Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych

Czynniki zróżnicowania wynagrodzeń oraz popytu na pracę w województwach

2025-07-25T11:00:16+00:00

Streszczenie: Praca ma na celu rozpoznanie empirycznych determinantów zróżnicowania popytu na pracę oraz wynagrodzeń w województwach w oparciu o teorię neoklasyczną, u podstaw której leży przekonanie o doskonałej elastyczności cen i wynagrodzeń, zawsze sprowadzającej gospodarki do stanów równowagi. Uzyskane w pracy wyniki ujawniły, że generowane przez rynek automatyczne procesy wyrównywania charakterystyczne dla teoretycznych modeli neoklasycznych nie są gwarantowane. Województwa charakteryzujące się wysokimi wartościami współczynników elastyczności, są jednocześnie województwami o wysokich stopach bezrobocia. Charakterystyczne dla teorii neoklasycznej automatyczne wyrównywanie się regionalnych dysproporcji, prawdopodobnie także nie wystąpi w przyszłości.

Forecasting in Turbulent Times: How Artificial Intelligence and Machine Learning Are Reshaping Macroeconomic Prediction

2025-10-20T09:04:03+00:00

This paper examines how artificial intelligence and machine learning have reshaped macroeconomic forecasting in the volatile post-COVID era. Highlighting the use of ensemble methods, neural networks, and large language models, it illustrates their advantages in capturing nonlinear dynamics and processing complex data. Drawing on central bank case studies, the paper shows that AI enhances predictive power, though interpretability and robustness remain challenges. AI is best seen as a complement to, not a replacement for, traditional economic models and human judgment.

Machine Learning Based Predictions of Sales Leads: Proof of Quality from Polish Business-to-Business Company

2025-10-20T09:04:02+00:00

Most sales managers struggle with achieving high lead conversion, key to lowering marketing costs and improving sales efficiency. Existing research emphasizes costly large-scale methods, often inaccessible to SMEs. Meanwhile, IT SMEs in B2B face numerous low-value leads without predictive support. This study proves that AI (AutoML on Google Cloud) can cost-effectively predict sales opportunities. Using 1000 historical leads, it demonstrates accurate predictions, offering SMEs a practical tool and paving the way for further research.

Capital Markets' Reaction to Covid-19 Pandemic and War in Ukraine

2025-10-20T09:04:00+00:00

The paper aims to investigate how the capital markets in different parts of the world reacted on economic problems caused by COVID-19 pandemic and the war in Ukraine. We investigate the daily quotations of 28 stock indexes from October 2019 till the end of 2022. In our research we apply tests comparing expected rates of return and risk in 4 distinguished subperiods. We conclude that Russian-Ukrainian war causes the increase of capital markets volatility but the decreases of index values caused by pandemic was higher than after the Russian invasion in all countries but Russia and Greece.