Economie et Prevision
,  том n° 216 ,  издание 2 ,  страницы 1-20

Les indices de concentration géographique à l’épreuve de l’agrégation des données

Auvray E., Bouayad-Agha S.
Тип публикации: Journal Article
Дата публикации: 2019-12-17
scimago Q4
БС4
SJR: 0.112
CiteScore: —
Impact factor: —
ISSN: 02494744, 17775795
General Economics, Econometrics and Finance
Business and International Management
Найдено 
Найдено 
  • Мы не учитываем публикации, у которых нет DOI.
  • Статистика публикаций обновляется еженедельно.

Вы ученый?

Создайте профиль, чтобы получать персональные рекомендации коллег, конференций и новых статей.
Метрики
1
Поделиться
Цитировать
ГОСТ |
Цитировать
ГОСТ Скопировать
Auvray E., Bouayad-Agha S. Les indices de concentration géographique à l’épreuve de l’agrégation des données // Economie et Prevision. 2019. Vol. n° 216. No. 2. pp. 1-20.
ГОСТ со всеми авторами (до 50) Скопировать
Auvray E., Bouayad-Agha S. Les indices de concentration géographique à l’épreuve de l’agrégation des données // Economie et Prevision. 2019. Vol. n° 216. No. 2. pp. 1-20.
RIS |
Цитировать
RIS Скопировать
TY - JOUR
DO - 10.3917/ecop.216.0002
UR - https://doi.org/10.3917/ecop.216.0002
TI - Les indices de concentration géographique à l’épreuve de l’agrégation des données
T2 - Economie et Prevision
AU - Auvray, E
AU - Bouayad-Agha, S
PY - 2019
DA - 2019/12/17
PB - Ministere de l'Economie, Direction de la Prevision
SP - 1-20
IS - 2
VL - n° 216
SN - 0249-4744
SN - 1777-5795
ER -
BibTex |
Цитировать
BibTex (до 50 авторов) Скопировать
@article{2019_Auvray,
author = {E Auvray and S Bouayad-Agha},
title = {Les indices de concentration géographique à l’épreuve de l’agrégation des données},
journal = {Economie et Prevision},
year = {2019},
volume = {n° 216},
publisher = {Ministere de l'Economie, Direction de la Prevision},
month = {dec},
url = {https://doi.org/10.3917/ecop.216.0002},
number = {2},
pages = {1--20},
doi = {10.3917/ecop.216.0002}
}
MLA
Цитировать
MLA Скопировать
Auvray, E., and S Bouayad-Agha. “Les indices de concentration géographique à l’épreuve de l’agrégation des données.” Economie et Prevision, vol. n° 216, no. 2, Dec. 2019, pp. 1-20. https://doi.org/10.3917/ecop.216.0002.