Mariusz Doszyń
ARTYKUŁ

(Polski) PDF

STRESZCZENIE

Artykuł przedstawia kwestie związane z użyciem modeli dla danych panelowych do określenia wpływu skłonności ludzkich na procesy biznesowe. Scharakteryzowano różnice pomiędzy zaproponowaną koncepcją skłonności a skłonnościami marginalnymi. W części metodologicznej zaprezentowano modele dla danych panelowych z efektami ustalonymi i losowymi. Artykuł miał na celu określenie wpływu skłonności do konsumpcji wyrobów tytoniowych i napojów alkoholowych na przeciętne wydatki gospodarstw domowych na te produkty, w podziale na województwa. Autor oszacował model zarówno z efektami losowymi, jak i ustalonymi. W pracy opisano proces wyboru zmiennych wyjaśniających. Oszacowane modele zostały porównane pod względem poziomu dopasowania wartości teoretycznych do empirycznych i ze względu na wartości wybranych kryteriów informacyjnych (AIC, BIC, HQC). W celu zdiagnozowania właściwości oszacowanych modeli przeprowadzono również testy Doornika-Hansena, White’a, F, Breuscha-Pagana oraz Hausmana.

SŁOWA KLUCZOWE

konsumpcja używek, zróżnicowanie regionalne, modele ekonometryczne, wydatki gospodarstw domowych

BIBLIOGRAFIA

Doszyń M. (2008), Statystyczno-ekonometryczna analiza skłonności ludzkich, Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego

Greene W. (2003), Econometric analysis, Fifth Edition, Prentice Hall

Hozer J., Doszyń M. (2004), Ekonometria skłonności, PWE, Warszawa

Keynes J. M. (2003), Ogólna teoria zatrudnienia, procentu i pieniądza, PWN, Warszawa

Popper K. R. (1959), The Propensity Interpretation of Probability, „British Journal for the Philosophy of Science”, No. 10

Welfe W. (red.) (1978), Ekonometryczne modele rynku, tom II, Modele konsumpcji, PWE, Warszawa

Wooldridge J. M. (2002), Econometric analysis of cross section and panel data, MIT

Do góry
© 2019-2022 Copyright by Główny Urząd Statystyczny, pewne prawa zastrzeżone. Licencja Creative Commons Uznanie autorstwa - Na tych samych warunkach 4.0 (CC BY-SA 4.0) Creative Commons — Attribution-ShareAlike 4.0 International — CC BY-SA 4.0