1 Rettevejledning til Solow-modellen med sundhed

Størrelse: px
Starte visningen fra side:

Download "1 Rettevejledning til Solow-modellen med sundhed"

Transkript

1 Reevejlednng l Solow-modellen med undhed Der var nogle rykfejl opgaveeken, om blev ree på undervnnghjemmeden. Trykfejlene lgnngerne () og (4) har næppe vold problemer, hvormod fejlene øvere lgnng på. 4 am lgnng (5) kan have være mere problemake, åfrem de uderende kke har checke hjemmeden. Bevarelen af de relevane pørgmål bør derfor bedømme overbærende, åfrem de fremgår, a de uderende kke har være opmærkom på rykfejlene. Som udgangpunk for bevarelen kan modellen opkrve gen: Y (A L ), 0 <<, 0 <<, + <. () Y, 0 < < (2) + Y δ, 0 < < (3) L + (+n) L (4) A + (+g) A (5) Spørgmål. Fakoraflønnngerne er gve ved: w ( ) L r j A A ( ) k z (A L ) k z (A L ) z (Den de omkrvnng l lde-varable behøver kke a ndgå en bevarele, men er medage, ford den bruge Spørgmål 3 l a ve a økonomen følger balancere væk eady ae). Inuon: fakoraflønnnger er lg margnalproduk fa. fuldkommen konkurrence. For hver udryk e de, a en øgnng af komplemenære npufakorer eller en k

2 Reevejlednng Ekamen januar øgnng af TFP (A ) vl øge produkveen mh. den pågældende npufakor og hermed aflønnngen. Lønandele følger af a dvdere amle fakorndkom med Y : w L Y ( ) L A ( ) (A L ) r Y (A L ) (A L ) j (A L ) (A L ) Spørgmål 2. Af () følger ỹ k z af (2) følger z ỹ. Den de nda den føre gver: ỹ k ( ỹ ) ỹ k For a udlede ranonlgnngen omkrve kapalakkumulaonlgnngen: + Y +( δ) k + ³ ỹ +( δ) ( + n)(+g) k k +( δ) ( + n)(+g) k (6) Bev for konvergen: Bemærk a k + k ( + n)(+g) k For a konruere de ædvanlge dagram kræve:. urven kærer (0,0). Dee e ved a ndæe k 0(6) +( δ) > 0 2. ældnng ørre end nul (e ovenående udryk for hældnngen) Der er flere måder a ve, a ovenående dfferenlgnng medfører konvergen mod abl eady ae. F.ek. kan enen 3. eller 4. udkfe med e krav om a der er en enydg kærng med 45-graderlnen. Alernav kan både 3. og 4. udkfe med krave om enydgkærngamekravomahældnngen evaluere eady ae er mndre end.

3 Reevejlednng Ekamen januar ældnngen konvergerer mod en konan mndre end en når k : lm k + k k ( δ) < 2 ( + n)(+g) Bengelen ( δ) < er den amme, om den der kræve for a ranonlgnngen for Solow-modellen uden undhedydeler (kapel 5 penumbogen) er (+n)(+g) abl. Punk 3. kan ev. udkfe med krave om eken af e menngfuld k k k + eller med bengelen om a hældnngen evaluere eady ae er under en. 4. ældnngen er ørre end en når k går mod 0. De e a lm k + k k 0 hv < 0 <. Dee gver de ædvanlge ranondagram (e f.ek. Fgure 5.2 penumbogen) og konvergen kan ve grafk. Seady ae: Indæele af k k + ranonlgnngen gver: k k ( + n)(+g) +( δ) k + ( + n)(+g) ( δ) k + k k k + De e a for a k > 0 må > 0 være opfyld, hvlke er de amme om ( δ) < der kræve bengele 3. ovenfor. Bekrvelen af konvergenproceen med ord: Anag f.ek. a økonomen arer ˆk 0 < k (+n)(+g).ervlmargnalproduke 2 Bemærk a de føre led pareneen udrykke for hældnngen gr mod nul de ekponenen er negav: < 0 <, hvlke ald gælder.

4 Reevejlednng Ekamen januar mh. kapal være lav og derfor vl opparngeffeken overge effeken fra kapaldlluon og -nedldnng, ålede a k er vokende. Eferhånden om k ger vl den margnale effek af en ekra enhed kapal blve mndre, og vækraen k vl gå mod nul. For a fnde eady ae nveaue for ỹ ndæe ỹ k : ³ k ỹ ỹ (+ ) Ide ỹ k,erỹ en monoon, pov funkon af k, hvorfor konvergen af k medfører konvergen af ỹ. ³ Spørgmål 3. Bemærk a z ỹ. Seady ae-udryk for fakoraflønnnger beregne: n+g+δ+ng w A ( ) ³ k ( z ) A ( ) r ³ k w A ( ) w A ( ) ( z ) Ã r j ( )( )+ Ã ( )+( ) ( )!!

5 Reevejlednng Ekamen januar j ( )( )+ ( )+( ), de udryk for k og z er nda hvor de er nødvendg. /Y eady ae fnde:! Ã k k ³ k Y ỹ ³ k. Ved ndæele af udrykke for k få: Y Forbrug per effekv arbejder er gve ved c ( )ỹ ( ) Derved blver eady ae vækbanen for forbrug per arbejder: c A ( ) For a opfylde balancere væk kal (jævnfør penumbogen de 54). BNP per arbejder, forbrug per arbejder, reallønnen og kapalneneen voke med amme vækrae. De e af ovenående udryk for c og w a de voker med amme vækrae om A, g. Day A ỹ og k A k,hvorafỹ og k er konane, må y og k ogå voke med g. 2. Arbejdyrken L voke med n, hvlke følger dreke af (4). 3. BNP, forbrug og kapalbeholdnngen voke med g + n. For en gven varabel, X gælder de: X x L.Brugaflog-dff rcke dkre d gver g X g x + g L g + n eady ae. Ved udkfnng af X med hhv. Y, C og få de a hver af de voker med g + n eady ae. 4. Realrenen være konan. Dee følger af udrykke for r udled ovenfor.

6 Reevejlednng Ekamen januar Spørgmål 4. Makmerng af forbrug per effekv arbejder: c ( ) ln c 0 (7) + ( ) ( ) ( ) ( ) ln c ( ) ( ) 0 (8) + ( ) ( ) ( ) ( ) Dvder (7) med (8): Indæ (9) og oler: Indæele (9) gver ( ) ( ) ( ) ( ) Inuonen bag de o effeker på forbruge af en gnng :Denføreeffek går gennem y. er vl e højere nveau af undhedudgfer øge produkveen hvorved y og dermed c ger.denandeneffek er, a når opparngen ger er der mndre l forbrug. (9) Spørgmål 5. Seady ae-vækbanen for BNP per arbejder er: y A

7 Reevejlednng Ekamen januar ag ln: ln y lna + (ln ln ()) + ln En gnng eller vl påvrke eady ae BNP per arbejder pov. Inuon: Mere opparng fyk kapal øger kapalneneen eady ae hvorved den margnale produkve af hver arbejder og hermed oupu per arbejder ger. øjere gver flere undhedudgfer og herved øge effekve og oupu per arbejder. Mere n vl få eady ae kapalneneen l a falde gennem øge kapaldlluon, alå flere arbejdere l amme mængde kapal. Lavere kapalnene beyder lavere margnalprodukve af hver arbejder, og dermed lavere oupu per arbejder. Spørgmål 6. V anager a alle nkluderede lande der er medage regreonen:. Er eady ae 2000, 2. ar amme A og 3. ar amme g +δ +ng om æe l 0,075. De anageler gver anlednng l følgende emaonlgnng: ln y 00 β 0 + β ln ln n +0, β 2 ln de OLS gver 3 β og β 2 ln y 00 0, 03 +, 25 (0,5) ln ln n +0, , 78 ln, adj R 2 0, 6 (0,23) 3 Angående valg af lande der er med regreonen: Fre af landene fra abellen l denne opgave har kke daa for BNP per arbejder 2000, hvlke fremgår af noerne ud for de pågældende lande landekoder. I ede for 2000-daa er daa for e af de foregående år nda. I penumbogen beyder dee a de lande fraorere daa der ndgår l fremllng af regreoner af eady ae lgnngen (men kke daa l fremllng af konvergenlgnngen). Da der kke er lag væg på denne dealje penum forvene de kke a de uderende fraorerer de lande. v de gør få mdlerd flg. regreon: ln y00 0, 20 +, 22 ln ln n +0, , 84 ln (0,6) (0,24) De e a emaerne kke ændrer g ynderlg, og alle kvalave konkluoner bbeholde da ogå.

8 Reevejlednng Ekamen januar Ifølge eoren kulle β β 2 0, 25, og de e a både β og β 2 lgger udenfor konfdennervaller. Udfra de emerede koeffcener kan og fnde: β β 2 β β 2 β 2 β β 2 β 2 +β + β 2 β +β + β 2 Indæele af ˆβ, 25 og ˆβ 2 0, 78 gver 0, 4 og 0, 26. Dv. der er amme problem om ved amme emaonerne den generelle Solowmodel kapel 5: er al for høj. De er vær a vurdere om modellen klarer g bedre, da den eorek mplcerede værd for har ændre g. Godnok er adj. R 2 6% mod 55% emaonen kapel 5, men de er vær a konkludere noge på baggrund af å må forkelle R 2. I Solowmodellen med humankapal kapel 6 når eorek forudage værder og emerede værder væenlg æere på hnanden end den denne opgave beragede model. Adj. R 2 nårogåoppåca. 0,80, hvlke er mege høj. Den opmærkomme uderende bemærker a probleme med for høj emere er de amme om den generelle Solowmodel og mulgv kan løe ved nkluderng af humankapal (ålede a modellen både nkluderer humankapal og undhedydeler). Probleme yne a være a opparngkvoer humankapal og fyk kapal er æ korrelerede, ålede a ved udeladele af humankapal vl emae for β være opad baed. Da de uderende har begræne erfarng med OLS, vl de kun være de ekra opmærkomme, om kommer med en ådan kommenar. Spørgmål 7. Lnearerng ager udgangpunk (3) fra penumbogen (de uderende kal elvfølgelg elv forklare hvordan man kommer frem l denne lgnng): ln k + ln k G 0 (k ) ³ln k ln k (0)

9 Reevejlednng Ekamen januar ³ k de G ln k + er defnere om højreden af (6). De e a den ỹ k ln ỹ + ln ỹ og venreden af (0) få er ln ỹ ³ln k ln k. v dee ndæe på højre ln ỹ + ln ỹ G 0 (k )(lnỹ ln ỹ ) () En lneær føreordendfferenlgnng ln ỹ om er abl og konvergerer mod ln ỹ den 0 <G 0 (k ) <. Trækln ỹ fraoglægln ỹ l () for a få: ln ỹ + ln ỹ ³ G 0 (k ) (ln ỹ ln ỹ ) (2) onvergenhagheden kan nu udrykke ved λ ³ G 0 (k ³ k ) ( + n)(+g) +( δ) λ ( + n)(+g) λ λ ( + n)(+g) λ ( + n)(+g) ( + n)(+g) λ ( + n)(+g) λ om approkmere med + +( δ) +( δ) ()+( δ) +n + g + ng n + g + ng + δ ( + n)(+g) λ () ( δ) () () (n + g + δ)

10 Reevejlednng Ekamen januar Svarende l (36) penumbogen kapel 5: ln ỹ + λ ln ỹ +( λ)lnỹ Lø for T,frarækln ỹ 0 og del med T gver penumbogen (38) ln y T ln y 0 T ln A T ln A 0 T + ( λ)t T (ln A 0 +lnỹ ln y 0 ) Indæ ln ỹ : ln y T ln y 0 T ln A T ln A 0 + T ln A 0 + ( λ)t T (ln ln ()) + ln ln y 0 Inuon bag ammenhængen med de rukurelle varable: E fald de nale ndkomnveau, y 0, vl al ande lge øge væken. Jo længere væk økonomen er fra eady ae, deo ørre vl neoeffeken af kapalopparng være og deo hurgere vl BNP per arbejder voke. En gnng eller eller e fald n vlfåvækenlage.inuonen er a de øger produkveen eady ae jævnfør pm 5, hvorved afanden l eady ae blver øge og væken dermed øge. (Alernav kan nuonen forklare ved den dreke effek en ændrng af de forkellge varable har på væken. F.ek. a en gnng beyder mere opparng, hvlke øger effeken af øge kapal og hermed væken) Spørgmål 8. OLS-emaon gver: g y , 04 0, ,007 ln y 60 +0, 095 0,0025 ln ln n +0, 075 0, 0057 ln 0,004 De e a koeffcenen foran ln kke er gnfkan, men de o andre emaer er. Som de anyde opgaven er probleme, a daa for er beregne om en gennemn af undhedudgfer fra årene Gve a mange lande har ændre dere undhedudgfer om procen af BNP gennem peroden , vl de have or beydnng, om man bruger gennemne fra (om de er lfælde med daa for, og

11 Reevejlednng Ekamen januar 2007 n) eller gennemn fra I lfælde med eady aelgnngen er gennemn fra fakk de bede mål, da v forøger a forklare BNP Når de er konvergenlgnngen der kal emere, vl v forklare den gennemnlge væk fra , hvorfor måden er defnere på dee daaæ er uhengmæg. Dee er en plaubel forklarng på, a der kke fnde nogen korrelaon denne regreon. Bemærk a dee pørgmål mulgv vl være vær for en del af de uderende, der kke har å mege rune med regreonanalye mv., men bemærk amdg, a der er gve e relav krafg hn opgaveeken. Spørgmål 9. En fornufg kalbrerng vl være /6og /3. Udregnngerne l modellen med humankapal er gve appendk. De kal underrege a de på ngen måde kan forvene af de uderende a de gver g ka med en gennemregnng af modellen. Seady ae-lgnngen blver: ln y lna + (ln ln ()) + (ln ln ()) + ln ln y 00 β 0 + β ln ln n +0, β 2 ln ln n +0, β 3 ln OLS emaon gver 4 ln y 00 0, 6+0, 46 (0,4) ln ln n +0, , 90 (0,) ln ln n +0, , 53 ln, adj. R 2 0, 82 (0,7) Indæele af /6 og /3 gver β β 3 0, 5 og β 2.Alleerndenfor konfdennervalle! De emerede koeffcener kan ogå benye l a beregne emaer 4 Emaonen hvor landene der kke har daa for BNP 2000 ekludere (e noe ) gver: ln y 00 0, , 4 (0,4) ln ln n +0, , 93 (0,0) ln ln n +0, , 6 ln (0,7)

12 Reevejlednng Ekamen januar af, og - e lunngen af appendk: 0, 6, 0, 3 og 0, 8. Emaerne lgger mege æ på eorek apror forvennng. Sammenlgne med pørgmål 6, e de a probleme med for høj korrelaon mellem og y forhold l den eoreke forudgele er lø ved ndførlen af human kapal. Der er ogå ke en klar forbedrng forhold l Solowmodellen med humankapal jævnfør kapel 6, hvor den emerede koeffcen foran (ln ln (n +0, 075)) er gnfkan forkellg fra n eoreke modpar. De vl formenlg kke være nem for de uderende a æe en krk fnger på de emaoner, men e bud på en fornufg kommenar er: De kan måke vrke urealk a værderne af elaceerne produkonfunkonen for kapalydeler og undhedydeler er lge ore. Umddelbar er de måke mere realk a kapal er mere produkv end undhedydeler dv. a >. E blk på abellen denne opgave ver ogå a opparngkvoer kapal er lang ørre end "opparngkvoer" undhed, hvlke underbygger påanden om a kapal er mere effekv (dee gælder elvfølgelg kun økonomer hvor og er mere eller mndre markedbeem, hvlke en højere opparngkvoe bør hænge ammen med en højere elace, jf. Golden Rule). Under alle omændgheder vlle modellen reulaer klar være ærkere, hv kalbrerngen af, og var mere emprk fundere, om f.ek. er lfælde med kalbrerngen Solowmodellen uden undhedydeler. 2 Appendk: Gennemregnng af modellen med human kapal og undhedydeler Y (A L ) ỹ h k z L + (+n) L + Y δ

13 Reevejlednng Ekamen januar Y δy Y ỹ h k ( ỹ ) z ỹ ỹ h k De o dynamke lgnnger oplle: k + ³ỹ +( δ) ( + n)(+g) k h k +( δ) ( + n)(+g) k k + k h k (δ + n + g + ng) ( + n)(+g) k h + ³ ỹ +( δ) ( + n)(+g) h h k +( δ) ( + n)(+g) h h + h h k () ( + n)(+g) h Seady ae når k + 0og h + 0: 0 h k (δ + n + g + ng) k h (δ + n + g + ng) (δ + n + g + ng) k 0 h k k h δ + n + g + ng () h k () h k h k k Da >+ + må < og <, dv. der er konvergen.

