Search results

1

Identyfikacja determinant bogactwa dochodowego z zastosowaniem modelu logitowego

100%

Anna S.-P.

Zarządzanie i Finanse

|

2015

|

vol. 4

|

issue 2

241-259

PL

Celem artykułu była identyfikacja czynników objaśniających bogactwo gospodarstw domowych. W analizie zastosowano model logitowy, w którym rolę zmiennej zależnej pełniła zmienna binarna – przynależność do sfery bogactwa, przyjmująca wartość jeden, gdy gospodarstwo domowe należało do sfery bogactwa oraz wartość zero, gdy gospodarstwo domowe nie należało do sfery bogactwa. Wśród potencjalnych czynników uwzględniono zarówno cechy głowy gospodarstwa domowego (np. płeć, wiek, wykształcenie), jak i cechy samego gospodarstwa (np. miejsce zamieszkania, liczba osób). Oszacowany model poddano weryfikacji statystycznej polegającej na badaniu statystycznej istotności parametrów oraz na określeniu stopnia dopasowania modelu do danych empirycznych.

2

Rola wartości społecznych w kształtowaniu postaw wobec zachowań patologicznych konsumentów – podejście modelowe

75%

Krężołek D., Smyczek S.

Annales Universitatis Mariae Curie-Skłodowska, sectio H – Oeconomia

|

2017

|

vol. 51

|

issue 2

EN

Attitudes towards pathological behavior of consumers might be created by many factors. One of the most important factors are social values being conducive to create certain attitudes towards consumers’ pathological behavior. The paper attempts to defie the relationship between social values and consumers’ attitude towards pathology in market behavior. Using a model approach we proposed analytical tools that might help to determine theoretical construct which could allow one to forecast probability of pathology acceptance in consumers’ behavior based on the social values represented by the consumer. We used logistic regression model which allows one to defie social values discriminating consumers in terms of their attitudes towards pathological behavior.

PL

Postawy wobec zachowań patologicznych konsumentów mogą być kształtowane przez wiele czynników. Do jednych z najważniejszych można zaliczyć wartości społeczne, których występowanie sprzyja (bądź nie) kreowaniu określonych postaw wobec takich zachowań. W pracy podjęto próbę określenia relacji między wartościami społecznymi konsumentów a ich postawami wobec patologii w zachowaniach rynkowych. Wykorzystując podejście modelowe, zaproponowano narzędzie analityczne, które umożliwia określenie konstruktu pozwalającego prognozować prawdopodobieństwo wystąpienia określonych postaw wobec patologii na podstawie wartości społecznych reprezentowanych przez konsumenta. Wykorzystano model regresji logistycznej, który umożliwia jednoznaczne określenie wartości społecznych dyskryminujących konsumentów w kontekście ich postaw wobec zachowań patologicznych.

3

Determinanty oraz sposoby ograniczania wykluczenia finansowego osób bezrobotnych

63%

Solarz M.

Optimum. Studia Ekonomiczne

|

2014

|

vol. 4(70)

PL

Osoby wykluczone finansowo, czyli takie, które doświadczają problemów w dostępie do produktów i usług finansowych w odpowiedniej dla nich formie, nie mogą aktywnie uczestniczyć w życiu ekonomicznym i społecznym. Wśród podmiotów wrażliwych na wykluczenie finansowe znajdują się osoby o niskich dochodach oraz bezrobotni. Wobec tego między innymi im jest dedykowana unijna strategia na rzecz inteligentnego i zrównoważonego rozwoju, sprzyjającego włączeniu społecznemu – „Europa 2020”. Celem niniejszego opracowania stało się zidentyfikowanie czynników determinujących wykluczenie finansowe osób bezrobotnych oraz wskazanie kierunków działań inkluzyjnych, zmierzających do ograniczenia tego ważnego problemu społeczno-ekonomicznego. Wykorzystane metody badawcze – model regresji logistycznej i metody opisowe – pozwoliły wyciągnąć następujące wnioski. Po pierwsze, do głównych determinant wykluczenia finansowego bezrobotnych, oprócz niskich/braku dochodów, należy zaliczyć: brak awersji do zadłużania się, częste problemy z zarządzaniem płynnością budżetu gospodarstwa domowego, niski poziom świadomości finansowej oraz słabe wykształcenie. Po drugie, wśród podstawowych obszarów, w jakich powinny być prowadzone działania inkluzyjne skierowane do tej grupy społecznej, znajdują się m.in.: kształtowanie umiejętności finansowych, ochrona konsumenta, oferowanie produktów „szytych na miarę” potrzeb.

