Rozwój transportu samochodowego w Polsce w latach

Podobne dokumenty
Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 7

VI MISTRZOSTWA POLSKI URZĘDÓW MARSZAŁKOWSKICH W PIŁCE NOŻNEJ LUBELSKIE 2013 ZAMOŚĆ, września 2013 r. KOMUNIKAT KOŃCOWY

Weryfikacja hipotez dla wielu populacji

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 11

ZASTOSOWANIE METOD EKONOMETRYCZNYCH DO BADANIA HETEROGENICZNOŚCI OBIEKTÓW

PORÓWNANIE PRODUKCJI ENERGII ELEKTRYCZNEJ W LATACH W WYBRANYCH WOJEWÓDZTWACH

ZASTOSOWANIE METOD WAP DO OCENY POZIOMU PRZESTRZENNEGO ZRÓŻNICOWANIA ROZWOJU ROLNICTWA W POLSCE

REGIONALNE ZRÓŻNICOWANIE SYTUACJI MIESZKANIOWEJ GOSPODARSTW DOMOWYCH

Proces narodzin i śmierci

Zróżnicowanie stóp bezrobocia rejestrowanego w układzie powiatowym w latach

Ocena stopnia zagrożenia bezrobociem województw Polski w latach

Ntli Natalia Nehrebecka. Dariusz Szymański. Zajęcia 4

KURS STATYSTYKA. Lekcja 6 Regresja i linie regresji ZADANIE DOMOWE. Strona 1

( ) ( ) 2. Zadanie 1. są niezależnymi zmiennymi losowymi o. oraz. rozkładach normalnych, przy czym EX. i σ są nieznane. 1 Niech X

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Zajęcia 15-16

EKONOMIA MENEDŻERSKA. Wykład 3 Funkcje produkcji 1 FUNKCJE PRODUKCJI. ANALIZA KOSZTÓW I KORZYŚCI SKALI. MINIMALIZACJA KOSZTÓW PRODUKCJI.

W praktyce często zdarza się, że wyniki obu prób możemy traktować jako. wyniki pomiarów na tym samym elemencie populacji np.

TAKSONOMICZNA ANALIZA ROZWOJU TRANSPORTU DROGOWEGO W POLSCE

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4

65120/ / / /200

Natalia Nehrebecka. Wykład 2

= σ σ. 5. CML Capital Market Line, Rynkowa Linia Kapitału

Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4

EKONOMETRIA I Spotkanie 1, dn

Bayesowskie testowanie modeli tobitowych w analizie spłaty kredytów detalicznych

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH

Perspektywy zachodniopomorskiego rynku pracy po 1 maja 2011 r.

Badanie współzależności dwóch cech ilościowych X i Y. Analiza korelacji prostej

) będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym rozkładzie normalnym z następującymi parametrami: nieznaną wartością 1 4

Przyczynowość Kointegracja. Kointegracja. Kointegracja

Natalia Nehrebecka Stanisław Cichocki. Wykład 10

FINANSOWE SZEREGI CZASOWE WYKŁAD 3

TERMODYNAMIKA TECHNICZNA I CHEMICZNA

Regresja liniowa i nieliniowa

Journal of Agribusiness and Rural Development

FOLIA POMERANAE UNIVERSITATIS TECHNOLOGIAE STETINENSIS OCENA ATRAKCYJNOŚCI TURYSTYCZNEJ WOJEWÓDZTW W POLSCE

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 7

Uchwała nr L/1044/05 Rady Miasta Katowice. z dnia 21 listopada 2005r.

Stacjonarność Integracja. Integracja. Integracja

Ni e r ó w n o ś c i r e g i o n a l n e w Po l s c e

WPŁYW PARAMETRÓW DYSKRETYZACJI NA NIEPEWNOŚĆ WYNIKÓW POMIARU OBIEKTÓW OBRAZU CYFROWEGO

APLIKACJA PRZESTRZENNYCH MODELI PANELOWYCH DO WERYFIKACJI HIPOTEZY ŚRODOWISKOWEJ KRZYWEJ KUZNETSA NA PRZYKŁADZIE POLSKI

Estymacja parametrów modeli liniowych oraz ocena jakości dopasowania modeli do danych empirycznych

STATYSTYKA MIĘDZYNARODOWA

Identyfikacja determinant bogactwa dochodowego z zastosowaniem modelu logitowego

Modele wieloczynnikowe. Modele wieloczynnikowe. Modele wieloczynnikowe ogólne. α β β β ε. Analiza i Zarządzanie Portfelem cz. 4.