14 Reevejlednng Ekamen januar Sæ de o lgnnger lg hnanden δ + n + g + ng k k ( )( ) δ + n + g + ng k ( )( ) ( ) 2 ( ) δ + n + g + ng k ( )2 ( ) ( ) k ( )2 ( ) ( ) ( ) k ( ) k ( )2 ( ) ( )2 ( ) ( ) ( ) h ( ) ( ) + + ( ) ( + ) k ( )( ) k ( ) ( )2 ( ) ( )2 ( ) ( ) ( ) k à h à à h () h Ã! () ( ) () à ( ) ( )! ( ) () ()! + ( )( )! ( )! ( )( ) ( )( ) ( )( )+ ( )( ) (3) ( )( )

15 Reevejlednng Ekamen januar ! Ã h ( )( )+ ( )( ) () ( )( ) ( )+ ( )( ) Ã! h () (4) Indæ (4) og (3) ỹ h ỹ Ã () ỹ ( )+ ( )( ) ỹ ( ) ỹ k :! ( )( ) Ã ( )+ ( )( ) ( ) ( ) Endelg eady ae-lgnng: ( ) Ã ()! ( )( )! + ( )( ) () + ( )+(+) ( )( ) + ln y lna + (ln ln ()) + (ln ln ()) + ln β β 2 β 3 β β 2 β β 2 β β 3 β 3 β

16 Reevejlednng Ekamen januar β 2 β 3 β 2 β 3 ( ) β β 2 β 3 β β β β β β 2 β 3 +β + β 2 + β 3 β

Geometriske afskrivningsrater i NR

Geometriske afskrivningsrater i NR Danmarks Sask MODLGRUPP Arbejdspapr* Grane H. Høegh. jul 22 Geomerske afskrvnngsraer R Resumé: Man vl gerne naonalregnskabsrevsonen 24 gå over l geomerske afskrvnnger. Dee papr beskrver konsekvensen for

Læs mere

Kædning og sæsonkorrektion af det kvartalsvise nationalregnskab

Kædning og sæsonkorrektion af det kvartalsvise nationalregnskab Danmarks Sask Naonalregnskab 9. november 00 ædnng og sæsonkorrekon af de kvaralsvse naonalregnskab Med den revderede opgørelse af de kvaralsvse naonalregnskab 3. kvaral 007 6. januar 008 blev meoden l

Læs mere

Økonometri 1. Avancerede Paneldata Metoder I 24.november F18: Avancerede Paneldata Metoder I 1

Økonometri 1. Avancerede Paneldata Metoder I 24.november F18: Avancerede Paneldata Metoder I 1 Økonometr 1 Avancerede Paneldata Metoder I 24.november 2006 F18: Avancerede Paneldata Metoder I 1 Paneldatametoder Sdste gang: Paneldata begreber og to-perode tlfældet (kap 13.3-4) Uobserveret effekt modellen:

Læs mere

Kvantitative metoder 2

Kvantitative metoder 2 Program for dag: Kvanttatve metoder Den smple regressonsmodel 9. februar 007 Regressonsmodel med en forklarende varabel (W..3-5) Varansanalyse og goodness of ft Enheder og funktonel form af varabler modellen

Læs mere

TALTEORI Følger og den kinesiske restklassesætning.

TALTEORI Følger og den kinesiske restklassesætning. Følger og den knesske restklassesætnng, december 2006, Krsten Rosenklde 1 TALTEORI Følger og den knesske restklassesætnng Dsse noter forudsætter et grundlæggende kendskab tl talteor som man kan få Maranne

Læs mere

En ny mellemfristet holdbarhedsindikator

En ny mellemfristet holdbarhedsindikator En ny mellemfrie holdbarhedindikaor Andrea Øergaard Iveren Danih aional Economic Agen Model, DEAM Peer Sephenen Danih aional Economic Agen Model, DEAM DEAM Arbejdpapir 03: Februar 03 Abrac Arbejdpapire

Læs mere

Kvartalsvise kædede værdier: Aggregering og vækstbidrag

Kvartalsvise kædede værdier: Aggregering og vækstbidrag varalsvse kædede værder: Aggregerng og væksbdrag ædnng med årlg overlap I de danske kvaralsvse naonalregnskab beregnes de kædede værder ved anvendelse af en meode der beegnes som årlg overlap. Den generelle

Læs mere

Slides til Makro 2, Forelæsning oktober 2006 Chapter 5, anden halvdel

Slides til Makro 2, Forelæsning oktober 2006 Chapter 5, anden halvdel DEN FULDSÆNDIGE SOLOW-MODEL Y t = K α t (A t L t ) 1 α, Slides til Makro 2, Forelæsning 7 26 oktober 2006 Chapter 5, anden halvdel r t = αk α 1 t (A t L t ) 1 α = α Ã Kt A t L t! α 1, Ã! α w t =(1 α) Kt

Læs mere

Beregning af strukturel arbejdsstyrke

Beregning af strukturel arbejdsstyrke VERION: d. 2.1.215 ofe Andersen og Jesper Lnaa Beregnng af strukturel arbedsstyrke Der er betydelg forskel Fnansmnsterets (FM) og Det Økonomske Råds (DØR) vurderng af det aktuelle output gap. Den væsentlgste

Læs mere

Økonometri 1 Efterår 2006 Ugeseddel 13

Økonometri 1 Efterår 2006 Ugeseddel 13 Økonometr 1 Efterår 2006 Ugeseddel 13 Prram for øvelserne: Gruppearbejde plenumdskusson SAS øvelser Øvelsesopgave: Vækstregressoner (fortsat) Ugeseddel 13 fortsætter den emprske analyse af vækstregressonen

Læs mere

Ugeseddel 8. Gruppearbejde:

Ugeseddel 8. Gruppearbejde: Ugeseddel 8 Gruppearbejde: 1. Ved at nkludere en dummyvarabel for et bestemt landeområde, svarer tl at konstatere, at dsse lande har nogle unkke karakterstka, som har betydnng for væksten, som kke gør

Læs mere

Kvantitative metoder 2

Kvantitative metoder 2 Program for dag: Kvanttatve metoder Opsamlng vedr. nferens uden MLR.5: Beregnng af robuste standardfejl og kovarans under heteroskedastctet (W8.) W.6: Flere emner en multpel regressonsmodel Inferens den

Læs mere

Eksamen på Økonomistudiet 2006-II. Tag-Med-Hjem-Eksamen. Makroøkonomi, 2. årsprøve, Økonomien på langt sigt. Efterårssemestret 2006

Eksamen på Økonomistudiet 2006-II. Tag-Med-Hjem-Eksamen. Makroøkonomi, 2. årsprøve, Økonomien på langt sigt. Efterårssemestret 2006 Eksamen på Økonomistudiet 2006-II ag-med-hjem-eksamen Makroøkonomi, 2. årsprøve, Økonomien på langt sigt Efterårssemestret 2006 Udleveres tirsdag den 2. januar 2007, kl. 10.00 Afleveres torsdag den 4.

Læs mere

Hvor lang tid varer et stjerneskud?

