Эконометрика изучает: Эконометрика как наука | это… Что такое Эконометрика как наука?

Содержание

Предмет эконометрики

Используй поиск, чтобы найти научные материалы и собрать список литературы

База статей справочника включает в себя статьи написанные экспертами Автор24, статьи из научных журналов и примеры студенческих работ из различных вузов страны

Содержание статьи

1. Понятие эконометрики

2. Задачи эконометрики

3. Предмет эконометрики

Понятие эконометрики

Эконометрика представляет собой базовую дисциплину экономического направления, которой присущи следующие особенности:

Прямое отношение к экономике и экономической теории, по которому к эконометрике относят все, что связано с измерениями в данных науках;
Узко-инструментальная ориентированность, то есть определенный набор математических и статистических средств, позволяющих проводить верификацию модельных соотношений анализируемых экономических показателей.

Определение 1

Эконометрика занимается определением наблюдаемых в экономической жизни конкретных количественных закономерностей с применением статистических методов для осуществления своей цели.

Эконометрика включает любое приложение математики или статистики к исследованию явлений экономического характера.

Отправными точками эконометрики можно считать три науки, которые в единстве образуют эконометрику:

Статистика,
Экономическая теория,
Математика.

При этом эконометрика не то же самое, что экономическая статистика. Она не идентична и экономической теории, хотя опирается на нее.

Замечание 1

Объект исследования эконометрики в качестве самостоятельного раздела математической экономики — экономико-математические модели, выстраиваемые с учетом случайных факторов. Данные модели именуются эконометрическими моделями, их исследование проводят на основе методов статистики и математики.

Экономические модели считаются важнейшим инструментом эконометрики

Задачи эконометрики

Исследование эконометрики предполагает решение следующих основных задач:

Процесс построения эконометрических моделей путем представления экономических моделей в математической форме, которая является удобной для проведения эмпирического анализа.
Оценить параметры построенных моделей, которые делают выбранную модель наиболее адекватной реальным условиям.
Проверить качество определяемых параметров модели и самой модели в совокупности.
Использовать построенную модель в процессе объяснения поведения изучаемых экономических показателей, прогнозирования и планирования, а также с целью осмысленного проведения экономической политики.

Предмет эконометрики

После рассмотрения определений эконометрики, можно сказать, что ее предметом являются количественное выражение экономических взаимосвязей.

Предметом исследования эконометрики также считаются массовые экономические процессы и явления.

Эконометрика является наукой, которая эмпирически связана с выводом экономических законов, при этом используются данные или «наблюдения» для получения количественных зависимостей экономических соотношений.

Экономические явления как предмет эконометрики (в отличие от экономической теории) рассматриваются в большей мере в количественном аспекте.

Например, спрос на продукцию с ростом цен падает. В экономической теории не рассматривается, насколько быстро это происходит. Для каждого конкретного случая данные задачи решает эконометрика.

Математическая экономика выстраивает и анализирует модели экономических процессов, не используя реальные числовые значения, а эконометрика исследует модели, опираясь на эмпирические данные.

Замечание 2

Эконометрика в большей мере использует аппарат математической статистики. Чаще всего это происходит в процессе установления связей экономических показателей.

Но, в то же время, в экономике не проводятся управляемые эксперименты, а специалисты эконометрики применяют собственные приемы анализа, не встречаемые в математической статистике.

Сообщество экспертов Автор24

Автор этой статьи Дата последнего обновления статьи: 13.10.2021

Выполнение любых типов работ по эконометрике

Контрольная работа по эконометрике на тему комплексный эконометрический анализ данных Контрольная работа по экономическим системам Контрольная работа по эконометрике Реферат по эконометрике Эссе по эконометрике Доклад на тему эконометрика Отчеты по практике по эконометрике Курсовые работы по эконометрике Дипломные работы по эконометрике Заказать решение задач по эконометрике

Подбор готовых материалов по теме

Дипломные работы Курсовые работы Выпускные квалификационные работы Рефераты Сочинения Доклады Эссе Отчеты по практике Решения задач Контрольные работы

Определение эконометрики.

Метод эконометрики

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ЭКОНОМЕТРИКИ. МЕТОД ЭКОНОМЕТРИКИ 2

Эконометрический метод и этапы эконометрического исследования. 2

ПАРНАЯ РЕГРЕССИЯ. СПОСОБЫ ЗАДАНИЯ УРАВНЕНИЯ ПАРНОЙ РЕГРЕССИИ. 4

ЛИНЕЙНАЯ МОДЕЛЬ ПАРНОЙ РЕГРЕССИИ. СМЫСЛ И ОЦЕНКА ПАРАМЕТРОВ. 9

ОЦЕНКА СУЩЕСТВЕННОСТИ УРАВНЕНИЯ В ЦЕЛОМ НА ОСНОВЕ ДИСПЕРСИОННОГО АНАЛИЗА (-КРИТЕРИЙ ФИШЕРА). 11

ОЦЕНКА СУЩЕСТВЕННОСТИ ОТДЕЛЬНЫХ ПАРАМЕТРОВ РЕГРЕССИИ (-КРИТЕРИЙ СТЬЮДЕНТА). 12

ПРОГНОЗ ПО ЛИНЕЙНОМУ УРАВНЕНИЮ РЕГРЕССИИ. СРЕДНЯЯ ОШИБКА АППРОКСИМАЦИИ. 14

НЕЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ. КЛАССЫ НЕЛИНЕЙНЫХ РЕГРЕССИЙ. ОЦЕНКА НЕЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ В ЦЕЛОМ 14

РЕГРЕССИИ НЕЛИНЕЙНЫЕ ОТНОСИТЕЛЬНО ВКЛЮЧЕННЫХ В АНАЛИЗ ОБЪЯСНЯЮЩИХ ПЕРЕМЕННЫХ. 15

РЕГРЕССИИ НЕЛИНЕЙНЫЕ ПО ОЦЕНИВАЕМЫМ ПАРАМЕТРАМ. 16

КОЭФФИЦИЕНТЫ ЭЛАСТИЧНОСТИ ДЛЯ РАЗНЫХ ВИДОВ РЕГРЕССИОННЫХ МОДЕЛЕЙ. 17

КОРРЕЛЯЦИЯ И -КРИТЕРИЙ ФИШЕРА ДЛЯ НЕЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ. 18

ОТБОР ФАКТОРОВ ПРИ ПОСТРОЕНИИ УРАВНЕНИЯ МНОЖЕСТВЕННОЙ РЕГРЕССИИ. 20

ОТБОР ФАКТОРОВ НА ОСНОВЕ КОРРЕЛЯЦИОННОГО АНАЛИЗА. КОЛЛИНЕАРНОСТЬ 21

ОТБОР ФАКТОРОВ НА ОСНОВЕ КОРРЕЛЯЦИОННОГО АНАЛИЗА. МУЛЬТИКОЛЛИНЕАРНОСТЬ 22

ОЦЕНКА ПАРАМЕТРОВ УРАВНЕНИЯ МНОЖЕСТВЕННОЙ РЕГРЕССИИ. СТАНДАРТИЗИРОВАННАЯ ФОРМА УРАВНЕНИЯ МНОЖЕСТВЕННОЙ РЕГРЕССИИ 23

ЭЛАСТИЧНОСТЬ В МНОЖЕСТЕННОЙ РЕГРЕССИИ. 25

МНОЖЕСТВЕННАЯ КОРРЕЛЯЦИЯ. 26

ЧАСТНЫЕ КОЭФФИЦИЕНТЫ КОРРЕЛЯЦИИ. 28

-КРИТЕРИЙ ФИШЕРА И ЧАСТНЫЙ -КРИТЕРИЙ ФИШЕРА ДЛЯ УРАВНЕНИЯ МНОЖЕСТВЕННОЙ РЕГРЕССИИ. 30

-КРИТЕРИЙ СТЬЮДЕНТА ДЛЯ УРАВНЕНИЯ МНОЖЕСТВЕННОЙ РЕГРЕССИИ. 31

Эконометрика – одна из базовых дисциплин экономического образования во всем мире. Однако до недавнего времени она не была признана в СССР и России. Это было связано с тем, что из трех основных составляющих эконометрики – экономической теории, экономической статистики и математики – две первые были представлены в нашей стране неудовлетворительно.

Но теперь ситуация изменилась коренным образом.

Существуют различные варианты определения эконометрики:

расширенные, при которых к эконометрике относят все, что связано с измерениями в экономике;

узко инструментально ориентированные, при которых понимают определенный набор математико-статистических средств, позволяющих верифицировать модельные соотношения между анализируемыми экономическими показателями.Существуют следующие определения эконометрики:

«Эконометрика занимается определением наблюдаемых в экономической жизни конкретных количественных закономерностей, применяя для этой цели статистические методы» (О. Ланге)

«Эконометрика

– любое приложение математики или статистических методов к изучению экономических явлений» (Э. Маленво).

Эконометрика – это статистико-математический анализ экономических отношений (Д. Лайтхилл).

Наиболее полное определение дал Р. Фриш в 1933 г.:

«Эконометрика – это не то же самое, что экономическая статистика. Она не идентична и тому, что мы называем экономической теорией, хотя значительная часть этой теории носит количественный характер. Эконометрика не является синонимом приложений математики к экономике. Как показывает опыт, каждая из трех отправных точек: статистика, экономическая теория и математика – необходимое, но недостаточное условие для понимания соотношений в современной экономической жизни. Это – единство всех трех составляющих. И это единство образует эконометрику».

Исходя из приведенных определений,

предметом изучения эконометрики является количественное выражение взаимосвязей в экономике. Таким образом,

Эконометрика – это самостоятельная научная дисциплина, объединяющая совокупность теоретических результатов, приемов, методов и моделей, предназначенных для того, чтобы на базе экономической теории, экономической статистики и экономических измерений, математико-статистического инструментария придавать конкретное количественное выражение общим (качественным) закономерностям, обусловленным экономической теорией.

Эконометрический метод складывался в преодолении следующих трудностей, искажающих результаты применения классических статистических методов (сущность новых терминов будет раскрыта в дальнейшем):

асимметричности связей;

мультиколлинеарности связей;
эффекта гетероскедастичности;
автокорреляции;
ложной корреляции;
наличия лагов.

Познание в эконометрике осуществляется в форме эконометрического исследования. Его основные этапы представлены на рисунке 1.2.

Рис. 1.2 Основные этапы эконометрического исследования

Рассмотрим последовательно выделенные этапы.

1. Эконометрическое исследование начинается с констатации определенного факта социально-экономической жизни. Это может быть какая-либо проблема, например, высокий уровень инфляции, макроэкономическая нестабильность, угроза банкротства, или логически определеннаякачественная зависимость: «объем спроса обратно пропорционален цене», или же продиктованная практическими потребностяминеобходимость решения какой-либо задачи: прогнозирования курсов валют, ценных бумаг и других экономических показателей.

2. На втором этапе на основе метода научной абстракции формируется описательная экономическая модель, базирующаяся на выбранных или разработанных исследователем экономических теориях и концепциях (неоклассической, институциональной, кейнсианской, монетаристской и т.п.). Формирование экономической модели не зависит от имеющихся в распоряжении исследователя эмпирических данных.

3. В центре любого эконометрического исследования находится эконометрическая модель, разрабатываемая на третьем этапе. Различают два основных подхода к формированию эконометрической модели: «сверху вниз» и «снизу вверх».

Подход «сверху вниз»состоит в том, что изначально в модель включается максимально возможное число переменных-факторов. Затем происходит оценка значимости переменных, и те переменные, которые не оказывают существенного влияния на изучаемое явление, исключаются.

При применении подхода «снизу вверх», напротив, изначально выбирается максимально простая модель, содержащая только один основной фактор. Затем, если эта модель недостаточно точна, в нее вводят новые переменные. Процесс усложнения модели осуществляется до тех пор, пока она не будет иметь удовлетворительную точность.

Необходимо отметить, что все переменные можно разделить на полезные, лишние и вредные. Полезные – это переменные, введение которых в модель значительно улучшало ее качество. Лишними называются переменные, не оказывающие существенного влияния ни на качество модели, ни на ее параметры, а вредные переменные, в случае их добавления в модель, изменяют значения параметров в ней без существенного изменения качества.

Таким образом, подход «сверху вниз» заключается в обнаружении и исключении из модели лишних и вредных переменных, а подход «снизу вверх» – в поиске и добавлении в модель полезных переменных.

Сравнительный анализ достоинств и недостатков этих подходов приведены на рисунке 1.3

На практике из-за своей сравнительной простоты чаще используется подход «снизу вверх», в то время как серьезное фундаментальное исследование должно основываться на подходе «сверху вниз», поскольку только с его помощью возможен всесторонний анализ явления и установление всех существующих связей.

Рис. 1.3 Достоинства и недостатки основных подходов к построению эконометрической модели

Эконометрическое моделирование реальных социально-экономических процессов и систем обычно преследует два типа конечных прикладных целей (или одну из них): 1) прогноз экономических и социально-экономических показателей, характеризующих состояние и развитие анализируемой системы; 2) имитацию различных возможных сценариев социально-экономического развития анализируемой системы (многовариантные сценарные расчеты, ситуационное моделирование).

При постановке задач эконометрического моделирования следует определить их иерархический уровень и профиль. Анализируемые задачи могут относиться к макро- (страна, межстрановой анализ), мезо- (регионы внутри страны) и микро- (предприятия, фирмы, семьи) уровням и быть направленными на решение вопросов различного профиля инвестиционной, финансовой или социальной политики, ценообразования, распределительных отношений и т.п.

38.03.01 Экономика : АлтГТУ

Сопроводительная документация

Профиль «Мировая экономика»

Образовательная программа «Мировая экономика» направлена на подготовку специалистов, способных свободно ориентироваться в многообразии теоретических и прикладных проблем, которые ставят перед экономистом динамичные изменения, происходящие в современном мире.

Наряду с базовыми экономическими дисциплинам, формирующими теоретический и методологический базис экономического образования (Математический анализ и линейная алгебра, Теория вероятностей и математическая статистика, История экономики, Микроэкономика, Макроэкономика, Эконометрика) студенты изучают специальные дисциплины, такие как Мировая экономика, Международные экономические отношения, Международные валютно-финансовые отношения, Внешнеэкономическую деятельность, Бизнес-курс иностранного языка, а также курсы, посвященные проблемам международного бизнеса, торговой политики Китая, стран АТР и европейских стран, таможенного регулирования, интернет-маркетинга, конъюнктуры мировых рынков и др.

Преимуществами образовательной программы «Мировая экономика» являются:

1) Сочетание теоретических знаний и практических навыков. Наши студенты обладают солидной подготовкой в области экономической теории и при этом обладают навыками применения этих знаний в практической деятельности коммерческих компаний и органов государственной власти.

2) Синтез экономики и иностранного языка. Изучения иностранного языка позволяет свободнее ориентироваться в международных экономических процессах.

4) Изучение двух иностранных языков. Студенты изучают два иностранных языка на выбор: английский, китайский, французский или немецкий. Студенты изучают бизнес или деловой иностранный язык.

Способность выпускников профиля “Мировая экономика” грамотно и объективно оценивать состояние процессов в мировой и российской экономике наряду со знанием иностранных языков делает их востребованными:

— в российских и международных компаниях, органах государственной власти, государственных структурах: профильных министерствах и ведомствах, связанных с организацией и регулированием внешнеэкономической деятельности;

— в негосударственных структурах и организациях, связанных с внешнеэкономической деятельностью, например, в торгово-промышленных палатах (ТПП), международных выставочных центрах;

— в коммерческих структурах и компаниях, выходящих на внешний рынок и занимающихся экспортом-импортом товаров и услуг;

— в российских представительствах зарубежных компаний и международных организаций;

— в валютных отделах и отделах по международным расчетам государственных и коммерческих банков;

— в коммерческих организациях реального сектора экономики вРоссии и за рубежом.

Уровень подготовки бакалавров по профилю «Мировая экономика» позволяет также продолжать обучение на магистерских программах в России и за рубежом.

Российские и международные компании высоко ценят качество подготовки выпускников и ежегодно принимают их на работу. Наши выпускники работают на следующих позициях:

Экономист
Менеджер по внешнеэкономической деятельности
Специалист валютного отдела банка
Специалист отдела экономического прогнозирования
Экономист-аналитик
Логист (менеджер по грузоперевозкам)
Маркетолог
Финансист
Оценщик
Таможенный брокер
Руководитель отдела экспорта

Места работы выпускников: АО «ТД «Велес», Газпромнефть, Сбербанк, ВТБ, Альфа Банк, Банк Юникредит, Газпромбанк, Алтайские закрома, Министерства экономического развития Алтайского края, Алтайская таможня, Enterra, Яндекс, Мария Ра, Мегафон, ООО Мини-Ми, Филип Моррис Интернешнл, KPMG Germany, ОАО «Барнаульский пивоваренный завод», УК Черноголовка и др.

Объясняя свой выбор, практически все выпускники отмечают, что выбрали программу «Мировая экономика», потому что в этой программе соединены экономика и иностранные языки.

“Актуальное образование, дающее возможность трудиться и профессионально развиваться, строить компанию практически в любой сфере/направлении деятельности, а также широкие возможности международного общения…”

Профиль «Цифровые финансы»

Цифровая экономика – веление времени. Виртуальная реальность уже давно вошла в повседневную жизнь людей на Земле, и с каждым годом её значимость только растёт. Если мир идёт к признанию виртуального жизненного пространства как процесса объективного и учится существовать в нём, вырабатывая соответствующие законы и нормы поведения, то и экономика, как основа материального благосостояния человека, не может остаться в стороне от этого явления.

В основе цифровой экономики лежит новый механизм управления финансовыми потоками на всех уровнях управления: от хозяйствующего субъекта до национального. Изменения коснутся всех основополагающих законов традиционной экономики, составляющих предмет изучения финансов, финансового менеджмента, корпоративных финансов, финансов и кредита, банков и банковской деятельности, налогов и налогообложения, бухгалтерского учёта.

Студенты в процессе обучения будут изучать такие необычные для прошлых поколений предметы, как математический механизм блокчейна, кредитные операции с валютой и криптовалютой, бухгалтерия реального и виртуального денежного оборота, электронные платежи, удалённый мониторинг систем страхования, электронный банкинг и другие.

Областью профессиональной деятельности выпускников являются финансовые аспекты взаимодействия экономических субъектов как в традиционных условиях хозяйственной деятельности, так и на крепнущем рынке оказания электронных услуг.

Трудоустройство возможно в экономические, финансовые, аналитические службы организаций и интернет-компаний различных отраслей, сфер и форм собственности, финансовые, кредитные и страховые учреждения, службы электронного банкинга, органы государственной и муниципальной власти.

Лучшие программы аспирантуры по специальности Эконометрика 2022/2023

Главная ›
Аспирантура ›
Эконометрика

Студенты, которые заинтересованы в лучшем повышении их карьеры, насколько это возможно, могут рассмотреть возможность получения степени PhD. Как высшая форма академических успехов в большинстве областей, выпускники м… Подробнее

Что такое докторская степень по эконометрике? Эта область исследования сосредоточена главным образом на многих из тех же дисциплин, что и традиционная экономическая программа, хотя она также включает в себя информационные системы и анализ данных. Студенты изучают прикладную микроэкономику, информатику, актуарные исследования и эмпирическую макроэкономику, чтобы лучше ознакомиться с экономической политикой и практикой. Эконометрика является ценным полем, которое имеет приложения в крупных корпорациях и государственных организациях.

Заканчивая программу PhD, вы готовитесь к успеху в своей карьере.Можно пропустить несколько лет продвижения по позициям, и вы можете заняться более высокими должностями, доступными только для обладателей PhD. Кроме того, вы можете заработать гораздо более высокую зарплату.

Прежде чем вы зарегистрируетесь в программе PhD по эконометрике, изучите, что будет за обучение и сборы. На стоимость программы влияет множество факторов, таких как школа и страна, в которой она находится. По этой причине стоимость PhD в эконометрике сильно варьируется.

Как и во всех экономических дисциплинах, изучение эконометрики позволяет учащимся поступать на работу в области финансов, логистики, международной торговли, страхования, маркетинга и корпоративного учета. Тем не менее, изучая эконометрику, вы особенно можете войти в должность аналитика или системного менеджера, работая с компьютерами и компьютерными системами, чтобы помочь предприятиям в проведении расчетов и чтении экономических тенденций, чтобы получить преимущество на рынке.

Если вы готовы начать работу над кандидатской диссертацией по эконометрике, начните с поиска своей программы. Найдите свою программу ниже и свяжитесь напрямую с приемной комиссией выбранной вами школы, заполнив соответствующую форму.

Другие варианты в этой области знаний:

Магистратура MSc | Бакалавриат | Магистратура

Свернуть

Другие варианты в этой области знаний:

Магистратура MSc | Бакалавриат | Магистратура

1 результатов по Эконометрика

$format_list_bulleted Фильтры

Сортировать по:

Рекомендуемые Последние Название $expand_less$expand_more Рекомендуемые Последние Название

Кандидат экономических наук

Рекомендуемые

Подробнее

University of Johannesburg

Йоханнесбург, Южно-Африканская Республика

Кандидат должен развивать передовые навыки в освоении, интерпретации, понимании, анализе и применении эконометрических методов. Квалифицируемый кандидат должен показать свидет … +

Рекомендуемые

Подробнее на русском языке

Аспирантура

Очное обучение

Заочное обучение

2 — 4 лет

английский

Февраль 2023

31 Октябрь 2022

Кампус

{{ tt(‘website__program_pages__new_num_programs_found’).replace(‘{num}’, num_programs) }}

$format_list_bulleted Фильтры

Сортировать по:

Рекомендуемые Последние Название $expand_less$expand_more Рекомендуемые Последние Название

Ни одна программа не соответствует вашим критериям поиска. Пожалуйста, уточните свои фильтры.

СОВЕТ! Если вы представляете вуз и хотите добавить свои программы в наши списки, Свяжитесь с нами

Яковлева А.В. Эконометрика. Конспект лекций

Эконометрика

Анализ экономических данных в Eviews
Анализ экономических данных в Excel
Анализ экономических данных в SPSS
Анализ экономических данных в STATISTICA

Финансово-экономические дисциплины

Анализ и прогнозирование временных рядов в экономике
Аудит
Банковское дело
Бизнес-курс ACCA
Бизнес-курс CIMA
Бизнес-курс MBA
Бизнес-курс СFA
Бизнес-планирование
Биржевая торговля
Бухгалтерский учет
Бюджетная система
Внешнеэкономическая деятельность
Государственное регулирование экономики
Государственные и муниципальные финансы
Государственный финансовый контроль
Деньги и кредит
Инвестиции
Инновации
Институциональная экономика
Информационные технологии в экономике
История экономики
История экономических учений
Коммерческая деятельность предприятия
Контроль и ревизия
Лизинг
Логистика
Математические методы и моделирование в экономике
Методы принятия решений в экономике
Мировая экономика
Налоги и налогообложение
Организация производства
Отраслевая экономика
Оценка и оценочная деятельность
Планирование и контроль на предприятии
Предпринимательство
Прогнозирование социально-экономических процессов
Размещение производительных сил (РПС)
Региональная и национальная экономика
Рынок финансовых услуг
Рынок ценных бумаг
Системный анализ в экономике
Системы технологий
Статистика экономическая
Статистический анализ экономических данных
Страхование
Таможенное дело
Товароведение
Торговое дело
Управление затратами
Учет и анализ банкротства
Философия экономики
Финансовая математика
Финансово-экономическая периодика
Финансовое планирование и прогнозирование
Финансовый менеджмент
Финансы
Финансы предприятий
Ценообразование
Экзамен GMAT
Эконометрика
Экономика
Экономика недвижимости
Экономика общественного сектора
Экономика предприятия
Экономика природопользования
Экономика труда
Экономическая теория
Экономический анализ

формат pdf
размер 819. 25 КБ
добавлен 18 февраля 2010 г.

М.: ЭКСМО, 2008. — 244 с.

Конспект лекций соответствует требованиям Государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования. Доступность и краткость изложения позволяют быстро и легко получить основные знания по предмету, подготовиться и успешно сдать зачет и экзамен. В книге дается определение эконометрики, рассматриваются парная регрессия и корреляция, система одновременных уравнений, моделирование временных рядов, динамические эконометрические модели и многое другое. Для студентов экономических вузов и колледжей, а также тех, кто самостоятельно изучает данный предмет.

СОДЕРЖАНИЕ
Понятие эконометрики и эконометрических моделей
Основные виды эконометрических моделей
Эконометрическое моделирование
Классификация видов эконометрических переменных и типов данных
Общая и нормальная линейная модели парной регрессии
Общая модель парной регрессии
Нормальная линейная модель парной регрессии
Методы оценивания и нахождения параметров уравнения регрессии Классический метод наимень-ших квадратов (МНК)
Классический метод наименьших квадратов для модели парной регрессии
Альтернативный метод нахождения параметров уравнения парной регрессии
Оценка дисперсии случайной ошибки регрессии Состоятельность и несмещенность
МНК$ оценок Теорема Гаусса$Маркова
Состоятельность и несмещенность МНК$оценок
Эффективность МНК$оценок Теорема Гаусса$Маркова
Определение качества модели регрессии Проверка гипотез о значимости коэффициентов регрес-сии, корреляции и уравнения парной регрессии
Проверка гипотезы о значимости коэффициентов регрессии
Проверка гипотезы о значимости парного линейного коэффициента корреляции
Проверка гипотезы о значимости уравнения парной регрессии Теорема о разложении сумм квадратов
Построение прогнозов для модели парной линейной регрессии Примеры оценивания параметров парной регрессии и проверки гипотезы о значимости коэффициентов и уравнения регрессии
Пример оценивания параметров парной регрессии с помощью альтернативного метода
Пример проверки гипотезы о значимости коэффициентов парной регрессии и уравнения регрессии в целом
Линейная модель множественной регрессии Классический метод наименьших квадратов для моде-ли множественной регрессии Множественное линейное уравнение регрессии
Классический метод наименьших квадратов для модели множественной регрессии
Множественное линейное уравнение регрессии в стандартизированном масштабе Решение квадрат-ных систем линейных уравнений методом Гаусса
Показатели тесноты связи, частной и множественной корреляции Обычный и скорректированный показатели множественной детерминации
Показатели частной корреляции для модел и линейной регрессии с двумя переменными
Показатели частной корреляции для модели множественной регрессии с тремя и более факторами
Показатель множественной корреляции Обычный и скорректированный показатели множественной детерминации
Проверка гипотез о значимости частного и множественного коэффициентов корреляции, регрессион-ных коэффициентов и уравнения множественной регрессии в целом
Проверка гипотезы о значимости регрессионных коэффициентов и уравнения множественной регрессии в целом
Пример применения МНК к трехмерной модели регрессии Пример расчета коэффициентов корре-ляции и проверки гипотез для трехмерной регрессионной модели
Пример расчета коэффициентов корреляции и проверки гипотез для трехмерной регрессионной модели
Причины возникновения и последствия мультиколлинеарности
Устранение мультиколлинеарности
Устранение мультиколлинеарности
Нелинейные по переменным, по параметрам регрессионные модели Регрессионные модели с точ-ками разрыва
Нелинейные по параметрам регрессионные модели
Регрессионные модели с точками разрыва
МНК для нелинейных моделей, методы нелинейного оценивания регрессионных параметров
Показатели корреляциии детерминации для нелинейной регрессии
Методы нелинейного оценивания регрессионных параметров
Показатели корреляции и детерминации для нелинейной регрессии Проверка значимости уравнения нелинейной регрессии
Тесты Бокса$Кокса Средние и точечные коэффициенты эластичности Средние и точечные коэффициенты эластичности
Производственные функции Эффект от масштаба производства
Двухфакторная производственная функция Кобба$Дугласа
Эффект от масштаба производства Двухфакторная производственная функция Солоу
МНК для функции Кобба$Дугласа Многофакторные производственные функции
Модели бинарного выбора Метод максимума правдоподобия
Метод максимума правдоподобия
Гетероскедастичность остатков регрессионной модели Обнаружение и устранение гетероскеда-стичности
Обнаружение гетероскедастичности
Устранение гетероскедастичности
Автокорреляция остатков регрессионной модели, ее устранение Критерий Дарбина$Уотсона Метод Кохрана$Оркутта и Хилдрета$Лу

Критерий Дарбина$Уотсона
Устранение автокорреляции остатков регрессионной модели
Метод Кохрана$Оркутта Метод Хилдрета$Лу
Обобщенный метод наименьших квадратов Регрессионные модели с переменной структурой Фик-тивные переменные Метод Чоу
Доступный обобщенный метод наименьших квадратов
Регрессионные модели с переменной структурой Фиктивные переменные
Метод Чоу
Cпецификация переменных
Основные компонентывременного ряда Проверка гипотез о существовании тренда во временном ряду Метод Чоу проверки стабильности тенденции
Проверка гипотез о существовании тренда во временном ряду
Гипотеза, основанная на сравнении средних уровней ряда
Критерий «восходящих и нисходящих» серий
Критерий серий, основанный на медиане выборки
Метод Форстера$Стьюарта проверки гипотез о наличии или отсутствии тренда Метод Чоу проверки стабильности тенденции
Представление тренда в аналитическом виде
Проверка адекватности трендовой модели
Проверка адекватности трендовой модели
Определение сезонной компоненты временного ряда Сезонныефиктивные переменные Одномер-ный анализ Фурье
Cезонные фиктивные переменные
Одномерный анализ Фурье
Фильтрация временного ряда (исключение тренда и сезонной компоненты)
Aвтокорреляция уровней временного ряда
Стационарные ряды Модель авторегрессии и проинтегрированного скользящего среднего (arima) Показатели качества модели АРПСС
Критерий Дики$Фуллера
Линейные модели стационарного временного ряда

Модель авторегрессии и проинтегрированного скользящего среднего (ARIMA)
Показатели качества модели АРПСС
Критерий Дики$Фуллера
Цензурированныеи стохастические объясняющие переменные
Cтохастические объясняющие переменные
Системы эконометрических и одновременных уравнений Проблема и условия идентификации мо-дели
Структурная и приведенная формы системы одновременных уравнений Проблема идентификации модели
Необходимые и достаточные условия идентификации модели
Косвенный и двухшаговый метод наименьших квадратов Примеры их применения Инструменталь-ные переменные
Двухшаговый метод наименьших квадратов
Пример применения косвенного метода наименьших квадратов для оценки параметров точно иден-тифицированного уравнения
Пример применения двухшагового метода наименьших квадратов к модели, включающей сверхиден-тифицированное уравнение
Инструментальные переменные
Динамические эконометрические модели (ДЭМ) Модель авторегрессии Характеристика моделей с распределенным лагом
Модель авторегрессии и оценивание ее параметров
Xарактеристика моделей с распределенным лагом
Метод Алмона
Нелинейный метод наименьших квадратов Метод Койка Модель адаптивных ожиданий (МАО) и частичной (неполной) корректировки
Суть нелинейного МНК
Модель адаптивных ожиданий (МАО)
Модель частичной (неполной) корректировки

Возможность скачивания данного файла заблокирована по требованию правообладателя.

Похожие разделы

Академическая и специальная литература
Финансово-экономические дисциплины
Финансово-экономическая периодика
Квантиль

Смотрите также

формат djvu
размер 8.57 МБ
добавлен 17 октября 2009 г.

Содержание и стиль изложения в учебнике соответствуют принятым Министерством образования РФ стандартам и учебным программам высших учебных заведений экономиче- скрго профиля по дисциплине «Эконометрика». Представленные в учебнике методы и модели регрессионного анализа, анализа временных рядов и систем одновременных уравнений могут составить содержание двух семестровых курсов (по формуле 32 часа лекций и 32 часа упражнений каждый), один из кото. ..

формат pdf
размер 1.12 МБ
добавлен 15 мая 2011 г.

Учебное пособие по курсу «Эконометрика» предназначено для дистанционного обучения студентов всех экономических специальностей. Содержит: текст, лекции, варианты контрольных работ, контрольные вопросы по темам курса, словарь терминов и список литературы. Краткий курс лекций включает: Общие понятия. Парная линейная регрессия. МНК. Анализ уравнения парной линейной регрессии. Множественная линейная регрессия. Автокорреляция. Гетероскедастичность. Мул…

Статья

формат doc
размер 759.37 КБ
добавлен 05 мая 2009 г.

Днепропетровский университет экономики и права Эконометрика Конспект лекций. Для всех специальностей направлений. Предмет и задачи эконометрии Простейшие примеры эконометрических моделей Основные сведения из теории вероятностей и математической статистики Парная регрессия Линейная регрессия Анализ уравнений линейной регрессии. Коэффициент корреляции и его свойства. Проверка адекватности нелинейной корреляционной модели. Коэффициент детерминации…

Статья

формат pdf
размер 2.16 МБ
добавлен 08 января 2010 г.

Слайды лекций по курсу «Эконометрика» (514 слайдов). Составитель — Тырсин А. Н. (ЧелГУ). Курс включает в себя 13 лекций: Предмет эконометрики; Ковариация, дисперсия и корреляция; Парная линейная регрессия и метод наименьших квадратов; Проверка качества уравнения регрессии; Преобразование переменных в парной регрессии; Множественная регрессия; Спецификация уравнения регрессии. Выбор переменных; Спецификация уравнения регрессии. Выбор формы зависим…

Статья

формат doc, pdf
размер 8.76 МБ
добавлен 24 декабря 2010 г.

Курс лекций по дисциплине «Эконометрика» Тихомиров Н. П., Дорохина Е. Ю. Российская экономическая академия имени Г. В. Плеханова — 2002 Проблемы обоснования эконометрической модели; Методы оценки параметров линейных эконометрических моделей; Методы оценки коэффициентов эконометрической модели при коррелирующих или нестационарных ошибках; Модели с коррелирующими факторами; Модели с лаговыми зависимыми переменными; Линейные модели временных рядов…

формат pdf
размер 358.37 КБ
добавлен 14 апреля 2009 г.

