Determining the predictors of living standards in South Africa : a real world econometric approach
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
B S T R A C T This study aims to determine the strength of various demographic and socioeconomic variables in predicting changes in living standards over the period 1997 to 2006. Data for analysis and modelling purposes ± from the All Media and Products Surveys (AMPS) for the period 1997 to 2006 ± were used in an econometric model that made use of regression analysis to determine the optimal mix of variables predicting living standards as well as the individual strengths of such variables in predicting living standards. This was done in order to gain a comprehensive understanding of the individual variables that impact on living standards in the South African context and the ways in which such variables conjointly enhance or inhibit improvements in living standards. To determine whether the different variables predict living standards separately or conjointly, a co-integration analysis was done as part of the regression analysis. From the regression analysis, it appears that six predictor variables (three variables exogenous to the equation and three variables endogenous to the equation) jointly succeeded in predicting 93.1 % of the variance in living standards. These variables were `income', `employment ' and `education ' (endogenous variables) and `province', `race ' and `type of area ' (exogenous variables). It was determined by means of the co-integration analysis that the social variables conjointly predict living standards. The strongest predictor of living standards found in this study was the variable `income', which predicted a quarter of the variance in living standards in the analysis conducted. The second strongest predictor of living standards in South Africa was a variable exogenous to the equation, namely `race', which is not surprising in the light of the fact that the broader black population group (comprising Africans, Asians and Coloureds) have made considerable headway in improving their living standards driven by a range of labour market segmentation legislation, policies and practices. It appears from the findings of this
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle