression models with an introduction to spatial econometrics, [w:] A. Ullah, D.E. Giles (red.), Handbook of Applied Economic Statistics, Marcel Dekker, New York, s Arbia G. (2006), Spatial econometrics, Springer, Berlin Heidelberg. Bal-Domańska B. (2013), Procesy konwergencji wydajności pracy w regionach Unii Europejskiej, Wiadomości Statystyczne 2, s
15 Próba identyfikacji większych skupisk regionalnych oraz ich konwergencja 293 Ciołek D. (2004), Szacowanie regresji wzrostu i konwergencji dla danych panelowych, [w:] A. Welfe (red.), Metody ilościowe w naukach ekonomicznych, t. 4, SGH w Warszawie, Oficyna Wydawnicza, Warszawa. Cliff A.D., Ord J.K. (1981), Spatial Processes: Models and Applications, Pion, London. Kopczewska K. (2006), Ekonometria i statystyka przestrzenna z wykorzystaniem programu R CRAN, CeDeWu.PL, Warszawa. Markowska M., Strahl D. (2012), Evaluation of the European Union regions convergence regarding innovation, Argumenta Oeconomica, Wrocław, 1 (28), s Młodak A. (2012), Sąsiedztwo obszarów przestrzennych w ujęciu fizycznym oraz społeczno- -ekonomicznym podejście taksonomiczne, [w:] K. Jajuga, M. Walesiak, Klasyfikacja i analiza danych teoria i zastosowania, Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego nr 242, aksonomia 19. Uniwersytet Ekonomiczny, Wrocław, s Moran P.A.P. (1947), he Interpretation of Statistical Maps, Journal of the Royal Statistical Society, B10, s Pietrzak M. (2010), Application of economic distance for the purposes of a spatial analysis of the unemployment rate for Poland, Oeconomia Copernicana, vol. 1, s Suchecki B. (red.) (2010), Ekonometria przestrzenna, C.H. Beck, Warszawa. Schwarz G. (1978), Estimating the dimension of a model, Annals of Statistics 6, s AN AEMP O IDENIFY MAJOR REGIONAL CLUSERS AND HEIR CONVERGENCE Summary: he objective of the article is to identify and assess the significance of spatial relations for the estimation of convergence models at the European Union NUS-2 level regions. It was attempted to indicate the correct definition of the distance matrix and next the occurrence of diffusion effect. he analysis was performed based on data covering the period Statistical (I Moran statistics and joint-count) and spatial econometrics (spatial leg and spatial error models) tools were applied in the course of the conducted analysis. Keywords: spatial econometrics, distance matrix, convergence, European Union NUS-2 level regions.
PRACE NAUKOWE Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
PRACE NAUKOWE Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu RESEARCH PAPERS of Wrocław University of Economics Nr 327 Taksonomia 22 Klasyfikacja i analiza danych teoria i zastosowania Redaktorzy naukowi Krzysztof
Ekonometria. Zastosowania Metod Ilościowych 30/2011
Wroclaw Univesity of Economics From the SelectedWorks of Józef Z. Dziechciarz 2011 Ekonometria. Zastosowania Metod Ilościowych 30/2011 Jozef Z. Dziechciarz, Wroclaw Univesity of Economics Available at:
PRACE NAUKOWE Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
PRACE NAUKOWE Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu RESEARCH PAPERS of Wrocław University of Economics Nr 327 Taksonomia 22 Klasyfikacja i analiza danych teoria i zastosowania Redaktorzy naukowi Krzysztof
strona 1 / 11 Autor: Walesiak Marek Subdyscyplina: Klasyfikacja i analiza danych Publikacje:
Autor: Walesiak Marek Subdyscyplina: Klasyfikacja i analiza danych Publikacje: 1. Autorzy rozdziału: Borys Tadeusz; Strahl Danuta; Walesiak Marek Tytuł rozdziału: Wkład ośrodka wrocławskiego w rozwój teorii
strona 1 / 12 Autor: Walesiak Marek Publikacje:
Autor: Walesiak Marek Publikacje: 1. Autorzy rozdziału: Borys Tadeusz; Strahl Danuta; Walesiak Marek Tytuł rozdziału: Wkład ośrodka wrocławskiego w rozwój teorii i zastosowań metod taksonomicznych, s.
