Szerző dc.contributor.author | Kutasi Gábor | |
Szerző dc.contributor.author | Czeczeli Vivien | |
Szerző dc.contributor.author | Várpalotai Viktor | |
Elérhetőség dátuma dc.date.accessioned | 2023-02-16T11:17:27Z | |
Rendelkezésre állás dátuma dc.date.available | 2023-02-16T11:17:27Z | |
Kiadás dc.date.issued | 2022 | |
Issn dc.identifier.issn | 1588-970X | |
Issn dc.identifier.issn | 1588-9726 | |
Uri dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12944/19970 | |
Kivonat dc.description.abstract | This study focuses on the prevalence of COVID-19 disease along with vaccination in the United States. We have considered the daily total infected cases of COVID-19 with total vaccinated cases as exogenous input and modeled them using light/heavy tailed auto-regressive with exogenous input model based on the innovations that belong to the flexible class of the two-piece scale mixtures of normal (TP–SMN) family. We have shown that the prediction of COVID-19 spread is affected by the rate of vaccine injection. In fact, the presence of exogenous input variables in time series models not only increases the accuracy of modeling, but also causes better and closer approximations in some issues including predictions. An Expectation-Maximization (EM) type algorithm has been considered for finding the maximum likelihood (ML) estimations of the model parameters, and modeling as well as predicting the infected numbers of COVID-19 in the presence of the vaccinated cases in the US. | |
Nyelv dc.language | en | |
Kulcsszó dc.subject | digitalization | |
Kulcsszó dc.subject | causality | |
Kulcsszó dc.subject | households | |
Kulcsszó dc.subject | EU | |
Cím dc.title | The link between EU households' digitalization and growth factors. What does data (not) reveal? | |
Típus dc.type | folyóiratcikk | |
Változtatás dátuma dc.date.updated | 2023-02-14T14:28:37Z | |
Változat dc.description.version | kiadói | |
Hozzáférés dc.rights.accessRights | nyílt hozzáférésű | |
Doi azonosító dc.identifier.doi | 10.1556/204.2022.00014 | |
Tudományág dc.subject.discipline | Természettudományok | |
Tudományterület dc.subject.sciencebranch | Közgazdaságtudományok | |
Mtmt azonosító dc.identifier.mtmt | 33051433 | |
Folyóirat dc.identifier.journalTitle | Society And Economy | |
Évfolyam dc.identifier.journalVolume | 44 | |
Füzetszám dc.identifier.journalIssueNumber | 3 | |
Terjedelem dc.format.page | 277-294 | |
Scopus azonosító dc.identifier.scopus | 85137732386 | |
Folyóiratcím rövidítve dc.identifier.journalAbbreviatedTitle | SOC ECON | |
Kiadás éve dc.description.issuedate | 2022 | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Gazdaság és Versenyképesség Kutatóintézet | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Államtudományi és Nemzetközi Tanulmányok Kar | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Közgazdaságtani és Nemzetközi Gazdaságtani Tanszék | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Közigazgatás-tudományi Doktori Iskola |