ÉRTÉKELÉSI ÉS ÁTRUHÁZHATÓSÁGI JELENTÉS
|
|
- Zsuzsanna Hegedűsné
- 8 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 STATISZTIKAI DÖNTÉSMEGALAPOZÁSI MODELL ÉRTÉKELÉSI ÉS ÁTRUHÁZHATÓSÁGI JELENTÉS BUDAPEST, XVIII. KERÜLET, VECSÉS BUDAPEST,
2 BUDAPEST XVIII. KERÜLET PESTSZENTLŐRINC-PESTSZENTIMRE ÖNKORMÁNYZATA VECSÉS VÁROS ÖNKORMÁNYZATA STATISZTIKAI DÖNTÉSMEGALAPOZÁSI MODELL ÉRTÉKELÉSI ÉS ÁTRUHÁZHATÓSÁGI JELENTÉS BUDAPEST,
3 airled Helyi gazdaságfejlesztés repülőterek vonzáskörzetében project No.4CE485P4. CENTRAL EUROPE PROJECT. A jelentést készítette: DR.HAJDU OTTÓ DSc. DISK-COUNTÍR BT. 3
4 TARTALOMJEGYZÉK I. A STATISZTIKAI MEGFIGYELÉSI EGYSÉG ÉS A STATUS QUO JELENTÉS ÖSSZEFÜGGÉSEI, AZ ADATGYŰJTÉS II. A KUTATÁS-FEJLESZTÉSI TEVÉKENYSÉG ÉRTÉKELÉSE... 9 III. A TRANSZNACIONÁLIS STATISZTIKAI DÖNTÉSMEGALAPOZÁSI MODELL FELÉPÍTÉSE, ALKALMAZÁSI LEHETŐSÉGEI A MAGYAR MODELL ÉS A TRANSZNACIONÁLIS STATISZTIKAI DÖNTÉSMEGALAPOZÁSI MODELL ÖSSZEFÜGGÉSEI A TRANSZNACIONÁLIS MODELL FELÉPÍTÉSE, ÉRTELMEZÉSE A 3 MODELL KOEFFICIENSEI IV. ÖSSZEFOGLALÁS V. FÜGGELÉK
5 I. I. A STATISZTIKAI MEGFIGYELÉSI EGYSÉG ÉS A STATUS QUO JELENTÉS ÖSSZEFÜGGÉSEI, AZ ADATGYŰJTÉS. Az airled projektben résztvevő 4 európai ország repülőtéri régiója - Közép-magyarországi régió (Budapest), olasz Emilia Romagna régió (Bologna), lengyel Mazovia régió (Varsó), szlovén Gorenjska régió (Kranj) - azért hozta létre a projektet, hogy egy stratégiai rendszert dolgozzon ki egy Reptéri város (Airport City) létrehozására, ami kielégíti az adott régiók szükségleteit, és alapul szolgálhat más régiók fejlesztési elképzeléseihez. A projektben résztvevő 4 régió közül két régió (magyar és lengyel) magában foglalja a fővárost is. A projekt keretében elkészült számos elemzés első mérföldköve a régiókra összeállított Status Quo riport, mely meghatározta az adott régióban működő repülőtér közvetlen és közvetett hatásterületét. Az elemzés a térképi távolságon és időbeli elérhetőségen alapul és két zónát határoz meg a 10 km-es kört illetve egy 40 km-es kört, illetve 20 perces elérhetőséget és 60 perces távolságot. Az elemzés egyben összefoglalta azokat az információkat és tényezőket is, melyek meghatározzák vagy hatással vannak a jövőbeni gazdaságfejlesztésekre. A Status Quo jelentések az adott régió egyedi adottságainak elemzése mellett azonos szerkezeti felépítésben és azonos tartalommal készültek el. Az airled projekt keretében kidolgozandó statisztikai döntésmegalapozási modell célja az volt, hogy a Status Quo jelentésben meghatározott repülőtéri (közvetlen és közvetett) vonzáskörzet tekintetében a gazdasági környezet fejlődését befolyásoló tényezőket meghatározza, a közöttük értelmezhető ok-okozati kapcsolatok körét, irányát és intenzitását számszerűsítse. A modell elkészítése során kiválasztásra kerültek az egyes gazdasági tényezők (dimenziók) mérésére szolgáló indikátorok, melyekre vonatkozóan az adatgyűjtést el kellett végezni. A döntésmegalapozási statisztikai modell elfogadott koncepciója szerint a modell megalkotása a magyarországi adatok elemzése alapján történik meg, és ezt követően kerül sor a partnerrégióknál (lengyel, olasz, szlovén) történő transznacionális alkalmazásra. A magyar régióra elkészült Status Quo jelentés definiálta a Budapest Liszt Ferenc Nemzetközi Repülőtér vonzáskörzetét. Mint ahogy a magyar jelentésből kiderül, a repülőtér teljes (közvetlen és közvetett) hatásterülete felöleli egyrészt a főváros agglomerációjának teljes területét, illetve a Közép-magyarországi régió majd teljes területét, illetve az Észak-magyarországi régió két települését valamint az Észak-alföldi régió egy városát. A jelentés Budapest 23 kerületét és a környező 46 települést (város és községszinten) jelölte meg vonzáskörzetként. Ezen belül a repülőtéri terminál közvetlen hatásterülete 10 km-es zóna 6 5
6 budapesti kerületet és 7 környező települést, a repülőtéri terminál közvetett hatásterülete 40 km-es zóna - 17 budapesti kerületet és 39 környező települést azonosított. A statisztikai munka megkezdésekor meg kellett határozni a statisztikai megfigyelési egységet, mely egyben az adatgyűjtés alapegysége is. Mivel a statisztikai modell célterülete a repülőtéri vonzáskörzet, így megfigyelési egységként a Status Quo jelentésben definiált vonzáskörzeti településeket jelöltük meg, így szám szerint 23 budapesti kerület és további 46 környező település indikátorait. Az adatgyűjtés szempontjából ez alapvető jelentőségű mozzanat volt, mivel valamennyi adatot település-szinten kellett összegyűjteni és a továbbiakban kezelni, elemezni. A magyarországi Nomenclature of Territorial Units for Statistics (NUTS, Statisztikai Célú Területi Egységek Nómenklatúrája) az egész Európai Uniót lefedő rendszer része, amelyet az Eurostat fejlesztett ki, és amelyet hivatalosan az 1059/2003/EK európai parlamenti és tanácsi rendelet rögzít. Az európai NUTS rendszer 5 szintet azonosít, úgymint: NUTS-1: ORSZÁGRÉSZ Magyarországon 3, NUTS-2: TERVEZÉSI-STATISZTIKAI RÉGIÓ Magyarországon 7, NUTS-3: MEGYE (FŐVÁROS) Magyarországon 20, LAU-1(korábbi NUTS-4): KISTÉRSÉG Magyarországon 175, LAU-2(korábbi NUTS-5): TELEPÜLÉS Magyarországon 3154(2013,KSH). Értelemszerűen az egyes országokban elérhető illetve hozzáférhető statisztikai (központi és helyi) adatgyűjtések szintjei igazodnak a fenti területi szintekhez. A Status Quo jelentés alapján tehát egyértelművé vált, hogy a projekt elvárásainak megfelelően az elemzés alapját képező adatbázist a legalacsonyabb település - szintű adatokból kell összeállítani, az egyes vonzáskörzeti települések adatainak összesítésével. Ez egyben azt is jelentette, hogy csak olyan adatokkal lehetett dolgozni, melyek település-szinten rendelkezésre álltak. Azok az adatok, melyek pl. régiós, vagy akár kistérségi szinten voltak csak elérhetők, nem kerültek be az adatgyűjtésbe, mert keresztmetszetében nem fedték le a Status Quo jelentés által definiált repülőtéri vonzáskörzetet. Csupán elméleti megfontolásból illetve esetlegesen egy további kutatás kapcsán felmerülhet az a kérdés, hogy régiós szintű vonzáskörzet definiálása esetén mennyiben változott volna az összegyűjtésre kerülő adatbázis tartalma, mélysége, elérhetősége és eredményei, az alkalmazható statisztikai módszerek, illetve a partner-régiók esetében elérhető párhuzamos adatbázisok kínálta 6
7 lehetőségek. Ebben az esetben jelen kutatás megfigyelési egységeként pl. a Közép-magyarország régiós (NUTS-2) szintű adatbázisa szolgált volna, figyelembe véve azt is, hogy egyébként a magyar Status Quo által meghatározott repülőtéri vonzáskörzet kevés különbséggel a Középmagyarországi régiót fedi le. Jelen kutatás kapcsán is meggyőződhettünk róla, hogy Magyarországon európai szinten is rendkívül fejlett és színvonalas statisztikai adatgyűjtés folyik, illetve a magyar gazdaságot elemző kutatók és vállalkozások számára széleskörű adatbázis érhető el. Adatgyűjtésünk gerincét a Lechner Lajos Tudásközpont által üzemeltetett Országos Területfejlesztési és Területrendezési Információs Rendszer (TeIR) nyújtotta adatbázisok képezték. Az Országos Területfejlesztési és Területrendezési Információs Rendszer (TeIR) célja, hogy a központi, területi és helyi államigazgatási szervek, más jogi személyek, jogi személyiség nélküli gazdasági társaságok, valamint természetes személyek számára: lehetőséget biztosítson az ország népességének, gazdaságának, épített, táji és természeti környezete állapotának, területi jellemzőinek megismerésére, változásainak figyelemmel kísérésére és európai uniós összehasonlítására, információt szolgáltasson az adatok és ezek feldolgozása során nyert mutatók, elemzések megjelenítésével, valamint a területfejlesztési, területrendezési, településfejlesztési és településrendezési tervek, szöveges és térképi dokumentumok bemutatásával, segítséget nyújtson a kormányzati, regionális, térségi, megyei, kistérségi, települési fejlesztési és rendezési, egyéb térségi, valamint ágazati tervezési, fejlesztési tevékenységet végző és azt ellenőrző szervezetek számára a területfejlesztési és területrendezési döntések előkészítéséhez és meghozatalához; a társadalom, a gazdaság és a környezet területi jellemzői változásának folyamatos figyelemmel kísérésével a döntések hatásainak elemzéséhez, valamint a terület- és településfejlesztési, illetve a terület- és településrendezési tervek készítéséhez, információkat biztosítson a regionális, a térségi, a megyei és a kistérségi fejlesztési tanácsok és munkaszervezeteik, illetve a többcélú kistérségi társulások számára a tervezés, a programmenedzselés, a pályázatértékelés és a monitoring tevékenység ellátásához. A TeIR web alapú informatikai rendszer, amelynek szolgáltatásai az Interneten keresztül érhetőek el. Az országos, területi (regionális, kiemelt térségi, megyei, kistérségi) és települési szervezetek a TeIR egységes adatbázisához az alkalmazási rendszeren (felhasználói felületen) keresztül csatlakoznak. A TeIR rendszernek számos olyan alkalmazása van, amely nem regisztrációhoz kötött, így bárki számára hozzáférhető. A regisztráció nélkül elérhető alkalmazások a TÉRPORT portálon működnek. 7
