Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

1

Quantile Non‑parametric Additive Models

100%

Trzpiot G.

Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica

|

2019

|

tom 6

|

nr 345

127-139

PL

Regresja kwantylowa jest narzędziem analitycznym, które pozwala na ocenę oddziaływania zmiennych wyjaśniających, współzależnych na różne kwantyle zmiennej wyjaśnianej. Addytywne modele funkcji kwantylowych stanowią atrakcyjne ramy dla nieparametrycznych aplikacji regresji skoncentrowanych na funkcjach kwantyli zamiast na ich centralnej tendencji. W celu kontrolowania gładkości składników dodatkowych można zastosować kary za całkowite wygładzanie zmian. W artykule przedstawiono ogólne podejście do estymacji i wnioskowania dla modeli addytywnych tego typu. Regresja kwantylowa wykorzystywana jako miara ryzyka została zastosowana w analizie portfela sektorowego dla zbioru danych z Giełdy Papierów Wartościowych w Warszawie.

EN

Quantile regression allows us to assess different possible impacts of covariates on different quantiles of a response variable. Additive models for quantile functions provide an attractive framework for non‑parametric regression applications focused on functions of the response instead of its central tendency. Total variation smoothing penalties can be used to control the smoothness of additive components. We write down a general approach to estimation and inference for additive models of this type. Quantile regression as a risk measure has been applied in sector portfolio analysis for a data set from the Warsaw Stock Exchange.

2

Spatial quantile regression in analysis of mortality

100%

Trzpiot G. , Orwat-Acedańska A.

Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica

|

2016

|

tom 5

|

nr 325

PL

Artykuł podejmuje problem analizy umieralności w Polsce. Celem pracy jest badanie wpływu wybranych czynników na średnią długość życia kobiet i mężczyzn w 66 podregionach Polski. Stosujemy modele kwantylowej autoregresji przestrzennej. W analizie wykorzystujemy metodologię wielorakiej regresji kwantylowej, która umożliwia analizę zależności pomiędzy zmiennymi w różnych kwantylach Rozkładu zmiennej niezależnej. Ponadto narzędzie to jest odporne na założenie klasycznej regresji dotyczące postaci wielowymiarowego rozkładu składnika losowego.

EN

The paper concerns mortality in Poland. The aim of the article is to identify factors determining average life length of men and women in 66 subregions of Poland. We use spatial quantile regression methodology which allows studying dependencies between variables in different quantiles of the response distribution. Moreover, this statistical tool is robust against violations of the classical regression assumption about the multidimensional distribution of error term.

3

Wykorzystanie regresji kwantylowej w analizie zróżnicowania cen mieszkań

85%

Widlak M. , Nehrebecka N.

Wiadomości Statystyczne

|

2011

|

tom 56

|

nr 05

4

O pewnej metodzie estymacji funkcji powierzchni odpowiedzi w przypadku braku obserwacji

85%

Szerszunowicz M.

Logistyka

|

2013

|

tom nr 4

PL

Planowanie eksperymentów będące jednym z najważniejszych narzędzi statystycznej kontroli jakości pozwala na optymalizację wyników procesu produkcyjnego wykorzystując funkcję charakteryzującą badany proces, zwaną funkcją powierzchni odpowiedzi. W praktyce przedsiębiorstw produkcyjnych najczęściej wykorzystuje się klasyczne plany eksperymentów czynnikowych, które w celu estymacji funkcji powierzchni odpowiedzi wykorzystują metodę najmniejszych kwadratów. Przedmiotem referatu będzie wykorzystanie metody regresji kwantylowej do estymacji nieznanej funkcji powierzchni odpowiedzi, w szczególności, gdy obserwacje wykorzystywane w planie eksperymentu są niekompletne. Procedura wykorzystująca metodę regresji kwantylowej zostanie zaprezentowana na podstawie rzeczywistych wyników pewnego eksperymentu.