Ekonometria. Zajęcia

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka W 11: Analizy zależnościpomiędzy zmiennymi losowymi Model regresji wielokrotnej

Hipotezy o istotności oszacowao parametrów zmiennych objaśniających ˆ ) ˆ

EKONOMETRIA Wykład 4: Model ekonometryczny - dodatkowe zagadnienia

M-estymacja w badaniu małych przedsiębiorstw *

Rozdział 8. Regresja. Definiowanie modelu

TERYTORIALNE ZRÓŻNICOWANIE KAPITAŁU INTELEKTUALNEGO W POLSCE TERRITORIAL DIFFERENTATION OF INTELLECTUAL CAPITAL IN POLAND. Wstęp

Analiza przestrzenna rozwoju społeczeństwa informacyjnego w Polsce

Plan wykładu: Typowe dane. Jednoczynnikowa Analiza wariancji. Zasada: porównać zmienność pomiędzy i wewnątrz grup

Dywersyfikacja portfela poprzez inwestycje alternatywne. Prowadzący: Jerzy Nikorowski, Superfund TFI.

Markowa. ZałoŜenia schematu Gaussa-

Ekonometria. Modelowanie szeregów czasowych. Stacjonarność. Testy pierwiastka jednostkowego. Modele ARDL. Kointegracja. Jakub Mućk

2. Założenie niezależności zakłóceń modelu - autokorelacja składnika losowego - test Durbina - Watsona

ROLNICTWO W REGIONACH. WIELOWYMIAROWE SPOJRZENIE W UJĘCIU DYNAMICZNYM

1 Modele ADL - interpretacja współczynników

Zadanie 1 Zakładając liniową relację między wydatkami na obuwie a dochodem oszacować MNK parametry modelu: y t. X 1 t. Tabela 1.

Funkcje i charakterystyki zmiennych losowych

MIARA ZRÓŻNICOWANIA WYPOSAŻENIA GOSPODARSTW ROLNYCH W TECHNICZNE ŚRODKI PRODUKCJI

Ekonometria Ćwiczenia 19/01/05

SZTUCZNA INTELIGENCJA

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 9

Analiza wariancji w analizie regresji - weryfikacja prawdziwości przyjętego układu ograniczeń Problem Przykłady

Regionalne zróżnicowanie wykorzystania technologii informacyjno-telekomunikacyjnych w przedsiębiorstwach

Badania suwnicy pomostowej natorowej dwudźwigarowej

Nieparametryczne Testy Istotności

D. Ciołek EKONOMETRIA wykład 0 EKONOMETRIA. Wykład 0: Informacje o przedmiocie. dr Dorota Ciołek. Katedra Ekonometrii Wydział Zarządzania UG

Journal of Agribusiness and Rural Development

parametrów strukturalnych modelu = Y zmienna objaśniana, X 1,X 2,,X k zmienne objaśniające, k zmiennych objaśniających,

ELASTYCZNOŚĆ BEZROBOTNYCH WZGLĘDEM PRODUKCJI SPRZEDANEJ PRZEMYSŁU BRUTTO W WYBRANYCH WOJEWÓDZTWACH POLSKI

Ekonometryczna analiza konwergencji regionów Polski metodami panelowymi

ANALIZA PORÓWNAWCZA WYNIKÓW UZYSKANYCH ZA POMOCĄ MIAR SYNTETYCZNYCH: M ORAZ PRZY ZASTOSOWANIU METODY UNITARYZACJI ZEROWANEJ

3. Analiza własności szeregu czasowego i wybór typu modelu

Sprawozdanie powinno zawierać:

Procedura normalizacji

Statystyka matematyczna. Wykład VI. Zesty zgodności

Przykład 2. Stopa bezrobocia

Ewa ROSZKOWSKA Marzena FILIPOWICZ-CHOMKO

Prognozowanie na podstawie modelu ekonometrycznego

Zarządzanie ryzykiem w przedsiębiorstwie i jego wpływ na analizę opłacalności przedsięwzięć inwestycyjnych