8 A regisztráció lehet térítésmentes és térítéses, de a felhasználók azonosítása minden esetben felhasználónév és jelszó megadásával a Központi Elektronikus Szolgáltatási Rendszer Ügyfélkapu szolgáltatásán keresztül történik. A TeIR rendszerhez való hozzáférés részletes szabályozásáról Az Országos Területfejlesztési és Területrendezési Információs Rendszer (TeIR) üzemeltetési szabályzata rendelkezik. A TeIR adatbázis mellett egyedi adatgyűjtést is végeztünk, a Megbízó Budapest 18. kerületi Önkormányzat illetve a repülőteret üzemeltető Budapest Airport esetében. A TeIR rendszerben elérhető 2011.évi (az adatgyűjtés időpontjában elérhető legfrissebb, a népszámlálást is tartalmazó) adatai képezték a számítások alapjául szolgáló közel 300 induló manifeszt indikátorból összeállított - keresztmetszeti adatbázist. 8
9 II. II. A KUTATÁS-FEJLESZTÉSI TEVÉKENYSÉG ÉRTÉKELÉSE Az airled projekt keretében kidolgozandó statisztikai döntésmegalapozási modellt a Szellemi Tulajdon Nemzeti Hivatala a kutatás-fejlesztésről és a technológiai innovációról szóló 2004.évi CXXXIV.törvény 30/A..(1) bekezdésében foglaltak alapján kutatás-fejlesztési tevékenységnek minősítette. Az airled projekt egy olyan komplex, mérhető és látens magyarázó változókból álló prediktív modell megalkotására vállalkozott, amely számos terület (pl. gazdasági, társadalmi, környezeti, közlekedési, logisztikai, stb.) tényezőinek ok-okozati összekapcsolásával segíti a repülőterek környezetének (vonzáskörzetének) stratégiai fejlesztési irányait meghatározni, definiált célváltozók értékeinek előrejelzése útján. Módszertanát tekintve a nemzetközi szakirodalomban kidolgozott SEM (Structural Equation Modeling) modellezés eszközrendszerére támaszkodik és ezen belül bevált és ismert statisztikai módszereket alkalmaz, ám a projekt eredetiségét, értékét nem a szó szoros értelmében vett módszertan adja, hanem az, hogy mely változókat beleértve különösen a látens változókat milyen összefüggés-rendszerben szerepelteti a modellben. A projekt végrehajtása az alábbi tartalmi elemek megvalósítását jelentette: - SEM módszerének alkalmazásával az ok-okozati összefüggések feltárása, az együtthatók becslése, - a keretmodell tesztelése az empirikus adatok alapján, - további finomítás: döntéshozatali modellező eszköz kidolgozása transznacionális használatra területi és gazdasági tervezési szempontok alapján (becsüli az üzleti tevékenységet, a foglalkoztatást és az építési fejlesztéseket a repülőtéri területeken), - értékelési és átruházhatósági jelentés készítése. A modell valódi újdonságtartalma, hogy nem csupán a régióstatisztikában szokásos többváltozós lineáris regresszió számítással próbál oksági magyarázatokat feltárni. Ennél jóval többről van szó, hiszen a SEM alapján készült modell tipikusan magába foglal több eljárást is, mint például faktoranalízist, vagy a többváltozós regressziót. A faktoranalízis során a modellező által meghatározott induló változókból a magyarázó erő minél nagyobb mértékű megtartásával az azonos függő változókra hatást gyakorló tényezők kerülnek kiválasztásra, majd a mért és látens változók faktoraira illesztenek többváltozós regressziót. Ez lehet lineáris, vagy bármilyen nemlineáris regresszió, a paraméterek becslése is történhet akár a legkisebb négyzetek, akár a maximum likelihood módszerrel. A helyes, vagy az inkább legjobban illeszkedő modell meghatározásához vezető lépések során a kutatást végzők szakértelme kulcsfontosságú, mivel konkrét, előre rögzített szabály nem áll rendelkezésre, amely alapján az eljárást rutinszerűnek lehetne tekinteni. 9
10 III. III. A TRANSZNACIONÁLIS STATISZTIKAI DÖNTÉSMEGALAPOZÁSI MODELL FELÉPÍTÉSE, ALKALMAZÁSI LEHETŐSÉGEI A MAGYAR MODELL ÉS A TRANSZNACIONÁLIS STATISZTIKAI DÖNTÉSMEGALAPOZÁSI MODELL ÖSSZEFÜGGÉSEI A JELENTÉS AZ ELŐREJELZÉSRŐL kimenetben a magyarországi adatbázison kifejlesztve bemutattuk a Budapest 18. kerületi Önkormányzat adatain tesztelt magyarországi statisztikai modell (továbbiakban Magyar Modell) működését, a modell alkalmazásával becslést adtunk a céltelepülés (Budapest 18.kerületi Önkormányzat) 3 célváltozójának 2014.évi értékére. A Magyar Modellben a célváltozókat magyarázó prediktor változók évi idősorait egyenként, az adott magyarázó prediktor változó egyedi időbeli trendjét elemeztük, így minden egyes prediktorra a saját (lineáris vagy kvadratikus vagy log-lin) trendjét illesztettük. Egyidejűleg az AR(1) tagot is figyelembe vettük, mely azt jelenti, hogy az eggyel korábbi adatából következtetünk az időben következő adatára, mely megítélésünk szerint javította a becslés pontosságát. A Magyar Modell tehát a magyar sajátosságokat és egyedi trendeket minden esetben egyedileg figyelembe vette és ezzel ország-specifikus becslést tett lehetővé, mert véleményünk szerint a megfigyelt változók trendjei országonként (régiónként) eltérhetnek. A Magyar Modellt úgy tudjuk transznacionális szinten kezelni, hogy sztenderdizáljuk a statisztikai módszertani eljárásokat, kiszűrjük az egyediségeket, ezzel biztosítva, hogy ugyanazon módszerrel más ország más adatbázisára is alkalmazni lehessen. A sztenderdizálás során a célváltozókat magyarázó valamennyi prediktor változóra azonos időbeli trendet illesztettünk, mégpedig kvadratikus trendet. Ezt úgy értelmezhetjük, hogy a Magyar Modellben az egyes magyarázó prediktor változók egyedi időbeli trendjeit nem örökítettük át a Transznacionális Modellbe, hanem valamennyi prediktorra kvadratikus trendet alkalmaztunk. A kvadratikus trend és a lineáris trend között alapvetően az a különbség, hogy ha a kvadratikus tag szignifikáns, akkor megengedi, hogy a tendencia megforduljon. Az elsőrendű autoregresszív AR(1) tag alkalmazásától eltekintettünk a Transznacionális Modell alkalmazása során, a modellbecslés egyszerűsítése, standardizálása érdekében. A Transznacionális Modell tesztelését a magyar adatbázison tudjuk jelen pillanatban elvégezni, mivel csak a magyar adatbázis összegyűjtése történt meg. A Döntéshozatali modellező eszköz kidolgozása transznacionális használatra kimenetben, amely kimenet ezt megelőzően került leadásra, a magyar adatbázison tesztelésre került a Transznacionális Modell működése, és a céltelepülésre (Bp.18. kerületi Önkormányzat) vonatkozóan becslést adtunk a 3 célváltozó 2014.évi értékeire vonatkozóan. Ily módon a Magyar Modell és a Transznacionális Modell működése közötti különbség eredményszinten is elemezhetővé vált. 10
