Author
Abstract
Opracowanie prezentuje wyniki zastosowania empirycznej miary entropii rozkładu prawdopodobieństwa w celu oceny zawartości informacyjnej danych pochodzących z testu koniunktury Instytutu Rozwoju Gospodarczego SGH. Miary entropii wyznaczane są dla realizacji i oczekiwań wyrażanych w teście koniunktury, dla wszystkich pytań kwestionariusza kierowanego do przedsiębiorstw przemysłowych, w podziale na sektory własnościowe, klasy wielkości oraz sektor działalności wg klasyfikacji PKD. Z przeprowadzonej analizy empirycznej wynika, że zastosowanie miar entropii statystycznej pozwala zróżnicować odpowiedzi respondentów w przekroju badanych zmiennych ekonomicznych (pytań testu koniunktury) oraz wielkości i sektora działalności przedsiębiorstwa. Szczególnie wysoka niepewność związana jest z pytaniami o wielkość produkcji, portfel zamówień ogółem i zamówień eksportowych, a najmniejsza – z pytaniem o ceny. Przedsiębiorstwa małe cechuje szczególnie wysoka niepewność związana z prognozowaniem i oceną bieżącej sytuacji finansowej, a przedsiębiorstwa duże – wysoka zmienność entropii, odzwierciedlająca znaczące wahania rozkładu odpowiedzi z miesiąca na miesiąc. [This paper presents results of application of statistical entropy to evaluate information content of business tendency surveys administered by the Research Institute for Economic Development, Warsaw School of Economics. Measures of entropy, corresponding to changes observed and predicted by the survey respondents, are calculated for all questions included in the monthly industrial survey, taking into account ownership structure, size, and industrial sector in which an enterprise operates. Empirical results lead to conclusion that measures of statistical entropy allow to differentiate responses of industrial enterprises from the point of view of economic variables included in the questionnaire, size and industrial sector. Questions concerning size of production and number of domestic and export orders are associated with the highest uncertainty, and those pertaining to prices – with the lowest uncertainty. High uncertainty of forecasting and evaluating current financial situation is typical for small enterprises; variable entropy, reflecting significant changes in month-to-month distribution of survey answers, is typical for large firms.]
Suggested Citation
Download full text from publisher
More about this item
Keywords
;
;
;
;
;
;
;
JEL classification:
- C83 - Mathematical and Quantitative Methods - - Data Collection and Data Estimation Methodology; Computer Programs - - - Survey Methods; Sampling Methods
- C87 - Mathematical and Quantitative Methods - - Data Collection and Data Estimation Methodology; Computer Programs - - - Econometric Software
Statistics
Access and download statistics
Corrections
All material on this site has been provided by the respective publishers and authors. You can help correct errors and omissions. When requesting a correction, please mention this item's handle: RePEc:wsd:irgpim:v:90:y:2012:i:3:p:229-255. See general information about how to correct material in RePEc.
If you have authored this item and are not yet registered with RePEc, we encourage you to do it here. This allows to link your profile to this item. It also allows you to accept potential citations to this item that we are uncertain about.
We have no bibliographic references for this item. You can help adding them by using this form .
If you know of missing items citing this one, you can help us creating those links by adding the relevant references in the same way as above, for each refering item. If you are a registered author of this item, you may also want to check the "citations" tab in your RePEc Author Service profile, as there may be some citations waiting for confirmation.
For technical questions regarding this item, or to correct its authors, title, abstract, bibliographic or download information, contact: Konrad Walczyk (email available below). General contact details of provider: https://edirc.repec.org/data/irsghpl.html .
Please note that corrections may take a couple of weeks to filter through
the various RePEc services.