AStA Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv最新文献_第10页

Einige Bemerkungen zu „Journal-Ranking und Karriere im Fach Statistik an wirtschaftwissenschaftlichen Fakultäten“ von Ulrich Rendtel 对伦特尔《经济学院统计学期刊排名与职业生涯》的几点看法

AStA Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv Pub Date : 2019-08-07 DOI: 10.1007/s11943-019-00252-w

Dankmar Böhning

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Revisionen der Volkswirtschaftlichen Gesamtrechnungen und ihre Auswirkungen auf Prognosen 国民账户的修订及其对预测的影响

AStA Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv Pub Date : 2019-08-07 DOI: 10.1007/s11943-019-00251-x

Roland Döhrn

{"title":"Revisionen der Volkswirtschaftlichen Gesamtrechnungen und ihre Auswirkungen auf Prognosen","authors":"Roland Döhrn","doi":"10.1007/s11943-019-00251-x","DOIUrl":"10.1007/s11943-019-00251-x","url":null,"abstract":"<div><h2>Zusammenfassung</h2><div><p>Die Volkswirtschaftlichen Gesamtrechnungen (VGR) sind die wichtigste Grundlage für makroökonomische Analysen. Für Deutschland werden diese vom Statistischen Bundesamt vierteljährlich veröffentlicht. Die erste Veröffentlichung basiert noch auf unvollständigen Daten, so dass die Angaben in der Folgezeit mehrfach revidiert werden, bis etwa dreieinhalb Jahre nach Ende eines Jahres endgültige Werte vorliegen. Überlagert werden diese laufenden Revisionen von sogenannten Generalrevisionen, mit denen systematische Änderungen in den VGR umgesetzt werden. Beobachten lassen sich nur die Revisionen insgesamt, während mit Blick auf die Arbeit der statistischen Ämter und den Gesetzgeber eher das Ausmaß der laufenden Revisionen von Interesse ist. Der vorliegende Beitrag isoliert mit Hilfe eines einfachen Ansatzes die laufenden Revisionen und untersucht deren Ausmaß sowie, ob sie statistische Regelmäßigkeiten aufweisen. Dabei lassen sich für eine Reihe preisbereinigter Verwendungsaggregate der VGR wie auch für die Erwerbstätigkeit Systematiken wie Verzerrung, Autokorrelation der Revisionen und Korrelation zwischen der Revision und der Veränderungsrate der betreffenden Variablen finden. Dies weist auf Möglichkeiten hin, durch bessere Datennutzung die datenbedingt notwendigen Revisionen der VGR zu verringern. Dies ist auch mit Blick auf die Genauigkeit von Prognosen wünschenswert, denn die Arbeit zeigt, dass die Treffsicherheit von im Herbst veröffentlichten Prognosen wesentlich durch Revisionen der Daten für das erste Halbjahr des betreffenden Jahres beeinflusst wird.</p></div></div>","PeriodicalId":100134,"journal":{"name":"AStA Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv","volume":"13 2","pages":"99 - 123"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2019-08-07","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"https://sci-hub-pdf.com/10.1007/s11943-019-00251-x","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"50457847","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

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Official statistics through the eyes of students and teachers—the European Statistics Competition 学生和教师眼中的官方统计数据——欧洲统计竞赛

AStA Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv Pub Date : 2019-08-06 DOI: 10.1007/s11943-019-00249-5

Alicia Fernández Sanz, Sybille Luhmann, Adolfo Gálvez Moraleda

{"title":"Official statistics through the eyes of students and teachers—the European Statistics Competition","authors":"Alicia Fernández Sanz, Sybille Luhmann, Adolfo Gálvez Moraleda","doi":"10.1007/s11943-019-00249-5","DOIUrl":"10.1007/s11943-019-00249-5","url":null,"abstract":"<div><p>Statistical literacy has become more and more important as the amount of available information grows. Providing people with tools that allow them to critically evaluate the information they receive is crucial in the world we live, especially for the youth. This, however, is not an easy task. Being capable of discerning which sources, data, information, analysis etc. are more reliable than others requires many times ‘not-so-light’ knowledge in traditionally ‘hard subjects’ like Mathematics, Economics or Statistics.</p><p>In this context it is a good idea to offer students a friendly approach to these fields. Activities in which pupils see real data they can work with might help them to better understand what they have learnt and even to lose that <i>fear</i> of statistics. On the other hand, for official statistics bodies it is desirable to get known as reliable sources of data.</p><p>Initiatives like the European Statistics Competition (ESC) pursues these two objectives of being made known among teachers and young public, and showing pupils that working with statistical data is feasible. The fact of being a competition at European level may encourage students to join and do their best, and thus their interest in statistics will grow.</p></div>","PeriodicalId":100134,"journal":{"name":"AStA Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv","volume":"13 3-4","pages":"245 - 255"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2019-08-06","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"https://sci-hub-pdf.com/10.1007/s11943-019-00249-5","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"50455016","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

