Többszöri eladások módszerén alapuló lakásárindexek számítása magyar adatokon

Jelen tanulmányban a szerző azonosítja a hazai lakáspiaci forgalmi statisztikában az ismétlődő eladásokat, és segítségükkel négyféle ún. repeat sales (többszöri eladások módszerén alapuló) lakásárindexet számít, melyek a nemzetközi szakirodalomban már ismertek, de Magyarországra országos szinten korábban még nem becsülték őket. Ezeket az indexeket több tulajdonságuk alapján is összehasonlítja az MNB (Magyar Nemzeti Bank) és a KSH (Központi Statisztikai Hivatal) hedonikus regresszióval készített, hivatalos statisztikaként használt lakásárindexeivel. Megállapítása szerint a magyarországi lakáspiaci forgalmon belül az ismétlődő eladások több szempontból sem reprezentatívak a teljes piacra. Egyrészt a főváros és a többlakásos épületek erősen felülreprezentáltak, másrészt a budapesti többlakásos épületek ismételten eladott lakóingatlanjai jellemzően kisebb méretűek. A tanulmányban bemutatott, többszöri eladások módszerén alapuló lakásárindexek hosszú távon a hedonikus indexekhez hasonló képet mutatnak a lakásárak változásáról. Utóbbiakhoz képest azonban volatilisebbek, és így, bár hasznos tanulsággal szolgálnak a lakásárak hosszú távú változásának követésében, a paraméterek szimultán becsléséből eredő folyamatos revíziókat és a piaci forgalomra való reprezentativitás hiányát figyelembe véve összességében kevésbé lehetnek alkalmasak rendszeres statisztikai közlésre.

A weboldalak értékelési szempontrendszerének vizsgálata

A cégek online jelenlétének jelentős üzleti szerepe ellenére a kis- és középvállalkozások (kkv-k) egy része nem rendelkezik honlappal, illetve az annak kialakításához, szakmai megítéléséhez szükséges ismeretekkel. Ehhez nyújt segítséget számukra egy korábban összeállított, 100 pontos értékelési rendszer, amelynek módszertani vizsgálata és tesztelése jelen tanulmány célja. A szerzők mintegy 150 kkv-honlap pontszámait vizsgálják, melyek 3-3 „átlagos” felhasználó értékeléséből adódnak. Elemzésük megerősíti, hogy az általuk végzett felmérésben használt kérdőív webanalitikai szakmai tudás nélkül is kitölthető, és megbízható eredményt ad. A lekérdezést egy 3 fokú Likert-skála szolgálta, amely, amellett, hogy lehetőséget nyújt a megfelelő differenciálásra, kellően egyszerűvé is teszi a válaszadást. A szerzők szerint ugyanakkor érdemes megvizsgálni a kérdőív kérdéseit az esetleges duplikációk elkerülése érdekében. Az értékelési rendszer által a szakmailag kevésbé felkészült vállalkozások is objektív visszajelzést kaphatnak az internetes megjelenésükről, ami segítséget jelenthet a weboldalaik kialakításában és tesztelésében.

Egy ritkábban használt survey-kísérleti elrendezés, az alanyokon belüli ismételt mérés egy nyelvészeti kutatás példáján

A társadalomtudományi felvételekben az utóbbi évtizedben tért hódított az erősebb oksági bizonyítékot szolgáltató kísérleti megközelítés. Népszerűségét még inkább növeli az online platformok elérhetőségéből fakadó könnyű kivitelezhetőség. Ugyanakkor az alanyok közötti (betweensubjects) elrendezés sokkal elterjedtebb, mint az alanyokon belüli (within-subjects), annak ellenére, hogy az utóbbi, bár nem mindig megvalósítható, olcsóbb és statisztikailag hatékonyabb. A tanulmány először röviden összeveti a két megközelítést, és összefoglalja a társadalomtudományi alkalmazhatóságukat, majd, mivel az alanyokon belüli elrendezés vizsgálata statisztikailag nem triviális, bemutatja az ahhoz illeszkedő többszintű keresztezett randomhatásmodell használatát egy hangszimbolikai kutatás példáján. Az elemzés során a szerző kitér az alanyokon belüli elrendezés potenciális gyengeségeinek, a külső, illetve a konstrukciós érvényesség korlátjainak vizsgálati lehetőségére is.

A biotechnológia hazánkban

A biotechnológia, mely élő vagy élettelen anyagokat változtat meg tudás, termékek vagy szolgáltatások létrehozásáért, a nemzetközi versenyképességet meghatározó alaptechnológiák egyike. A Magyar Biotechnológiai Szövetség által koordinált BNTP (Biotechnológiai Nemzeti Technológiai Platform) 2009-ben határozta meg a biotechnológiai ipar 2030-ra elérendő stratégiai céljait. A szerzők tanulmányukban a biotechnológiai ipar helyzetét, valamint a 2030-ig terjedő fejlesztési célkitűzések alakulását kívánják felmérni, továbbá a szektor működésének, teljesítményének, társadalmi-gazdasági hasznának mérését lehetővé tevő adatok azonosítására vállalkoznak. Áttekintik a hazai biotechnológiai iparról publikált jelentéseket, megvizsgálják a biotechnológiai szektor definíciós lehetőségeit. A szektor üzleti és tudományos indikátorait teljes körben felölelő adatbázis nem áll rendelkezésre, így a 2008 és 2018 közötti időszakra vonatkozó fő teljesítménymutatókat többféle adatforrás (a KSH [Központi Statisztikai Hivatal] által vezetett OSAP [Országos Statisztikai Adatfelvételi Program], a TEÁOR [Tevékenységek Egységes Ágazati Osztályozási Rendszere], illetve cégekre vonatkozó adatokat tartalmazó [Cégfürkész] adatbázis) és módszer alkalmazásával elemzik. Feltételezésük szerint a biotechnológiai célú kutatások tudományos eredményei és a biotechnológiai ipar helyzete között összefüggés mutatható ki, ezért a hazai kutatók biotechnológiai témájú tudományos teljesítményét is vizsgálják.

