Entropic Distance for Nonlinear Master Equation

More and more works deal with statistical systems far from equilibrium, dominated by unidirectional stochastic processes augmented by rare resets. We analyze the construction of the entropic distance measure appropriate for such dynamics. We demonstrate that a power-like nonlinearity in the state probability in the master equation naturally leads to the Tsallis (Havrda-Charv\'at, Acz\'el-Dar\'oczy) q-entropy formula in the context of seeking for the maximal entropy state at stationarity. A few possible applications of a certain simple and linear master equation to phenomena studied in statistical physics are listed at the end.Comment: Talk given by T.S.Bir\'o at BGL 2017, Gy\"ongy\"os, Hungar

Scores and clusters of Hungarian universities

We present an application preference, list-based framework to Hungarian universities, which allows different type of flexible aggregation, and hence, analysis and clustering of application data. A novel mathematical method is developed by which preference lists can be converted into scored rankings. The proposed approach is demonstrated in the case of Hungary covering the period of 2006–2015. Our method reveals that the efforts to leverage the geographical center–periphery differences did not fulfil the expectations of policy makers. Also, it turns out that a student’s top preference is very difficult to influence, while recruiters may build their strategy on the information of the first but one choice

Analysis of Hungarian Students’ College Choices

AbstractThe present work is the second in aseries of studies in which we are going to present an unbiased picture on the attractivity of universities. In doing so we confined our study to Hungary, where we have access to all annual application data of students to universities and colleges. Our first study presented an unbiased one-dimensional preference list of higher educational institutions, schools and study programs alongside a bunch of methods to produce such preference lists. In the present work we report on the first results of the second stage of our project in which we investigate students’ choice of further studies. Our database contains more than a million application entries, covers student scores, place of residence, and GDP per capita and employment data of their regions of residence. Similar economic data have been collected about the institutions as well as their indicators of academic excellence. We incorporated into the database the distance between students’ places of residence and colleges as well. Classical and novel econometric methods are used from logistic regression and gravity models to neural networks. The study reveals some common patterns of students’ choices and striking differences between different fields of studies. Among other results it has beenfound that the most preferred place of study is selected with much care while descending on the preference list the choice is less and less sophisticated. To the best of our knowledge this article is one of the few attempts to analyse the behaviour of student mobility: an estimation of the quantitative direct impact of several determinants for student flows

Diplomás mobilitás vs. belső migráció = Student Mobility vs. Internal Migration

A felsőoktatásban lévő hallgató mobilitását befolyásoló tényezőket számos kérdőíves kutatás vizsgálta. A jelen tanulmány egyik újdonságát az adja, hogy az összes, felsőoktatásba jelentkező és ott végzett hallgató jelentkezési és elhelyezkedési adatait tartalmazó adatbázisokra épít. Azt vizsgáljuk, hogy milyen gazdasági tényezők, illetve maguk a felsőoktatási intézmények hogyan és mennyire befolyásolják a hallgatók országon belüli vándorlását. Feltevésünk szerint igen erősen. Ennek alátámasztására kvantitatív megközelítést alkalmazunk. Gravitációs modellek segítségével, a hálózatelméletet is segítségül hívva igazoljuk, hogy a felsőoktatás döntő szerepet játszik a fiatalok országon belüli mobilitásában. Megerősítjük azt a feltevést, hogy a viszonylag alacsony földrajzi mobilitású magyar társadalomban a felsőoktatás a földrajzi mobilitás fontos katalizátora

Hazai egyetemek a nemzetközi rangsorokban = Hungarian Universities in International Rankings

A magyar felsőoktatás, amióta nemzetközi intézményi rangsorok léteznek, mindig igyekezett utolérni az élbolyt, ugyanakkor ezen próbálkozások eddig kevés sikerrel jártak. Az, hogy a vágyott előrelépés hogyan érhető el, már számos kutatót, oktatáspolitikust elgondolkodtatott. Mi most kizárólag olyan tényezőket veszünk számba, amelyek a rangsorok meghatározói

Felsőoktatási ligák, parciális rangsorok képzése biklaszterezési eljárásokkal

Napjainkban számtalan felsőoktatási rangsor, illetve különböző szakterületekre, régiókra vonatkozó részrangsor létezik. Az azonban továbbra is nyitott kérdés, hogy mely egyetemeket vagy mely országok felsőoktatási rendszerét lehet, és melyeket érdemes összehasonlítani. Tanulmányunk erre a kérdéskörre keres választ. Olyan módszereket javaslunk, amelyek a társadalomtudomány területén még újszerűek, kevésbé alkalmazottak, ugyanakkor segítségükkel lehetőség nyílik az úgynevezett ligák meghatározására. A ligákat értelmezésünkben olyan egyetemek/országok/entitások alkotják, amelyek bizonyos indikátorok alapján összehasonlíthatók. A feladat tehát kettős: egyszerre kell az egyetemeket/országokat és azokat az indikátorokat kiválasztani, amelyek alapján az intézmények vagy az országok felsőoktatási rendszere összehasonlítható.* Journal of Economic Literature (JEL) kód: C1, I2