Pokaż uproszczony rekord

dc.contributor.authorGrzenda, Wioletta
dc.date.accessioned2019-09-16T12:04:13Z
dc.date.available2019-09-16T12:04:13Z
dc.date.issued2019
dc.identifier.issn0208-6018
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11089/30141
dc.description.abstractThis paper concerns the issue of survival modelling in the case of repeated events. In the modelling of this type of events, attention should be paid to the existence of dependence among the analysed durations, as well as the occurrence of unobserved heterogeneity. One of the ways to include these aspects in the analysis is to use models with random effects. The primary objective of this paper is to present the application of such models to analyse changes in the place of employment. The duration of individual periods of employment for the surveyed employees was modelled. The approach used made it possible to identify factors influencing decisions on job changes, but also to assess the risk of occurrence of events such as termination of employment, and to examine the impact of unobserved heterogeneity on the results of the estimations.en_GB
dc.description.abstractW artykule został podjęty problem modelowania czasu trwania w przypadku powtarzających się zdarzeń. W modelowaniu tego typu zdarzeń należy zwrócić uwagę na występowanie zależności między analizowanymi czasami trwania, jak również nieobserwowalnej heterogeniczności. Jednym ze sposobów uwzględnienia w analizie tych aspektów jest wykorzystanie modeli z efektami losowymi. Głównym celem artykułu jest zaprezentowanie możliwości wykorzystania tego typu modeli do analizy zmian miejsc zatrudnienia. Modelowaniu poddano czas trwania poszczególnych okresów zatrudnienia dla badanych jednostek. Wykorzystane podejście umożliwiło identyfikację czynników wpływających na decyzje o zmianie miejsca zatrudnienia, ocenę ryzyka wystąpienia zdarzenia, jakim jest rozwiązanie stosunku pracy, oraz zbadanie wpływu nieobserwowalnej heterogeniczności na wyniki przeprowadzonych estymacji.pl_PL
dc.description.sponsorshipThis study has been prepared as part of a project funded by the National Science Centre, Poland, entitled “The modeling of parallel family and occupational careers with Bayesian methods” (2015/17/B/HS4/02064).en_GB
dc.language.isoenen_GB
dc.publisherWydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiegoen_GB
dc.relation.ispartofseriesActa Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 342
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.subjectemploymenten_GB
dc.subjectrepeated eventsen_GB
dc.subjectexponential modelen_GB
dc.subjectWeibull modelen_GB
dc.subjectmodels with random effectsen_GB
dc.subjectzatrudnieniepl_PL
dc.subjectpowtarzające się zdarzeniapl_PL
dc.subjectmodel wykładniczypl_PL
dc.subjectmodel Weibullapl_PL
dc.subjectmodele z efektami losowymipl_PL
dc.titleSurvival Modelling of Repeated Events Using the Example of Changes in the Place of Employmenten_GB
dc.title.alternativeModelowanie czasu trwania zdarzeń powtarzających się na przykładzie zmian miejsca zatrudnieniapl_PL
dc.typeArticleen_GB
dc.page.number183-197
dc.contributor.authorAffiliationSGH Warsaw School of Economics, Collegium of Economic Analysis, Institute of Statistics and Demography
dc.identifier.eissn2353-7663
dc.contributor.authorBiographicalnoteWioletta Grzenda, PhD, Assistant Professor at SGH Warsaw School of Economics. Her scientific interests focus on modeling of socio-economic and demographic processes. She is an author of papers on the applications of Bayesian and classical statistical methods in the analysis of fertility and labor market.pl_PL
