---

Overview

Zad1
Zad2
regresjazad3
regresjazad3(2)
regres.zad3(3)
Zad3
dane3
Zad4
Zad5
1
2
3

---

Sheet 1: Zad1

Dane są obserwacje następujących zmiennych
X1	- liczba wydanych książek i broszur (w mln egzemplarzy)
X2	- produkcja papieru ( w tys. ton)
X3	- liczba bibliotek pbulicznych
X4	- liczba studentów w uczelniach wyższych (w tys.)
X5	- liczba uczniów w szkołach średnihc (w tys.)
X6	- liczba uczniów w szkołach podsatwowych (w tys.)
X7	- liczba abonentów telewizyjnych (w tys.)
X8	- liczba widzów w konach (w tys.)
X9	- liczba chorych w szpitalach
Rok	X1	X2	X3	X4	X5	X6	X7	X8	X9
1970	112,2	764	8621	331	537	5389	4215	137,6	3263
1971	131,1	839	8666	348	578	5186	4709	140,4	3414
1972	137,6	899	8725	364	609	4978	5200	136,1	3487
1973	135,8	940	8852	398	639	4779	5687	140,7	3610
1974	139,5	969	8950	427	649	4306	6100	142,7	3717
1975	143,9	981	8974	468	622	4448	6472	140,8	3848
1976	159,5	1046	9060	491	582	4327	6820	144,2	3929
1977	149,7	1081	9128	491	538	4257	7170	131,6	4075
1978	143,7	1070	9199	485	401	4217	7174	116,1	4179
1979	151,2	1010	9252	469	450	4217	7708	107,9	4224
1980	147,1	1033	9315	454	415	4260	7954	97,5	4356
1981	133,9	909	9355	426	393	4342	8188	100,1	4136
1982	178,1	965	9442	397	381	4465	8347	89,4	4344
1983	194,9	1026	9572	370	375	4327	8542	108,1	4495
1984	229,8	1042	9728	350	375	4771	8765	127,6	4588
1985	246,3	1071	9899	341	383	4928	9468	107,1	4571
1986	249,4	1100	10000	334	400	5058	9692	94,1	4605
1987	267,6	1158	10129	343	422	5165	9868	95,3	4611
1988	245,3	1220	10248	356	444	5213	10031	96,4	4622
1989	215,6	1164	10313	378	463	5257	10055	69,6	4520
1990	175,6	924	10269	404	494	5301	9919	32,8	4597
1991	125,5	949	9936	428	549	5323	9809	20,9	4680
1992	125,6	1031	9770	496	607	5324	10043	13,3	4742
1993	102,5	1070	9605	584	660	5288	10111	14,9	4934
Należy oszacować parametry modelu:
Żródło: Dziechciarz (red) 2002 s.193

---

Sheet 2: Zad2

Na podsatwie poniższych informacji:
X1	- liczba wydanych książek i broszur (w mln egzemplarzy)
X2	- produkcja papieru ( w tys. ton)
X3	- liczba bibliotek pbulicznych
X4	- liczba studentów w uczelniach wyższych (w tys.)
X5	- liczba uczniów w szkołach średnihc (w tys.)
X6	- liczba uczniów w szkołach podsatwowych (w tys.)
X7	- liczba abonentów telewizyjnych (w tys.)
X8	- liczba widzów w konach (w tys.)
X9	- liczba chorych w szpitalach
Rok	X1	X2	X3	X4	X5	X6	X7	X8	X9
1970	112,2	764	8621	331	537	5389	4215	137,6	3263
1971	131,1	839	8666	348	578	5186	4709	140,4	3414
1972	137,6	899	8725	364	609	4978	5200	136,1	3487
1973	135,8	940	8852	398	639	4779	5687	140,7	3610
1974	139,5	969	8950	427	649	4306	6100	142,7	3717
1975	143,9	981	8974	468	622	4448	6472	140,8	3848
1976	159,5	1046	9060	491	582	4327	6820	144,2	3929
1977	149,7	1081	9128	491	538	4257	7170	131,6	4075
1978	143,7	1070	9199	485	401	4217	7174	116,1	4179
1979	151,2	1010	9252	469	450	4217	7708	107,9	4224
1980	147,1	1033	9315	454	415	4260	7954	97,5	4356
1981	133,9	909	9355	426	393	4342	8188	100,1	4136
1982	178,1	965	9442	397	381	4465	8347	89,4	4344
1983	194,9	1026	9572	370	375	4327	8542	108,1	4495
1984	229,8	1042	9728	350	375	4771	8765	127,6	4588
1985	246,3	1071	9899	341	383	4928	9468	107,1	4571
1986	249,4	1100	10000	334	400	5058	9692	94,1	4605
1987	267,6	1158	10129	343	422	5165	9868	95,3	4611
1988	245,3	1220	10248	356	444	5213	10031	96,4	4622
1989	215,6	1164	10313	378	463	5257	10055	69,6	4520
1990	175,6	924	10269	404	494	5301	9919	32,8	4597
1991	125,5	949	9936	428	549	5323	9809	20,9	4680
1992	125,6	1031	9770	496	607	5324	10043	13,3	4742
1993	102,5	1070	9605	584	660	5288	10111	14,9	4934
Żródło: Dziechciarz (red) 2002 s.193
Proszę
- określić typ
- zbadać identyfikowalność
- oszacować parametry modelu postaci:

---

Sheet 3: regresjazad3

PODSUMOWANIE - WYJŚCIE
Statystyki regresji
Wielokrotność R	0,370849211309849
R kwadrat	0,137529137529137
Dopasowany R kwadrat	0,02972027972028
Błąd standardowy	1,59508277035678
Obserwacje	10
ANALIZA WARIANCJI
	df	SS	MS	F	Istotność F
Regresja	1	3,24568764568764	3,24568764568764	1,27567567567567	0,291430617307221
Resztkowy	8	20,3543123543124	2,54428904428904
Razem	9	23,6
	Współczynniki	Błąd standardowy	t Stat	Wartość-p	Dolne 95%	Górne 95%	Dolne 95,0%	Górne 95,0%
Przecięcie	6,37296037296037	1,98892082376816	3,20423030258505	0,012532436304266	1,7865007325463	10,9594200133744	1,7865007325463	10,9594200133744
U	-0,275058275058275	0,243531182664181	-1,12945813365334	0,291430617307222	-0,836642188869098	0,286525638752548	-0,836642188869098	0,286525638752548
SKŁADNIKI RESZTOWE - WYJŚCIE
Obserwacja	Przewidywane X	Składniki resztowe
1	3,34731934731935	0,652680652680652
2	3,34731934731935	-1,34731934731935
3	3,8974358974359	-0,897435897435898
4	4,17249417249417	-0,172494172494172
5	3,8974358974359	1,1025641025641
6	4,72261072261072	2,27738927738928
7	4,17249417249417	0,827505827505828
8	4,997668997669	1,002331002331
9	4,44755244755245	-0,447552447552448
10	4,997668997669	-2,997668997669

---

Sheet 4: regresjazad3(2)

PODSUMOWANIE - WYJŚCIE
Statystyki regresji
Wielokrotność R	0,936105594490328
R kwadrat	0,87629368403609
Dopasowany R kwadrat	0,840949022332115
Błąd standardowy	1,22128814122946
Obserwacje	10
ANALIZA WARIANCJI
	df	SS	MS	F	Istotność F
Regresja	2	73,959186932646	36,979593466323	24,792815712183	0,00066584256946
Resztkowy	7	10,440813067354	1,49154472390772
Razem	9	84,4
	Współczynniki	Błąd standardowy	t Stat	Wartość-p	Dolne 95%	Górne 95%	Dolne 95,0%	Górne 95,0%
Przecięcie	-1,52118834016833	3,33085105651554	-0,456696596262599	0,66172286246029	-9,39739952470514	6,35502284436848	-9,39739952470514	6,35502284436848
W	0,374523702790541	0,09467740506516	3,95578757711813	0,005491180340438	0,150647214756512	0,59840019082457	0,150647214756512	0,59840019082457
X	-1,19578747647006	1,46667482292087	-0,815305109068868	0,441751055873373	-4,66392233100555	2,27234737806542	-4,66392233100555	2,27234737806542
SKŁADNIKI RESZTOWE - WYJŚCIE
Obserwacja	Przewidywane Y	Składniki resztowe
1	4,9627927826964	0,037207217303597
2	5,33731648548695	-1,33731648548695
3	5,0540177070492	0,945982292950799
4	7,72129608875939	1,27870391124061
5	7,30115992379245	0,698840076207553
6	7,81252101311218	-0,812521013112183
7	10,3429620082932	-1,34296200829318
8	11,2288468004035	-1,22884680040346
9	11,8866692816317	1,11333071836826
10	12,3524179087751	0,647582091224923

