Metody jakościowe i ilościowe na usługach wyceny nieruchomości
|
|
- Dominik Chrzanowski
- 6 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 POLANICA ZDRÓJ, rześnia 007 etody jakościoe i ilościoe na usługach yceny nieruchomości Anna Barańska Katedra Informacji o erenie Wydział Geodezji Górniczej i Inżynierii Środoiska Akademia Górniczo - Hutnicza Krakó
2 WPROWADZENIE Zaprezentoane rozażania dotyczą jednoczesnego ykorzystania metod jakościoych i ilościoych procesie dochodzenia do artości rynkoej nieruchomości. Sformułoano sposób określania bardziej iarygodnej prognozy rynkoej artości nieruchomości na podstaie starannie dobranego modelu yceny, odpoiedniego dla danego lokalnego rynku. W celu urealnienia ykonyanej predykcji, zaproponoano dodanie do artości modeloej czynnika losoego. Czynnik losoy jest yznaczany na podstaie odchyłek losoych nieruchomości najbardziej podobnych do ycenianej, spośród zgromadzonej bazy danych. Wybór nieruchomości najbardziej podobnych odbya się przy ykorzystaniu metod jakościoych.
3 Postać testoanych modeli yceny 1. odel linioy addytyny c cˆ = m i= 1 a i ( x i xˆ (1. odel nielinioy multiplikatyny gdzie: c jednostkoa cena nieruchomości, ĉ przeciętna cena nieruchomości bazie, x i artość atrybutu i, przeciętna artość atrybutu i bazie, xˆi parametry modelu. a i c x xˆ 1 x xˆ ˆ = a a c 1... a x m xˆ m m 1 (
4 Estymacja parametró modeli yceny 1. odel linioy addytyny gdzie: [ C] = [ X ] [ a] + [ δ ] [C] ektor różnic zmiennej losoej objaśnianej, ceny nieruchomości i jej średniej artości, [X] macierz zaierająca różnice zmiennych objaśniających (atrybutó i ich średnich artości, [a] ektor spółczynnikó linioej regresji ielorakiej, [δ] ektor odchyłek losoych modelu Zastosoanie metody najmniejszych kadrató iedzie do układu rónań normalnych, z którego yznaczamy estymator ektora spółczynnikó a :. â (3
5 Przez roziązanie zanie uogólnionego modelu linioego rozumie się: -określenie nieobciążonego estymatora ektora nieiadomych: aˆ = ( X X 1 -określenie nieobciążonego estymatora ariancji resztoej, określającej niedokładność estymacji parametró modelu: ˆ σ 0 = C - yznaczenie macierzy koariancji ektora nieiadomych (parametró modelu: Cov( aˆ - yznaczenie macierzy koariancji artości modeloych: Cov( W X C = C aˆ X n m X C = ˆ σ X + C 1 0 ( X = ˆ σ 0 X ( X X 1 X (4 (5 (6 (7
6 . odel nielinioy multiplikatyny Do estymacji artości spółczynnikó a i, funkcję ( trzeba doproadzić do postaci linioej. W tym celu logarytmujemy stronami rónanie (, przy ykorzystaniu logarytmu naturalnego, otrzymując: Układ rónań (8 zapisie macierzoym przyjmuje postać: gdzie: ln( c cˆ = ( x ˆ ˆ 1 x1 ln a1 + ( x x ln a ( xm xm [ ln C] = [ X ] [ ln a] + [lnδ ] [ln C] ektor logarytmó naturalnych cen nieruchomości, [X] macierz zaierająca różnice zmiennych objaśniających (atrybutó i ich średnich artości, [ln a] ektor logarytmó spółczynnikó modelu, [ln δ] ektor logarytmó odchyłek losoych ˆ ln a m (8 (9
7 Po zastosoaniu NK, otrzymuje się następujące zory na estymoane parametry modelu nielinioego: ln aˆ = ( 1 X X X ln C acierz koariancji dla estymoanych parametró: σ 0 Cov ( ( ˆ a = σ X X 1 (10 (11 przy czym oznacza ariancję estymacji nielinioego modelu multiplikatynego, której estymator określa się edług zoru: δ δ ˆ σ = (1 0 n m gdzie: δ = C W n, m odpoiednio liczba nieruchomości i atrybutó = ˆ 0 C exp ( lnw (13
8 Weryfikacja modeli yceny Podstaoym miernikiem jakości dopasoania modelu do danych jest kadrat spółczynnika korelacji krzyolinioej, który dla modelu linioego odpoiada spółczynnikoi determinacji i określa udział ariancji yjaśnionej przez model stosunku do całkoitego rozproszenia zmiennej objaśnianej okół jej artości przeciętnej. W ramach statystycznej eryfikacji modeli badamy istotność układu uzyskanych parametró każdym z modeli oraz istotność każdego z parametró z osobna, na podstaie stosonych testó statystycznych.
9 Prognozoanie jednostkoych artości rynkoych ych nieruchomości ci Wyestymoany model yceny proadzi do yodrębnienia czynnika systematycznego modelu z jednostkoych cen nieruchomości. Są to artości prognoz cen nieruchomości uzyskane z modelu W. Różnice cen rynkoych, zebranych bazie danych C i artości modeloych W, to odchyłki losoe modelu. Charakterystykę niedokładności zbioru losoych modelu zaiera macierz koariancji: jako, że: Cov [ ] 1 X [ ] ( δ = I X X X σ 0 + [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] + δ = C X X C = I X X [ C] odchyłek (14 (15
10 Wybór r nieruchomości ci reprezentatynych Stosując analizę jakościoą, z zebranej bazy danych ybieramy grupę k nieruchomości, zaierającą nieruchomość ycenianą i najbardziej do niej podobne. Dokonując yboru postępujemy zgodnie z jedną z metod jakościoych: analiza porónania zględnego lub analiza szeregoania Analiza porónania zględnego nieruchomości opiera się na porónaniu jakościoym cech nieruchomości ycenianej z cechami nieruchomości podobnych taki sposób, że dla każdego atrybutu nieruchomości porónyanej ustala się znak -1 lub +1 popraki korygującej, zależności od tego czy artość danego atrybutu jest odpoiednio: iększa czy mniejsza od artości tego atrybutu dla nieruchomości ycenianej. Analiza szeregoania nieruchomości polega na nadaniu rang każdemu z atrybutó nieruchomości podobnych oraz nieruchomości ycenianej. Rangi nadaje się odniesieniu do najniższych lub najyższych artości poszczególnych atrybutó bazie.