FOLIA POMERANAE UNIVERSITATIS TECHNOLOGIAE STETINENSIS Folia Pomer. Univ. Technol. Stetin., Oeconomica 2018, 347(93)4, 17 28

Analiza zmian w strukturze wiekowej kierowców posiadających uprawnienia kategorii C i podstawy obliczeń prognostycznych w tym zakresie

Natalia Nehrebecka. Dariusz Szymański

Badanie optymalnego poziomu kapitału i zatrudnienia w polskich przedsiębiorstwach - ocena i klasyfikacja

Dobór zmiennych objaśniających

6. ROŻNICE MIĘDZY OBSERWACJAMI STATYSTYCZNYMI RUCHU KOLEJOWEGO A SAMOCHODOWEGO

Ćwiczenia IV

Macierz prawdopodobieństw przejścia w pojedynczym kroku dla łańcucha Markowa jest postaci

Problemy jednoczesnego testowania wielu hipotez statystycznych i ich zastosowania w analizie mikromacierzy DNA

FORECASTING THE DISTRIBUTION OF AMOUNT OF UNEMPLOYED BY THE REGIONS

KOINCYDENTNOŚĆ MODELU EKONOMETRYCZNEGO A JEGO JAKOŚĆ MIERZONA WARTOŚCIĄ WSPÓŁCZYNNIKA R 2 (K)

Krzywa wieża w Pizie. SAS Data Step. Przykład (2) Wykład 13 Regresja liniowa

Mikroekonometria 13. Mikołaj Czajkowski Wiktor Budziński

Natalia Nehrebecka. Zajęcia 3

Weryfikacja hipotez statystycznych za pomocą testów statystycznych

Transkrypt:

rzewoźncy systemy transortowe Rozwój transortu samochodowego w Polsce w latach 011-015 Leszek GIL, Edward KOZŁOWSKI, Karol PAUL, Krzysztof OLEJNIK W artykule rzedstawono. efektywny rozwój transortu, który jest jednym ze wskaźnków rozwoju kraju. Analzując lczbę nowo zarejestrowanych ojazdów możemy oszacować zarówno stan rozwoju transortu jak rzewdywana rzewoźnków odnośne rozwoju kraju. Na odstawe danych dotyczących nowo zarejestrowanych cągnków sodłowych ojazdów cężarowych z okresu 011 do kwartału 016 oszacowano trendy lnowe dla każdego z szesnastu województw. Nerównomerny rozwój transortu w oszczególnych województwach może być sowodowany czynnkam ekonomcznym zwązanym z rozwojem regonów oraz lokalzacją frm leasngowych. Słowa kluczowe: transort drogowy, rejestracja cężarówek, rozwój gosodarczy Wstę Transort samochodowy jest odstawową gałęzą transortu w Polsce, rzewoz blsko 80 % ładunków 70% asażerów. Transort samochodowy ozwala na dotarce do nemal każdego mejsca. Jest to jedna z głównych zalet gdyż ne wymaga to rzeładunku towaru, dzęk czemu jest bardzej konkurencyjny od nnych gałęz transortu. W ostatnch latach w kraju nastąło znaczne zwększene lczby ojazdów oraz ch unowocześnene. Rozwój transortu drogowego może być jednym ze wskaźnków (ndykatorów) rozwoju gosodarczego. Od czasu kedy rowadzona jest ewdencja ojazdów lość samochodów cężarowych cągle wzrasta. Transort to w dzsejszych czasach branża, która w najwększym stonu naędza gosodarkę [9]. Efektywny rozwój transortu jest