2004 г. Текст лекции посвящен методам исследования взаимосвязей экономических показателей, даются основные понятия, состав и анализ исходной информации, эконометрические модели и оценка их качества. Текст лекций может быть использован при чтении курса «Эконометрика» для специальностей: «Математические методы в экономике»; «Финансы и кредит»; «Бухгалтерский учет, анализ и аудит»; «Мировая экономика». Предназначено для студентов экономических спец…

Контрольная работа

формат doc
размер 877.24 КБ
добавлен 07 мая 2011 г.

В этом пособие предлагаются самостоятельные работы, выполнение которых должно помочь в закреплении теоретических знаний по дисциплине «Эконометрика» для экономических специальностей и направлений. Весь курс «Эконометрика» разбит на 4 части: Парные корреляции и регрессии; Множественные корреляции и регрессии; Анализ временных рядов; Системы эконометрических уравнений. В качестве приложения в пособие приводится подробное описание выполнения дан…

формат pdf
размер 976.5 КБ
добавлен 03 мая 2010 г.

Эконометрика. Краткий курс: учебное пособие. 2-е изд. Учебное пособие представляет собой краткое изложение основ эконометрики. Учебный материал соответствует государственному образовательному стандарту по дисциплине «Эконометрика» для экономических специальностей вузов. В пособие включены два раздела, содержащие основные положения теории вероятности и математической статистики. Предназначено для студентов экономических специальностей вузов.

формат pdf
размер 1.07 МБ
добавлен 05 февраля 2011 г.

Учебное пособие для студентов высших учебных заведений, обучающихся по специальности «Прикладная информатика (в экономике)». — Ульяновск: УлГТУ, 2008. — 139 с. Пособие содержит краткий курс лекций по дисциплине «Эконометрика», включая описание основных задач эконометрики и методов, применяемых для их решения. Предназначено для студентов экономических и информационных специальностей.

формат pdf
размер 698.17 КБ
добавлен 09 мая 2009 г.

Содержит указания по выполнению лабораторных работ по дисциплине «Эконометрика», методические материалы, примеры решения типовых задач, варианты лабораторных работ. Могут быть использованы преподавателями для организации лабораторных работ по дисциплине «Эконометрика», а также обучающимися для выполнения лабораторных работ.

Эконометрика: определение, модели и методы

Что такое эконометрика?

Эконометрика — это использование статистических и математических моделей для разработки теорий или проверки существующих экономических гипотез, а также для прогнозирования будущих тенденций на основе исторических данных. Он подвергает реальные данные статистическим испытаниям, а затем сравнивает результаты с проверяемой теорией.

В зависимости от того, заинтересованы ли вы в проверке существующей теории или в использовании существующих данных для разработки новой гипотезы, эконометрику можно разделить на две основные категории: теоретическую и прикладную. Те, кто регулярно занимается этой практикой, широко известны как эконометристы.

Ключевые выводы

Эконометрика — это использование статистических методов для разработки теорий или проверки существующих гипотез в экономике или финансах.
Эконометрика опирается на такие методы, как модели регрессии и проверка нулевой гипотезы.
Эконометрику также можно использовать для прогнозирования будущих экономических или финансовых тенденций.
Как и в случае с другими статистическими инструментами, специалисты по эконометрике должны быть осторожны, чтобы не вывести причинно-следственную связь из статистической корреляции.
Некоторые экономисты критикуют область эконометрики за то, что она отдает предпочтение статистическим моделям, а не экономическим рассуждениям.

Смотреть сейчас: что такое эконометрика?

Понимание эконометрики

Эконометрика анализирует данные с использованием статистических методов для проверки или развития экономической теории. Эти методы основаны на статистических выводах для количественной оценки и анализа экономических теорий с использованием таких инструментов, как частотные распределения, вероятности и распределения вероятностей, статистические выводы, корреляционный анализ, простой и множественный регрессионный анализ, модели одновременных уравнений и методы временных рядов.

Эконометрика была разработана Лоуренсом Кляйном, Рагнаром Фришем и Саймоном Кузнецом. Все трое получили Нобелевскую премию по экономике за свой вклад. Сегодня он регулярно используется учеными, а также практиками, такими как трейдеры и аналитики с Уолл-стрит.

Примером применения эконометрики является изучение эффекта дохода с использованием наблюдаемых данных. Экономист может предположить, что по мере того, как человек увеличивает свой доход, его расходы также увеличиваются.

Если данные показывают наличие такой связи, можно провести регрессионный анализ, чтобы понять силу связи между доходом и потреблением, а также выяснить, является ли эта связь статистически значимой, т. е. маловероятно, что она существует. только благодаря случайности.

Методы эконометрики

Первым шагом к эконометрической методологии является получение и анализ набора данных и определение конкретной гипотезы, объясняющей природу и форму набора. Этими данными могут быть, например, исторические цены фондового индекса, наблюдения, полученные в ходе обследования потребительских финансов, или уровни безработицы и инфляции в разных странах.

Если вас интересует взаимосвязь между годовым изменением цены S&P 500 и уровнем безработицы, вы должны собрать оба набора данных. Затем вы можете проверить идею о том, что более высокая безработица приводит к снижению цен на фондовом рынке. В этом примере цена на фондовом рынке будет зависимой переменной, а уровень безработицы — независимой или объясняющей переменной.

Наиболее распространенная зависимость является линейной, что означает, что любое изменение объясняющей переменной будет иметь положительную корреляцию с зависимой переменной. Эту взаимосвязь можно исследовать с помощью простой регрессионной модели, которая сводится к построению наиболее подходящей линии между двумя наборами данных и последующему тестированию, чтобы увидеть, насколько каждая точка данных в среднем удалена от этой линии.

Обратите внимание, что в вашем анализе может быть несколько объясняющих переменных, например, изменения ВВП и инфляции в дополнение к безработице для объяснения цен на фондовом рынке. Когда используется более одной независимой переменной, это называется множественной линейной регрессией. Это наиболее часто используемый инструмент в эконометрике.

Некоторые экономисты, в том числе Джон Мейнард Кейнс, критикуют эконометриков за то, что они слишком полагаются на статистические корреляции вместо экономического мышления.

Различные модели регрессии

Существует несколько различных моделей регрессии, которые оптимизируются в зависимости от характера анализируемых данных и типа задаваемого вопроса. Наиболее распространенным примером является обычная регрессия методом наименьших квадратов (OLS), которую можно проводить на нескольких типах перекрестных данных или данных временных рядов. Если вас интересует бинарный результат (да-нет) — например, вероятность того, что вас уволят с работы в зависимости от вашей продуктивности, — вы можете использовать логистическую регрессию или пробит-модель. Сегодня эконометристы имеют в своем распоряжении сотни моделей.

В настоящее время эконометрика проводится с использованием программных пакетов статистического анализа, разработанных для этих целей, таких как STATA, SPSS или R. Эти программные пакеты также могут легко проверять статистическую значимость, чтобы определить вероятность того, что корреляции могут возникнуть случайно. R-квадрат, t-тесты, p-значения и проверка нулевой гипотезы — все это методы, используемые эконометриками для оценки достоверности результатов их моделей.

Ограничения эконометрики

Эконометрику иногда критикуют за то, что она слишком сильно полагается на интерпретацию необработанных данных, не связывая их с устоявшейся экономической теорией или не ища причинно-следственных механизмов. Крайне важно, чтобы результаты, обнаруженные в данных, могли быть адекватно объяснены теорией, даже если это означает разработку вашей собственной теории лежащих в основе процессов.

Регрессионный анализ также не доказывает причинно-следственную связь, и только потому, что два набора данных показывают связь, она может быть ложной. Например, смертность от утопления в плавательных бассейнах увеличивается с ростом ВВП. Заставляет ли растущая экономика людей тонуть? Это маловероятно, но, возможно, больше людей покупают бассейны, когда экономика находится на подъеме. Эконометрика в основном занимается корреляционным анализом, и важно помнить, что корреляция не равна причинно-следственной связи.

Что такое оценщики в эконометрике?

Оценщик — это статистический показатель, который используется для оценки некоторого факта или измерения относительно большей совокупности. Оценщики часто используются в ситуациях, когда нецелесообразно измерять всю совокупность. Например, невозможно измерить точный уровень занятости в любое конкретное время, но можно оценить безработицу на основе случайно выбранной выборки населения.

Что такое автокорреляция в эконометрике?

Автокорреляция измеряет отношения между одной переменной в разные периоды времени. По этой причине ее иногда называют корреляцией с запаздыванием или последовательной корреляцией, поскольку она используется для измерения того, как прошлое значение определенной переменной может предсказывать будущие значения той же переменной. Автокорреляция — полезный инструмент для трейдеров, особенно в техническом анализе.

Что такое эндогенность в эконометрике?

Эндогенная переменная — это переменная, на которую влияют изменения другой переменной. Из-за сложности экономических систем трудно определить все тонкие взаимосвязи между различными факторами, а некоторые переменные могут быть частично эндогенными и частично экзогенными. В эконометрических исследованиях исследователи должны тщательно учитывать возможность того, что член ошибки может быть частично коррелирован с другими переменными.

Итог

Эконометрика — это популярная дисциплина, объединяющая статистические инструменты и моделирование экономических данных, и она часто используется политиками для прогнозирования результатов изменений в политике. Как и в случае с другими статистическими инструментами, при небрежном использовании эконометрических инструментов существует множество возможностей для ошибок. Эконометристы должны быть осторожны, чтобы обосновать свои выводы здравыми рассуждениями, а также статистическими выводами.

Исследовательская группа эконометрики — Документы

Merrick Li, Z. and Linton, O. A ReMeDI for Microstructure Noise, Econometrica (2022)
Ding, Y. A Simple Joint Model for Returns, Volatility and Volatility of Volatility, Journal of Econometrics, готовится к публикации (2022)
Бонева Л., Эллиотт Д., Каминска И., Линтон О., Макларен Н. и Морли, Б. Влияние корпоративного количественного смягчения на ликвидность: данные из Великобритании, The Economic Journal, готовится к печати (2022)
Паренте, П. М. Д. К. и Смит, Р. Дж. Квазимаксимальное правдоподобие и бутстрап блока ядра для нелинейных динамических моделей, Журнал анализа временных рядов (2021)
Бхаттачарья, Д. Эмпирическое содержание 900 моделей двоичного выбора, Econometrica (2021)
Harvey, A.C. and Kattuman, P. Прощание с R: модели временных рядов для отслеживания и прогнозирования эпидемий, Journal of the Royal Society Interface (2021)
Harvey, A. C. and Liao, Y. Динамические модели Тобита, Econometrics and Statistics (2021)
Onatski, A. and Wang, C. Spurious Factor Analysis, Econometrica (2021)
Hwang. , Rubesam, A. и Salmon, M. Бета-пастух через самоуверенность: поведенческое объяснение аномалии низкого бета-излучения, Journal of International Money and Finance (2021)
Линтон, О. и Танг, Х. Оценка модели ковариации Кронекера в квадратичной форме, Econometric Theory, готовится к печати (2021)
Escanciano, JC., Hoderlein, S., Lewbel, A., Linton, O. and Srisuma, S. Непараметрическая идентификация уравнения Эйлера и оценка, Econometric Theory, готовится к печати (2021)
Ай, К., Линтон, О., Мотеги, К. и Чжан, З. Унифицированная основа для эффективной оценки моделей общего лечения, Количественная экономика, готовится к печати (2021)
Ли, С. и Линтон, О. Когда будет Covid-19Pandemic Peak?, Journal of Econometrics (2021)
Harvey, A. C., Kattuman, P. and Thamotheram, C. Tracking The Mutant: Forecasting and Nowcasting COVID-19 in the UK in 2021, National Institute Economic Review (2021)
Harvey, AC Модели временных рядов на основе показателей, Годовой обзор of Statistics and its Application, чтобы опубликовать (2021)
Harvey, A.C. Модели временных рядов для эпидемий: ведущие Показатели, контрольные группы и оценка политики, National Institute Economic Review (2021)
Кан, М. Э., Мохаддес, К., Нг, Р. Н. К., Песаран, М. Х., Раисси, М. и Ян, Дж. К. Долгосрочные макроэкономические последствия изменения климата: межстрановой анализ, Energy Economics (2021)
Онацки, А. и Ван, К. Спектральное распределение выборочной ковариации многомерных временных рядов с единичными корнями, Statistica Sinica, готовится к публикации (2021)
Ву, Дж., Чжан, З. и Чжоу, С. Х. Прогнозирование кредитного рейтинга с помощью цепочек поставок: подход машинного обучения, Управление производством и операциями (2021)
Харви, А. К. и Ито, Р. Моделирование временных рядов, когда некоторые наблюдения равны нулю, Journal of Econometrics (2020)
Vogt, M., Linton, O. Многомасштабная кластеризация кривых непараметрической регрессии, Journal of Econometrics (2020)
Linton, O. and Wu, J. Модель DCS GARCH со связанными компонентами для внутридневной и ночной волатильности , Journal of Econometrics (2020)
Iyer, S. and Weeks, M. Social Interactions, Ethnicity, Religion and Fertility in Kenya, Journal of Demographic Economics (2020)
Harvey, A.C. and Kattuman, P. Модели временных рядов на основе кривых роста с приложениями для прогнозирования коронавируса, Harvard Data Science Review (2020)
Harvey, A.C. and Thiele, S. Коинтеграция и контроль: оценка влияния событий с использованием данных временных рядов, Журнал прикладной эконометрики (2020)
Олд Т. и Линтон О. Поведение ставок и валютных рынков в ночь перед референдумом ЕС, Международный журнал прогнозирования (2019)
Чудик А. ., Мохаддес, К., Песаран, М. Х. и Раисси, М. Рост государственного долга по отношению к ВВП может нанести ущерб экономическому росту, Экономическое письмо, Федеральный резервный банк Далласа (2018)
Мохаддес, К. и Песаран, М. Х. Цены на нефть и мировая экономика: на этот раз все по-другому?, Energy Economics (2017)
Бейли, Н., Холли, С. и Песаран, М.Х. Двухэтапный подход к пространственно-временному анализу с сильной и слабой поперечной зависимостью, Journal of Applied Econometrics (2016)
Чудик А., Мохаддес К., Песаран М. Х. и Раисси М. Долгосрочные эффекты в больших разнородных моделях панельных данных с поперечно-коррелированными ошибками, Достижения в эконометрике (2016)
Мохаддес, К. и Песаран, М. Х. Страновые потрясения предложения нефти и глобальная экономика: контрфактуальный анализ, Energy Economics (2016)
Мохаддес, К. и Песаран, М. Х. Сто лет нефтяных доходов и иранская экономика, Иран и мир Экономика: Petro Populism, Islamic and Economic Sanctions (2013)
Эсфахани, Х. С., Мохаддес, К. и Песаран, М. Х. Экспорт нефти и иранская экономика, Ежеквартальный обзор экономики и финансов (2013)
Эсфахани Х.С., Мохаддес К. и Песаран М.Х. Эмпирическая модель роста для крупных экспортеров нефти, Журнал прикладной эконометрики (2013)
Холли С., Песаран М.Х. и Ямагата, Т. Пространственное и временное распространение цен на жилье в Великобритании, Журнал городской экономики (2011)
Холли, С., Песаран, М. Х. и Ямагата, Т. Пространственно-временная модель дома цены в США, Journal of Econometrics (2010)
Эсфахани Х.С., Мохаддес К. и Песаран М.Х. Экспорт нефти и экономика Ирана, Институт изучения труда (IZA) Рабочие документы (2009)
Эсфахани Х.С., Мохаддес К. и Песаран , M.H. Экспорт нефти и иранская экономика, CESifo Working Papers (2009)
Айер, С. и Уикс, М. Социальные взаимодействия, этническая принадлежность и фертильность в Кении, еще не представлены (2009)
Харрис , К. , Ананд, С. и Линтон, О. О ультрабедности, Аргументы в пользу лучшего мира: очерки в честь Амартия Сена (2008)

Серия исследовательских работ EERI, Научно-исследовательский институт экономики и эконометрики (EERI), Брюссель

Напечатано с сайта https://ideas.repec. org/s/eei/rpaper.html

Мои сериалы Подпишитесь на этот сериал

Информация об издателе
Серийная информация
Содержание
Исправления

Контактная информация Исследовательского института экономики и эконометрики (EERI), Брюссель

Почтовый адрес:

Avenue Louise, 1050 Brussels

Телефон: +32 2271 9482
Факс: +32 2271 9480
Веб-страница: http://www.eeri.eu/index. htm
Электронная почта:
Дополнительная информация через EDIRC

Информация о серийном номере

Рукоятка серии: RePEc:eei:rpaper

Цитаты RSS-канал: на CitEc

Импакт-факторы

Простой (последние 10 лет)
Рекурсивный (10)
Со скидкой (10)
Рекурсивный со скидкой (10)
H-индекс (10)
Евклид (10)
Совокупность (10)

Статистика доступа и загрузок
Верхний пункт:

По цитированию
По загрузкам (последние 12 месяцев)

Исправления

Все материалы на этом сайте предоставлены соответствующими издателями и авторами. Ты можешь помочь исправить ошибки и упущения. При запросе исправления укажите дескриптор этого элемента: RePEc:eei:rpaper . См. общую информацию о том, как исправить материал в RePEc.