EN

One of the tools of statistical quality control, design of experiments allows one to optimise the results of a production process through the use of a function known as response surface function. Classical factorial design of experiments aims at estimating linear or binomial response surface functions. To this end, the method of least squares is used. However, its results may not be sufficient for the correct description of a manufacturing process. The aim of this paper is to use the quantile regression method to estimate the unknown response surface function in the absence of observation. The proposed method will be compared with classical factorial designs of experiments; the comparison will be based on the actual results of an experiment.

5

Spatial Quantile Regression In Analysis Of Healthy Life Years In The European Union Countries

80%

Trzpiot G. , Orwat-Acedańska A.

Comparative Economic Research. Central and Eastern Europe

|

2016

|

tom 19

|

nr 5

179-199

PL

Celem pracy jest badanie wpływu wybranych czynników na średnią długość życia z zdrowiu kobiet i mężczyzn w krajach UE. Ze względu na fakt, że kraje Unii Europejskiej charakteryzuje silne zróżnicowanie pod względem średniej długości życia w zdrowiu oraz jakości życia obywateli, stosujemy w pracy modele wielorakiej kwantylowej autoregresji przestrzennej. Regresja kwantylowa umożliwia analizę zależności pomiędzy zmiennymi w różnych kwantylach rozkładu zmiennej niezależnej. Ponadto narzędzie to jest odporne na założenie klasycznej regresji dotyczące postaci wielowymiarowego rozkładu składnika losowego. Estymacji punktowej parametrów modeli dokonano przy użyciu zmiennych instrumentalnych (Kim, Muller 2004), natomiast do estymacji przedziałowej i weryfikacji hipotezy istotności parametrów wykorzystano metodę bootstrap.

EN

The paper investigates the impact of the selected factors on the healthy life years of men and women in the EU countries. The multiple quantile spatial autoregression models are used in order to account for substantial differences in the healthy life years and life quality across the EU members. Quantile regression allows studying dependencies between variables in different quantiles of the response distribution. Moreover, this statistical tool is robust against violations of the classical regression assumption about the distribution of the error term. Parameters of the models were estimated using instrumental variable method (Kim, Muller 2004), whereas the confidence intervals and p-values were bootstrapped.

6

Popyt na zróżnicowaną dietę w polskich gospodarstwach domowych

71%

Wolak J.

Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician

|

2024

|

tom 69

|

nr 1

37-48

EN

Demand analysis focuses mainly on the study of the relationship between consumption, prices of goods and the changing income of consumers. An attempt aiming to explain the demand for food diversity involves a slightly different approach to research on the determinants of demand. This approach searches for factors that have a statistically significant effect on the quantity and distribution of goods purchased by consumers. The aim of the study described in the article is to determine the factors that have a significant influence on the diversity of the diet in Polish households. The study uses non-identifiable microdata from the 2020 Household Budget Survey conducted by Statistics Poland. Based on the estimation of the quantile regression model, parameter estimates were obtained for the explanatory variables describing the surveyed households. The results confirm that, apart from income and household size, the level of the diversity of a diet depends on the following characteristics: the socio-economic status of the household, place of residence, and the age and education level of the head of the household. The study also shows that the effect of the analysed factors depends on the degree to which the diet is diverse. In general, the impact of the considered factors is more significant for households showing a low demand for a varied diet.