Hazai megyeszékhelyek városi fenntarthatóságának statisztikai alapú elemzése

A tanulmány célja a városi fenntarthatóság értékeléséhez használt indikátorkészlet statisztikai vizsgálata egy, a magyarországi megyeszékhelyekhez kapcsolódó adathalmaz példáján keresztül. A városi fenntarthatósági indikátorok analitikai elemzése a nemzetközi szakirodalomban bevett gyakorlat, a hazai kutatások azonban eddig még nem foglalkoztak a statisztikai szempontú értékelésükkel. A szerzők korreláció-, regresszió-, faktor- és klaszteranalízis útján tanulmányozzák ezek, illetve a belőlük számított összevont fenntarthatósági mutatók értékeit. Feltárják a fenntarthatósági és a statisztikai központú elemzések eredményei és szakmai követelményei közötti különbségeket, rávilágítva azokra a módszerekre, amelyek alkalmazása esetén a kétféle megközelítés eltérő eredményt ad. Céljuk a magyarországi szakirodalmi bázis bővítése egy olyan, nemzetközi szinten már aktívan kutatott tudományterületen, ahol a hazai tudományos diskurzus még gyerekcipőben jár.

Áfaalapú diffúziós index a konjunktúrakutatásban

A 2020 tavaszán váratlanul kialakult gazdasági helyzet a koronavírus miatt szükségessé vált korlátozó intézkedések következményének tekinthető. Egészen addig még nem fordult elő a modern statisztika történetében, hogy a gazdaság több területe szinte egyik napról a másikra leálljon. Az ennek hatására végbement teljesítménycsökkenés a hagyományos becslési módszerekkel nem volt előre jelezhető. Az általánosan alkalmazott ökonometriai modellek ugyanis a korábbi időszakokban érvényesülő tendenciákat extrapolálják az előrejelzés során; ebben az extrém helyzetben azonban a korábbi összefüggéseket nem lehetett becslésre használni. További probléma volt, hogy a rövid távú, ún. flash becslések indikátorai főként a nagy gazdasági súlyú szervezetek adataiból épülnek fel, a mikro-, kis- és középvállalkozások termelésének dinamikája ezektől azonban jelentős mértékben eltérhet nagymértékű gazdasági visszaesés esetén. A 2020 tavaszán kialakult helyzet ösztönzőleg hatott az alternatív konjunktúraindikátorok vizsgálatára, amelyek közül jelen tanulmány a diffúziós indexekkel foglalkozik. E mutatók a eljes gazdaságra kiterjedő válságok azonosítására szolgálnak, és gazdaságstatisztikai indikátorok aggregálására épülnek, azok változási irányainak figyelembevételével. Számításuk szervezeti megközelítésben adminisztratív vagy Big Data típusú adatokon képzelhető el. A szerzők az előbbieket választják, kalkulációjukat áfaadatokra alapozva. (A Big Data típusú megközelítés az e-számlák hasznosítása esetén lenne lehetséges, ehhez azonban még nem állnak rendelkezésre homogén idősorban magyarországi adatok.) Dolgozatukban először áttekintik a diffúziós indexek történetét, majd bemutatják azok egy áfaalapú, hazai mikroadatokra alkalmazható változatát és kialakításának módszertanát. Ezt követően mutatójuk 2008 I. negyedévétől 2020 IV. negyedévéig terjedő idősorát és felhasználhatóságának lehetőségeit elemzik a 2020-ban kibontakozott visszaesés ismeretében. Végül az eredményeket tárgyalják, melyek szerint diffúziós indexeik megfelelően mutatják a gazdasági változások havi dinamikáját.

A digitális fejlődés rangsorolása a DEA-típusú összetett indikátorok és a TOPSIS módszerével

A szerzők a digitális gazdaság és társadalom index (digital economy and society index, DESI) öt alapdimenziója segítségével, de az önkényes, szubjektív súlyozáson (scoring modellen) alapuló kompozit index helyett objektívebb, az adatsorok statisztikai tulajdonságait felhasználó rangsorolási módszerekkel kívánnak választ adni arra a kérdésre, hogy Magyarország hol helyezkedik el a digitális fejlettséget tekintve az EU (Európai Unió) országai között. A rangsorolást az összetett indikátorok burkológörbe-elemzése (data envelopment analysis/composite indicators, DEA/CI) és az ideális megoldásokhoz hasonló preferenciarendszer technikája (technique for order of preference by similarity to ideal solution, TOPSIS) alkalmazásával végzik el, majd összehasonlítják az EU-s országok két döntéselméleti eljárással kapott rangsorát. A TOPSIS- és a DEA/CI-módszer előnye a hagyományos DEA-val szemben, hogy abban az esetben is adattranszformáció nélkül alkalmazhatók, ha az adatok között csak (maximalizálandó) outputkritériumok vannak, ezáltal elkerülhetők a transzformációval járó torzítások. Az eredményül kapott rangsorok alapján Magyarország az uniós országok második harmadában helyezkedik el, így közepes digitális fejlettségűnek tekinthető.