“Absorption capacity of regions in terms of supporting entrepreneurship under the EU Cohesion Policy. New evidence” - 27. seminarium online QFRG i DSLab [19.12.2022]
Serdecznie zapraszamy do wzięcia udziału w 27. seminarium organizowanym przez Quantitative Finance Research Group i Data Science Lab.
Podczas spotkania “Absorption capacity of regions in terms of supporting entrepreneurship under the EU Cohesion Policy. New evidence” swoje badanie zaprezentują dr Marcin Wajda (SGH) oraz dr hab. Piotr Wójcik, prof. ucz. z Katedry Finansów Ilościowych.
Spotkanie odbędzie się w poniedziałek, 19 grudnia 2022 r. o godz. 17:00 za pośrednictwem platformy Zoom.
Link do spotkania:
https://uw-edu-pl.zoom.us/j/94029787811?pwd=dytEUHF5Zi9OZWhUWERtMkszM1kwUT09
Meeting ID: 940 2978 7811
Passcode: 233525
Spotkanie będzie prowadzone w języku angielskim. Wystąpienie zaplanowane jest na ok. 45 minut, a po nim zapraszamy do dyskusji.
Prosimy o zalogowanie najpóźniej o 16:50. O 17:00 rozpocznie się prezentacja.
Dołączenie do spotkania oznacza zgodę na nagrywanie. Prosimy o wyłączenie kamer i mikrofonów w trakcie prezentacji i wysyłanie pytań do prelegenta na czacie.
Streszczenie wystąpienia:
A good understanding of the mechanism of absorption of funds under the Cohesion Policy is essential from the point of view of poorly developed regions, but also for the EU as a whole. The aim of the paper is to analyse the expenditures of funds from the Cohesion Policy in the 2007–2013 perspective in the area of support for entrepreneurs on NUTS2 level. Previous studies demonstrated that the econometric methods that have been used so far might prove insufficient. That is why we apply non-linear machine learning algorithms (LASSO, support vector regression and random forest) which have a great advantage of presenting the real influence of individual predictors on absorption. To better understand the results we apply selected explainable artificial intelligence (XAI) tools – permutated feature importance and partial dependency profiles. The results confirm that non-linear approach is more effective and allows for the identification of break points, at which the amount of financing received by a particular region changes significantly.
