EKONOMETRIA wykład 4. Prof. dr hab. Eugeniusz Gatnar.

Podobne dokumenty
EKONOMIA MENEDŻERSKA. Wykład 2 Analiza popytu. Optymalna polityka cenowa. 1 ANALIZA POPYTU. OPTYMALNA POLITYKA CENOWA.

ĆWICZENIE ANALIZA SITOWA I PODSTAWY OCENY GRANULOMETRYCZNEJ SUROWCÓW I PRODUKTÓW

Realizacje zmiennych są niezależne, co sprawia, że ciąg jest ciągiem niezależnych zmiennych losowych,

Natalia Nehrebecka. Zajęcia 3

Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania

Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6

Równania liniowe. gdzie. Automatyka i Robotyka Algebra -Wykład 8- dr Adam Ćmiel,

EKONOMETRIA I Spotkanie 1, dn

ZESZYTY NAUKOWE NR 11(83) AKADEMII MORSKIEJ W SZCZECINIE. Fuzja danych nawigacyjnych w przestrzeni filtru Kalmana

Metoda prądów obwodowych

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6

( ) Elementy rachunku prawdopodobieństwa. f( x) 1 F (x) f(x) - gęstość rozkładu prawdopodobieństwa X f( x) - dystrybuanta rozkładu.

Natalia Nehrebecka. Wykład 2

dy dx stąd w przybliżeniu: y

Sformułowanie zagadnienia. c c. Analiza zagadnienia dla przypadku m = 4 i n = 3. B 2. c A. c A

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4


DOBÓR LINIOWO-ŁAMANEGO ROZDZIAŁU SIŁ HAMUJĄCYCH W SAMOCHODACH DOSTAWCZYCH

Matematyka stosowana i metody numeryczne

Metody Lagrange a i Hamiltona w Mechanice

Metody numeryczne. Wykład nr 7. dr hab. Piotr Fronczak

Modelowanie i obliczenia techniczne. Metody numeryczne w modelowaniu: Różniczkowanie i całkowanie numeryczne

Model ASAD. ceny i płace mogą ulegać zmianom (w odróżnieniu od poprzednio omawianych modeli)

Raport Przeliczenie punktów osnowy wysokościowej III, IV i V klasy z układu Kronsztadt60 do układu Kronsztadt86 na obszarze powiatu krakowskiego

Proces decyzyjny: 1. Sformułuj jasno problem decyzyjny. 2. Wylicz wszystkie możliwe decyzje. 3. Zidentyfikuj wszystkie możliwe stany natury.

Analiza matematyczna i algebra liniowa

4. RACHUNEK WEKTOROWY

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 7

Równania i nierówności kwadratowe z jedną niewiadomą

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

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

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6

WEKTORY skalary wektory W ogólnym przypadku, aby określić wektor, należy znać:

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 7

SZTUCZNA INTELIGENCJA

( ) Lista 2 / Granica i ciągłość funkcji ( z przykładowymi rozwiązaniami)

Pochodne i całki, macierze i wyznaczniki

Grażyna Nowicka, Waldemar Nowicki BADANIE RÓWNOWAG KWASOWO-ZASADOWYCH W ROZTWORACH ELEKTROLITÓW AMFOTERYCZNYCH

METODY KOMPUTEROWE 11

Wykład 2. Granice, ciągłość, pochodna funkcji i jej interpretacja geometryczna

Rozpraszania twardych kul

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH

1. Weryfikacja hipotez dotyczących wariancji test F. 2. Wykorzystanie statystyki F do badania istotności regresji

METODY NUMERYCZNE. Wykład 4. Numeryczne rozwiązywanie równań nieliniowych z jedną niewiadomą. dr hab.inż. Katarzyna Zakrzewska, prof.

