BazEkon - The Main Library of the Cracow University of Economics

BazEkon home page

Main menu

Author
Jílková Eva (Moravian University College Olomouc), Říhová Veronika (Moravian University College Olomouc)
Title
Regression and Correlation Analysis of Energy Productivity Indicators Compared within Selected Countries of the EU
Analiza regresji i korelacji wskaźników efektywności energetycznej w porównaniu do wybranych krajów UE
Source
Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Przyrodniczo-Humanistycznego w Siedlcach. Administracja i Zarządzanie (44), 2018, nr 117, s. 37-44, rys., bibliogr. 12 poz.
Keyword
Analiza korelacji, Analiza regresji, Wskaźniki efektywności, Analiza porównawcza
Correlation analysis, Regression analysis, Effectiveness ratios, Comparative analysis
Note
streszcz., summ.
Company
Unia Europejska (UE)
European Union (EU)
Abstract
Artykuł koncentruje się na ocenie wydajności energetycznej w porównaniu do wybranych krajów Unii Europejskiej w latach 1996-2016. Do porównania wykorzystano wskaźnik, który wynika z podzielenia produktu krajowego brutto (PKB) przez ogólne zużycie energii w kraju w danym roku kalendarzowym. Mierzy on produktywność zużycia energii i obrazuje stopień oddzielenia zużycia energii od wzrostu PKB. Celem badania jest identyfikacja zależności i trendów wskaźników wydajności energetycznej i porównanie ich w wybranych krajach. Autorzy wykorzystują metody analizy korelacji i regresji oraz trendy rozwojowe, analizę szeregów czasowych.(abstrakt oryginalny)

The paper is focused on the evaluation of energy productivity compared within selected countries of the European Union in the time period 1996-2016. To compare, we used the indicator, which results from the division of the gross domestic product (GDP) by the gross inland consumption of energy for a given calendar year. It measures the productivity of energy consumption and provides a picture of the degree of decoupling of energy use from growth in GDP. The aim of the research is to identify relations and trends of the indicators of energy productivity and compare them in the selected countries. The authors use the methods of the correlation and regression analysis and development trends, time series analysis.(original abstract)
Full text
Show
Bibliography
Show
  1. Adamec, V. (2010). Applied statistics. Statistics I : descriptive statistics : linear regression and correlation : categorical data : time series : statistical indices (1.). Brno: Mendelova univerzita.
  2. Anderson, D.R. (David R. (2008). Statistics for decision making (2.). Cengage Learning.
  3. Atalla, T., & Bean, P. (2017). Determinants of energy productivity in 39 countries: An empirical investigation. Energy Economics, 62, 217-229. https://doi.org/10.1016/J.ENECO. 2016.12.003.
  4. Blok, K., Hofheinz, P., & Kerkhoven, J. (2015). How Efficiency Will Drive Growth, Create Jobs and Spread Wellbeing Throughout Society THE 2015 ENERGY PRODUCTIVITY AND ECONOMIC PROSPERITY INDEX. ECOFYS, 9(1), 60. Retrieved from https://www.ecofys.com/ files/files/the-2015-energy-productivity-and-economic-prosperity-index.pdf.
  5. Brockwell, P.J., & Davis, R.A. (1991). Time series : theory and methods (2.). Springer-Verlag.
  6. Du, K., & Lin, B. (2017). International comparison of total-factor energy productivity growth: A parametric Malmquist index approach. Energy, 118, 481-488. https://doi.org/10.1016/j.energy 2016.10.052.
  7. Eurostat. (2018). Energy productivity - Datasets. Retrieved March 2, 2018, from https://data.europa.eu/euodp/data/dataset/xWiT1fbpF5q1ZCvLQc2upg.
  8. Hindls, R. (2012). Statistika pro ekonomy (8.). Praha: Professional Publishing. Retrieved from https://www.cupress.cuni.cz/ink2_ext/ index.jsp?include=podrobnosti&id=222218.
  9. Kočenda, E., & Černý, A. (2015). Elements of time series econometrics: An applied approach. Prag: Karolinum Press, Charles University. Retrieved from http://press.uchicago.edu/ ucp/books/book/distributed/E/bo26038158.html.
  10. Mendenhall, W., Beaver, R.J., & Beaver, B.M. (2009). Introduction to Probability and Statistic (13.). Belmont, USA: Brooks/Cole, Cengage Learning. Retrieved from ftp://nozdr.ru/biblio/ kolxo3/M/MV/Mendenhall W., Beaver R., Beaver B. Introduction to probability and statistics (13ed., Duxbury, 2008)(ISBN 0495389536)(O)(777s)_MV_.pdf
  11. Meyerding, Stephan G.H. Schoettler, S., & Hardeweg, B. (2017). Development of energy productivity and energy intensity in German horticulture from 2000 to 2013. Berichte Über Landwirtschaft., 95(3). Retrieved from http://apps.webofknowledge.com.ezproxy.lib.cas.cz/full_record.do?product=WOS&search_mode=GeneralSearch&qid=3&SID=D2smJadhLqT43O5FoiN&page=1&doc=7.
  12. Parker, S., & Liddle, B. (2017). Analysing energy productivity dynamics in the OECD manufacturing sector. Energy Economics, 67, 91-97. https://doi.org/10.1016/j.eneco. 2017.07.016
Cited by
Show
ISSN
2082-5501
Language
eng
Share on Facebook Share on Twitter Share on Google+ Share on Pinterest Share on LinkedIn Wyślij znajomemu