---

Sheet 5: regres.zad3(3)

PODSUMOWANIE - WYJŚCIE
Statystyki regresji
Wielokrotność R	0,93049264210197
R kwadrat	0,865816557005904
Dopasowany R kwadrat	0,827478430436162
Błąd standardowy	0,255631251489572
Obserwacje	10
ANALIZA WARIANCJI
	df	SS	MS	F	Istotność F
Regresja	2	2,95156864283313	1,47578432141656	22,5836949917435	0,000885006089856
Resztkowy	7	0,457431357166873	0,065347336738125
Razem	9	3,409
	Współczynniki	Błąd standardowy	t Stat	Wartość-p	Dolne 95%	Górne 95%	Dolne 95,0%	Górne 95,0%
Przecięcie	2,70944042754848	0,741166051732319	3,65564561573716	0,008116986950925	0,956861207641877	4,46201964745507	0,956861207641877	4,46201964745507
X	0,057454203687796	0,252583831392652	0,227465880816736	0,8265623414938	-0,539811649420963	0,654720056796554	-0,539811649420963	0,654720056796554
Y	-0,20961286702824	0,052913055860748	-3,96145835122208	0,005451492505714	-0,3347323621084	-0,08449337194808	-0,3347323621084	-0,08449337194808
SKŁADNIKI RESZTOWE - WYJŚCIE
Obserwacja	Przewidywane Z	Składniki resztowe
1	1,86149277148941	0,03850722851059
2	1,78298778437745	0,017012215622549
3	1,87397736187381	-0,273977361873809
4	1,3306847472823	0,369315252717696
5	1,40294743920206	-0,102947439202062
6	1,3431693376667	-0,043169337666704
7	0,781149837498599	0,218850162501401
8	0,642866748851283	0,257133251148717
9	0,473372184242968	-0,273372184242968
10	0,40735178751541	-0,20735178751541

---

Sheet 6: Zad3

Dana jest macierz obserwacji zmiennych
t	X	Y	Z	U	W
1	4	5	1,9	11	28
2	2	4	1,8	11	29
3	3	6	1,6	9	30
4	4	9	1,7	8	38
5	5	8	1,3	9	36
6	7	7	1,3	6	40
7	5	9	1	8	45
8	6	10	0,9	5	50
9	4	13	0,2	7	50
10	2	13	0,2	5	53
Proszę								xt		yt
- określić typ											Model rekurencyjny
- zbadać identyfikowalność
- oszacować parametry modelu postaci:
równ1
t	X	U
1	4	11
2	2	11
3	3	9
4	4	8
5	5	9
6	7	6
7	5	8
8	6	5
9	4	7
10	2	5
równ2
t	Y	W	X
1	5	28	3,34731934731935
2	4	29	3,34731934731935
3	6	30	3,8974358974359
4	9	38	4,17249417249417
5	8	36	3,8974358974359
6	7	40	4,72261072261072
7	9	45	4,17249417249417
8	10	50	4,997668997669
9	13	50	4,44755244755245
10	13	53	4,997668997669
równ3
t	Z	X	Y
1	1,9	3,34731934731935	4,9627927826964
2	1,8	3,34731934731935	5,33731648548695
3	1,6	3,8974358974359	5,0540177070492
4	1,7	4,17249417249417	7,72129608875939
5	1,3	3,8974358974359	7,30115992379245
6	1,3	4,72261072261072	7,81252101311218
7	1	4,17249417249417	10,3429620082932
8	0,9	4,997668997669	11,2288468004035
9	0,2	4,44755244755245	11,8866692816317
10	0,2	4,997668997669	12,3524179087751
	i regresja dla z