PRACE NAUKOWE Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
PRACE NAUKOWE Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu RESEARCH PAPERS of Wrocław University of Economics Nr 327 Taksonomia 22 Klasyfikacja i analiza danych teoria i zastosowania Redaktorzy naukowi Krzysztof
PRACE NAUKOWE Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
PRACE NAUKOWE Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu RESEARCH PAPERS of Wrocław University of Economics Nr 37 Taksonomia Klasyfikacja i analiza danych teoria i zastosowania Redaktorzy naukowi Krzysztof
PRACE NAUKOWE Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
PRACE NAUKOWE Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu RESEARCH PAPERS of Wrocław University of Economics Nr 327 Taksonomia 22 Klasyfikacja i analiza danych teoria i zastosowania Redaktorzy naukowi Krzysztof
PRACE NAUKOWE Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
PRACE NAUKOWE Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu RESEARCH PAPERS of Wrocław University of Economics Nr 327 Taksonomia 22 Klasyfikacja i analiza danych teoria i zastosowania Redaktorzy naukowi Krzysztof
Institute of Economic Research Working Papers. No. 12/2014
Institute of Economic Research Working Papers No. 12/2014 Modelowanie rozwoju gospodarczego na podstawie rozszerzonego modelu wzrostu Solowa-Swana z uwzględnieniem aspektu przestrzennego Beata Bal-Domańska
PRACE NAUKOWE Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
PRACE NAUKOWE Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu RESEARCH PAPERS of Wrocław University of Economics Nr 327 Taksonomia 22 Klasyfikacja i analiza danych teoria i zastosowania Redaktorzy naukowi Krzysztof
Spis treści. Wstęp... 9
Spis treści Wstęp.............................................................. 9 Małgorzata Rószkiewicz, Wizualizacja danych nominalnych oraz różnego typu danych porządkowych w procedurze skalowania optymalnego...
PRACE NAUKOWE Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
PRACE NAUKOWE Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu RESEARCH PAPERS of Wrocław University of Economics Nr 327 Taksonomia 22 Klasyfikacja i analiza danych teoria i zastosowania Redaktorzy naukowi Krzysztof
MODELOWANIE PRZESTRZENNE CHARAKTERYSTYK RYNKU PRACY
Studia Ekonomiczne. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach ISSN 083-8611 Nr 65 016 Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach Wydział Zarządzania Katedra Matematyki posp@ue.katowice.pl MODELOWANIE
WYKAZ PUBLIKACJI I. Artykuły Ia. Opublikowane przed obroną doktorską
Dr Marcin Pełka Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Wydział Ekonomii, Zarządzania i Turystyki Katedra Ekonometrii i Informatyki WYKAZ PUBLIKACJI I. Artykuły Ia. Opublikowane przed obroną doktorską 1.
Recenzenci Stefan Mynarski, Waldemar Tarczyński. Redaktor Wydawnictwa Anna Grzybowska. Redaktor techniczny Barbara Łopusiewicz. Korektor Barbara Cibis
Komitet Redakcyjny Andrzej Matysiak (przewodniczący), Tadeusz Borys, Andrzej Gospodarowicz, Jan Lichtarski, Adam Nowicki, Walenty Ostasiewicz, Zdzisław Pisz, Teresa Znamierowska Recenzenci Stefan Mynarski,
INFRASTRUKTURA I EKOLOGIA TERENÓW WIEJSKICH INFRASTRUCTURE AND ECOLOGY OF RURAL AREAS
Badania autokorelacji przestrzennej INFRASTRUKTURA I EKOLOGIA TERENÓW WIEJSKICH INFRASTRUCTURE AND ECOLOGY OF RURAL AREAS Nr 8/2008, POLSKA AKADEMIA NAUK, Oddział w Krakowie, s. 207 214 Komisja Technicznej
Ekonometria. Zastosowania metod ilościowych 18/2007
Wroclaw Univesity of Economics From the SelectedWorks of Józef Z. Dziechciarz 2007 Ekonometria. Zastosowania metod ilościowych 18/2007 Jozef Z. Dziechciarz, Wroclaw Univesity of Economics Available at:
Ekonometria. Ćwiczenia nr 3. Jakub Mućk. Katedra Ekonomii Ilościowej
Ekonometria Ćwiczenia nr 3 Jakub Mućk Katedra Ekonomii Ilościowej Jakub Mućk Ekonometria Ćwiczenia 3 Własności składnika losowego 1 / 18 Agenda KMNK przypomnienie 1 KMNK przypomnienie 2 3 4 Jakub Mućk