dc.referencesAllison P. D. (2010), Survival Analysis Using SAS: A Practical Guide, Second Edition, SAS Institute Inc., Cary.pl_PL
dc.referencesBalbo N., Billari F. C., Mills M. (2013), Fertility in Advanced Societies: A Review of Research, “European Journal of Population”, vol. 29, pp. 1–38.pl_PL
dc.referencesBieszk‑Stolorz B. (2018), Analysis of the duration in unemployment with use of the regression models for the recurrent events, “Research Papers Of Wrocław University Of Economics”, vol. 507, pp. 21–29.pl_PL
dc.referencesCox D. R., Oakes D. (1984), Analysis of Survival Data, Chapman and Hall, London.pl_PL
dc.referencesCSO (2016), Monitoring rynku pracy. Kwartalna informacja o rynku pracy, Warszawa.pl_PL
dc.referencesFan J., Li R. (2002), Variable selection for Cox’s proportional hazards model and frailty model, “Annals of Statistics”, vol. 30, pp. 74–99.pl_PL
dc.referencesGenerations and Gender Programme, http://www.ggp‑i.org/ [accessed: 10.12.2018].pl_PL
dc.referencesGiannelli G. C., Jaenichen U., Rothe T. (2016), The evolution of job stability and wages after the implementation of the Hartz reforms, “Journal for Labour Market Research”, vol. 49, no. 3, pp. 269–294.pl_PL
dc.referencesGrzenda W. (2017), Modelling the duration of the first job using Bayesian accelerated failure time models, “Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica”, vol. 4, no. 330, pp. 19–38.pl_PL
dc.referencesGutierrez R. G. (2002), Parametric frailty and shared frailty survival models, “Stata Journal”, vol. 2, no. 1, pp. 22–44.pl_PL
dc.referencesHougaard P. (1991), Modelling heterogeneity in survival data, “Journal of Applied Probability”, vol. 28, no. 3, pp. 695–701.pl_PL
dc.referencesHougaard P. (1995), Frailty models for survival data, “Lifetime Data Analysis”, vol. 1, no. 3, pp. 255–273.pl_PL
dc.referencesKleinbaum D. G., Klein M. (2006), Survival Analysis: A Self‑Learning Text, Springer Science & Business Media, New York.pl_PL
dc.referencesKotowska I. E., Sztanderska U., Wóycicka I. (eds.) (2007), Aktywność zawodowa i edukacyjna a obowiązki rodzinne w Polsce w świetle badań empirycznych, Wydawnictwo Naukowe Scholar, Warszawa.pl_PL
dc.referencesLandmesser J. (2013), Wykorzystanie metod analizy czasu trwania do badania aktywności ekonomicznej ludności w Polsce, Wydawnictwo SGGW, Warszawa.pl_PL
dc.referencesMiller Jr R. G. (2011), Survival analysis, vol. 66, John Wiley & Sons, Hoboken.pl_PL
dc.referencesMorris C., Christiansen C. (1995), Fitting Weibull duration models with random effects, “Lifetime Data Analysis”, vol. 1, no. 4, pp. 347–359.pl_PL
dc.referencesSochacka K. (2012), Skuteczne rozwiązanie stosunku pracy z pracownikiem, C. H. Beck, Warszawa.pl_PL
dc.referencesSztanderska U. (2005), Aktywność zawodowa kobiet w Polsce. Jakie szanse? Jakie rezultaty?, [in:] I. Wóycicka (ed.), Szanse na wzrost dzietności – jaka polityka rodzinna?, Polskie Forum Strategii Lizbońskiej, Niebieskie Księgi, Gdańsk.pl_PL
dc.referencesTanova C., Holtom B. C. (2008), Using job embeddedness factors to explain voluntary turnover in four European countries, “The International Journal of Human Resource Management”, vol. 19, no. 9, pp. 1553–1568.pl_PL
dc.referencesWienke A. (2011), Frailty Models in Survival Analysis, CRC Press, Boca Raton.pl_PL
dc.referencesWillekens F. (1999), The Life course: Models and analysis, [in:] L. Van Wissen, P. Dykstra (eds.), Population Issues: An Interdisciplinary Approach, Kluwer/Plenum Publisher, New York.pl_PL
dc.contributor.authorEmailwgrzend@sgh.waw.pl
dc.identifier.doi10.18778/0208-6018.342.10
dc.relation.volume3en_GB
dc.subject.jelJ600en_GB


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.