11 Értelemszerűen amennyiben a partnerországok esetében a magyar adattartalommal egyezően összegyűjtésre kerülnek a külföldi partnerrégió településeire a megadott indikátorok értékei, illetve a céltelepülésre az idősoros adatok, úgy hasonlóan a magyar adatbázison lefuttatott modellhez, a célváltozó értékére a program a becslést megadja. Tehát a partnerrégiók a saját régiós adataikat összegyűjtve a TimeSeries.csv és CrossSection.csv adatfájlokba, a programot használatba tudják venni, és a modell kínálta lehetőségeket a saját ország-specifikus adatbázisukon ki tudják használni. A TRANSZNACIONÁLIS MODELL FELÉPÍTÉSE, ÉRTELMEZÉSE Az alábbiakban a modell-program parancssorait kommentekkel látjuk el, annak érdekében, hogy a felhasználó lépésről lépésre tudja követni a program működését. 1. A Céltelepülés idősorainak a beolvasása TimeSeries.csv A TimeSeries.csv fájl tartalmazza a kiválasztott Céltelepülés esetünkben Budapest 18. kerületi önkormányzat összes megfigyelt indikátorának (44 keresztmetszeti prediktor és 3 repülőtéri forgalmi adat) időszakra vonatkozóan előállított (tényadatok és becsléssel kiegészített) idősorait. A TimeSeries.csv fájl az összes megfigyelt indikátor adatát tartalmazza, tehát azokat az indikátorokat is, amelyeket nem használtunk fel a célváltozók előrejelzési modelljénél. Erre azért van szükség, mert a későbbiekben esetlegesen más célváltozók kiválasztása esetén rendelkezésre állnak, tehát az adatbázis teljeskörűségét kívánjuk ezzel megőrizni és továbbvinni. A repülőtéri indikátorok közül is csak kettőt használunk a továbbiakban (D2_10 és D3_10), de az adatbázis tartalmazza a harmadikat is (D1_10). Amely településre kívánunk előrejelzést adni a vonzáskörzeten belül, arra a településre össze kell állítani az összes megfigyelt indikátorának időszakra vonatkozóan előállított (tényadatok és becsléssel kiegészített) idősorait (TimeSeries.csv fájlt). 2. Az előrejelzési időpont (2014) proxy érték megadása a kvadratikus trendhez, a konstans taggal: 1_2014_2014^2 Ez egyszerűen annyit jelent, hogy megadjuk azt az évszámot, esetünkben 2014-et, amely évre vonatkozóan az előrejelzést meg kívánjuk adni. A program a 2014.évre vonatkozó előrejelzését kvadratikus trend segítségével fogja elvégezni. 3. Kvadratikus trend-előrejelzés a D2_10 Utasforgalom és D3_10 Cargoteljesítmény repülőtéri forgalmakra A program a 2014 évre vonatkozó előrejelzést több lépcsőben hajtja végre. Első lépésként a repülőtéri forgalmi adatok (D2_10 és D3_10) 2014.évre vonatkozó előrejelzését adja meg. 4. A keresztmetszeti prediktorok időbeli előrejelzése a évre, alapvetően kvadratikus trend és repülőtéri forgalom alapján, ha az adatsűrűség megengedi, egyébként az előrejelzés szakértői, szubjektív Második lépésként a keresztmetszeti (település-soros) prediktorokat jelezzük előre 2014-re a kiválasztott céltelepülésre (Budapest, 18. kerületi Önkormányzat) vonatkozóan. A prediktorok időbeli előrejelzésére kvadratikus trendet (parabolát) használunk, kiegészítve a korábbi lépésben 11
12 2014-re előrejelzett repülőtéri forgalmi adatokkal, tehát a keresztmetszeti prediktorok előrejelzéséhez bevonjuk a repülőtéri forgalmi adatokat is (D2_10 Utasforgalom és D3_10 Cargoteljesítmény). 5. A "pred.regressors" vektorban vannak a prediktorok évi előrejelzései tárolva Az előző lépésekben tehát előrejeleztük céltelepülés (Budapest 18.kerületi Önkormányzat) összes megfigyelt prediktorának 2014.évi értékeit, tehát tulajdonképpen az első pontban megjelölt TimeSeries.csv fájl évre vonatkozó valamennyi változójára megadtuk az adott változó kvadratikus trenddel és repülőtéri forgalmi adatokkal előrejelzett 2014.évi értékét, ezzel végeredményben kiegészítettük az adattáblát a 2014.évi adatsorral. A 2014.évre vonatkozó előrejelzéseket a program a pred.regressors vektorban eltárolja és a továbbiakban a három célváltozó előrejelzéséhez felhasználja őket. 6. A három célváltozó előrejelzése a évre, a évi település soros (keresztmetszeti) adatokon úgy, hogy a Céltelepülés (Bp. 18. Kerületi Önkormányzat) prediktor változó adatait az adatállományban helyettesítjük azok évi előrejelzett értékeivel, amely előrejelzés egyfelől időbeli trendeken, másfelől a Repülőtér utas és Cargo forgalmának időbeli alakulásán is alapul A településsoros adatok beolvasása CrossSection.csv A program beolvassa a CrossSection.csv fájlt, mely a Budapest Liszt Ferenc Nemzetközi Repülőtér Status Quo jelentésben definiált vonzáskörzetének település-soros(23 budapesti kerület és 46 környező település,mindösszesen 69 település) adattábláját tartalmazza azon prediktorok 2011.évi adataira vonatkozóan, melyeket a három célváltozót előrejelző 3 modell használ. Természetesen rendelkezésre áll a korábbiakban kiválasztott 58 releváns indikátort tartalmazó teljes adattábla is, de esetünkben a 3 előrejelző modell által nem használt változókat a könnyebb kezelhetőség céljából a táblából kihagytuk A Budapest 18. Kerület adatainak felülírása a évi előrejelzésével A következő lépésben a település-soros CrossSection.csv fájl azon sorát, mely a céltelepülés (Bp.18. kerületi Önkormányzat) 2011.évi adatait tartalmazza, lecseréljük a korábbiakban előrejelzett évi értékekre. Ezzel a modell-alkotás szempontjából jelentős lépéssel módszertanilag három fontos tényezőt vontunk be a modellbe: a vonzáskörzeti településekre (69) összegyűjtött teljeskörű 2011.évi keresztmetszeti adatállomány tartalmazza a korábbi statisztikai szelekcióval feltárt globális oksági kapcsolatokat, a céltelepülés adatsorában az előrejelzett 2014.évi adatokat tartalmazzák a repülőtéri forgalmak hatását is, hiszen a D2_10 Utasforgalom és D3_10 Cargoteljesítmény prediktorokat felhasználtuk a céltelepülés 2014.évi adatainak az előrejelzésekor, a céltelepülés 2011.évi adatainak évi adatokkal történő lecserélésével a keresztmetszeti (2011 évi) CrossSection.csv adattáblában megjelent az időbeni változás 12
13 hatása, mellyel panel-adatállományt hoztunk létre, azaz a keresztmetszeti és időbeni hatást egyszerre jelenítettük meg. A korábbiak szerint előállított panel-jellegű CrossSection.csv adatfájl tehát tartalmazza 68 vonzáskörzeti település 2011.évi manifeszt változó tényadatait és 1 vonzáskörzeti céltelepülés (Bp.18. kerületi Önkormányzat) 2014.évi előrejelzett adatait. A 3 célváltozóra (D1_2 Foglalkoztatottak száma a céltelepülésen, D2_3 Önkormányzat saját folyó bevételei a céltelepülésen, D3_3 Önkormányzat helyi adó bevételei a céltelepülésen) vonatkozóan korábbi kimenetekben definiált három lineáris modell a CrossSection.csv adatfájl panel-jellegű adatállománya alapján megadja azon regressziós koefficienseket, melyek alapján a CrossSection.csv adatfájlban tárolt manifeszt változókból a regressziós koefficiensek segítségével a 3 célváltozó 2014.évi értékeire előrejelzést adunk. A regressziós koefficiensek tehát két kérdésre adnak választ: egyrészt döntéselőkészítési céllal megadja, hogy várhatóan az adott manifeszt változó egy egységnyi változása (változtatása) az adott célváltozó hány egységnyi változását eredményezi marginálisan, másrészt előrejelzési céllal megadja, hogy várhatóan az adott manifeszt változó súlyozásával az adott célváltozó milyen értéket vesz fel A D2_3 prediktorok adatainak listába foglalása A Függelékben az M2_3C oszlopban jelöltük azokat a manifeszt változókat, amelyeknek a évre előrejelzett értékeit a statisztikai szelekció során a D2_3 célváltozó előrejelzésénél megtartottunk A D2_3 lineáris modell A D2_3 célváltozóra vonatkozóan meghatározásra kerülnek a célváltozót magyarázó regresszorok koefficiensei (estimates) D2_3 előrejelzés a 18. Kerületre, 2014-re A D2_3 modell estimates koefficienseivel súlyozzuk (szorozzuk) a céltelepülés (Bp.18.kerület) évre becsült prediktor adatait, amiket a fenti blokkban állítottunk elő és megtartottunk A D3_3 prediktorok adatainak listába foglalása A Függelékben az M3_3C oszlopban jelöltük azokat a manifeszt változókat, amelyeknek a évre előrejelzett értékeit a statisztikai szelekció során a D3_3 célváltozó előrejelzésénél megtartottunk A D3_3 lineáris model A D3_3 célváltozóra vonatkozóan meghatározásra kerülnek a célváltozót magyarázó regresszorok koefficiensei (estimates) D3_3 előrejelzés a 18. Kerületre, 2014-re 13