EN

Financially excluded individuals, i.e. those who experience difficulty in accessing financial products and services in the form adequate for their needs, are not capable of actively participating in economic or social life. Among people vulnerable to financial exclusion are mainly persons on low income and the unemployed. Therefore, the EU strategy for smart, sustainable and inclusive growth – “Europe 2020” is, among other things, dedicated to them. The objective of the present study is to identify factors which determine the financial exclusion of the unemployed and to indicate the directions of inclusive activities aimed at the reduction of this important socio-economic problem. The applied research methods – the logistic regression model and the descriptive method, allow for the following conclusions to be drawn. Firstly, the major determinants of financial exclusion suffered by the unemployed (apart from low/no income) include: lack of debt aversion, frequent problems with managing household budget liquidity, low level of financial awareness, and poor education. Secondly, the basic areas in which inclusion activities aimed at this social group should be conducted are, e.g., consumer protection, offering “tailor-made” products, or development of financial skills.

4

Selected Robust Logistic Regression Specification for Classification of Multi‑dimensional Functional Data in Presence of Outlier

62%

Krzyśko M., Smaga Ł.

Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica

|

2018

|

vol. 2

|

issue 334

PL

W niniejszym artykule rozważany jest problem dwuetykietowej klasyfikacji wielowymiarowych danych funkcjonalnych. Zaproponowane rozwiązanie tego problemu oparto na technikach regresyjnych i modelu regresji logistycznej dla danych funkcjonalnych. Model ten został przekształcony do szczególnego modelu regresji logistycznej za pomocą rozwinięcia (będących funkcjami) współczynników regresji i zmiennych objaśniających w bazie funkcyjnej. Na podstawie tego modelu skonstruowana została reguła klasyfikacyjna. W przypadku występowania obserwacji odstających rozważane są również metody odpornej estymacji nieznanych parametrów. Eksperymenty numeryczne sugerują, że proponowane metody mogą z powodzeniem być wykorzystane w praktycznych zagadnieniach.

EN

In this paper, the binary classification problem of multi‑dimensional functional data is considered. To solve this problem a regression technique based on functional logistic regression model is used. This model is re‑expressed as a particular logistic regression model by using the basis expansions of functional coefficients and explanatory variables. Based on re‑expressed model, a classification rule is proposed. To handle with outlying observations, robust methods of estimation of unknown parameters are also considered. Numerical experiments suggest that the proposed methods may behave satisfactory in practice.

Refine search results

1 Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica

1 Annales Universitatis Mariae Curie-Skłodowska, sectio H – Oeconomia

1 Optimum. Studia Ekonomiczne

1 Zarządzanie i Finanse

1 2018

1 2017

1 2015

1 2014

1 Anna S.-P.

1 Krzyśko M.

1 Krężołek D.

1 Smaga Ł.

1 Smyczek S.

1 Solarz M.

Identyfikacja determinant bogactwa dochodowego z zastosowaniem modelu logitowego

Rola wartości społecznych w kształtowaniu postaw wobec zachowań patologicznych konsumentów – podejście modelowe

Determinanty oraz sposoby ograniczania wykluczenia finansowego osób bezrobotnych

Selected Robust Logistic Regression Specification for Classification of Multi‑dimensional Functional Data in Presence of Outlier