Statystyczna analiza czynników sukcesu indywidualnych gospodarstw rolnych objętych polskim FADN

• Autorzy: Dacko M. , Wojewodzic T.

Warianty tytułu

EN

The statistical analysis of success factors of individual farms covered by the Polish FADN

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Podjęto próbę określenia czynników sukcesu indywidualnych gospodarstw rolnych. Miarą owego sukcesu był wzrost pozycji gospodarstwa w utworzonym rankingu zmian dochodów w latach 2004-2009. Badaną zbiorowość stanowiły gospodarstwa towarowe, które w analizowanym okresie nieprzerwanie prowadziły działalność rolniczą. Źródłem informacji był system zbierania danych rachunkowych FADN. Zidentyfikowano i poddano klasyfikacji przypadki inwestycji zasobowych oraz dywestycji zasobowych i produkcyjnych. W statystycznej ocenie przyczyn zmian pozycji gospodarstwa w rankingu wykorzystano klasyfikacyjne drzewo C&RT.

EN

The article is an attempt at determining success factors of individual farms. Success was measured based on a rank of a farm in a ranking of changes of incomes in 2004-2009 which was developed. Commodity farms were analyzed which, during the period subject to the analysis, were continuously engaged in agricultural activities. Data were obtained from the FADN. Individual investments in resources as well as resources and manufacturing divestments were identified and classified. The C&RT classification tree was applied to perform a statistical assessment of reasons for changes of the farm 's rank in the ranking.

• Wydawca: -
• Czasopismo: Roczniki Naukowe Stowarzyszenia Ekonomistów Rolnictwa i Agrobiznesu
• Rocznik: 2012
• Tom: 14
• Numer: 8
• Opis fizyczny: s.27-33,rys.,tab.,bibliogr.

Twórcy

autor

Dacko M.

• Zakład Ekonomiki i Organizacji Rolnictwa, Uniwersytet Rolniczy im.Hugona Kołłątaja w Krakowie, Al.Mickiewicza 21, 31-120 Kraków

autor

Wojewodzic T.

• Zakład Ekonomiki i Organizacji Rolnictwa, Uniwersytet Rolniczy im.Hugona Kołłątaja w Krakowie, Al.Mickiewicza 21, 31-120 Kraków

Bibliografia

• Breiman L., Friedman J., Olshen R.A., Stone Ch.J. 1984: Classification and Regression Trees. Monterey. CA: Wadsworth & Brooks/Cole Advanced Books & Software.
• Dacko M. 2007: Badanie rynku mieszkań w Olsztynie z zastosowaniem metod statystycznych. Studia i materiały Towarzystwa Naukowego Nieruchomości, vol. 15, 3-4 - Rynek nieruchomości - analizy, modelowanie, inwe­stowanie, TNN, Olsztyn
• Dacko M. 2010: Sieć Natura 2000 a stan lokalnej gospodarki obszarów wiejskich Zielonych Płuc Polski – ujęcie modelowe. Wyd. IRWIR-PAN, Warszawa, Wieś i Rolnictwo, z. 1(146).
• Łapczyński M. 2003: Drzewa klasyfikacyjne w badaniach satysfakcji i lojalności klientów. [www.statsoft.pl/czytelnia/marketing/drzewa.pdf], 2012.
• Łapczyński M. 2007: Wpływ aktywności mieszkańców na poziom życia w gminach woj. małopolskiego, [http://www.statsoft.pl/czytelniay8_2007/Lapczynski05.pdf], dostęp 2012.
• Manasse P., Roubini N. 2009: „Rules of thumb" for sovereign debt crises. Journal of International Economics, vol. 78, issue 2, 192-205.
• Sokołowski A. 2002: Metody stosowane w Data mining. Data mining - metody i przykłady. Materiały seminaryjne Statsoft, Kraków.
• Sroka W., Dacko M. 2010: Ocena czynników rozwoju przodujących gospodarstw rolniczych z wykorzystaniem drzew regresyjnych typu C&RT., Zag. Ekon. Rol., z. 2.