Pokaż uproszczony rekord

dc.contributor.authorDehnel, Grażyna
dc.date.accessioned2019-02-14T11:31:14Z
dc.date.available2019-02-14T11:31:14Z
dc.date.issued2018
dc.identifier.issn0208-6018
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11089/26812
dc.description.abstractTo meet the growing demand for detailed, precise, accurate and timely estimation of entrepreneurship and economic conditions, it is necessary to systematically extend the scope of information provided by business statistics. In view of the policy aimed at reducing survey costs and burdens for business units, the only way in which this objective can be achieved is by modernizing survey methodology. One area where this kind research is being conducted are applications of indirect estimation based on auxiliary sources of information from administrative sources. Hence, the purpose of the study described in this article is to evaluate the precision of estimates of revenues of small businesses for domains defined by spatial aggregation and business classification by applying stratification in composite estimators based on information collected from administrative registers.en_GB
dc.description.abstractAby sprostać rosnącemu zapotrzebowaniu na szczegółową, dokładną i terminową ocenę dotyczącą przedsiębiorczości i gospodarki, konieczne jest między innymi systematyczne rozszerzanie zakresu informacji dostarczanych przez statystykę gospodarczą. Prowadzona obecnie polityka, mająca na celu zmniejszenie kosztów badań i obciążeń sprawozdawczych podmiotów gospodarczych, wymusza działania polegające na modernizacji metodologii badań. Jeden z obszarów, w których prowadzone są tego rodzaju analizy, to aplikacje w zakresie estymacji pośredniej wykorzystującej dane o zmiennych pomocniczych pochodzących z systemów administracyjnych. Stąd też celem artykułu jest ocena jakości szacunku przychodów dla małych przedsiębiorstw przy wykorzystaniu zaproponowanego podejścia metodycznego polegającego na możliwości włączenia stratyfikacji do estymacji złożonej, w oparciu o informacje pochodzące z rejestrów administracyjnych.pl_PL
dc.description.sponsorshipThe project is financed by the Polish National Science Centre, decision DEC- 2015/17/B/HS4/00905.en_GB
dc.description.sponsorshipProjekt finansowany ze środków Narodowego Centrum Nauki przyznanych na podstawie decyzji numer DEC-2015/17/B/HS4/00905.pl_PL
dc.language.isoenen_GB
dc.publisherWydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiegoen_GB
dc.relation.ispartofseriesActa Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica;339
dc.rightsThis work is licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 License.en_GB
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0en_GB
dc.subjectrobust estimationen_GB
dc.subjectbusiness statisticsen_GB
dc.subjectsmall area estimationen_GB
dc.subjectGREGen_GB
dc.subjectestymacja odpornapl_PL
dc.subjectstatystyka przedsiębiorstwpl_PL
dc.subjectstatystyka małych obszarówpl_PL
dc.subjectGREGpl_PL
dc.titleStratification of Domains Using Composite Estimation to Measure the Revenue Level of Small Businesses in Polanden_GB
dc.title.alternativeWarstwowanie domen z użyciem estymacji złożonej w ocenie małych przedsiębiorstw w Polscepl_PL
dc.typeArticleen_GB
dc.page.number161-183
dc.contributor.authorAffiliationPoznań University of Economics and Business, Faculty of Informatics and Electronic Economy, Department of Statistics
dc.identifier.eissn2353-7663
dc.referencesAntal E., Tillé Y. (2011), A Direct Bootstrap Method for Complex Sampling Designs From a Finite Population, “Journal of the American Statistical Association”, vol. 106(494), pp. 534–543.pl_PL
dc.referencesBracha C. (2004), Estymacja danych z badania aktywności ekonomicznej ludności na poziomie powiatów dla lat 1995–2002, GUS, Warszawa.pl_PL