jednym ze wskaźnków rozwoju kraju. Analzując lczbę nowo zarejestrowanych ojazdów możemy oszacować zarówno stan rozwoju transortu jak rzewdywana rzewoźnków odnośne rozwoju kraju. Zaoatrzene lokalne regonalne - rzewóz ładunków na krótkch trasach (województwo, omędzy województwam) obsługują zazwyczaj samochody. cężarowe. Transort długodystansowy -rzewóz ładunków na długch trasach (krajowy, omędzy aństwam) obsługują zazwyczaj cągnk sodłowe. W oarcu o ch otencjał można ocenć rozwój gosodarczy kraju. 1. Analza rozwoju transortu Dane o ojazdach samochodowych cągnkach, motorowerach oraz ojazdach bezslnkowych zarejestrowanych według stanu w dnu 31 XII rezentowane są do 001 r. według ewdencj rowadzonej rzez wojewodów, w latach 00-008 - rzez starostów, rezydentów mast burmstrzów, od 009 r. według centralnej ewdencj ojazdów (CEPK) rowadzonej rzez Mnsterstwo Sraw Wewnętrznych (do 17 XI 01 r. - Mnsterstwo Sraw Wewnętrznych Admnstracj). Dane ne obejmują ojazdów wyrejestrowanych, a do 010 r. - równeż ojazdów osadających ozwolene czasowe wydawane w końcu danego roku. Pozwolene czasowe wydawane jest na okres do około 30 dn w celu załatwena wszystkch formalnośc zwązanych z rejestracją ojazdu nezbędnych do otrzymana docelowego dowodu rejestracyjnego [7]. Do badana rozwoju transortu drogowego zostały wykorzystane dane ochodzące z archwum Głównego Urzędu Statystycznego/ Bank danych lokalnych. Na odstawe danych dotyczących nowo zarejestrowanych ojazdów cężarowych oraz cągnków sodłowych (dane kwartalne) [8] z okresu 1Q011-Q016 wyznaczono tendencje zwązane z rozwojem transortu samochodowego dla każdego z województw. W tym celu dla każdego z szesnastu województw dokonano analzy szeregów czasowych{ x t }, gdze = 1,,..., 16 oznacza numer województwa (atrz tabela onżej), natomast t = 1 rerezentuję 1Q011, t = -- Q011,, t = -- Q016. Elementy szeregów rzedstawono jako sumę dwóch składnków - determnstycznego losowego: xt = ft + εt (1) dla 1 16 oraz 1 t 19. Część determnstyczna szeregu (1) została aroksymowana funkcją lnową ft = α 0 + α1t. () Wartośc ocen, arametrów strukturalnych modelu () wyznaczamy za omocą metody najmnejszych kwadratów (MNK) (atrz 11],3,6). Równeż dokonano dentyfkacj częśc losowej w szeregu (1). W tym celu z szeregu wydzelony szereg reszt { } jako: =, (3) gdze 1 16, 1 t. Badane normalnośc rozkładu składnka losowego zostało rzerowadzone za omocą testu Kołmogorowa-Smrnowa (atrz 1, 3,5). Badane stacjonarnośc reszt rzerowadzono zostało za omocą rozszerzonego testu Dckey-Fuller a (test ADF) (atrz,3,6) testu Kwatkowsk- Phlls-Schmdt-Shn a (test KPSS) (atrz n. 3,4,6).. Analza transortu lokalnego 58 AUTOBUSY 8/016

