IDENTYFIKACJA ZAINTERESOWANIA DOTACJAMI JAKO ZJAWISKA SEZONOWEGO

• Authors: Jegorow Dorota

Title variants

EN

IDENTIFICATION OF INTEREST FOR SUBSIDIES AS A SEASONAL PHENOMENA

• Languages of publication: PL EN

Abstracts

PL

W artykule podjęto próbę identyfikacji zainteresowania dotacjami w Polsce na podstawie danych wygenerowanych z aplikacji Google Trends. Przedmiotem przeprowadzonej analizy były szeregi czasowe obejmujące drugą dekadę XXI wieku. Rozstrzygnięcie faktu występowania statystycznie istotnych różnić pomiędzy średnimi w badanych grupach, wyznaczonych układem poszczególnych miesięcy, oparte zostało na analizie ANOVA. Otrzymane wyniki pozwalają twierdzić, że zainteresowanie dotacjami ma charakter sezonowy, z wyraźnym nasileniem na początku roku oraz tendencją spadkową w okresie wakacji oraz pod koniec roku.

EN

The article attempts to identify the demand for subsidies in Poland based on data generated using the Google Trends application. The subject of the analysis were the time series covering the second decade of the 21st century. The decision on the occurrence of statistically significant differences between means in the studied groups (months) was based on the ANOVA analysis. The obtained results allow to claim that the demand for subsidies is seasonal, with a pronounced intensity at the beginning of the year and a downward trend in the period of holidays and at the end of the year.

Keywords

PL

analiza ANOVA; analiza post hoc; dotacje; Google Trends; przedsiębiorczość zależna; sezonowość

EN

ANOVA analysis; post hoc analysis; Google Trends; subsidies; dependent entrepreneurship; seasonality

• Publisher: Katedra Ekonometrii i Statystyki, Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie
• Journal: Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
• Year: 2018
• Volume: 19
• Issue: 2
• Pages: 140-150

Contributors

author

Jegorow Dorota

• Wydział Nauk Społecznych, Katolicki Uniwersytet Lubelski Jana Pawła II

References

• Bulczak G. (2014) Zastosowanie Google Trends w prognozowaniu zmian na rynku nieruchomości. Zarządzanie i Finanse, 12(4), 79-90.
• Bock J. (2018), Quantifying Macroeconomic Expectations in Stock Markets using Google Trends. Papers 1805.00268, arXiv.org.
• Boone, T., Ganeshan R., Hicks R.L., Sanders N.R (2018) Can Google Trends Improve Your Sales Forecast? Production and Operations Management, forthcoming.
• Hylleberg S. (1992) Modelling seasonality. Oxford University Press, New York.
• Jegorow D. (2015) Fundusze europejskie - stymulanta i destymulanta rozwoju Polski. Roczniki Ekonomii i Zarządzania, 7(43), 7-20.
• Jegorow D. (2016) Uruchamianie działalności gospodarczej przy wsparciu dotacji a rozwój przedsiębiorczości. Edukacja Ekonomistów i Menedżerów, 3(41), 59-74.
• Jegorow D. (2017a) Kreacja przedsiębiorczości zależnej od funduszy publicznych. Optimum. Studia Ekonomiczne, 6(90), 93-106.
• Jegorow D. (2017b) Odpis podatkowy „1%” jako źródło finansowania podmiotów ekonomii społecznej w Polsce. Ekonomia Społeczna, 1, 48-63.
• Jegorow D. (2017c) Przedsiębiorczość zależna jako celowy model biznesowy wpisany w bezzwrotne transfery finansowe. [w:] Projekty lokalne i regionalne - interesariusze projektu. Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach, 139-150.
• Jegorow D. (2018) Zastosowanie Google Trends w analizie podaży pracy w Polsce. Przedsiębiorczość i Zarządzanie, XIX/3(2), 119-133.
• Jun S.-P., Yoo H. S., Choi S. (2018) Ten Years of Research Change using Google Trends: From the Perspective of Big Data Utilizations and Applications. Technological Forecasting and Social Change, Elsevier, 130(C), 69-87.
• Koszewska I., Średniawa M., Koszewska J. (2014) Internet i nowe technologie w zapobieganiu zabójstwom. Ministerstwo Administracji i Cyfryzacji, Warszawa.
• Lach W., Nowak L. (1990) Dotacje a efektywność funkcjonowania podmiotów rynkowych. Zeszyty Naukowe, Seria 1, Akademia Ekonomiczna w Poznaniu, 66-76.
• Matias Y. (2013) Nowcasting with Google Trends. [in:] String Processing and Information Retrieval. Lecture Notes in Computer Science, 8214. Springer, Cham.
• Naccarato A., Falorsi S., Loriga S., Pierini A. (2018). Combining Official and Google Trends Data to Forecast the Italian Youth Unemployment Rate. Technological Forecasting and Social Change, 130, 114-122.
• Tabakow M., Korczak J., Franczyk B. (2015) Big Data – definicje, wyzwania i technologie informatyczne. Informatyka Ekonomiczna, 1(31), 138-153.
• Zhang X., Dang S., Ji F., Shi J., Li Y., Li M., Jia X., Wan Y., Bao X., Wang W. (2018) Seasonality of Cellulitis: Evidence from Google Trends. Infection and Drug Resistance, 11, 689-693.