По техническим вопросам относительно этого элемента или для исправления его авторов, названия, аннотации, библиографической информации или информации для загрузки обращайтесь: Джулия ван Хоув (адрес электронной почты доступен ниже). Общие контактные данные поставщика: https://edirc.repec.org/data/eeriibe.html .

Содержание

2022

EERI RP 2022/09 Теория эффективного роста
by Germinal G. Van
EERI RP 2022/08 Насколько важны шоки для эластичности совокупного предложения труда при колебаниях делового цикла?
по Александр Васильев
EERI RP 2022/07 Преференции в области экологического и социального управления и владение крипто-активами
по Павел Чаян и Андрей Чупак и Пирмин Фесслер и д’Артис Канкс
EERI RP 2022/06 Эконометрика глобального потепления
by Weshah A. Razzak
EERI RP 2022/05 Анализ эффектов корректировки бинарных не вмешивающихся факторов в модели логистической регрессии после учета всех истинных вмешивающихся факторов: имитационное исследование
by Ravan Moret & Andrew G. Chapple
EERI RP 2022/04 Государственные субсидии и сотрудничество в области исследований и разработок: лабораторные данные
по Антонио Акконча, Серджио Беральдо, Карло Капуано и Марко Стимоло
EERI RP 2022/03 Демография, экономический рост и роботы в странах с развитой экономикой и странах с формирующимся рынком
by Matteo Lanzafame

2021

EERI RP 2021/09 Динамическая взаимозависимость и передача волатильности от американского фондового рынка к бразильскому
by Edson Z. Monte & Lucas B. Defanti
EERI RP 2021/08 Выбор потребителей в условиях уверенности и неопределенности в прикладной эконометрике
by Bernt P. Stigum
EERI RP 2021/07 Технологическая диффузия и конвергенция производительности в европейских регионах: пространственный подход за период 2000-2015 гг.
by Fabio Manca & Giuseppe Piroli
EERI RP 2021/06 Пугает ли потребителей турбулентность фондового рынка? Данные группы штатов США, использующие оценку объединенной средней группы
по Эсмаил Эбади
EERI RP 2021/05 Сравнение разницы в оплате труда между иммигрантами и коренными жителями: новые данные из стран происхождения и принимающих стран
EERI RP 2021/04 Эконометрический анализ влияния структурных изменений на совокупный объем производства США
by Germinal G. Van
EERI RP 2021/03 Являются ли военные расходы количественно важными для колебаний бизнес-цикла?
по Александр Васильев
EERI RP 2021/02 Взаимозависимость между затратами на майнинг, наградами за майнинг и безопасностью блокчейна
EERI RP 2021/01 Экономическая зависимость безопасности Биткойн

2020

EERI RP 2020/12 Причинно-следственная связь между потреблением энергии и экономическим ростом в странах Европейского Союза
по Юнес Голизаде
EERI RP 2020/11 Определение ключевых макроэкономических шоков для ВВП Канады
by Jamil Sayeed
EERI RP 2020/10 Права собственности и экономическая свобода
by Germinal G. Van
EERI RP 2020/09 Капитализация сельскохозяйственных субсидий в цены на землю
by Pavel Ciaian & Edoardo Baldoni & d’Artis Kancs & Dusan Drabik
EERI RP 2020/08 Загадка естественной процентной ставки
от Вешах Раззак
EERI RP 2020/07 Динамика новых инфекций COVID-19 в условиях различных строгих политик
by Weshah Razzak
EERI RP 2020/06 Снижает ли тестирование на коронавирус смертность?
по Вешах Раззак
EERI RP 2020/05 Переходная динамика финансового роста
от Вешах Раззак и Э. М. Бентур
EERI RP 2020/04 Возрождение бюджетного дефицита и экономический рост
by Elisha Mavodyo

2019

EERI RP 2019/15 Эндогенизация управленческого делегирования: новый результат переговоров Нэша и сетевых эффектов
by Marcella Scrimitore
EERI RP 2019/14 Здоровье и загрязнение окружающей среды в вертикально дифференцированной дуополии
by Стефано Кварта и Скердилайда Занай
EERI RP 2019/13 Доверие и взаимность на молодежных рынках труда
by Найл О’Хиггинс и Марко Стимоло
EERI RP 2019/12 Низкая готовность платить в дуополии а-ля Хотеллинг: роль государственной фирмы
by Stefano Quarta
EERI RP 2019/11 Эксперименты в области фискальной политики
by Илиас Георгакопулос
EERI RP 2019/10 Система экономического моделирования ЕС
by Ольга Иванова и д’Артис Канкс и Марк Тиссен
EERI RP 2019/09 Влияние финансовой либерализации на неравенство доходов: подход PVAR
by Chokri Zehri
EERI RP 2019/08 Неопределенность с предпочтениями, отличающимися мультипликативными привычками в потреблении
по Александр Васильев
EERI RP 2019/07 Сдержки и дисбалансы: изучение связей между политическими ограничениями и банковскими кризисами с использованием эконометрического посредничества
by Джейкоб М. Мейер
EERI RP 2019/06 Данные о региональных торговых потоках и входных и выходных данных для Европы
by Ольга Иванова и д’Артис Канкс и Марк Тиссен
EERI RP 2019/05 Прогрессивное налогообложение и (не)стабильность в модели экзогенного роста с рекурсивными предпочтениями Эпштейна-Зина
по Александр Васильев

2018

EERI RP 2018/16 Слияние и приобретение серий: новый подход к моделированию временных рядов
by Jitendra Kumar & Varun Agiwal
EERI RP 2018/15 Панельное байесовское моделирование VAR для политики и прогнозирования при работе со мешающими и скрытыми эффектами
by Antonio Pacifico
EERI RP 2018/14 Цена биткойнов: данные GARCH из высокочастотных данных
by Павел Чаян и д’Артис Канч и Мирослава Райчанёва
EERI RP 2018/13 Прогрессивное налогообложение и (не)стабильность в экзогенной модели роста с нерыночным («домашним») производством
by Александр Васильев
EERI RP 2018/12 Долгосрочные экономические, бюджетные и фискальные последствия политики интеграции рома
by Pavel Ciaian & Andrey Ivanov & d’Artis Kancs
EERI RP 2018/11 Измерение организованной преступности: статистические показатели и экономические аспекты
by Карло Капуано и Массимилиано Джакалоне
EERI RP 2018/10 Государственные инвестиции и ускорение роста: пример Южной Италии, 1951-1995 гг.
EERI RP 2018/09 Моделирование террористических атак ИГИЛ и показателей смертности от них с помощью байесовского обратимого скачкообразного точечного процесса
по Эндрю Г. Чаппл
EERI RP 2018/08 Нелинейная связь между волатильностью обменного курса и экономическим ростом
by Эндрю Фири
EERI RP 2018/07 Имеет ли значение форма? Приток иностранного капитала и экономический рост
by Фрэнк Адуса-Поку и Уильям Бекоу
EERI RP 2018/06 Концентрация и другие факторы, определяющие заработную плату
by Ana Paula Martins
EERI RP 2018/05 Головоломка паритета покупательной способности: обновление
от Weshah Razzak
EERI RP 2018/04 Социальный капитал, человеческий капитал и рождаемость
by Raffaella Coppier & Fabio Sabatini & Mauro Sodini
EERI RP 2018/03 Патентная защита и угроза судебного разбирательства в олигополии
by Carlo Capuano & Iacopo Grassi
EERI RP 2018/02 Воздействие эмоциональных и рациональных стимулов сферы обслуживания на продажи: обзорное исследование
по Андреа Мороне и Франческо Неморе и Дарио, Антонио Широне
EERI RP 2018/01 Онлайн-сети, социальное взаимодействие и сегрегация: эволюционный подход
by Анджело Анточи и Фабио Сабатини

2017

EERI RP 2017/16 Маргинализация рома: коренные причины и возможные меры политики
by Pavel Ciaian & d’Artis Kancs
EERI RP 2017/15 Барьеры социальной мобильности для рома: дискриминация и неформальные институты
by Павел Чаян и д’Артис Канкс
EERI RP 2017/14 Справедливость и бескорыстное требование перераспределения со стороны налогоплательщиков и получателей социальных пособий
by Fabio Sabatini & Marco Ventura & Eiji Yamamura & Luca Zamparelli
EERI RP 2017/13 Гражданский капитал и поддержка государства всеобщего благосостояния
by Roy Cerqueti & Fabio Sabatini & Marco Ventura
EERI RP 2017/12 Индивидуальные и групповые предпочтения перед риском: имеет ли значение размер группы?
по Андреа Мороне и Франческо Неморе и Тициана Темерарио
EERI RP 2017/11 Проверка нестабильности параметра на сбалансированной панели: приложение к реальному эффективному обменному курсу для стран СААРК
by Varun Agiwal & Jitendra Kumar & Sumit Kumar Sharma
EERI RP 2017/10 Эмпирический тест субаддитивности затрат в секторе рыболовства
EERI RP 2017/09 Модель реального бизнес-цикла с взаимностью в трудовых отношениях и государственном секторе
by Александр Васильев
EERI RP 2017/08 Эффекты нелинейной корректировки паритета покупательной способности
by Эндрю Фири
EERI RP 2017/07 Прогрессивное налогообложение и (не)стабильность в модели экзогенного роста с неформальным сектором
by Александр Васильев
EERI RP 2017/06 Приватизация в международной смешанной олигополии: роль дифференциации продукции в условиях ценовой конкуренции
by Alessandra Chirco & Marcella Scrimitore
EERI RP 2017/05 Доходы в Европе, национальные преимущества: неравенство в масштабах ЕС и его разложение по странам и регионам
по Стефано Филауро
EERI RP 2017/04 Почти рациональные ожидания: насколько опросы далеки от рациональности?
by Сергей Иващенко и Ранган Гупта
EERI RP 2017/03 Причины и сроки европейского долгового кризиса: эконометрическая оценка
EERI RP 2017/02 Виртуальные отношения: краткосрочные и долгосрочные данные рынков биткойнов и альткойнов

2016

EERI RP 2016/24 Подход Байесовского обратимого скачка с использованием кусочно-опасных факторов для моделирования изменений частоты массовых расстрелов
by Andrew G. Chapple
EERI RP 2016/23 Стохастическая модель многоэтапной торговой стоимости при выборе оптимального портфеля
by Сабастин Мушори и Делсон Чикобву
EERI RP 2016/22 Влияние участия женщин в рабочей силе на курение в Японии: модельный подход к выбору
от Эйдзи Ямамура
EERI RP 2016/21 Оценка возможно нестационарных авторегрессивных процессов первого порядка
от Ana Paula Martins
EERI RP 2016/19 Оценка социальных и макроэкономических последствий интеграции рынка высококвалифицированного труда: Европейская рамка квалификаций
EERI RP 2016/18 Прогрессивное налогообложение и (не)стабильность в модели эндогенного роста с накоплением человеческого капитала
по Александр Васильев
EERI RP 2016/17 Рыночная эффективность, торговые институты и информационные миражи: данные экспериментального рынка активов
by Andrea Morone & Simone Nuzzo
EERI RP 2016/16 Долгосрочная динамичная взаимосвязь между ПИИ и внутренними инвестициями в странах Персидского залива
by Hassan B. Ghassan & Hassan R. Alhajhoj
EERI RP 2016/15 Возвращение к временной миграции: дело итальянских докторов наук
by Марко Ди Чинтио и Эмануэле Грасси
EERI RP 2016/14 Байесовский единичный корневой тест для панельных данных
by Jitendra Kuma & Anoop Chaturvedi & Umme Afifa
EERI RP 2016/13 Уровни исторического образования и современные некогнитивные навыки
по Эйдзи Ямамура
EERI RP 2016/12 Тест на сглаживание при авторегрессионных процессах первого порядка и коррекция скользящего среднего первого порядка
от Ана Паула Мартинс
EERI RP 2016/11 Влияние торговых отношений БРИКС на экономический рост Южной Африки
by Адрино Мазенда
EERI RP 2016/10 Рынки земли в Европе: институты и результаты рынка
by Pavel Ciaian & d’Artis Kancs & Dusan Drabik
EERI RP 2016/09 Миграция в ЕС: социальные и макроэкономические последствия для отправляющих стран
by Павел Чиаян и д’Артис Канч и Юльда Килите
EERI RP 2016/08 Долгосрочные социальные, экономические и финансовые последствия иммиграции в ЕС: роль политики интеграции
by d’Artis Kancs & Patrizio Lecca
EERI RP 2016/07 Постоянный анализ доли рынка: Примечание
от Graziella Bonanno
EERI RP 2016/06 Срок полномочий губернаторов и раскрытие информации: данные из Японии
от Эйдзи Ямамура
EERI RP 2016/05 Предпочтение курильщиков разводу и внебрачному сексу
автор Эйдзи Ямамура
EERI RP 2016/04 Влияние реформы ЕСП 2013 г. на капитализацию несвязанных платежей в стоимость земли
by Pavel Ciaian & d’Artis Kancs & Maria Espinosa
EERI RP 2016/03 Причины социальной и экономической маргинализации: роль барьеров социальной мобильности для рома
by Павел Чаян и д’Артис Канкс
EERI RP 2016/02 Влияние на рынок новых правил земельного рынка в восточных странах-членах ЕС
EERI RP 2016/01 Потенциал и партнерство в области инноваций в исследовательских проектах, финансируемых ЕС
by Даниэль Непельски и Джузеппе Пироли

2015

EERI RP 2015/06 Сравнение влияния социального доверия на суицидальные мысли между городскими и негородскими районами: случай взрослых японцев в 2006 г.
, Эйдзи Ямамура
EERI RP 2015/05 Распределение доходов на сетевых рынках
by Corrado Benassi & Marcella Scrimitore
EERI RP 2015/04 Социальные сети и доверие в Интернете
от Фабио Сабатини и Франческо Саррачино
EERI RP 2015/03 Влияние степени пропорциональности избирательных систем на коррупцию
by Мария Розария Альфано и Анна Лаура Баральди и Эрасмо Папаньи
EERI RP 2015/02 Влияние возраста ребенка на различия в удовлетворенности жизнью мужчин и женщин
by Eiji Yamamura & Antonio R. Andrés
EERI RP 2015/01 Олигополия Курно, однородные продукты и рынок граппы: эконометрическое исследование
от Лора Онофри и Васко Боатто

2014

EERI RP 2014/11 Интернет-сети и субъективное благополучие
by Fabio Sabatini & Francesco Sarracino
EERI RP 2014/10 Влияние степени децентрализации на коррупцию: новая интерпретация
by Maria Rosaria Alfano & Anna Laura Baraldi & Claudia Cantabene
EERI РП 2014/09Межфирменное сотрудничество в области НИОКР в местных инновационных сетях: пример итальянских технологических районов
на Отелло Ардовино и Лука Пеннаккио
EERI RP 2014/08 Экономика ценообразования биткойн
EERI RP 2014/07 Влияние реформы ЕСП 2013 г. на капитализацию земли
by Pavel Ciaian & d’Artis Kancs & Johan Swinnen
EERI RP 2014/06 Избирательные системы и экономический рост: какова важность степени пропорциональности?
by М. Розария Альфано и А. Лаура Баральди
EERI RP 2014/05 Добровольная работа и заработная плата
by Bruna Bruno & Damiano Fiorillo
EERI RP 2014/03 Прямое и косвенное влияние сотрудничества в области НИОКР на инновации итальянских фирм
EERI RP 2014/02 Сохранит ли Facebook социальный капитал или уничтожит его? Эмпирическое исследование влияния онлайн-взаимодействия на доверие и сети
by Fabio Sabatini & Francesco Sarracino
EERI RP 2014/01 От роста B к падению C? Воздействие биотоплива на окружающую среду
by Джузеппе Пироли и Мирослава Райчанёва и Павел Чаян и д’Артис Канч

2013

EERI RP 2013/14 Макроэкономическая динамика в четырех выбранных новых государствах-членах ЕС
by Паскуале Форести, Уго Марани и Джузеппе Пироли
EERI RP 2013/13 Неопределенность, гибкие трудовые отношения и расходы на НИОКР
by Marco Di Cintio & Emanuele Grassi
EERI RP 2013/12 Банковская конкуренция и диверсификация экспорта
по Аадил Находа
EERI RP 2013/11 Человеческий капитал, креативный класс и региональные экономические показатели: динамический панельный анализ
EERI RP 2013/10 Стихийные бедствия и формирование социального капитала: последствия Великого землетрясения Хансин-Авадзи
by Эйдзи Ямамура
EERI RP 2013/09 Моделирование межрегиональных торговых потоков: данные и методологические вопросы
от д’Артис Канкс и Марк Тиссен
EERI RP 2013/08 Заметка об информационных потоках и идентификации моделей новостных потрясений
by Marco M. Sorge
EERI RP 2013/07 Сезонный тест KPSS при игнорировании сезонных манекенов: анализ методом Монте-Карло
EERI RP 2013/05 Нелинейные явления в растущей экономике с выпуклыми издержками адаптации
по Педро де Мендонса
EERI RP 2013/04 Динамическое влияние нефтяной ренты на добавленную стоимость в промышленности: подход SVAR
EERI RP 2013/03 Опыт судебного разбирательства, удовлетворение и стимул подать новый иск: влияет ли уровень стремления на победителей и проигравших?
by Эйдзи Ямамура
EERI RP 2013/02 Коррупция в государственном секторе и вероятность техногенных катастроф
от Эйдзи Ямамура
EERI RP 2013/01 Макроэкономическое развитие и показатели фондового рынка: непараметрический подход

