Results found: 2

Search results

Sort By:

Limit search:

Polityka podatkowa państwa a rozwój mieszkalnictwa

100%

Nowakowski M.

Studenckie Prace Prawnicze, Administratywistyczne i Ekonomiczne

2015

vol. 18

119-132

After Polish accession to the European Union in 2004, the VAT tax rate for most construction materials increased from the preferential rate of 7% to the basic rate of 22%. The legislator, aware of excessive fiscal burden to the taxpayer, introduced into the legal system the Act of 29 August 2005 on the refund for individuals of certain expenses related to housing construction. The Act was in force between 2006–2013, and was then replaced by the Act of 27 September 2013 on state aid in the purchase of afirst home for young people. The article presents an attempt to determine the effect of the law on VAT refund on the development of housing in 2006–2013, and also an attempt to assess the tax policy of the state in the field of housing. Furthermore, the article may give rise to a discussion of the merits of abandoning the institution of VAT refund for building materials.

Czy dezagregacja indeksu cen poprawia prognozy polskiej inflacji?

51%

Baranowski P., Mazurek M., Nowakowski M., Raczko M.

Przegląd Statystyczny

2010

vol. 57

issue 1

17-33

This paper examines whether forecasting CPI components improves CPI forecast. We exploit quarterly data for Poland, disaggregated into 12 components. We follow methodology used in previous studies for Euro Area (Hubrich, 2005; Reijer and Vlaar, 2006). AR, MA, TAR and unrestricted VAR models are estimated using recursive sample and aggregated into CPI. Using out-of-sample forecasts, these models are evaluated and compared to the benchmark -- equivalents for aggregate CPI. The evidence is mixed. VAR component-forecast outperform benchmark. Contrary to VAR, for AR and TAR models we do not find substantial gain from using disaggregated data. Results for MA models are not robust. Moreover, it seems that results for AR- and VAR-based forecasts are comparable to consensus forecast.

W dotychczasowych badaniach rozważa się celowość wykorzystania na cele prognostyczne danych o niższym stopniu agregacji (np. dla inflacji Hubrich, 2005; Reijer and Vlaar, 2006). W artykule badamy czy prognozowanie 12 subindeksów cen dóbr i usług konsumpcyjnych (komponentów inflacji), a następnie ich agregacja poprawia trafność prognozy inflacji. Prognozy inflacji oraz jej poszczególnych komponentów wyznaczymy przy pomocy modeli autoregresji (AR), średniej ruchomej (MA), wektorowej autoregresji (VAR) oraz autoregresji progowej (TAR). Otrzymane wyniki nie pozwalają jednoznacznie rozstrzygnąć postawionego problemu. Okazuje się, że dla modeli AR i TAR dezagregacja nie pozwala zmniejszyć błędów prognoz, dla modeli MA nie otrzymano jednoznacznych wskazań testów, zaś dla VAR zmniejsza błędy prognoz.

Refine search results

1 Przegląd Statystyczny

1 Studenckie Prace Prawnicze, Administratywistyczne i Ekonomiczne

2 Nowakowski M.

1 Baranowski P.

1 Mazurek M.

1 Raczko M.

1 2015

1 2010

Search results

Polityka podatkowa państwa a rozwój mieszkalnictwa

Czy dezagregacja indeksu cen poprawia prognozy polskiej inflacji?