Results found: 1

Search results

Search:
in the keywords: dissimilarity of structures

Sort By:

Limit search:

Application of measures of entropy, information content and dissimilarity of structures to business tendency survey data

100%

Tomczyk E.

Przegląd Statystyczny

2011

vol. 58

issue 1-2

88-101

Artykuł bada podobieństwo między informacją a priori dostarczaną przez respondentów testu koniunktury (oczekiwaniami) a informacją a posteriori (zaobserwowanymi realizacjami). Struktura a priori definiowana jest poprzez odsetki respondentów wyrażających swoje oczekiwania, a struktura a posteriori – przez odsetki respondentów stwierdzających zaobserwowane zmiany. Na podstawie empirycznej analizy danych testu koniunktury na temat produkcji, cen, zatrudnienia oraz ogólnej sytuacji gospodarczej, sformułowano następujące wnioski. Produkcja cechuje się najwyższą entropią, a ceny – najniższą. Ponieważ poziom entropii może być interpretowany jako stopień koncentracji, w przypadku cen odsetki odpowiedzi na pytania testu koniunktury wydaje się być szczególnie mocno skoncentrowany na jednej z trzech opcji (wzrost – brak zmiany – spadek). Entropia ogólnej sytuacji gospodarczej wykazuje największą zmienność, co można zinterpretować jako przejaw dynamicznych zmian zawartości informacyjnej ankiety w poszczególnych miesiącach; entropia produkcji jest najbardziej stabilna. Co więcej, przedsiębiorstwa sektora publicznego cechuje średnio niższa entropia i wyższa jej zmienność (mierzona odchyleniem standardowym) niż przedsiębiorstwa prywatne.

This paper evaluates similarities between a priori information supplied by business tendency surveys (that is, expectations), and a posteriori information (that is, realizations). A priori structure is defined by fractions of respondents expressing expectations, and a posteriori structure – by fractions of respondents declaring observed changes in economic variables (realizations). On the basis of empirical analysis of the business tendency survey data on production, prices, employment and general business conditions, the following conclusions have been reached. Production time series exhibits the highest entropy, and prices data – the lowest. Since value of entropy allows to evaluate degree of concentration, in case of prices fractions of survey answers seems to be particularly centered on one of the three options provided in the questionnaire (that is, increase – no change – decrease). Entropy of general business conditions exhibits the highest variability which may be interpreted as volatile changes in information content of surveys from one month to another; in contrast, entropy of production is the least variable. It is also found that public enterprises exhibit lower entropy (as measured by average) and higher variability (as measured by standard deviation) than private enterprises.

Refine search results

1 Przegląd Statystyczny

1 Tomczyk E.

1 2011

Search results

Application of measures of entropy, information content and dissimilarity of structures to business tendency survey data