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



Podobne dokumenty
Podstawowe działania w rachunku macierzowym

Rozdział 6. Pakowanie plecaka. 6.1 Postawienie problemu

Projektowanie bazy danych

Kurs z matematyki - zadania

Rozliczanie kosztów Proces rozliczania kosztów

PRAWA ZACHOWANIA. Podstawowe terminy. Cia a tworz ce uk ad mechaniczny oddzia ywuj mi dzy sob i z cia ami nie nale cymi do uk adu za pomoc

1. Rozwiązać układ równań { x 2 = 2y 1

4. Podzielnica uniwersalna 4.1. Budowa podzielnicy

WPROWADZENIE DO TEORII DECYZJI STATYSTYCZNYCH

Zastosowanie metod statystycznych do problemu ujednoznaczniania struktury zdania w języku polskim

Kurs wyrównawczy dla kandydatów i studentów UTP

MATEMATYKA 4 INSTYTUT MEDICUS FUNKCJA KWADRATOWA. Kurs przygotowawczy na studia medyczne. Rok szkolny 2010/2011. tel

Ćw. 2. Wyznaczanie wartości średniego współczynnika tarcia i sprawności śrub złącznych oraz uzyskanego przez nie zacisku dla określonego momentu.

Jakie są te obowiązki wg MSR 41 i MSR 1, a jakie są w tym względzie wymagania ustawy o rachunkowości?

Statystyczna analiza danych w programie STATISTICA. Dariusz Gozdowski. Katedra Doświadczalnictwa i Bioinformatyki Wydział Rolnictwa i Biologii SGGW

Harmonogramowanie projektów Zarządzanie czasem

Automatyka. Etymologicznie automatyka pochodzi od grec.

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

ROZWIĄZANIA PRZYKŁADOWYCH ZADAŃ. KORELACJA zmiennych jakościowych (niemierzalnych)

DOBÓR SERWOSILNIKA POSUWU

Ogólna charakterystyka kontraktów terminowych

Podstawa prawna: Ustawa z dnia 15 lutego 1992 r. o podatku dochodowym od osób prawnych (t. j. Dz. U. z 2000r. Nr 54, poz. 654 ze zm.

Zadanie 1. Liczba szkód w każdym z trzech kolejnych lat dla pewnego ubezpieczonego ma rozkład równomierny:

Badanie silnika asynchronicznego jednofazowego

7. REZONANS W OBWODACH ELEKTRYCZNYCH

Surowiec Zużycie surowca Zapas A B C D S 1 0,5 0,4 0,4 0, S 2 0,4 0,2 0 0, Ceny x

Regulamin Komisji Oceny Projektów w ramach Priorytetu 2 i Działania 3.4 Zintegrowanego Programu Operacyjnego Rozwoju Regionalnego

Załącznik do zarządzenia Rektora Krakowskiej Akademii im. Andrzeja Frycza Modrzewskiego Nr 8/2013 z 4 marca 2013 r.

PÓŁAKTYWNE ELIMINATORY DRGAŃ (1)

RZECZPOSPOLITA POLSKA. Prezydent Miasta na Prawach Powiatu Zarząd Powiatu. wszystkie

ZP Obsługa bankowa budżetu Miasta Rzeszowa i jednostek organizacyjnych

EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI

Szczegółowy opis zamówienia

Temat: Funkcje. Własności ogólne. A n n a R a j f u r a, M a t e m a t y k a s e m e s t r 1, W S Z i M w S o c h a c z e w i e 1

2.Prawo zachowania masy

EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI CZERWIEC 2012 POZIOM PODSTAWOWY. Czas pracy: 170 minut. Liczba punktów do uzyskania: 50 WPISUJE ZDAJĄCY

Ćwiczenie: "Ruch harmoniczny i fale"

na dostawę licencji na oprogramowanie przeznaczone do prowadzenia zaawansowanej analizy statystycznej

Praca na wielu bazach danych część 2. (Wersja 8.1)

Analiza CVP koszty wolumen - zysk

Załącznik nr 4 UMOWA O REALIZACJI PRAKTYKI STUDENCKIEJ

FOTOMETRYCZNE PRAWO ODLEGŁOŚCI (O9)

Istotne Postanowienia Umowy

Matematyka:Matematyka I - ćwiczenia/granice funkcji

(Tekst ujednolicony zawierający zmiany wynikające z uchwały Rady Nadzorczej nr 58/2011 z dnia r.)