11 Ostateczna prognoza artości rynkoej raz z analizą dokładno adności Z ektora składnika losoego yodrębniamy odpoiadające ybranym nieruchomościom, a z macierzy koariancji Cov[ δ ] podmacierz zaierającą elementy odpoiadające ybranym odchyłkom. Z modelu systematycznego szacujemy modeloą rynkoą artość nieruchomości ycenianej : [ X ][] a gdzie [X ] ektor atrybutó ycenianej nieruchomości = (16 Odchylenie standardoe artości modeloej liczymy następująco: V δ i ( = σ ( = [ X ] Cov[ aˆ ] [ X ] (17
12 Z modelu losoego szacujemy rynkoą artość czynnika losoego ycenianej nieruchomości: gdzie: 1 ektor złożony z jedynek, [ ] 1 P = Cov δ koariancji macierz ag to odrotność macierzy Odchylenie standardoe czynnika losoego: gdzie ariancja resztoa ybranych nieruchomości: L ˆ 0 σ = σ = ( [ ] 1 = 1 P 1 [ 1 P] [ δ ] ( [ ] = σ 1 P 1 1 δ L 0 σ 0 P δ jest określona dla grupy k L k 1 1 P δ (18 (19 (0
13 Ostateczna artość rynkoa ycenianej nieruchomości będzie obliczona następująco: = + + L (1 Pomiędzy ariancjami prognozy rynkoej artości nieruchomości, uzyskanej z modelu (systematyczna artość nieruchomości oraz prognozy popraionej o czynnik losoy, zachodzi następująca relacja: ( Zatem odchylenie standardoe ostatecznej artości rynkoej nieruchomości yliczymy następująco: σ ( V ( V ( V + = + L ( = σ ( σ ( + L L L L (3
14 [ ] Cov δ Wycena edług modelu addytynego macierz koariancji odchyłek dla ybranych nieruchomości δ i = Cov [ δ macierz ag ] 0, ,8E-06 9E-07-3,E-06-1,1E-06-6E-07 9E-07 1,E ,06-3,8E-06,75E-05-8E-07 7,3E-06 1,3E-06 -E-07-1,6E-06-4E-07 artość modeloa 0, E-07,5E-05-1,4E-06 6E-07 E-07,5E-06-1E-07 σ ( -3,E-06 7,3E-06-1,4E-06 0,00008 E-07-1,6E-06-1,8E-06-1,1E ,88-1,1E-06 1,3E-06 6E-07 E-07,3E-05 1,1E-06 5E-07 E-07 odchylenie standardoe -6E-07 -E-07 E-07-1,6E-06 1,1E-06,34E-05-3E-07 0,00000 artości modeloej 0, ,6E-06,5E-06-1,8E-06 5E-07-3E-07,1E-05-4E-07 L 0, E-07-1E-07-1,1E-06 E-07 0, E-07,9E-05-84,9 artość losoa σ ( + L + L σ ( L 85,3 184,17 75,5 odchylenie standardoe popraiona artość nieruchomości odchylenie standardoe ostatecznej prognozy (ostateczna prognoza artości losoej P
15 Wycena edług modelu multiplikatynego macierz koariancji odchyłek dla ybranych nieruchomości δ i = Cov [ δ ] macierz ag 0, E-06 9E-07-3,4E-06-1,E-06-6E-07 9E-07 1,3E ,33-0,000004,86E-05-9E-07 7,6E-06 1,4E-06 -E-07-1,6E-06-4E-07 artość modeloa 0, E-07,34E-05-1,5E-06 6E-07 E-07,6E-06-1E-07 σ ( -3,4E-06 7,6E-06-1,5E-06,9E-05 E-07-1,7E-06-1,8E-06-1,1E ,6-1,E-06 1,4E-06 6E-07 E-07,3E-05 1,1E-06 5E-07 E-07 odchylenie standardoe -6E-07 -E-07 E-07-1,7E-06 1,1E-06,44E-05-3E-07,1E-06 artości modeloej 0, ,6E-06,6E-06-1,8E-06 5E-07-3E-07 0, E-07 L 0, E-07-1E-07-1,1E-06 E-07,1E-06-4E-07,38E-05-90,1 artość losoa σ ( + L + L σ ( L 83,4 185,3 74,18 odchylenie standardoe popraiona artość nieruchomości odchylenie standardoe ostatecznej prognozy (ostateczna prognoza artości losoej P [ ] Cov δ
16 WNIOSKI Zaprezentoany duetapoy model yceny nieruchomości ma na celu doprecyzoanie artości nieruchomości yznaczonej na podstaie dobrze dopasoanego do lokalnego rynku i statystycznie zeryfikoanego modelu yceny. Jego zaletą jest yróżnienie bazie nieruchomości podobnych, rozpatryanej podejściu porónaczym, grupy nieruchomości cechujących się najiększym podobieństem do ycenianego obiektu i ykorzystanie ich do popraienia modeloej artości nieruchomości.