Hvor lang tid varer et stjerneskud? Hvor lang id varer e jernekud? Ole Wi-Hanen, Køge Gymnaium Hvordan kan man ud fra en meeor mae og haighed bekrive den vej ned gennem amofæren? Her giver forfaeren en fremilling af fyikken bag. Søndag den

Læs mere

Reformering af netværk 1

Reformering af netværk 1 Reformerng af netværk 1 Ph.d. tuderende, Nnette Plegaard Økonomk Inttut, København Unvertet Nnette.Plegaard@econ.ku.dk Indlednng I det enete årt er der Danmark, om det mete af Veteuropa, ket en reformerng

Læs mere

Vækstregnskab for nm-erhvervet

Vækstregnskab for nm-erhvervet Danmarks Statstk MODEGRUPPEN Arbejdspapr* Erk Bjørsted 23. November 2005 Martn Junge Vækstregnskab for nm-erhvervet Resumé: Papret præsenterer et vækstregnskab for nm-erhvervet og sammenlgner den totale

Læs mere

MAKRO 2 DEN GENERELLE SOLOWMODEL = SOLOW-MODELLEN. Tilbage til lukket økonomi. 2. årsprøve. Forelæsning 3. Kapitel 5

MAKRO 2 DEN GENERELLE SOLOWMODEL = SOLOW-MODELLEN. Tilbage til lukket økonomi. 2. årsprøve. Forelæsning 3. Kapitel 5 DEN GENERELLE SOLOWMODEL = SOLOW-MODELLEN ilbage til lukket økonomi MAKRO 2 2 årsprøve Forelæsning 3 Kapitel 5 Hans Jørgen Whitta-Jacobsen econkudk/okojacob/makro-2-f09/makro Basal Solowmodel: Ingen vækst

Læs mere

Kvantitative metoder 2 Forår 2007 Ugeseddel 9

Kvantitative metoder 2 Forår 2007 Ugeseddel 9 Kvanttatve metoder 2 Forår 2007 Ugeseddel 9 Program for øvelserne: Introdukton af problemstllng og datasæt Gruppearbejde SAS øvelser Paneldata for tlbagetræknngsalder Ugesedlen analyserer et datasæt med

Læs mere

Lineær regressionsanalyse8

Lineær regressionsanalyse8 Lneær regressonsanalyse8 336 8. Lneær regressonsanalyse Lneær regressonsanalyse Fra kaptel 4 Mat C-bogen ved v, at man kan ndtegne en række punkter et koordnatsystem, for at afgøre, hvor tæt på en ret

Læs mere

Prøveeksamen Indtjening, konkurrencesituation og produktudvikling i danske virksomheder Kommenteret vejledende besvarelse

Prøveeksamen Indtjening, konkurrencesituation og produktudvikling i danske virksomheder Kommenteret vejledende besvarelse Økonometr Prøveeksamen Indtjenng, konkurrencestuaton og produktudvklng danske vrksomheder Kommenteret vejledende besvarelse Resultaterne denne besvarelse er fremkommet ved brug af eksamensnummer 7. Dne

Læs mere

MAKRO 2 DEN FULDSTÆNDIGE SOLOW-MODEL. Y t = K α t (A t L t ) 1 α, (A t L t ) 1 α = α. r t = αk α 1. A t L t. w t =(1 α) Kt α L α. A t, 2.

MAKRO 2 DEN FULDSTÆNDIGE SOLOW-MODEL. Y t = K α t (A t L t ) 1 α, (A t L t ) 1 α = α. r t = αk α 1. A t L t. w t =(1 α) Kt α L α. A t, 2. DEN FULDSÆNDIGE SOLOW-MODEL Y t = K α t ( ) 1 α, MAKRO 2 2. årsprøve r t = αk α 1 t ( ) 1 α = α Ã Kt! α 1, Ã! α w t =(1 α) Kt α L α t A 1 α Kt t =(1 α) A t, S t = sy t, Forelæsning 4 Kapitel 5 og 6 K t+1

Læs mere

1. Undersøg om den nye astma-medicin har en signifikant virkning.

1. Undersøg om den nye astma-medicin har en signifikant virkning. Opgave 4.7 For a vurdere virkige af e y amamedici, er 10 paieer lugekapacie bleve mål før og behadlige med de ye medici og ige 3 uger ide i behadligperiode. Die reulaer e i edeåede abel: Lugekapacie Lugekapacie

Læs mere

DEPARTMENT OF MANAGEMENT

DEPARTMENT OF MANAGEMENT DEPARTMENT OF MANAGEMENT AFDELING FOR VIRKSOMHEDSLEDELSE Workng Paper 2003-6 Danske selskaber udbealer udbyer som aldrg før Mee Rosborg Aagard Johannes Raaballe UNIVERSITY OF AARHUS DENMARK ISSN 1398-6228

Læs mere

Mekanisk overfladebehandling af rustfrit stål

Mekanisk overfladebehandling af rustfrit stål Mek an s k over f l adebehandl ng afr us f r s ål Hv or danpåv r k erov er f l adens ål e s k or r os ons bes and ghedogr engør l ghed? Mekansk overfladebehandlng af rusfr sål Hvordan påvrker overfladen

Læs mere

MAKRO 2 KAPITEL 7: GRÆNSER FOR VÆKST? SOLOW-MODELLEN MED NATURRESSOURCER. - uundværlig i frembringelsen af aggregeret output og. 2.

MAKRO 2 KAPITEL 7: GRÆNSER FOR VÆKST? SOLOW-MODELLEN MED NATURRESSOURCER. - uundværlig i frembringelsen af aggregeret output og. 2. KAPITEL 7: GRÆNSER FOR VÆKST? SOLOW-MODELLEN MED NATURRESSOURCER MAKRO 2 2. årsprøve Klassisk syn: JORDEN/NATUREN er en produkionsfakor, som er - uundværlig i frembringelsen af aggregere oupu og Forelæsning

Læs mere

BEF-PCSTATIK. PC-Statik Bjælkeberegning efter EC2. Dokumentationsrapport ALECTIA A/S. Teknikerbyen Virum. Denmark. Tlf.

BEF-PCSTATIK. PC-Statik Bjælkeberegning efter EC2. Dokumentationsrapport ALECTIA A/S. Teknikerbyen Virum. Denmark. Tlf. U D V I K L I G K O S R U K I O R F-PCSIK jælkeberegnng eer C Dokumenaonrappor LCI /S eknkerben 8 Vrum Denmark l.: +5 88 9 Fax: +5 88 9 U D V I K L I G K O S R U K I O R F-PCSIK jælkeberegnng eer C Dokumenaonrappor

Læs mere

Støbning af plade. Køreplan Matematik 1 - FORÅR 2004

Støbning af plade. Køreplan Matematik 1 - FORÅR 2004 Søbnng af plade Køreplan 0005 Maemak - FORÅR 2004 Ld hsorsk baggrund De førse menneske beboede Jorden for over 00.000 år sden. Arkæologske suder vser, a de allerede havde opdage fænomene ld og lær a bruge

Læs mere

Forberedelse til den obligatoriske selvvalgte opgave

Forberedelse til den obligatoriske selvvalgte opgave MnFremtd tl OSO 10. klasse Forberedelse tl den oblgatorske selvvalgte opgave Emnet for dn oblgatorske selvvalgte opgave (OSO) skal tage udgangspunkt dn uddannelsesplan og dt valg af ungdomsuddannelse.