rzewoźncy systemy transortowe Dla każdego z województw na odstawe danych dotyczących nowo zarejestrowanych ojazdów cężarowych (dane kwartalne) z okresu 1Q011-Q016 oszacowano trend lnowy () w modelu (1). Rysunek 1 rzedstawa lczbę nowo zarejestrowanych ojazdów cężarowych (krzywa granatowa) oraz trend lnowy (lna czerwona). Analzując wsółczynnk { } (atrz tab.1) wdzmy, że najwększe tendencje wzrostowe wystęuję w województwach Mazoweckm, Śląskm, Welkoolskm Dolnośląskm oraz Pomorskm. Tendencj sadkowych ne odnotowano w żadnym z województw. Tabela 1. Wartośc arametrów strukturalnych trendu lnowego dla każdego z województw, wartośc statystyk R F, ozom stotnośc dla testu F-Snedecora, wartośc odchyleń standardowych reszt. α 1 α 0 R F σ 1 Łódzke 9.0 58.5 38 3,1 0,088 149.86 Mazowecke 70.94 948 0,46 17,04 0,001 511.38 3 Małoolske 5.34 970.3 0,038 0,8 0,38 177.76 4 Śląske 7.94 117.5 0,334 10,04 0,005 6.4 5 Lubelske 4.31 83.35,78 11 76.8 6 Podkaracke 1.5 379.8 3 0,6 0,613 86.95 7 Podlaske 1.75 4.1 8 1,3 0,8 46.84 8 Śwętokrzyske 4.36 183.1 64 3,91 0,06 65.61 9 Lubuske 8.04 175. 0,491 19,31 0.0001 54.4 10 Welkoolske 4.6 151.7 0,74 7,56 66.5 11 Zachodnoomorske 8.56 313.7 0,334 10,0 0,005 80.51 1 Dolnośląske 4.8 640.1 0,538 3,3 0.0001 15.9 13 Oolske.96 171.04 0,31 6,0 0,03 35.9 14 Kujawsko- Pomorske 10.04 344.9 0,418 14,34 0,001 78.89 15 Pomorske 16.6 55.7 0,483 18,7 0.0001 114.38 16 Warmńsko- Mazurske.76 9.3 57 3,71 0,068 4.58 Na ozome stotnośc ne ma odstaw do odrzucena hotezy roboczej mówącej o braku korelacj welorakej ( H 0 : wsółczynnk korelacj welorakej R nestotne różn sę od zera) dla województw: Małoolskego, Lubelskego, Podkarackego Podlaskego (atrz tab.1, ozom stotnośc dla testy Fshera-Snedecora). Dla w/w województw doasowane modelu do danych jest dość słabe. Dla województw Łódzke, Mazowecke, Śląske, Śwętokrzyske, Lubuske, Welkoolske, Zachodnoomorske, Dolnośląske, Oolske, Kujawsko-Pomorske, Pomorske, Warmńsko- Mazurske wsółczynnk korelacj jest stotny, natomast stoeń wyjaśnena zmennej zależnej (wsółczynnk determnacj R ) ne jest wysok. Rys. 1. Lczba nowo zarejestrowanych ojazdów cężarowych oraz rosta regresj dla każdego z województw. Rys.. Porównane rozkładów emrycznych cągów reszt z rozkładam normalnym (, ) N σ dla = 1,,..., 16. 0 Dla każdego z województw za omocą testu Kołmogorowa- Smrnowa (test KS) rzerowadzono badane normalnośc rozkładów reszt. Tabela zawera wynk tych analz. Rysunek rzedstawa wykresy rozkładów emrycznych (krzywa granatowa) oraz rozkładu normalnego N( 0, σ ) (krzywa czerwona) dla 1 16. Dla ozomu stotnośc wartość krytyczna statystyk testowej wynos 0,809. Poneważ d < 0,809 dla = 1,,..., 16 (atrz tab.), to dla każdego z województw ne ma odstaw do odrzucena hotezy roboczej ( : ε ma rozkład normalny). H 0 cąg reszt { } t Do analzy stacjonarnośc cągów reszt wykorzystane zostały testy ADF KPSS (atrz,3,4,6). Dla testu ADF wartośc krytyczne statystyk testowej wynoszą odowedno DF =,668, DF = 3, 074, DF = 3, 978. Z tabel dla testu ADF wdzmy, że na ozome stotnośc dla województw Mazoweckego, Małoolskego, Śląskego AUTOBUSY 11/016 59