OeconomiA copernicana. Iwona Müller-Frączek, Michał Bernard Pietrzak Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu
OeconomiA copernicana 2012 Nr 2 ISSN 2083-1277 Iwona Müller-Frączek, Michał Bernard Pietrzak Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu ANALIZA STOPY BEZROBOCIA W POLSCE W UJĘCIU PRZESTRZENNO-CZASOWYM Klasyfikacja
Mieczysław Kowerski. Program Polska-Białoruś-Ukraina narzędziem konwergencji gospodarczej województwa lubelskiego
Mieczysław Kowerski Wyższa Szkoła Zarządzania i Administracji w Zamościu Program Polska-Białoruś-Ukraina narzędziem konwergencji gospodarczej województwa lubelskiego The Cross-border Cooperation Programme
Ekonometria. Zajęcia
Ekonometria Zajęcia 16.05.2018 Wstęp hipoteza itp. Model gęstości zaludnienia ( model gradientu gęstości ) zakłada, że gęstość zaludnienia zależy od odległości od okręgu centralnego: y t = Ae βx t (1)
EKONOMETRYCZNA IDENTYFIKACJA STRUKTUR PROCESÓW PRZESTRZENNYCH WOBEC PROBLEMU AGREGACJI DANYCH
ACTA UNIVERSITATIS NICOLAI COPERNICI EKONOMIA XLII NAUKI HUMANISTYCZNO-SPOŁECZNE ZESZYT 402 TORUŃ 2011 Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu Katedra Ekonometrii i Statystyki Elżbieta Szulc EKONOMETRYCZNA
Ekonometria. Wprowadzenie do modelowania ekonometrycznego Estymator KMNK. Jakub Mućk. Katedra Ekonomii Ilościowej
Ekonometria Wprowadzenie do modelowania ekonometrycznego Estymator Jakub Mućk Katedra Ekonomii Ilościowej Jakub Mućk Ekonometria Wykład 1 Estymator 1 / 16 Agenda 1 Literatura Zaliczenie przedmiotu 2 Model
EKONOMETRIA PRZESTRZENNA
EKONOMETRIA PRZESTRZENNA Wstęp podstawy ekonometrii Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie, 2012 1 EKONOMETRIA wybrane definicje (Osińska) Ekonometria dziedzina ekonomii wykorzystująca modele i sposoby wnioskowania
Stanisław Cichocki. Natalia Neherbecka. Zajęcia 13
Stanisław Cichocki Natalia Neherbecka Zajęcia 13 1 1. Kryteria informacyjne 2. Testowanie autokorelacji 3. Modele dynamiczne: modele o rozłożonych opóźnieniach (DL) modele autoregresyjne o rozłożonych
WYKAZ PRAC PUBLIKOWANYCH
Dr hab. Andrzej Bąk Prof. nadzw. AE WYKAZ PRAC PUBLIKOWANYCH I. Publikacje zwarte I.1. KsiąŜki 1. Walesiak M., Bąk A. [1997], Realizacja badań marketingowych metodą conjoint analysis z wykorzystaniem pakietu
Metody Ilościowe w Socjologii
Metody Ilościowe w Socjologii wykład 2 i 3 EKONOMETRIA dr inż. Maciej Wolny AGENDA I. Ekonometria podstawowe definicje II. Etapy budowy modelu ekonometrycznego III. Wybrane metody doboru zmiennych do modelu
Spis treści. Przedmowa... XI. Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar... 1. Rozdział 2. Pomiar: liczby i obliczenia liczbowe... 16
Spis treści Przedmowa.......................... XI Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar................. 1 1.1. Wielkości fizyczne i pozafizyczne.................. 1 1.2. Spójne układy miar. Układ SI i jego
Proces modelowania zjawiska handlu zagranicznego towarami
Załącznik nr 1 do raportu końcowego z wykonania pracy badawczej pt. Handel zagraniczny w województwach (NTS2) realizowanej przez Centrum Badań i Edukacji Statystycznej z siedzibą w Jachrance na podstawie
PRACE NAUKOWE Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
PRACE NAUKOWE Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu RESEARCH PAPERS of Wrocław University of Economics Nr 384 Taksonomia 24 Klasyfikacja i analiza danych teoria i zastosowania Redaktorzy naukowi Krzysztof
Rozdział 2: Metoda największej wiarygodności i nieliniowa metoda najmniejszych kwadratów
Rozdział : Metoda największej wiarygodności i nieliniowa metoda najmniejszych kwadratów W tym rozdziale omówione zostaną dwie najpopularniejsze metody estymacji parametrów w ekonometrycznych modelach nieliniowych,
Metoda Johansena objaśnienia i przykłady
Metoda Johansena objaśnienia i przykłady Model wektorowej autoregresji rzędu p, VAR(p), ma postad gdzie oznacza wektor zmiennych endogenicznych modelu. Model VAR jest stabilny, jeżeli dla, tzn. wielomian
PROGRAM KONFERENCJI SKAD 2017
