Heteroskedastyczność grupowa i korelacja przekrojowa w analizach wykorzystujących próby czasowo-przekrojowe

• Autorzy: Barbara Dańska-Borsiak , Iwona Laskowska

Warianty tytułu

Groupwise Heteroscedasticity and Cross-Sectional Correlation in Analyses Based on Time-Series - Cross-Section Data

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Głównym celem artykułu jest zaprezentowanie metod testowania i uwzględniania modelu heteroskedastyczności grupowej i korelacji przekrojowej oraz ich przykładowe zastosowanie do analizy popytu na pracę według sekcji PKD. (fragment tekstu)

EN

Time-series - cross-section data (TSCS) are used more and more often in analyses of complex economic and social phenomena. Having combined the two dimensions - time and space results very often in groupwise heteroscedasticity and/or cross-sectional correlation. If those phenomena are taken into account while estimating models based on TSCS data, it is possible to increase the effectiveness of estimates and to model the processes which generate their appearance.
The methods of TSCS models testing and estimation are presented using a model of labour demand by PKD sections. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Testy statystyczne; Estymacja; Korelacja

EN

Statistical tests; Estimation; Correlation

• Czasopismo: Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu. Taksonomia
• Rocznik: 2006
• Tom: 13
• Numer: nr 1126 Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania
• Strony: 186--193

Twórcy

autor

Barbara Dańska-Borsiak

• Uniwersytet Łódzki

autor

Iwona Laskowska

• Uniwersytet Łódzki

Bibliografia

• Baccaro L., Rei D. (2005), Institutional Determinants of Unemployment in OECD Countries: A Time-Series Cross-Section Analysis (1960-98), International Institute for Labour Studies, Discussion Paper, DP/160/2005.
• Beck N., Katz L.N. (1995), What to Do (and Not to Do) With Time-Series-Cross-Section Data, "American Political Science Review" 89, s. 634-647.
• Beck N., Katz L.N. (1996), Nuisance vs. Substance: Specifying and Estimating Time-Series-Cross-Section Models, "Political Analysis" 6, s. 1-34.
• Dańska-Borsiak В. (2004), Model struktury i prognoza liczby pracujących według wielkich grup zawodowych. Zastosowanie modelu o równaniach pozornie niezależnych, [w:] System prognozowania popytu na pracą w Polsce, Studia i Materiały, CSRS, Warszawa, tom ХII.
• Dudko-Kopczewska K. (2004), Analiza efektów pierwotnej emisji akcji na Giełdzie Papierów Wartościowych S.A. w Warszawie, "Bank i Kredyt", luty 2004.
• Greene W.H. (1997), Econometric Analysis, Prentice Hall International, Inc.
• Kaufman R.R., Segura-Ubiergo A. (2002), Globalization, Domestic Politics and Social Spendinig in Latin America: A Time-Series Cross-Section Analysis, 1973-1999, http://econwpa.wustl.edU/eps/pe//papers/0504/0504009.pdf.
• Kristensen I.P., Wawro G. (2003), Lagging the Dog? The Robustness of Panel Corrected Standard Errors in the Presence of Serial Correlation and Observation Specific Effects. Presented at the Annual Meeting of the Society for Political Methodology, University of Minnesota.
• Maddala G.S. (1998), Recent Developments in Dynamic Econometric Modeling: A Personal Viewpoint; "Political Analysis" 7, s. 59-87.
• Suchecki В. (2004), Młodzież na rynku pracy w Polsce. Zastosowanie modeli dynamicznych i metod symulacyjnych do prognozowania popytu na pracą ludzi młodych według grup wieku, RCSS, MZdPPP, Studia i Materiały, t. ХП, s. 236-249.
• Wilson S. E., Butler D.M. (2004), A Lot More to Do: The Promise and Peril of Panel Data in Political Science Manuscript, Department of Political Science, Brigham Young University.
• Worrall J.L., Pratt T.C. (2004), Estimation Issues with Time-Series - Cross-Section Analysis In Criminology, "Western Criminology Review" 5(1), s. 35-49.