PL

Analiza popytu polega w głównej mierze na określeniu związków zachodzących między spożyciem a cenami dóbr oraz zmieniającymi się dochodami konsumentów. Nieco innym ujęciem badania determinant popytu jest próba wyjaśnienia zapotrzebowania na zróżnicowaną dietę, czyli poszukiwanie czynników mających statystycznie istotny wpływ na ilość i rozkład dóbr nabywanych przez konsumentów. Celem badania omawianego w artykule jest wyznaczenie czynników istotnie wpływających na zróżnicowanie diety w gospodarstwach domowych w Polsce. Wykorzystano nieidentyfikowalne dane jednostkowe pochodzące z badania budżetów gospodarstw domowych przeprowadzonego przez Główny Urząd Statystyczny w 2020 r. Na podstawie estymacji modelu regresji kwantylowej oszacowano wartości parametrów dla zmiennych objaśniających, które opisują badane gospodarstwa. Uzyskano rezultaty świadczące o tym, że poziom zróżnicowania diety w gospodarstwie domowym zależy zarówno od jego dochodu i wielkości, jak i od takich jego cech, jak: grupa społeczno-ekonomiczna, miejsce zamieszkania oraz wiek i wykształcenie głowy gospodarstwa domowego. Ponadto wskazano, że wpływ wymienionych czynników na badane zjawisko zależy od poziomu zróżnicowania diety. Dowiedziono również, że czynniki te mają większe znaczenie w przypadku gospodarstw domowych, które cechują się niewielkim popytem na zróżnicowaną dietę.

7

Zróżnicowanie wynagrodzeń wzdłuż rozkładu między sektorem publicznym a prywatnym w Polsce

71%

Strawiński P. , Skierska A.

Ekonomia. Rynek, Gospodarka, Społeczeństwo

|

2016

|

nr 44

93-119

PL

W artykule poruszono problematykę międzysektorowego zróżnicowania wynagrodzeń w Polsce. W literaturze wnioski odnośnie do kierunku zależności wynagrodzeń od sektora są niespójne. Celem było zbadanie sytuacji w Polsce. Dodatkowo, analizowano, jak kształtuje się luka międzysektorowa wzdłuż rozkładu wynagrodzeń. Użyto regresji kwantylowej i danych z Badania Struktury Wynagrodzeń według Zawodów w październiku 2012 roku. Rezultaty wskazują, że wyższe wynagrodzenia otrzymywali pracownicy sektora prywatnego. Wyniki dekompozycji Oaxaci−Blindera pokazały, że czynnik dotyczący różnic w charakterystykach pracowników odpowiada za przeważającą część międzysektorowej różnicy wynagrodzeń.

EN

In the paper, we examine the issue of public-private wage gap in Poland. The literature, in regards to the correlation of salaries and sector, brings contradictory evidences. The aim of the article is to explore the situation in Poland. Additionally, the gap was analyzed among the wage distribution. The quantile regression and the data from the Survey of Wages and Salaries in October 2012 were used. The results indicate that private sector employees received higher wages. According to Oaxaca–Blinder decomposition, the gap results mostly from the part that is explained by the differences in observed characteristics between workers.

8

Evolution of the Public-Sector Wage Premium in Poland

71%

Grotkowska G. , Wincenciak L. , Gajderowicz T.

Gospodarka Narodowa. The Polish Journal of Economics

|

2017

|

tom 287

|

nr 1

5-31

PL

Celem artykułu jest oszacowanie premii z tytułu zatrudnienia w sektorze publicznym w Polsce w ujęciu netto, w latach 1999–2012. W artykule skorzystano ze zbioru danych indywidualnych pochodzących z badania wynagrodzeń wg zawodów (BWZ) przeprowadzanego przez GUS co dwa lata na reprezentatywnej próbie firm zatrudniających więcej niż 9 osób. W celu rozwiązania kilku problemów metodologicznych związanych z badaniem zróżnicowania wynagrodzeń, zastosowano metodę regresji kwantylowej oraz dekompozycję Ñopo.Pokazano, iż przy kontroli strukturalnych różnic w wynagrodzeniach, w ostatnich latach nie jest widoczny wyraźny trend, jeśli chodzi ewolucję premii z tytułu zatrudnienia w sektorze publicznym w ujęciu netto. Podejście parametryczne wskazuje na dodatnią i rosnącą premię, przy jednoczesnym występowaniu istotnych różnic w różnych częściach rozkładu płac. Podejście nieparametryczne przynosi inne wyniki, wskazując na negatywną premię i brak wyraźnego trendu jej zmian w całym okresie 1999–2012. Jednocześnie w ostatnich latach obserwowany jest spadek wartości bezwzględnej ujemnej premii z tytułu zatrudnienia w sektorze publicznym. Oznacza to, iż polski rynek pracy w coraz większym stopniu upodabnia się w tym aspekcie do rynków krajów wysoko rozwiniętych.