2012

EERI_RP_2012_23 Влияние наличия братьев и сестер и порядка рождения на предпочтения в перераспределении доходов: данные, основанные на Общем социальном исследовании Японии
by Eiji Yamamura
EERI_RP_2012_22 Соответствующие модели и рынки жилья: роль условия нулевой прибыли
by Gaetano Lisi
EERI_RP_2012_21 Макроэкономические последствия динамики между властью и доверием: теоретическая формализация концепции «скользкой дорожки»
by Gaetano Lisi
EERI_RP_2012_20 Предупредительные сбережения агентов с гетерогенным неприятием риска
by Michele Limosani & Emanuele Millemaci
EERI_RP_2012_19 Государственный капитал в частном секторе итальянской экономики
by Сальваторе Амико Рохас и Антонио Кристофаро и Джузеппе Пироли
EERI_RP_2012_18 Экономическая незащищенность и стремление к рождаемости: пример Италии
by Франческа Модена, Кончетта Рондинелли и Фабио Сабатини
EERI_RP_2012_17 Выбор портфеля – техническое примечание
от Ana Paula Martins
EERI_RP_2012_16 Сексуальное поведение курильщиков и их удовлетворенность семейной жизнью
по Эйдзи Ямамура
EERI_RP_2012_15 Количественная конкуренция против ценовой конкуренции при оптимальной субсидии в смешанной дуополии
by Marcella Scrimitore
EERI_RP_2012_14 Как избежать чрезмерной реакции на общедоступную информацию? Некоторые сведения о методах коммуникации с центральными банками
by Эмна Трабелси
EERI_RP_2012_13 Прозрачность правительства и расходы в сфере погони за рентой: пример Японии за 1998–2004 гг.
EERI_RP_2012_12 Биоэнергетика и глобальные изменения в землепользовании
by Pavel Ciaian & d’Artis Kancs & Miroslava Rajcaniova
EERI_RP_2012_11 Демографическое давление в Европейском союзе
by Marga Peeters & Loek Groot
EERI_RP_2012_10 Создают ли кооперативные предприятия общественное доверие?
by Фабио Сабатини, Франческа Модена и Эрманно Тортиа
EERI_RP_2012_09 Декомпозиция этнической неоднородности по росту
по Эйдзи Ямамура и Инён Шин
EERI_RP_2012_08 Число погибших в результате стихийных бедствий: влияние взаимодействия фискальной децентрализации, институтов и экономического развития
по Эйдзи Ямамура
EERI_RP_2012_07 Получают ли развивающиеся страны выгоду от прямых иностранных инвестиций?
by Вешах Раззак и Эльмостафа Бентур
EERI_RP_2012_06 Оценка влияния фискальной политики на экономический рост: эмпирический анализ
, Виджай Варади и К. Ванлалрамсанга
EERI_RP_2012_05 Надежное делегирование с неопределенными предпочтениями денежно-кредитной политики
по Марко М. Зорге
EERI_RP_2012_04 Участие и выбор контракта на рынке аренды
от Шармина Ахмед и Кристофер Финдли
EERI_RP_2012_03 Соответствующая модель эндогенного роста и подпольных фирм
by Gaetano Lisi & Maurizio Pugno
EERI_RP_2012_02 Взаимосвязь между прозрачностью центрального банка и качеством прогнозов инфляции: имеет ли она U-образную форму?
по Эмна Трабелси
EERI_RP_2012_01 Может ли модель Мортенсена-Писсаридеса соответствовать фактам рынка жилья?
по Гаэтано Лизи

2011

EERI_RP_2011_22 Трудовая миграция в расширенном ЕС: новый подход к экономической географии
by d’Artis Kancs
EERI_RP_2011_21 Моделирование потока знаний и человеческого капитала: основа инновационного капитала
by d’Artis Kancs & Pavel Ciaian
EERI_RP_2011_20 Оценка сельскохозяйственного ландшафта ЕС
by Pavel Ciaian & Sergio Gomez y Paloma
EERI_RP_2011_19 Влияние возраста ребенка на различия в удовлетворенности браком мужчин и женщин в странах Восточной Азии
by Эйдзи Ямамура и Антонио Р. Андрес
EERI_RP_2011_18 Демографические изменения во всем мире Поддержание социального обеспечения в стареющих странах
by Марга Питерс и Люк Грут
EERI_RP_2011_17 Кредитные ограничения, неоднородные фирмы и невыплата кредитов
by Ярко Фидрмук и Павел Чиан и д’Артис Канч и Ян Покривчак
EERI_RP_2011_16 Случай с переходной экономикой: какие институты важны для роста?
по Азим Раимбаев
EERI_RP_2011_15 Соблюдение институциональной заработной платы в дуалистических моделях
от Ана Паула Мартинс
EERI_RP_2011_14 Взлет и падение правоохранительных органов: пример религии и секуляризма
EERI_RP_2011_13 Измерение эффективности цитирования экономических журналов: подход к анализу оболочки данных
by Джордж Эмм. Халкос и Николаос Г. Церемес
EERI_RP_2011_12 Можно ли за один клик купить немного счастья? Влияние электронной коммерции между бизнесом и потребителем на субъективное благополучие
от Фабио Сабатини
EERI_RP_2011_11 Воздействие биотоплива на изменение землепользования: данные, близкие к VAR, из США
EERI_RP_2011_10 Смерть в результате стихийных бедствий: роль этнической неоднородности
by Эйдзи Ямамура
EERI_RP_2011_09 Новости Толчки или коррелированные солнечные пятна? Результат эквивалентности наблюдений в линейной модели рациональных ожиданий
по Марко М. Зорге
EERI_RP_2011_08 Кто доверяет Берлускони? Эконометрический анализ роли телевидения на политической арене
by Фабио Сабатини
EERI_RP_2011_07 Экономический рост, технологический прогресс и социальный капитал: гипотеза перевернутой буквы U
EERI_RP_2011_06 Общие тесты сезонной интеграции при нестационарных альтернативах: Методологическое примечание
от Гассен Эль Монтассер
EERI_RP_2011_05 Сегментированные рынки труда на протяжении жизненного цикла – данные Португалии
by Ana Paula Martins
EERI_RP_2011_04 Соблюдение институциональной заработной платы в дуалистических моделях
по Ana Paula Martins
EERI_RP_2011_03 Коррупция и рождаемость: данные из стран ОЭСР
by Эйдзи Ямамура
EERI_RP_2011_02 Выбор фертильности и финансовое развитие
by Валерио Филозо и Эразмо Папаньи
EERI_RP_2011_01 О реакции экономических агрегатов на шоки денежно-кредитной политики
by Zainab Jehan & Abdul Rashid

2010

EERI_RP_2010_47 Земельные рынки ЕС и общая сельскохозяйственная политика
by Pavel Ciaian & d’Artis Kancs & Johan Swinnen
EERI_RP_2010_46 Роль дополнительности в политике сплочения ЕС: пример поддержки инвестиций на уровне компаний
by Андрис Брандсма, Павел Чаян и д’Артис Канч
EERI_RP_2010_44 Взрывные предложения и скидки «Купить сейчас»
от Марк Армстронг и Цзидун Чжоу
EERI_RP_2010_43 Оценка упорядоченных категориальных переменных с использованием панельных данных: обобщенная упорядоченная пробит-модель с процедурой автоподбора
by Кристиан Пфарр, Андреас Шмид и Удо Шнайдер
EERI_RP_2010_42 Гипотеза Портера и гиперболическое дисконтирование
от Прабал Рой Чоудхури
EERI_RP_2010_41 Имеет ли значение история для отношений между исследованиями и разработками, инновациями и производительностью?
by Елена Уэрго и Лурдес Морено
EERI_RP_2010_40 Цены на продукты и модели избыточного веса в Италии
by Luca Pieroni & Donatella Lanari & Luca Salmasi
EERI_RP_2010_39 Управленческие стимулы и равновесие по Штакельбергу в олигополии
по Марселла Скримиторе
EERI_RP_2010_38 Тестирование экономики урбанизации в обрабатывающей промышленности: городское разнообразие или размер города?
by Шихе Фу и Цзюньцзе Хонг
EERI_RP_2010_37 Frontier Techniques: сравнение эффективности (однократных) методов регрессии с усеченным порядком и повторяющихся моментов
by Ana Paula Martins
EERI_RP_2010_36 Игры с расщеплением: равновесие Нэша и проблема оптимизации
от Ана Паула Мартинс
EERI_RP_2010_35 Вклад в налоговую реформу Новой Зеландии
, Б. Лаабас и В. А. Раззак
EERI_RP_2010_34 Многообразие выгод от торговой интеграции в модели гетерогенной фирмы
по d’Artis Kancs & Jan Van Hove
EERI_RP_2010_33 Количественный подход к результатам мер социальной политики. Заявка в Португалию с использованием матриц социального учета
по Сусана Сантос
EERI_RP_2010_32 Экономические реформы и производительность производства: данные из Индии
по Сайбал Гош
EERI_RP_2010_31 Как повысить темпы роста в Южной Африке?
by Сатен Кумар, Гейл Пачеко и Стефани Россоу
EERI_RP_2010_30 Распространенность голода на Филиппинах: факты, определяющие факторы и проблемы
на Деннис С. Мапа и Фатима С. Хан и Кристин Клэр О. Эстрада
EERI_RP_2010_29 Различное влияние социального капитала на состояние здоровья жителей: данные современной Японии
by Eiji Yamamura
EERI_RP_2010_28 RHOMOLO: Подход к моделированию динамического общего равновесия для оценки региональной политики ЕС
by d’Artis Kancs
EERI_RP_2010_27 Европейская интеграция и трудовая миграция
by d’Artis Kancs & Julia Kielyte
EERI_RP_2010_26 История, культура и торговля: подход динамической гравитации
by Дуглас Л. Кэмпбелл
EERI_RP_2010_25 Характеристика экономических тенденций с помощью байесовской стохастической модели Поиск спецификации
по Stefano Grassi & Tommaso Proietti
EERI_RP_2010_24 Насколько полицентричен моноцентрический город? Роль экономики агломерации
от Габриэль М. Альфельдт и Николай Вендланд
EERI_RP_2010_23 Волатильность государственных доходов: пример Альберты, энергозависимой экономики
by Stuart Landon & Constance Smith
EERI_RP_2010_22 Оценка гравитационных моделей международной торговли с коррелированными фиксированными во времени регрессорами: IV или не IV?
by Тимо Митце
EERI_RP_2010_21 Альтруизм, субсидия на образование и рост
от Маурисио Армеллини и Парантап Басу
EERI_RP_2010_20 Транспортное пространство
by Томас Фридрих
EERI_RP_2010_19 Совместное принятие решений: полевой эксперимент по манипулированию голосами
by Paolo Spada & Raymond Vreeland
EERI_RP_2010_18 Способность прогнозирования методов оценки стоимости под риском: данные из индекса Карачинской фондовой биржи-100
по Джавед Икбал, Сара Ажер и Айеша Иджаз
EERI_RP_2010_17 Применение статистического вмешательства в модели DEA: анализ эффективности факультетов государственных университетов
EERI_RP_2010_16 Что определяет долгосрочный рост в Кении?
от Сатен Кумар и Гейл Пачеко
EERI_RP_2010_15 Оценка функции импорта-спроса в ARDL Framework
от Абдул Рашид и Тайяба Раззак
EERI_RP_2010_14 Стратегия НИОКР малых и средних предприятий в Индии
by Джая Пракаш Прадхан
EERI_RP_2010_13 Экономическая политика, социально-экономические факторы и общее состояние здоровья: краткий обзор
by Stavros A. Drakopoulos
EERI_RP_2010_12 Панельные данные Оценки спроса на деньги в тихоокеанских островных странах
по Сатен Кумар

IDEAS — это служба RePEc , поддерживаемая Исследовательским отделом Федерального резервного банка Сент-Луиса . RePEc использует библиографические данные, предоставленные соответствующими издателями.

Образец статьи по эконометрике

г.

Образец бумаги в эконометрике

Это является образцом исследовательской работы для вводного курса по эконометрике. Это показывает, как сообщать эконометрическую работу в письменной форме. Бумага объединяет множество инструкций и правил по написанию в одном примере и показывает, как они все подходит друг к другу. Следует обратить внимание на структуру статьи: как он разделен на разделы и то, как каждый раздел служит определенной цели. Вы также должны обратить внимание на то, как описательная статистика и эмпирические результаты представлены.

Документ содержит многочисленные примечания на полях. Эти примечания объясняют назначение каждого абзаца, а также комментарии к таблицам и другим аспектам бумаги. Примечания на полях предназначены для того, чтобы вы знали, что пишете. процесс. Они разработаны, чтобы помочь вам преодолеть разрыв между чтением и чтением. понимание, с одной стороны, и написание и создание знаний, с другой. Чтения, которые были назначены в ваших курсах экономики, закончены продукты, которые вы можете прочитать и понять. Однако для того, чтобы вы чтобы иметь возможность самостоятельно создавать готовый продукт, необходимо осознать как создается такой продукт. Примечания на полях раскрывают ход мыслей и соображения, которые входят в каждый раздел, абзац и таблицу, и должны поэтому помочь вам в написании вашей собственной статьи.

Следует подчеркнуть, что вы должны использовать этот документ только в качестве руководства. Ты не следует копировать статью, а просто вводить свои имена, слова и числа. Вы можете отклоняться от порядка и цели каждого абзаца в для удовлетворения потребностей вашей собственной работы. Вы можете добавить отдельные разделы на предшествующая литература, методология или теория. Такие разделы обычно приходят после введения. Образец документа включает в себя обсуждение предыдущих литературы во введении. Теория и методология объединены в разделы «Введение», «Данные» и «Эмпирические результаты». Отсутствие отдельные разделы теории или методологии не редкость в прикладных эмпирических исследованиях. документы. Тем не менее, разделы теории или методологии являются обязательными, когда эмпирические вопрос выводится из явной теоретической модели или когда Методика требует более подробного объяснения. Вы также можете включить дополнительные таблицы или графики. Что должно оставаться неизменным, так это то, что каждый раздел, абзац, таблица и график имеют цель, и что они организована в логическом порядке.

Для версии для печати щелкните здесь.

Концепции проиллюстрировано в документе
(The список расширяемый. Нажмите на концепт, чтобы увидеть его описание.)

Структура:

Введение (см. пример)

Введение должно передавать четыре вещи. Во-первых, в чем вопрос что спрашивает газета. Во-вторых, почему вопрос важен. В-третьих, как газета собирается ответить на вопрос. Наконец, как бумага связанные с существующей работой. Введение – самая важная часть из любой бумаги. Никто не будет продолжать читать дальше, если введение запутанно или плохо написано.

Данные (см. пример)

Раздел данных должен выполнять три задачи: во-первых, указывать источники. данных. Во-вторых, обсудите используемые переменные и то, как они соотносятся с понятия, которые они должны измерять. Наконец, представьте данные описательная статистика.

Эмпирические результаты (см. пример)

В разделе «Эмпирические результаты» должны быть представлены и обсуждены эмпирические полученные результаты. Представление результатов обычно осуществляется в виде таблицы. обсуждение результатов обычно включает заявление о том, результаты подтверждают или опровергают гипотезу, утверждение о том, результаты статистически значимы, интерпретация величина коэффициентов и комментарий к функциональной форме.

Вывод (см. пример)

заключение должно выполнять три задачи: подводить итоги, изучить последствия результатов и указать на будущие исследования.

Стиль письма:

Стиль цитирования (см. пример)

стили цитирования и библиографии, наиболее часто используемые в экономике, подробно в Чикаго Руководство по стилю.

Использование сокращений (см. пример)

При первом использовании аббревиатура должна быть написана, а затем аббревиатура в скобках.

Использование от первого лица (см. пример)

Это допустимо использовать первое лицо (I) в экономической статье.

Когерентность (см. пример)

Марка каждое предложение связано с предыдущим.

Напряженный (см. пример)

Это уместно использовать прошедшее время при описании конструкции ваши переменные. Однако используйте настоящее время, когда говорите о таблицах или ваши результаты.

Условные обозначения в эмпирической статье:

Таблица описательной статистики (см. пример)

А таблица описательной статистики должна включать список переменных и среднее значение, медиана, стандартное отклонение, минимум и максимум. В случаях где количество наблюдений варьируется от переменной к переменной, a столбец с указанием количества наблюдений является обязательным. ориентация таблицы должна быть такой, чтобы переменные располагались в строках и статистика в столбцах. Таким образом, даже при большом количестве используются переменные, таблица уместится на одной странице.

Обсуждение описательной статистики (см. пример)

Обсуждение минимум и максимум и соответствующие точки данных делают данные оживают. Это также убеждает читателя в том, что данные были помещены вместе правильно.

Округление чисел в тексте (см. пример)

Когда обсуждая количества в тексте, используйте круглые числа.