WYBRANE ZAGADNIENIA Z DYNAMIKI GAZÓW

METODA DIAGNOSTYKI SOCJOMETRYCZNEJ JAKO NARZĘDZIE BADAŃ CECH JAKOŚCIOWYCH KIEROWNIKÓW

Wyrównanie sieci niwelacyjnej

BADANIE ZALEŻNOŚCI PRZENIKALNOŚCI MAGNETYCZNEJ

Struktura energetyczna ciał stałych-cd. Fizyka II dla Elektroniki, lato

1.1. Uprość opis zdarzeń: 1.2. Uprościć opis zdarzeń: a) A B A Uprościć opis zdarzeń: 1.4. Uprościć opis zdarzeń:

Definicje ogólne

Wektor kolumnowy m wymiarowy macierz prostokątna o wymiarze n=1 Wektor wierszowy n wymiarowy macierz prostokątna o wymiarze m=1

VI. Rachunek całkowy. 1. Całka nieoznaczona

PODSTAWY BAZ DANYCH Wykład 3 2. Pojęcie Relacyjnej Bazy Danych

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

Analiza wariancji klasyfikacja prosta

R + v 10 R0, 9 k v k. a k v k + v 10 a 10. k=1. Z pierwszego równania otrzymuję R 32475, Dalej mam: (R 9P + (k 1)P )v k + v 10 a 10

MODELE TEORII GIER. Modelowanie matematyczne. dr inż. Zbigniew Tarapata Wykład nr 5: Modele teorii gier

Weryfikacja hipotez dla wielu populacji

Planowanie złożonych przedsięwzięć wieloczynnościowych (Project Management - zarządzanie projektami)

Natalia Nehrebecka. Dariusz Szymański

Twierdzenie Bezouta i liczby zespolone Javier de Lucas. Rozwi azanie 2. Z twierdzenia dzielenia wielomianów, mamy, że

Matematyka finansowa r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. LXVI Egzamin dla Aktuariuszy z 10 marca 2014 r. Część I

ZASTOSOWANIE RÓWNANIA NASGRO DO OPISU KRZYWYCH PROPAGACYJI PĘKNIĘĆ ZMĘCZENIOWYCH

PODSTAWY ALGEBRY MACIERZY. Operacje na macierzach

MATEMATYKA Wykład 4 (Funkcje) przyporządkowany został dokładnie jeden element

Modelowanie sił skrawania występujących przy obróbce gniazd zaworowych

Zadania. I. Podzielność liczb całkowitych

FUNKCJA KWADRATOWA. Moduł - dział -temat Lp. Zakres treści. z.p. z.r Funkcja kwadratowa - powtórzenie PLANIMETRIA 1

Fizyka. Kurs przygotowawczy. na studia inżynierskie. mgr Kamila Haule

Egzamin ze statystyki/ Studia Licencjackie Stacjonarne/ Termin I /czerwiec 2010

Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy LIX Egzamin dla Aktuariuszy z 12 marca 2012 r. Część I Matematyka finansowa

Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 1. Układy równań liniowych

Macierz. Wyznacznik macierzy. Układ równań liniowych

WYŻSZA SZKOŁA INFORMATYKI STOSOWANEJ I ZARZĄDZANIA

Wprowadzenie: Do czego służą wektory?

2. Tensometria mechaniczna

Porównanie dostępności różnych, nadmiarowych konfiguracji zasilania szaf przemysłowych

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

65120/ / / /200

Zad 2 Dynamika zatrudnienia mierzona indeksami łańcuchowymi w ostatnich pięciu latach kształtowały się następująco: Lata Indeksy ( w %)

Dynamika wymiany lokalnej

Wykład 6 Dyfrakcja Fresnela i Fraunhofera

WYKŁAD 5. Typy macierzy, działania na macierzach, macierz układu równań. Podstawowe wiadomości o macierzach

Algebra Boola i podstawy systemów liczbowych. Ćwiczenia z Teorii Układów Logicznych, dr inż. Ernest Jamro. 1. System dwójkowy reprezentacja binarna

Rozwiązanie niektórych zadań treningowych do I kolokwium sem. zimowy, 2018/19

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

EKONOMETRIA Wykład 4: Model ekonometryczny - dodatkowe zagadnienia

12. Zadanie optymalnej mieszanki - maksymalizacja ilości mieszanki wykonanej z dostępnych komponentów

Katedra Chemii Nieorganicznej i Analitycznej Uniwersytet Łódzki ul.tamka 12, Łódź

Oznaczenia: K wymagania konieczne; P wymagania podstawowe; R wymagania rozszerzające; D wymagania dopełniające; W wymagania wykraczające

WYMAGANIA I KRYTERIA OCENIANIA Z MATEMATYKI W 3 LETNIM LICEUM OGÓLNOKSZTAŁCĄCYM

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 7

Temat lekcji Zakres treści Osiągnięcia ucznia

MATeMAtyka 3 inf. Przedmiotowy system oceniania wraz z określeniem wymagań edukacyjnych. Zakres podstawowy i rozszerzony. Dorota Ponczek, Karolina Wej