17 Dziękuję za uagę
Streszczenie. W pracy zostanie zaprezentowana propozycja jednoczesnego wykorzysta-
Acta Sci. Pol., Geodesia et Descriptio errarum 7() 008, 3-13 MEODY JAKOCIOWE I ILOCIOWE NA USŁUGACH WYCENY NIERUCHOMOCI Anna Baraska Akademia Górniczo-Hutnicza Krakoie Streszczenie. W pracy zostanie zaprezentoana
Regresja i Korelacja
Regresja i Korelacja Regresja i Korelacja W przyrodzie często obserwujemy związek między kilkoma cechami, np.: drzewa grubsze są z reguły wyższe, drewno iglaste o węższych słojach ma większą gęstość, impregnowane
Zależność. przyczynowo-skutkowa, symptomatyczna, pozorna (iluzoryczna),
Zależność przyczynowo-skutkowa, symptomatyczna, pozorna (iluzoryczna), funkcyjna stochastyczna Korelacja brak korelacji korelacja krzywoliniowa korelacja dodatnia korelacja ujemna Szereg korelacyjny numer
SYSTEMY UCZĄCE SIĘ WYKŁAD 5. UCZENIE SIĘ APROKSYMACJI FUNKCJI MODELE LINIOWE
SYSEMY UCZĄCE SIĘ WYKŁAD 5. UCZENIE SIĘ APROKSYMACJI FUNKCJI MODELE LINIOWE Częstochoa 4 Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochoska MEODY APROKSYMACJI Metody aproksymacji
Metody Ilościowe w Socjologii
Metody Ilościowe w Socjologii wykład 2 i 3 EKONOMETRIA dr inż. Maciej Wolny AGENDA I. Ekonometria podstawowe definicje II. Etapy budowy modelu ekonometrycznego III. Wybrane metody doboru zmiennych do modelu
STATYSTYKA. Rafał Kucharski. Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach 2015/16 ROND, Finanse i Rachunkowość, rok 2
STATYSTYKA Rafał Kucharski Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach 2015/16 ROND, Finanse i Rachunkowość, rok 2 Zależność przyczynowo-skutkowa, symptomatyczna, pozorna (iluzoryczna), funkcyjna stochastyczna
WYKŁAD 8 ANALIZA REGRESJI
WYKŁAD 8 ANALIZA REGRESJI Regresja 1. Metoda najmniejszych kwadratów-regresja prostoliniowa 2. Regresja krzywoliniowa 3. Estymacja liniowej funkcji regresji 4. Testy istotności współczynnika regresji liniowej
1. Charakterystyka analizowanej próby zmiennej losowej
GEODEZJA TOM 6 ZESZYT 2 2000 519.2 Józef Czaja *, Edward Preweda * ANALIZA ILOŚCIOWA RÓŻNYCH WSPÓŁCZYNNIKÓW KORELACJI NA PRZYKLADZIE SZEŚCIOWYMIAROWEJ ZMIENNEJ LOSOWEJ ** 1. Charakterystyka analizowanej
Regresja wielokrotna jest metodą statystyczną, w której oceniamy wpływ wielu zmiennych niezależnych (X1, X2, X3,...) na zmienną zależną (Y).
Statystyka i opracowanie danych Ćwiczenia 12 Izabela Olejarczyk - Wożeńska AGH, WIMiIP, KISIM REGRESJA WIELORAKA Regresja wielokrotna jest metodą statystyczną, w której oceniamy wpływ wielu zmiennych niezależnych
Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl
Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl Statystyczna teoria korelacji i regresji (1) Jest to dział statystyki zajmujący
Statystyka opisowa. Wykład V. Regresja liniowa wieloraka
Statystyka opisowa. Wykład V. e-mail:e.kozlovski@pollub.pl Spis treści 1 Prosta regresji cechy Y względem cech X 1,..., X k. 2 3 Wyznaczamy zależność cechy Y od cech X 1, X 2,..., X k postaci Y = α 0 +
X Y 4,0 3,3 8,0 6,8 12,0 11,0 16,0 15,2 20,0 18,9
Zadanie W celu sprawdzenia, czy pipeta jest obarczona błędem systematycznym stałym lub zmiennym wykonano szereg pomiarów przy różnych ustawieniach pipety. Wyznacz równanie regresji liniowej, które pozwoli
WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI REGRESJA LINIOWA
WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI REGRESJA LINIOWA Powtórka Powtórki Kowiariancja cov xy lub c xy - kierunek zależności Współczynnik korelacji liniowej Pearsona r siła liniowej zależności Istotność
Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 8
Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka Zajęcia 8 1. Testy diagnostyczne 2. Testowanie prawidłowości formy funkcyjnej modelu 3. Testowanie normalności składników losowych 4. Testowanie stabilności parametrów
Modelowanie glikemii w procesie insulinoterapii
Dawid Kaliszewski Modelowanie glikemii w procesie insulinoterapii Promotor dr hab. inż. Zenon Gniazdowski Cel pracy Zbudowanie modelu predykcyjnego przyszłych wartości glikemii diabetyka leczonego za pomocą
Korelacja krzywoliniowa i współzależność cech niemierzalnych
Korelacja krzywoliniowa i współzależność cech niemierzalnych Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych Wydział Informatyki Politechniki Szczecińskiej
Statystyka od podstaw Janina Jóźwiak, Jarosław Podgórski
Statystyka od podstaw Janina Jóźwiak, Jarosław Podgórski Książka jest nowoczesnym podręcznikiem przeznaczonym dla studentów uczelni i wydziałów ekonomicznych. Wykład podzielono na cztery części. W pierwszej
Regresja wieloraka Ogólny problem obliczeniowy: dopasowanie linii prostej do zbioru punktów. Najprostszy przypadek - jedna zmienna zależna i jedna
Regresja wieloraka Regresja wieloraka Ogólny problem obliczeniowy: dopasowanie linii prostej do zbioru punktów. Najprostszy przypadek - jedna zmienna zależna i jedna zmienna niezależna (można zobrazować
Statystyka i opracowanie danych Podstawy wnioskowania statystycznego. Prawo wielkich liczb. Centralne twierdzenie graniczne. Estymacja i estymatory
Statystyka i opracowanie danych Podstawy wnioskowania statystycznego. Prawo wielkich liczb. Centralne twierdzenie graniczne. Estymacja i estymatory Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adrian@tempus.metal.agh.edu.pl
Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)
Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć) 1. Populacja generalna a losowa próba, parametr rozkładu cechy a jego ocena z losowej próby, miary opisu statystycznego
PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version http://www.fineprint.com
Analiza korelacji i regresji KORELACJA zależność liniowa Obserwujemy parę cech ilościowych (X,Y). Doświadczenie jest tak pomyślane, aby obserwowane pary cech X i Y (tzn i ta para x i i y i dla różnych
STATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE
STATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE 1 W trakcie badania obliczono wartości średniej (15,4), mediany (13,6) oraz dominanty (10,0). Określ typ asymetrii rozkładu. 2 Wymień 3 cechy rozkładu Gauss
Rozdział 2: Metoda największej wiarygodności i nieliniowa metoda najmniejszych kwadratów
Rozdział : Metoda największej wiarygodności i nieliniowa metoda najmniejszych kwadratów W tym rozdziale omówione zostaną dwie najpopularniejsze metody estymacji parametrów w ekonometrycznych modelach nieliniowych,
KORELACJE I REGRESJA LINIOWA
KORELACJE I REGRESJA LINIOWA Korelacje i regresja liniowa Analiza korelacji: Badanie, czy pomiędzy dwoma zmiennymi istnieje zależność Obie analizy się wzajemnie przeplatają Analiza regresji: Opisanie modelem
Badania ruchu w Trójmieście w ramach projektu Kolei Metropolitalnej. mgr inż. Szymon Klemba Warszawa, 13.03.2012r.
Badania ruchu Trójmieście ramach projektu Kolei Metropolitalnej mgr inż. Szymon Klemba Warszaa, 13.03.2012r. SPIS TREŚCI 1 Tło i cel badań 2 Podstaoe pojęcia modeloania 3 Proces budoy modelu 3A Model układu
KILKA UWAG DO ANALZY ROZKŁADU PRAWDOPODOBIEŃSTWA INFORMACJI RYNKOWYCH **
GEODEZJA TOM 6 ZESZYT 2 2000 332.852:519.2 Józef Czaja *, Edward Preweda * KILKA UWAG DO ANALZY ROZKŁADU PRAWDOPODOBIEŃSTWA INFORMACJI RYNKOWYCH ** 1. Studium pojęć W ostatnim okresie środowisko rzeczoznawców
Analiza korelacji
Analiza korelacji Zakres szkolenia Wstęp Podstawowe pojęcia korelacji Współczynnik korelacji liniowej Pearsona Współczynnik korelacji rang Spearmana Test istotności Zadania 2 Wstęp Do czego służy korelacja:
Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)
Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć) 1. Populacja generalna a losowa próba, parametr rozkładu cechy a jego ocena z losowej próby, miary opisu statystycznego
Ekonometria. Modele regresji wielorakiej - dobór zmiennych, szacowanie. Paweł Cibis pawel@cibis.pl. 1 kwietnia 2007
Modele regresji wielorakiej - dobór zmiennych, szacowanie Paweł Cibis pawel@cibis.pl 1 kwietnia 2007 1 Współczynnik zmienności Współczynnik zmienności wzory Współczynnik zmienności funkcje 2 Korelacja
Własności statystyczne regresji liniowej. Wykład 4
Własności statystyczne regresji liniowej Wykład 4 Plan Własności zmiennych losowych Normalna regresja liniowa Własności regresji liniowej Literatura B. Hansen (2017+) Econometrics, Rozdział 5 Własności
1. Pokaż, że estymator MNW parametru β ma postać β = nieobciążony. Znajdź estymator parametru σ 2.
Zadanie 1 Niech y t ma rozkład logarytmiczno normalny o funkcji gęstości postaci [ ] 1 f (y t ) = y exp (ln y t β ln x t ) 2 t 2πσ 2 2σ 2 Zakładamy, że x t jest nielosowe a y t są nieskorelowane w czasie.
Macierz prawdopodobieństw przejścia w pojedynczym kroku dla łańcucha Markowa jest postaci
Zadane. Macerz radoodobeńst rzejśca ojedynczym kroku dla łańcucha Markoa...... o trzech stanach { } jest ostac 0 n 0 0 (oczyśce element stojący -tym erszu j -tej kolumne tej macerzy oznacza P( = j. Wtedy
Zadanie 1 Zakładając liniową relację między wydatkami na obuwie a dochodem oszacować MNK parametry modelu: y t. X 1 t. Tabela 1.
tel. 44 683 1 55 tel. kom. 64 566 811 e-mail: biuro@wszechwiedza.pl Zadanie 1 Zakładając liniową relację między wydatkami na obuwie a dochodem oszacować MNK parametry modelu: gdzie: y t X t y t = 1 X 1
Ekonometria. Wprowadzenie do modelowania ekonometrycznego Estymator KMNK. Jakub Mućk. Katedra Ekonomii Ilościowej
Ekonometria Wprowadzenie do modelowania ekonometrycznego Estymator Jakub Mućk Katedra Ekonomii Ilościowej Jakub Mućk Ekonometria Wykład 1 Estymator 1 / 16 Agenda 1 Literatura Zaliczenie przedmiotu 2 Model
Mikroekonometria 3. Mikołaj Czajkowski Wiktor Budziński
Mikroekonometria 3 Mikołaj Czajkowski Wiktor Budziński Zadanie 1. Wykorzystując dane me.hedonic.dta przygotuj model oszacowujący wartość kosztów zewnętrznych rolnictwa 1. Przeprowadź regresję objaśniającą
Wykład 9. Stateczność prętów. Wyboczenie sprężyste
Wykład 9. Stateczność prętó. Wyoczenie sprężyste 1. Siła ytyczna pręta podpartego soodnie Dla pręta jak na rysunku 9.1 eźmiemy pod uagę możliość ygięcia się pręta z osi podczas ściskania. jest modułem
STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 7
STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 7 Analiza korelacji - współczynnik korelacji Pearsona Cel: ocena współzależności między dwiema zmiennymi ilościowymi Ocenia jedynie zależność liniową. r = cov(x,y
K wartość kapitału zaangażowanego w proces produkcji, w tys. jp.