Представление результатов регрессии (см. пример)

Регрессия результаты обычно представляются в такой компактной форме. Столбцы показывают результаты шести различных регрессий. Строки показывают перехват, независимые переменные и R-квадрат. Расчетные коэффициенты и связанные с ними стандартные ошибки в круглых скобках появляются внутри стол. Некоторые авторы предпочитают показывать t-статистику каждого коэффициента в скобки; поэтому всегда необходимо указывать это в сноска таблицы. Если независимая переменная не входит в спецификация, ячейка, соответствующая этой независимой переменной, и спецификация оставлена пустой. Если количество наблюдений меняется по спецификациям он может быть включен в качестве последней строки. звездочки для легкой идентификации уровня значимости — больше звездочек, тем выше значимость.

Преобразование переменных в удобные единицы (см. пример)

В для того, чтобы иметь возможность представить результаты регрессии в компактном и читабельный вид, необходимо преобразовать переменные в соответствующий единицы. Например, соответствующие единицы для расчета заработной платы — это миллионы долларов. Это потому, что если бы фонд заработной платы был в долларах, коэффициент в спецификация (3) появится как 0,0000001, что сложнее помещаются в таблицу и труднее читать.

Интерпретация оценочных коэффициентов (см. пример)

Это очень важно включить подразделения как независимых, так и зависимые переменные.

Оценка экономической значимости (см. пример)

Оценка экономическая значимость требует суждения. В отличие от статистических значение, не существует «официального» ориентира для оценки экономическое значение.

Другое:

Название (см. пример)

название должно кратко выражать суть статьи. Это также может быть используется для привлечения внимания читателя.

Поиск существующей литературы (см. пример)

ЭконЛит является наиболее часто используемой базой данных для поиска опубликованных работ в Экономика. Рабочие документы можно найти через IDEAS, SSRN, NBER или даже гугл.

Эффект против аффекта (см. пример)

«Эффект» обычно является существительным (то есть ему может предшествовать «the»). «Аффект» обычно является глаголом.

Обращение к властям (см. пример)

Это уместно ссылаться на другие исследования при обосновании использования переменная или техника. Это также делает сравнение с другими работами Полегче.

Признать недостатки данных (см. пример)

Это уместно признать недостатки ваших данных. недостатки могут быть связаны с ненадежностью источника, отсутствием наблюдения или, как в этом случае, нехватка времени для правильной настройки данные по инфляции.

Делает неравенство в оплате труда в команде влияет на производительность?

Томас Дворак*

1. Введение

Спортивный бизнес привлекает значительное внимание средств массовой информации и широкая публика. Болельщики и спортивные обозреватели часто размышляют о Влияние денег на спортивные результаты. Существует общее мнение, что больше финансовых ресурсов обычно приводит к лучшим спортивным результатам. В команде виды спорта, более высокая оплата может быть использована для привлечения лучших игроков из других команд и поэтому улучшайте производительность. Однако производительность может также зависит от неравенства в оплате труда игроков внутри команды. На одном стороны, неравенство в оплате труда может иметь негативные последствия, поскольку может препятствовать сотрудничество между членами команды. Во многих видах спорта командное сотрудничество имеет решающее значение. для хорошей работы. Если неравенство в оплате труда создает напряженность или враждебность между членов команды производительность, скорее всего, пострадает. С другой стороны, неравенство может оказать положительное влияние на производительность путем предоставления стимулов. перспектива очень большой зарплаты может быть мощным стимулом для спортсменов производительность. Неравенство в оплате труда может также повысить производительность, если низкооплачиваемая работа игроки учатся у высокооплачиваемых игроков. Это произойдет, когда неравенство в оплате труда связано с неравенством навыков. Например, если высокооплачиваемая суперзвезда может учить других игроков, общая производительность команды может улучшиться. Данный что аргументы могут быть приведены в обе стороны, неудивительно, что существует нет единого мнения о влиянии неравенства в оплате труда на производительность команды. Цель этой статьи состоит в том, чтобы определить, влияет ли в конечном счете эффект оплаты неравенство в производительности является положительным или отрицательным.

Важно понимать, как неравенство в оплате труда влияет на производительность команды. как минимум по двум причинам. Во-первых, руководители групп могут использовать эту информацию для принимать решения о том, каких игроков нанять. Например, должны ли они нанять одного дорогая суперзвезда и два недорогих игрока, или три средних по цене игроки? Если мы обнаружим, что неравенство в оплате труда приводит к плохой работе команды, то команда может работать лучше с тремя игроками средней цены, чем с одним суперзвезда и два недорогих игрока. Во-вторых, потому что зарплаты большие. часть переговоров по контракту между ассоциациями игроков и владельцами команд, понимание влияния неравенства в оплате труда на производительность может помочь определить оптимальные политики. Например, если неравенство в оплате труда оказывает негативное влияние на производительности, можно привести аргумент в пользу более высокой минимальной заработной платы.

Есть ряд исследований которые рассматривают влияние неравенства в оплате труда на производительность. ДеБрок, Хендрикс и Koenker (2004) изучают влияние неравенства в оплате труда на производительность труда. Высшая лига бейсбола (MLB). Они находят эту плату неравенство связано с низкой производительностью. Фрик, Принц и Винклеманн (2003) рассматривают влияние неравенства в оплате труда во всех четырех основных лигах Северная Америка. Они обнаружили, что неравенство повышает эффективность команды в баскетбол и ухудшает командную игру в бейсболе. Они не находят статистически значимое влияние неравенства на результативность в футболе и хоккей.

В этом документе рассматривается влияние неравенство в производительности в MLB. Он отличается от такового у Деброка, Хендрикса. и Koenker (2004), поскольку в нем используются самые последние данные. В то время как предыдущие авторы использовать данные с 1985 по 1998 год, я использую данные за последние два сезона: 2003 г. и 2004. Еще одно отличие состоит в том, что я использую другую меру оплаты неравенство. Вместо индекса Герфиндаля я использую процент от заработной платы. зарабатывают 20% самых высокооплачиваемых игроков. Я выбрал долю, заработанную топом 20% игроков по двум причинам: его несколько легче вычислить, и его величину легче интерпретировать.

2. Данные

Данные о неравенстве в оплате труда были построены следующим образом. Из США Сегодня в базе данных о зарплатах я собрал годовую зарплату для каждого игрока во всех MLB. команд в сезонах 2003 и 2004 гг. Я суммировал зарплаты всех игроков для каждой команды и каждого сезона, чтобы получить общую платежную ведомость. Активный состав в бейсболе 25, но в базу данных включены зарплаты игроков-инвалидов, как Что ж. Поэтому количество игроков в каждой команде колеблется от 25 до 31. Как мера неравенства в оплате труда, я рассчитал процент заработанной заработной платы 20% самых высокооплачиваемых игроков. Например, для команды из 30 игроков I просуммируйте зарплаты шести самых высокооплачиваемых игроков и разделите эту сумму на общий фонд оплаты труда. Если бы все игроки заработали одинаковую сумму, лучший заплатил бы 20% будет зарабатывать ровно 20% от заработной платы. При неравной оплате труда эта мера выше 20%. Чем выше доля заработной платы, заработанной 20% самых игроков, тем выше неравенство в оплате труда.

Для измерения производительности я использую процент выигранных игр в обычном время года. Эти данные взяты с сайта BaseballReference.com. Это не включает производительность во время чемпионатов лиги или Мировой серии. Однако с 162 игры за регулярный сезон, процент побед можно рассматривать как разумная мера производительности. Это также показатель, используемый DeBrock, Hendricks and Koenker (2004).

Помимо неравенства в оплате труда и производительности, я использую данные об общем заработная плата каждой команды. Это мера финансовых ресурсов, которые могут быть важным фактором, определяющим производительность. Я измеряю заработную плату в текущих долларах и не делать поправку на инфляцию. Пока Доллары 2003 года не совсем сопоставимы с долларами 2004 года, инфляция 2003 года была достаточно низким, чтобы не оказывать существенного влияния на результаты.

В таблице 1 приведены описательные Статистика каждой переменной. В первой строке мы видим, что в среднем самый высокий платят 20% игроков, зарабатывают около 61% от общего фонда заработной платы. Это подразумевает, что на В команде из 30 игроков шесть самых высокооплачиваемых игроков зарабатывают больше, чем остальные 24 игрока. комбинированный. Согласно этому показателю, команда с наиболее справедливой оплатой труда Нью-Йорк Янкиз в сезоне 2003 года, когда 20% лучших игроков заработал только 42% от общего фонда заработной платы. Команда с наибольшим неравенством была Скалистые горы Колорадо в сезоне 2004 года. В этой команде пять игроков заработал более 78% от общего фонда заработной платы команды.

Вторая строка таблицы 1 показывает, что средний процент выигрышей составляет 50%. так и должно быть, поскольку на каждую выигранную игру приходится одна проигранная. У Detroit Tigers самый низкий процент побед в данных — всего 26%. игр, выигранных в сезоне 2003 года. Максимальный процент выигрыша в данные относятся к Сент-Луис Кардиналс, которые выиграли почти 65% своих игр во время сезон 2004 года. Наконец, последняя строка таблицы 1 показывает, что средний фонд заработной платы составляет около 70 миллионов долларов. Диапазон заработной платы довольно поразителен. Он идет от менее чем 20 миллионов долларов за Тампа-Бэй. Лучи более 184 миллионов для Нью-Йорк Янкиз.

Таблица 1: Описательная статистика

	означает	медиана	ст.дев.	мин	макс.
Топ20поделиться (в %)	61,0	61,4	8,0	42,2	78,3
Игры Выиграно (в %)	50,0	г. 51,6	8. 2	26,5	64,8
Заработная плата (в млн долларов США)	70,0	65,3	30,3	19,6	184,2

3. Эмпирические результаты

Я оцениваю три различных спецификации. Зависимая переменная в каждом Спецификация — это производительность, измеряемая процентом выигранных игр. Платить неравенство и общий фонд заработной платы являются независимыми переменными. В таблице 2 показаны полученные результаты. В первой спецификации я регрессирую производительность по общему ресурсу. заработано 20% лучших игроков. Коэффициент на долю топ-20% равен отрицательные и статистически значимые. Это указывает на то, что команды с более высоким неравенство в оплате, как правило, приводит к меньшему количеству побед. Увеличение на один процентный пункт доля заработной платы, заработанной 20% лучших игроков, связана с снижение процента выигранных игр примерно на половину процентного пункта.

Таблица 2: Результаты регрессии

Зависимая переменная: процент выигрыша (в %)
	(1)	(2)	(3)
Перехват	г. 77,3 (7.43)**	59,9 (9.51)**	37,35 (15.37)*
Доля Top20 (в %)	-0,45 (0,12)**	-0,27 (0,13)*	-0,28 (0,13)*
Заработная плата (в млн долларов США)		0,10 (0,04)**
Журнал расчета заработной платы			7,09 (2. 43)**
Р-квадрат	0,19	0,29	0,29
Скорректированный R-квадрат	0,18	0,26	0,27
Количество наблюдений 60. Стандартные ошибки указаны в скобках. ** значимо при 1%, * значимо при 5%

Во вторую спецификацию я включаю общий фонд заработной платы как независимую переменная. Заработная плата – это мера финансовых ресурсов, которая может повлиять на производительность — чем выше фонд оплаты труда, тем выше качество игроков и, как правило, тем лучше производительность. Таким образом, включение заработной платы может повысить точность расчетного коэффициента неравенства в оплате труда. Более важно, возможно, что неравенство в оплате труда коррелирует с общим начисление заработной платы. Если в командах с низким фондом заработной платы больше неравенства в оплате труда, то коэффициент неравенства в оплате труда в спецификации (1) смещен. Действительно, коэффициент корреляции между долей, заработанной 20% лучших игроков и общая заработная плата составляет -0,5. Команды с высоким неравенством в оплате труда могут работать хуже не из-за неравенства в оплате труда, а потому, что они также являются командами с меньший фонд оплаты труда. Таким образом, чтобы измерить влияние неравенства в оплате труда на производительность, мне нужно контролировать общую заработную плату.

После того, как я контролирую общий фонд заработной платы, коэффициент доли 20% лучших остается статистически значимым, но величина существенно падает. Постоянная заработная плата, единица процентный пункт увеличения доли, заработанной самыми высокооплачиваемыми 20%, составляет связано со снижением доли игр на 0,27 процентного пункта. выиграл. Влияние неравенства на производительность не кажется огромной. Например, пять процентов. увеличение неравенства для команды со средним неравенством сместит занять 13 позиций в рейтинге неравенства, но его рейтинг производительности опуститься всего на 2 места. Коэффициент на общую заработную плату положителен и статистически значимый. Увеличение общего фонда заработной платы на один миллион долларов связано с увеличением примерно на 0,1 процентного пункта доли игры выиграны. Это указывает на то, что большие финансовые ресурсы, как правило, улучшают производительность. Добавление фонда заработной платы в качестве независимой переменной привело к увеличению R-квадрат примерно от 0,19до 0,29.

Наконец, в спецификации (3) я включаю логарифм платежной ведомости вместо начисление заработной платы. Я хочу убедиться, что результат в спецификации (2) устойчив к различные функциональные формы. Кроме того, влияние дополнительного миллион долларов может быть меньше для команды со 100-миллионным фондом заработной платы, чем для один с 20-миллионной зарплатой. Таким образом, включение заработной платы в логарифм кажется соответствующий. Коэффициент на долю топ-20% остается статистически значимы примерно с той же величиной. Журнал начисления заработной платы является статистически значимым. Увеличение заработной платы на один процент связано примерно на 0,07 процентных пункта увеличился процент выигранных игр.

4. Заключение

Анализ в этой статье показывает, что неравенство в оплате труда внутри команд MLB имеет негативное влияние на производительность. Эффект остается статистически значимым даже после учета общей заработной платы. Результат тот же, что и у ДеБрок и др. (2004), которые используют данные 19с 85 по 1998 год. Моя статья подтверждает их обнаружение с использованием самых последних данных и с использованием другой меры оплаты неравенство.

Тот факт, что неравенство в оплате труда приводит к снижению производительности, означает, что менеджеры должны стремиться к равной оплате труда в своих командах. Например, вместо найма два недорогих игрока и один суперзвезда, производительность может быть лучше, если три нанимаются игроки средней ценовой категории. Учитывая эти результаты, удивительно, что в бейсболе нет более равного распределения оплаты. Один из возможных объяснение состоит в том, что менеджеры могут заботиться не только о победе, но и о посещаемости. Они могут захотеть подписать дорогую суперзвезду, которая привлечет поклонников. даже если это увеличит неравенство в оплате труда и может снизить производительность.

Приведенные выше выводы имеют ряд ограничений. Во-первых, это неясно, в какой степени результаты могут быть обобщены на другие виды спорта. Каждый спорт требует разной степени сотрудничества между членами команды. Следовательно, взаимосвязь между неравенством в оплате труда и производительностью, вероятно, будет отличаться по видам спорта. Во-вторых, условия ошибки для каждой команды могут быть коррелированы по время. Например, если команда выигрывает много игр за год, учитывая ее платежную ведомость. и неравенство в оплате, эта команда, скорее всего, выиграет много игр в следующем году. также. Следовательно, процедура оценки может нуждаться в корректировке этого автокорреляция. Наконец, могут быть и другие переменные, влияющие на производительность, например зарплата тренера или качество тренировочной базы. Включая это в регрессии также повысит точность моих оценок. как устранить потенциальную пропущенную переменную предвзятость.

Каналы, по которым неравенство в оплате труда влияет на производительность, неясны. Я могу думать о двух возможностях. Во-первых, неравенство в оплате труда приводит к напряженность в коллективе и снижение производительности. Другая возможность что бейсбол требует игроков аналогичного качества. Неравенство в оплате труда, вероятно, связано с неравенством навыков, и это может быть неравенство навыков, которое снижает производительность. Отличный питчер не может выиграть игру, когда аутфилдеры не могут ловить или бросать. Возможно, удастся различить эти два канала опытным путем. Используя статистику по уровню мастерства отдельных игроков, можно построить меру неравенства навыков для команды и включить ее в качестве дополнительного контроля. Коэффициент на неравенство в оплате труда в этом случае отразит влияние неравенства в оплате труда на производительность при неизменном неравенстве навыков. Негативное влияние заработной платы Тогда неравенство будет поддерживать идею о том, что неравенство в оплате труда ведет к напряженности. которые влияют на производительность. Однако это расследование оставлено на будущее. исследовательская работа.

Каталожные номера:

ДеБрок, Лоуренс, Уоллес Хендрикс и Роджер Кенкер. 2004. Оплата и производительность: Влияние распределения заработной платы на результаты на уровне фирм в бейсболе. Журнал спортивной экономики 5 (август): 243261.

Фрик, Бернд, Иоахим Принц и Карина Винкельманн. 2003. Неравенство в оплате труда и команда Производительность: эмпирические данные высших лиг Северной Америки. Международный Журнал рабочей силы 24: 472-491.

Приложение:

Данные с документацией и результатами: MLB.xls

(наверх)

* Я хотел бы поблагодарить Мэри Мар, Югван Сонг, Стивена Шмидту и двум анонимным рецензентам за полезные комментарии. Я тоже благодарны многим студентам Union College за их полезные отзывы.

Бакалавриат Эконометрика и наука о данных

Повлиял ли экономический кризис на уход за пожилыми людьми? Как мы можем стабильно увеличивать прибыль? Как Brexit повлияет на европейскую экономику? Эконометристы помогают ответить на эти вопросы, анализируя реальные данные с помощью математических и статистических моделей. В бакалавриате по эконометрике и науке о данных мы учим вас программировать эти модели и эффективно интерпретировать их результаты.

Отправьте мне краткое содержание программы Посетите День открытых дверей

Помогите решить экономические вопросы

Как эконометр или специалист по данным, вы строите модели, которые могут объяснить исследуемые проблемы и предсказать изменения. С помощью этих моделей вы помогаете организациям и предприятиям решать такие вопросы, как:

Как будут развиваться цены на жилье в ближайшие годы?
Как уменьшить пробки?
Сколько людей будет пользоваться другим видом транспорта, если акциз на топливо увеличится?
Можно ли предсказать, будет ли клиент покупать товар, основываясь на его поведении на веб-сайте?

Подробнее об учебной программе

Объяснение эконометрики и науки о данных

Потратьте 2 минуты, чтобы узнать, что такое эконометрика и наука о данных и почему вы каждый день получаете пользу от работы эконометриков и специалистов по данным.

Карьера

Специалисты по эконометрике и специалистам по данным пользуются большим спросом на рынке труда

Магистр

Безоговорочно имеют право на участие в наших магистерских программах UvA

Специализация

Специализация на эконометрике и науке о данных

Мой семестр: индивидуальная программа

Учеба за границей, стажировка или дополнительная специальность

5 основных причин изучать эконометрику и науку о данных в УВА 7 Учитесь в университете с высоким международным рейтингом
. Вы получите степень бакалавра по эконометрике и науке о данных в Амстердамской школе экономики, входящей в состав Амстердамского университета. Это означает, что вы учились в одном из лучших университетов мира. Мы являемся одним из немногих голландских университетов, входящих в сотню лучших в мире (рейтинг QS и рейтинг университетов мира Times Higher Education). У нас традиционно есть большой экономический отдел, который работает на переднем крае экономических исследований.
Свяжитесь с корпоративным сектором Амстердама
Вдохновляющие гостевые лекции являются важной частью нашей учебной программы. Они дадут вам возможность пообщаться с отраслевыми экспертами и получить первое впечатление о вашей будущей рабочей среде. Кроме того, у нас есть очень активная исследовательская ассоциация (VSAE), которая организует широкий спектр деловых сетевых мероприятий и других интересных мероприятий, таких как международная эконометрическая игра. В этом ежегодном конкурсе принимают участие команды из лучших университетов мира.
Учитесь в небольших лекционных группах
Во время лекций у вас есть много возможностей задать индивидуальные вопросы и обсудить ответы благодаря небольшому размеру групп. Лекторы бросят вызов вашему академическому мышлению, обсуждая теорию и предлагая вам применить полученные знания в реальных бизнес-кейсах, используя реальные бизнес-данные. Вы объединитесь с однокурсниками, чтобы найти решения этих проблем, что расширит ваш кругозор и даст вам отличный опыт обучения.
Специализация по эконометрике или науке о данных
После 2 ^и года программы вы можете выбрать одну из 3 специализаций: эконометрику, науку о данных и бесплатную специализацию. В специализации «Эконометрика» вы узнаете, как строить и использовать эконометрические модели для анализа экономических проблем и выработки рекомендаций по экономической политике. В специализации Data Science основное внимание уделяется большим наборам данных (big data), которые собирают компании. Узнайте, как программировать и настраивать инструменты для анализа этих данных и прогнозирования поведения человека.
Познакомьтесь с нашим оживленным кампусом
Вы будете посещать лекции в кампусе Roeterseiland, прямо в центре Амстердама. Наш кампус предлагает все необходимое для эффективной учебы и общения с однокурсниками. От большой библиотеки и 1100 учебных мест, подключенных к Интернету, до ресторана с хорошим обслуживанием, студенческих пабов и кинотеатра.
Смотреть обзор бакалавра эконометрики и науки о данных от Aurora
Зачем изучать эконометрику и науку о данных в UvA? Посмотрите опыт Авроры со степенью бакалавра в области эконометрики и науки о данных.
После окончания учебы
Эконометристы и специалисты по данным пользуются большим спросом на рынке труда. Как квалифицированный эконометр, вы можете работать в таких организациях, как:
министерство правительства
Центральный банк Нидерландов
консультации
транснациональные корпорации
Подробнее о вашей будущей карьере
Подходит ли вам наша степень бакалавра в области эконометрики и науки о данных?
Студент бакалавриата Коэн Флёгельс менее чем за 1 минуту объясняет, что такое эконометрика и наука о данных и какие карьерные перспективы у эконометрики.
Подходит ли вам эконометрика и наука о данных?
Если вы узнаете себя в следующем профиле, эконометрика и наука о данных могут быть правильным выбором для вас.
Вы любите математику;
Вы свободно владеете английским языком;
Конечно, вы интересуетесь экономикой и социальными вопросами;
Вы способны мыслить абстрактно и аналитически;
Вы способны работать самостоятельно и в группах;
Вы проявляете инициативу.
Подробнее о заявке и поступлении
Copyright: Economics and Business
«Эконометрика и наука о данных — это идеальное сочетание математики с очевидным практическим применением в обществе. Группа небольшая, а значит, есть много возможностей для индивидуального общения с лекторами». Прочтите об опыте Анны в этой программе бакалавриата
«Сравнение эконометрики и науки о данных» и «Актуарная наука 9».0005
Хотите узнать основные различия и сходства между нашими программами бакалавриата по эконометрике и науке о данных и актуарной науке? Или вы все еще не уверены, какая программа вам подходит? Ознакомьтесь с инфографикой.
Взгляните на сравнение
Факты и цифры
Дипломная программа Бакалавр эконометрики и науки о данных
Режим Полная занятость
Кредиты 180 кредитов ECTS, 36 месяцев
Язык обучения английский
Начинается с сентябрь
Код CROHO 59332
Местоположение Кампус Roeterseiland
Больше фактов и цифр об этом исследовании: Проверьте факты и цифры Эконометрика и наука о данных
Conscientia Beam || conscientiabeam.
com
Содержание:
1. Введение
2. Целостность исследования
3. Редакционный процесс
4. Рецензирование