---

Sheet 7: dane3

okres	X	Y	Z	U	W
1	4	5	1,9	11	28
2	2	4	1,8	11	29
3	3	6	1,6	9	30
4	4	9	1,7	8	38
5	5	8	1,3	9	36
6	7	7	1,3	6	40
7	5	9	1	8	45
8	6	10	0,9	5	50
9	4	13	0,2	7	50
10	2	13	0,2	5	53

---

Sheet 8: Zad4

Na podsatwie poniższych danych
Rok	Y	X1	X2	X3	X4
2000	5,48	6,29	3,05	13,86	34,50
2001	0,25	5,42	2,26	14,06	35,68
2002	0,64	8,17	2,20	11,20	36,74
2003	0,92	11,38	2,76	9,93	46,42
2004	0,10	9,67	2,19	11,27	43,37
2005	0,05	8,82	1,66	7,66	48,82
2006	0,96	10,90	1,48	10,59	54,66
2007	0,72	12,91	1,20	6,45	60,09
2008	0,77	16,08	0,80	8,97	60,91
2009	0,90	15,63	0,79	6,17	64,07
2010	0,21	18,11	0,76	6,00	60,28
2011	0,84	18,20	0,85	7,01	51,58
- proszę zbudować postać zredukowaną modelu
- proszę oszacować parametry modelu za pmoocą odpowiedniej metody.

---

Sheet 9: Zad5

Na podstawie danych udostepnionych w programie GRETL oszacuj parametry model postaci:
za pomocą 2KMNK

---

Sheet 10: 1

Po oszacowaniu otrzymano model postaci:
Wyznaczyć mnozniki opóżnione skumulowane i pełne opisujące reakcję zmiennych współzależnych
ze zmienną egzmogeniczną x1

---

Sheet 11: 2

Zadanie 2.

Zbudowano model objaśniający kształtowanie się dochodów i cen:

yt = a21pt + b11wt + e1t

pt = a12yt + b22kt + e2t

gdzie:

yt – przeciętne dochody ogółem w okresie t (w tys. zł)

pt  – ceny w okresie t (w punktach)

wt – przeciętne wynagrodzenie w okresie t (w tys. Zł)

kt – koszty produkcji w okresie t (w tys. Zł)

Po oszacowaniu parametrów model przyjął postać standardową:

= 0,2pt + 0,7wt   +0,2pt-1

= 1,5yt + 0,875kt  +0,6yt-1

1)      Wyznacz parametry modelu w postaci zredukowanej.

2)      Sprawdź stabilność modelu.

3)      Wyznacz i zinterpretuj:

a)      mnożniki bezpośrednie,

b)      mnożniki pośrednie dla s = 1, s = 3 i s = 5;

c)      mnożniki całkowite dla s = 4.

---

Sheet 12: 3

Po oszacowaniu parametrów na próbie obejmujące dane roczne z okresu od 1960 do 1993 roku, otrzymano następującą jego postać:
gdzie:
lpyzt – deflator kosztów utrzymania (logarytm naturalny), 1990=100
lwut  – przeciętne roczne wynagrodzenie w gospodarce (logarytm naturalny),
lpmt – deflator importu (logarytm naturalny),
lzt – wydajność pracy (logarytm naturalny),
izzt – indykator nierównowagi na rynku pracy (logarytm naturalny).
1)      Wyznacz parametry modelu w postaci zredukowanej.
2)      Sprawdź stabilność modelu.
3)      Wyznacz i zinterpretuj:
a)      mnożniki bezpośrednie,
b)      mnożniki pośrednie dla s = 1, s = 3 i s = 5;
c)      mnożniki całkowite dla s = 4.