Læs mere

Kvalitet af indsendte måledata

Kvalitet af indsendte måledata Notat ELT2004-112 Aktørafregg Dato: 23. aprl 2004 Sagsr.: 5584 Dok.r.: 185972 v1 Referece: NIF/AFJ Kvaltet af dsedte måledata I Damark er det etvrksomhederes opgave at måle slutforbrug, produkto og udvekslg

Læs mere

Slides til Makro 2, Forelæsning oktober 2006 Chapter 6

Slides til Makro 2, Forelæsning oktober 2006 Chapter 6 INTRO TIL CHAPTER 6 Slides til Makro 2 Forelæsning 8 26 oktober 2006 Chapter 6 Peter Birch Sørensen og Hans Jørgen Whitta-Jacobsen October 25 2006 1 Solow-modellens steady state-udsigelse: ln yt =lna t

Læs mere

Patienters oplevelser i Region Hovedstadens akutmodtagelser og akutklinikker

Patienters oplevelser i Region Hovedstadens akutmodtagelser og akutklinikker Pener opleveler Regon Hovedden umodgeler og ulner Telefonurvey med 1.940 pener Udrbejde f Enheden for Brugerunderøgeler på vegne f Koncern Pln, Udvlng og Kvle Aprl 2012 Trne Øerbye Rmdl Pernlle Vng Sørenen

Læs mere

Kvantitative metoder 2 Forår 2007 Ugeseddel 10

Kvantitative metoder 2 Forår 2007 Ugeseddel 10 Kvanttatve metoder 2 Forår 2007 Ugeseddel 0 Program for øvelserne: Gennemgang af teoropgave fra Ugesedel 9 Gruppearbejde og plenumdskusson SAS øvelser, spørgsmål -4. Sdste øvelsesgang (uge 2): SAS øvelser,

Læs mere

Anvendt Statistik Lektion 10. Regression med både kvantitative og kvalitative forklarende variable Modelkontrol

Anvendt Statistik Lektion 10. Regression med både kvantitative og kvalitative forklarende variable Modelkontrol Anvendt Statstk Lekton 0 Regresson med både kvanttatve og kvaltatve forklarende varable Modelkontrol Opsummerng I forbndelse med multpel lneær regresson så v på modeller på formen E y] = α... [ 3 3 4 4

Læs mere

Tabsberegninger i Elsam-sagen

Tabsberegninger i Elsam-sagen Tabsberegnnger Elsam-sagen Resumé: Dette notat beskrver, hvordan beregnngen af tab foregår. Første del beskrver spot tabene, mens anden del omhandler de afledte fnanselle tab. Indhold Generelt Tab spot

Læs mere

Regressionsanalyse. Epidemiologi og Biostatistik. 1.Simpel lineær regression (Kapitel 11) systolisk blodtryk og alder

Regressionsanalyse. Epidemiologi og Biostatistik. 1.Simpel lineær regression (Kapitel 11) systolisk blodtryk og alder Regressonsanalyse Epdemolog og Bostatstk Mogens Erlandsen, Insttut for Bostatstk Uge, torsdag (forelæsnng) 1.Smpel lneær regresson (Kaptel 11) systolsk blodtryk og alder. Multpel lneær regresson (Kaptel

Læs mere

faktaark om nybygningens og 5. sporets kapacitet

faktaark om nybygningens og 5. sporets kapacitet Trafkudvalget 2008-09 TRU alm. del Blag 602 Offentlgt greve kommune holbæk kommune høje-taastrup kommune shøj kommune kalundborg kommune lejre kommune odsherred kommune rosklde kommune solrød kommune vallensbæk

Læs mere

DLU med CES-nytte. Resumé:

DLU med CES-nytte. Resumé: Danmarks Statstk MODELGRUPPEN Arbejdspapr* Grane Høegh 17. august 2006 DLU med CES-nytte Resumé: Her papret undersøges det om en generalserng af den bagvedlggende nyttefunkton DLU fra Cobb-Douglas med

Læs mere

Økonometri 1 Efterår 2006 Ugeseddel 9

Økonometri 1 Efterår 2006 Ugeseddel 9 Økonometr 1 Efterår 006 Ugeseddel 9 Program for øvelserne: Opsamlng på Ugeseddel 8 Gruppearbejde SAS øvelser Ugeseddel 9 består at undersøge, om der er heteroskedastctet vores model for væksten og så fald,

Læs mere

EKSAMEN I MATEMATIK-STATISTIK, 27. JANUAR 2006, KL 9-13

EKSAMEN I MATEMATIK-STATISTIK, 27. JANUAR 2006, KL 9-13 EKSAMEN I MATEMATIK-STATISTIK, 7. JANUAR 006, KL 9-13 [HER STARTER STATISTIKDELEN] Opgave 3 (5%): Bologsk baggrundsnformaton tl forståelse af opgaven: Dr producerer kke altd lge meget afkom af hvert køn.

Læs mere

Økonometri 1. For mange variable i modellen. For få variable. Dagens program. Den multiple regressionsmodel 21. september 2004

Økonometri 1. For mange variable i modellen. For få variable. Dagens program. Den multiple regressionsmodel 21. september 2004 Dages program Økoometr De multple regressosmodel. september 004 Emet for dee forelæsg er stadg de multple regressosmodel (Wooldrdge kap. 3.4-3.5) Praktske bemærkg Opsamlg fra sdst Irrelevate varable og

Læs mere

Landbrugets efterspørgsel efter Kunstgødning. Angelo Andersen

Landbrugets efterspørgsel efter Kunstgødning. Angelo Andersen Landbrugets efterspørgsel efter Kunstgødnng Angelo Andersen.. Problemformulerng I forbndelse med ønsket om at reducere kvælstof udlednngen fra landbruget kan det være nyttgt at undersøge hvordan landbruget

Læs mere

Samtaleark. Del 1: Elevens sprog. Spørgsmål til eleven. Noter og observationer under samtalen. Angiv elevens stærkeste sprog:

Samtaleark. Del 1: Elevens sprog. Spørgsmål til eleven. Noter og observationer under samtalen. Angiv elevens stærkeste sprog: Samtaleark Del 1: Eleven prog Formål: At give kolen viden om, hvilke prog eleven har brugt og bruger med henblik på at anvende eleven prog om en reource i videre læringammenhænge. Gode råd til dig, der

Læs mere

Binomialfordelingen: april 09 GJ

Binomialfordelingen: april 09 GJ Bnomalfordelngen: aprl 09 GJ Spm A 14: Sandsynlghedsregnng og statstk. Efter en kort ntrodukton af grundlæggende begreber sandsynlghedsregnng og statstk skal du skal ntroducere bnomalfordelngsmodellen

Læs mere

Baggrundsnotat omhandlende metode til Elforbrugspanelerne

Baggrundsnotat omhandlende metode til Elforbrugspanelerne Baggrundsnoa omhandlende meode l Elforbrugspanelerne 8. maj 01 1 Formål... 1 Modelbeskrvelse... 1 3 Forudsænnger for og mulge es af den lneære regressonsmodel... 3.1 OLS modellen og dens opbygnng... 3.

Læs mere

Hjemmeopgave 1 Makroøkonomi, 1. årsprøve, foråret 2005 Vejledende besvarelse

Hjemmeopgave 1 Makroøkonomi, 1. årsprøve, foråret 2005 Vejledende besvarelse Hjemmeopgave Makroøkonomi,. årprøve, foråret 2005 Vejledende bevarele Opgave. Korrekt. Arbejdtyrken er en beholdning- (tock) variabel, idet man på et givet tidpunkt (fx. jan) kan tælle, hvor mange der

Læs mere

TIL FORÆLDRE TIL BØRN I DAGTILBUD (DAGINSTITUTION, DAGPLEJE OG SÆRLIGE DAGTILBUD)

TIL FORÆLDRE TIL BØRN I DAGTILBUD (DAGINSTITUTION, DAGPLEJE OG SÆRLIGE DAGTILBUD) Underøgele af forældre brugerhed med dagilbud i kommun Apr. 2012 SPØRGESKEMA TIL FORÆLDRE TIL BØRN I DAGTILBUD (DAGINSTITUTION, DAGPLEJE OG SÆRLIGE DAGTILBUD) De er valgfri for kommun, om de pørgmål, der

Læs mere

Note til Generel Ligevægt

Note til Generel Ligevægt Mkro. år. semester Note tl Generel Lgevægt Varan kap. 9 Generel lgevægt bytteøkonom Modsat partel lgevægt betragter v nu hele økonomen på én gang; v betragter kke længere nogle prser for gvet etc. Den

Læs mere

Fysik 3. Indhold. 1. Sandsynlighedsteori

Fysik 3. Indhold. 1. Sandsynlighedsteori Fysk 3 Indhold Termodynamk John Nclasen 1. Sandsynlghedsteor 1.1 Symboler 1.2 Boolsk Algebra 1.3 Betngede Udsagn 1.4 Regneregler 1.5 Bayes' formel 2. Fordelnger 2.1 Symboler 2.2 Bnomal Fordelngen 2.3 ultnomal