14 A D3_3 modell estimates koefficienseivel súlyozzuk (szorozzuk) a céltelepülés (Bp.18. kerület) évre becsült prediktor adatait, amiket a fenti blokkban állítottunk elő és megtartottunk A D1_2 prediktorok adatainak listába foglalása A Függelékben az M1_2C oszlopban jelöltük azokat a manifeszt változókat, amelyeknek a évre előrejelzett értékeit a statisztikai szelekció során a D1_2 célváltozó előrejelzésénél megtartottunk A D1_2 lineáris model A D1_2 célváltozóra vonatkozóan meghatározásra kerülnek a célváltozót magyarázó regresszorok koefficiensei (estimates) D1_2 előrejelzés a 18. Kerületre, 2014-re A D1_2 modell estimates koefficienseivel súlyozzuk (szorozzuk) a céltelepülés (Bp.18. kerület) évre becsült prediktor adatait, amiket a fenti blokkban állítottunk elő és megtartottunk. A 3 MODELL KOEFFICIENSEI Az alábbiakban a három célváltozó előrejelző modelljének outputjából az adott modellhez tartozó regressziós koefficienseket külön is közöljük. A koefficiens táblában a szignifikancia value (P-value) értéke azt mutatja meg, hogy az adott prediktor (indikátor) releváns vagy sem. 10%-nál kisebb (szigorúbb esetben 5%-nál kisebb) P- értékkel bíró prediktor a preferált. Szemben a constans lévén a modell hiányos specifikálásából eredő torzítást mutatja - esetében az inszignifikáns érték a preferált. 14
15 A D2_3 Önkormányzat saját folyó bevételei regressziós koefficiensei Coefficients: D2_3 Önkormányzat saját folyó bevételei manifeszt indikátorok Estimate Regressziós koefficiens Probability Szignifikancia P-value (Intercept) Constans 7.404e D4_ e D1_ e D1_ e D2_ e ** D1_ e *** D3_ e *** D2_ e D4_ e *** D5_ e D9_ e D2_ e D3_ e D1_ e D6_ e D7_ e * D1_ e * D4_ e * D5_ e ** A D3_3 Önkormányzat helyi adó bevételei regressziós koefficiensei Coefficients: D3_3 Önkormányzat Estimate Probability helyi adó bevételei Regressziós Szignifikancia value manifeszt indikátorok koefficiens (Intercept) Constans e D4_ e ** D1_ e * D1_ e D2_ e e-09 *** D3_ e e-05 *** D4_ e D8_ e ** D2_ e *** D9_ e *** D10_ e *** D3_ e *** D4_ e ** D1_ e D4_ e * D6_ e e-05 *** D7_ e e-06 *** D1_ e e-06 *** D4_ e e-05 *** D5_ e D6_ e
16 A D1_2 Foglalkoztatottak száma regressziós koefficiensei Coefficients: D1_2 Foglalkoztatottak manifeszt indikátorok Estimate Regressziós koefficiens Probability Szignifikancia value (Intercept) Constans 3.748e D2_ e *** D1_ e D4_ e D8_ e e-14 *** D2_ e D3_ e e-05 *** D4_ e ** D5_ e * D6_ e ** D9_ e e-05 *** D10_ e e-05 *** D2_ e D3_ e-01 < 2e-16 *** D4_ e D4_ e ** D5_ e ** D6_ e ** D7_ e D4_ e * D5_ e *** 16
17 IV. IV. ÖSSZEFOGLALÁS Az airled statisztikai modell alapvető célja a Repülőtér vonzáskörzetéhez tartozó települések (önkormányzatok) gazdasági-társadalmi fejlődése szempontjából egymást meghatározó jelenségek közötti ok-okozati kapcsolatokat találni és e kapcsolati hatásokat koefficiensek formájában számszerűsíteni. A statisztikai adatokon számított koefficiensek jelen modellben a prediktor változók értékeit szorozva súlyozzák azokat, kettős alkalmazási céllal: 1. Döntésmegalapozási oldalról a marginális hatás vizsgálata a feladat, hogy például eggyel több vállalkozás adott településen várhatóan hány MFt önkormányzati többletbevételt indukál, vagy például 1% nettó árbevétel növekmény hány MFt többletet eredményez az önkormányzati bevételekben egyéb feltételek változatlansága esetén. E kérdésre a koefficiensek értékének az értelmezése ad választ. 2. Prediktív céllal, a koefficiens becsült értékének ismeretében becslést (előrejelzést) végezhetünk egy kiragadott célváltozó várható értékére egy adott településen, adott időpontra. Például hány MFt lesz a várható önkormányzati bevétel jövőre Budapest 18.kerületében, ha ismerjük a regisztrált vállalkozások számát. Az egyes modellek koefficienseit illetően csak azok a prediktorok relevánsak, amelyek koefficiensei mellett a Probability szigifikancia érték kisebb mint 10% (szigorúbb esetben 5%). Tehát a három modellből az inszignifikáns prediktorok országspecifikusan elhagyhatók. Ezzel némileg romlik az előrejelzés pontossága, cserében egyszerűbb modellt kapunk értelmezhetőbb koefficiens (estimates) értékekkel. Mindazonáltal csak szignifikáns koefficiensek elemzésének van módszertani értelme. 17
18 VI. V. FÜGGELÉK 1. tábla Kódok és megnevezések Kód D1_1 D2_1 D3_1 Megnevezés Lakónépesség száma az év végén (a népszámlálás végleges adataiból továbbvezetett adat) (fő) Száz aktív korúra jutó időskorúak száma Vándorlási különbözet M2_3C M3_3C M1_2C D4_ éves aktív korúak száma x x D1_2 Foglalkoztatottak összesen (fő) x x D2_2 D1_3 D2_3 D3_3 D4_3 D5_3 D6_3 D7_3 Nyilvántartott álláskeresők száma összesen (fő) Összes évi bérbevétel az önkormányzatnál A helyi önkormányzatok saját folyó bevételei (1000 Ft) A helyi önkormányzatok helyi adó bevételei (1000 Ft) A helyi önkormányzatoknak átengedett gépjárműadó (1000 Ft) A helyi önkormányzatok tárgyévi bevételei (1000 Ft) A helyi önkormányzatok helyi adó bevételeiből az iparűzési adó (1000 Ft) A helyi önkormányzatok helyi adó bevételeiből az idegenforgalmi adó (1000 Ft) D1_4 Kiskereskedelmi üzletek száma (db) x x D2_4 Nagykereskedelmi raktárak száma összesen (db) x x x D1_5 Az összes szolgáltatott vezetékes gáz mennyisége (átszámítás nélkül) (1000 m3) x x D2_5 Szolgáltatott összes villamosenergia mennyisége (1000 kwh) D3_5 Épített lakások száma (db) x x D4_5 Az év folyamán épített lakások összes alapterülete (m2) x x D5_5 D6_5 D7_5 Egy lakásra jutó alapterület Összkomfortos lakások aránya Száz lakott lakásra és lakott üdülőre jutó lakók száma D8_5 Lakásállomány (db) x x D1_6 Önkormányzati kiépítetlen út és köztér hossza (km) D2_6 Önkormányzati kiépített út és köztér hossza (km) x x x D3_6 Áruszállító tehergépkocsik száma (db) x D4_6 Magyarországon első alkalommal forgalomba helyezett áruszállító tehergépkocsik száma (db) x x D5_6 Magyarországon első alkalommal forgalomba helyezett személyszállító gépjárművek száma (db) x x D6_6 Személyszállító gépjárművek száma összesen (db) x D7_6 Belterületi kiépítettség D8_6 Kerékpárút D9_6 Közúti kapcsolatok száma x x x D10_6 Személygépkocsi-forgalom(3,5 t alatti ktk-val együtt) x x D11_6 Közúti közlekedési baleset során meghalt, megsérült személy összesen (fő) D12_6 Összes személyi sérüléssel járó közúti közlekedési baleset (eset) D1_7 Rendszeres szociális segélyben részesítettek 1000 főre jutó átlagos száma D2_7 Összes adó (Ft) x x D3_7 Összes adófizető darabszáma (fő) x x x D4_7 Összes belföldi jövedelem (Ft) x x D5_7 Regisztrált bűncselekmények száma 1000 lakosra vetítve D1_8 Vendéglátóhelyek száma (db) x x D2_8 D3_8 Vendégek száma össz.kereskedelmi, falusi és egyéb szálláshelyeken Külföldi vendégek száma összesen kereskedelmi, falusi és egyéb szálláshelyeken D4_8 Vendégéjszakák száma összesen kereskedelmi, falusi és egyéb szálláshelyeken x x D5_8 Külföldi vendégéjszakák száma összesen kereskedelmi, falusi és egyéb szálláshelyeken x D6_8 Szállásférőhelyek száma összesen kereskedelmi, falusi és egyéb szálláshelyeken x x x D7_8 Szálláshelyek száma összesen kereskedelmi, falusi és egyéb szálláshelyeken x x x D1_9 Regisztrált vállalkozások száma x x D2_9 D3_9 Az adóévben megszerzett EVA bevétel EVA összege D4_9 Fizetendő adó (1000 Ft) x x x D5_9 (Bruttó termelési érték)kibocsátás összesen (1000 Ft) x x x D6_9 Bruttó hozzáadott érték (1000 Ft) x D7_9 Likviditási mutató: Forgóeszközök/Rövid lejáratú kötelezettségek D8_9 Befekt.eszk.fedezettségi mutatója: Saját tőke/befektetett eszközök D9_9 Tőkearányos adózott eredmény(roe): Adózott eredmény/saját tőke D10_9 Eszközhatékonyság(ROI): Adózott eredmény/teljes eszközállomány D11_9 Eszközjövedelmezőség(ROA): Adózás előtti eredmény/teljes eszközállomány D1_10 Érkező és induló járatszám összesen D2_10 Érkező és induló utasszám összesen D3_10 Érkező és induló cargo(árutonna) összesen 18
DÖNTÉSHOZATALI MODELLEZŐ ESZKÖZ TRANSZNACIONÁLIS ALKALMAZÁSA
STATISZTIKAI DÖNTÉSMEGALAPOZÁSI MODELL DÖNTÉSHOZATALI MODELLEZŐ ESZKÖZ TRANSZNACIONÁLIS ALKALMAZÁSA BUDAPEST, XVIII. KERÜLET, VECSÉS BUDAPEST, 2014 1 BUDAPEST XVIII. KERÜLET PESTSZENTLŐRINC-PESTSZENTIMRE
RészletesebbenJELENTÉS AZ ELŐREJELZÉSRŐL
STATISZTIKAI DÖNTÉSMEGALAPOZÁSI MODELL JELENTÉS AZ ELŐREJELZÉSRŐL VÉGSŐ VERZIÓ BUDAPEST, XVIII. KERÜLET, VECSÉS BUDAPEST, 2014 1 BUDAPEST XVIII. KERÜLET PESTSZENTLŐRINC-PESTSZENTIMRE ÖNKORMÁNYZATA VECSÉS
RészletesebbenSmart City, okos város - a jövőnk kulcsa konferencia április 13. Budapest. Nagy András PhD téradat-elemzési szakértő Lechner Nonprofit Kft.