PROGRAM KONFERENCJI SKAD 2017 23 października 2017 r. PONIEDZIAŁEK 8.15 9.00 Rejestracja uczestników konferencji parter pawilonu Sportowo-dydaktycznego 9.00 9.20 Otwarcie XXVI Konferencji Naukowej SKAD
WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI REGRESJA LINIOWA
WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI REGRESJA LINIOWA Powtórka Powtórki Kowiariancja cov xy lub c xy - kierunek zależności Współczynnik korelacji liniowej Pearsona r siła liniowej zależności Istotność
Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 8
Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka Zajęcia 8 1. Testy diagnostyczne 2. Testowanie prawidłowości formy funkcyjnej modelu 3. Testowanie normalności składników losowych 4. Testowanie stabilności parametrów
Ekonometria. Własności składnika losowego. Jakub Mućk. Katedra Ekonomii Ilościowej
Ekonometria Własności składnika losowego Jakub Mućk Katedra Ekonomii Ilościowej Jakub Mućk Ekonometria Wykład 3 Własności składnika losowego 1 / 31 Agenda KMNK przypomnienie 1 KMNK przypomnienie 2 3 4
Spis treści Wojtek J. Krzanowski Jerzy Hausner Andrzej Sokołowski Krzysztof Jajuga Jan W. Owsiński Eugeniusz Gatnar Tadeusz Borys
Spis treści Od Redakcji... 13 Wojtek J. Krzanowski (University of Exeter, U.K.) The Analysis of Distance for Structural Multivariate Data: Review and Illustration... 15 Jerzy Hausner, Andrzej Sokołowski
WPŁYW WYBORU METODY KLASYFIKACJI NA IDENTYFIKACJĘ ZALEŻNOŚCI PRZESTRZENNYCH ZASTOSOWANIE TESTU JOIN-COUNT
PRACE NAUKOWE UNIWERSYTETU EKONOMICZNEGO WE WROCŁAWIU RESEARCH PAPERS OF WROCŁAW UNIVERSITY OF ECONOMICS nr XXX 2014 ISSN 1899-3192 Justyna Wilk Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu e-mail: justyna.wilk@ue.wroc.pl
Projekt zaliczeniowy z Ekonometrii i prognozowania Wyższa Szkoła Bankowa w Toruniu 2014/2015
Projekt zaliczeniowy z Ekonometrii i prognozowania Wyższa Szkoła Bankowa w Toruniu 2014/2015 Nr indeksu... Imię i Nazwisko... Nr grupy ćwiczeniowej... Imię i Nazwisko prowadzącego... 1. Specyfikacja modelu
Stanisław Cihcocki. Natalia Nehrebecka
Stanisław Cihcocki Natalia Nehrebecka 1 1. Kryteria informacyjne 2. Testowanie autokorelacji w modelu 3. Modele dynamiczne: modele o rozłożonych opóźnieniach (DL) modele autoregresyjne o rozłożonych opóźnieniach
PROPOZYCJA ZAGADNIEŃ NA EGZAMIN LICENCJACKI NA KIERUNKU ANALITYKA GOSPODARCZA. 1.Modele wielorównaniowe. Ich rodzaje i zalecane metody estymacji
PROPOZYCJA ZAGADNIEŃ NA EGZAMIN LICENCJACKI NA KIERUNKU ANALITYKA GOSPODARCZA 1.Modele wielorównaniowe. Ich rodzaje i zalecane metody estymacji 2.Problem niesferyczności składnika losowego w modelach ekonometrycznych.
Projekt zaliczeniowy z Ekonometrii i prognozowania Wyższa Szkoła Bankowa w Toruniu 2017/2018
Projekt zaliczeniowy z Ekonometrii i prognozowania Wyższa Szkoła Bankowa w Toruniu 2017/2018 Nr indeksu... Imię i Nazwisko... Nr grupy ćwiczeniowej... Imię i Nazwisko prowadzącego... 1. Specyfikacja modelu
PYTANIA NA EGZAMIN MAGISTERSKI KIERUNEK: EKONOMIA STUDIA DRUGIEGO STOPNIA. CZĘŚĆ I dotyczy wszystkich studentów kierunku Ekonomia pytania podstawowe
PYTANIA NA EGZAMIN MAGISTERSKI KIERUNEK: EKONOMIA STUDIA DRUGIEGO STOPNIA CZĘŚĆ I dotyczy wszystkich studentów kierunku Ekonomia pytania podstawowe 1. Cele i przydatność ujęcia modelowego w ekonomii 2.
WPŁYW WYBORU METODY KLASYFIKACJI NA IDENTYFIKACJĘ ZALEŻNOŚCI PRZESTRZENNYCH ZASTOSOWANIE TESTU JOIN-COUNT
PRACE NAUKOWE UNIWERSYTETU EKONOMICZNEGO WE WROCŁAWIU nr 207 RESEARCH PAPERS OF WROCŁAW UNIVERSITY OF ECONOMICS nr 384 205 Taksonomia 24 ISSN 899-392 Klasyfikacja i analiza danych teoria i zastosowania
Badanie zróżnicowania krajów członkowskich i stowarzyszonych Unii Europejskiej w oparciu o wybrane zmienne społeczno-gospodarcze
Barbara Batóg Jacek Batóg Uniwersytet Szczeciński Badanie zróżnicowania krajów członkowskich i stowarzyszonych Unii Europejskiej w oparciu o wybrane zmienne społeczno-gospodarcze W 2004 roku planowane
Stanisław Cichocki Natalia Neherbecka
