This publication sets out a framework for measuring the importance of the digital economy in national and global production processes. Amid the growing interest in the digitalization of socioeconomic activities, there is a lack of consensus on an established framework to estimate the digital economy. This report proposes a definition of the core digital economy and an input-output analytical framework to measure it. Applying this framework to selected economies and years, it finds that the digital economy and digitally dependent industries contribute a significant portion of gross domestic product. It examines key digital economy phenomena and trends in relation to sectoral links, temporal price changes, jobs, global value chains, the COVID-19 pandemic, and Industry 4.0.

Die Wirtschaft im Raum der ehemaligen DDR befindet sich in einer Uber- gangsphase. Der Wechsel des Ordnungssystems geht mit einem tiefen wirt- schaftlichen Einbruch einher. Die tiber Jahrzehnte gewachsenen Wirtschafts- strukturen halten dem Wettbewerbsdruck der Marktwirtschaft nicht stand und fallen auseinander. Neues tritt erst allmahlich und zeitlich versetzt an deren Stelle. Eine Ubergangswirtschaft bildet sich heraus, in der das alte, planwirt- schaftliche System nicht mehr und das neue, marktwirtschaftliche System noch nicht das Wirtschaftsgeschehen bestimmt. Eine solche Situation ist nicht nur fUr die Wirtschaftspolitik und die Wirt- schaftstheorie eine groBe Herausforderung, sondern auch fUr die wirtschafts- mathematische Modellierung. Aber kann sie tiberhaupt zur wissenschaftlichen ErkIarung und Prognose des turbulenten Geschehens beitragen? 1st ein solcher Versuch nicht von vornherein zum Scheitern verurteilt, wenn tiber das Ver- halten der Wirtschaftssubjekte in der Umbruchphase genau so wenig Erfah- rungswerte und zuverlassige Informationen vorliegen wie zur Systemtransfor- mati on iiberhaupt? Die Antwort auf diese Fragen hangt in erster Linie von der Wahl der Untersu- chungsmethode abo Die vorliegende Modellierungssituation mit ihren Diskon- tinuitaten, Strukturbrtichen und Instabilitaten der Entwicklung ist erfaBbar mit der Methode der Systemdynamik. Sie bildet die Grundlage des im folgenden dargestellten Ubergangsmodells Ostdeutschlands von der Plan-zur Marktwirt- schaft und der mit ihm durchgefUhrten Modellexperimente. Kapitel 1 hat die Ausgangslage der ostdeutschen Wirtschaft vor dem Ubergang zur marktwirtschaftlichen Ordnung zum Gegenstand. Die Erstarrung des plan- wirtschaftlichen Systems und seine Entwicklungsschwachen in den achtziger Jahren werden analysiert. Der Stand der Entwicklung wird von verschiedenen Seiten gegentiber der frtiheren Bundesrepublik eingeschiitzt.

Das Buch behandelt die Datenerhebung und -auswertung von klassifizierten (kategorialen) Merkmalen in Querschnitt- und LAngsschnittstudien mit dem Schwerpunkt, Haupt- und Wechselwirkungseffekte fA1/4r das Eintreten eines Zielereignisses zu modellieren und zu schAtzen. Der wichtige Spezialfall einer binAren ZielgrAAe liefert die Modelle der Risikoanalyse. Die Besonderheit des Buches liegt darin, daA der Zusammenhang zwischen zeitunabhAngigen, kumuliert zeitabhAngigen und stetig zeitabhAngigen Analyseverfahren der nichtparametrischen Statistik dargestellt und an Beispielen demonstriert wird. Neue Resultate zur KonfidenzschAtzung in Lebensdauermodellen und zur zeitadjustierten Kontingenzanalyse liegen vor. Durch die knappe Darstellung der statistischen Theorie, den ausfA1/4hrlichen Hinweis auf die Spezialliteratur und die zahlreichen, vollstAndig durchgerechneten Beispiele mit realen DatensAtzen ist dieses Buch sowohl fA1/4r Studenten und Anwender der Statistik als auch fA1/4r Mediziner und Soziologen von Interesse.

