ULOGA RASTA PREMIJA ŽIVOTNOG I NEŽIVOTNOG OSIGURANJA U EKONOMSKOM RASTU ZEMALJA EVROSPKE UNIJE: PANEL ARDL ANALIZA
Notice bibliographique
Résumé
Insurance plays a crucial role in economic development by providing financial security, encouraging investment, and reducing risks in the economy. In particular, the growth of life and non-life insurance premiums can contribute to economic stability and GDP growth by mobilizing capital and improving market efficiency. The aim of this analysis is to examine whether and to what extent the growth rates of gross life and non-life insurance premiums contribute to GDP growth in the European Union countries, both in the long and short run. The research is based on quarterly panel data for European Union countries, covering the period from the fourth quarter of 2017 to the fourth quarter of 2024. To analyze these interdependencies, the panel ARDL (Autoregressive Distributed Lag) model is employed, allowing for a consistent and efficient estimation of both long- and short-run effects of insurance on economic growth. This model accommodates variables of the same or different levels of integration, provided they are below I(2), ensuring more precise results. Given the limitations of the software environment, parameter estimation is conducted using the Pooled Mean Group (PMG) method, which allows for a reliable interpretation of the long-term relationship between insurance and economic growth while permitting heterogeneity in short-term effects across observational units.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».