Læs mere

Indtjening, konkurrencesituation og produktudvikling i danske virksomheder

Indtjening, konkurrencesituation og produktudvikling i danske virksomheder Kvanttatve metoder 2 Forår 2007 Oblgatorsk opgave 2 Indtjenng, konkurrencestuaton og produktudvklng danske vrksomheder Opgavens prmære formål er at lgne formen på tag-hjem delen af eksamensopgaven. Der

Læs mere

Slides til Makro 2, Forelæsning 8 24. oktober 2005 Chapter 6

Slides til Makro 2, Forelæsning 8 24. oktober 2005 Chapter 6 SOLOW-MODELLEN MED HUMAN KAPITAL Slides til Makro 2 Forelæsning 8 24 oktober 2005 Chapter 6 Y t = K α t H ϕ t (A tl t ) r t = α w t =(1 α)! α 1! ϕ Kt Ht A t L t A t L t! α Kt Ht A t L t A t L t! ϕ A t

Læs mere

Undervisningsnoter til Makro A, E15

Undervisningsnoter til Makro A, E15 Underviningnoer il Makro A, E5 Gouham Jørgen Surendran 7. juni 206 Indhold Forelæning om væk og veland 3 Mål af veland:................................................ 3 Sylized fac aka Oberverbare fænomener

Læs mere

Opsamling. Simpel/Multipel Lineær Regression Logistisk Regression Ikke-parametriske Metoder Chi-i-anden Test

Opsamling. Simpel/Multipel Lineær Regression Logistisk Regression Ikke-parametriske Metoder Chi-i-anden Test Opsamlng Smpel/Multpel Lneær Regresson Logstsk Regresson Ikke-parametrske Metoder Ch--anden Test Opbygnng af statstsk model Specfcer model Lgnnger og antagelser Estmer parametre Modelkontrol Er modellen

Læs mere

Forbruger- og nettoprisindekset. Dokumentation

Forbruger- og nettoprisindekset. Dokumentation Forbruger- og neoprsndekse Dokumenaon Forbruger- og neoprsndekse Dokumenaon Udgve af Danmarks Sask December 24 Oplag: 2 Danmarks Sasks rykker, København ISBN 87-51-1442-5 Prs: 193, kr. nkl. 25% moms Adresse

Læs mere

Statistik Lektion 15 Mere Lineær Regression. Modelkontrol Prædiktion Multipel Lineære Regression

Statistik Lektion 15 Mere Lineær Regression. Modelkontrol Prædiktion Multipel Lineære Regression Statstk Lekton 15 Mere Lneær Regresson Modelkontrol Prædkton Multpel Lneære Regresson Smpel Lneær Regresson - repetton Spørgsmål: Afhænger y lneært af x?. Model: y = β + β x + ε ε d N(0, σ 0 1 2 ) Systematsk

Læs mere

Undersøgelse af pris- og indkomstelasticiteter i forbrugssystemet - estimeret med AIDS

Undersøgelse af pris- og indkomstelasticiteter i forbrugssystemet - estimeret med AIDS Danmarks Statstk MODELGRUPPEN Arbedspapr* Mads Svendsen-Tune 13. marts 2008 Undersøgelse af prs- og ndkomstelastcteter forbrugssystemet - estmeret med AIDS Resumé: For at efterse nestnngsstrukturen forbrugssystemet

Læs mere

Morten Frydenberg Biostatistik version dato:

Morten Frydenberg Biostatistik version dato: Morten Frydenberg Bostatstk verson dato: -4- Bostatstk uge mandag Morten Frydenberg, Afdelng for Bostatstk Resume: Hvad har v været gennem ndtl nu Lneær (normal) regresson en kontnuert forklarende varabel

Læs mere

NOTAT: Benchmarking: Roskilde Kommunes serviceudgifter i regnskab 2013

NOTAT: Benchmarking: Roskilde Kommunes serviceudgifter i regnskab 2013 Beskæftgelse, Socal og Økonom Økonom og Ejendomme Sagsnr. 260912 Brevd. 1957603 Ref. LAOL Dr. tlf. 4631 3152 lasseo@rosklde.dk NOTAT: Benchmarkng: Rosklde Kommunes servceudgfter regnskab 2013 19. august

Læs mere

6. SEMESTER Epidemiologi og Biostatistik Opgaver til 3. uge, fredag

6. SEMESTER Epidemiologi og Biostatistik Opgaver til 3. uge, fredag Afdelng for Epdemolog Afdelng for Bostatstk 6. SEESTER Epdemolog og Bostatstk Opgaver tl 3. uge, fredag Data tl denne opgave stammer fra. Bland: An Introducton to edcal Statstcs (Exercse 11E ). V har hentet

Læs mere

NOTAT:Benchmarking: Roskilde Kommunes serviceudgifter i regnskab 2014

NOTAT:Benchmarking: Roskilde Kommunes serviceudgifter i regnskab 2014 Beskæftgelse, Socal og Økonom Økonom og Ejendomme Sagsnr. 271218 Brevd. 2118731 Ref. KASH Dr. tlf. 4631 3066 katrnesh@rosklde.dk NOTAT:Benchmarkng: Rosklde Kommunes servceudgfter regnskab 2014 17. august

Læs mere

Statistisk mekanik 13 Side 1 af 9 Faseomdannelse. Faseligevægt

Statistisk mekanik 13 Side 1 af 9 Faseomdannelse. Faseligevægt Statsts mean 3 Sde af 9 Faselgevægt Hvs hver fase et PVT-system behandles særslt, vl hver fase alene raft af mulgheden for faseomdannelser udgøre et åbent system. Ved generalserng af udtry (3.48) fås dermed

Læs mere

Anvendt Statistik Lektion 10. Regression med både kvantitative og kvalitative forklarende variable Modelsøgning Modelkontrol

Anvendt Statistik Lektion 10. Regression med både kvantitative og kvalitative forklarende variable Modelsøgning Modelkontrol Anvendt Statstk Lekton 0 Regresson med både kvanttatve og kvaltatve forklarende varable Modelsøgnng Modelkontrol Opsummerng I forbndelse med multpel lneær regresson så v på modeller på formen E[ y] = α...

Læs mere

Slides til Makro 2, Forelæsning 5 5. oktober 2006 Chapter 5

Slides til Makro 2, Forelæsning 5 5. oktober 2006 Chapter 5 DEN GENERELLE SOLOWMODEL = SOLOW-MODELLEN Slides til Makro 2, Forelæsning 5 5 oktober 2006 Chapter 5 Peter Birch Sørensen og Hans Jørgen Whitta-Jacobsen September 29, 2006 Tilbage til lukket økonomi Basal

Læs mere

Fagblok 4b: Regnskab og finansiering 2. del Hjemmeopgave - 28.01 2005 kl. 14.00 til 31.01 2004 kl. 14.00

Fagblok 4b: Regnskab og finansiering 2. del Hjemmeopgave - 28.01 2005 kl. 14.00 til 31.01 2004 kl. 14.00 Fagblok 4b: Regnskab og fnanserng 2. del Hjemmeopgave - 28.01 2005 kl. 14.00 tl 31.01 2004 kl. 14.00 Dette opgavesæt ndeholder følgende: Opgave 1 (vægt 50%) p. 2-4 Opgave 2 (vægt 25%) samt opgave 3 (vægt

Læs mere

2. Sandsynlighedsregning

2. Sandsynlighedsregning 2. Sandsynlghedsregnng 2.1. Krav tl sandsynlgheder (Sandsynlghedens aksomer) Hvs A og B er hændelser, er en sandsynlghed, hvs: 1. 0 ( A) 1 n 2. ( A ) 1 1 3. ( A B) ( A) + ( B), hvs A og B ngen udfald har

Læs mere

1 Indeksberegninger. 1.1 Indeksberegningers formål og brug. 1.2 Typer af indeks

1 Indeksberegninger. 1.1 Indeksberegningers formål og brug. 1.2 Typer af indeks 7 Ideksberegger. Ideksbereggers formål og brug Damarks Sasks deks bruges l a gve e ekel og brugbar mål for udvklge værder, rser eller mægder over d. Hvs ma har e alrække over aal fødsler sde 9 ka ma dae