An dieser Stelle moechte ich mich insbesondere bei Herrn Prof. Dr. Helmut Lutkepohl fur seine Ideen und wohlwollende Kritik herzlich bedanken, der jederzeit ein offenes Ohr fur meine Pro- bleme hatte. Ohne seine vielfaltige und nicht nachlassende Unterstutzung ware die Arbeit nicht in der jetzigen Form entstanden. Herrn Prof. Dr. Gerd Hansen und Herrn Prof. Dr. Wolfgang Wetzel danke ich fur ihre anregenden Diskussionen im Seminar des Instituts fur Statistik und OEkonometrie. Zu dritt haben sie eine sehr fruchtbare Atmosphare am Institut geschaffen. Naturgemass steht man als Autor in der Dankesschuld weiterer Personen, die das Entstehen der Arbeit hilfreich unterstutzt haben. Stellvertretend moechte ich hier zwei meiner Kollegen nen- nen, die auch auf dem Gebiet der Kointegration arbeiten: Herrn Wolfgang Kohn danke ich fur die Unterstutzung bei verzwickten Softwareproblemen; Herrn Wolfgang Hauschulz gebuhrt das Verdienst, das Manuskript sehr sorgfaltig durchgesehen und wenig geschickte Formulierungen in eine flussigere Form gebracht zu haben. Hans-Eggert Reimers Frankfurt, im Juli 1991 PS: Dank an Karin, Bernd, Christiane, UHrich und Renate, die auf ihre Art zum Gelingen dieser Arbeit beitrugen. Inhaltsverzeichnis xiu Tabellenverzeichnis XV Abbildungsverzeichnis 1 Einleitung 1 2 Nichtstationaritat von univariaten Zeitreihen 6 2.1 Vorbemerkungen und Definitionen .... 6 2.2 Statistische Theorie von AR(1)-Modellen 10 2.2.1 Konvergenzeigenschaft des KQ-Scha.tzers fur AR(1)-Modelle 10 2.2.2 Ein Exkurs zur Verbindung zwischen Random-Walk- und Wiener-Prozess 12 2.3 Einheitswurzeltests ..................... .

Figures on the value of merchandise imports and exports for over 180 countries are provided in this report. Summaries of world and area trade are also given.

Three sections--World and Area Tables, Memorandum Tables, and Country Tables--constitute the framework for the data. The latter show current information on the value of imports from and exports to their most important trading partners.

Similar summary tables are presented for the world, industrial countries, and developing countries. A list of country and area codes is an additional feature. Text is in English, French, and Spanish.

Dieses Buch gibt einen umfassenden Aoeberblick A1/4ber grundlegende Methoden zur Akonometrischen Analyse von Mikrodaten (Individualdaten). Es werden in diesem Lehrbuch ausschlieAlich nichtlineare Modelle dargestellt, die die Besonderheit der zu erklArenden Variablen berA1/4cksichtigen: Probit- und Logit-Modelle sowie loglineare Wahrscheinlichkeitsmodelle fA1/4r qualitative abhAngige Variable, Modelle vom Tobit-Typ fA1/4r gestutzte Variable (zensierte Daten), das Poisson-Modell sowie das Modell der Negativen Binomialverteilung fA1/4r ZAhlvariable und die wichtigsten Modelle zur Analyse der Verweildauer werden ausfA1/4hrlich dargestellt und durch Beispiele erlAutert. Aoebungsaufgaben ergAnzen und vertiefen den Text.

Bei der Realisierung von Projekten und spater dann bei der Ana- lyse der Daten wird uns nicht selten bewuBt, daB wir manches hat- ten besser durchdenken und sorgfaltiger planen mussen. Eine knappe Zusammenfassung wichtiger Planungsstufen sowie weiterer Gesichtspunkte, auch die Auswertung betreffend, erganzt das in den "Statistischen Methoden", knapp "M" genannt, realisierte Konzept. Auch hier wird der Leser sogenannte "intermediate stati- stical methods" antreffen, die in den einfiihrenden Lehrbuchem kaum und in den weiterfiihrenden fiir den Praktiker zu knapp dar- gestellt werden, z. B. der paarweise Vergleich von Mittelwerten an- hand neuerer Methoden (Teil III) mit den zugehOrigen Signifikanz- schranken (Anhang). Die hier vorgestellten Methoden sind wie die 12 Methoden aus M von mittlerem Schwierigkeitsgrad. Nur in we- nigen Fallen liegen sie bereits in den bekannten Programmpaketen (z. B. BMDP, P-STAT, SAS, SPSS) vor. Wiederholungen sind beabsichtigt. Widerspriiche waren nicht ganzlich zu vermeiden. Sie sind vielleicht typisch (a) fur konkurrie- rende Ziele und (b) fur eine rasch wachsende Wissenschaft, die zu- gleich auch wissenschaftliche Methodik ist mit dem Anspruch, nach Moglichkeit Praktiker und Theoretiker nicht zu sehr zu ent- tauschen. Wahrend aus der Praxis stammende Beispiele sicher besser moti- vieren, sind einfache Rechenbeispiele instruktiver, zumal sie ohne Kommentar verstanden und, abgesehen von den Tabellen des An- hangs, praktisch ohne Hilfsmittel nachvollzogen werden konnen.