A T E I R L E H E T Ő S É G E I A Z O K O S V Á R O S I F E J L E S Z T É S E K S Z O L G Á L AT Á B A N Smart City, okos város - a jövőnk kulcsa konferencia 2016. április 13. Budapest Nagy András PhD
RészletesebbenAz országos Területfejlesztési és területrendezési Információs Rendszer (TeIR) Rudan Pál, osztályvezető VÁTI Dokumentációs Központ 2012. május 16.
Az országos Területfejlesztési és területrendezési Információs Rendszer (TeIR) Rudan Pál, osztályvezető VÁTI Dokumentációs Központ 2012. május 16. A VÁTI feladatkörei Európai Együttműködési Programok (határmenti,
Részletesebben1. óra: A területi adatbázis elkészítése, területi szintek
1. óra: A területi adatbázis elkészítése, területi szintek Az informatika alkalmazása a társadalomföldrajzban (TTGBL6520) gyakorlat 2018-2019. tanév A területi adatbázis A statisztikai jellegű információk
RészletesebbenTERÜLETI INFORMÁCIÓS RENDSZER ÉS ATTRAKTIVITÁS
TERÜLETI INFORMÁCIÓS RENDSZER ÉS ATTRAKTIVITÁS Nagy András PhD Lechner Nonprofit Kft. http://www.interreg-danube.eu/approved-projects/attractive-danube Project co-founded by European Union funds (ERDF,
RészletesebbenAz Országos Területfejlesztési és Területrendezési Információs Rendszer Budapest, október 21.
Az Országos Területfejlesztési és Területrendezési Információs Rendszer Budapest, 2016. október 21. Nagy András PhD téradat-elemzési szakértő, Lechner Tudásközpont Makainé Vellai Viktória térinformatikai
RészletesebbenUniós források és hatásuk -- mennyiségek és mérési lehetőségek Major Klára. HÉTFA Kutatóintézet és Elemző Központ
Uniós források és hatásuk -- mennyiségek és mérési lehetőségek Major Klára Uniós források elosztása HATÁSVIZSGÁLAT MÓDSZERTANI KIHÍVÁSAI Mi a hatásvizsgálat? Hatásvizsgálat: jellemzően olyan vizsgálatok,
RészletesebbenTAMP ÉS CO-TAMP KÖZÖS ÉS NEMZETI VONZÓKÉPESSÉGI PLATFORM
TAMP ÉS CO-TAMP KÖZÖS ÉS NEMZETI VONZÓKÉPESSÉGI PLATFORM Nagy András PhD Lechner Nonprofit Kft. http://www.interreg-danube.eu/approved-projects/attractive-danube Project co-founded by European Union funds
RészletesebbenÚtmutató a városok integrált városrehabilitációs programokkal kapcsolatos KSH adatkéréséhez
Útmutató a városok integrált városrehabilitációs programokkal kapcsolatos KSH adatkéréséhez (Az integrált városfejlesztési stratégia elkészítéséhez és a szociális típusú városrehabilitációs programok akcióterületi
RészletesebbenHátrányos helyzetű járások és települések. Urbánné Malomsoki Mónika
Hátrányos helyzetű járások és települések Urbánné Malomsoki Mónika Jogi szabályozás Felhatalmazás alapja: 1996. évi XXI. Törvény a területfejlesztésről és területrendezésről 290/2014. Kormányrendelet a
RészletesebbenA zajtérképek jóváhagyása
A zajtérképek jóváhagyása Bevezetés A települési környezet mindannyiunk közvetlen élettere, mindennapjaink, tevékenységünk legnagyobb részének színtere, életminőségünk lényeges meghatározója. A megfelelő
RészletesebbenPROJEKTAUDIT JELENTÉS - - -
Projektaudit jelentés Hajdúszoboszló Város Önkormányzata 2007-2013 közötti időszak projektterveire vonatkozóan megacity - projektalapú városfejlesztési program wwwazentelepulesemhu PROJEKTAUDIT JELENTÉS
Részletesebben0,94 0,96 0,95 0,01-0,01 0,00 rendelkezők aránya A 25 - X éves népességből felsőfokú végzettségűek 0,95 0,95 0,94 0,00-0,01-0,01
dr. Vécsei Pál Módszertani leírás a településsoros választási adatbázisokhoz illesztett a települések társadalmi státuszát és társadalmi dinamikáját kifejezni hivatott tipológiákhoz A tipológiák "A társadalom
RészletesebbenTERÜLETI VONZÓKÉPESSÉG A DUNA RÉGIÓBAN ÉS HAZÁNKBAN ATTRACTIVE DANUBE
TERÜLETI VONZÓKÉPESSÉG A DUNA RÉGIÓBAN ÉS HAZÁNKBAN ATTRACTIVE DANUBE Jaschitzné Cserni Tímea Lechner Nonprofit Kft. http://www.interreg-danube.eu/approved-projects/attractive-danube Project co-founded
RészletesebbenÚTMUTATÓ. Az Önkormányzati tulajdonú vállalkozói parkok kialakítása és fejlesztése Pest megye területén
ÚTMUTATÓ Az Önkormányzati tulajdonú vállalkozói parkok kialakítása és fejlesztése Pest megye területén című pályázat mellékletét képező üzleti terv elkészítéséhez Az Útmutató megtalálható a Nemzetgazdasági
RészletesebbenKistérségi gazdasági aktivitási adatok
Kistérségi gazdasági aktivitási adatok 1. A KMSR rendszerben alkalmazott statisztikai módszerek Előadó: Dr. Banai Miklós 2. A KMSR rendszer által szolgáltatott adatok, jelentések Előadó: Kovács Attila
RészletesebbenGyakorló feladatok a kétváltozós regresszióhoz 2. Nemlineáris regresszió
Gyakorló feladatok a kétváltozós regresszióhoz 2. Nemlineáris regresszió 1. A fizetés (Y, órabér dollárban) és iskolázottság (X, elvégzett iskolai év) közti kapcsolatot vizsgáljuk az Y t α + β X 2 t +
Részletesebbena Borsod-Abaúj-Zemplén Megyei Önkormányzat közép-és hosszú távú vagyongazdálkodási tervére
Tisztelt Közgyűlés! Előterjesztő: Dr. Mengyi Roland a közgyűlés elnöke Készítette: Szervezési, Jogi és Pénzügyi Osztály JAVASLAT a Borsod-Abaúj-Zemplén Megyei Önkormányzat közép-és hosszú távú vagyongazdálkodási
RészletesebbenErőforrások alternatív elemzési lehetősége
Erőforrások alternatív elemzési lehetősége Térbeli Teljesítményvizsgálat Áldorfai György SZIE-GTK-EGYRTDI Bevezető Probléma: a stratégiai dokumentumok módszertani hiányosságai (HVS HFS) Kihívások: EU-s
RészletesebbenTÁJÉKOZTATÓ végén lassult a lakásárak negyedéves dinamikája
TÁJÉKOZTATÓ 2016 végén lassult a lakásárak negyedéves dinamikája Budapest, 2017. május 5. 2016 negyedik negyedévében nominális alapon egy százalékkal emelkedett az aggregált MNB lakásárindex, amely jelentősen
RészletesebbenAz adatszolgáltatás technológiájának/algoritmusának vizsgálata, minőségi ajánlások
Az adatszolgáltatás technológiájának/algoritmusának vizsgálata, minőségi ajánlások A dokumentum a TÁMOP 5.4.1. számú kiemelt projekt keretében, a Magyar Addiktológiai Társaság megbízásából készült. Készítette:
RészletesebbenMegyei tervezést támogató alkalmazás
TeIR (Területfejlesztési és Területrendezési Információs Rendszer) Megyei tervezést támogató alkalmazás Felhasználói útmutató 2015. május Tartalomjegyzék 1. BEVEZETŐ... 3 2. AZ ALKALMAZÁS BEMUTATÁSA...