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Statistical literacy: a key to comprehend a changing world 统计素养：理解不断变化的世界的关键

AStA Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv Pub Date : 2019-07-22 DOI: 10.1007/s11943-019-00248-6

Patrizia Collesi

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Traue einer Statistik, die du nicht selbst erstellt hast 相信你自己没有创建的统计数据

AStA Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv Pub Date : 2019-07-15 DOI: 10.1007/s11943-019-00247-7

Katrin Schmidt, Thomas Weißbrodt

{"title":"Traue einer Statistik, die du nicht selbst erstellt hast","authors":"Katrin Schmidt, Thomas Weißbrodt","doi":"10.1007/s11943-019-00247-7","DOIUrl":"10.1007/s11943-019-00247-7","url":null,"abstract":"<div><h2>Zusammenfassung</h2><div><p>Wir alle benötigen ein grundlegendes Verständnis von Statistik, um mit der wachsenden Menge an verfügbaren statistischen Daten, Analysen und Ergebnissen, die uns täglich begegnen, umgehen zu können. Auf dieser Basis können Entscheidungen fundiert getroffen und Fehlschlüsse reduziert werden. Der Arbeitsmarkt gehört zu den Themenfeldern, die für viele Menschen wichtig und in ihrem Alltag präsent sind. Die Daten dazu sind umfänglich und die Konzepte mitunter komplex. Die Statistik der Bundesagentur für Arbeit unterbreitet ihren Nutzern daher verschiedene Angebote, um das Verständnis für Statistik generell, aber natürlich speziell für die Daten und Zusammenhänge hinsichtlich des Arbeitsmarkts zu verbessern. Im nachfolgenden wird zunächst die Aufgabe der Statistik der Bundesagentur für Arbeit als Teil des Systems amtlicher Statistik dargestellt. Es geht auch darum zu erfahren, welche Aufgaben die Statistik der Bundesagentur für Arbeit hat. Im Anschluss werden zwei häufig auftretende Missverständnisse bezüglich zentraler Arbeitsmarktfragen erläutert: Die Zusammenhänge von Arbeitslosigkeit, Verfügbarkeit am Arbeitsmarkt, Arbeitsuche und den Bezug von Leistungen der Grundsicherung. Bei bestimmten Personengruppen und Status zeigen sich Überschneidungen, andere schließen sich dagegen aus – bekannt ist das in der Öffentlichkeit nur zum Teil. Deshalb wird auch dargestellt, welche Ansätze die Statistik der Bundesagentur für Arbeit verfolgt, um einem möglichst breiten Kreis von Interessenten jeweils adressatengerecht Daten, Kontextinformationen und Analysen zur Verfügung zu stellen und die Nutzer bei der Interpretation von Arbeitsmarktdaten zu unterstützen.</p></div></div>","PeriodicalId":100134,"journal":{"name":"AStA Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv","volume":"13 3-4","pages":"279 - 295"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2019-07-15","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"https://sci-hub-pdf.com/10.1007/s11943-019-00247-7","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"50484229","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

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Interview mit Ulrich Rendtel Ulrich Rendtel访谈

AStA Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv Pub Date : 2019-05-28 DOI: 10.1007/s11943-019-00246-8

Walter Krämer

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Erratum zu: Vorwort der Herausgeber 祖：出版社序言

AStA Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv Pub Date : 2019-05-22 DOI: 10.1007/s11943-019-00245-9

Timo Schmid, Markus Zwick

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Vorwort der Herausgeber 编辑前言

AStA Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv Pub Date : 2019-05-02 DOI: 10.1007/s11943-019-00244-w

Markus Zwick

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Einsatzmöglichkeiten von Small Area-Verfahren bei Kohortenschätzungen im Zensus 2021 小面积方法在2021年人口普查中用于队列估计的可能应用

AStA Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv Pub Date : 2019-04-23 DOI: 10.1007/s11943-019-00243-x

Thomas Zimmermann

{"title":"Einsatzmöglichkeiten von Small Area-Verfahren bei Kohortenschätzungen im Zensus 2021","authors":"Thomas Zimmermann","doi":"10.1007/s11943-019-00243-x","DOIUrl":"10.1007/s11943-019-00243-x","url":null,"abstract":"<div><h2>Zusammenfassung</h2><div><p> Wie schon 2011 wird auch 2021 in Deutschland wieder ein registergestützter Zensus durchgeführt. Dabei werden die benötigten Informationen soweit wie möglich aus Melderegistern und anderen Verwaltungsdaten zusammengetragen und um weitere Informationen aus Primärerhebungen ergänzt. Eine jener Erhebungen ist die Haushaltsstichprobe, deren wichtigster Zweck die Korrektur der Register um Karteileichen und Fehlbestände zur Schätzung der Einwohnerzahl ist. Darüber hinaus wird mit Hilfe der Haushaltsstichprobe eine Vielzahl von weiteren regional und inhaltlich tief gegliederten Zensusergebnissen ermittelt, wie zum Beispiel für regional und demographisch differenzierte Bevölkerungskohorten.</p><p>Da es nicht möglich ist für alle Kohorten einen ausreichend großen Stichprobenumfang sicherzustellen, können design-basierte Schätzverfahren keine verlässlichen Schätzwerte für jene Kohorten garantieren. Im vorliegenden Beitrag untersuchen wir daher, inwiefern geeignete Small Area-Schätzverfahren verlässliche und plausible Ergebnisse für regional und demographisch differenzierte Bevölkerungskohorten im Zensus liefern können.</p></div></div>","PeriodicalId":100134,"journal":{"name":"AStA Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv","volume":"13 2","pages":"157 - 177"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2019-04-23","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"https://sci-hub-pdf.com/10.1007/s11943-019-00243-x","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"50506468","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