Stanisław Cichocki Natalia Neherbecka 13 marca 2010 1 1. Kryteria informacyjne 2. Modele dynamiczne: modele o rozłożonych opóźnieniach (DL) modele autoregresyjne o rozłożonych opóźnieniach (ADL) 3. Analiza
Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka
Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka 1 2 3 1. Wprowadzenie do danych panelowych a) Charakterystyka danych panelowych b) Zalety i ograniczenia 2. Modele ekonometryczne danych panelowych a) Model efektów
WSTĘP DO REGRESJI LOGISTYCZNEJ. Dr Wioleta Drobik-Czwarno
WSTĘP DO REGRESJI LOGISTYCZNEJ Dr Wioleta Drobik-Czwarno REGRESJA LOGISTYCZNA Zmienna zależna jest zmienną dychotomiczną (dwustanową) przyjmuje dwie wartości, najczęściej 0 i 1 Zmienną zależną może być:
ANALIZA PORÓWNAWCZA KONIUNKTURY GOSPODARKI WOJEWÓDZTWA ŚLĄSKIEGO I GOSPODARKI POLSKI
Studia Ekonomiczne. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach ISSN 2083-8611 Nr 264 2016 Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach Wydział Zarządzania Katedra Ekonometrii jozef.biolik@ue.katowice.pl
Wydział Ekonomii, Zarządzania i Turystyki w Jeleniej Górze
Wydział Ekonomii, Zarządzania i Turystyki w Jeleniej Górze Obszary tematyczne seminarium doktoranckiego na Wydziale Ekonomii, Zarządzania i Turystyki w Jeleniej Górze Opiekunowie naukowi dr hab. Jacek
Ekonometria. Dobór postaci analitycznej, transformacja liniowa i estymacja modelu KMNK. Paweł Cibis 9 marca 2007
, transformacja liniowa i estymacja modelu KMNK Paweł Cibis pawel@cibis.pl 9 marca 2007 1 Miary dopasowania modelu do danych empirycznych Współczynnik determinacji Współczynnik zbieżności Skorygowany R
Ekonometria. Prognozowanie ekonometryczne, ocena stabilności oszacowań parametrów strukturalnych. Jakub Mućk. Katedra Ekonomii Ilościowej
Ekonometria Prognozowanie ekonometryczne, ocena stabilności oszacowań parametrów strukturalnych Jakub Mućk Katedra Ekonomii Ilościowej Jakub Mućk Ekonometria Wykład 4 Prognozowanie, stabilność 1 / 17 Agenda
Analiza regresji - weryfikacja założeń
Medycyna Praktyczna - portal dla lekarzy Analiza regresji - weryfikacja założeń mgr Andrzej Stanisz z Zakładu Biostatystyki i Informatyki Medycznej Collegium Medicum UJ w Krakowie (Kierownik Zakładu: prof.
Metody Ekonometryczne
Metody Ekonometryczne Jakub Mućk Katedra Ekonomii Ilościowej Jakub Mućk Metody Ekonometyczne Wykład 4 Uogólniona Metoda Najmniejszych Kwadratów (GLS) 1 / 19 Outline 1 2 3 Jakub Mućk Metody Ekonometyczne
EKONOMETRIA STOSOWANA PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE
EKONOMETRIA STOSOWANA PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE ZADANIE 1 Oszacowano zależność między luką popytowa a stopą inflacji dla gospodarki niemieckiej. Wyniki estymacji są następujące: Estymacja KMNK,
Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka
Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka 1. Testy diagnostyczne 2. Testowanie prawidłowości formy funkcyjnej modelu 3. Testowanie normalności składników losowych 4. Testowanie stabilności parametrów 5. Testowanie
Zadanie 1 Zakładając liniową relację między wydatkami na obuwie a dochodem oszacować MNK parametry modelu: y t. X 1 t. Tabela 1.
tel. 44 683 1 55 tel. kom. 64 566 811 e-mail: biuro@wszechwiedza.pl Zadanie 1 Zakładając liniową relację między wydatkami na obuwie a dochodem oszacować MNK parametry modelu: gdzie: y t X t y t = 1 X 1
Natalia Neherbecka. 11 czerwca 2010
Natalia Neherbecka 11 czerwca 2010 1 1. Konsekwencje heteroskedastyczności i autokorelacji 2. Uogólniona MNK 3. Stosowalna Uogólniona MNK 4. Odporne macierze wariancji i kowariancji b 2 1. Konsekwencje
Iwona Müller-Frączek, Michał Bernard Pietrzak
ACTA UNIVERSITATIS NICOLAI COPERNICI EKONOMIA XL NAUKI HUMANISTYCZNO-SPOŁECZNE ZESZYT 391 TORUŃ 2009 Uniwersytet Mikołaja Kopernika Katedra Ekonometrii i Statystyki Iwona Müller-Frączek, Michał Bernard
Spis treści. Wstęp... 9
Spis treści Wstęp... 9 Krzysztof Jajuga, Józef Pociecha, Marek Walesiak: 25 lat SKAD... 15 Beata Basiura, Anna Czapkiewicz: Symulacyjne badanie wykorzystania entropii do badania jakości klasyfikacji...