EN

The aim of this paper is to estimate the adjusted sectoral wage gap in Poland from 1999 to 2012. We use a set of individual data from a survey on the structure of earnings by occupation (SEO) carried out by Poland’s Central Statistical Office (CSO) every two years for businesses with more than nine employees. We apply quantile regression and the Ñopo decomposition method to address several methodological problems of wage differential analysis. We show that, after controlling for structural differences in employment, there is no clear trend in the evolution of the adjusted public-sector wage premium in Poland in recent years. The parametric approach indicates a positive and growing premium, with significant variations across different parts of the wage distribution. The non-parametric approach yields different results, indicating a negative premium with no clear trend in the 1999-2012 period, with a declining public-sector wage penalty in recent years. This means that the Polish labour market is becoming increasingly similar to its counterparts in developed countries in this respect.

9

Cross-border mergers and acquisitions as efficient managent tool of capital allocation within European area

71%

Litavcova E. , Heckova J. , Chapcakova A.

Polish Journal of Management Studies

|

2017

|

tom Vol. 16, No. 1

94--104

EN

Liberalization of international capital movements, new investment incentives and economic integration has promoted the rapid increase and spread of cross-border mergers and acquisitions in recent years. The aim of contribution is to analyze the relationships between volume of M & As in selected countries of the European area and in Turkey and their three determinants using linear quantile regression model. We identify some of the main forces driving M & As, using a unique database on bilateral cross-border M & As at sectoral level in manufacturing and services over the period 1998-2012. Our empirical results suggest that stock market developments, profitability and trade integration are important drivers of M & As (as efficient cross-country allocation of capital) regardless of their nature.

PL

Liberalizacja międzynarodowych przepływów kapitału, nowe zachęty inwestycyjne i integracja gospodarcza przyczyniły się do szybkiego wzrostu i rozprzestrzeniania się transgranicznych fuzji i przejęć w ostatnich latach. Celem niniejszego artykułu jest analiza zależności między wielkością fuzji i przejęć w wybranych krajach obszaru europejskiego oraz w Turcji i ich trzema wyznacznikami przy użyciu modelu kwantylowej regresji liniowej. Zidentyfikowano niektóre z głównych sił kierujących fuzjami i przejęciami, wykorzystując unikalną bazę danych dotyczących dwustronnych transakcji transgranicznych M & A na poziomie sektora w obszarze produkcji i usług w latach 1998-2012. Wyniki empiryczne sugerują, że rozwój giełd, rentowność i integracja handlowa są ważnymi siłami napędowymi M & A (jak efektywna transgraniczna alokacja kapitału) niezależnie od ich charakteru.

10

Wydatki mieszkaniowe polskich gospodarstw domowych w latach 2003-2013

71%

Wójciaczyk W.

Folia Oeconomica Cracoviensia

|

2015

|

tom 56

5-21

EN

In order to evaluate living conditions of particular households it is necessary to take into consideration both the physical characteristics of the premises occupied and the expenses for this purpose. Expenses distribution models can be used to describe the expenditures on the society level. Regression models explain the influence of particular independent variables on the level of housing expenditures. Between 2003 and 2013 housing expenses grew steadily, but the coefficient of variation remained stable, close to 100%. The Gini index of 0.4 indicates high inequality in expenses for housing and energy in the Polish society. The increase in housing expenses is associated w ith an increase in size of the place of residence, an increase in the number of household members and per capita income growth. Variables such as the size of the place of residence, per capita income and education of the household head have a greater impact on the amount of housing expenses for households that incur lower expenses for this purpose.