rzewoźncy systemy transortowe Dolnośląskego ne ma odstaw do odrzucena hotez ε, roboczych, zatem elementy cągów reszt { } t {,3,4,1} są nestacjonarne. Dla ozostałych województw hotezy robocze należy odrzucć na korzyść hotez ε, alternatywnych, tzn. cąg reszt { } t { 1,5,6,7,8,9,11,13,14,15,16} sełnają warunek stacjonarnośc. Na ozome stotnośc 0.01 tylko dla województwa Oolskego możemy stwerdzć sełnene 13 ε. Zatem stneją warunku stacjonarnośc cągu reszt { t } dodatkowe czynnk ekonomczne, terytoralne, sychologczne, t. wływające na lczbę nowo rejestrowanych samochodów, które ne zostały zdentyfkowane w modelu (1). Tabela. Pozomy stotnośc oraz wartośc statystyk testowej dla testów ADF, KPSS Kołmogorowa-Smrnowa. Test KS Test ADF Test KPSS d DF 1 Łódzke 0,308 99-3,35 0.01<<0.05 4 >0.1 Mazowecke 0,889 17 -,466 >0.1 9 >0.1 3 Małoolske 0,95 04 -,56 >0.1 7 >0.1 4 Śląske 0,773 34 -,651 >0.1 14 >0.1 5 Lubelske 0,64 51-4,608 <0.01 6 >0.1 6 Podkaracke 0,663 49-3,57 0.01<<0.05 7 >0.1 7 Podlaske 0,71 41-3,1 0.01<<0.05 0,071 >0.1 8 Śwętokrzyske 0,77 4-3,38 0.01<<0.05 0,06 >0.1 9 Lubuske 0,911 13 -,777 0.05<<0.1 51 >0.1 10 Welkoolske 0,50 69-3,484 0.01<<0.05 9 >0.1 11 Zachodnoomorske 0,713 4-3,419 0.01<<0.05 6 >0.1 1 Dolnośląske 0,944 06 -,616 >0.1 11 >0.1 13 Oolske 0,689 45-4,57 <0.01 0,047 >0.1 14 Kujawsko-Pomorske 0,803 3-3,58 0.01<<0.05 0,09 >0.1 15 Pomorske 0,865 1 -,96 0.05<<0.1 17 >0.1 16 Warmńsko-Mazurske 0,988 0,089-3,48 0.01<<0.05 0,04 >0.1 η 3. Analza transortu dalekobeżnego Na odstawe danych dotyczących nowo zarejestrowanych cągnków sodłowych (dane kwartalne) z okresu 1Q011- Q016 oszacowano trendy lnowe () w modelu (1) dla każdego z szesnastu województw. Rysunek 1 rzedstawa lczbę nowo zarejestrowanych ojazdów (krzywa granatowa) oraz trend lnowy (lna czerwona). Analzując wsółczynnk { } (atrz tab.3) wdzmy, że najwększe tendencje wzrostowe wystęują w województwach Mazoweckm, Śląskm, Welkoolskm. Neduże tendencje sadkowe odnotowano w województwach Lubelskm, Podlaskm, Warmńsko-Mazurskm. Na ozome stotnośc ne ma odstaw do odrzucena hotezy roboczej mówącej o braku korelacj welorakej ( H 0 : wsółczynnk korelacj welorakej R nestotne różn sę od zera) dla województw: Lubelskego, Podlaskego, Śwętokrzyskego, Zachodnoomorskego, Kujawsko- Pomorskego, Pomorskego, Warmńsko-Mazurskego (atrz tab.3, ozom stotnośc dla testy Fshera-Snedecora). Dla w/w województw doasowane modelu do danych jest dość słabe. Dla ozostałych województw wsółczynnk korelacj jest stotny. Stoeń wyjaśnena zmennej zależnej (wsółczynnk determnacj R ) jest wysok dla województw Śląskego Welkoolskego. Tabela 3. Wartośc arametrów strukturalnych trendu lnowego dla każdego z województw, wartośc statystyk R F, ozom stotnośc dla testu F-Snedecora, wartośc odchyleń standardowych reszt. α 1 α 0 R F σ 1 Łódzke,59 65,17 0,339 10,6 0,004 4,1 Mazowecke 4,53 1081,68 0,33 9,9 0,005 401,8 3 Małoolske 6,45 114,91 0,51 6,7 8 74,15 4 Śląske 10,61 86,86 0,69 44,93 0 47,08 5 Lubelske -0,73 80,94 0,03 0,63 0,438 7,46 6 Podkaracke 3,39 31,05 0,371 11,79 0,003 9,4 7 Podlaske -0,48 66,48 5 0,31 0,58 5,33 8 Śwętokrzyske 1 0,004 0,08 0,779 5,55 Dla testu KPSS wartośc krytyczne statystyk testowej wynoszą odowedno η = 0, 347, η = 0, 463, η = 0,739. Poneważ dla każdego 0 16 sełnona jest nerówność η < η, to dla każdego z województw na ozome stotnośc ne ma odstaw do odrzucena hotezy roboczej. Wobec owyższego rzyjmujemy, że reszty w modelu (1) dla każdego z województw sełnają warunek stacjonarnośc (należy je dentyfkować za omocą model rodzny ARMA). Wynk uzyskane za omocą testów ADF KPPS dla nektórych województw są różne, ne mnej jednak uwzględnene (orócz czynnka czasu) w modelu (1) dodatkowych czynnków ekonomcznych ozwol dokładnej zdentyfkować strukturę rozwoju transortu w oszczególnych województwach. 9 Lubuske,51 66,84 48 3,46 0,077 45 10 Welkoolske 4,9 00,5 0,637 35,15 0 15,05 11 Zachodnoomorske,83 97,09 8,9 03 49,18 1 Dolnośląske 3,04 56,1 0,394 1,99 0,00 5,08 13 Oolske 1,98 15,08 0,401 13,38 0,00 16,1 14 Kujawsko-Pomorske 0,78 64,57 9 0,39 0,538 37,9 15 Pomorske 3,41 18,99 07,4 37 65,59 16 Warmńsko-Mazurske -0,75 78,95 0,07 0,56 0,464 9,89 60 AUTOBUSY 11/016

