Παρακαλώ χρησιμοποιήστε αυτό το αναγνωριστικό για να παραπέμψετε ή να δημιουργήσετε σύνδεσμο προς αυτό το τεκμήριο: https://ruomo.lib.uom.gr/handle/7000/1406
Τίτλος: A new method of identifying key industries: a principal component analysis
Συγγραφείς: Tsoulfidis, Lefteris
Athanasiadis, Ioannis
Τύπος: Article
Θέματα: FRASCATI::Natural sciences::Mathematics::Statistics and probability
Λέξεις-Κλειδιά: input
principal component analysis
output
clustering
dendrograms
networks
Ημερομηνία Έκδοσης: 2022
Πηγή: Journal of Economic Structures
Τόμος: 11
Πρώτη Σελίδα: 2
Επιτομή: This article using the principal components analysis identifies key industries and groups them into particular clusters. The data come from the US benchmark input–output tables of the years 2002, 2007, 2012 and the most recently published input–output table of the year 2019. We observe some intertemporal switches of industries both between and within the top clusters. The findings further suggest that structural change is a slow-moving process and it takes time for some industries to move from one cluster to the other. This information may be proved important in the designation of effective economic policies by targeting key industries and also for the stability properties of the economic system.
URI: https://doi.org/10.1186/s40008-022-00261-z
https://ruomo.lib.uom.gr/handle/7000/1406
ISSN: 2193-2409
Αλλοι Προσδιοριστές: 10.1186/s40008-022-00261-z
Εμφανίζεται στις Συλλογές: Τμήμα Οικονομικών Επιστημών

Αρχεία σε αυτό το Τεκμήριο:
Αρχείο Περιγραφή ΜέγεθοςΜορφότυπος 
a new method_tsoulfidis_athanasiadis_2022.pdfA new method of identifying key industries: a principal component analysis2,67 MBAdobe PDFΠροβολή/Ανοιγμα


Αυτό το τεκμήριο προστατεύεται από Αδεια Creative Commons Creative Commons