Sprawdzian 2. Zadanie 1. Za pomocą KMNK oszacowano następującą funkcję produkcji: Gdzie: P wartość produkcji, w tys. jp (jednostek pieniężnych) K wartość kapitału zaangażowanego w proces produkcji, w tys.
REGRESJA I KORELACJA MODEL REGRESJI LINIOWEJ MODEL REGRESJI WIELORAKIEJ. Analiza regresji i korelacji
Statystyka i opracowanie danych Ćwiczenia 5 Izabela Olejarczyk - Wożeńska AGH, WIMiIP, KISIM REGRESJA I KORELACJA MODEL REGRESJI LINIOWEJ MODEL REGRESJI WIELORAKIEJ MODEL REGRESJI LINIOWEJ Analiza regresji
Wielowymiarowa analiza regresji. Regresja wieloraka, wielokrotna
Wielowymiarowa analiza regresji. Regresja wieloraka, wielokrotna Badanie współzależności zmiennych Uwzględniając ilość zmiennych otrzymamy 4 odmiany zależności: Zmienna zależna jednowymiarowa oraz jedna
Mikroekonometria 2. Mikołaj Czajkowski Wiktor Budziński
Mikroekonometria 2 Mikołaj Czajkowski Wiktor Budziński Klasyczny Model Regresji Liniowej (KMRL) Postać modelu regresji liniowej: yi = Xiβ + εi Modelujemy liniową zależność y od zmiennych objaśniających
Egzamin z ekonometrii wersja IiE, MSEMAT
Egzamin z ekonometrii wersja IiE, MSEMAT 04-02-2016 Pytania teoretyczne 1. Za pomocą jakiego testu weryfikowana jest normalność składnika losowego? Jakiemu założeniu KMRL odpowiada w tym teście? Jakie
Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka
Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka 1. Testy diagnostyczne 2. Testowanie prawidłowości formy funkcyjnej modelu 3. Testowanie normalności składników losowych 4. Testowanie stabilności parametrów 5. Testowanie
Ekonometria ćwiczenia 3. Prowadzący: Sebastian Czarnota
Ekonometria ćwiczenia 3 Prowadzący: Sebastian Czarnota Strona - niezbędnik http://sebastianczarnota.com/sgh/ Normalność rozkładu składnika losowego Brak normalności rozkładu nie odbija się na jakości otrzymywanych
Ekonometria. Prognozowanie ekonometryczne, ocena stabilności oszacowań parametrów strukturalnych. Jakub Mućk. Katedra Ekonomii Ilościowej
Ekonometria Prognozowanie ekonometryczne, ocena stabilności oszacowań parametrów strukturalnych Jakub Mućk Katedra Ekonomii Ilościowej Jakub Mućk Ekonometria Wykład 4 Prognozowanie, stabilność 1 / 17 Agenda
Edward Sawiłow Analiza dokładności określenia jednostkowej wartości nieruchomości metodą korygowania ceny średniej
Edward Sawiłow Analiza dokładności określenia jednostkowej wartości nieruchomości metodą korygowania ceny średniej Acta Scientiarum Polonorum. Administratio Locorum 5/1/2, 63-71 2006 .J jm rot ł? J2 %
STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 5
STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 5 Analiza korelacji - współczynnik korelacji Pearsona Cel: ocena współzależności między dwiema zmiennymi ilościowymi Ocenia jedynie zależność liniową. r = cov(x,y
Ekonometria Wykład 4 Prognozowanie, sezonowość. Dr Michał Gradzewicz Katedra Ekonomii I KAE
Ekonometria Wykład 4 Prognozowanie, sezonowość Dr Michał Gradzewicz Katedra Ekonomii I KAE Plan wykładu Prognozowanie Założenia i własności predykcji ekonometrycznej Stabilność modelu ekonometrycznego
przedmiotu Nazwa Pierwsza studia drugiego stopnia
Nazwa przedmiotu K A R T A P R Z E D M I O T U ( S Y L L A B U S ) O p i s p r z e d m i o t u Kod przedmiotu EKONOMETRIA UTH/I/O/MT/zmi/ /C 1/ST/2(m)/1Z/C1.1.5 Język wykładowy ECONOMETRICS JĘZYK POLSKI
Metody Ekonometryczne
Metody Ekonometryczne Jakub Mućk Katedra Ekonomii Ilościowej Jakub Mućk Metody Ekonometyczne Wykład 4 Uogólniona Metoda Najmniejszych Kwadratów (GLS) 1 / 19 Outline 1 2 3 Jakub Mućk Metody Ekonometyczne
t y x y'y x'x y'x x-x śr (x-x śr)^2
Na podstawie:w.samuelson, S.Marks Ekonomia menedżerska Zadanie 1 W przedsiębiorstwie toczy się dyskusja na temat wpływu reklamy na wielkość. Dział marketingu uważa, że reklama daje wysoce pozytywne efekty,
Tablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki
Tablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki Spis treści I. Wzory ogólne... 2 1. Średnia arytmetyczna:... 2 2. Rozstęp:... 2 3. Kwantyle:... 2 4. Wariancja:... 2 5. Odchylenie standardowe:...