Oligopol dynamiczny. Rozpatrzmy model sekwencyjnej konkurencji ilościowej jako gra jednokrotna z pełną i doskonalej informacją

Równania różniczkowe. y xy (1.1) x y (1.2) z xyz (1.3)

ZASTOSOWANIE ANALIZY REGRESJI W OCENIE KONKURENCYJNOŚCI WYBRANYCH BANKÓW KOMERCYJNYCH W POLSCE W LATACH

Propozycja przedmiotowego systemu oceniania wraz z określeniem wymagań edukacyjnych (zakres podstawowy)

Transkrypt:

EKONOMETRIA wykłd 4 Prof. dr hb. Eugenusz Gtnr egtnr@ml.wz.uw.edu.pl

Wykorzystne modelu W zleżnośc od rodzju: modele sttyczne - do symulcj, modele dynmczne - do predykcj. Symulcj pozwl wyznczyć wrtość zmennej objśnnej w pewnej, hpotetycznej sytucj (gdy zmenne objśnjące osągną pewne określone wrtośc), tj. odpowd n pytne: co by było gdyby...?. Predykcj pozwl uzyskć prognozę, tj. wrtość zmennej objśnnej w przyszłym okrese czsu (T). Oczywśce muszą być znne, np. n podstwe plnu, wrtośc zmennych objśnjących w tym przyszłym, prognozownym okrese czsu (T).

Predykcj W sense numerycznym ob wrnty ne różną sę od sebe. Prognozę ˆT, zgodne z zsdą predykcj neobcążonej, oblcz sę ze wzoru: ˆ Wrncj błędu predykcj jest równ: S T bˆ 0 T T T T ( ) T T S ( b gdze: T to wektor wrtośc zmennych objśnjących dl okresu T: m j bˆ j ),, T mt jt T T

Wtedy błąd predykcj to: Predykcj () Sˆ T S T ˆ Przedzły ufnośc dl prognozy oblcz sę nstępująco: ˆ T t ( T m ) Sˆ T T ˆ T t ( T m ) Sˆ T gdze: t ( T m ) wrtość krytyczn odczytn z rozkłdu T m t-student dl pozomu stotnośc stopn swobody.

Predykcj (3) Przykłd Dynmczny model ekonometryczny: t = -,86 + 0,83 t +,650 t gdze: t produkcj w tysącch sztuk t lczb ztrudnonych w tysącch osób t wrtość mjątku trwłego w mln złotych Nleży przygotowć prognozę n rok 05, w którym zplnowno:,0 T 7,0 5,0

Predykcj (4) Prognoz produkcj n 05 rok wynos: T=05 = -,86 + 0,83 7 +,650 5 = 40,89 Czyl w roku 05 produkcj wynese 4 tys. sztuk. Wrncj predykcj wynos: Błąd predykcj: ˆ S T SˆT 77,785 6,67 tj. rzeczywste wrtośc produkcj będą odchylć sę od prognozy średno o plus-mnus 6 670 sztuk.

Elstyczność Merzy welkość względnej zmny zmennej objśnnej () pod wpływem określonych, względnych zmn jednej ze zmennych objśnjących ( ). Njczęścej chodz o pytn typu: "o le % zmen sę, jeżel wzrośne o 5%?, lub o le % zmenć, by wzrósł o 0%? Wyróżnmy trzy rodzje elstycznośc: elstyczność klsyczn, elstyczność różncow, elstyczność cłkowt.

Elstyczność klsyczn Elstycznoścą klsyczną zmennej względem zmennej nzywmy wyrżene: Mernk elstycznośc klsycznej m zstosowne, gdy: zmny wyróżnonej zmennej objśnjącej są blske zer, tj. 0, zmny wyróżnonej zmennej objśnjącej ne wywołują zmn nnych zmennych. f (,..., m) Efekt względnych zmn zmennej objśnnej wywołnych określoną względną zmną wyróżnonej zmennej objśnjącej wyrż:

Przykłd Mjąc model kosztów cłkowtych (mln zł): = 0 + gdze " ozncz welkość produkcj (tys. sztuk), nleży oblczyć klsyczną elstyczność dl = 0 tys. sztuk. Elstyczność określ wzór: Ogóln postć modelu: = b 0 + b. Ztem: b 0 f (,..., m) b b

Przykłd Podstwjąc = 0, otrzymujemy: 0 0 0 0,5 Efekt względnych zmn: 0,5 % 0,5% Ozncz to, że przy produkcj wynoszącej 0 tys. sztuk, jej wzrost o % spowoduje wzrost kosztów cłkowtych o 0,5%.

Elstyczność różncow Często w nlzch ekonomcznych rozptruje sę sytucje, w których dopuszcz sę dowolne zmny zmennych. W tkej sytucj korzyst sę z mernków elstycznośc różncowej, zdefnownej jko: gdze elstyczność rzędu "r" wyzncz sę z wzoru: Zwykle w szeregu wystrczy uwzględnć 3 perwsze wyrzy, co dje wzór: ) (.! r r r R r ),..., ( ) ( ),..., ( ) ( m r m r r f f 6 ) ( (3) (). R

Przykłd Mjąc model produkcj Cobb-Dougls: =,5 0,5 0,6 gdze to ztrudnene, - kptł, oblczymy względny przyrost produkcj, gdy ztrudnene wzrośne o 40%. Elstycznośc rzędu perwszego, drugego trzecego: 0,5 0,6,5 0,5 0,5 0,5 0,6,5 0 0,5 (),5 0,6,5 0,5 ( 0,5) 0,5 0,5 0,6,5 (3),5 0,6,5 0,5 ( 0,5) (,5) 0,375 0,5 0,6,5

Elstyczność różncow będze równ: R. Zkłd sę wzrost ztrudnen o 40%, czyl: ztem podstwjąc: Czyl wzrost ztrudnen o 40% spowoduje wzrost produkcj o 8%. r ( r) R. r! Efekt względnych zmn: r 0,5 R. Przykłd 0,5 0,4 0,5 0,5 0,375 0,46 0,4 0,6 6 0,375 0,84 0,46 ( 0,4 6 )

Elstyczność cłkowt Jest stosown wtedy, gdy zmn zmennej objśnjącej jest blsk zero (Δ 0), le pocąg on z sobą zmny nnych (m) zmennych objśnjących w modelu. Wtedy poz wpływem zmennej n zmny nleży tkże uwzględnć efekty pośredne. gdze: / / j / j T / m / j to efekt bezpośredn, - elstyczność względem j, - elstyczność j względem. j j /

Anlz procesu produkcj Podstwowy problem: kwest pomru zleżnośc, jke występują mędzy nkłdm prcy żywej, przedmotów prcy środków prcy loścą otrzymywnego w procese produkcj produktu. Podstwowym pojęcem teoretycznym zwąznym z tego typu nlzą jest pojęce funkcj (modelu) produkcj. Funkcj (model) produkcj to funkcj wyrżjąc zleżność mędzy nkłdm prcy żywej uprzedmotowonej loścą otrzymywnego z tych nkłdów produktu.

Funkcj produkcj Jej znjomość pozwl m.n. określć: - jkego pozomu produkcj możn sę spodzewć w określonym przyszłym okrese, - w jkej merze nleży zmenć nkłdy czynnków produkcj, by uzyskć określony wyższy nż dotychczs, pozom produkcj, - jke są efekty produkcyjne relzownego w przedsęborstwe postępu technczno-orgnzcyjnego, - ustlć optymlne nkłdy czynnków produkcj mnmlzujące koszty cłkowte przy dnym pozome produkcj, - ustlć optymlne nkłdy czynnków produkcj mksymlzujące produkcję przy dnym koszce.

Model produkcj Cobb-Dougls Wyrż zleżność mędzy welkoścą produkcj () różnym rodzjm nkłdów (prcy, środków tp.): k e 0 k Czsm przyjmuje sę złożene o stłej wydjnośc produkcj, tj. α + + α m =, co ozncz, że jeżel nkłdy wszystkch czynnków produkcj wzrstją o p procent, to produkcj wzrst w tym smym tempe. Jeżel α + + α m <, to produkcj rośne wolnej nż nkłdy (mlejące przychody względem skl produkcj), jeżel α + + α m >, to rośne szybcej (rosnące przychody względem skl produkcj). Prmetry funkcj produkcj to elstycznośc. Np. elstyczność welkośc produkcj względem nkłdów jest równ α.

Model produkcj Cobb-Dougls W njprostszej postc jest to model dwuczynnkowy: gdze: - produkcj, K - kptł (wrtość brutto mjątku trwłego), L - prc (lczb ztrudnonych), 0,, - prmetry, u - skłdnk losowy. Jest to funkcj nelnow by oszcowć jej prmetry z pomocą metody njmnejszych kwdrtów (MNK) nleży ją sprowdzć do postc lnowej przez logrytmowne: Dje to model lnowy: 0 K L ln( ) ln( 0) ln( K) ln( L) y b e 0 b x b x

Dl pewnych dnych uzyskno model: Przykłd 0,45 3,36 K L 0,5 gdze prmetry mją nstępujące znczene: 0,45 - elstyczność produkcj względem kptłu, tj. jeżel kptł wzrośne o %, to produkcj wzrośne przecętne o 0,45% (jeżel lczb ztrudnonych sę ne zmen), 0,5 - elstyczność produkcj względem prcy, tj. jeżel lczb ztrudnonych wzrośne o %, to produkcj wzrośne średno o 0,5%.

Przykłd Jeżel ustlmy produkcję n pewnym pozome ( 0 ), to możn oszcowć welkość kptłu prcy, które nm ją zpewną: 0 0 K L 0 orz: np. jeżel ztrudnono 707 osób, wrtość produkcj m wyneść,05 mln zł, to wrtość kptłu pownn wynosć: K 4,9 mln złotych (przy ne zmenonym ztrudnenu). 0,45 L 0,5 050 0, 707 45 3,36 0 4,9 K

CES - Constnt Elstcty of Substtuton Funkcj o stłej elstycznośc substytucj. Jest uogólnenem modelu Cobb-Dougls, chocż trudno szcowć jej prmetry: gdze: +...+ k =. Model produkcj CES c c 0( W njprostszej postc jest to model dwuczynnkowy: gdze: oznczen są tke sme jk poprzedno,,, b, c - prmetry, przy czym: c (,0) (0,). Jest to model nelnowy ne stneje trnsformcj przeksztłcjąc go n lnowy. c ( K L c ) b c e k c k ) b c e

Dl pewnych dnych uzyskno model: Możn oblczyć o le wzrośne produkcj, jeżel ztrudnene wzrośne o %, wrtość środków trwłych ne ulegne zmne. Wtedy: ztem, gdy w beżącym okrese produkcj wynos 87 mln zł, ztrudnene 70 osób, to: węc: c b b L c Przykłd 0,707 0,707 (,0955K 0,6665L 0,6665 0,353 L L 0,8950 % 87 b c b L 0,707 0,8950 0,7064% c 70 ) 0,707 0,8950 0,707 0,353 Wzrost o 0,7064%.

Możn oblczyć o le wzrośne produkcj, jeżel ob czynnk produkcj wzrosną jednocześne o 5%. Wtedy w przyblżenu: Przykłd gdze k ozncz krotność wzrostu (czyl o (k ) 00%). Czyl: b k 0,8950,05 czyl produkcj wzrośne o 4,463%. Proces produkcyjny chrkteryzuje sę mlejącym przychodm względem skl produkcj. k b 0,04463

Anlz wydjnośc prcy Anlz może być prowdzon w odnesenu do: - ndywdulnej wydjnośc prcy, - zespołowej wydjnośc prcy. Przedmotem bdń jest poszukwne zleżnośc przyczynowo - skutkowych określjących pozom ksztłtown sę wydjnośc prcy wyznczne loścowych efektów oddzływn poszczególnych czynnków n wydjność prcy.

Model wydjnośc prcy Zleżność wydjnośc prcy od weku prcownk jest wyrżn z pomocą funkcj: W e gdze: W - wydjność, T wek prcownk, u - skłdnk losowy. Jest to funkcj nelnow nleży ją sprowdzć do postc lnowej przez logrytmowne: ln( W) Dje to model lnowy: y b 0 0 T T T 0 b x b x T

Dl pewnych dnych uzyskno model: W e Możn oblczyć optymlny wek prcownk (tj. wek, w którym osąg mksymlną wydjność). Oblczmy pochodną cząstkową W względem T: dw e dt W (0,308,855 0,308T przyrównujemy do zer: dw dt 0 Przykłd,855 0,308T 0,00T 0,00T 0,0044T ) 0,308 (0,308 0,0044T 0 0,00T ) T * 30

Przykłd Jego mksymln wydjność jest wtedy równ:,855 W mx e 0,308 30 0,00 30 W mx 6,4% wykonn normy.