Læs mere

Økonometri 1. Heteroskedasticitet 27. oktober Økonometri 1: F12 1

Økonometri 1. Heteroskedasticitet 27. oktober Økonometri 1: F12 1 Økonometr 1 Heteroskedastctet 27. oktober 2006 Økonometr 1: F12 1 Dagens program: Heteroskedastctet (Wooldrdge kap. 8.3-4) Sdste gang: I dag: Konsekvenser af heteroskedastctet for OLS Korrekton af varansen

Læs mere

Kvantitative metoder 2

Kvantitative metoder 2 Kvanttatve metoder 2 Instrumentvarabel estmaton 14. maj 2007 KM2: F25 1 y = cy ( c 0) Plan for resten af gennemgangen F25: Instrumentvarabel (IV) estmaton: Introdukton tl endogentet og nstrumentvarabler

Læs mere

Kvantitative metoder 2

Kvantitative metoder 2 y = cy ( c 0) Plan for resten af gennemgangen Kvanttatve metoder Instrumentvarabel estmaton 4. maj 007 F5: Instrumentvarabel (IV) estmaton: Introdukton tl endogentet og nstrumentvarabler En regressor,

Læs mere

Støbning af plade. Køreplan 01005 Matematik 1 - FORÅR 2005

Støbning af plade. Køreplan 01005 Matematik 1 - FORÅR 2005 Støbnng af plade Køreplan 01005 Matematk 1 - FORÅR 2005 1 Ldt hstorsk baggrund Det første menneske beboede Jorden for over 100.000 år sden. Arkæologske studer vser, at det allerede havde opdaget fænomenet

Læs mere

Økonometri 1. Test for heteroskedasticitet. Test for heteroskedasticitet. Dagens program. Heteroskedasticitet 26. oktober 2005

Økonometri 1. Test for heteroskedasticitet. Test for heteroskedasticitet. Dagens program. Heteroskedasticitet 26. oktober 2005 Dagens program Økonometr Heteroskedastctet 6. oktober 005 Emnet for denne forelæsnng er heteroskedastctet (Wooldrdge kap. 8.3-8.4) Konsekvenser af heteroskedastctet Hvordan fnder man en effcent estmator?

Læs mere

TIL FORÆLDRE TIL BØRN I DAGTILBUD (DAGINSTITUTION, DAGPLEJE OG SÆRLIGE DAGTILBUD)

TIL FORÆLDRE TIL BØRN I DAGTILBUD (DAGINSTITUTION, DAGPLEJE OG SÆRLIGE DAGTILBUD) Uderøgele af forældre brugerilfredhed med dagilbud i kommue Sep. 2013 SPØRGESKEMA TIL FORÆLDRE TIL BØRN I DAGTILBUD (DAGINSTITUTION, DAGPLEJE OG SÆRLIGE DAGTILBUD) De er valgfri for kommue, om de pørgmål,

Læs mere

FOLKEMØDE-ARRANGØR SÅDAN!

FOLKEMØDE-ARRANGØR SÅDAN! FOLKEMØDE-ARRANGØR SÅDAN! Bornholms Regonskommune står for Folkemødets praktske rammer. Men det poltske ndhold selve festvalens substans blver leveret af parter, organsatoner, forennger, vrksomheder og

Læs mere

Estimation af CES - forbrugssystemet med og uden dynamik: -fcf/fcfv sammenhold med fcv/fcfv -fct/fcts sammenhold med fcs/fcts

Estimation af CES - forbrugssystemet med og uden dynamik: -fcf/fcfv sammenhold med fcv/fcfv -fct/fcts sammenhold med fcs/fcts Danmarks Statstk MODELGRUPPEN Arbejdspapr [udkast] Andreas Østergaard Iversen 140609 Estmaton af CES - forbrugssystemet med og uden dynamk: -fcf/fcfv sammenhold med fcv/fcfv -fct/fcts sammenhold med fcs/fcts

Læs mere

Analyse af bivariate data: korrelation og regression. korrelation. Korrelation og regression: Co-varians:

Analyse af bivariate data: korrelation og regression. korrelation. Korrelation og regression: Co-varians: ,,,,,,,,,, Stattk for bologer -, modul og : Korrelato og regreo: Aale af bvarate data: korrelato og regreo Korrelato: llutrerer v.h.a. e koeffcet hvlke grad to varable er dbrde afhægge: - (perfekt egatv

Læs mere

Økonometri 1. Funktionel form. Funktionel form (fortsat) Dagens program. Den simple regressionsmodel 14. september 2005

Økonometri 1. Funktionel form. Funktionel form (fortsat) Dagens program. Den simple regressionsmodel 14. september 2005 Dages program Økoometr De smple regressosmodel 4. september 5 Dee forelæsg drejer sg stadg om de smple regressosmodel (Wooldrdge kap.4-.6) Fuktoel form Hvorår er OLS mddelret? Varase på OLS estmatore Regressosmodelle

Læs mere

Prøveeksamen Indtjening, konkurrencesituation og produktudvikling i danske virksomheder Kommenteret vejledende besvarelse

Prøveeksamen Indtjening, konkurrencesituation og produktudvikling i danske virksomheder Kommenteret vejledende besvarelse Økonometr Forår 00 Prøveeksamen Indtjenng, konkurrencestuaton og produktudvklng danske vrksomheder Kommenteret vejledende besvarelse Resultaterne denne besvarelse er fremkommet ved brug af eksamensnummer

Læs mere

Rettevejledning til Økonomisk Kandidateksamen 2005II, Økonometri 1

Rettevejledning til Økonomisk Kandidateksamen 2005II, Økonometri 1 Rettevejlednng tl Økonomsk Kanddateksamen 005II, Økonometr 1 Vurderngsgrundlaget er selve opgavebesvarelsen og blaget, nklusve det afleverede SAS program. Materalet på dskette/cd bedømmes som sådan kke,

Læs mere

Økonometri 1. Avancerede Paneldata Metoder II Introduktion til Instrumentvariabler 27. november 2006

Økonometri 1. Avancerede Paneldata Metoder II Introduktion til Instrumentvariabler 27. november 2006 Økonometr 1 Avancerede Paneldata Metoder II Introdukton tl Instrumentvarabler 27. november 2006 Paneldata metoder Sdste gang: Paneldata med to eller flere peroder og fxed effects estmaton. Første-dfferens

Læs mere

Prøveeksamen Indtjening, konkurrencesituation og produktudvikling i danske virksomheder Kommenteret vejledende besvarelse

Prøveeksamen Indtjening, konkurrencesituation og produktudvikling i danske virksomheder Kommenteret vejledende besvarelse Økonometr Prøveeksamen Indtjenng, konkurrencestuaton og produktudvklng danske vrksomheder Kommenteret vejledende besvarelse Resultaterne denne besvarelse er fremkommet ved brug af eksamensnummer 7. Dne

Læs mere

Projektvurdering over tid

Projektvurdering over tid Danmarks Mljøundersøgelser Mljømnsere Projekvurderng over d aspeker af dskonerngsproblemsllngen Arbejdsrappor fra DMU, nr. 93 [om sde] Danmarks Mljøundersøgelser Mljømnsere Projekvurderng over d aspeker

Læs mere

Elektromagnetisk induktion

Elektromagnetisk induktion Elektromagnetsme 11 Sde 1 af 8 Elektromotorsk kraft Elektromagnetsk ndukton Den elektromotorske kraft en lukket kreds er defneret som det elektromagnetske arbede pr. ladnng på en prøveladnng q, der føres

Læs mere

MAKROøkonomi. Kapitel 10 - Stabiliseringspolitik på kort sigt. Vejledende besvarelse. Opgave 1

MAKROøkonomi. Kapitel 10 - Stabiliseringspolitik på kort sigt. Vejledende besvarelse. Opgave 1 MAKROøkonom Kaptel 10 - Stablserngspoltk på kort sgt Vejledende besvarelse Opgave 1 I en lukket økonom med konstante prser gælder følgende relatoner for efterspørgslen på varemarkedet og pengemarkedet,

Læs mere

Real valutakursen, ε, svinger med den nominelle valutakurs P P. Endvidere antages prisniveauet i ud- og indland at være identisk, hvorved

