The Use of the Robust GREG Estimator to Estimate Small Trade Firms

• Authors: Grażyna Dehnel

Title variants

Odporny estymator GREG w ocenie małych przedsiębiorstw handlowych

• Languages of publication: EN

Abstracts

EN

In the face of dynamic changes in the economy, there is a growing demand for multivariate statistics for cross‑classified domains. In economic statistics, this demand poses a particular challenge owing to the unique character of the population of enterprises, which is what motivates the search for estimation methods that can exploit administrative sources to a greater extent. The adoption of new solutions in this area is expected to increase the scope of statistical outputs and improve the efficiency of estimates. The purpose of the presented study is to test the application of the robust GREG estimator based on the LS method and least median of squares regression to estimate characteristics of small trade firms operating in 2012. The estimation process is supported with delayed variables from administrative registers used as auxiliary variables. The paper refers to small area estimation methods. The variables of interest are estimated at the low level of aggregation represented by cross‑section province and NUTS 2.

PL

Dynamiczne zmiany w gospodarce spowodowały wzrost zapotrzebowania na dane statystyczne zarówno co do liczby cech, jak i rodzajów przekrojów. W statystyce gospodarczej sprostanie temu wyzwaniu jest szczególnie trudne ze względu na specyfikę populacji przedsiębiorstw. Wymusza ono poszukiwanie metod szacunku zmierzających w kierunku zwiększenia stopnia wykorzystania źródeł administracyjnych. Adaptacja nowych rozwiązań ma przyczynić się zarówno do rozszerzenia zakresu informacji, jak i do zwiększenia efektywności prowadzonych szacunków. Celem niniejszego badania jest próba wykorzystania odpornego estymatora GREG uwzględniającego KMNK i metody najmniejszej mediany kwadratów w szacunku charakterystyk dotyczących małych przedsiębiorstw handlowych działających w 2012 roku. W estymacji jako zmienne pomocnicze uwzględnione zostały zmienne opóźnione w czasie, pochodzące z rejestrów administracyjnych. W artykule odwołano się do metod estymacji reprezentowanych przez statystykę małych obszarów. Badanie prowadzone jest na niskim poziomie agregacji. Domenę studiów stanowi sekcja PKD z uwzględnieniem przekroju województw.  

Keywords

EN

robust estimation; business statistics; small area estimation; GREG

PL

estymacja odporna; statystyka gospodarcza; statystyka małych obszarów; GREG; estymacja odporna; statystyka gospodarcza; statystyka małych obszarów; GREG

• Publisher: Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
• Journal: Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
• Year: 2018
• Volume: 2
• Issue: 334

Dates

published

2018-02-28

Contributors

author

Grażyna Dehnel

• Poznań University of Economics and Business, Faculty of Informatics and Electronic Economy, Department of Statistics

References

• Bracha C. (2004), Estymacja danych z badania aktywności ekonomicznej ludności na poziomie powiatów dla lat 1995–2002, GUS, Warszawa.
• Chambers R., Kokic P., Smigh P., Cruddas M. (2000), Winsorization for Identifying and Treating Outliers in Business Surveys, Proceedings of the Second International Conference on Establishment Surveys, American Statistical Association, Alexandria.
• Dehnel G. (2014), Winsorization Methods in Polish Business Survey, “Statistics in Transition – New Series”, vol. 15, no. 1, pp. 97–110, http://pts.stat.gov.pl/czasopisma/statistics‑in‑transition/ [accessed: 25.11.2017].
• Dehnel G. (2015), Rejestr podatkowy oraz rejestr ZUS jako źródło informacji dodatkowej dla statystyki gospodarczej – możliwości i ograniczenia, [in:] K. Jajuga, M. Walesiak (eds.), Taksonomia 24. Klasyfikacji i analiza danych – teoria i zastosowania, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, Wrocław.
• Gross W.F., Bode G., Taylor J.M., Lloyd-Smith C.W. (1986), Some finite population estimators which reduce the contribution of outliers, Proceedings of the Pacific Statistical Conference, 20–24 May 1985, Auckland.
• GUS (2014), Działalność przedsiębiorstw niefinansowych w 2012 roku, Warszawa.
• GUS (2015), Małe i średnie przedsiębiorstwa niefinansowe w latach 2009–2013, Warszawa.
• GUS (2016), Wykorzystanie danych administracyjnych w badaniu: Ocena bieżącej działalności gospodarczej przedsiębiorstw, Warszawa.
• Horvitz D.G., Thompson D.J. (1952), A Generalization of Sampling without Replacement from a Finite Universe, “Journal of the American Statistical Association”, vol. 47, pp. 663–685.
• Preston J., Mackin C. (2002), Winsorization for Generalised Regression Estimation, Paper for the Methodological Advisory Committee, Australian Bureau Of Statistics, Canberra.
• Rao J.N.K., Molina I. (2015), Small Area Estimation, Wiley, Hoboken, doi: 10.1002/9781118735855.
• Rousseeuw P.J., Leroy P.M. (2003), Robust Regression and Outlier Detection, Wiley-Interscience, Hoboken.

Identifiers

DOI

10.18778/0208-6018.334.03