Ekonometryczn nlz kosztów Przedmotem jest nlz prwdłowośc, jke występują w zkrese ksztłtown sę pozomu kosztów włsnych produkcj w zleżnośc od skl produkcj różnych czynnków techncznych, orgnzcyjnych ekonomcznych określjących wrunk prcy przedsęborstw. W zleżnośc od potrzeb, nlz może dotyczyć: - cłkowtych kosztów włsnych produkcj, - kosztów jednostkowych (lorz kosztów cłkowtych welkośc produkcj).

Może meć postć welomnową: gdze: K - koszt, Model kosztów K b 0 bq bq Q - welkość produkcj. Przykłd: Koszt wydobyc węgl w pewnej kopln ze względu n mesęczne wydobyce jest opsny funkcją: K 44,4380 64,63Q 9,6743Q Prmetr b 0 = 44,438 ozncz tzw. koszt stły, wyrżene 64,63Q 9,6743Q reprezentuje koszty zmenne, uzleżnone od skl produkcj.

Możn wtedy oblczyć koszt cłkowty wydobyc np. 5 tys. ton węgl: K 44,4380 Wynos on 709 tys. zł. Model kosztów 64,63 9,6743 709,4 Ntomst koszt jednostkowy k to lorz kosztu cłkowtego welkośc wydobyc: 5 5 k K 709,4 4,88zł tonę Q 5 /

Możn tkże oblczyć optymlną z punktu wdzen kosztów jednostkowych welkość wydobyc. Funkcj kosztów jednostkowych m postć: Optymlne wydobyce to tke, gdy osąg on mnmum. Lczymy pochodną cząstkową k względem Q przyrównujemy do zer: dk dq czyl dl Q 3,8639 tys. ton. Przykłd 44,4380 k 64,63 9, 6743Q Q 0 44,4380 44,4380 Q 9,6743Q 9,6743 0 Q 0 3,8639

Przykłd Ten mnmlny koszt wynos: k 44,4380 3,8639 64,63 9,6743 3,8639 39,3850 czyl 39,4 tys. zł

Funkcj popytu jest to funkcj wyrżjąc zleżność pozomu popytu od zespołu czynnków ekonomcznych pozekonomcznych wpływjących n ksztłtowne sę decyzj konsumentów, co do zkupu dóbr konsumpcyjnych n rynku. Klsyfkcj: Modele popytu mkrofunkcje popytu: pozwlją merzyć zleżność popytu wększych zborowośc konsumentów od tkch czynnków, jk: pozom dochodów, relcj cen popyt tychże konsumentów n nne dobr. mkrofunkcje popytu: wyrżją prwdłowośc ksztłtown sę popytu pojedynczych konsumentów lub rodzn w zleżnośc od dochodu, skłdu demogrfcznego, proflu zwodowego społecznego rodzny.

Njczęścej funkcje mkroekonomczne mją postć krzywych Engl (krzywych potrzeb), które wyrżją zleżność mędzy popytem (wydtkm) n dne dobro, czy usługę () dochodm konsumentów (). Może to być model: - potęgowy: - hperbolczny: - Tornqust: Modele popytu u 0 0 ) dl dóbr perwszej potrzeby: 0 u

- Tornqust: Modele popytu ) dl dóbr wyższego rzędu: 3) dl dóbr luksusowych: ( 3) Przy czym: - wydtk n dne dobro lub grupę dóbr, - dochody gospodrstw. - pozom, do którego wydtk n dne dobro rosną (pozom nsycen), 3 - pozom dochodów, przy którym pojwją sę wydtk n dne dobro. 3

W pewnej grupe osób wydtk n kulturę opsno jko funkcję Tornqust drugego rodzju dochodów. Po estymcj uzyskno model: Interpretcj: Modele popytu 670( 430) 6690 Wydtk n kulturę pojwją sę jeżel mesęczny dochód n osobę osągne pozom 430 zł będą rosły w mrę wzrostu dochodów ż do pozomu 670 zł.