rzewoźncy systemy transortowe do odrzucena hotez roboczych, zatem elementy cągów reszt { ε t } są nestacjonarne. Dla ozostałych województw hotezy robocze należy odrzucć na korzyść hotez alternatywnych, tzn. cąg reszt sełnają warunek stacjonarnośc. Dla województwa Kujawsko-Pomorskego możemy stwerdzć sełnene warunku stacjonarnośc nawet dla ozomu stotnośc 0.01. Rys. 3 Lczba nowo zarejestrowanych ojazdów cężarowych oraz rosta regresj dla każdego z województw. Tabela 4. Pozomy stotnośc oraz wartośc statystyk testowej dla testów ADF, KPSS Kołmogorowa-Smrnowa. Test KS Test ADF Test KPSS d DF 1 Łódzke 0,967 0,099 -,68 >0.1 15 >0.1 Mazowecke 0,85 7-1,998 >0.1 75 >0.1 η 3 Małoolske 0,70 44 -,50 >0.1 3 >0.1 4 Śląske 0,334 94 -,584 >0.1 34 >0.1 5 Lubelske 0,75 37-3,008 <0.01 3 >0.1 6 Podkaracke 0,907 14 -,80 0.05<<0.1 5 >0.1 7 Podlaske 0,755 37 -,589 >0.1 3 >0.1 8 Śwętokrzyske 0,876 19-3,418 0.01<<0.05 0,078 >0.1 9 Lubuske 0,768 35-3,83 0.01<<0.01 0,078 >0.1 10 Welkoolske 0,956 03-1,958 >0.1 99 >0.1 11 Zachodnoomorske 0,983 0,09-3,076 0.01<<0.05 03 >0.1 1 Dolnośląske 0,956 03-1,66 >0.1 0,61 >0.1 13 Oolske 0,96 01-3,404 0.01<<0.05 44 >0.1 14 Kujawsko-Pomorske 0,044 0,86-4,184 <0.01 0,079 >0.1 Rys. 4 Porównane rozkładów emrycznych cągów reszt z rozkładam normalnym (, ) N σ dla = 1,,..., 16. 0 DF = 3,074, DF = 3, 978. Z tabel 4 dla testu ADF wdzmy, że na ozome stotnośc dla województw Łódzkego, Mazoweckego, Małoolskego, Śląskego, Podlaskego, Welkoolskego, Dolnośląskego ne ma odstaw 15 Pomorske 0,75 37-3,87 0.01<<0.05 0,066 >0.1 16 Dla każdego z województw za omocą testu Kołmogorowa- Smrnowa rzerowadzono badane normalnośc rozkładów reszt (atrz tab. 4). Rysunek 4 rzedstawa wykresy rozkładów emrycznych (krzywa granatowa) oraz rozkładu normalnego N( 0, σ ) (krzywa czerwona) dla 1 16 (dla każdego z województw). Dla ozomu stotnośc wartość krytyczna statystyk testowej wynos 0,809. Dla województwa Kujawsko- Pomorskego ostulat normalnośc rozkładu reszt ne jest sełnony. Dla ozostałych województw d < 0, 809 dla 1 16, 14 (atrz tab.4) ne ma odstaw do odrzucena hotezy roboczej ( H 0 : cąg reszt { ε } t 19 ma rozkład normalny). Do analzy stacjonarnośc cągów reszt wykorzystane zostały testy ADF KPSS. Dla testu ADF wartośc krytyczne statystyk testowej wynoszą odowedno DF =, 668, Warmńsko- Mazurske 0,53 65 -,855 0.05<<0.1 0,08 >0.1 Dla testu KPSS wartośc krytyczne statystyk testowej wynoszą odowedno η = 0, 347, η = 0, 463, η = 0,739. Poneważ dla każdego 0 16 sełnona jest nerówność η < η, to dla każdego z cągów reszt { ε t }, = 1,,..., 16 na ozome stotnośc ne ma odstaw do odrzucena hotez roboczych. Zatem rzyjmujemy, że reszty w modelu (1) dla każdego z województw sełnają warunek stacjonarnośc. Wynk uzyskane za omocą testów ADF KPPS dla nektórych województw są różne, ne mnej jednak uwzględnene (orócz czynnka czasu) w modelu (1) dodatkowych czynnków n. ekonomcznych, terytoralnych, sychologcznych ozwol dokładnej zdentyfkować strukturę rozwoju transortu w oszczególnych województwach. Wnosk Ogólne w Polsce w latach 011-015 wystęują tendencje wzrostowe dotyczące nowo zarejestrowanych ojazdów wykorzystywanych w transorce samochodowym. W różnych województwach wystęują zarówno wyraźne tendencje wzrostowe lczby zarejestrowanych ojazdów jak słabe AUTOBUSY 11/016 61