RészletesebbenTérségi egyenl tlenségek
Térségi egyenl tlenségek Kistérségi különbségek Demográfia Gazdaság leírásának dimenziói Foglalkoztatás, munkanélküliség Infrastruktúra Iskolázottság, oktatás Jövedelem, vagyoni helyzet Elérés Migráció
RészletesebbenA BRUTTÓ HAZAI TERMÉK (GDP) TERÜLETI MEGOSZLÁSA 2005-BEN
Központi Statisztikai Hivatal Veszprémi Igazgatósága A BRUTTÓ HAZAI TERMÉK (GDP) TERÜLETI MEGOSZLÁSA 2005-BEN Veszprém, 2007. június 10. Központi Statisztikai Hivatal Veszprém Igazgatóság, 2007 Igazgató:
RészletesebbenDÖNTÉSTÁMOGATÓ TERÜLETI MODELLEZÉS A GYAKORLATBAN
DÖNTÉSTÁMOGATÓ TERÜLETI MODELLEZÉS A GYAKORLATBAN http://www.interreg-danube.eu/approved-projects/attractive-danube 26.09.2018 A projekt a Duna Transznacionális Programból, az Európai RegionálisFejlesztési
RészletesebbenBU oa Pesr Budapest. Főváros Önkormányzata. a Közgyűlés részére. Tisztelt Közgyűlés!
BU oa Pesr Budapest Főváros Önkormányzata [Vonalkód] [Vonalkód] ikt. szám: [Iktatószám] tárgy: Javaslat a Liszt Ferenc Nemzetközi Repülőtér Terület- és Gazdaságfejlesztési Klaszter (BUD Klaszter) alapításában
RészletesebbenÚtmutató a vállalkozási elképzelés és a projektötlet megfogalmazásához, leírásához
Vezetői összefoglaló (mutassa be az üzleti tervet, fejtse ki, miért érdemes éppen az Ön üzleti elképzeléseit támogatásban részesíteni max. 1200 karakterben!) Rövid állítások formájában összegezze azt,
RészletesebbenFarkas Jenő Zsolt. MTA KRTK RKI ATO, Kecskemét. A vidékfejlesztés jelene és jövője - műhelykonferencia 2014. Június 24.
Farkas Jenő Zsolt MTA KRTK RKI ATO, Kecskemét A vidékfejlesztés jelene és jövője - műhelykonferencia 2014. Június 24. Vázlat I. A kutatás céljai és menete II. A vidék meghatározása III. A területi szintek
RészletesebbenTÁJÉKOZTATÓ. az MNB-lakásárindex alakulásáról a harmadik negyedéves adatok alapján
TÁJÉKOZTATÓ az MNB-lakásárindex alakulásáról a 2016. harmadik negyedéves adatok alapján Gyorsult a lakásárak növekedési üteme 2016 harmadik negyedévében Budapest, 2017. február 8. 2016 harmadik negyedéve
RészletesebbenTerületi elemzések. Budapest, 2015. április
TeIR Területi elemzések Felhasználói útmutató Budapest, 2015. április Tartalomjegyzék 1. BEVEZETŐ... 3 2. AZ ELEMZÉSBEN SZEREPLŐ MUTATÓ KIVÁLASZTÁSA... 4 3. AZ ELEMZÉSI FELTÉTELEK DEFINIÁLÁSA... 5 3.1.
RészletesebbenTurizmusgazdaság a Balaton kiemelt üdülőkörzetben. Szántó Balázs KSH Veszprémi főosztály
Turizmusgazdaság a Balaton kiemelt üdülőkörzetben Szántó Balázs KSH Veszprémi főosztály Kérdések Nemzetgazdasági értelemben mit értünk turizmus alatt? Kik alkotják a turizmus gazdaságát? Balaton kiemelt
RészletesebbenSzakács Tamás Közigazgatási jog 3 kollokvium 2012.
12.A területfejlesztés és területrendezés jogintézményei és szervei /A területfejlesztés és területrendezés célja és feladata/ Szabályozás: 1996. évi XXI. törvény a területfejlesztésről és a területrendezésről
RészletesebbenSúlypontváltás a városfejlesztés világában
Súlypontváltás a városfejlesztés világában dr. Szaló Péter helyettes államtitkár 2014. május. Városfejlesztés Tagállami hatáskör Nem közösségi politika Informális együttműködés a miniszterek között Lipcsei
RészletesebbenÚj módszerek és eljárások a térbeli folyamatok értékeléséhez. Dr. Németh Zsolt Központi Statisztikai Hivatal elnökhelyettes
Új módszerek és eljárások a térbeli folyamatok értékeléséhez Dr. Németh Zsolt Központi Statisztikai Hivatal elnökhelyettes A 2016. évi mikrocenzus, kis népszámlálás Célja, hogy két népszámlálás között
RészletesebbenMéréselmélet MI BSc 1
Mérés és s modellezés 2008.02.15. 1 Méréselmélet - bevezetés a mérnöki problémamegoldás menete 1. A probléma kitűzése 2. A hipotézis felállítása 3. Kísérlettervezés 4. Megfigyelések elvégzése 5. Adatok
RészletesebbenTÁJÉKOZTATÓ második negyedévében Budapesten gyorsult, míg a községekben lassult a lakásárak éves dinamikája
TÁJÉKOZTATÓ 2018 második negyedévében Budapesten gyorsult, míg a községekben lassult a lakásárak éves dinamikája Budapest, 2018. október 31. 2018 második negyedévében a lakásárak éves növekedési üteme
RészletesebbenA KÖZLEKEDÉSHÁLÓZATI RENDSZER SZEREPE A BUDAPESTI AGGLOMERÁCIÓ KIS- ÉS KÖZÉPVÁROSAINAK TERÜLETI FEJLŐDÉSÉBEN
MRTT XIV. Vándorgyűlés szept.15-16. A KÖZLEKEDÉSHÁLÓZATI RENDSZER SZEREPE A BUDAPESTI AGGLOMERÁCIÓ KIS- ÉS KÖZÉPVÁROSAINAK TERÜLETI FEJLŐDÉSÉBEN Kovács Csaba József doktorandusz e-mail: b.kovacs.csaba@gmail.com
RészletesebbenELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék GAZDASÁGSTATISZTIKA. Készítette: Bíró Anikó. Szakmai felelős: Bíró Anikó június
GAZDASÁGSTATISZTIKA GAZDASÁGSTATISZTIKA Készült a TÁMOP-4.1.2-08/2/A/KMR-2009-0041pályázati projekt keretében Tartalomfejlesztés az ELTE TátK Közgazdaságtudományi Tanszékén az ELTE Közgazdaságtudományi
RészletesebbenA kelet-közép-európai régiók gazdasági-társadalmi térszerkezetének vizsgálata PLS-útelemzés segítségével
A kelet-közép-európai régiók gazdasági-társadalmi térszerkezetének vizsgálata PLS-útelemzés segítségével Egri Zoltán, főiskolai docens, SZIE AGK Bodnár Gábor, tudományos munkatárs, SZTE GTK A MAGYAR REGIONÁLIS
RészletesebbenREGIONÁLIS KLÍMAMODELLEZÉS AZ OMSZ-NÁL. Magyar Tudományos Akadémia szeptember 15. 1
Regionális klímamodellezés az Országos Meteorológiai Szolgálatnál HORÁNYI ANDRÁS (horanyi.a@met.hu) Csima Gabriella, Szabó Péter, Szépszó Gabriella Országos Meteorológiai Szolgálat Numerikus Modellező
RészletesebbenÉpítésügyi Monitoring Rendszer (ÉMO) komplex működését biztosító településrendezési tervek digitalizálása EKOP /B kiemelt projekt megvalósítása
Építésügyi Monitoring Rendszer (ÉMO) komplex működését biztosító településrendezési tervek digitalizálása EKOP 1.2.17./B kiemelt projekt megvalósítása Felhasználói kézikönyv ÉMO Területrendezési modul
RészletesebbenSmarter cities okos városok. Dr. Lados Mihály intézetigazgató Horváthné Dr. Barsi Boglárka tudományos munkatárs MTA RKK NYUTI
MTA Regionális Kutatások Központja Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet, Győr Smarter cities okos városok Dr. Lados Mihály intézetigazgató Horváthné Dr. Barsi Boglárka tudományos munkatárs MTA RKK NYUTI
RészletesebbenMódszertani Intézeti Tanszéki Osztály. A megoldás részletes mellékszámítások hiányában nem értékelhető!
BGF KKK Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály Budapest, 2012.. Név:... Neptun kód:... Érdemjegy:..... STATISZTIKA II. VIZSGADOLGOZAT Feladatok 1. 2. 3. 4. 5. 6. Összesen Szerezhető pontszám 21 20 7 22
RészletesebbenMellékletek. a Hajdú-Bihar megye területfejlesztési koncepcióját megalapozó feltáró-értékelő vizsgálathoz
Mellékletek a Hajdú-Bihar megye területfejlesztési koncepcióját megalapozó feltáró-értékelő vizsgálathoz 2. verzió Munkaanyag!!!!! Debrecen 2012. szeptember 20. Tartalom 1. MELLÉKLET KIEGÉSZÍTŐ TÁBLÁK,
RészletesebbenHogyan lesz adatbányából aranybánya?
Hogyan lesz adatbányából aranybánya? Szolgáltatások kapacitástervezése a Budapest Banknál Németh Balázs Budapest Bank Fehér Péter - Corvinno Visontai Balázs - KFKI Tartalom 1. Szolgáltatás életciklus 2.
RészletesebbenGyöngyös,
XIV. Nemzetközi Tudományos Napok Gyöngyös, 2014. 03.27.-03.28. A munkapiaci termelékenység és az intézmények összefüggései különböző képzettségi szinteket igénylő ágazatokban 1 Előadó: Dr. Máté Domicián
RészletesebbenA személyközlekedés minősítési rendszere
A személyközlekedés minősítési rendszere személyközlekedés tervezése és működtetése során alapvető jelentőségűek a i jellemzők bonus-malus rendszer működtetésére a megrendelési szerződések szerint Minőség:
RészletesebbenNemzeti Társadalmi Felzárkóztatási Stratégia indikátor rendszer
Szociális ÁIR (Szociális Ágazati Információs Rendszer) Nemzeti Társadalmi Felzárkóztatási Stratégia indikátor rendszer Felhasználói útmutató Budapest, 2012. december 1 Tartalomjegyzék 1. Előzmények, célok...