dc.referencesChambers R., Chandra H., Salvati N., Tzavidis N. (2014), Outlier robust small area estimation, “Journal of the Royal Statistical Society: Series B”, vol. 76(1), pp. 47–69.pl_PL
dc.referencesChambers R.L, Falvey H., Hedlin D., Kokic P. (2001), Does the Model Matter for GREG Estimation? A Business Survey Example, “Journal of Official Statistics”, vol. 17, no. 4, pp. 527–544.pl_PL
dc.referencesClark R. G., Kokic P., Smith P. A. (2017), Comparison of two Robust Estimation Methods for Business Surveys, “International Statistical Review”, vol. 85, no. 2, pp. 270–289, http://dx.doi. org/10.1111/insr.12177.pl_PL
dc.referencesCochran W. G. (1977), Sampling Techniques, John Wiley and Sons, New York.pl_PL
dc.referencesDehnel G. (2015), Robust regression in monthly business survey, [in:] W. Okrasa (ed.), Statistics in Transition – new series, vol. 16, no. 1, Warsaw, pp. 1–16, http://stat.gov.pl/en/sit‑en/issues‑and‑articles‑sit/previous‑issues/volume–16‑number–1‑spring–2015/ [accessed: 29.102018].pl_PL
dc.referencesDehnel G. (2017), GREG estimation with reciprocal transformation for a Polish business survey, [in:] M. Papież, S. Śmiech (eds.), Proceedings of the 11th Professor Aleksander Zelias International Conference on Modelling and Forecasting of Socio‑Economic Phenomena, Foundation of the Cracow University of Economics, Crakow, pp. 67–75.pl_PL
dc.referencesDehnel G., Pietrzak M., Wawrowski Ł. (2017), An Evaluation of Company Performance Using the Fay‑Herriot Model, “Argumenta Oeconomica Cracoviensia”, no. 16, pp. 23–36. http://dx.doi. org/10.15678/AOC.2017.1602.pl_PL
dc.referencesGuadarrama M., Molina I., Rao J. N.K (2016), A comparison of small area estimation methods for poverty mapping, “Statistics in Transition New Series and Survey Methodology”, vol. 17, no. 1, pp. 41–66, http://stat.gov.pl/en/sit‑en/issues‑and‑articles‑sit/previous‑issues/volume–17‑number–1‑march–2016/ [accessed: 29.10.2018].pl_PL
dc.referencesGUS (2015), Małe i średnie przedsiębiorstwa niefinansowe w latach 2009–2013, Warsaw.pl_PL
dc.referencesGUS (2016), Report “Use of administrative data in the survey: Assessment of current business activity of enterprises”, Warsaw.pl_PL
dc.referencesGUS (2017), Działalność przedsiębiorstw niefinansowych w 2015 roku, Warsaw.pl_PL
dc.referencesMyrskylä M. (2007), Generalised Regression Estimation for Domain Class Frequencies, Tilastokeskus – Statistikcentralen – Statistics Finland, Helsinki.pl_PL
dc.referencesPARP (2017), Raport o stanie sektora MSP w Polsce 2017, Warsaw.pl_PL
dc.referencesRao J. N.K., Molina I. (2015), Small area estimation. Wiley series in survey methodology, 2nd ed., Wiley, Hoboken.pl_PL
dc.referencesRao J. N.K., Wu C. F.J. (1988), Resampling Inference With Complex Survey Data, “Journal of the American Statistical Association”, vol. 83(401), pp. 231–241.pl_PL
dc.referencesSärndal C. E., Swensson B., Wretman J. (1992), Model Assisted Survey Sampling, Springer Verlag, New York.pl_PL
dc.referencesShao J., Tu D. (1995), The jackknife and bootstrap, Springer Verlag, New York.pl_PL
dc.referencesSingh M. P., Gambino J. G., Mantel H. (1993), Issues and options in the provision of small area statistics, [in:] G. Kalton, J. Kordos, R. Platek (eds.), Proceedings of the International Scientific Conference on Small Area Statistics and Survey Designs, vol. 1, Central Statistical Office, Warsaw, pp. 37–75.pl_PL
dc.contributor.authorEmailg.dehnel@ue.poznan.pl
dc.identifier.doi10.18778/0208-6018.339.10
dc.relation.volume6en_GB
dc.subject.jelC40


Pliki tej pozycji

Thumbnail

Pozycja umieszczona jest w następujących kolekcjach

Pokaż uproszczony rekord

This work is licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 License.
Poza zaznaczonymi wyjątkami, licencja tej pozycji opisana jest jako This work is licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 License.