Das vorliegende Lehrbuch ist der 2. Band einer 2-teiligen Einfuhrung in die Statistik. Es wendet sich an Studienanfanger und soll die inhaltlichen Probleme, die hinter der statistischen Begriffsbildung stehen, vermitteln und das Verstandnis der mathematischen Bezuge foerdern. Band 2 behandelt die Grundlagen der induktiven Statistik. Er geht auf die Wahrscheinlichkeitskonzeption der Subjektivisten und der Objektivisten ein. Neben Beispielen fur parametrische Klassen werden auch das Konzept suffizienter Statistiken, naturlich konjugierte a-priori-Verteilungen und objektivistische Testtheorien in verstandlicher Weise erlautert. Abschliessend behandelt der Band das Schatzproblem, Modelle in der OEkonomie sowie verallgemeinerte lineare Modelle. Dieses 2-bandige Lehrbuch liefert das Grundwissen der Statistik in anschaulicher Weise.

Dieses Studienbuch OEkonometrie soll den Studierenden der OEkonometrie die Moeglichkeit geben, ihre Kenntnisse durch die Bearbeitung konkreter Problemstellungen zu vervollkommnen, zu erweitern und zu vertiefen. Es ist als Leitfaden fur eine UEbungsveranstaltung im Rahmen der Grundausbildung zur OEkonometrie konzipiert und hat ausschliesslich Eingleichungsmodelle zum Gegenstand. Es beschreibt das klassische Modell der linearen Einfachregression sowie das klassische Modell der linearen Mehrfachregression. Ferner behandelt es Erganzungen zum klassischen Modell der linearen Mehrfachregression, insbesondere die multiple und partielle Korrelation, die Kollinearitat, die Fehlspezifikation und qualitative Variablen als exogene Variablen und a-priori-Restriktionen, Erweiterungen des klassischen Modells der linearen Mehrfachregression, insbesondere das verallgemeinerte Modell der linearen Mehrfachregression, die reine Heteroskedastie sowie das autoregressive Schema erster Ordnung. Den Problemstellungen und Loesungsvorschlagen ist jeweils ein kurzer Lehrtext vorangestellt. Diese Lehrtexte geben die wesentlichen Aussagen der oekonometrischen Theorie fur Eingleichungsmodelle in systematischer Anordnung wieder und vermitteln die in diesem Buch zugrundeliegenden Grundbegriffe sowie die verwendete Notation.

Many historians of insurance have commented on the disconnect between the rise of English life insurance companies in the early eighteenth century and the mathematics behind the sound pricing of life insurance products that was developed at about the same time. Insurance and annuity promoters typically ignored this mathematical work. Bellhouse explores this issue, and shows that the early mathematical work was not motivated by insurance but instead by the fair valuation of life contingent contracts related to property. Even the work of the mathematician James Dodson in the creation of the Equitable Life Assurance Society, offering sound actuarially based premiums, did not change the industry in any significant way. The tipping point was a crisis in 1770 in which the philosopher and mathematician Richard Price, as well as other mathematicians, showed that a dozen or more recently formed annuity societies could not meet their financial obligations and were inviable.

A beautiful, compelling and eye-opening guide to the way we live in Britain today. ______________ How much more do we drink than we should? Why do immigrants come here? How have house prices changed in the past decade? What do we spend our money on? Britain by Numbers answers all these questions and more, vividly bringing our nation to life in new and unexpected ways by showing who lives here, where we work, who we marry, what crimes we commit and much else besides. Beautifully designed and illustrated throughout, it takes the reader on a fascinating journey up and down the land, enriching their understanding of a complex - and contradictory - country.

This report presents the results of a feasibility study on generating high-quality poverty statistics in the Philippines using satellite imagery, geospatial data, and powerful machine-learning algorithms. The Oleave no one behindO principle of the 2030 Agenda for Sustainable Development requires appropriate indicators for different segments of a countryOs population. Conducted by ADB in collaboration with the Philippine Statistics Authority and the World Data Lab, the study aimed to enhance the granularity, cost-effectiveness, and compilation of high-quality poverty statistics in the Philippines.

Academic Foundation in association with the EPW Research Foundation brings to you the one stop resource for all important economic data on India ! Presenting... India: A Pocket book of Data Series Development of independent India from an agrarian stage to a modern economy began in early 1950s. After the first four decades of planning, India embarked upon a series of economic and financial sector reforms beginning early 1990s. While India has continually been undergoing socio-economic and structural transformation, its economic growth has accelerated in the last about two decades. Since 2004, it has further entered into a higher growth trajectory. This Pocket Book from EPW Research Foundation captures these trends and pattern, from data sets for a variety of social and economic indicators compiled and presented in a compact manner in discrete and continuous annual series. The five major components of data sets are: Macro Economy, Social Sector, Infrastructure, Profile of States and International Comparison. It is a quick and handy reference tool for academics, executives, students and researchers and for anybody interested in the saga of India's development profile.

