Zróżnicowanie odpowiedzi respondentów testu koniunktury w świetle miarentropii
##plugins.themes.bootstrap3.article.sidebar##
##plugins.themes.bootstrap3.article.main##
Abstrakt
Opracowanie prezentuje wyniki zastosowania empirycznej miary entropii rozkładu prawdopodobieństwa w celu oceny zawartości informacyjnej danych pochodzących z testu koniunktury Instytutu Rozwoju Gospodarczego SGH. Miary entropii wyznaczane są dla realizacji i oczekiwań wyrażanych w teście koniunktury, dla wszystkich pytań kwestionariusza kierowanego do przedsiębiorstw przemysłowych, w podziale na sektory własnościowe, klasy wielkości oraz sektor działalności wg klasyfikacji PKD. Z przeprowadzonej analizy empirycznej wynika, że zastosowanie miar entropii statystycznej pozwala zróżnicować odpowiedzi respondentów w przekroju badanych zmiennych ekonomicznych (pytań testu koniunktury) oraz wielkości i sektora działalności przedsiębiorstwa. Szczególnie wysoka niepewność związana jest z pytaniami o wielkość produkcji, portfel zamówień ogółem i zamówień eksportowych, a najmniejsza - z pytaniem o ceny. Przedsiębiorstwa małe cechuje szczególnie wysoka niepewność związana z prognozowaniem i oceną bieżącej sytuacji finansowej, a przedsiębiorstwa duże - wysoka zmienność entropii, odzwierciedlająca znaczące wahania rozkładu odpowiedzi z miesiąca na miesiąc. (abstrakt oryginalny)
##plugins.themes.bootstrap3.article.details##
Bibliografia
Adamowicz E., Dudek S., Pachucki D., Walczyk K., Wahania cykliczne w Polsce i strefie euro, „Prace i Materiały Instytutu Rozwoju Gospodarczego”, nr 89, Szkoła Główna Handlowa, Warszawa 2012
Adamowicz E., Walczyk K., Koniunktura w przemyśle, badanie okresowe nr 283, Szkoła Główna Handlowa, Warszawa 2012
Borgesi S., Global sustainability: Social and environmental conditions, Palgrave Macmillan, Basingstoke 2008
Chomątowski S., Sokołowski A., Taksonomia struktur, „Przegląd Statystyczny”, nr 2, 1978, s. 217-226
Czaja S., Teoriopoznawcze i metodologiczne konsekwencje wprowadzenia prawa entropii do teorii ekonomii, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej im. O. Langego we Wrocławiu, Wrocław 1997
Doszyń M., Skłonności a entropia, „Przegląd Statystyczny”, nr 9, 2002, s. 73-78
Doszyń M., Entropie warunkowe i bezwarunkowe jako miary stopnia nieokreśloności badanych zbiorowości ze względu na wybrane skłonności, w: Metody ilościowe w ekonomii, pr. zb. pod red. J. Hozer, „Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego”, nr 450, s. 69-83, Szczecin 2007
Foster J. E., Sen A., On economic inequality, Oxford University Press, 1997
Georgescu-Roegen N., The entropy law and the economic process, Harvard University Press, Cambridge 1971
Jaynes E. T., How should we use entropy in economics?, St. John’s College, Cambridge 1991 (http://bayes.wustl.edu/etj/articles/entropy.in.economics.pdf)
Kamiński B., Okólski M., Teoria ekonomii a entropia, „Ekonomista”, nr 2, 1979, s. 345-372
Kempa W., Zastosowanie entropii empirycznej w badaniu związku korelacyjnego dwóch cech, „Przegląd Statystyczny”, nr 49, 2002, s. 163-173
Kowalczyk H., O eksperckich ocenach niepewności w ankietach makroekonomicznych, „Bank i Kredyt”, nr 5, 2010, s. 101-122
Manteuffel Szoege H., Wybrane aspekty zrównoważonego rozwoju obszarów wiejskich z punktu widzenia ekonomiki środowiska, „Zeszyty Naukowe Akademii Rolniczej we Wrocławiu”, nr 540, 2006, s. 303-310
Marcinkowska I., Ruzik A., Strawiński P., Walewski M., Badanie struktury i zmian rozkładu wynagrodzeń w Polsce w latach 2000–2006, Departament Analiz Ekonomicznych i Prognoz, Ministerstwo Pracy i Polityki Społecznej, Warszawa 2008
Michałowski A., Przestrzenne usługi środowiska w świetle założeń ekonomii zrównoważonego rozwoju, „Problemy Ekorozwoju”, nr 6, 2011, s. 117-126 (http://ekorozwoj.pol.lublin.pl/no12/l.pdf)
Przybyszewski R., Wędrowska E., Aksjomatyczna teoria entropii, „Przegląd Statystyczny”, nr 52, 2005, s. 85-101
Raine A., Foster J., Potts J. (2006) The new entropy law and the economic process, Ecological Complexity nr 3, s. 354–360
Rényi A., On measures of entropy and information, „Proceedings of the 4th Berkeley Symposium on Mathematics, Statistics and Probability”, nr 1, 1961, s. 547-561
Rifkin J., Howard T., Entropia. Nowy światopogląd, Wydawnictwo KOS, Katowice 2008 Shannon C. E., A mathematical theory of communication, „The Bell System Technical Journal”, nr 27, 1948, s. 379-423, 623-656.
Theil H., Economics and information theory, North-Holland Publishing Company, Amsterdam 1967
Tomczyk E., Application of measures of entropy, information content and dissimilarity of structures to business tendency survey data, „Przegląd Statystyczny”, nr 58, 2011, s. 88-101
Tomczyk E., Information content of survey data: applications of entropy and dissimilarity measures, Department of Applied Econometrics Working Paper nr 3-12, 2012(http://www.sgh.waw.pl/instytuty/zes/wp/aewp 03-12.pdf)
Wędrowska E., Oczekiwana ilość informacji o zmianie struktur jako miara niepodobieństwa struktur, referat przedstawiony na konferencji XI Ogólnopolskiego Seminarium Naukowego prof. Zygmunta Zielińskiego pt. „Dynamiczne modele ekonometryczne”, Toruń 2009
Wędrowska E., Classification of objects on the base of the expected information value, „Olsztyn Economic Journal”, nr 5, 2010, s. 78-89
Wędrowska E., Forkiewicz M., Entropia w algorytmach opartych na ewolucji populacji, w: Informacja w społeczeństwie XXI wieku, pr. zb. pod red. M. Rószkiewicz i E. Wędrowskiej, Szkoła Główna Handlowa, Warszawa 2005
Włodarczyk J., Koncentracja i rozpraszanie pieniądza w systemie fiskalnym, w: Nierówności społeczne a wzrost gospodarczy. Modernizacja dla spójności społeczno-ekonomicznej, pr. zb. pod red. M. G. Woźniak, Wydawnictwo Uniwersytetu Rzeszowskiego, Zeszyt 19, 2011, s. 67-77 (http://www.univ.rzeszow.pl/ekonomia/zeszyty/Zeszyt19/04.pdf)