Indirect Estimation Accounting for Spatial Autocorrelation in Economic Statistics
Słowa kluczowe:
indirect estimation, spatial autocorrelation, economic statisticsAbstrakt
W referacie zostaną przedstawione wyniki badania, w którym podjęto próbę wykorzystania metod estymacji pośredniej (w tym także metody, która uwzględnia korelację przestrzenną) do oszacowania pewnych charakterystyk przedsiębiorstw. W badaniu wykorzystano informacje pochodzące z badania DG–1 prowadzonego przez Urząd Statystyczny w Poznaniu, stanowiącego podstawę do opracowywania większości wskaźników krótkookresowych dotyczących działalności przedsiębiorstw w Polsce. Badanie DG–1 to miesięczny meldunek o działalności gospodarczej, który zawiera najważniejsze informacje dotyczące podmiotów gospodarczych, ich działalności oraz produkcji wyrobów i zapasów. Obejmuje ono swym zasięgiem przedsiębiorstwa, w których liczba pracujących przekracza 9 osób.Pobrania
Bibliografia
D’Alò M., Falorsi S., Solari F. (2004) EURAREA Documentation on SAS/IML program on Linear Mixed Model with Spatial Correlated Area Effects in Small Area Estimation, EURAREA Deliverable 3.3.2, EURAREA EBLUPGREG Software Documentation, Statistics Finland EURAREA Consortium, Deliverables D2.3.2, D3.3.2.
Google Scholar
Klimanek T., Wykorzystanie estymacji pośredniej, uwzględniającej korelację przestrzenną w analizie rynku pracy (2012) [w:] Analiza wielowymiarowa w badaniach społeczno– ekonomicznych, Wydawnictwo UE w Poznaniu (UEP), Poznań, s. 126-139
Google Scholar
Klimanek T., Szymkowiak M., Zastosowanie estymacji pośredniej uwzględniającej korelację przestrzenną w opisie niektórych charakterystyk rynku pracy (2012) [w:] „Taksonomia 19 : klasyfikacja i analiza danych – teoria i zastosowania”, Wydawnictwo UE we Wrocławiu, s. 601-609
Google Scholar
Klimanek T., Beręsewicz M., Wykorzystanie estymacji pośredniej uwzględniającej korelację przestrzenną w badaniach rynku nieruchomości (2013) [w:] Taksonomia 20 : klasyfikacja i analiza danych – teoria i zastosowania, Wydawnictwo UE we Wrocławiu, w druku
Google Scholar
Saei A., Chambers R., (2004) Small Area Estimation Under Linear and Generalized Linear Mixed Models With Time and Area Effects, University of Southampton
Google Scholar