We live in an age of serial asset bubbles and spectacular busts. Economists, policymakers, central bankers and most people in the financial world have been blindsided by these busts, while investors have lost trillions. Economists argue that bubbles can only be spotted after they burst and that market moves are unpredictable. Yet Marathon Asset Management, a London-based investment firm managing over $50 billion of assets has developed a relatively simple method for identifying and potentially avoiding them: follow the money, or rather the trail of investment. Bubbles whether they affect a whole economy or merely a single industry, tend to attract a splurge of capital spending. Excessive investment drives down returns and leads inexorably to a bust. This was the case with both the technology bubble at the turn of the century and the US housing bubble which followed shortly after. More recently, vast sums have been invested in mining and energy. From an investor's perspective, the trick is to avoid investing in sectors, or markets, where investment spending is unduly elevated and competition is fierce, and to put one's money to work where capital expenditure is depressed, competitive conditions are more favourable and, as a result, prospective investment returns are higher. This capital cycle strategy encourages investors to eschew the simple 'growth' and 'value' dichotomy and identify firms that can deliver superior returns either because capital has been taken out of an industry, or because the business has strong barriers to entry (what Warren Buffett refers to as a 'moat'). Some of Marathon's most successful investments have come from obscure, sometimes niche operations whose businesses are protected from the destructive forces of the capital cycle. Capital Returns is a comprehensive introduction to the theory and practical implementation of the capital cycle approach to investment. Edited and with an introduction by Edward Chancellor, the book brings together 60 of the most insightful reports written between 2002 and 2014 by Marathon portfolio managers. Capital Returns provides key insights into the capital cycle strategy, all supported with real life examples from global brewers to the semiconductor industry - showing how this approach can be usefully applied to different industry conditions and how, prior to 2008, it helped protect assets from financial catastrophe. This book will be a welcome reference for serious investors who looking to maximise portfolio returns over the long run.

This report presents the results of a feasibility study on high-quality poverty statistics in Thailand using satellite imagery, geospatial data, and advanced algorithmic techniques to complement conventional survey methods. The ""leave no one behind"" principle of the 2030 Agenda for Sustainable Development requires appropriate indicators for different segments of a country's population. This entails detailed, granular data on population groups that extend beyond national trends and averages. ADB collaborated with the National Statistical Office of Thailand and the Word Data Lab for the feasibility study, which aimed to enhance the granularity, cost-effectiveness, and compilation of high-quality poverty statistics in Thailand.

Sind bestimmte Parameter der Verteilung einer Zufallsvaria- blen unbekannt, so bieten statistische SchHtzmethoden die M6glichkeit, diese Parameter aus Stichprobenergebnissen zu schHtzen. Unter Parametern versteht man dabei zumeist Mo- mente der Verteilung der betrachteten Zufallsvariablen. 1st das verteilungsgesetz bekannt, so bezeichnet man als Para- meter die in diesem Verteilungsgesetz auftretenden Konstan- ten. Die in diesem Kapitel darzustellenden Problem16sungen basie- ren auf Zufallsst1chproben als Auswahlverfahren fUr die Stichprobenelemente, wodurch die Anwendung der Ergebnisse des Kap1tels 8 erm6gl1cht w1rd. Das Vorgehen beim SchHtzen soll nun gesch1ldert werden. Es sei e ein unbekannter Parameter der Verte1lung der Zufalls- var1ablen. Die SchHtzung dieses Parameters w1rd mit Hilfe e1ner Stichprobenfunktion durchgefuhrt. Jede Stichproben- funktion, die zur SchHtzung eines unbekannten Parameters herangezogen werden kann, heiSt eine SchHtzfunktion fur die- sen Parameter. Sie wird mit 0 bezeichnet. Da 0 von den zu- fallsvariablen X ' --- 'X abhHngig ist, kann man ausfuhrli- 1 n cher schreiben: 0 = D(X, x, ---, X ) oder auch D (X, ---, X ), 1 2 n 1 n n wenn die AbhHngigkeit der SchHtzfunktion vom Stichprobenum- fang hervorgehoben werden soll. Eine AusprHgung d(x, x, --., 1 2 xn) dieser SchHtzfunktion, die-sich aus einer realisierten St1chprobe ergibt, w1rd als NHherungswert des unbekannten Parameters verwendet. S1e heiSt SchHtzwert des Parameters. Man schreibt d(x, ---, x ) = e (lies: d ist SchHtzwert fur e).