368 KB47 KB196520252017Kokotović, FilipKurečić, Petarštevilka:5letnik:54str. 747-764, 910ISSN:0040-3598COBISSID:35260765URN:URN:NBN:SI:doc-DKJLT1NNenVisoka šola za politične vedeTeorija in praksaElection systemsPredsedniške volitvePresidential electionsRegresijska analizaRegression analysisVolilni sistemiAn empirical analysis of voting patterns in four battleground states of the 2016 US presidential election|The results of the 2016 US Presidential Election showed the inaccuracy of the polls and the unexpected victories of the Republican candidate in Michigan, Florida and Pennsylvania, thereby allowing Donald Trump to carry the electoral vote. By using a standard Ordinary Least Squares regression, we designed predictive models for four battleground states and assessed their accuracy. The model proposed by Lewis-Beck and Tien is used as the foundation for proposing secondary models that consider macroeconomic variables. While most of these models fail to provide accurate results, the models which use macroeconomic variables correctly identify the results for Pennsylvania and OhioRezultati predsedniških volitev v ZDA leta 2016 so pokazali netočnost volilnih anket in nepričakovano zmago Donalda Trumpa v Michiganu, na Floridi in v Pensilvaniji, kar je republikanskemu kandidatu omogočilo zmago na volitvah. S pomočjo regresijskega modela metode najmanjših kvadratov (OLS) smo oblikovali napovedne modele za štiri nepredvidljive, a ključne države ("battleground states") in ocenili točnost napovedi teh modelov. Na temelju modela, ki sta ga predlagala Lewis-Beck in Tien, smo uporabili sekundarne modele, ki upoštevajo makroekonomske spremenljivke. Čeprav nam večina teh modelov ne omogoča pridobitve točnih rezultatov, so modeli, ki upoštevajo makroekonomske spremenljivke, pravilno napovedali rezultate za Pensilvanijo in OhioTEXTznanstveno časopisjejournalsSlovenian National E-content AggregatorNational and University Library of SloveniaUniverza v Ljubljani, Fakulteta za družbene vede