Real valutakursen, ε, svinger med den nominelle valutakurs P P. Endvidere antages prisniveauet i ud- og indland at være identisk, hvorved Lgevægt på varemarkedet gen! Sdste gang bestemtes følgende IS-relatonen, der beskrver lgevægten på varemarkedet tl: Y = C(Y T) + I(Y, r) + G εim(y, ε) + X(Y*, ε) Altså er varemarkedet lgevægt, hvs den

Læs mere

Inertimoment for arealer

Inertimoment for arealer 13-08-006 Søren Rs nertmoment nertmoment for arealer Generelt Defntonen på nertmoment kan beskrves som Hvor trægt det er at få et legeme tl at rotere eller Hvor stort et moment der skal tlføres et legeme

Læs mere

Videregående Algoritmik. David Pisinger, DIKU. Reeksamen, April 2005

Videregående Algoritmik. David Pisinger, DIKU. Reeksamen, April 2005 Vderegåede Algortmk Davd Psger, DIKU Reeksame, Aprl 5 Bsecto problemet Gvet e uvægtet graf G = (V, E) samt et heltal k. E bsecto af grafe G er e opdelg af kudere V to lge store mægder S og T. MAX-BISECTION

Læs mere

Slides til Makro 2, Forelæsning oktober 2005 Chapter 7

Slides til Makro 2, Forelæsning oktober 2005 Chapter 7 GRÆNSER FOR VÆKST? SOLOW-MODELLEN MED NATURRESSOURCER Slides il Makro 2, Forelæsning 9 31. okober 2005 Chaper 7 Hans Jørgen Whia-Jacobsen Ocober 26, 2005 De klassiske økonomer, Smih, Ricardo, Malhus m.fl.

Læs mere

Fastlæggelse af strukturel arbejdsstyrke

Fastlæggelse af strukturel arbejdsstyrke d. 23.5.2013 Fastlæggelse af strukturel arbedsstyrke Dokumentatonsnotat tl Dansk Økonom, Forår 2013 For at kunne vurdere økonomens langsgtede vækstpotentale og underlggende saldoudvklng og for at kunne

Læs mere

Den stokastiske variabel X angiver levetiden i timer for en elektrisk komponent. Tæthedsfunktionen for den stokastiske variabel er givet ved

Den stokastiske variabel X angiver levetiden i timer for en elektrisk komponent. Tæthedsfunktionen for den stokastiske variabel er givet ved STATISTIK Skrtlg evaluerg, 3. emeter, madag de 3. jauar 5 kl. 9.-3.. Alle hjælpemdler er tlladt. Opgaveløge orye med av og CPR-r. OPGAVE De tokatke varabel agver levetde tmer or e elektrk kompoet. Tætheduktoe

Læs mere

Statistik II Lektion 4 Generelle Lineære Modeller. Simpel Lineær Regression Multipel Lineær Regression Flersidet Variansanalyse (ANOVA)

Statistik II Lektion 4 Generelle Lineære Modeller. Simpel Lineær Regression Multipel Lineær Regression Flersidet Variansanalyse (ANOVA) Statstk II Lekton 4 Generelle Lneære Modeller Smpel Lneær Regresson Multpel Lneær Regresson Flersdet Varansanalyse (ANOVA) Logstsk regresson Y afhængg bnær varabel X 1,,X k forklarende varable, skala eller

Læs mere

Økonometri 1. Interne evalueringer. Interne evalueringer. Dagens program. Heteroskedaticitet (Specifikation og dataproblemer) 2.

Økonometri 1. Interne evalueringer. Interne evalueringer. Dagens program. Heteroskedaticitet (Specifikation og dataproblemer) 2. Dagens program Øonometr 1 Heterosedatctet (Specfaton og dataproblemer). november 005 dataproblemer 1 Interne evaluernger Emner for denne forelæsnng: Heterosedastctet (ap 8.4-8.5) Egensaber ved FGLS Esempel

Læs mere

Kvantitative metoder 2

Kvantitative metoder 2 Dagens program: Heteroskedastctet (Wooldrdge kap. 8.4) Kvanttatve metoder Heteroskedastctet 6. aprl 007 Sdste gang: Konsekvenser af heteroskedastctet for OLS Whte s korrekton af OLS varansen Test for heteroskedastctet

Læs mere

Viden giver vækst. Højtuddannede til midt- og vestjyske virksomheder. Har du overvejet at ansætte en højtuddannet? - Det er en god forretning!

Viden giver vækst. Højtuddannede til midt- og vestjyske virksomheder. Har du overvejet at ansætte en højtuddannet? - Det er en god forretning! Vden gver vækst Højtuddannede tl mdt- og vestjyske vrksomheder Har du overvejet at ansætte en højtuddannet? - Det er en god forretnng! Vrksomheder og højtuddannede har brug for hnanden Vækst forudsætter

Læs mere

Elektromagnetisk induktion

Elektromagnetisk induktion Elektromagnetsme 11 Sde 1 af 9 Elektromotorsk kraft: Elektromagnetsk ndukton Den elektromotorske kraft en lukket kreds er defneret som det elektromagnetske arbede pr. ladnng på en prøveladnng q, der føres

Læs mere

Kundens omkostninger i danske pensionsordninger - Opbygning og sammenligning af ÅOP-nøgletal

Kundens omkostninger i danske pensionsordninger - Opbygning og sammenligning af ÅOP-nøgletal Cand.merc.fr-sude anddaafhandlng undens omkosnnger danske pensonsordnnger - Opbygnng sammenlgnng af ÅOP-nøgleal Cusomer cos n Dansh pensons - Consrucon and comparson of cos raos uderende: Peer Nørholm

Læs mere

Statistisk analyse. Vurdering af usikkerhed i forbindelse med statistiske opgørelser forudsætter:

Statistisk analyse. Vurdering af usikkerhed i forbindelse med statistiske opgørelser forudsætter: Statstsk aalyse Vurderg af uskkerhed forbdelse med statstske opgørelser forudsætter: Kvattatve mål for varato og spredg forbdelse med statstske opgørelser varas og stadardafvgelse Kvattatve mål for tlfældgheder

Læs mere

Sammenhæng mellem prisindeks for månedstal, kvartalstal og årstal i ejendomssalgsstatistikken

Sammenhæng mellem prisindeks for månedstal, kvartalstal og årstal i ejendomssalgsstatistikken 6. sepember 2013 JHO Priser og Forbrug Sammenhæng mellem prisindeks for månedsal, kvaralsal og årsal i ejendomssalgssaisikken Dee noa gennemgår sammenhængen mellem prisindeks for månedsal, kvaralsal og

Læs mere

Notat om porteføljemodeller

Notat om porteføljemodeller Notat om porteføljemodeller Svend Jakobsen 1 Insttut for fnanserng Handelshøjskolen Århus 15. februar 2004 1 mndre modfkatoner af Mkkel Svenstrup 1 INDLEDNING 1 1 Indlednng Dette notat ndeholder en opsummerng

Læs mere

Husholdningsbudgetberegner

Husholdningsbudgetberegner Chrstophe Kolodzejczyk & Ncola Krstensen Husholdnngsbudgetberegner En model for husholdnngers daglgvareforbrug udarbejdet for Penge- og Pensonspanelet Publkatonen Husholdnngsbudgetberegner En model for

Læs mere

Baggrundsnotat omhandlende metode til Elforbrugspanelerne

Baggrundsnotat omhandlende metode til Elforbrugspanelerne Chrsoffer Rasch, den 7. jun 007 Baggrundsnoa omhandlende meode l Elforbrugspanelerne 1 Formål...1 Modelbeskrvelse...1 3 Forudsænnger for og mulge es af den lneære regressonsmodel... 3.1 OLS modellen og

Læs mere

Arkimedes lov - Opdrift. Navne: Rami Kaddoura Safa Sarac

Arkimedes lov - Opdrift. Navne: Rami Kaddoura Safa Sarac Arkiee lov - Oprif avne: Rai Kaoura Safa Sarac Klae: 1.4 ag: yik Vejleer: Ahuak J rance Skole: Rokile eknike gynaiu, Hx Dao: 16.04.2010 orål oråle e rapporen er, a vi elv kal ille en probleilling u fra

Læs mere