BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Bilgic Abdulbaki, Florkowski Wojciech J.
Tytuł
A Mixed Count Data with Known Class Analysis to the Recreational Fishing Trips Demand
Źródło
Roczniki Naukowe Stowarzyszenia Ekonomistów Rolnictwa i Agrobiznesu, 2004, T. 6, z. 6, s. 15-20, bibliogr. 6 poz.
Annals of the Polish Association of Agricultural and Agribusiness Economists
Słowa kluczowe
Model ujemny dwumianowy, Ekonomia popytu, Popyt, Rybołówstwo, Model dwumianowy
Negative binomial model, Demand side economics, Demand, Fishery, Binomial model
Uwagi
synopsis, summ.
Abstrakt
Opisano konstrukcję modelu, w którym zmienna zależna przyjmuje wartości nieciągłe, w konkretnym przypadku liczby takie jak l, 2, itd., które odzwierciedlają uczestnictwo w rekreacyjnym połowie ryb. Wędkarze sklasyfikowani są w trzy grupy w zależności od stopnia satysfakcji uzyskanego z wędkowania. Wyniki wskazują, że grupa ,,nieusatysfakcjonowanych" wędkarzy gotowa byla podjąć dodatkowe wyjazdy na ryby z pobudek socjo-ekonomicznych (a nie tych związanych z cechami samego wypadu). Skłonność krańcowa do podjęcia dodatkowych wypadów oraz wielkość korzyści z wypadu jest dla tej grupy wyższa niż dla pozostałych grup. (oryg. streszcz.)

A mixed negative binomial model is used to describe behavioral factors influencing the demand for recreation of three categories of anglers. Active anglers are classified into three groups according to the reported satisfaction derived from fishing. Results show that the group of the so-called "not-fully satisfied anglers" is willing to take an additional trip driven primarily by socio-economic reasons. Each additional trip has a higher cost. The marginal propensity to take an additional trip for that particular group is higher than the two other groups and so is the estimated welfare benefit. (original abstract)
Dostępne w
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie
Biblioteka SGH im. Profesora Andrzeja Grodka
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu
Bibliografia
Pokaż
  1. Blundell R., Griffith R., Reenan J.V. 1995: Dynamic Count Models of Technological Innovation. Economic Journal, 105, pp. 333-344.
  2. Cameron A.C., Trivedi P.K. 1998: Regression Analysis of Count Data. Cambridge University Press, Cambridge.
  3. Guo, J.Q., Trivedi P.K. 2002: Flexible Parametric Models for Long-tailed Patent Count Distributions. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 64, pp. 63-82.
  4. Haab, T.C., McConnell K.E. 2002:Valuing Environmental and Natural Resources. The Econometrics of Non-Market Valuation. Edward Elgar, Northampton, MA, USA.
  5. Hausman J.A., Hall, B. H., Griliches Z. 1984: Econometric Models for Count Data with an Application to the Patents-R&D Relationship. Econometrica, 52, pp. 909-938.
  6. Wedel M., Desarbo W.S., Bult J.R. Ramaswamy V. 1993: A Latent Class Poisson Regression Model for Heterogeneous Count Data. Journal of Applied Econometrics, 8, pp. 397-411.
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
1508-3535
Język
eng
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu