Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Czynniki wpływające na prawdopodobieństwo poprawy przychodów gospodarstw rolnych specjalizujących się w produkcji mleka

Tytuł:
Czynniki wpływające na prawdopodobieństwo poprawy przychodów gospodarstw rolnych specjalizujących się w produkcji mleka
Factors affecting probability of income increase in agricultural holdings specialised in milk production
Autorzy:
Agnieszka Sompolska-Rzechuła
Michał Świtłyk
Tematy:
przychody
gospodarstwa rolne
produkcja mleka
model logitowy
income
agricultural holdings
milk production
logit model
Język:
polski
Dostawca treści:
CEJSH
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
W pracy wykorzystano model regresji logistycznej do określenia czynników wpływających na prawdopodobieństwo poprawy przychodów gospodarstw rolnych specjalizujących się w produkcji mleka. Badanie miało charakter dynamiczny i obejmowało lata 2009-2011. Wśród zmiennych niezależnych uwzględniono zmienne ilościowe i jakościowe związane z działalnością gospodarstw rolnych. Najbardziej istotne w modelu logitowym, w każdym roku, okazały się zmienne dotyczące: powierzchni użytków rolnych i liczby krów mlecznych, mające dodatni wpływ na prawdopodobieństwo poprawy przychodu. Wszystkie oszacowane modele odznaczają się bardzo wysoką jakością, a tym samym zdolnością do poprawnej klasyfikacji gospodarstw.

The paper uses logistic regression model to determine factors affecting probability of income increase in agricultural holdings specialised in milk production. Analysis had a dynamic character and covered the period between 2009 and 2011. Independent variables included both quality and quantity features associated with farm activities. The analysis showed that, in each year, the most important variables in the logit model concerned the utilised agricultural area and the number of dairy cows, which had a positive impact on probability of income increase. All estimated models are characterised by high quality and thus can be used to correctly classify agricultural holdings.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies