STUDIA I PRACE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH I ZARZĄDZANIA NR 25
|
|
- Antonina Mazurek
- 6 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 STUDIA I PRACE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH I ZARZĄDZANIA NR 5 Marusz Doszyń Unwersytet Szczecńsk ZASTOSOWANIE FUNKCJI O STAŁEJ ELASTYCZNOŚCI SUBSTYTUCJI (CES) ORAZ FUNKCJI COBBA-DOUGLASA DO OCENY KONKURENCYJNOŚCI SPÓŁEK NOTOWANYCH NA GIEŁDZIE PAPIERÓW WARTOŚCIOWYCH W WARSZAWIE STRESZCZENIE W artykule omówone zostały dwa rodzaje model umożlwające analzowane wybranych aspektów składających sę na konkurencyjność przedsęborstw. Przedstawono funkcję o stałej elastycznośc substytucj (CES) funkcję Cooba-Douglasa oraz scharakteryzowano występujące mędzy nm różnce. Oszacowano każdą z tych funkcj, a następne je porównano. Konkurencyjność została zbadana w oparcu o reszty funkcj Cobba-Douglasa, która została oszacowana na podstawe danych dotyczących wybranych spółek notowanych na GPW w Warszawe w 004 r. Słowa kluczowe: funkcja o stałej elastycznośc substytucj (funkcja CES), funkcja produkcj Cobba-Douglasa, krańcowa stopa techncznej substytucj, elastyczność substytucj, ekonometryczna analza wpływu czynnków subektywnych, konkurencyjność przedsęborstw Wprowadzene Konkurencyjność przedsęborstw wąże sę ścśle z efektywnoścą wykorzystana posadanych zasobów (czynnków produkcj). Sposób transformacj nakładów (zasobów) w efekty zależy ne tylko od czynnków, które można określć manem
2 304 UWARUNKOWANIA KONKURENCYJNOŚCI PRZEDSIĘBIORSTW I GOSPODARKI W XXI WIEKU obektywnych, takch jak zasoby majątku, nakłady pracy, stosowane technologe, lecz równeż od aspektów subektywnych, zwązanych z zasobam ludzkm. Można postawć hpotezę, że w bardzej konkurencyjnym przedsęborstwe osągane są stotne lepsze wynk, przy takch samych nakładach (dentycznych zasobach majątkowych, takej samej lczbe roboczogodzn w danym okrese td.). Do określana tak rozumanej konkurencyjnośc przedsęborstw można stosować odpowedno skonstruowane modele ekonometryczne, w tym m.n. funkcję o stałej elastycznośc substytucj (CES) oraz funkcję Cobba-Douglasa 1. Wartośc teoretyczne otrzymane na podstawe tego typu model ekonometrycznych pozwalają ustalć, jak pownen być pozom produkcj (przychodów) w typowym przedsęborstwe. Przez typowe rozume sę przedsęborstwo osągające wynk (przychody) na pozome wartośc oczekwanej, przy danych wartoścach zmennych objaśnających. Jeżel reszta uzyskana dla danego przedsęborstwa jest dodatna (oraz statystyczne stotna), śwadczy to o lepszym wykorzystywanu zasobów na tle nnych, wzętych pod uwagę przedsęborstw, co może wynkać z lepszego gospodarowana. Z kole sama gospodarność zależy od jakośc pracownków przedsęborstwa, na każdym jego szczeblu. Czynnk ntrapersonalne oraz nterpersonalne składają sę na klmat panujący w przedsęborstwe, który zależy od czynnków subektywnych (w podanym wyżej znaczenu). Celem artykułu jest pokazane, w jak sposób, za pomocą narzędz ekonometrycznych, można analzować wpływ czynnków subektywnych. 1. Metodologa badań Co to jest elastyczność substytucj? W zaprezentowanych ponżej modelach elastyczność substytucj to względna zmana krańcowej stopy substytucj zatrudnena () l przez aktywa trwałe ( m ) podzelona przez względną zmanę relacj aktywów trwałych do zatrudnena: E ml ( m/ l) /( m/ l) = (1) ( m/ l) /( m/ l) 1 Jest to podejśce analogczne do tego, które zaproponował prof. J. Hozer, badając gospodarność przedsęborstw na podstawe reszt odpowedno skonstruowanego modelu ekonometrycznego, por. J. Hozer, Mkroekonometra. Analz, dagnozy, prognozy, PWE, Warszawa 1993, s. 98 n.
3 MARIUSZ DOSZYŃ ZASTOSOWANIE FUNKCJI O STAŁEJ ELASTYCZNOŚCI SUBSTYTUCJI Oznaczymy krańcową stopę techncznej substytucj przez MRTS = m / l. Krańcowa stopa substytucj mów, o le należy zwększyć aktywa trwałe, gdy zatrudnene maleje o jednostkę, aby przychody ne uległy zmane. W tym mejscu koneczny jest komentarz. Krańcowa stopa substytucj techncznej oraz elastyczność substytucj dotyczą welkośc produkcj, a welkość produkcj to zmenna będąca welkoścą fzyczną. Przychody są wyrażane wartoścowo zależą od pozomu cen. Jeżel ceny sę zmenają, to w przypadku (1) ne jest dodatkowo spełnone założene ceters parbus. Przyjęce przychodów za zmenną objaśnaną było podyktowane po częśc dostępnoścą danych statystycznych oraz zróżncowanem asortymentu produkcj analzowanych spółek. Jeżel aktywa trwałe przypadające na zatrudnonego oznaczymy przez k = m/ l, to elastyczność substytucj można równeż zapsać jako: E ml MRTS / MRTS = k / k () W przypadku funkcj CES elastyczność substytucj jest stała, natomast w przypadku funkcj Cobba-Douglasa elastyczność substytucj jest równa jeden, co łatwo wykazać. Dwuczynnkową funkcję CES można zapsać w następującej postac: ρ ρ v ( α ) / 1 α ρ ξ = + (3) p m l e gdze: p przychody netto ze sprzedaży produktów, towarów materałów w -tym przedsęborstwe (w danym okrese), m aktywa trwałe w -tym przedsęborstwe (w danym okrese), l zatrudnene w -tym przedsęborstwe (w danym okrese), α1, α, ρ,v parametry, α1, α, v > 0, ρ (,0) ( 0,1), ξ składnk losowy. Jak wdać model (3) będze szacowany dla danych przekrojowych. W lteraturze funkcję CES najczęścej zapsuje sę jako: p = γδ m ( 1 δ) l ρ ρ v/ ρ ξ + e, gdze γ, v > 0, δ ( 0,1) oraz ρ ( 1, 0) ( 0, +. ) W zapse tym przyjmuje sę jednak
4 306 UWARUNKOWANIA KONKURENCYJNOŚCI PRZEDSIĘBIORSTW I GOSPODARKI W XXI WIEKU pewne dowolne, aproryczne założena o parametrze dystrybucj δ oraz występują problemy z nterpretacją parametru γ. Model (3) jest modelem nelnowym, zarówno względem zmennych, jak parametrów. Ne stneje równeż transformacja przekształcająca model (3) w model lnowy względem parametrów, w zwązku z czym do jego estymacj ne można zastosować metody najmnejszych kwadratów (MNK). Jednym ze sposobów estymacj tego typu model, często opsywanym w lteraturze, jest metoda pochodząca od Jana Kmenty. Polega ona na zlogarytmowanu modelu (3) stronam: v ρ ρ ln p = ln( α1m + αl ) + ξ (4) ρ ρ ρ a następne na rozwnęcu wyrażena φρ () ln( α1m αl ) = + w szereg Taylora wokół ρ = 0 do drugej pochodnej włączne: Można sprawdzć, że 3 : ' '' φρ () φ() 0 + ρφ() 0 + 1/ ρφ() 0 (5) φ() 0 = ln( α + α ) 1 ' α1 α φ () 0 = lnm + lnl α + α α + α 1 1 (6) '' αα 1 φ () 0 = ( ) ( lnm ln l α + α ) 1 Por. A. Goryl, Z. Jędrzejczyk, K. Kukuła, J. Osewalsk, A. Walkosz, Wprowadzene do ekonometr w przykładach zadanach, PWN, Warszawa Ibdem, s. 165.
5 MARIUSZ DOSZYŃ ZASTOSOWANIE FUNKCJI O STAŁEJ ELASTYCZNOŚCI SUBSTYTUCJI Podstawając (6) do (5), a następne (5) do (4) otrzymujemy: czyl v α1v αv ln p = ln( α1+ α) + ln m + ln l + ρ α1+ α α1+ α y x 1 x β 0 β1 β αα 1 vρ ( ) ( ) + ln m ln, l + ξ α1+ α x3 β 3 y = β + β x + β x + β x + ξ. (8) (7) Model (8) szacuje sę MNK. Parametry modelu (3) wyznacza sę na podstawe następujących zależnośc 4 : v = β1+ β β3( β1+ β) ρ = ββ α α β = exp β1+ β ββ 1 β ββ ββ 0 3 = exp. β1+ β ββ 1 (9) Drugm z szacowanych model będze funkcja Cobba-Douglasa: p m l e ξ 1 = α α α 0 (10) Jest to funkcja potęgowa, którą po obustronnym zlogarytmowanu można oszacować MNK. Nasuwa sę następujące pytane: kedy należy szacować funkcję CES, a kedy funkcję Cobba-Douglasa? Tego typu dylematy pownno sę rozstrzygać metodam statystyczno-ekonometrycznym. W przypadku funkcj Cobba-Douglasa elastyczność 4 Ibdem, s. 166.
6 308 UWARUNKOWANIA KONKURENCYJNOŚCI PRZEDSIĘBIORSTW I GOSPODARKI W XXI WIEKU substytucj jest równa 1, w przypadku funkcj CES ne mus koneczne tak być. Funkcja Cobba-Douglasa jest zatem szczególnym przypadkem funkcj typu CES.. Przykład empryczny W przykładze emprycznym oszacowano każdą z omawanych funkcj. Dane dotyczą spółek przemysłu elektromaszynowego notowanych na GPW w Warszawe w 004 r. Za zmenną objaśnaną przyjęto przychody netto ze sprzedaży produktów, towarów materałów (p ). Zmenne objaśnające to aktywa trwałe (m ) oraz lczba zatrudnonych (l ). Przychody netto oraz aktywa trwałe zostały wyrażone w tys. zł, w cenach z 008 r. Funkcja CES (8) w postac po zlogarytmowanu kształtuje sę następująco 5 : y 9,63,660 x1 3,73 x 0,370 x3 (,41) ( 1,337) ( 1,873) ( 1,543) = + + (11) Model (11) jest dość dobrze dopasowany do wartośc emprycznych. Skorygowany współczynnk determnacj R = 0,88 6. Wartość krytyczna testu t studenta odczytana dla pozomu stotnośc α = 0,1 jest równa t 0,05;14 = 1,761. Zatem aż dwe oceny parametrów okazały sę nestotne statystyczne. Z kole na podstawe testu F można stwerdzć, że przy tym samym co poprzedno pozome stotnośc łączny wpływ uwzględnonych zmennych objaśnających jest stotny statystyczne. Wartość statystyk F 3;14 = 4, 38 jest bowem wększa od wartośc krytycznej F 0,05;3;14 = 3,344. Błąd standardowy reszt S e = 0,417. Na podstawe zależnośc (9) otrzymujemy funkcję CES w następującej postac : 0,08 0,08 p ( 1,44m 1,745l ) 1,07/0,08 = + (1) 5 W tym następnych przypadkach w nawasach pod ocenam parametrów podane są wartośc statystyk t-studenta. 6 W przypadku skorygowanego współczynnka determnacj, poza udzałem zmennośc wyjaśnanej przez model w ogólnej zmennośc zjawska uwzględna sę równeż lczbę stopn swobody. Ops stosowanych mar ekonometrycznych zawerają na przykład prace: Ekonometra, red. J. Hozer, Katedra Ekonometr Statystyk Wydzału Nauk Ekonomcznych Zarządzana Unwersytetu Szczecńskego, Szczecn 1997; G.S. Maddala, Ekonometra, PWN, Warszawa 006.
7 MARIUSZ DOSZYŃ ZASTOSOWANIE FUNKCJI O STAŁEJ ELASTYCZNOŚCI SUBSTYTUCJI Ocena parametru ρ = 0, 08 charakteryzuje elastyczność substytucj zatrudnena () l przez aktywa trwałe (m ). Elastyczność ta wyrażona jest wzorem εml = 1/ ( 1 ρ) = 0,96. Jeżel zatem spadek relacj aktywów trwałych do zatrudnena o 1% jest rekompensowany wzrostem krańcowej stopy techncznej substytucj o 0,96%, to przychody netto pozostaną na dotychczasowym pozome. Ocena parametru v = 1, 07 wskazuje na to, że wzrost czynnków produkcj o 1% spowoduje wzrost przychodów netto o ok. 1,07%. Z kole ocena parametru α 1 = 1, 44 jest traktowana jako mernk ntensywnośc kaptałowej ( majątkowej ) stosowanej technolog 7. Zgodne z przyjmowanym założenam parametr ten ne pownen być ujemny, a ma to mejsce w omawanym przypadku. Może to śwadczyć o neefektywnym w pełn wykorzystywanu nakładów majątkowych. Dla porównana oszacowano równeż funkcję Cobba-Douglasa (10), która w postac po zlogarytmowanu wygląda następująco: ln p = 3, 03+ 0, 395ln m + 0, 684l (13) ( 3,388) ( 1,919) (,474) Model (13) jest równeż dobrze dopasowany do wartośc emprycznych (skorygowany współczynnk determnacj R = 0,88 ). Inaczej nż w przypadku funk- cj CES, przy pozome stotnośc α = 0,1 wszystke oceny parametrów są stotne statystyczne. Wartość krytyczna testu t-studenta odczytana dla pozomu stotnośc α = 0,1 jest równa t 0,05;15 = 1,753. Test F także wskazuje na to, że przy tym samym jak poprzednm pozome stotnośc łączny wpływ zmennych objaśnających jest stotny statystyczne ( F ;15 = 57,1 jest wększe od wartośc krytycznej F 0,05;3;14 = 3, 68 ). Błąd standardowy reszt wynósł S e = 0,436. Po odlogarytmowanu funkcja Cobba-Douglasa wygląda następująco: 0,395 0,684 p m l = 0,553 (14) Jak powszechne wadomo, wykładnk funkcj potęgowej są jednocześne elastycznoścam zmennych objaśnających względem zmennej objaśnanej. Można zatem stwerdzć, że wzrost aktywów trwałych o 1% powoduje wzrost przycho- 7 Podane nterpretacje podaje sę odnośne do postac model CES z wyrazem wolnym oraz przy spełnenu założena, że α1+ α = 1. W oszacowanym modelu (1) wyraz wolny ne występuje ne jest spełnone założene o sumowanu sę wspomnanych parametrów do jednośc.
8 310 UWARUNKOWANIA KONKURENCYJNOŚCI PRZEDSIĘBIORSTW I GOSPODARKI W XXI WIEKU dów netto średno o 0,395%, ceters parbus. W przypadku zatrudnena jego 1% wzrost przyczynał sę do wzrostu przychodów netto przecętne o 0,684%, ceters parbus. W zwązku z tym, że w modelu CES (11) zmenne były nestotne statystyczne, do oceny konkurencyjnośc spółek zastosowano reszty uzyskane na podstawe funkcj Cobba-Douglasa (13). Warto równeż zauważyć, że elastyczność substytucj wyznaczona na podstawe funkcj CES wynosła 0,96. Jest to wartość blska jednośc, a jak wadomo, funkcja Cobba-Douglasa szacowana jest przy założenu, że elastyczność substytucj jest równa 1. Odlogarytmowane reszty dla analzowanych spółek przedstawone zostały w tabel 1 oraz na wykrese 1 8. Tabela 1. Reszty wyznaczone na podstawe funkcj Cobba-Douglasa dla spółek przemysłu elektromaszynowego notowanych na GPW w Warszawe w 004 r. Spółk Reszty Spółk Reszty Kopex 1,93 Relpol 0,587 Amca Wronk 1,09 Makrum 0,578 Lena Lghtng 1,06 Rafako 0,565 Moj 0,986 Apator 0,564 Remak 0,971 Ponar Wadowce 0,476 ZPUE 0,841 Zelmer 0,435 Sonel 0,736 Rafamet 0,385 Zremb Chojnce 0,638 Polna 0,368 ZEG 0,608 Hydrotor 0,335 Źródło: oblczena własne na podstawe danych z serwsu Notora. 8 Są to reszty nakładające sę multplkatywne, co pokazuje wzór (10).
9 MARIUSZ DOSZYŃ ZASTOSOWANIE FUNKCJI O STAŁEJ ELASTYCZNOŚCI SUBSTYTUCJI Wykres 1. Reszty wyznaczone na podstawe funkcj Cobba-Douglasa dla spółek przemysłu elektromaszynowego notowanych na GPW w Warszawe w 004 r. 1,400 1,00 1,000 Reszty 0,800 0,600 0,400 0,00 0,000 Kopex Amca Lena Moj Remak ZPUE Sonel Zremb ZEG Relpol Makrum Rafako Apator Ponar Zelmer Rafamet Polna Hydrotor Spó k Źródło: opracowane własne na podstawe tabel 1. Zgodne z postawoną hpotezą bardzej konkurencyjne są te spółk, które osągają wększe przychody (dla danych aktywów trwałych danej lczby zatrudnonych). W rankngu konkurencyjnośc na najkorzystnejszych pozycjach uplasowały sę trzy spółk: Kopex, Amca Wronk oraz Lena Lghtng. W przypadku tych spółek reszty były wększe od jednośc. Spółka Kopex osągała przychody wększe o 9,3% od wynkających z oszacowanego modelu, Amca Wronk o 0,9%, natomast Lena Lghtng o,6%. Pozostałe spółk osągały przychody mnejsze od spodzewanych (wynkających z modelu). Najmnej konkurencyjne spółk to Hydrotor, Polna oraz Rafamet. W spółkach tych przychody netto były mnejsze od oczekwanych odpowedno o 66,5%, 63,% oraz 61,5%. Podsumowane Reasumując, można przyjąć, że bardzej konkurencyjne spółk to te, które osągają lepsze rezultaty w dentycznych okolcznoścach (przy takch samych nakładach majątkowych takm samym zatrudnenu). W zwązku z tym do badana konkurencyjnośc spółek można stosować resztę odpowedno zbudowanych model ekonometrycznych.
10 31 UWARUNKOWANIA KONKURENCYJNOŚCI PRZEDSIĘBIORSTW I GOSPODARKI W XXI WIEKU W artykule porównane zostały dwa rodzaje model: funkcja o stałej elastycznośc substytucj (CES) oraz funkcja Cobba-Douglasa. Stosowane każdego z tych model wąże sę z szeregem zalet wad. Funkcja CES jest uogólnenem funkcj Cobba-Douglasa, a węc bez wątpena odnos sę do szerszej klasy przypadków. Z kole funkcja Cobba-Douglasa ma bardzej prostą uzasadnoną teoretyczne nterpretację. To, który model pownen być stosowany, należy rozstrzygać metodam statystyczno-ekonometrycznym. Taka też procedura została przyjęta w nnejszym zadanu. Funkcja CES oraz funkcja Cobba-Douglasa w zblżonym stopnu opsywały kształtowane sę przychodów netto w analzowanych spółkach. W zwązku z tym, że w przypadku funkcj CES oceny parametrów ne były (poza wyrazem wolnym) stotne statystyczne do oceny konkurencyjnośc na podstawe reszt zastosowano funkcję Cobba-Douglasa. W ostatnm etape spółk zostały uporządkowane według stopna konkurencyjnośc. Trzy najbardzej konkurencyjne w analzowanym sektorze w 004 r. spółk to: Kopex, Amca Wronk oraz Lena Lghtng. Lteratura Czerwńsk Z., Matematyka na usługach ekonom, Wydawnctwo Unwersytetu Ekonomcznego w Poznanu, Poznań 011. Ekonometra, red. J. Hozer, Katedra Ekonometr Statystyk Wydzału Nauk Ekonomcznych Zarządzana Unwersytetu Szczecńskego, Szczecn Goryl A., Jędrzejczyk Z., Kukuła K., Osewalsk J., Walkosz A., Wprowadzene do ekonometr w przykładach zadanach, PWN, Warszawa Greene W., Econometrc analyss, Ffth Edton, Prentce Hall 003. Hozer J., Mkroekonometra. Analzy dagnozy, prognozy, PWE, Warszawa Maddala G.S., Ekonometra, PWN, Warszawa 006. Thel H., Zasady ekonometr, PWN, Warszawa 1979.
11 MARIUSZ DOSZYŃ ZASTOSOWANIE FUNKCJI O STAŁEJ ELASTYCZNOŚCI SUBSTYTUCJI APPLICATION OF CONSTANT ELASTICITY OF SUBSTITUTION AND COBB-DOUGLAS FUNCTIONS IN ANALYZING COMPETITIVENESS OF COMPANIES REGISTERED ON WARSAW STOCK MARKET Summary In the artcle two types of econometrc models n context of analyss of compettveness of stock companes were dscussed. Constant Elastcty of Substtuton and Cobb-Douglas functons were presented and dfferences between them were also emphaszed. Two types of functons were estmated and compared. Compettveness was evaluated on the bass of resduals of Cobb-Douglas functon for chosen stock companes n 004. Translated by Marusz Doszyń Keywords: CES producton functon, Cobb-Douglas producton functon, margnal rate of techncal substtuton, elastcty of substtuton, econometrc analyss of mpact of subjectve factors, compettveness
12
EKONOMETRYCZNA ANALIZA WPŁYWU CZYNNIKÓW SUBIEKTYWNYCH NA DZIAŁALNOŚĆ SPÓŁEK NOTOWANYCH NA GIEŁDZIE PAPIERÓW WARTOŚCIOWYCH W WARSZAWIE
STUDIA I PRACE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH I ZARZĄDZANIA NR 31 Marusz Doszyń Unwersytet Szczecńsk Beata Antonewcz-Nogaj Ccero SC EKONOMETRYCZNA ANALIZA WPŁYWU CZYNNIKÓW SUBIEKTYWNYCH NA DZIAŁALNOŚĆ SPÓŁEK
Bardziej szczegółowoPropozycja modyfikacji klasycznego podejścia do analizy gospodarności
Jacek Batóg Unwersytet Szczecńsk Propozycja modyfkacj klasycznego podejśca do analzy gospodarnośc Przedsęborstwa dysponujące dentycznym zasobam czynnków produkcj oraz dzałające w dentycznych warunkach
Bardziej szczegółowoBadanie optymalnego poziomu kapitału i zatrudnienia w polskich przedsiębiorstwach - ocena i klasyfikacja
Jacek Batóg Unwersytet Szczecńsk Badane optymalnego pozomu kaptału zatrudnena w polskch przedsęborstwach - ocena klasyfkacja Prowadząc dzałalność gospodarczą przedsęborstwa kerują sę jedną z dwóch zasad
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4
Stansław Cchock Natala Nehrebecka Zajęca 4 1. Interpretacja parametrów przy zmennych zerojedynkowych Zmenne 0-1 Interpretacja przy zmennej 0 1 w modelu lnowym względem zmennych objaśnających Interpretacja
Bardziej szczegółowoNatalia Nehrebecka. Zajęcia 3
St ł Cchock Stansław C h k Natala Nehrebecka Zajęca 3 1. Dobroć dopasowana równana regresj. Współczynnk determnacj R Dk Dekompozycja warancj zmennej zależnej ż Współczynnk determnacj R. Zmenne cągłe a
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka Katarzyna Rosiak-Lada. Zajęcia 3
Stansław Cchock Natala Nehrebecka Katarzyna Rosak-Lada Zajęca 3 1. Dobrod dopasowana równana regresj. Współczynnk determnacj R 2 Dekompozycja warancj zmennej zależnej Współczynnk determnacj R 2 2. Zmenne
Bardziej szczegółowoNatalia Nehrebecka. Zajęcia 4
St ł Cchock Stansław C h k Natala Nehrebecka Zajęca 4 1. Interpretacja parametrów przy zmennych zerojedynkowych Zmenne 0 1 Interpretacja przy zmennej 0 1 w modelu lnowym względem zmennych objaśnających
Bardziej szczegółowoNatalia Nehrebecka. Wykład 2
Natala Nehrebecka Wykład . Model lnowy Postad modelu lnowego Zaps macerzowy modelu lnowego. Estymacja modelu Wartośd teoretyczna (dopasowana) Reszty 3. MNK przypadek jednej zmennej . Model lnowy Postad
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6
Stansław Cchock Natala Nehrebecka Wykład 6 1 1. Interpretacja parametrów przy zmennych objaśnających cągłych Semelastyczność 2. Zastosowane modelu potęgowego Model potęgowy 3. Zmenne cągłe za zmenne dyskretne
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH
STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH 1 Test zgodnośc χ 2 Hpoteza zerowa H 0 ( Cecha X populacj ma rozkład o dystrybuance F). Hpoteza alternatywna H1( Cecha X populacj
Bardziej szczegółowoModele wieloczynnikowe. Modele wieloczynnikowe. Modele wieloczynnikowe ogólne. α β β β ε. Analiza i Zarządzanie Portfelem cz. 4.
Modele weloczynnkowe Analza Zarządzane Portfelem cz. 4 Ogólne model weloczynnkowy można zapsać jako: (,...,,..., ) P f F F F = n Dr Katarzyna Kuzak lub (,...,,..., ) f F F F = n Modele weloczynnkowe Można
Bardziej szczegółowoWeryfikacja hipotez dla wielu populacji
Weryfkacja hpotez dla welu populacj Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Intelgencj Metod Matematycznych Wydzał Informatyk Poltechnk Szczecńskej 5. Parametryczne testy stotnośc w
Bardziej szczegółowoZASTOSOWANIE METOD EKONOMETRYCZNYCH DO BADANIA HETEROGENICZNOŚCI OBIEKTÓW
STUDIA I PRACE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH I ZARZĄDZANIA NR 31 Marusz Doszyń Unwersytet Szczecńsk ZASTOSOWANIE METOD EKONOMETRYCZNYCH DO BADANIA HETEROGENICZNOŚCI OBIEKTÓW Streszczene W artykule scharakteryzowano
Bardziej szczegółowoEKONOMETRIA Wykład 4: Model ekonometryczny - dodatkowe zagadnienia
EKONOMETRIA Wykład 4: Model ekonometryczny - dodatkowe zagadnena dr Dorota Cołek Katedra Ekonometr Wydzał Zarządzana UG http://wzr.pl/dorota-colek/ dorota.colek@ug.edu.pl 1 Wpływ skalowana danych na MNK
Bardziej szczegółowoW praktyce często zdarza się, że wyniki obu prób możemy traktować jako. wyniki pomiarów na tym samym elemencie populacji np.
Wykład 7 Uwaga: W praktyce często zdarza sę, że wynk obu prób możemy traktować jako wynk pomarów na tym samym elemence populacj np. wynk x przed wynk y po operacj dla tego samego osobnka. Należy wówczas
Bardziej szczegółowoMikroekonometria 13. Mikołaj Czajkowski Wiktor Budziński
Mkroekonometra 13 Mkołaj Czajkowsk Wktor Budzńsk Symulacje Analogczne jak w przypadku cągłej zmennej zależnej można wykorzystać metody Monte Carlo do analzy różnego rodzaju problemów w modelach gdze zmenna
Bardziej szczegółowoPROSTO O DOPASOWANIU PROSTYCH, CZYLI ANALIZA REGRESJI LINIOWEJ W PRAKTYCE
PROSTO O DOPASOWANIU PROSTYCH, CZYLI ANALIZA REGRESJI LINIOWEJ W PRAKTYCE Janusz Wątroba, StatSoft Polska Sp. z o.o. W nemal wszystkch dzedznach badań emprycznych mamy do czynena ze złożonoścą zjawsk procesów.
Bardziej szczegółowoKURS STATYSTYKA. Lekcja 6 Regresja i linie regresji ZADANIE DOMOWE. www.etrapez.pl Strona 1
KURS STATYSTYKA Lekcja 6 Regresja lne regresj ZADANIE DOMOWE www.etrapez.pl Strona 1 Część 1: TEST Zaznacz poprawną odpowedź (tylko jedna jest prawdzwa). Pytane 1 Funkcja regresj I rodzaju cechy Y zależnej
Bardziej szczegółowoZadane 1: Wyznacz średne ruchome 3-okresowe z następujących danych obrazujących zużyce energ elektrycznej [kwh] w pewnym zakładze w mesącach styczeń - lpec 1998 r.: 400; 410; 430; 40; 400; 380; 370. Zadane
Bardziej szczegółowoANALIZA WPŁYWU OBSERWACJI NIETYPOWYCH NA WYNIKI MODELOWANIA REGIONALNEJ WYDAJNOŚCI PRACY
STUDIA I PRACE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH I ZARZĄDZANIA NR 36, T. 1 Barbara Batóg *, Jacek Batóg ** Unwersytet Szczecńsk ANALIZA WPŁYWU OBSERWACJI NIETYPOWYCH NA WYNIKI MODELOWANIA REGIONALNEJ WYDAJNOŚCI
Bardziej szczegółowoWERYFIKACJA EKONOMETRYCZNA MODELU CAPM II RODZAJU DLA RÓŻNYCH HORYZONTÓW STÓP ZWROTU I PORTFELI RYNKOWYCH
SCRIPTA COMENIANA LESNENSIA PWSZ m. J. A. Komeńskego w Leszne R o k 0 0 8, n r 6 TOMASZ ŚWIST* WERYFIKACJA EKONOMETRYCZNA MODELU CAPM II RODZAJU DLA RÓŻNYCH HORYZONTÓW STÓP ZWROTU I PORTFELI RYNKOWYCH
Bardziej szczegółowoEKONOMIA MENEDŻERSKA. Wykład 3 Funkcje produkcji 1 FUNKCJE PRODUKCJI. ANALIZA KOSZTÓW I KORZYŚCI SKALI. MINIMALIZACJA KOSZTÓW PRODUKCJI.
EONOMIA MENEDŻERSA Wykład 3 Funkcje rodukcj 1 FUNCJE PRODUCJI. ANAIZA OSZTÓW I ORZYŚCI SAI. MINIMAIZACJA OSZTÓW PRODUCJI. 1. FUNCJE PRODUCJI: JEDNO- I WIEOCZYNNIOWE Funkcja rodukcj określa zależność zdolnośc
Bardziej szczegółowoModel ASAD. ceny i płace mogą ulegać zmianom (w odróżnieniu od poprzednio omawianych modeli)
Model odstawowe założena modelu: ceny płace mogą ulegać zmanom (w odróżnenu od poprzedno omawanych model) punktem odnesena analzy jest obserwacja pozomu produkcj cen (a ne stopy procentowej jak w modelu
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6
Stansław Cchock Natala Nehrebecka Wykład 6 1 1. Zastosowane modelu potęgowego Model potęgowy Przekształcene Boxa-Coxa 2. Zmenne cągłe za zmenne dyskretne 3. Interpretacja parametrów przy zmennych dyskretnych
Bardziej szczegółowoBADANIE STABILNOŚCI WSPÓŁCZYNNIKA BETA AKCJI INDEKSU WIG20
Darusz Letkowsk Unwersytet Łódzk BADANIE STABILNOŚCI WSPÓŁCZYNNIKA BETA AKCJI INDEKSU WIG0 Wprowadzene Teora wyboru efektywnego portfela nwestycyjnego zaproponowana przez H. Markowtza oraz jej rozwnęca
Bardziej szczegółowoProcedura normalizacji
Metody Badań w Geograf Społeczno Ekonomcznej Procedura normalzacj Budowane macerzy danych geografcznych mgr Marcn Semczuk Zakład Przedsęborczośc Gospodark Przestrzennej Instytut Geograf Unwersytet Pedagogczny
Bardziej szczegółowoKształtowanie się firm informatycznych jako nowych elementów struktury przestrzennej przemysłu
PRACE KOMISJI GEOGRAFII PRZEMY SŁU Nr 7 WARSZAWA KRAKÓW 2004 Akadema Pedagogczna, Kraków Kształtowane sę frm nformatycznych jako nowych elementów struktury przestrzennej przemysłu Postępujący proces rozwoju
Bardziej szczegółowoDobór zmiennych objaśniających
Dobór zmennych objaśnających Metoda grafowa: Należy tak rozpąć graf na werzchołkach opsujących poszczególne zmenne, aby występowały w nm wyłączne łuk symbolzujące stotne korelacje pomędzy zmennym opsującym.
Bardziej szczegółowoAnaliza i diagnoza sytuacji finansowej wybranych branż notowanych na Warszawskiej Giełdzie Papierów Wartościowych w latach
Jacek Batóg Unwersytet Szczecńsk Analza dagnoza sytuacj fnansowej wybranych branż notowanych na Warszawskej Gełdze Paperów Wartoścowych w latach 997-998 W artykule podjęta została próba analzy dagnozy
Bardziej szczegółowoRegulacje i sądownictwo przeszkody w konkurencji między firmami w Europie Środkowej i Wschodniej
Łukasz Goczek * Regulacje sądownctwo przeszkody w konkurencj mędzy frmam w Europe Środkowej Wschodnej Wstęp Celem artykułu jest analza przeszkód dla konkurencj pomędzy frmam w Europe Środkowej Wschodnej.
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 11
Stansław Cchock Natala Nehrebecka Wykład 11 1 1. Testowane hpotez łącznych 2. Testy dagnostyczne Testowane prawdłowośc formy funkcyjnej: test RESET Testowane normalnośc składnków losowych: test Jarque-Berra
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6
Stansław Cchock Natala Nehrebecka Wykład 6 1 1. Zastosowane modelu potęgowego Przekształcene Boxa-Coxa 2. Zmenne cągłe za zmenne dyskretne 3. Interpretacja parametrów przy zmennych dyskretnych 1. Zastosowane
Bardziej szczegółowoPROGNOZOWANIE SPRZEDAŻY Z ZASTOSOWANIEM ROZKŁADU GAMMA Z KOREKCJĄ ZE WZGLĘDU NA WAHANIA SEZONOWE
STUDIA I PRACE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH I ZARZĄDZANIA NR 36 Krzysztof Dmytrów * Marusz Doszyń ** Unwersytet Szczecńsk PROGNOZOWANIE SPRZEDAŻY Z ZASTOSOWANIEM ROZKŁADU GAMMA Z KOREKCJĄ ZE WZGLĘDU NA
Bardziej szczegółowoEKONOMETRYCZNA WYCENA NIERUCHOMOŚCI
STUDIA I PRACE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH I ZARZĄDZANIA NR 6 Marusz Doszyń Unwersytet Szczecńsk EKONOMETRYCZNA WYCENA NIERUCHOMOŚCI STRESZCZENIE W artykule zaproponowana została procedura ndywdualnej
Bardziej szczegółowoPlan wykładu: Typowe dane. Jednoczynnikowa Analiza wariancji. Zasada: porównać zmienność pomiędzy i wewnątrz grup
Jednoczynnkowa Analza Waranc (ANOVA) Wykład 11 Przypomnene: wykłady zadana kursu były zaczerpnęte z podręcznków: Statystyka dla studentów kerunków techncznych przyrodnczych, J. Koronack, J. Melnczuk, WNT
Bardziej szczegółowoMakroekonomia Gospodarki Otwartej Wykład 8 Polityka makroekonomiczna w gospodarce otwartej. Model Mundella-Fleminga
Makroekonoma Gospodark Otwartej Wykład 8 Poltyka makroekonomczna w gospodarce otwartej. Model Mundella-Flemnga Leszek Wncencak Wydzał Nauk Ekonomcznych UW 2/29 Plan wykładu: Założena analzy Zaps modelu
Bardziej szczegółowoZESZYTY NAUKOWE INSTYTUTU POJAZDÓW 2(88)/2012
ZESZYTY NAUKOWE INSTYTUTU POJAZDÓW (88)/01 Hubert Sar, Potr Fundowcz 1 WYZNACZANIE ASOWEGO OENTU BEZWŁADNOŚCI WZGLĘDE OSI PIONOWEJ DLA SAOCHODU TYPU VAN NA PODSTAWIE WZORU EPIRYCZNEGO 1. Wstęp asowy moment
Bardziej szczegółowoNatalia Nehrebecka. Dariusz Szymański
Natala Nehrebecka Darusz Szymańsk . Sprawy organzacyjne Zasady zalczena Ćwczena Lteratura. Czym zajmuje sę ekonometra? Model ekonometryczny 3. Model lnowy Postać modelu lnowego Zaps macerzowy modelu dl
Bardziej szczegółowoMETODA UNITARYZACJI ZEROWANEJ Porównanie obiektów przy ocenie wielokryterialnej. Ranking obiektów.
Opracowane: Dorota Mszczyńska METODA UNITARYZACJI ZEROWANEJ Porównane obektów przy ocene welokryteralnej. Rankng obektów. Porównane wybranych obektów (warantów decyzyjnych) ze względu na różne cechy (krytera)
Bardziej szczegółowoRachunek prawdopodobieństwa i statystyka W 11: Analizy zależnościpomiędzy zmiennymi losowymi Model regresji wielokrotnej
Rachunek prawdopodobeństwa statstka W 11: Analz zależnoścpomędz zmennm losowm Model regresj welokrotnej Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adan@agh.edu.pl Model regresj lnowej Model regresj lnowej prostej
Bardziej szczegółowoOcena jakościowo-cenowych strategii konkurowania w polskim handlu produktami rolno-spożywczymi. dr Iwona Szczepaniak
Ocena jakoścowo-cenowych strateg konkurowana w polskm handlu produktam rolno-spożywczym dr Iwona Szczepanak Ekonomczne, społeczne nstytucjonalne czynnk wzrostu w sektorze rolno-spożywczym w Europe Cechocnek,
Bardziej szczegółowoKURS STATYSTYKA. Lekcja 1 Statystyka opisowa ZADANIE DOMOWE. www.etrapez.pl Strona 1
KURS STATYSTYKA Lekcja 1 Statystyka opsowa ZADANIE DOMOWE www.etrapez.pl Strona 1 Część 1: TEST Zaznacz poprawną odpowedź (tylko jedna jest prawdzwa). Pytane 1 W statystyce opsowej mamy pełne nformacje
Bardziej szczegółowoWspółczynnik korelacji liniowej oraz funkcja regresji liniowej dwóch zmiennych
Współcznnk korelacj lnowej oraz funkcja regresj lnowej dwóch zmennch S S r, cov współcznnk determnacj R r Współcznnk ndetermnacj ϕ r Zarówno współcznnk determnacj jak ndetermnacj po przemnożenu przez 00
Bardziej szczegółowoWPROWADZENIE DO ANALIZY KORELACJI I REGRESJI
WPROWADZENIE DO ANALIZY KORELACJI I REGRESJI dr Janusz Wątroba, StatSoft Polska Sp. z o.o. Prezentowany artykuł pośwęcony jest wybranym zagadnenom analzy korelacj regresj. Po przedstawenu najważnejszych
Bardziej szczegółowoOeconomiA copernicana 2013 Nr 3. Modele ekonometryczne w opisie wartości rezydualnej inwestycji
OeconomA coperncana 2013 Nr 3 ISSN 2083-1277, (Onlne) ISSN 2353-1827 http://www.oeconoma.coperncana.umk.pl/ Klber P., Stefańsk A. (2003), Modele ekonometryczne w opse wartośc rezydualnej nwestycj, Oeconoma
Bardziej szczegółowoAnaliza rodzajów skutków i krytyczności uszkodzeń FMECA/FMEA według MIL STD - 1629A
Analza rodzajów skutków krytycznośc uszkodzeń FMECA/FMEA według MIL STD - 629A Celem analzy krytycznośc jest szeregowane potencjalnych rodzajów uszkodzeń zdentyfkowanych zgodne z zasadam FMEA na podstawe
Bardziej szczegółowoBadanie współzależności dwóch cech ilościowych X i Y. Analiza korelacji prostej
Badane współzależnośc dwóch cech loścowych X Y. Analza korelacj prostej Kody znaków: żółte wyróżnene nowe pojęce czerwony uwaga kursywa komentarz 1 Zagadnena 1. Zwązek determnstyczny (funkcyjny) a korelacyjny.
Bardziej szczegółowoEgzamin ze statystyki/ Studia Licencjackie Stacjonarne/ Termin I /czerwiec 2010
Egzamn ze statystyk/ Studa Lcencjacke Stacjonarne/ Termn /czerwec 2010 Uwaga: Przy rozwązywanu zadań, jeśl to koneczne, naleŝy przyjąć pozom stotnośc 0,01 współczynnk ufnośc 0,99 Zadane 1 PonŜsze zestawene
Bardziej szczegółowoEKONOMETRIA I Spotkanie 1, dn. 05.10.2010
EKONOMETRIA I Spotkane, dn. 5..2 Dr Katarzyna Beń Program ramowy: http://www.sgh.waw.pl/nstytuty/e/oferta_dydaktyczna/ekonometra_stacjonarne_nest acjonarne/ Zadana, dane do zadań, ważne nformacje: http://www.e-sgh.pl/ben/ekonometra
Bardziej szczegółowoSystem Przeciwdziałania Powstawaniu Bezrobocia na Terenach Słabo Zurbanizowanych SPRAWOZDANIE Z BADAŃ Autor: Joanna Wójcik
Opracowane w ramach projektu System Przecwdzałana Powstawanu Bezroboca na Terenach Słabo Zurbanzowanych ze środków Europejskego Funduszu Społecznego w ramach Incjatywy Wspólnotowej EQUAL PARTNERSTWO NA
Bardziej szczegółowoANALIZA PORÓWNAWCZA WYNIKÓW UZYSKANYCH ZA POMOCĄ MIAR SYNTETYCZNYCH: M ORAZ PRZY ZASTOSOWANIU METODY UNITARYZACJI ZEROWANEJ
METODY ILOŚCIOWE W BADANIACH EKONOMICZNYCH Tom XVI/3, 2015, str. 248 257 ANALIZA PORÓWNAWCZA WYNIKÓW UZYSKANYCH ZA POMOCĄ MIAR SYNTETYCZNYCH: M ORAZ PRZY ZASTOSOWANIU METODY UNITARYZACJI ZEROWANEJ Sławomr
Bardziej szczegółowoMETODY PLANOWANIA EKSPERYMENTÓW. dr hab. inż. Mariusz B. Bogacki
Metody Planowana Eksperymentów Rozdzał 1. Strona 1 z 14 METODY PLANOWANIA EKSPERYMENTÓW dr hab. nż. Marusz B. Bogack Marusz.Bogack@put.poznan.pl www.fct.put.poznan.pl/cv23.htm Marusz B. Bogack 1 Metody
Bardziej szczegółowoZASTOSOWANIE ANALIZY HARMONICZNEJ DO OKREŚLENIA SIŁY I DŁUGOŚCI CYKLI GIEŁDOWYCH
Grzegorz PRZEKOTA ZESZYTY NAUKOWE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH ZASTOSOWANIE ANALIZY HARMONICZNEJ DO OKREŚLENIA SIŁY I DŁUGOŚCI CYKLI GIEŁDOWYCH Zarys treśc: W pracy podjęto problem dentyfkacj cykl gełdowych.
Bardziej szczegółowoAnaliza zależności zmiennych ilościowych korelacja i regresja
Analza zależnośc zmennych loścowych korelacja regresja JERZY STEFANOWSKI Instytut Informatyk Poltechnka Poznańska Plan wykładu 1. Lnowa zależność mędzy dwoma zmennym: Prosta regresja Metoda najmnejszych
Bardziej szczegółowoProces narodzin i śmierci
Proces narodzn śmerc Jeżel w ewnej oulacj nowe osobnk ojawają sę w sosób losowy, rzy czym gęstość zdarzeń na jednostkę czasu jest stała w czase wynos λ, oraz lczba osobnków n, które ojawły sę od chwl do
Bardziej szczegółowoSTARE A NOWE KRAJE UE KONKURENCYJNOŚĆ POLSKIEGO EKSPORTU
Ewa Szymank Katedra Teor Ekonom Akadema Ekonomczna w Krakowe ul. Rakowcka 27, 31-510 Kraków STARE A NOWE KRAJE UE KONKURENCYJNOŚĆ POLSKIEGO EKSPORTU Abstrakt Artykuł przedstawa wynk badań konkurencyjnośc
Bardziej szczegółowo) będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym rozkładzie normalnym z następującymi parametrami: nieznaną wartością 1 4
Zadane. Nech ( X, Y ),( X, Y ), K,( X, Y n n ) będą nezależnym zmennym losowym o tym samym rozkładze normalnym z następującym parametram: neznaną wartoścą oczekwaną EX = EY = m, warancją VarX = VarY =
Bardziej szczegółowoBadanie współzaleŝności dwóch cech ilościowych X i Y. Analiza korelacji prostej. Badanie zaleŝności dwóch cech ilościowych. Analiza regresji prostej
Badane współzaleŝnośc dwóch cech loścowych X Y. Analza korelacj prostej Badane zaleŝnośc dwóch cech loścowych. Analza regresj prostej Kody znaków: Ŝółte wyróŝnene nowe pojęce czerwony uwaga kursywa komentarz
Bardziej szczegółowoHipotezy o istotności oszacowao parametrów zmiennych objaśniających ˆ ) ˆ
WERYFIKACJA HIPOTEZY O ISTOTNOŚCI OCEN PARAMETRÓW STRUKTURALNYCH MODELU Hpoezy o sonośc oszacowao paramerów zmennych objaśnających Tesowane sonośc paramerów zmennych objaśnających sprowadza sę do nasępującego
Bardziej szczegółowoAnaliza porównawcza rozwoju wybranych banków komercyjnych w latach 2001 2009
Mara Konopka Katedra Ekonomk Organzacj Przedsęborstw Szkoła Główna Gospodarstwa Wejskego w Warszawe Analza porównawcza rozwoju wybranych banków komercyjnych w latach 2001 2009 Wstęp Polska prywatyzacja
Bardziej szczegółowo8. Optymalizacja decyzji inwestycyjnych
dr nż. Zbgnew Tarapata: Optymalzacja decyzj nwestycyjnych, cz.ii 8. Optymalzacja decyzj nwestycyjnych W rozdzale 8, część I przedstawono elementarne nformacje dotyczące metod oceny decyzj nwestycyjnych.
Bardziej szczegółowoELASTYCZNOŚĆ BEZROBOTNYCH WZGLĘDEM PRODUKCJI SPRZEDANEJ PRZEMYSŁU BRUTTO W WYBRANYCH WOJEWÓDZTWACH POLSKI
STUDIA PRAWNO-EKONOMICZNE, t. XCIV, 2015 PL ISSN 0081-6841 s. 335 352 Tomasz MISIAK* ELASTYCZNOŚĆ BEZROBOTNYCH WZGLĘDEM PRODUKCJI SPRZEDANEJ PRZEMYSŁU BRUTTO W WYBRANYCH WOJEWÓDZTWACH POLSKI (Streszczene)
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 7
Stansław Cchock Natala Nehrebecka Wykład 7 1 1. Zmenne cągłe a zmenne dyskretne 2. Interpretacja parametrów przy zmennych dyskretnych 1. Zmenne cągłe a zmenne dyskretne 2. Interpretacja parametrów przy
Bardziej szczegółowoAnaliza korelacji i regresji
Analza korelacj regresj Zad. Pewen zakład produkcyjny zatrudna pracownków fzycznych. Ich wydajność pracy (Y w szt./h) oraz mesęczne wynagrodzene (X w tys. zł) przedstawa ponższa tabela: Pracownk y x A
Bardziej szczegółowoMikroekonometria 5. Mikołaj Czajkowski Wiktor Budziński
Mkroekonometra 5 Mkołaj Czajkowsk Wktor Budzńsk Uogólnone modele lnowe Uogólnone modele lnowe (ang. Generalzed Lnear Models GLM) Różną sę od standardowego MNK na dwa sposoby: Rozkład zmennej objaśnanej
Bardziej szczegółowo( ) ( ) 2. Zadanie 1. są niezależnymi zmiennymi losowymi o. oraz. rozkładach normalnych, przy czym EX. i σ są nieznane. 1 Niech X
Prawdopodobeństwo statystyka.. r. Zadane. Zakładamy, że,,,,, 5 są nezależnym zmennym losowym o rozkładach normalnych, przy czym E = μ Var = σ dla =,,, oraz E = μ Var = 3σ dla =,, 5. Parametry μ, μ σ są
Bardziej szczegółowoMetody predykcji analiza regresji
Metody predykcj analza regresj TPD 008/009 JERZY STEFANOWSKI Instytut Informatyk Poltechnka Poznańska Przebeg wykładu. Predykcja z wykorzystanem analzy regresj.. Przypomnene wadomośc z poprzednch przedmotów..