Rekompensowanie pracy w godzinach nadliczbowych


PODSTAWY METROLOGII ĆWICZENIE 4 PRZETWORNIKI AC/CA Międzywydziałowa Szkoła Inżynierii Biomedycznej 2009/2010 SEMESTR 3

NUMER IDENTYFIKATORA:

1 Przedmiot Umowy 1. Przedmiotem umowy jest sukcesywna dostawa: publikacji książkowych i nutowych wydanych przez. (dalej zwanych: Publikacjami).

Regulamin Obrad Walnego Zebrania Członków Stowarzyszenia Lokalna Grupa Działania Ziemia Bielska

Jan Olek. Uniwersytet Stefana Kardynała Wyszyńskiego. Procesy z Opóźnieniem. J. Olek. Równanie logistyczne. Założenia

Arkusz maturalny treningowy nr 7. W zadaniach 1. do 20. wybierz i zaznacz na karcie odpowiedzi poprawną odpowiedź.

1) TUnŻ WARTA S.A. i TUiR WARTA S.A. należą do tej samej grupy kapitałowej,

Kratownice Wieża Eiffel a

Miary statystyczne. Katowice 2014

REGULAMIN X GMINNEGO KONKURSU INFORMATYCZNEGO

DE-WZP JJ.3 Warszawa,

UCHWAŁA NR VI/43/15 RADY MIASTA HAJNÓWKA. z dnia 29 kwietnia 2015 r.

UCHWAŁA NR... RADY POWIATU STAROGARDZKIEGO. z dnia r.

ROZPORZĄDZENIE MINISTRA ROLNICTWA I ROZWOJU WSI 1) z dnia r.

KRAJOWY REJESTR SĄDOWY. Stan na dzień godz. 14:16:41 Numer KRS:

Umowa nr.. /. Klient. *Niepotrzebne skreślić

REGULAMIN przeprowadzania okresowych ocen pracowniczych w Urzędzie Miasta Mława ROZDZIAŁ I

R E G U L A M I N PRZYZNAWANIA I POZBAWIANIA LICENCJI ZAWODNICZYCH, UPRAWNIAJ


WYMAGANIA EDUKACYJNE SPOSOBY SPRAWDZANIA POSTĘPÓW UCZNIÓW WARUNKI I TRYB UZYSKANIA WYŻSZEJ NIŻ PRZEWIDYWANA OCENY ŚRÓDROCZNEJ I ROCZNEJ

Macierze. 1 Podstawowe denicje. 2 Rodzaje macierzy. Denicja

EKONOMETRIA II SYLABUS A. Informacje ogólne

REGULAMIN PRZEPROWADZANIA OCEN OKRESOWYCH PRACOWNIKÓW NIEBĘDĄCYCH NAUCZYCIELAMI AKADEMICKIMI SZKOŁY GŁÓWNEJ HANDLOWEJ W WARSZAWIE

Rys. 1. Rysunek do zadania testowego

Znak sprawy: FZP / 15 Sokołów Podlaski, r. WSZYSCY UCZESTNICY POSTĘPOWANIA

Ćwiczenie 7 Liczniki binarne i binarne systemy liczbowe.

MATERIAŁY DIAGNOSTYCZNE Z MATEMATYKI

zmiany 1) szczegółowy tryb przekazywania oraz rozliczania refundacji składek na ubezpieczenia społeczne, zwanej dalej refundacją składek ;

SPRAWOZDANIE Z REALIZACJI XXXII BADAŃ BIEGŁOŚCI I BADAŃ PORÓWNAWCZYCH HAŁASU W ŚRODOWISKU Warszawa kwiecień 2012r.

REGULAMIN STYPENDIALNY FUNDACJI NA RZECZ NAUKI I EDUKACJI TALENTY

U M OWA DOTACJ I <nr umowy>

P R O J E K T D r u k n r... UCHWAŁA NR././2014 RADY GMINY CHYBIE. z dnia r.

