Vincze János tudományos tanácsadó és Takács Olga tudományos segédmunkatárs közös cikke Bérelőrejelzések – prediktorok és tanulságok címmel megjelent a Közgazdasági Szemle folyóiratban.
Ebben az írásban a magyarországi “bérfüggvényt” elemezzük bizonyos adatbányász – induktív statisztikai – technikák segítségével. A klasszifikációs és regressziós fák (Classification and Regression Trees, CART) módszerének eredeti célja elsősorban a predikció. Nagyon jól értelmezhető eredményt ad, ami az előzetes adatelemzési funkcióban lényeges. Ezért a CART-elemzés alapján megfogalmaztunk bizonyos sejtéseket az alapvető bérezést érintő problémákkal kapcsolatban is. “Véletlenerdő-algoritmus” felhasználásával ellenőriztük a változók magyarázó ereje szerinti fontosságának robusztusságát. Mindkét módszer alapján a béreket “meghatározó” két legfontosabb tényező a képzettség és a vállalatméret.
A KRTK Közgazdaság-tudományi Intézet teljesítményéről A KRTK KTI a RePEc/IDEAS rangsorában, amely a világ közgazdaság-tudományi tanszékeit és intézeteit rangsorolja publikációs teljesítményük alapján, a legjobb ... Read More »
Tisztelt Kollégák! Tudományos kutatóként, intézeti vezetőként egész életünkben a kutatói szabadság és felelősség elve vezetett bennünket. Meggyőződésünk, hogy a tudomány csak akkor érhet el ... Read More »
Mass media coverage and vaccination uptake: evidence from the demand for meningococcal vaccinations in Hungary We estimate the effect of mass media coverage of ... Read More »
A Public Choice folyóirat 2021 márciusban különszámot jelentetett meg Kornai János tiszteletére. Merdad Vahabi, a szám szerkesztője bevezető tanulmánya végén így foglalja össze, miben ... Read More »
Három írás Robert Mundell emlékére: B. Domitrovic és T. Redburn nekrológja, valamint P. Krugman cikke Mundell Nobel-díja alkalmából The Zeus Of Economics Has Died ... Read More »
