Dynamiczne modele panelowe w badaniach ekonomicznych

Dynamiczne modele panelowe w badaniach ekonomicznych

1 opinia

Format:

ibuk

WYBIERZ RODZAJ DOSTĘPU

 

Dostęp online przez myIBUK

WYBIERZ DŁUGOŚĆ DOSTĘPU

6,15

Wypożycz na 24h i opłać sms-em

17,85

cena zawiera podatek VAT

ZAPŁAĆ SMS-EM

TA KSIĄŻKA JEST W ABONAMENCIE

Już od 19,90 zł miesięcznie za 5 ebooków!

WYBIERZ SWÓJ ABONAMENT

Problemy specyfikacji, estymacji i weryfikacji modeli na podstawie danych panelowych oraz ich zastosowania w badaniach ekonomicznych są przedmiotem licznych prac o charakterze monograficznym i przeglądowym. Wśród nich brakuje zaawansowanych i aktualnych pozycji dostępnych Czytelnikowi polskojęzycznemu. Z uznaniem należy więc powitać odważną inicjatywę Autorki wypełnienia dotkliwej luki w tym zakresie.


Dr Dańska-Borsiak wytycza sobie w pracy ambitny cel badawczy sporządzenia monografii dynamicznej analizy panelowej i jej zastosowań w badaniach ekonomicznych, w tym w szczególności:


(i) przedstawienia roli danych panelowych w modelowaniu ekonometrycznym oraz różnic w modelowaniu na podstawie statycznych i dynamicznych modeli panelowych,


(ii) (...) przeglądu metod estymacji oraz dyskusji ich własności,


(iii) przedstawienia zastosowań analizy panelowej w różnych obszarach badawczych (...).


Z recenzji wydawniczej prof. UG dr. hab. Pawła Miłobędzkiego


Liczba stron256
WydawcaWydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
ISBN-13978-83-7525-549-2
Numer wydania1
Język publikacjipolski
Informacja o sprzedawcyRavelo Sp. z o.o.

Ciekawe propozycje

Spis treści

  WSTĘP    7
  ROZDZIAŁ 1. DANE PANELOWE W MODELOWANIU EKONOMETRYCZNYM – KLASYFIKACJA, ROZWÓJ HISTORYCZNY METODOLOGII    13
    1.1. Klasyfikacja danych i modeli czasowo-przekrojowych i panelowych    14
    1.2. Dane panelowe w modelowaniu makroekonomicznym (makropanele) i mikroekonomicznym (mikropanele). Źródła danych statystycznych    17
    1.3. Zalety wykorzystania danych panelowych w praktyce ekonometrycznej    19
    1.4. Początki rozwoju metodologii estymacji modeli panelowych    22
    1.5. Współczesne kierunki badań    29
    1.6. Sposoby uwzględnienia dynamiki modelowanych zjawisk    32
    1.7. Rola warunków początkowych w procesie estymacji dynamicznych modeli panelowych    35
  ROZDZIAŁ 2. ZARYS PROBLEMATYKI ESTYMACJI MODELI STATYCZNYCH NA PODSTAWIE DANYCH PANELOWYCH I PRZEKROJOWO-CZASOWYCH    39
    2.1. Modele panelowe ze zmiennymi sztucznymi (modele FE)    40
      2.1.1. Założenia konstrukcyjne i metody estymacji    40
      2.1.2. Testowanie istotności efektów grupowych    44
    2.2. Modele panelowe z dekompozycją składnika losowego (modele RE)    44
      2.2.1. Założenia konstrukcyjne i metody estymacji    45
      2.2.2. Testowanie istotności efektów grupowych    48
    2.3. Model FE czy model RE    49
      2.3.1. Wskazówki ogólne    49
      2.3.2. Test Hausmana    50
    2.4. Model Hausmana i Taylora    51
    2.5. Metody estymacji modeli wykorzystujących dane czasowo-przekrojowe    55
      2.5.1. Modele z heteroskedastycznością grupową składnika losowego    56
      2.5.2. Modele z heteroskedastycznością grupową i korelacją przekrojową składnika losowego    58
      2.5.3. Modele z heteroskedastycznością grupową, korelacją przekrojową i autokorelacją składnika losowego    63
    2.6. Panelowe modele wielorównaniowe    66
      2.6.1. Metody estymacji modeli prostych o równaniach pozornie niezależnych (SUR)    66
      2.6.2. Metody estymacji modeli wielorównaniowych o równaniach łącznie współzależnych    68
  ROZDZIAŁ 3. PROBLEMY ESTYMACJI I TESTOWANIA DYNAMICZNYCH MODELI PANELOWYCH    73
    3.1. Panelowe modele statyczne a dynamiczne – własności estymatorów    73
    3.2. Metody estymacji dynamicznych modeli panelowych    78
      3.2.1. Estymator metody zmiennych instrumentalnych Andersona i Hsiao    81
      3.2.2. Estymator GMM pierwszych różnic Arellano i Bonda (FDGMM)    87
      3.2.3. Skorygowany estymator wariancji Windmeijera    95
      3.2.4. Estymator Arellano i Bover    97
      3.2.5. Estymator Ahna i Schmidta    102
      3.2.6. Systemowy estymator GMM Blundella i Bonda    106
      3.2.7. Skorygowany estymator wewnątrzgrupowy Kivieta    111
    3.3. Testowanie hipotez    115
    3.4. Porównanie własności estymatorów    118
  ROZDZIAŁ 4. PRZYKŁADY ZASTOSOWAŃ DYNAMICZNYCH MODELI PANELOWYCH W BADANIACH MIKROEKONOMICZNYCH    123
    4.1. Inwestycje w firmach    124
    4.2. Produkcja i produktywność w firmach    127
    4.3. Modelowanie zatrudnienia w przedsiębiorstwach    131
    4.4. Innowacje a zatrudnienie w przedsiębiorstwach    134
    4.5. Kształtowanie się wynagrodzeń w firmach    136
    4.6. Struktura właścicielska i kapitałowa firmy    138
    4.7. Mobilność pracowników i transfer kwalifikacji    144
    4.8. Problem błędów pomiaru zmiennych    146
  ROZDZIAŁ 5. ZASTOSOWANIE DYNAMICZNYCH MODELI PANELOWYCH W ANALIZACH SEKTOROWYCH    151
    5.1. Podstawy ekonomiczne dla analiz produktywności    152
    5.2. Model TFP według sektorów przemysłu w Wielkiej Brytanii    157
    5.3. Wpływ rynków finansowych na TFP w sektorach    160
    5.4. Wpływ technologii informacyjno-telekomunikacyjnych (ICT) na wyniki w sektorach    161
    5.5. Produktywność czynników produkcji w sekcji D w Polsce    163
    5.6. Szacowanie łącznej produktywności czynników produkcji (TFP)    168
      5.6.1. Szacowanie TFP na podstawie modelu wydajności    168
      5.6.2. Szacowanie TFP przy założeniu doskonałych rynków czynników produkcji    173
    5.7. Modelowanie kształtowania się łącznej produktywności czynników produkcji    175
  ROZDZIAŁ 6. ZASTOSOWANIE DYNAMICZNYCH MODELI PANELOWYCH W BADANIACH REGIONALNYCH    181
    6.1. Podstawy ekonomiczne teorii wzrostu i konwergencji    182
    6.2. Modelowanie wzrostu gospodarczego w latach 90. XX w.    185
    6.3. Współczesne modelowanie wzrostu gospodarczego    186
    6.4. Determinanty TFP w regionach    189
    6.5. Analiza ß-konwergencji województw    193
      6.5.1. Postać ogólna modelu ß-konwergencji i specyfikacja zmiennych    194
      6.5.2. Wyniki estymacji modelu ß-konwergencji    196
      6.5.3. Próba uwzględnienia kapitału ludzkiego w modelu wzrostu województw w Polsce    204
    6.6. Poziom wykształcenia społeczeństw a wskaźnik demokracji    208
  ZAKOŃCZENIE    211
  DODATEK I. TESTY PIERWIASTKÓW JEDNOSTKOWYCH DLA DANYCH PANELOWYCH    215
  DODATEK II. UOGÓLNIONA METODA MOMENTÓW (GMM) DLA MODELI DANYCH CZASOWYCH    227
  WYKAZ OZNACZEŃ    237
  BIBLIOGRAFIA    239
  INDEKS NAZWISK Z POWOŁAŃ NA BIBLIOGRAFIĘ    251
  INDEKS RZECZOWY    255
RozwińZwiń
W celu zapewnienia wysokiej jakości świadczonych przez nas usług, nasz portal internetowy wykorzystuje informacje przechowywane w przeglądarce internetowej w formie tzw. „cookies”. Poruszając się po naszej stronie internetowej wyrażasz zgodę na wykorzystywanie przez nas „cookies”. Informacje o przechowywaniu „cookies”, warunkach ich przechowywania i uzyskiwania dostępu do nich znajdują się w Regulaminie.

Nie pokazuj więcej tego powiadomienia