K P K P R K P R D K P R D W

Kategoria środka technicznego

Organizator badania biegłości ma wdrożony system zarządzania wg normy PN-EN ISO/IEC 17025:2005.

Jak wytresować swojego psa? Częs ć 1. Niezbędny sprzęt przy szkoleniu psa oraz procesy uczenia

Projekty uchwał XXIV Zwyczajnego Walnego Zgromadzenia POLNORD S.A.

PL B1. POLITECHNIKA POZNAŃSKA, Poznań, PL BUP 01/11. RAFAŁ TALAR, Kościan, PL WUP 12/13

Przykłady wybranych fragmentów prac egzaminacyjnych z komentarzami Technik górnictwa podziemnego 311[15] Zadanie egzaminacyjne 1

Zasady rekrutacji dzieci do I klasy Szkoły Podstawowej im. hm. Janka Bytnara Rudego w Lubieniu Kujawskim na rok szkolny 2014/2015*

REGULAMIN WSPARCIA FINANSOWEGO CZŁONKÓW. OIPiP BĘDĄCYCH PRZEDSTAWICIELAMI USTAWOWYMI DZIECKA NIEPEŁNOSPRAWNEGO LUB PRZEWLEKLE CHOREGO

Zadania ćwiczeniowe do przedmiotu Makroekonomia I

Akademickie Centrum Informatyki PS. Wydział Informatyki PS

Zagadnienia transportowe

OPINIA TECHNICZNA NR 33777/4/ Koparka gąsienicowa CAT 320 B WYCENA WARTOŚCI

Opis modułu analitycznego do śledzenia rotacji towaru oraz planowania dostaw dla programu WF-Mag dla Windows.


ZASADY WYPEŁNIANIA ANKIETY 2. ZATRUDNIENIE NA CZĘŚĆ ETATU LUB PRZEZ CZĘŚĆ OKRESU OCENY

SEKCJA I: ZAMAWIAJĄCY SEKCJA II: PRZEDMIOT ZAMÓWIENIA. Zamieszczanie ogłoszenia: obowiązkowe. Ogłoszenie dotyczy: zamówienia publicznego.

Druk nr 1013 Warszawa, 9 lipca 2008 r.

GAB/14/2010/PN zał. nr 4 U M O W A

Korekta jako formacja cenowa

Transkrypt:

STUDIA I PRACE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH I ZARZĄDZANIA NR 31 Mchał Kolupa Poltechnka Radomska w Radomu Joanna Plebanak Szkoła Główna Handlowa w Warszawe KOINCYDENTNOŚĆ MODELU EKONOMETRYCZNEGO A JEGO JAKOŚĆ MIERZONA WARTOŚCIĄ WSPÓŁCZYNNIKA R 2 (K) Streszczene W artykule pokazano, że jakość koncydentnego modelu ekonometrycznego określonego przez regularną parę korelacyjną (R(, R (), merzona wartoścą współczynnka r 2 (, gdze: r 2 T ( = R ( R ( R ( spełna warunek: r 2 ( Sr 1, gdze S = a 1 + a 2 + + a k. Zarówno r 2 ( jak S oblczamy, stosując macerz brzegową Q postac: R( R ( Q = T R (, gdze 1 wektor werszowy k-wymarowy, którego każda składowa jest równa jednośc. Po wykonanu (na macerzy Q) przekształceń elementarnych typu α β dostajemy: ( R ( Q ~ 2 r (, S stąd odczytujemy welkośc r 2 ( oraz S. Słowa kluczowe: macerz korelacj, koncydentność, jakość modelu.