PRACE NAUKOWE Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
PRACE NAUKOWE Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu RESEARCH PAPERS of Wrocław University of Economics Nr 327 Taksonomia 22 Klasyfikacja i analiza danych teoria i zastosowania Redaktorzy naukowi Krzysztof
Ekonometria. Modele regresji wielorakiej - dobór zmiennych, szacowanie. Paweł Cibis pawel@cibis.pl. 1 kwietnia 2007
Modele regresji wielorakiej - dobór zmiennych, szacowanie Paweł Cibis pawel@cibis.pl 1 kwietnia 2007 1 Współczynnik zmienności Współczynnik zmienności wzory Współczynnik zmienności funkcje 2 Korelacja
Ekonometria. Weryfikacja modelu. Paweł Cibis 12 maja 2007
Weryfikacja modelu Paweł Cibis pawel@cibis.pl 12 maja 2007 1 Badanie normalności rozkładu elementu losowego Test Hellwiga dla małej próby Test Kołmogorowa dla dużej próby 2 Testy Pakiet Analiza Danych
Mikroekonometria 14. Mikołaj Czajkowski Wiktor Budziński
Mikroekonometria 14 Mikołaj Czajkowski Wiktor Budziński Symulacje Analogicznie jak w przypadku ciągłej zmiennej zależnej można wykorzystać metody Monte Carlo do analizy różnego rodzaju problemów w modelach
przedmiotu Nazwa Pierwsza studia drugiego stopnia
Nazwa przedmiotu K A R T A P R Z E D M I O T U ( S Y L L A B U S ) O p i s p r z e d m i o t u Kod przedmiotu EKONOMETRIA UTH/I/O/MT/zmi/ /C 1/ST/2(m)/1Z/C1.1.5 Język wykładowy ECONOMETRICS JĘZYK POLSKI
WIELOKRYTERIALNE PORZĄDKOWANIE METODĄ PROMETHEE ODPORNE NA ZMIANY WAG KRYTERIÓW
Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu WIELOKRYTERIALNE PORZĄDKOWANIE METODĄ PROMETHEE ODPORNE NA ZMIANY WAG KRYTERIÓW Wprowadzenie Wrażliwość wyników analizy wielokryterialnej na zmiany wag kryteriów, przy
Załącznik 1. Wpływ funkcjonowania Specjalnych Stref Ekonomicznych na wyniki gospodarcze powiatów i podregionów Polski
Załącznik 1. Wpływ funkcjonowania Specjalnych Stref Ekonomicznych na wyniki gospodarcze powiatów Z1.1. Kontekst analizy W rozdziale IV niniejszego raportu zostały przedstawione mechanizmy, za pomocą których
REGRESJA LINIOWA Z UOGÓLNIONĄ MACIERZĄ KOWARIANCJI SKŁADNIKA LOSOWEGO. Aleksander Nosarzewski Ekonometria bayesowska, prowadzący: dr Andrzej Torój
1 REGRESJA LINIOWA Z UOGÓLNIONĄ MACIERZĄ KOWARIANCJI SKŁADNIKA LOSOWEGO Aleksander Nosarzewski Ekonometria bayesowska, prowadzący: dr Andrzej Torój 2 DOTYCHCZASOWE MODELE Regresja liniowa o postaci: y
Metody ekonometrii przestrzennej w analizie konwergencji gospodarczej regionów Unii Europejskiej
Prof. dr hab. Jadwiga Suchecka Katedra Ekonometrii Przestrzennej Uniwersytet Łódzki Recenzja pracy doktorskiej mgr Karoliny Górnej Metody ekonometrii przestrzennej w analizie konwergencji gospodarczej
WYKAZ REFERATÓW WYGŁOSZONYCH NA KONFERENCJACH
Dr Marcin Pełka Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Wydział Ekonomii, Zarządzania i Turystyki Katedra Ekonometrii i Informatyki WYKAZ REFERATÓW WYGŁOSZONYCH NA KONFERENCJACH I. Konferencje naukowe (z
O ZASTOSOWANIU METOD PLANOWANIA EKSPERYMENTÓW W ANALIZIE DANYCH PRZESTRZENNYCH
Małgorzata Szerszunowicz Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach O ZASTOSOWANIU METOD PLANOWANIA EKSPERYMENTÓW W ANALIZIE DANYCH PRZESTRZENNYCH Wprowadzenie Obecnie w analizach statystycznych poszukuje się
Idea. θ = θ 0, Hipoteza statystyczna Obszary krytyczne Błąd pierwszego i drugiego rodzaju p-wartość
Idea Niech θ oznacza parametr modelu statystycznego. Dotychczasowe rozważania dotyczyły metod estymacji tego parametru. Teraz zamiast szacować nieznaną wartość parametru będziemy weryfikowali hipotezę
PYTANIA NA EGZAMIN MAGISTERSKI KIERUNEK: EKONOMIA STUDIA DRUGIEGO STOPNIA. CZĘŚĆ I dotyczy wszystkich studentów kierunku Ekonomia pytania podstawowe
PYTANIA NA EGZAMIN MAGISTERSKI KIERUNEK: EKONOMIA STUDIA DRUGIEGO STOPNIA CZĘŚĆ I dotyczy wszystkich studentów kierunku Ekonomia pytania podstawowe 1. Cele i przydatność ujęcia modelowego w ekonomii 2.
Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Zajęcia 15-16
Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka Zajęcia 15-16 1 1. Sezonowość 2. Zmienne stacjonarne 3. Zmienne zintegrowane 4. Test Dickey-Fullera 5. Rozszerzony test Dickey-Fullera 6. Test KPSS 7. Regresja pozorna
PROBLEM IDENTYFIKACJI STRUKTURY DANYCH PRZESTRZENNYCH
ACTA UNIVERSITATIS NICOLAI COPERNICI EKONOMIA XLI NAUKI HUMANISTYCZNO-SPOŁECZNE ZESZYT 397 TORUŃ 2010 Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu Wydział Nauk Ekonomicznych i Zarządzania Michał Bernard Pietrzak
Testowanie hipotez statystycznych związanych ą z szacowaniem i oceną ą modelu ekonometrycznego
Testowanie hipotez statystycznych związanych ą z szacowaniem i oceną ą modelu ekonometrycznego Ze względu na jakość uzyskiwanych ocen parametrów strukturalnych modelu oraz weryfikację modelu, metoda najmniejszych
Wydział Ekonomii, Zarządzania i Turystyki w Jeleniej Górze
Wydział Ekonomii, Zarządzania i Turystyki w Jeleniej Górze Propozycja obszarów tematycznych seminarium doktoranckiego na Wydziale Ekonomii, Zarządzania i Turystyki (dla cyklu kształcenia 2018-2022) Opiekunowie
IMPLEMENTATION AND APLICATION ASPECTS OF SUSTAINABLE DEVELOPMENT. Scientific monograph edited by Edyta Sidorczuk Pietraszko
IMPLEMENTATION AND APLICATION ASPECTS OF SUSTAINABLE DEVELOPMENT Scientific monograph edited by Edyta Sidorczuk Pietraszko SPIS TREŚCI WSTĘP Edyta Sidorczuk Pietraszko... 9 Rozdział 1. Metody pomiaru zrównoważonego
Model 1: Estymacja KMNK z wykorzystaniem 4877 obserwacji Zmienna zależna: y
Zadanie 1 Rozpatrujemy próbę 4877 pracowników fizycznych, którzy stracili prace w USA miedzy rokiem 1982 i 1991. Nie wszyscy bezrobotni, którym przysługuje świadczenie z tytułu ubezpieczenia od utraty
Metoda najmniejszych kwadratów
Model ekonometryczny Wykształcenie a zarobki Hipoteza badawcza: Istnieje zależność między poziomem wykształcenia a wysokością zarobków Wykształcenie a zarobki Hipoteza badawcza: Istnieje zależność między
STATYSTYKA OD PODSTAW Z SYSTEMEM SAS. wersja 9.2 i 9.3. Szkoła Główna Handlowa w Warszawie
STATYSTYKA OD PODSTAW Z SYSTEMEM SAS wersja 9.2 i 9.3 Szkoła Główna Handlowa w Warszawie Spis treści Wprowadzenie... 6 1. Podstawowe informacje o systemie SAS... 9 1.1. Informacje ogólne... 9 1.2. Analityka...
ANALIZA PORÓWNAWCZA KONIUNKTURY WOJEWÓDZTW POLSKI W LATACH
Studia Ekonomiczne. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach ISSN 2083-8611 Nr 318 2017 Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach Wydział Zarządzania Katedra Ekonometrii jozef.biolik@ue.katowice.pl
Wprowadzenie do teorii ekonometrii. Wykład 1 Warunkowa wartość oczekiwana i odwzorowanie liniowe
Wprowadzenie do teorii ekonometrii Wykład 1 Warunkowa wartość oczekiwana i odwzorowanie liniowe Zajęcia Wykład Laboratorium komputerowe 2 Zaliczenie EGZAMIN (50%) Na egzaminie obowiązują wszystkie informacje
Ekonometria. Metodologia budowy modelu. Jerzy Mycielski. Luty, 2011 WNE, UW. Jerzy Mycielski (WNE, UW) Ekonometria Luty, / 18
Ekonometria Metodologia budowy modelu Jerzy Mycielski WNE, UW Luty, 2011 Jerzy Mycielski (WNE, UW) Ekonometria Luty, 2011 1 / 18 Sprawy organizacyjne Dyżur: środa godz. 14-15 w sali 302. Strona internetowa
estymacja wskaźnika bardzo niskiej intensywności pracy z wykorzystaniem modelu faya-herriota i jego rozszerzeń
estymacja wskaźnika bardzo niskiej intensywności pracy z wykorzystaniem modelu faya-herriota i jego rozszerzeń Łukasz Wawrowski, Maciej Beręsewicz 12.06.2015 Urząd Statystyczny w Poznaniu, Uniwersytet
Statystyka matematyczna i ekonometria
Statystyka matematyczna i ekonometria Wykład 9 Anna Skowrońska-Szmer lato 2016/2017 Ekonometria (Gładysz B., Mercik J., Modelowanie ekonometryczne. Studium przypadku, Wydawnictwo PWr., Wrocław 2004.) 2