PL

Na ocenę warunków mieszkaniowych gospodarstwa domowego składają się nie tylko fizyczne właściwości zajmowanego przez nie lokalu, ale także wydatki ponoszone na ten cel. W celu zbadania wydatków w skali całego społeczeństwa wykorzystać można modele rozkładu wydatków oraz modele regresji opisujące jakie zmienne niezależne wpływają na wysokość wydatków ponoszonych przez gospodarstwa domowe. W badanych latach 2003-2013 wydatki na utrzymanie mieszkania lub domu rosły systematycznie, przy czym współczynnik zmienności utrzymywał się na stałym, bliskim 100% poziomie. Wysoki był także poziom nierówności wydatków ponoszonych przez gospodarstwa domowe na pokrycie kosztów utrzymania mieszkania lub domu i nośniki energii, opisany współczynnikiem Ginniego. Wzrost wydatków mieszkaniowych jest związany ze wzrostem wielkości miejscowości zamieszkania, wzrostem liczebności gospodarstwa domowego oraz wzrostem dochodów per capita. Zmienne takie jak wielkość miejscowości zamieszkania, dochód per capita i wykształcenie głowy gospodarstwa domowego mają większy wpływ na wysokość wydatków mieszkaniowych w przypadku gospodarstw domowych, które ponoszą mniejsze wydatki na ten cel.

11

Quantile trends of subhourly extreme rainfall: Marmara Region, Turkey

71%

Oruc S.

Acta Geophysica

|

2021

|

tom Vol. 69, no. 6

2453--2473

EN

Global climate change will probably cause intensification of the hydrologic cycle, which can lead to alterations in extreme precipitation properties. In this study, we investigated the trend of 5-, 10-, 15-, and 30-min annual maximum rainfall series at 12 stations in the Marmara Region, Turkey, using quantile regression. The data ranges were from 46 to 71 years long. Five quantiles were used to examine the extreme rainfall series, and their quantile regression parameters were calculated. The results show that quantile regression is a powerful tool to compute trends with a more inferential context, which was validated with the notable differences between the trends at chosen quantiles and the classical ordinary least squares method. Concerning the problem of the analysis of climate trends, the quantile regression method seems to provide a perspective from a more detailed understanding of processes in the climate system in terms of characteristics of climate variability and extremity.

12

Impact of Financial Globalization on Environmental Degradation in the E7 Countries: Application of the Hybrid Nonparametric Quantile Causality Approach

71%

Adebayo T. S.

Problemy Ekorozwoju

|

2022

|

tom Vol. 17, nr 2

148--160

EN

Despite their economic success, the E7 countries have not been able to provide environmental protection. These countries, on the other hand, will not be able to maintain their economic progress if they do not also protect their natural resources. In this regard, the goal of this research is to examine the impact of financial globalization on CO2 emissions in the E7 countries. Utilizing a quarterly dataset between 1990Q1 and 2018Q4, we applied the novel quantile-on-quantile regression (QQR) and nonparametric causality in quantiles approaches to assess these interconnections. Furthermore, the quantile cointegration outcomes revealed cointegration between financial globalization and CO2 in each of the E7 nations. Furthermore, the QQR outcomes disclosed that in the majority of the quantiles, the effect of financial globalization on CO2 is positive for Brazil, China, India and Turkey, thus validating the pollution-haven-hypothesis. Moreover, for Indonesia, Russia and Mexico, in the majority of the quantiles, the effect of financial globalization on CO2 is negative, therefore validating the pollution-halo hypothesis. Moreover, the novel causality in quantiles approach disclosed that financial globalization can predict CO2 emissions for the E7 nations. Therefore, any policy channeled towards financial globalization will have a significant influence on CO2 emissions in the E7 economies. In light of these significant observations, the research suggests that Mexico, Russia, and Indonesia should be more financially interconnected, whereas China, India, Turkey, and Brazil should reevaluate their financial globalization policies.