196 METODY ILOŚCIOWE W EKONOMII Rozpatrujemy model ekonometryczny określony przez regularną parę korelacyjną (R(, R (), gdze R( = [r j ] jest macerzą korelacj stopna k, natomast wektor R ( = [r ] stanow wektor korelacj. Jest to k-wymarowy wektor kolumnowy o składowych r,. = 1, 2,, k, będących współczynnkam korelacj mędzy zmenną endogenczną Y a poszczególnym zmennym objaśnającym Z, to znaczy, że r = r(y, Z ), = 1, 2,, k. Z kole elementam r j macerzy R( są współczynnk korelacj mędzy param zmennych objaśnających Z oraz Z j, czyl r j = r(z, Z j ), ), = j = 1, 2,, k. Przypomnamy, że para korelacyjna (R(, R () jest regularną parą korelacyjną, to znaczy, że jest spełnona zależność [1]: < r 1 r 2 r k < 1 (1) natomast parze korelacyjnej (R(, R () odpowada model: Y = α 1 Z 1 + α 2 Z 2 + + α k Z k + e (2) Mówmy, że zmenna Z modelu (2) jest zmenną koncydentną, jeżel: sgnr gdze: a oszacowane parametru α, ( = 1, 2,, modelu (2) uzyskane MNK. = sgn a (3) Zatem składowe a tworzą wektor A(, który jest rozwązanem układu równań: R(A( = R ( (4) Poneważ para korelacyjna (R(, R () jest z założena regularną parę korelacyjną, węc równość (3) przechodz w równość: sgn = +1 (5) Chcąc rozstrzygnąć, czy dana zmenna objaśnająca modelu (2) jest zmenną koncydentną, korzystamy z następującego twerdzena [2]: Twerdzene (Kolupa 1986) Warunkem konecznym dostatecznym na to, aby zmenna objaśnająca Z ( 1 k ) była koncydentna, jest spełnene warunku: a r ρr R > (6)

MICHAŁ KOLUPA, JOANNA PLEBANIAK KOINCYDENTNOŚĆ MODELU EKONOMETRYCZNEGO 197 gdze: r = r(y, Z ), ρ -ty wersz macerzy R( bez -tego elementu. R powstaje z wektora R ( przez odrzucene -tej jego składowej, a macerz R powstaje z macerzy R( przez odrzucene -tego wersza równeż -tej kolumny. Przypomnamy, że stneje macerz odwrotna do macerzy R, poneważ macerz korelacj jest macerzą dodatno określoną. Chcąc zatem zbadać koncydentność zmennej Z, korzystamy z macerzy brzegowej U o postac: U = R R ρ r (7) na której werszach wykonujemy elementarne przekształcena typu α (macerz R przechodz w górną macerz trójkątną (zera ponżej głównej przekątnej) z jedynkam na głównej przekątnej) oraz przekształcena typu β (wektor ρ przechodz w wektor zerowy). Po wykonanu tych przekształceń macerz U przechodz w macerz U o postac: U = R d (8) gdze: d = r ρr R (9) Jeżel d > (d < ), to zmenna Z jest koncydentna (ne jest koncydentna). Przypomnjmy, że jakość pary korelacyjnej (R(, R () merzymy wartoścą współczynnka r 2 ( o postac: 2 T r 2 ( k ) = R ( R ( R ( = a1r1 + a2r +... + a k r k (1) Współczynnk ten możemy oblczyć, wykorzystując macerz brzegową V o postac: V = R( R( T R ( (11)

198 METODY ILOŚCIOWE W EKONOMII Wykonujemy na nej przekształcena elementarne typu α oraz β. Po ch wykonanu macerz V przechodz w macerz V o postac: V = ( R ( 2 r ( (12) z której bezpośredno odczytujemy wartość r 2 (. Z uwag na zależnośc (1) (5) współczynnk r 2 ( dany wzorem (1) spełna nerówność [3]: 2 r ( ( a 1 + a2 +... + ak ) r1 (13) Dla wygody w dalszych rozważanach oznaczono: a1 + a2 +... + ak = S (14) Wówczas nerówność (13) zapsujemy w równoważnej postac: 2 r ( Sr Pokażemy, w jak sposób można jednocześne oblczyć r 2 ( skorzystamy z macerzy brzegowej Q o postac: R( R( Q = T R ( 1 (15) S. W tym celu (16) gdze 1 wektor werszowy k-wymarowy, którego każda składowa jest równa jednośc. Na macerzy Q danej wzorem (16) wykonujemy przekształcena elementarne typu α β. Po ch wykonanu otrzymujemy: ( Q ~ Q = R ( 2 r ( S (17) Odwołajmy sę do przykładu lustrującego opsane postępowane.