Statystyka i opracowanie danych Podstawy wnioskowania statystycznego. Prawo wielkich liczb. Centralne twierdzenie graniczne. Estymacja i estymatory
Statystyka i opracowanie danych Podstawy wnioskowania statystycznego. Prawo wielkich liczb. Centralne twierdzenie graniczne. Estymacja i estymatory Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adrian@tempus.metal.agh.edu.pl
Ekonometria. Modelowanie zmiennej jakościowej. Jakub Mućk. Katedra Ekonomii Ilościowej
Ekonometria Modelowanie zmiennej jakościowej Jakub Mućk Katedra Ekonomii Ilościowej Jakub Mućk Ekonometria Ćwiczenia 8 Zmienna jakościowa 1 / 25 Zmienna jakościowa Zmienna ilościowa może zostać zmierzona
Analiza wydajności pracy w rolnictwie zachodniopomorskim
Jacek Batóg Barbara Batóg Uniwersytet Szczeciński Analiza wydajności pracy w rolnictwie zachodniopomorskim Znaczenie poziomu i dynamiki wydajności pracy odgrywa znaczącą rolę w kształtowaniu wzrostu gospodarczego
Statystyka opisowa. Wykład V. Regresja liniowa wieloraka
Statystyka opisowa. Wykład V. e-mail:e.kozlovski@pollub.pl Spis treści 1 Prosta regresji cechy Y względem cech X 1,..., X k. 2 3 Wyznaczamy zależność cechy Y od cech X 1, X 2,..., X k postaci Y = α 0 +
PRACE NAUKOWE UNIWERSYTETU EKONOMICZNEGO WE WROCŁAWIU RESEARCH PAPERS OF WROCŁAW UNIVERSITY OF ECONOMICS
PRACE NAUKOWE UNIWERSYTETU EKONOMICZNEGO WE WROCŁAWIU RESEARCH PAPERS OF WROCŁAW UNIVERSITY OF ECONOMICS nr 433 2016 Gospodarka regionalna w teorii i praktyce ISSN 1899-3192 e-issn 2392-0041 Beata Bal-Domańska
Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Wykład 7
Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka Wykład 7 1 1. Metoda Największej Wiarygodności MNW 2. Założenia MNW 3. Własności estymatorów MNW 4. Testowanie hipotez w MNW 2 1. Metoda Największej Wiarygodności
STUDIA I STOPNIA EGZAMIN Z EKONOMETRII
NAZWISKO IMIĘ Nr albumu Nr zestawu Zadanie 1. Dana jest macierz Leontiefa pewnego zamkniętego trzygałęziowego układu gospodarczego: 0,64 0,3 0,3 0,6 0,88 0,. 0,4 0,8 0,85 W okresie t stosunek zuŝycia środków
Analiza. logarytmiczno-liniowa Teoria i zastosowania z wykorzystaniem programu R. Justyna Brzeziƒska
Analiza logarytmiczno-liniowa Teoria i zastosowania z wykorzystaniem programu R Justyna Brzeziƒska Analiza logarytmiczno-liniowa Teoria i zastosowania z wykorzystaniem programu R Rodzicom Analiza logarytmiczno-liniowa
Testowanie hipotez statystycznych.
Bioinformatyka Wykład 9 Wrocław, 5 grudnia 2011 Temat. Test zgodności χ 2 Pearsona. Statystyka χ 2 Pearsona Rozpatrzmy ciąg niezależnych zmiennych losowych X 1,..., X n o jednakowym dyskretnym rozkładzie
Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka Katarzyna Rosiak-Lada
Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka Katarzyna Rosiak-Lada 1. Sprawy organizacyjne Zasady zaliczenia 2. Czym zajmuje się ekonometria? 3. Formy danych statystycznych 4. Model ekonometryczny 2 1. Sprawy
Institute of Economic Research Working Papers. No. 21/2014
Institute of Economic Research Working Papers No. /04 Wpływ wyboru metody klasyfikacji na identyfikację zależności przestrzennych zastosowanie testu join-count Michał Bernard Pietrzak Justyna Wilk Roger
Własności statystyczne regresji liniowej. Wykład 4
Własności statystyczne regresji liniowej Wykład 4 Plan Własności zmiennych losowych Normalna regresja liniowa Własności regresji liniowej Literatura B. Hansen (2017+) Econometrics, Rozdział 5 Własności
Projektowanie (design) Eurostat
Projektowanie (design) Eurostat Podstawa prezentacji moduł Overall design autor Eva Elvers ze Statistics Sweden Prezentacja autora na szkoleniu w Hadze 28-29 listopada 2013 r. Zarys Badanie statystyczne