JEDNORÓWNANIOWY LINIOWY MODEL EKONOMETRYCZNY
JEDNORÓWNANIOWY LINIOWY MODEL EKONOMETRYCZNY Będziemy zapisywać wektory w postaci (,, ) albo traktując go jak macierz jednokolumnową (dzięki temu nie będzie kontrowersji przy transponowaniu wektora ) Model
parametrów strukturalnych modelu = Y zmienna objaśniana, X 1,X 2,,X k zmienne objaśniające, k zmiennych objaśniających,
诲 瞴瞶 瞶 ƭ0 ƭ 瞰 parametrów strukturalnych modelu Y zmienna objaśniana, = + + + + + X 1,X 2,,X k zmienne objaśniające, k zmiennych objaśniających, α 0, α 1, α 2,,α k parametry strukturalne modelu, k+1 parametrów
EKONOMETRIA. Prof. dr hab. Eugeniusz Gatnar.
EKONOMETRIA Prof. dr hab. Eugeniusz Gatnar egatnar@mail.wz.uw.edu.pl Sprawy organizacyjne Wykłady - prezentacja zagadnień dotyczących: budowy i weryfikacji modelu ekonometrycznego, doboru zmiennych, estymacji
Natalia Neherbecka. 11 czerwca 2010
Natalia Neherbecka 11 czerwca 2010 1 1. Konsekwencje heteroskedastyczności i autokorelacji 2. Uogólniona MNK 3. Stosowalna Uogólniona MNK 4. Odporne macierze wariancji i kowariancji b 2 1. Konsekwencje
Ćwiczenia IV
Ćwiczenia IV - 17.10.2007 1. Spośród podanych macierzy X wskaż te, których nie można wykorzystać do estymacji MNK parametrów modelu ekonometrycznego postaci y = β 0 + β 1 x 1 + β 2 x 2 + ε 2. Na podstawie
Testowanie hipotez statystycznych.
Statystyka Wykład 10 Wrocław, 22 grudnia 2011 Testowanie hipotez statystycznych Definicja. Hipotezą statystyczną nazywamy stwierdzenie dotyczące parametrów populacji. Definicja. Dwie komplementarne w problemie
ZASTOSOWANIE METODY ANALIZY STATYSTYCZNEJ RYNKU W SZACOWANIU WARTOŚCI TECHNICZNYCH ŚRODKÓW PRODUKCJI NA PRZYKŁADZIE CIĄGNIKA ROLNICZEGO
Inżynieria Rolnicza 6(94)/2007 ZASTOSOWANIE METODY ANALIZY STATYSTYCZNEJ RYNKU W SZACOWANIU WARTOŚCI TECHNICZNYCH ŚRODKÓW PRODUKCJI NA PRZYKŁADZIE CIĄGNIKA ROLNICZEGO Zbigniew Kowalczyk Katedra Inżynierii
Prawdopodobieństwo i rozkład normalny cd.
# # Prawdopodobieństwo i rozkład normalny cd. Michał Daszykowski, Ivana Stanimirova Instytut Chemii Uniwersytet Śląski w Katowicach Ul. Szkolna 9 40-006 Katowice E-mail: www: mdaszyk@us.edu.pl istanimi@us.edu.pl
Uniwersytet Zielonogórski Wydział Elektrotechniki, Informatyki i Telekomunikacji Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych
Uniersytet Zielonogórski Wydział Elektrotechniki, Informatyki i Telekomunikacji Instytut Steroania i Systemó Informatycznych ELEMENTY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI Semestr letni 2010 Laboratorium nr 4 LINIOWE
Statystyka, Ekonometria
Statystyka, Ekonometria Wykład dla Geodezji i Kartografii 11 kwietnia 2011 () Statystyka, Ekonometria 11 kwietnia 2011 1 / 31 LITERATURA J. Hozer, S.Kokot, W. Kuźmiński metody analizy statystycznej w wycenie
TESTY NIEPARAMETRYCZNE. 1. Testy równości średnich bez założenia normalności rozkładu zmiennych: Manna-Whitney a i Kruskala-Wallisa.
TESTY NIEPARAMETRYCZNE 1. Testy równości średnich bez założenia normalności rozkładu zmiennych: Manna-Whitney a i Kruskala-Wallisa. Standardowe testy równości średnich wymagają aby badane zmienne losowe
Modele zapisane w przestrzeni stanów
Modele zapisane w przestrzeni stanów Modele Przestrzeni Stanów (State Space Models) sa to modele, w których część parametrów jest nieobserwowalna i losowa. Zachowanie wielowymiarowej zmiennej y t zależy
Statystyka matematyczna i ekonometria
Statystyka matematyczna i ekonometria Wykład 9 Anna Skowrońska-Szmer lato 2016/2017 Ekonometria (Gładysz B., Mercik J., Modelowanie ekonometryczne. Studium przypadku, Wydawnictwo PWr., Wrocław 2004.) 2
Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka
Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka 1 2 3 1. Wprowadzenie do danych panelowych a) Charakterystyka danych panelowych b) Zalety i ograniczenia 2. Modele ekonometryczne danych panelowych a) Model efektów
REGRESJA (postać liniowa funkcji) - ROZWIĄZANIA Komentarze kursywą, rozwiązania oraz treści zadań pismem prostym.
REGRESJA (postać liniowa funkcji) - ROZWIĄZANIA Komentarze kursywą, rozwiązania oraz treści zadań pismem prostym. Zadanie 1 W celu ustalenia zależności między liczbą braków a wielkością produkcji części
STATYSTYKA MATEMATYCZNA
STATYSTYKA MATEMATYCZNA 1. Wykład wstępny. Teoria prawdopodobieństwa i elementy kombinatoryki 2. Zmienne losowe i ich rozkłady 3. Populacje i próby danych, estymacja parametrów 4. Testowanie hipotez 5.
