WZORY EKONOMETRIA

Metody doboru zmiennych

Metoda momentów

Regresja prosta

Źródło zmienności	Suma kwadratów	Liczba stopni swobody	Średnie kwadraty	Iloraz F	Istotność F
Regresja	SSR	1		Femp=	P(F1,n-2≥Femp)
Błąd	SSE	n-2
Razem	SYY	n-1

H0: β1=0		Hipotezę H0 odrzucamy: F­emp­>Fkryt Fkryt= Fα, 1, n-2
				P(F1,n-2≥Femp)< α

Parametr	Współczynnik	Błąd standardowy	t Stat	Istotność t
β0	b0	S(b0)	T0emp=	P(Tn-2 ≥ |T0emp|)
β1	b1	S(b1)	T1emp=	P(Tn-2 ≥ |T1emp|)

REGRESJA WIELORAKA

`

REGRESJA NIELINIOWA

L(x, ၬ) = f(x) + სၬ,g(x)ჱ

Oznaczenia:

i , j - numer gałęzi, i = 1, 2, …, n; j = 1, 2, …, n

X_i - wartość produktu globalnego i - tej gałęzi

x_ij - przepływ z gałęzi i do j (wartość produktu wytworzonego w gałęzi i-tej i zużytej w gałęzi j-tej)

Y_i - wartość produktu końcowego i - tej gałęzi

x_0j - płace w gałęzi j -tej

Z_i - zysk j - tej gałęzi

Z_j = X_j - K_j

i

X_i

x_ij

Y_i

1

2

3

1

500

50

195

0

255

2

300

100

0

90

110

3

150

80

45

15

10

x_0j

200

30

15

Z_j

70

30

30

X_j

500

300

150

popyt PPi = 245, 190, 140 PGi = 500, 300, 150 Produkcja KMj = 230, 240,105 Kj = 430, 270,120 Dj = 270, 60, 45

model leontiefa (ML)

X_i = x_i1 + x_i2 + x_i3 + … + x_in + Y_i

(I -A)· X = Y

(I -A)^-1· Y = X

Przykład:

i

X_i

x_ij

Y_i

1

2

3

1

500

50

195

0

255

2

300

100

0

90

110

3

150

80

45

15

10

x_0j

200

30

15

Z_i

70

30

30

X_j

500

300

150

Prognoza I-go rodzaju:

Y =(I -A)· X

Prognoza II-go rodzaju:

X =(I -A)^-1· Y

Prognoza mieszana:

Układ równań wynikający ze wzoru X =(I -A)^-1· Y lub X =(I -A)^-1· Y

---