rzewoźncy systemy transortowe tendencje sadkowe. Wyraźne tendencje wzrostowe dla nowo zarejestrowanych samochodów cężarowych wystęują w województwach Mazoweckm, Śląskm, Welkoolskm Dolnośląskm, natomast dla cągnków sodłowych - Mazoweckm, Śląskm Welkoolskm. Nerównomerny rozwój transortu w oszczególnych województwach może być sowodowany czynnkam ekonomcznym zwązanym z rozwojem regonów, rozwojem rzedsęborstw zlecających usług (usługodawców), co bezośredno wływa na lczbę rzewozów, a tym samym na rozwój rzedsęborstw transortowych. Umejscowene frm leasngowych równeż bezośredno wływa na lczbę nowo zarejestrowanych ojazdów w oszczególnych województwach. Bblografa 1. CHOW G.C., Ekonometra, PWN, Warszawa 1995.. DICKEY D.A., FULLER U.A., Dstrbutons of the Estmators for Autoregressve Tme Seres wth unt Root, Journal of the Amercan Statstcal Assocaton, vol. 74, 1979, s. 47-431. 3. KOZŁOWSKI E., Analza dentyfkacja szeregów czasowych, Wyd. Poltechnk Lubelskej, Lubln 015. 4. KWIATKOWSKI D., PHILIPS P.C.B.,SCHMIDT P.,SHIN Y., Testng the Null Hyothess of Statonarty aganst the Alternatve of a Unt Root, Journal of Econometrcs vol. 54, 199, s. 159-178. 5. ROGOWSKI A., Podstawy metod robablstycznych w transorce, Wyd. Unwersytetu Technologczno- Humanstycznego m. K. Pułaskego w Radomu, Radom, 01. 6. YAFFEE R.A., McGEE M., An Introducton to Tme Seres Analyss and Forecastng wth Alcatons of SAS and SPSS, Academc Press Inc., 000. 7. htts://bdl.stat.gov.l/bdl/dane/odgru/temat/8/39 8. htts://bdl.stat.gov.l/bdl/dane/odgru/temat 9. htt://www.nnowacje-transort.l/ Autorzy: dr nż. Leszek Gl Wyższa Szkoła Ekonom Innowacj w Lublne, Wydzał Transortu Informatyk, 0-09 Lubln, ul. Projektowa 4, dr Edward Kozłowsk Poltechnka Lubelska, Wydzał Zarządzana, Lubln, ul. Nadbystrzycka 38, Karol Paul Poltechnka Lubelska, Wydzał Zarządzana, Lubln, ul. Nadbystrzycka 38, dr hab. nż. Krzysztof OLEJNIK, Poltechnka Oolska, Wydzał Inżyner Produkcj Logstyk, Instytut Organzacj Procesów Wytwórczych, Katedra Logstyk, 45-7 Oole, ul. Generała Kazmerza Sosnkowskego 31. The develoment of road transort n Poland n 011-015 The artcle resents the effectveness develoment of transort, whch s one of the ndcators of develoment of the country. Analyzng the number of newly regstered vehcles, we can estmate both the state of develoment of transort and the forecastng of carrers regardng the develoment of the country. Based on data on newly regstered trucks from the erod 011 to Q 016 t was estmated the lnear trends for each of the sxteen rovnces. The non-unform develoment of transort n the ndvdual rovnces may be caused by economc factors assocated wth the develoment of regons and the locatons of leasng comanes. Key words: road transort, regstraton trucks, economc develoment. 6 AUTOBUSY 11/016