• Lietuvių
    • English
  • Lietuvių 
    • Lietuvių
    • English
  • Prisijungti
Peržiūrėti įrašą 
  •   DSpace pagrindinis
  • Mokslinės publikacijos (PDB) / Scientific publications (PDB)
  • Moksliniai ir apžvalginiai straipsniai / Research and Review Articles
  • Straipsniai Web of Science ir/ar Scopus referuojamuose leidiniuose / Articles in Web of Science and/or Scopus indexed sources
  • Peržiūrėti įrašą
  •   DSpace pagrindinis
  • Mokslinės publikacijos (PDB) / Scientific publications (PDB)
  • Moksliniai ir apžvalginiai straipsniai / Research and Review Articles
  • Straipsniai Web of Science ir/ar Scopus referuojamuose leidiniuose / Articles in Web of Science and/or Scopus indexed sources
  • Peržiūrėti įrašą
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

The methodology of digital shadow economy estimation

Thumbnail
Data
2017
Autorius
Gasparėnienė, Ligita
Bilan, Yuriy
Remeikienė, Rita
Ginevičius, Romualdas
Čepel, Martin
Metaduomenys
Rodyti detalų aprašą
Santrauka
The article introduces a new methodology of digital shadow economy estimation, which is based on the principles of the MIMIC method. This new methodology complements traditional methodologies of shadow economy estimation with such a component as digital shadow economy. Our analysis of the most popular today methods of shadow economic estimation proves that, despite some of its drawbacks, the MIMIC model can be treated as the most comprehensive and appropriate method for such calculations since it takes into account both causal and indicators of shadow economy. As the causal variables here, as applied to digital shadow economy, we use household access to the Internet and IT overall, the volume of non-cash payments and the use of most advanced financial instruments. While as the indicators of the digital shadow economy spread we use: the volume of non-cash payments at online platforms, the frequency of cryptocurrency payments, and the cost of parcels to which customs duties have not been applied. For further empirical verification of the model proposed here, numerical values of both causal variables and indicators would be necessary. Unfortunately, official statistical sources are unable to provide such data in full volume, especially when it comes to cryptocurrencies and other informal payments. Thus, in our further research we plan to not only prove the practical applicability of the offered here model for estimations of digital shadow economy size as well as overall size of shadow economy on the examples of particular countries, but also to accumulate the necessary statistics for such calculations.
Paskelbimo data (metai)
2017
URI
https://etalpykla.vilniustech.lt/handle/123456789/116200
Kolekcijos
  • Straipsniai Web of Science ir/ar Scopus referuojamuose leidiniuose / Articles in Web of Science and/or Scopus indexed sources [7946]

 

 

Naršyti

Visame DSpaceRinkiniai ir kolekcijosPagal išleidimo datąAutoriaiAntraštėsTemos / Reikšminiai žodžiai InstitucijaFakultetasKatedra / institutasTipasŠaltinisLeidėjasTipas (PDB/ETD)Mokslo sritisStudijų kryptisVILNIUS TECH mokslinių tyrimų prioritetinės kryptys ir tematikosLietuvos sumanios specializacijosŠi kolekcijaPagal išleidimo datąAutoriaiAntraštėsTemos / Reikšminiai žodžiai InstitucijaFakultetasKatedra / institutasTipasŠaltinisLeidėjasTipas (PDB/ETD)Mokslo sritisStudijų kryptisVILNIUS TECH mokslinių tyrimų prioritetinės kryptys ir tematikosLietuvos sumanios specializacijos

Asmeninė paskyra

PrisijungtiRegistruotis