RészletesebbenA Mercedes-Benz Manufacturing Hungary Kft. turizmusélénkítő hatása Kecskemét városára és vonzáskörzetére
Kecskemét, 2018.10.18-19. A Mercedes-Benz Manufacturing Hungary Kft. turizmusélénkítő hatása Kecskemét városára és vonzáskörzetére Készítette: Boros Kitti, PhD-hallgató Budapesti Corvinus Egyetem Város
RészletesebbenA Magyar Regionális Tudományi Társaság XVI. Vándorgyűlése Kecskemét
A Magyar Regionális Tudományi Társaság XVI. Vándorgyűlése Kecskemét 2018.10.18-19 Az észak-magyarországi városok központi szerepkörének változása a kiskereskedelemben, az ezredforduló után Készítették:
RészletesebbenLogisztikus regresszió
Logisztikus regresszió Kvantitatív statisztikai módszerek Dr. Szilágyi Roland Függő változó (y) Nem metrikus Metri kus Gazdaságtudományi Kar Független változó (x) Nem metrikus Metrikus Kereszttábla elemzés
RészletesebbenTÁJÉKOZTATÓ második negyedéve során gyorsult a hazai lakásárak növekedése
TÁJÉKOZTATÓ 2017 második negyedéve során gyorsult a hazai lakásárak növekedése Budapest, 2017. november 3. 2017 második negyedéve során országos átlagban nominális alapon 5,1 százalékkal nőttek a lakásárak
RészletesebbenLogisztikus regresszió
Logisztikus regresszió 9. előadás Kvantitatív statisztikai módszerek Dr. Szilágyi Roland Függő változó (y) Nem metrikus Metri kus Gazdaságtudományi Kar Független változó () Nem metrikus Metrikus Kereszttábla
RészletesebbenMelléklet 1. A knn-módszerhez használt változólista
Melléklet 1. A knn-módszerhez használt változólista 1. Régiók (1. Budapest, Pest megye, Dunántúl; 2. Dél-Magyarország; 3. Észak-Magyarország.) 2. Főállású-e az egyéni vállalkozó dummy (1 heti legalább
RészletesebbenReprezentatív adatbázis létrehozása az éghajlatváltozási hatásvizsgálatok és a döntéshozatal támogatására
Reprezentatív adatbázis létrehozása az éghajlatváltozási hatásvizsgálatok és a döntéshozatal támogatására Zsebeházi Gabriella, Bán Beatrix, Bihari Zita, Szabó Péter Országos Meteorológiai Szolgálat 44.
RészletesebbenAlkalmazott térinformatika a területfejlesztésben
Alkalmazott térinformatika a területfejlesztésben elmélet TGMG0410-E-02 2015-2016. tanév M213-as terem 3. óra: A térinformatika nyújtotta új lehetőségek a területfejlesztésben 2016. április 4. 1. A térinformatika
RészletesebbenA Gazdasági - Műszaki Főigazgatóság feladatai az intézményirányítás fejlesztésében
A Gazdasági - Műszaki Főigazgatóság feladatai az intézményirányítás fejlesztésében 1. Menedzsment controlling rendszer bevezetése 2. Menedzsment controlling folyamatok kockázatelemzése 3. Az AVIR-hez kapcsolódó
RészletesebbenELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék GAZDASÁGSTATISZTIKA. Készítette: Bíró Anikó. Szakmai felelős: Bíró Anikó. 2010. június
GAZDASÁGSTATISZTIKA GAZDASÁGSTATISZTIKA Készült a TÁMOP-4.1.2-08/2/A/KMR-2009-0041pályázati projekt keretében Tartalomfejlesztés az ELTE TátK Közgazdaságtudományi Tanszékén az ELTE Közgazdaságtudományi
RészletesebbenOBJEKTÍV JÓL-LÉTI MEGKÖZELÍTÉSEK MODELLSZÁMÍTÁS, JÓL-LÉT DEFICITES TEREK MAGYARORSZÁGON
Társadalmi konfliktusok - Társadalmi jól-lét és biztonság - Versenyképesség és társadalmi fejlődés TÁMOP-4.2.2.A-11/1/KONV-2012-0069 c. kutatási projekt OBJEKTÍV JÓL-LÉTI MEGKÖZELÍTÉSEK MODELLSZÁMÍTÁS,
RészletesebbenIntelligens közlekedési rendszerek (ITS)
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Közlekedésüzemi és Közlekedésgazdasági Tanszék Intelligens közlekedési rendszerek (ITS) Térinformatika (GIS) közlekedési alkalmazásai Közúti adatbázisok Dr.
RészletesebbenE L Ő T E R J E S Z T É S
E L Ő T E R J E S Z T É S Zirc Városi Önkormányzat Képviselő-testülete 2014. november 27.-i ülésére Tárgy: Zirc városfejlesztési stratégiai programja, árajánlat bekérése Előadó: Horváth László gazdasági
RészletesebbenVezetői számvitel / Controlling XIII. előadás. Eltéréselemzés I.
Vezetői számvitel / Controlling XIII. előadás Eltéréselemzés I. Kiindulópont Információk a tulajdonosok számára a vállalkozás vezetői számára Cél folyamatosan ismerni a vállalkozás tevékenységét a gazdálkodás
RészletesebbenAdatelemzés SAS Enterprise Guide használatával. Soltész Gábor solteszgabee[at]gmail.com
Adatelemzés SAS Enterprise Guide használatával Soltész Gábor solteszgabee[at]gmail.com Tartalom SAS Enterprise Guide bemutatása Kezelőfelület Adatbeolvasás Szűrés, rendezés Új változó létrehozása Elemzések
RészletesebbenMérés és modellezés Méréstechnika VM, GM, MM 1
Mérés és modellezés 2008.02.04. 1 Mérés és modellezés A mérnöki tevékenység alapeleme a mérés. A mérés célja valamely jelenség megismerése, vizsgálata. A mérés tervszerűen végzett tevékenység: azaz rögzíteni
RészletesebbenTrendek és helyzetkép gazdaság és munkaerőpiac Magyarországon és Veszprém megyében
Trendek és helyzetkép gazdaság és munkaerőpiac Magyarországon és Veszprém megyében TOP 1+2 kiadvány bemutatója Veszprém 217. november 7. Freid Mónika elnökhelyettes A bruttó hazai termék (GDP) alakulása
Részletesebben2013. november 10-ig elvégzésre került feladatok:
HAVI JELENTÉS 1. Tárgy: Megvalósíthatósági tanulmány elkészítése Vác Város helyi közforgalmú közlekedési rendszerének fejlesztésére Időszak: 2013.11.10-ig 2013. november 10-ig elvégzésre került feladatok:
RészletesebbenOrszágos Rendezési Tervkataszter
TeIR Országos Rendezési Tervkataszter Felhasználói útmutató Budapest, 2015. április Tartalomjegyzék 1. BEVEZETŐ... 3 2. LEKÉRDEZÉSEK... 3 2.1 TERV ELLÁTOTTSÁG LEKÉRDEZÉS... 4 2.1.1. Kördiagram... 5 2.1.2.
RészletesebbenVidéki járások versenyképessége Magyarországon. Szerkesztette: Lengyel Imre Vas Zsófia Lukovics Miklós Gyurkovics János
Vidéki járások versenyképessége Magyarországon Szerkesztette: Lengyel Imre Vas Zsófia Lukovics Miklós Gyurkovics János Szegedi Tudományegyetem Gazdaság és Vállalkozásfejlesztési Központ Szegedi Tudományegyetem
RészletesebbenTöbbváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek tesztelése II.
Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek tesztelése II. - A magyarázó változóra vonatkozó feltételek tesztelése - Optimális regressziós modell kialakítása - Kvantitatív statisztikai módszerek
RészletesebbenMatematikai modellezés
Matematikai modellezés Bevezető A diasorozat a Döntési modellek című könyvhöz készült. Készítette: Dr. Ábrahám István Döntési folyamatok matematikai modellezése Az emberi tevékenységben meghatározó szerepe
RészletesebbenKözhasznúsági jelentés 2011
Adószám: 13953757-2-15 Bejegyző szerv: Szabolcs-Szatmár-Bereg megyei bíróság Regisztrációs szám: 15-09-071493 Tömöttvár 2007 Közhasznú Nonprofit Kft 4900 Fehérgyarmat, Tömöttvár út 5-7. 2011 Fordulónap:
RészletesebbenTURISZTIKAI KONFERENCIA Radács Edit Radiant Zrt. Veszprém, 2006. április 7. TURISZTIKAI KONFERENCIA TARTALOM REGIONÁLIS REPÜLŐTEREK JELENTŐSÉGE HAZAI SAJÁTOSSÁGOK REGIONÁLIS FEJLESZTÉSI KONCEPCIÓK REPÜLŐTÉRHEZ
RészletesebbenMérés és modellezés 1
Mérés és modellezés 1 Mérés és modellezés A mérnöki tevékenység alapeleme a mérés. A mérés célja valamely jelenség megismerése, vizsgálata. A mérés tervszerűen végzett tevékenység: azaz rögzíteni kell
RészletesebbenBiometria az orvosi gyakorlatban. Korrelációszámítás, regresszió
SZDT-08 p. 1/31 Biometria az orvosi gyakorlatban Korrelációszámítás, regresszió Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: werner.agnes@virt.uni-pannon.hu Korrelációszámítás
RészletesebbenMunkaerő-piaci visszacsatoló és oktatásfejlesztési döntéstámogató rendszer kialakítása AP
Munkaerő-piaci visszacsatoló és oktatásfejlesztési döntéstámogató rendszer kialakítása AP Az előrejelzés szempontjai 1. A munkapiac leírása és foglalkoztatási igények előrejelzése. 2. Az oktatási igények
RészletesebbenSTATISZTIKAI ADATOK. Összeállította fazekas károly köllő jános lakatos judit lázár györgy
STATISZTIKAI ADATOK Összeállította fazekas károly köllő jános lakatos judit lázár györgy statisztikai adatok A 2000-től kiadott Munkaerőpiaci Tükörben publikált munkaerőpiaci folyamatokat leíró táblázatok
RészletesebbenIndusztria gyermekei Indusztria válságában
Indusztria gyermekei Indusztria válságában Hogyan élték át az egykori szocialista iparvárosok az 199-es évek indusztriális válságát? TÓTH FERENC TATABÁNYA VÁROSI FŐÉPÍTÉSZ Népszámlálási adatok 199-ig 8
RészletesebbenDemográfiai jellemzők, földrajzi adottságok
Demográfiai jellemzők, földrajzi adottságok A település területe 2011 (hektár) Állandó népesség száma, 2011 (fő) Lakónépesség száma, 2011 (fő) Népsűrűség 1 km2-re a lakónépesség vonatkozásában, 2011 (fő/km2)
RészletesebbenAlkalmazások. Budapest, 2015. április
TeIR Alkalmazások Összefoglaló Budapest, 2015. április TeIR-Nyilvános alkalmazások Térinformatikai alkalmazások térképi adatbázisok A térinformatikai alkalmazások használatának keretében, interaktív webes
RészletesebbenKözlekedésbiztonság fejlesztési lehetőségei Magyarországon. Berta Tamás
Közlekedésbiztonság fejlesztési lehetőségei Magyarországon Berta Tamás Közlekedésbiztonságot meghatározó tényezők Az infrastruktúraelemek közlekedésbiztonsági értékelése Út SENSOR módszertan útkialakítás
RészletesebbenLineáris regresszió vizsgálata resampling eljárással
Lineáris regresszió vizsgálata resampling eljárással Dolgozatomban az European Social Survey (ESS) harmadik hullámának adatait fogom felhasználni, melyben a teljes nemzetközi lekérdezés feldolgozásra került,
RészletesebbenSzeged Megyei Jogú Város Integrált Településfejlesztési Stratégiája
Szeged Megyei Jogú Város Integrált Településfejlesztési Stratégiája Készült a DAOP-5.1.1/B-13 Fenntartható városfejlesztési programok előkészítése pályázati felhívásra benyújtott Fenntartható integrált
RészletesebbenNövekvő városi területek a területváltozási folyamatok modellezése agglomerációs térségekben
Növekvő városi területek a területváltozási folyamatok modellezése agglomerációs térségekben Vaszócsik Vilja területi tervező Lechner Nonprofit Kft. PhD-hallgató SZIE Tájépítészeti és Tájökológiai Doktori
Részletesebbenkodolosuli.hu: Interaktív, programozást tanító portál BALLA TAMÁS, DR. KIRÁLY SÁNDOR NETWORKSHOP 2017, SZEGED
kodolosuli.hu: Interaktív, programozást tanító portál BALLA TAMÁS, DR. KIRÁLY SÁNDOR NETWORKSHOP 2017, SZEGED A közoktatásban folyó informatika oktatásával kapcsolatos elvárások Állami szereplő: Az informatikaoktatás
Részletesebbentársadalomtudományokban
Gépi tanulás, predikció és okság a társadalomtudományokban Muraközy Balázs (MTA KRTK) Bemutatkozik a Számítógépes Társadalomtudomány témacsoport, MTA, 2017 2/20 Empirikus közgazdasági kérdések Felváltja-e
RészletesebbenStatisztika I. 11. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre
Statisztika I. 11. előadás Előadó: Dr. Ertsey Imre Összefüggés vizsgálatok A társadalmi gazdasági élet jelenségei kölcsönhatásban állnak, összefüggnek egymással. Statisztika alapvető feladata: - tényszerűségek
RészletesebbenTérségi közúti közlekedésfejlesztési koncepcionális vizsgálatok. Fehér Gergely II. Magyar Közlekedési Konferencia Eger, 2018.
Térségi közúti közlekedésfejlesztési koncepcionális vizsgálatok Fehér Gergely II. Magyar Közlekedési Konferencia Eger, 2018. november 13-15 Indok Jelenleg hazánkban jelentős közúthálózati fejlesztések
RészletesebbenNÓGRÁD MEGYEI ÖNKORMÁNYZAT KÖZGYŰLÉSÉNEK ELNÖKE 7. sz. napirendi pont. 2-31/2016.ikt.sz. Az előterjesztés törvényes: dr.
NÓGRÁD MEGYEI ÖNKORMÁNYZAT KÖZGYŰLÉSÉNEK ELNÖKE 7. sz. napirendi pont 2-31/2016.ikt.sz. Az előterjesztés törvényes: dr. Szabó József JAVASLAT Nógrád Megye Integrált Területi Programja módosításának igénybejelentésére
RészletesebbenMegyei statisztikai profil a Smart Specialisation Strategy (S3) megalapozásához Jász-Nagykun-Szolnok megye
Megyei statisztikai profil a Smart Specialisation Strategy (S3) megalapozásához Jász-Nagykun-Szolnok megye Az alábbi statisztikai profil a megye általános, a Smart Specialisation Strategy (S3)-hoz kapcsolódó
RészletesebbenA munkanélküliség területi mintázatának változása Magyarországon a gazdasági világválság hatása
A munkanélküliség területi mintázatának változása Magyarországon a gazdasági világválság hatása Lőcsei Hajnalka tanársegéd, ELTE TTK Regionális Tudományi Tanszék külső munkatárs, MKIK GVI Az előadás felépítése
RészletesebbenREMEK. Regionális, megyei, kistérségi és. települési helyzetképek
TeIR REMEK Regionális, megyei, kistérségi és települési helyzetképek Felhasználói útmutató Budapest, 2015. április Tartalomjegyzék 1. BEVEZETŐ... 3 2. AZ ALKALMAZÁS BEMUTATÁSA... 3 2.1 TELEPÜLÉSI HELYZETKÉPEK...
Részletesebbenegy átfogó országos vasútfejlesztési koncepció keretében - Országos vasútfejlesztési koncepció ELŐKÉSZÍTÉS Dr. Tóth János BME Közlekedésüzemi Tanszék
A 2014 2020 közötti EU-s költségvetési ciklusban megvalósítandó és a 2021 2027 közötti ciklusra előkészítendő vasútfejlesztési projektek meghatározása és elő-megvalósíthatósági tanulmányaik elkészítése.
RészletesebbenPest megye önálló régióvá válása: a vállalkozások helyzete
www.pest.hu Pest önálló régióvá válása: a vállalkozások helyzete A vállalkozások számának alakulása, a megszűnő és az új cégek száma, a cégek tevékenységének típusa hatással van az adott terület foglalkoztatási
RészletesebbenV4 infrastruktúra fejlesztés az EU keleti határán diplomáciai kihívások a V4 észak-déli közlekedési magas szintű munkacsoport felállításában
V4 infrastruktúra fejlesztés az EU keleti határán diplomáciai kihívások a V4 észak-déli közlekedési magas szintű munkacsoport felállításában Budapest, 2014. május 13. Szabó István L. V4 közlekedési koordinátor
RészletesebbenMunkaerő-piaci folyamatok (2007/2008)
Munkaerő-piaci folyamatok (2007/2008) Dr. Teperics Károly egyetemi adjunktus E-mail: teperics@puma.unideb.hu Foglalkoztatottság, gazdasági aktivitás 4. 208.700 fő van jelen a munkaerőpiacon (15-64) Aktivitási
RészletesebbenA FORGALMI MODELLEZÉS GYAKORLATI ALKALMAZÁSA A TERVEZŐ FÁJDALMAI. Közlekedéstudományi Egyesület Közös dolgaink január 29.
A FORGALMI MODELLEZÉS GYAKORLATI ALKALMAZÁSA A TERVEZŐ FÁJDALMAI Közlekedéstudományi Egyesület Közös dolgaink 2019. január 29. MODELLEZÉSI FELADAT ELEMEI A) Megfelelő szoftvercsomag B) A közlekedési rendszer
RészletesebbenSmart City Tudásbázis
Smart City Tudásbázis Projektpartner: Vezető partner és további projektpartnerek: TINA VIENNA (Vezető partner) Esetleg Bécs város kollégái és üzlettársai a kiválasztott tématerületeken Potenciális projektpartnerek
RészletesebbenAz éghajlati modellek eredményeinek alkalmazhatósága hatásvizsgálatokban
Az éghajlati modellek eredményeinek alkalmazhatósága hatásvizsgálatokban Szépszó Gabriella Országos Meteorológiai Szolgálat, szepszo.g@met.hu RCMTéR hatásvizsgálói konzultációs workshop 2015. június 23.
RészletesebbenGazdasági tendenciák és az adózás összefüggései Borsod-Abaúj-Zemplén megyében
Gazdasági tendenciák és az adózás összefüggései Borsod-Abaúj-Zemplén megyében Dr. Olasz András igazgató Nemzeti Adó- és Vámhivatal Borsod-Abaúj-Zemplén Megyei Adóigazgatósága 213. november 2. 1 A megye
Részletesebben