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 7
Stansław Cchock Natala Nehrebecka Wykład 7 1 1. Interakcje 2. Przyblżane model nelnowych 3. Założena KMRL 1. Interakcje 2. Przyblżane model nelnowych 3. Założena KMRL W standardowym modelu lnowym zakładamy,
Bardziej szczegółowoAnaliza regresji modele ekonometryczne
Analza regresj modele ekonometryczne Klasyczny model regresj lnowej - przypadek jednej zmennej objaśnającej. Rozpatrzmy klasyczne zagadnene zależnośc pomędzy konsumpcją a dochodam. Uważa sę, że: - zależność
Bardziej szczegółowoMIARY ZALEŻNOŚCI ANALIZA STATYSTYCZNA NA PRZYKŁADZIE WYBRANYCH WALORÓW RYNKU METALI NIEŻELAZNYCH
Domnk Krężołek Unwersytet Ekonomczny w Katowcach MIARY ZALEŻNOŚCI ANALIZA AYYCZNA NA PRZYKŁADZIE WYBRANYCH WALORÓW RYNKU MEALI NIEŻELAZNYCH Wprowadzene zereg czasowe obserwowane na rynkach kaptałowych
Bardziej szczegółowoEkonometria ćwiczenia Kolokwium 1 semestr 20/12/08. / 5 pkt. / 5 pkt. / 5 pkt. / 5 pkt. /20 pkt. Regulamin i informacje dodatkowe
Ekonometra IE Kolokwum 0/1/08 mę, nazwsko, nr ndeksu: Ekonometra ćwczena Kolokwum 1 semestr 0/1/08 Zadane 1 Zadane Zadane 3 Zadane 4 Razem / 5 pkt / 5 pkt / 5 pkt / 5 pkt /0 pkt Skala ocen: do 8,00 punktów
Bardziej szczegółowoSZACOWANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODĄ PROPAGACJI ROZKŁADÓW
SZACOWANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODĄ PROPAGACJI ROZKŁADÓW Stefan WÓJTOWICZ, Katarzyna BIERNAT ZAKŁAD METROLOGII I BADAŃ NIENISZCZĄCYCH INSTYTUT ELEKTROTECHNIKI ul. Pożaryskego 8, 04-703 Warszawa tel.
Bardziej szczegółowo65120/ / / /200
. W celu zbadana zależnośc pomędzy płcą klentów ch preferencjam, wylosowano kobet mężczyzn zadano m pytane: uważasz za lepszy produkt frmy A czy B? Wynk były następujące: Odpowedź Kobety Mężczyźn Wolę
Bardziej szczegółowoA C T A U N I V E R S I T A T I S N I C O L A I C O P E R N I C I EKONOMIA XXXIX NAUKI HUMANISTYCZNO-SPOŁECZNE ZESZTYT 389 TORUŃ 2009.
A C T A U N I V E R S I T A T I S N I C O L A I C O P E R N I C I EKONOMIA XXXIX NAUKI HUMANISTYCZNO-SPOŁECZNE ZESZTYT 389 TORUŃ 2009 Unwersytet Mkołaja Kopernka w Torunu Katedra Ekonometr Statystyk Elżbeta
Bardziej szczegółowo7.8. RUCH ZMIENNY USTALONY W KORYTACH PRYZMATYCZNYCH
WYKŁAD 7 7.8. RUCH ZMIENNY USTALONY W KORYTACH PRYZMATYCZNYCH 7.8.. Ogólne równane rucu Rucem zmennym w korytac otwartyc nazywamy tak przepływ, w którym parametry rucu take jak prędkość średna w przekroju
Bardziej szczegółowoKierownik Katedry i Kliniki: prof. dr hab. Bernard Panaszek, prof. zw. UMW. Recenzja
KATEDRA KLINIKA CHORÓB WEWNĘTRZNYCHYCH GERIATRII ALERGOLOGU Unwersytet Medyczny m. Pastów Śląskch we Wrocławu 50-367 Wrocław, ul. Cure-Skłodowskej 66 Tel. 71/7842521 Fax 71/7842529 E-mal: bernard.panaszek@umed.wroc.pl
Bardziej szczegółowoTwierdzenie Bezouta i liczby zespolone Javier de Lucas. Rozwi azanie 2. Z twierdzenia dzielenia wielomianów, mamy, że
Twerdzene Bezouta lczby zespolone Javer de Lucas Ćwczene 1 Ustal dla których a, b R można podzelć f 1 X) = X 4 3X 2 + ax b przez f 2 X) = X 2 3X+2 Oblcz a b Z 5 jeżel zak ladamy, że f 1 f 2 s a welomanam
Bardziej szczegółowoLABORATORIUM PODSTAW ELEKTROTECHNIKI Badanie obwodów prądu sinusoidalnie zmiennego
Ćwczene 1 Wydzał Geonżyner, Górnctwa Geolog ABORATORUM PODSTAW EEKTROTECHNK Badane obwodów prądu snusodalne zmennego Opracował: Grzegorz Wśnewsk Zagadnena do przygotowana Ops elementów RC zaslanych prądem
Bardziej szczegółowo6. ROŻNICE MIĘDZY OBSERWACJAMI STATYSTYCZNYMI RUCHU KOLEJOWEGO A SAMOCHODOWEGO
Różnce mędzy obserwacjam statystycznym ruchu kolejowego a samochodowego 7. ROŻNICE MIĘDZY OBSERWACJAMI STATYSTYCZNYMI RUCHU KOLEJOWEGO A SAMOCHODOWEGO.. Obserwacje odstępów mędzy kolejnym wjazdam na stację
Bardziej szczegółowoAnaliza danych. Analiza danych wielowymiarowych. Regresja liniowa. Dyskryminacja liniowa. PARA ZMIENNYCH LOSOWYCH
Analza danych Analza danych welowymarowych. Regresja lnowa. Dyskrymnacja lnowa. Jakub Wróblewsk jakubw@pjwstk.edu.pl http://zajeca.jakubw.pl/ PARA ZMIENNYCH LOSOWYCH Parę zmennych losowych X, Y możemy
Bardziej szczegółowoPRZESTRZENNE ZRÓŻNICOWANIE WYBRANYCH WSKAŹNIKÓW POZIOMU ŻYCIA MIESZKAŃCÓW MIAST ŚREDNIEJ WIELKOŚCI A SYSTEM LOGISTYCZNY MIASTA 1
METODY ILOŚCIOWE W BADANIACH EKONOMICZNYCH Tom XI/2, 2010, str. 102 111 PRZESTRZENNE ZRÓŻNICOWANIE WYBRANYCH WSKAŹNIKÓW POZIOMU ŻYCIA MIESZKAŃCÓW MIAST ŚREDNIEJ WIELKOŚCI A SYSTEM LOGISTYCZNY MIASTA 1
Bardziej szczegółowoProdukty i czynniki produkcji w badaniach efektywności kosztowej banków 1
Produkty czynnk produkcj w badanach efektywnośc kosztowej banków 1 Jerzy Marzec Katedra Ekonometr Akadem Ekonomcznej w Krakowe Podstawy pomaru efektywnośc kosztowej. Mkroekonomczny model przedsęborstwa
Bardziej szczegółowoOPTYMALNE STRATEGIE INWESTYCYJNE PODEJŚCIE FUNDAMENTALNE OPTIMAL INVESTMENT STRATEGY FUNDAMENTAL ANALYSIS
ZESZYTY NAUKOWE POLITECHNIKI ŚLĄSKIEJ 2014 Sera: ORGANIZACJA I ZARZĄDZANIE z. 68 Nr kol. 1905 Adranna MASTALERZ-KODZIS Unwersytet Ekonomczny w Katowcach OPTYMALNE STRATEGIE INWESTYCYJNE PODEJŚCIE FUNDAMENTALNE
Bardziej szczegółowoSzacowanie wartości rynkowej piłkarskich kart zawodniczych przy wykorzystaniu modeli ekonometrycznych
ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO nr 803 Fnanse, Rynk Fnansowe, Ubezpeczena nr 66 (2014) s. 663 673 Szacowane wartośc rynkowej płkarskch kart zawodnczych przy wykorzystanu model ekonometrycznych
Bardziej szczegółowoANALIZA WYBRANYCH METOD OCENY SYSTEMÓW BONUS-MALUS
Anna Jędrzychowska Unwersytet Ekonomczny we Wrocławu Wydzał Zarządzana, Informatyk Fnansów Katedra Ubezpeczeń anna.jedrzychowska@ue.wroc.pl Ewa Poprawska Unwersytet Ekonomczny we Wrocławu Wydzał Zarządzana,
Bardziej szczegółowoSprawozdanie powinno zawierać:
Sprawozdane pownno zawerać: 1. wypełnoną stronę tytułową (gotowa do ćw. nr 0 na strone drugej, do pozostałych ćwczeń zameszczona na strone 3), 2. krótk ops celu dośwadczena, 3. krótk ops metody pomaru,
Bardziej szczegółowoModel ISLM. Inwestycje - w modelu ISLM przyjmujemy, że inwestycje przyjmują postać funkcji liniowej:
dr Bartłomej Rokck Ćwczena z Makroekonom I Model ISLM Podstawowe założena modelu: penądz odgrywa ważną rolę przy determnowanu pozomu dochodu zatrudnena nwestycje ne mają charakteru autonomcznego, a ch
Bardziej szczegółowoZESZYTY NAUKOWE INSTYTUTU POJAZDÓW 5(96)/2013
ZESZYTY NAUKOWE NSTYTUTU POJAZDÓW 5(96)/2013 Hubert Sar, Potr Fundowcz 1 WYZNACZANE MASOWEGO MOMENTU BEZWŁADNOŚC WZGLĘDEM OS PODŁUŻNEJ DLA SAMOCHODU TYPU VAN NA PODSTAWE WZORÓW DOŚWADCZALNYCH 1. Wstęp
Bardziej szczegółowoIID = 2. i i i i. x nx nx nx
Zadane Analzujemy model z jedną zmenną objaśnającą bez wyrazu wolnego: y = β x + ε, ε ~ (0, σ ), gdze x jest nelosowe.. Wyznacz estymator MNK parametru β oraz oblcz jego warancję. (4 pkt) y. Zaproponowano
Bardziej szczegółowoPODSTAWA WYMIARU ORAZ WYSOKOŚĆ EMERYTURY USTALANEJ NA DOTYCHCZASOWYCH ZASADACH
PODSTAWA WYMIARU ORAZ WYSOKOŚĆ EMERYTURY USTALANEJ NA DOTYCHCZASOWYCH ZASADACH Z a k ł a d U b e z p e c z e ń S p o ł e c z n y c h Wprowadzene Nnejsza ulotka adresowana jest zarówno do osób dopero ubegających
Bardziej szczegółowody dx stąd w przybliżeniu: y
Przykłady do funkcj nelnowych funkcj Törnqusta Proszę sprawdzć uzasadnć, które z podanych zdań są prawdzwe, a które fałszywe: Przykład 1. Mesęczne wydatk na warzywa (y, w jednostkach penężnych, jp) w zależnośc
Bardziej szczegółowoZa: Stanisław Latoś, Niwelacja trygonometryczna, [w:] Ćwiczenia z geodezji II [red.] J. Beluch
Za: Stansław Latoś, Nwelacja trygonometryczna, [w:] Ćwczena z geodezj II [red.] J. eluch 6.1. Ogólne zasady nwelacj trygonometrycznej. Wprowadzene Nwelacja trygonometryczna, zwana równeż trygonometrycznym
Bardziej szczegółowobanków detalicznych Metody oceny efektywnoœci operacyjnej
Metody oceny efektywnoœc operacyjnej banków detalcznych Danuta Skora, mgr, doktorantka Wydza³u Nauk Ekonomcznych, Dyrektor Regonu jednego z najwêkszych banków detalcznych Adran Kulczyck, mgr, doktorant
Bardziej szczegółowoAnaliza struktury zbiorowości statystycznej
Analza struktury zborowośc statystycznej.analza tendencj centralnej. Średne klasyczne Średna arytmetyczna jest parametrem abstrakcyjnym. Wyraża przecętny pozom badanej zmennej (cechy) w populacj generalnej:
Bardziej szczegółowoMikroekonometria 10. Mikołaj Czajkowski Wiktor Budziński
Mkroekonometra 10 Mkołaj Czajkowsk Wktor Budzńsk Jak analzować dane o charakterze uporządkowanym? Dane o charakterze uporządkowanym Wybór jednej z welkośc na uporządkowanej skal Skala ne ma nterpretacj
Bardziej szczegółowoMikroekonometria 15. Mikołaj Czajkowski Wiktor Budziński
Mkroekonometra 15 Mkołaj Czajkowsk Wktor Budzńsk Mkroekonometra podsumowane kursu Zagadnena ogólne NLOGIT Metoda maksymalzacj funkcj ML Testy statystyczne Metody numeryczne, symulacje Metody wyceny nerynkowej
Bardziej szczegółowoRozwiązania (lub wskazówki do rozwiązań) większości zadań ze skryptu STATYSTYKA: MATERIAŁY POMOCNICZE DO ZAJĘĆ oraz EGZAMINÓW Z LAT
Rozwązana (lub wskazówk do rozwązań) wększośc zadań ze skryptu STATYSTYKA: MATERIAŁY POMOCNICZE DO ZAJĘĆ oraz EGZAMINÓW Z LAT 01-014 ZMIENNA LOSOWA I JEJ ROZKŁAD Zadane 1/ str. 4 a/ zmenna może przyjmować
Bardziej szczegółowoSPOŁECZNO-DEMOGRAFICZNE UWARUNKOWANIA KSZTAŁTOWANIA SIĘ WYDATKÓW ŻYWNOŚCIOWYCH W GOSPODARSTWACH DOMOWYCH W POLSCE. Marek Gałązka
SPOŁECZNO-DEMOGRAFICZNE UWARUNKOWANIA KSZTAŁTOWANIA SIĘ... 23 ROCZNIKI EKONOMII ROLNICTWA I ROZWOJU OBSZARÓW WIEJSKICH, T. 100, z. 1, 2013 SPOŁECZNO-DEMOGRAFICZNE UWARUNKOWANIA KSZTAŁTOWANIA SIĘ WYDATKÓW
Bardziej szczegółowoXXX OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP III Zadanie doświadczalne
XXX OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP III Zadane dośwadczalne ZADANIE D Nazwa zadana: Maszyna analogowa. Dane są:. doda półprzewodnkowa (krzemowa) 2. opornk dekadowy (- 5 Ω ), 3. woltomerz cyfrowy, 4. źródło napęca
Bardziej szczegółowoAnaliza modyfikacji systemów bonus-malus w ubezpieczeniach komunikacyjnych AC na przykładzie wybranego zakładu ubezpieczeń
Analza modyfkacj systemów bonus-malus Ewa Łazuka Klauda Stępkowska Analza modyfkacj systemów bonus-malus w ubezpeczenach komunkacyjnych AC na przykładze wybranego zakładu ubezpeczeń Tematyka przedstawonego
Bardziej szczegółowo