Ważne rozkłady i twierdzenia c.d.
Ważne rozkłady i twierdzenia c.d. Funkcja charakterystyczna rozkładu Wielowymiarowy rozkład normalny Elipsa kowariacji Sploty rozkładów Rozkłady jednostajne Sploty z rozkładem normalnym Pobieranie próby
Analiza metod wyceny nieruchomości w podejściu porównawczym w aspekcie zabezpieczenia wierzytelności kredytowych
Analiza metod wyceny nieruchomości w podejściu porównawczym w aspekcie zabezpieczenia wierzytelności kredytowych 1. Wprowadzenie Prof. zw. dr hab. inż. Józef Czaja Dr Zbigniew Krysiak Robert Nowak Zgodnie
Idea. θ = θ 0, Hipoteza statystyczna Obszary krytyczne Błąd pierwszego i drugiego rodzaju p-wartość
Idea Niech θ oznacza parametr modelu statystycznego. Dotychczasowe rozważania dotyczyły metod estymacji tego parametru. Teraz zamiast szacować nieznaną wartość parametru będziemy weryfikowali hipotezę
Analiza metod wyceny nieruchomości w podejściu porównawczym w aspekcie zabezpieczenia wierzytelności kredytowych
RYNEK FINANSOWANIA NIERUCHOMOŚCI zarządzanie ryzykiem wierzytelności hipotecznych Analiza metod wyceny nieruchomości w podejściu porównawczym w aspekcie zabezpieczenia wierzytelności kredytowych 1. Wprowadzenie
Stanisław Cichocki. Natalia Neherbecka. Zajęcia 13
Stanisław Cichocki Natalia Neherbecka Zajęcia 13 1 1. Kryteria informacyjne 2. Testowanie autokorelacji 3. Modele dynamiczne: modele o rozłożonych opóźnieniach (DL) modele autoregresyjne o rozłożonych
Regresja liniowa wprowadzenie
Regresja liniowa wprowadzenie a) Model regresji liniowej ma postać: gdzie jest zmienną objaśnianą (zależną); są zmiennymi objaśniającymi (niezależnymi); natomiast są parametrami modelu. jest składnikiem
Zmienne zależne i niezależne
Analiza kanoniczna Motywacja (1) 2 Często w badaniach spotykamy problemy badawcze, w których szukamy zakresu i kierunku zależności pomiędzy zbiorami zmiennych: { X i Jak oceniać takie 1, X 2,..., X p }
Analiza regresji - weryfikacja założeń
Medycyna Praktyczna - portal dla lekarzy Analiza regresji - weryfikacja założeń mgr Andrzej Stanisz z Zakładu Biostatystyki i Informatyki Medycznej Collegium Medicum UJ w Krakowie (Kierownik Zakładu: prof.
Rozdział 8. Regresja. Definiowanie modelu
Rozdział 8 Regresja Definiowanie modelu Analizę korelacji można traktować jako wstęp do analizy regresji. Jeżeli wykresy rozrzutu oraz wartości współczynników korelacji wskazują na istniejąca współzmienność
Matematyka z el. statystyki, # 6 /Geodezja i kartografia II/
Matematyka z el. statystyki, # 6 /Geodezja i kartografia II/ Uniwersytet Przyrodniczy w Lublinie Katedra Zastosowań Matematyki i Informatyki ul. Głęboka 28, bud. CIW, p. 221 e-mail: zdzislaw.otachel@up.lublin.pl
X WYKŁAD STATYSTYKA. 14/05/2014 B8 sala 0.10B Godz. 15:15
X WYKŁAD STATYSTYKA 14/05/2014 B8 sala 0.10B Godz. 15:15 WYKŁAD 10 ANALIZA KORELACJI Korelacja 1. Współczynnik korelacji 2. Kowariancja 3. Współczynnik korelacji liniowej definicja 4. Estymacja współczynnika
Testowanie hipotez statystycznych.
Bioinformatyka Wykład 4 Wrocław, 17 października 2011 Temat. Weryfikacja hipotez statystycznych dotyczących wartości oczekiwanej w dwóch populacjach o rozkładach normalnych. Model 3. Porównanie średnich
Wycena nieruchomości za pomocą wyboru wielokryterialnego w warunkach niepewności rozmytej oraz klasycznie: metodą pp i kcś
Wycena nieruchomości za pomocą wyboru wielokryterialnego w warunkach niepewności rozmytej oraz klasycznie: metodą pp i kcś Materiały reklamowe ZAWAM-Marek Zawadzki Wybór wielokryterialny jako jadna z metod
Metoda największej wiarygodności
Metoda największej wiarygodności Próbki w obecności tła Funkcja wiarygodności Iloraz wiarygodności Pomiary o różnej dokładności Obciążenie Informacja z próby i nierówność informacyjna Wariancja minimalna
Prawdopodobieństwo i statystyka r.