7. Плагиат
8. Дублирование и избыточная публикация
9. Конфликт интересов
10. Декларация о финансировании
11. Клевета, диффамация и свобода слова
12. Опровержение, исправления и выражение озабоченности
13. Манипуляция изображениями, фальсификация и изготовление
14. Мошеннические исследования и неправомерные исследования
15. Версии и адаптации
16. Прозрачность
17. Данные и подтверждающие доказательства
18. Целостность записи
19. Добросовестный доступ
и 20. Авторское право Лицензирование
21. Маркетинговые коммуникации
22. Реклама
23. PR / средства массовой информации
24. Метрики, использование и отчетность
Публикационная этика — это основные практики, включающие политику и правила, необходимые журналу для достижения наивысших рангов честности. Наша этика публикации включает следующие аспекты, которыми мы руководствуемся в нашей повседневной деятельности и помогаем нам в достижении наших целей.
1. Введение
Quarterly Journal of Econometrics Research ( QJER ) (E-ISSN: 2411-0523) уделяет особое внимание этической целостности своего академического содержания и процесса публикации. С этой целью QJER следует редакционным правилам, положениям об этике публикаций и злоупотреблениях, изложенным в Кодексе поведения и рекомендациях для редакторов журналов (Комитет по этике публикаций, COPE, 2011 и 2018).
Справочный номер
Комитет по этике публикаций (2011 г.). Кодекс поведения и практические рекомендации для редакторов журналов. (Скачать) .
Комитет по публикационной этике (2018 г. ). Кодекс поведения и передовой опыт для редакторов журналов. (Скачать) .
Кроме того, мы также следуем стандартам и руководящим принципам передовой практики, установленным другими соответствующими отраслевыми ассоциациями, такими как Международный комитет редакторов медицинских журналов (ICJME) и Всемирной ассоциации медицинских редакторов (WAME). Все внешние рекомендации, которым мы следуем, указаны в соответствующих разделах ниже. Наши редакторы, рецензенты и авторы часто обращаются к этим правилам разделов, чтобы сохранить целостность академического содержания и процесса публикации. Мы надеемся, что эти рекомендации будут полезны авторам, рецензентам и редакторам.
2. Честность исследований
Честность исследований означает использование честных и поддающихся проверке методов при проведении исследований и обеспечение научной и профессиональной честности исследователей. Это также включает в себя соблюдение правил, положений, руководств и соблюдение общепринятых профессиональных кодексов или норм, в том числе
Честность и ответственность при проведении исследований.
Демонстрировать строгость, тщательность и превосходство в представлениях.
Прозрачность, справедливость и открытое общение.
Забота и уважение ко всем участникам и субъектам исследований.
Вышеуказанные принципы, а именно честность, справедливость и подотчетность, закреплены в наших правилах этики. Любой, кто обнаружит это исследование, опубликованное QJER нарушает вышеуказанные принципы руководства COPE, следует немедленно сообщить об этом нашему редакционному комитету по электронной почте: [email protected]. Проблемы будут немедленно рассмотрены в соответствии с рекомендациями COPE, и вопрос будет передан в наш Комитет по этике публикаций с должным вниманием.
3. Редакционный процесс
Существует четыре основных этапа редакционного процесса перед отправкой в печать: (i) переписывание или исправление рукописи на основе обзора (ii) основное или содержательное редактирование (iii) редактирование копии и ( iv) Вычитка. Все редакционные решения по статьям, представляемым в наши журналы, принимаются внешними академическими редакторами и основываются на независимых рецензиях. QJER академические редакторы несут полную ответственность и полномочия по отклонению/принятию статьи. Эти решения основаны на релевантности статьи тематике журнала и ее академическом качестве, а также на потенциальной исследовательской инновации и достоверности исследования.
Важным аспектом редакционного процесса является его конфиденциальность. QJER Редакторы и сотрудники редакции гарантируют конфиденциальность присланных статей, которые не разглашаются никому, кроме рецензентов, редакционной комиссии и издателя, в случае необходимости. Ни у одного из членов редколлегии или рецензентов нет конфликта интересов в отношении принятия или отклонения присланных статей. Мы придерживаемся двойного слепого рецензирования в процессе рецензирования и сохраняем анонимность рецензентов. В конце концов, при обнаружении ошибок мы поощряем публикацию исправлений, а также опровержений. В случае обнаружения каких-либо несоответствий в нашей этике публикации, пожалуйста, свяжитесь с нами по электронной почте: [email protected].
4. Рецензирование
В нашем процессе рецензирования участвуют квалифицированные и опытные независимые исследователи (например, преподаватели университетов, академики) в соответствующих областях исследований. Эти рецензии оценивают представленные рукописи на оригинальность, достоверность и значимость для цели и сферы деятельности журнала. Процесс рецензирования также помогает редакторам отфильтровывать недействительные или плохо написанные статьи.
Наши ожидания от рецензентов включают:
Решения о представлении должны быть объективными, свободными от какой-либо предвзятости и предвзятости.
Комментарии, предложения и мнения по обзору должны быть четко выражены и сопровождаться аргументами.
Оперативность имеет важное значение для нашего процесса проверки. Мы ожидаем, что если рецензент не сможет просмотреть статью или не уложится в установленные сроки, рецензент должен сообщить нам об этом и отказаться от процесса рецензирования.
У рецензентов не должно быть конфликта интересов в отношении материалов, авторов и/или агентств, финансирующих исследования.
Ожидается, что рецензенты также укажут на последние и релевантные опубликованные работы, если они не процитированы в представленных рукописях.
Конфиденциальность должна соблюдаться для всех статей, представляемых на рецензирование. Это включало комментарии, обзоры, сильные и слабые стороны, решения относительно приемлемости.
Эти рекомендации и политики, относящиеся к процессу рецензирования QJER , четко представлены на веб-сайте журнала в соответствии с рекомендациями COPE по процессу рецензирования.
5. Авторство и соавторство
Любое лицо, принимающее участие в исследованиях, может быть соавтором. Участие также включает авторство, потому что этика публикации требует, чтобы вклад каждого отдельного автора был указан при представлении исследования для публикации. Существуют различные нормы, определяющие, кто должен быть указан в качестве автора, некоторые из которых следующие:
Тот, кто вносит существенный вклад в концепцию или дизайн исследовательской работы; или способствовал получению, анализу или интерпретации данных исследования; и/или
Тот, кто составил рукопись или критически пересмотрел ее и предложил важное интеллектуальное содержание; и
Тот, кто готовит окончательную версию для публикации; и
Тот, кто несет ответственность за все аспекты исследовательской работы и обеспечивает надлежащее расследование и решение вопросов, связанных с точностью или целостностью любой части работы.
Кроме того, мы рекомендуем авторам указывать имена лиц, которые помогали в завершении рукописи, в разделе «Благодарности» в знак признания их вклада. Один из авторов должен быть автором корреспонденции, который должен вести всю корреспонденцию, связанную с рукописью, до, во время и после публикации. действовать от их имени во всех вопросах, касающихся публикации рукописи.
Существуют обширные руководства COPE по авторству и соавторству, его определению, сфере действия и даже спорам, связанным с авторством. См. https://publicationethics.org/authorship. Наши редакторы часто обращаются к этим рекомендациям всякий раз, когда возникает какой-либо спор об авторстве. Это интегрирует нас с установленными отраслевыми стандартами и обеспечивает прозрачность.
Кроме того, мы следуем установленным и новым отраслевым стандартам для повышения прозрачности авторства (например, ORCID). Мы также поддерживаем инициативы, обеспечивающие прозрачность авторства и участия, такие как таксономия CRediT. Если вы хотите сообщить о любых расхождениях в авторстве и соавторстве, свяжитесь с нами по электронной почте: publishingethics@conscientiabeam. com.
6. Этические принципы использования участников исследования
QJER требует, чтобы все авторы оценивали, существует ли какая-либо физическая или психологическая опасность во время проведения исследования, в котором участвуют люди, будь то пациенты, добровольцы или здоровые люди. Такие исследования могут быть классифицированы как фундаментальные (экспериментальные), клинические и эпидемиологические исследования, подготовленные как когортное исследование, исследование случай-контроль или перекрестное исследование. Следователи обязаны полностью раскрывать информацию о любом таком риске или опасности, которым подвергаются люди-участники. Будет обязательным получение информированного согласия от всех таких участников-людей, чтобы гарантировать благополучие и достоинство участников. Отсутствие полного раскрытия информации до получения информированного согласия может привести к задержке или отклонению рукописи.
Демографические данные также должны включать количество, пол, возрастной диапазон и состояние здоровья участников-людей. Хотя выплаты здоровым добровольцам, участвующим в исследованиях, допустимы при условии, что такие выплаты предназначены для возмещения расходов или компенсации за время и неудобства и не находятся на уровне, который может побудить людей принять участие в исследованиях. Такие исследования на людях должны проводиться только с одобрения институционального этического комитета.
Ссылки
https://www.ukri.org/councils/mrc/guidance-for-applicants/5-ethics-and-approvals/5-2-human-participants-in-research/
https:// www.gla.ac.uk/media/Media_515060_smxx.pdf
https://www.nhmrc.gov.au/about-us/publications/national-statement-ethical-conduct-human-research-2007-updated-2018
7. Плагиат
Плагиат определяется как использование без указания авторства больших частей текста и/или данных или любой ранее опубликованной работы без согласия, упоминания или подтверждения и мошенническим образом выдается за свою собственную работу. Он также может включать текст(ы), иллюстрации, музыкальные цитаты, расширенные математические выводы, компьютерные коды, материалы, загруженные с веб-сайтов или извлеченные из рукописей; опубликованные и неопубликованные материалы, в том числе лекции, презентации и т.п. Автор обвиняется в плагиате, если в обсуждениях имеет место акт незначительного копирования коротких фраз; или дословное (дословное) копирование больших частей опубликованной статьи; или воспроизведение основных частей ранее опубликованной статьи, таких как текст, таблицы и рисунки; или перефразирование больших текстов без дословного копирования текста; или повторение собственного ранее опубликованного текста автора, что называется самоплагиатом, без ссылки на предыдущую работу. COPE предоставляет четкие рекомендации по процессам (Что делать, если вы подозреваете плагиат?) необходимо соблюдать для проверки плагиата при обнаружении до и после публикации.
Кроме того, есть инструкции, как проверять все материалы с помощью соответствующих инструментов проверки на плагиат. Мы используем программное обеспечение для проверки на плагиат CrossCheck на платформе iThenticate для всех рукописей, представленных для публикации. Это помогает редакторам выявлять плагиат во всех представленных материалах. Материалы, содержащие подозрение на плагиат, полностью или частично, отклоняются. Если после публикации будет обнаружен плагиат, мы можем отозвать статью. Мы ожидаем, что наши читатели, рецензенты и редакторы выскажут любые подозрения в плагиате, либо связавшись с соответствующим редактором, либо отправив электронное письмо по адресу:[email protected].
8. Дубликат и избыточная публикация
Подача новой рукописи, содержащей те же гипотезы, данные, вопросы для обсуждения и/или выводы, что и ранее опубликованная рукопись, называется дублирующей публикацией. Это похоже на плагиат, но вместо дословного копирования фраз те же данные, изображения и исследовательская гипотеза воспроизводятся в другой статье. COPE классифицирует дубликаты публикаций как серьезные и незначительные правонарушения. Серьезным правонарушением считается дублирование публикации на основе одного и того же набора данных с идентичными выводами и/или доказательствами, которые авторы пытались скрыть избыточностью, например, изменив название или порядок авторов или не ссылаясь на предыдущие статьи. Незначительное правонарушение, также называемое «нарезкой салями», определяется как дублирование публикации с некоторым элементом избыточности или законного повторения или повторного анализа (например, подгруппа/расширенное последующее наблюдение/повторные методы).
См. определение избыточной публикации COPE, доступное по адресу:
https://publicationethics.org/category/keywords/redundant-publication.
Мы не поддерживаем существенное дублирование публикаций, если только наши редакторы не рекомендуют, чтобы это усилило академический дискурс и способствовало исследованиям. Мы публикуем только тогда, когда у нас есть четкое разрешение от первоначального издателя при цитировании исходного источника. Мы ожидаем, что наши читатели, рецензенты и редакторы выскажут любые подозрения в дублировании или повторении публикации, либо связавшись с соответствующим редактором, либо отправив электронное письмо по адресу:[email protected]. Такие избыточные публикации отзываются в соответствии с блок-схемами COPE https://publicationethics.org/guidance/Flowcharts.
9. Конфликты интересов
Конфликты интересов, также известные как конкурирующие интересы, могут представлять собой финансовые, личные, социальные или иные интересы, которые прямо или косвенно влияют на поведение автора в отношении представленной рукописи. Прямой конфликт интересов возникает, когда авторы получают выгоду в виде акций, патентов, занятости от текста/содержания статьи. Косвенные конфликты интересов возникают в форме исследовательских грантов, средств или гонораров и т. д., полученных за опубликованный контент. Конфликт интересов также может широко затрагивать общественность, если результаты обобщенного и эмпирического исследования ведут только к личной выгоде. Примеры включают конфликт между исследователем и соисследователями, между исследователями и субъектами исследования, а также такие факторы, которые ставят под угрозу целостность области исследования в целом или ее достоверность. Конфликты также могут возникать в отношении финансовой или нефинансовой поддержки, получаемой от отдельных лиц, учреждений, социальных и экономических организаций, групп политического давления и академических агентств.
QJER настаивает на выявлении такого реального или потенциального конфликта интересов на всех этапах исследования, начиная с подачи заявок на финансирование, набора участников и получения их согласия, публичного раскрытия информации и даже после публикации, если результаты используются для коммерциализации или поиска патенты и авторские права. Если с соответствующим автором не требуется задокументировать соглашение или официальное заявление о конфликте интересов до и после публикации, требуется краткое письменное заявление во время подачи исследования. Однако соответствующий автор сначала обобщает и раскрывает любые конкурирующие интересы в сопроводительном письме в форме самодекларации. Редактор тщательно изучит, есть ли необходимость внести поправки в план исследования, попросив соответствующего автора прояснить любые вопросы, если исследование имеет или может иметь конфликт интересов до и после публикации.
Впоследствии редактор также должен решить, будут ли такие конкурирующие интересы мешать объективности исследования или представлять угрозу его достоверности после публикации. Затем редактор предпринимает прозрачные шаги, чтобы попросить соответствующего автора раскрыть нормы конфликта интересов в рамках исследовательской процедуры в тексте (если конфликт интересов такого типа и серьезности, которые затрагивают участников исследования) и недвусмысленно упомянуть, что то же самое было раскрыто участникам и получено их согласие) и/или одновременно добавить конфликт заявлений в конце статьи (до ссылок) вместе с другими раскрытиями.
Мы также ожидаем, что наши читатели и рецензенты сообщат о любом нераскрытом конфликте интересов в отношении работы, опубликованной или рассматриваемой в нашем журнале, нашему редактору или по электронной почте [email protected].
Ссылки
https://publishing.aip.org/resources/researchers/policies-and-ethics/conflict-of-interests/
https://www.nhmrc.gov.au/about-us/publications /australian-code-responsible-conduct-research-2018
https://researchsupport.admin.ox.ac.uk/governance/integrity/conflict/examples
https://www.nhmrc.gov.au/file/14384/download?token=gje4DNtT
10. Декларация о финансировании
QJER обязывает всех авторов добавлять заявление о подтверждении финансирования в качестве отдельного заголовка. в разделе «Благодарности» перед ссылками. В этом заявлении будут указаны все источники финансирования, полученные для исследования, представленного в журнал. Это заявление по-прежнему требуется, даже если нет полученного финансирования. Автор может написать « Автор(ы) не получали финансовой поддержки для исследования, авторства и/или публикации этой статьи». Финансовая поддержка исследования включает в себя все виды поддержки, включая заработную плату, оборудование, расходные материалы, возмещение расходов на участие в симпозиумах и другие расходы финансирующих агентств. Название финансирующего агентства должно быть написано полностью, за ним следует номер гранта и год получения гранта. Если исследование было поддержано более чем одним финансирующим агентством, все названия агентств должны быть четко указаны с соответствующими номерами грантов. Если авторы считают, что такая информация о финансировании может поставить под угрозу их анонимность и/или повлиять на рецензирование, они могут не предоставлять эту информацию и представить ее вместе с окончательно принятой рукописью. В случае нескольких авторов, и если каждый автор получил индивидуальные гранты, то же самое должно быть заявлено индивидуально, в случае обнаружения недостоверной информации о финансировании после публикации журнал имеет право внести исправление.
11. Клевета, клевета и свобода выражения мнений
Клевета и клевета — это два гнусных явления, которые затрагивают репутацию человека и называются диффамацией. Клевета — это письменная диффамация, а клевета — устная диффамация. Некоторые письменные стенограммы или рукописи, представленные для публикации, также подпадают под категорию клеветы. Когда какой-либо редакционный комитет стремится защитить репутацию или предотвратить любую диффамацию, это неизменно рассматривается как нарушение свободы выражения мнений.
Наш журнал считает свободу слова правом автора, но мы не поддерживаем публикацию ложных заявлений, которые могут нанести ущерб репутации отдельных лиц, групп или организаций. Наша юридическая команда уделяет особое внимание любым проверкам на предмет клеветы перед публикацией или обвинениям в клевете. Мы уважаем свободу выражения мнений авторов и позволяем им выражать свои убеждения, мысли, идеи и эмоции по различным вопросам без какой-либо цензуры, при условии, что они не приравниваются к клевете или диффамации.
12. Отзыв, исправление и выражение беспокойства
QJER касается отзывов, исправлений или выражения беспокойства в соответствии с Руководством COPE, доступным здесь https://publicationethics.org/retraction-guidelines.
Статья может быть отозвана, если
Имеются явные доказательства того, что выводы недостоверны либо в результате просчета или экспериментальной ошибки, либо в результате фабрикации или фальсификации
Является плагиатом
Его содержание опубликовано без надлежащего уведомления или раскрытия информации редактору, разрешения на повторную публикацию или обоснования
Авторские права нарушены
Что касается исправлений, если ошибка допущена автором непреднамеренно, QJER выдает исправление или если ошибка связана с членом редакционной комиссии, мы выпускаем опечатку. Наше производственное подразделение может вносить незначительные изменения в набор текста или корректуру, но любые существенные исправления выполняются в соответствии с Руководством по отзыву материалов COPE.
QJER публикует выражение обеспокоенности, если мы выявляем обоснованные опасения или подозрения и считаем, что читатели должны быть осведомлены о такой потенциально вводящей в заблуждение информации. Мы следуем рекомендациям COPE, чтобы запланировать выражение таких опасений, как указано в Руководстве COPE по отзыву. Все такие опасения включают в себя цитирование оригинальной статьи и разъяснение опасений редактора по поводу ее содержания. Мы заботимся о том, чтобы не нарушать индексацию и абстрагирование ссылок и чтобы они были доступны. В конце концов, при обнаружении ошибок мы поощряем публикацию исправлений, а также опровержений. В случае возникновения каких-либо вопросов, опасений или проблем, связанных с отзывами, свяжитесь с нами по электронной почте: publishingethics@conscientiabeam. com.
Ссылка
COPE (2019) Руководство по отзыву COPE — на английском языке. https://doi.org/10.24318/cope.2019.1.4 Версия 2: ноябрь 2019 г.
https://publicationethics.org/retraction-guidelines.
13. Манипуляции с изображениями, фальсификация и изготовление
Манипуляции с изображениями происходят, когда изображения или встроенные в них данные изменяются таким образом, что изображения могут искажать полученные на их основе результаты. Если нет законных причин для изменения изображений, мы не ожидаем, что авторы изменят изображения, так как это может привести к фальсификации, фабрикации или искажению полученных данных.
Фальсификация данных – это манипулирование исследовательскими данными, методами или материалами, процессами, выводами и результатами с целью создания ложного впечатления. Фабрикация данных — это преднамеренное искажение данных исследования путем подделки результатов, искажения результатов.
QJER разрешает манипулирование изображениями, где это необходимо, но с целью исправления изображений, но не в степени фальсификации и изготовления. Ожидается, что авторы объявят, где производятся манипуляции; и предоставить оригинальные изображения по запросу. Все политики и процедуры для решения проблем, связанных с манипулированием изображениями, фальсификацией и фальсификацией данных, регулируются рекомендациями COPE, доступными здесь https://publicationethics.org/retraction-guidelines.
14. Мошеннические исследования и недобросовестные исследования
Мошеннические исследования являются нарушением стандартного кодекса поведения и этики публикаций в научных исследованиях. Это преднамеренный обман, совершенный для личной выгоды или нанесения ущерба другому лицу путем преднамеренной фальсификации и/или фабрикации данных исследований и предоставления вводящих в заблуждение сообщений о результатах.
Нарушения при проведении исследований включают плагиат, искажение результатов исследований и т. д., помимо фабрикации и фальсификации данных и результатов исследований. Небрежное отклонение от принятых практик и несоблюдение установленных протоколов также приравнивается к неправомерным действиям в Исследовательском отделе. Это также включает преднамеренное и несанкционированное разглашение результатов исследований, материалов, письменных документов или устройств, используемых в исследованиях.
QJER подчеркивает целостность контента. Мы ссылаемся на руководящие принципы и положения COPE по Кодексу поведения и Руководящие принципы передовой практики для редакторов журналов и Руководящие принципы надлежащей практики публикации для расследования любого потенциального мошенничества или неправомерных действий при проведении исследований. В случае любого непреднамеренного промаха мы немедленно отзываем опубликованный контент.
15. Версии и адаптации
Одним из доказательств соблюдения рекомендаций COPE и издательской этики является то, что QJER не выпускает какие-либо версии наших опубликованных материалов в разных географических, культурных, лингвистических и экологических регионах. Наши авторы разбросаны по многим географическим регионам, языкам и культурам, но мы не модифицируем опубликованный контент, чтобы он соответствовал лингвистическим или идеологическим требованиям какого-либо региона. Мы также не идем на компромисс в отношении качества, эффективности или фактической точности содержания исследования и не позволяем этому противоречить нашему Кодексу этики, указанному в COPE 9.2957 Руководство по надлежащей практике публикации .
16. Прозрачность
Прозрачность исследований основывается на правдивости и честности исследовательских публикаций. Мы ожидаем, что авторы будут прозрачны в своих исследованиях. Прозрачность данных означает доступность данных независимо от того, где они находятся или какое приложение создало их. Во-вторых, прозрачность данных также требует гарантии того, что данные точны и получены из достоверных источников. Прозрачность исследований также позволяет читателям уверенно использовать данные для поддержки своих эмпирических исследований.
QJER придерживается Принципов прозрачности и передовой практики COPE в области научных исследований.
17. Данные и подтверждающие доказательства
Чтобы обеспечить доверие, честность и прозрачность данных, QJER ожидает, что авторы будут вести точные записи подтверждающих доказательств, таких как заполненные анкеты, стенограммы интервью, коды, и другой исследовательский материал. Иногда такие данные могут потребоваться для проверки и воспроизведения новых результатов, а также для подтверждения доказательств по обоснованному запросу. Если это разрешено соответствующими органами и финансирующим агентством, мы рекомендуем авторам отправлять данные исследований в подходящее хранилище или место для совместного использования и дальнейшего использования другими; и/или предоставить заявление о доступности данных или источник, где данные можно найти.
18. Целостность записей
QJER ведет учет всех наших публикаций вместе с метаданными, состоящими из томов, выпусков и номеров страниц каждой публикации. Наша главная цель — в первую очередь обеспечить доступность метаданных для всех в пределах юрисдикции без нарушения законов страны и без изменения содержания исследований в соответствии с географическим, языковым или культурным разнообразием. В случае опровержения или исправления, когда нам нужно изменить наши публикации, мы сохраняем индексацию и доступ к информации, насколько это возможно. Таким образом, мы сохраняем целостность наших мета-записей.
19. Честный доступ
QJER верит в бесплатный и честный и недорогой доступ ко всему нашему цифровому контенту для исследователей во всех географических регионах мира. С этой целью мы организуем такие мероприятия, как семинары, вебинары, конференции и участвуем в инициативах по глобальному доступу, чтобы обеспечить более широкий доступ к нашему опубликованному контенту в открытом доступе. QJER также отменяет APC для авторов из стран с низким и средним уровнем дохода, которые не в состоянии платить APC.
20. Авторское право и лицензирование
В академических исследованиях авторское право — это вид интеллектуальной собственности, который защищает оригинальную творческую работу автора. После публикации статьи в Интернете авторские права принадлежат Conscientia Beam, но опубликованные статьи доступны для свободного скачивания. Conscientia Beam позволяет читателям беспрепятственно читать ваши исследования, а авторам — развивать свою работу в некоммерческих целях. Это означает, что автор может поделиться статьей/аннотацией на личном веб-сайте в любой момент после публикации статьи (включая публикацию в Facebook, группах Google и LinkedIn, а также ссылку из Twitter). Автор может отправить статью в репозиторий исследовательского учреждения, указав первоисточник публикации. Однако, если автор желает перепечатать опубликованную статью как главу в своей книге или других книгах, необходимо получить разрешение правообладателя (Conscientia Beam).
21. Маркетинговые коммуникации
QJER использовать платформы социальных сетей и другие электронные средства массовой информации для распространения нашего контента и привлечения читателей к нашим публикациям. Мы пытаемся привлечь новых читателей с помощью быстрых способов связи, таких как электронная почта, Twitter и Facebook. Наша редакционная коллегия и рецензенты знакомы с политикой и практикой социальных сетей и планируют свою рекламную и маркетинговую деятельность, придерживаясь норм и стандартов соответствующего регулирующего органа, такого как Руководство по маркетингу публикаций Управления по стандартам рекламы (или эквивалентных органов, применимых к нашим глобальным офисы). Такая коммуникация в целях маркетинга и рекламы содержания журнала осуществляется не за счет целостности его содержания.
22. Реклама
QJER использует очень конкретную, уместную и только самую важную рекламу в наших онлайн-публикациях. Логотипы индексирующих органов, таких как Scopus, ERIC, WoS и других, показаны для информирования читателей о статусе индексирования журнала. Такая реклама не зависит от того, что мы публикуем, и не имеет отношения ни к содержанию рукописей, ни к тематике специальных выпусков.
Мы следуем этике публикации исследований Руководство по надлежащей практике публикации , в то время как мы используем обязательную и ограниченную рекламу. Мы также придерживаемся рекомендаций Управления по стандартам рекламы (ASA) https://www.asa.org.uk/resource/publications.html в отношении наших правил защиты данных, маркетинга публикаций и наших внутренних процедур соответствия.
23. PR/СМИ
Комитет по связям с общественностью/СМИ QJER состоит из членов редколлегии, а также нескольких авторов, которые продвигают журнал среди своих академических коллег в университетах и учреждениях. Для этого мы следуем Кодексу поведения соответствующих регулирующих органов, включая COPE 9.2957 Руководство по надлежащей практике публикации . Мы строго соблюдаем нормы и стандарты, когда нам необходимо выпускать пресс-релизы или другие сообщения СМИ на семинарах и конференциях. Если наша деятельность в области PR/медиа касается наших авторов, редакторов или рецензентов, мы информируем их о деятельности в СМИ с упоминанием их имен. Нашим редакторам и рецензентам, участвующим в деятельности, связанной со средствами массовой информации или рекламой, рекомендуется ознакомиться с Кодексом поведения Международной ассоциации по связям с общественностью (IPRA) и соблюдать его https://www.
No related posts.
Навигация по записям
Предыдущая статьяТаблица синусов и: Таблица синусов и косинусов
Следующая статьяОпределение подобные треугольники: Подобные треугольники — урок. Геометрия, 8 класс.
Добавить комментарий Отменить ответ
Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *
Комментарий *
Имя *
Email *
Сайт

Найти:
Рубрики
Геометрия
Математика
Физика
Химия
Школьная жизнь
Разное
© 2015 - 2019 Муниципальное казённое общеобразовательное учреждение «Таловская средняя школа»
Карта сайта