Przewidywanie tendencji rozwoju społeczno-ekonomicznego w Polsce na podstawie poziomu nierówności dochodowych z zastosowaniem modelu VAR

Michał Litwiński

Abstract

Recently, there has been observed intensified considerations on socioeconomic development and its relationship with income inequalities in Poland. There exists also a need to forecast the tendencies further. The scientific problem of the paper concerns the possibilities to predict socio-economic development on the basis of the level of income inequalities in Poland. The aim of the research in the paper is to propose using the VAR model that could be a basis for predictions in that scope. A model was estimated using data for the years 2004-2014. Socio-economic development was forecasted for the years 2015-2017.
Author Michał Litwiński (WE / KSiF)
Michał Litwiński,,
- Department of Sociology and Philosophy
Other language title versionsForecasting the Tendencies of Socio-Economic Development in Poland on the Basis of the Level of Income Inequalities Using the VAR Model
Journal seriesStudia Oeconomica Posnaniensia, ISSN 2300-5254, e-ISSN 2449-9099, (B 10 pkt)
Issue year2017
Vol5
No11
Pages159-178
Publication size in sheets0.95
Keywords in PolishDochody, Dochody ludności, Dochód narodowy, Miernik ryzyka (VaR), Model wektorowej autoregresji, Rozwój społeczno-gospodarczy, Rozwój społeczny, Nierówności dochodowe
Keywords in EnglishIncome, People's income, National income, VaR method, Vector Autoregression Model (VAR), Social economic development, Social development, Income inequalities
Abstract in PolishW ostatnich latach obserwuje się nasilenie zainteresowania procesem rozwoju społeczno ekonomicznego i jego związku z nierównościami dochodowymi w Polsce. Zauważa się również potrzebę prognozowania pierwszego ze wskazanych zjawisk. Problem badawczy opracowania dotyczy możliwości przewidywania tendencji rozwoju społeczno-ekonomicznego na podstawie poziomu nierówności dochodowych w Polsce. Celem opracowania jest zaproponowanie modelu prognostycznego (modelu wektorowej autoregresji), który mógłby stanowić podstawę predykcji w tym zakresie. Model oszacowano dla danych z lat 2004-2014, z kolei predykcje wyznaczono dla lat 2015-2017.
DOIDOI:10.18559/SOEP.2017.11.11
URL http://www.soep.ue.poznan.pl/New_SOEP_site/jdownloads/Wszystkie%20numery/Rok%202017/11_litwinski.pdf
Languagepl polski
File
11_litwinski.pdf 209.34 KB
Score (nominal)10
Score sourcejournalList
ScoreMinisterial score = 10.0, 31-03-2020, ArticleFromJournal
Citation count*
Cite
Share Share

Get link to the record


* presented citation count is obtained through Internet information analysis and it is close to the number calculated by the Publish or Perish system.
Back
Confirmation
Are you sure?