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Schätzung kleinräumiger Krankheitshäufigkeiten für die deutsche Bevölkerung anhand von Routinedaten am Beispiel von Typ-2-Diabetes 以2型糖尿病为例，根据常规数据估计德国人群的小规模疾病频率

AStA Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv Pub Date : 2019-04-03 DOI: 10.1007/s11943-019-00241-z

Jan Breitkreuz, Gabriela Brückner, Jan Pablo Burgard, Joscha Krause, Ralf Münnich, Helmut Schröder, Katrin Schüssel

{"title":"Schätzung kleinräumiger Krankheitshäufigkeiten für die deutsche Bevölkerung anhand von Routinedaten am Beispiel von Typ-2-Diabetes","authors":"Jan Breitkreuz, Gabriela Brückner, Jan Pablo Burgard, Joscha Krause, Ralf Münnich, Helmut Schröder, Katrin Schüssel","doi":"10.1007/s11943-019-00241-z","DOIUrl":"10.1007/s11943-019-00241-z","url":null,"abstract":"<div><h2>Zusammenfassung</h2><div><p>Die Erfassung regionaler Krankheitsverteilungen ist ein zentrales Element in der Planung und Gestaltung adäquater Gesundheitsversorgung. In der öffentlichen Gesundheitsberichtserstattung liegen Schätzungen kleinräumiger Krankheitshäufigkeiten in der Regel nicht vor. Aufgrund begrenzter Ressourcen und zu wenigen ortsspezifischen Beobachtungen ist es meist nicht möglich regionale Krankheitsverteilungen mit hinreichender Genauigkeit zu quantifizieren. Hier repräsentieren Krankenkassendaten eine wichtige Alternative. Der Versichertenstamm einer Krankenkasse ist meist viel größer als der Stichprobenumfang einer Gesundheitserhebung. Zusätzlich handelt es sich bei den Daten einer Krankenkasse um Abrechnungsdaten, welche automatisch erfasst und nicht aufwändig erhoben werden müssen. Doch wenn regionale Krankheitshäufigkeiten anhand von Krankenkassendaten geschätzt werden, muss beachtet werden, dass der Versichertenstamm einer Krankenkasse keine zufällige Teilpopulation der Gesamtbevölkerung darstellt. Aufgrund verschiedener Eigenschaften des deutschen Gesundheitssystems ist die Kassenzugehörigkeit einer Person informativ für ihre Morbidität hinsichtlich verschiedener Krankheiten. Folglich muss eine Bias-Korrektur bei der Schätzung erfolgen, um valide Ergebnisse zu erhalten. Im Zuge des AOK-internen Projekts <i>Gesundheitsatlas</i> des Wissenschaftlichen Instituts der AOK (WIdO) wurde zusammen mit der Universität Trier eine Methodik entwickelt, welche diese Problematik behandelt. Sie ermöglicht die Quantifizierung kleinräumiger Krankheitshäufigkeiten anhand von anonymisierten Krankenkassendaten mit einer Multi-Source-Schätzung. Durch multivariate Analyseverfahren sowie modellbasierte Inferenz werden die anonymisierten AOK-Routinedaten und stationäre Behandlungshäufigkeiten aller Krankenhausfälle zu einer Bias-korrigierenden Schätzmethodik kombiniert. In dem vorliegenden Beitrag wird diese Methodik beschrieben und ihre Effektivität am Beispiel von Diabetes Mellitus Typ 2 demonstriert. Ausgehend vom Versichertenstamm der <i>AOK – die Gesundheitskasse</i> sowie deren Leistungsdaten werden alters- und geschlechtsreferenzierte Krankheitshäufigkeiten auf Kreisebene für die gesamte deutsche Bevölkerung geschätzt. Es kann gezeigt werden, dass der Ansatz plausible Ergebnisse auf regionalen Ebenen liefert und somit die Darstellung der gesundheitlichen Lage in bisher nicht erreichter Detailtiefe ermöglicht.</p></div></div>","PeriodicalId":100134,"journal":{"name":"AStA Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv","volume":"13 1","pages":"35 - 72"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2019-04-03","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"https://sci-hub-pdf.com/10.1007/s11943-019-00241-z","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"50444193","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

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