13

Short-term predictions of import prices of steam coal in Poland

57%

Śmiech S. , Papież M.

Rynek Energii

|

2012

|

tom Nr 2

148--153

EN

The aim of the paper is to develop, evaluate and compare forecasting models for the market price of steam coal. Since 88% of electrical energy in Poland is obtained from coal, which additionally constitutes over 50% of its production costs, the authors investigated the possibility of forecasting steam coal prices. Forecasting will refer to Russian export coal price in the Baltic ports, as there is no coal benchmark price for Poland. Modelling and forecasting coal prices was conduct-ed for the period 2003-2011 using monthly and quarterly data and a wide range of econometric time series models, including linear and nonlinear models as well as one-dimensional and simultaneous equations models. The following variables were taken into consideration: prices of other energy sources, energy demand, prices of CO2 emission permissions and the leading economic index. The tools used in the analysis will allow not only to forecast but also to evaluate the influence of given variables on the coal prices. The methodology used made it possible to adopt forecast horizons of 1 and 2 quarters (up to 6 months), which corresponds to operational activity of both coal importers and exporters.

PL

Celem artykułu jest budowa, ocena i porównanie modeli prognostycznych dla rynkowej ceny węgla energetycznego. Ponieważ w Polsce energia elektryczna jest w około 88% wytwarzana z węgla, który dodatkowo stanowi ponad 50% kosztów jej wytwarzania stąd autorzy zbadali możliwość prognozowania cen węgla energetycznego. Autorzy przyjęli, że prognozowana będzie cena eksportowa węgla rosyjskiego w portach bałtyckich, gdyż brak dla krajowego rynku benchmarku ceny węgla. Modelowanie i prognozowanie ceny węgla zostało przeprowadzone w latach 2003 – 2011 na danych miesięcznych i kwartalnych. Do budowy prognoz zaproponowano szeroką klasę ekonometrycznych modeli szeregów czasowych, obejmującą liniowe i nieliniowe modele, jednowymiarowe oraz wielorównaniowe modele. Parametry większości modeli były estymowane tradycyjnie (metodą największej wiarygodności). Parametry modeli klasy ARDL były również estymowane metodami od-pornymi. Wykorzystywane w analizie zmienne obejmują m.in.: ceny innych surowców energetycznych, popyt na energię, ceny uprawnień dla emisji CO2 oraz wskaźniki wyprzedzające koniunkturę. Zastosowane narzędzia pozwolą (oprócz wyznaczenia prognoz) na ocenę wpływu poszczególnych zmiennych na cenę węgla. Dobrana metodologia pozwala na przyjęcie horyzontu prognozy wynoszącego 1 i 2 kwartały (do 6 miesięcy). Takie ujęcie analizy wpisuje się w działalność bieżącą (operacyjną) importerów i eksporterów węgla.

14

Statistical methods for constructing gestational age-related charts for fetal size and pregnancy dating using longitudinal data

57%

Hynek M. , Kalina J. , Zvárová J. , Long J. D.

Biocybernetics and Biomedical Engineering

|

2018

|

tom Vol. 38, no. 4

992--1003

EN

The assessment of fetal size and the accurate estimation of gestational age are of crucial importance for proper pregnancy management. The information is almost exclusively based on ultrasound measurements of fetal biometric parameters and the means for evaluating these measurements are age-related reference charts (centile charts) allowing interpretation of obtained fetal measurement in comparison with the expected average measurement in the reference population. The construction of such reference charts requires an appropriate statistical methodology. The most frequent method for the construction of fetal reference charts from cross-sectional data is the parametric approach with fractional polynomials regression functions for the mean and standard deviation of each fetal measurement. This article suggests how this method can be extended to longitudinal data using fractional polynomials in linear mixed effect regression. The presented approach includes maximum likelihood estimation for fitting first- and second-order fractional polynomial models, and multimodel inference using Akaike's information criterion and related tools as a suitable strategy for model selection. Finally, an example of the suggested approach is presented.