MICHAŁ KOLUPA, JOANNA PLEBANIAK KOINCYDENTNOŚĆ MODELU EKONOMETRYCZNEGO 199 Przykład. Dana jest regularna para korelacyjna (R(2), R (2)), gdze: 1,2 R(2) =,,2 1 R (2) =,3,4 (18) Sprawdzamy, czy jest to para koncydentna. Innym słowy, czy model o postac: jest koncydentny. Y = α 1 Z 1 + α 2 Z 2 + e (19) U 1 = 11 ρ1 R1 1 = r 1,2,4,3 (2) oraz: U 2 = ρ2 22 R2 1 = r 2,2,3,4 (21) Na macerzach brzegowych U 1 oraz U 2 wykonujemy przekształcena elementarne typu α β. Mamy zatem: 1,4 U 1 ~,,22,22 >, węc zmenna Z 1 jest koncydentna. Analogczne: 1,3 U 2 ~,,34,34 >, węc zmenna Z 2 jest koncydentna. Wobec tego para korelacyjna dana wzorem (18) jest koncydntna regularna. W dalszym cągu korzystamy z macerzy brzegowej Q danej wzorem (16): Q = 1,2,3,2 1,4,3,4 (22)

2 METODY ILOŚCIOWE W EKONOMII Na tej macerzy wykonujemy przekształcena elementarne typu α β. Mamy wówczas: Q ~ 1,2,96,34,8 1,3,34 ~,9,3,2 1,3 17 48 11 48 7 12 (23) Z macerzy danej wzorem (22) odczytujemy: 11 7 r 2 ( = ; S = 48 12 (24) 7 Poneważ r 1 =,3, węc Sr 1 =. Jest zatem spełnona nerówność (15) 4 11 7 ( > ). 48 4 Istota przedłożonej propozycj polega na tym, aby móc od dołu oszacować wartość współczynnka r 2 ( merzącego jakość danej regularnej koncydentnej pary korelacyjnej. Oszacowane to pownno być łatwe do wyznaczena pod względem rachunkowym. Chodz tu o podane welkośc Sr 1, która zgodne z nerównoścą (15) jest oszacowanem od dołu współczynnka r 2 (. Zauważmy, że wyznaczene sumy S danej wzorem (15) jest możlwe wyłączne za pomocą macerzy brzegowej, poneważ wykorzystane układu (4) jest necelowe. Posługujemy sę macerzą brzegową o postac: ( R( F = (25) Jak zawsze na macerzy tej wykonujemy przekształcena elementarne typu α β. Po ch wykonanu z macerzy F o postac: F R ( R( = S (26) odczytujemy wartość S.

MICHAŁ KOLUPA, JOANNA PLEBANIAK KOINCYDENTNOŚĆ MODELU EKONOMETRYCZNEGO 21 Lteratura 1. Hellwg Z., Przechodność relacj skorelowana zmennych losowych płynące stąd wnosk ekonometryczne, Przegląd Statystyczny 1976, nr 2. 2. Kolupa M., O kryterum służącym do badana koncydentnośc danej zmennej objaśnającej, Przegląd Statystyczny 1986, nr 4. 3. Kolupa M., Marcnkowska-Lewandowska W., Radzo A., Koncydencja model ekonometrycznych teora zastosowana, Instytut Cybernetyk Zarządzana, SGPS Warszawa 1991. COINCIDENCE OF THE ECONOMETRICS MODEL AND ITS QUALITY MEASURED BY THE VALUE OF COEFFICIENT R 2 (K) Summary In the paper t was proved that the qualty of the concdence model defned by a regular correlaton par (R(, R () measured by the value of coeffcent r 2 ( where: r 2 T ( = R ( R ( R ( s the soluton to the equaton: r 2 ( Sr 1, where S = a 1 + a 2 + + a k. Value r 2 ( and S can be derved from a bordered matrx Q of: R( R( Q = T R (, where 1 row vector of order 1xk, whose every coeffcent s one. When elementary operatons type α and β are performed (on the matrx Q), we arrve at: ( R ( Q ~ 2 r (, S thus the value of r 2 ( and S can be read. Keywords: correlaton matrx, concdence, the qualty of models. Translated by Joanna Plebanak

22 METODY ILOŚCIOWE W EKONOMII