Zadanie. Niech (X, Y) ) będzie dwuwymiarową zmienną losową, o wartości oczekiwanej (μ, μ, wariancji każdej ze współrzędnych równej σ oraz kowariancji równej X Y ρσ. Staramy się obserwować niezależne realizacje
LABORATORIUM PODSTAW ENERGOELEKTRONIKI (studium zaoczne) Ćwiczenie 5. Falownik rezonansowy szeregowy
Politechnika Łódzka Katedra Mikroelektroniki i Technik Informatycznych 93-590 Łódź, al. Politechniki 11 tel. (4) 631 6 45 faks (4) 636 03 7 http://.dmcs.p.lodz.pl LABORATORIUM PODSTAW ENERGOELEKTRONIKI
Zawansowane modele wyborów dyskretnych
Zawansowane modele wyborów dyskretnych Jerzy Mycielski Uniwersytet Warszawski grudzien 2013 Jerzy Mycielski (Uniwersytet Warszawski) Zawansowane modele wyborów dyskretnych grudzien 2013 1 / 16 Model efektów
Wnioskowanie statystyczne. Statystyka w 5
Wnioskowanie statystyczne tatystyka w 5 Rozkłady statystyk z próby Próba losowa pobrana z populacji stanowi realizacje zmiennej losowej jak ciąg zmiennych losowych (X, X,... X ) niezależnych i mających
Analiza zależności cech ilościowych regresja liniowa (Wykład 13)
Analiza zależności cech ilościowych regresja liniowa (Wykład 13) dr Mariusz Grządziel semestr letni 2012 Przykład wprowadzajacy W zbiorze danych homedata (z pakietu R-owskiego UsingR) można znaleźć ceny
Analiza współzależności zjawisk. dr Marta Kuc-Czarnecka
Analiza współzależności zjawisk dr Marta Kuc-Czarnecka Wprowadzenie Prawidłowości statystyczne mają swoje przyczyny, w związku z tym dla poznania całokształtu badanego zjawiska potrzebna jest analiza z
SMOP - wykład. Rozkład normalny zasady przenoszenia błędów. Ewa Pawelec
SMOP - wykład Rozkład normalny zasady przenoszenia błędów Ewa Pawelec 1 iepewność dla rozkładu norm. Zamiast dodawania całych zakresów uwzględniamy prawdopodobieństwo trafienia dwóch wartości: P x 1, x
OCENA DOKŁADNOŚCI OBLICZANIA PARAMETRÓW SPOTKANIA CPA I TCPA W MULTIAGENTOWYM SYSTEMIE WSPOMAGANIA NAWIGACYJNEGO PROCESU DECYZYJNEGO
ANDRZEJ BANACHOWICZ, PIOTR WOŁEJSZA ** OCENA DOKŁADNOŚCI OBLICZANIA PARAMETRÓW SPOTKANIA I T W MULTIAGENTOWYM SYSTEMIE WSPOMAGANIA NAWIGACYJNEGO PROCESU DECYZYJNEGO CALCULATION ACCURACY OF AND T IN MADSS
Współczynnik korelacji. Współczynnik korelacji jest miernikiem zależności między dwiema cechami Oznaczenie: ϱ
Współczynnik korelacji Współczynnik korelacji jest miernikiem zależności między dwiema cechami Oznaczenie: ϱ Własności współczynnika korelacji 1. Współczynnik korelacji jest liczbą niemianowaną 2. ϱ 1,
Stanisław Cihcocki. Natalia Nehrebecka
Stanisław Cihcocki Natalia Nehrebecka 1 1. Kryteria informacyjne 2. Testowanie autokorelacji w modelu 3. Modele dynamiczne: modele o rozłożonych opóźnieniach (DL) modele autoregresyjne o rozłożonych opóźnieniach
Wycena nieruchomości w podejściu porównawczym - complex. Materiały reklamowe ZAWAM-Marek Zawadzki
Wycena nieruchomości w podejściu porównawczym - complex Materiały reklamowe ZAWAM-Marek Zawadzki Mimo skomplikowania metody szacowania nieruchomości program jest banalny w swojej obsłudze. Na początku
Oznacza to, że chcemy znaleźć minimum, a właściwie wartość najmniejszą funkcji
Wykład 11. Metoda najmniejszych kwadratów Szukamy zależności Dane są wyniki pomiarów dwóch wielkości x i y: (x 1, y 1 ), (x 2, y 2 ),..., (x n, y n ). Przypuśćmy, że nanieśliśmy je na wykres w układzie
Testowanie hipotez statystycznych związanych ą z szacowaniem i oceną ą modelu ekonometrycznego
Testowanie hipotez statystycznych związanych ą z szacowaniem i oceną ą modelu ekonometrycznego Ze względu na jakość uzyskiwanych ocen parametrów strukturalnych modelu oraz weryfikację modelu, metoda najmniejszych
Mieczysław Kowerski. Program Polska-Białoruś-Ukraina narzędziem konwergencji gospodarczej województwa lubelskiego
Mieczysław Kowerski Wyższa Szkoła Zarządzania i Administracji w Zamościu Program Polska-Białoruś-Ukraina narzędziem konwergencji gospodarczej województwa lubelskiego The Cross-border Cooperation Programme
Egzamin z algebry liniowej 2003 r.
Egzamin z algebry linioej 003 r. Cześć I na ocene dostateczna Zadanie. Wyznacz szystkie liczby zespolone z takie, że a) z = 8 + 6i, b) ( + 3i) z = i. Zadanie. Wykonaj podane dzia lania macierzoe: [ 3 0
Etapy modelowania ekonometrycznego
Etapy modelowania ekonometrycznego jest podstawowym narzędziem badawczym, jakim posługuje się ekonometria. Stanowi on matematyczno-statystyczną formę zapisu prawidłowości statystycznej w zakresie rozkładu,
Ekonometria. Zajęcia
Ekonometria Zajęcia 16.05.2018 Wstęp hipoteza itp. Model gęstości zaludnienia ( model gradientu gęstości ) zakłada, że gęstość zaludnienia zależy od odległości od okręgu centralnego: y t = Ae βx t (1)
Modele DSGE. Jerzy Mycielski. Maj Jerzy Mycielski () Modele DSGE Maj / 11
Modele DSGE Jerzy Mycielski Maj 2008 Jerzy Mycielski () Modele DSGE Maj 2008 1 / 11 Modele DSGE DSGE - Dynamiczne, stochastyczne modele równowagi ogólnej (Dynamic Stochastic General Equilibrium Model)