Introduktion til Konjunktur teori. Carl-Johan Dalgaard Økonomisk Institut Københavns Universitet
|
|
- Monika Kristoffersen
- 6 år siden
- Visninger:
Transkript
1 Introduktion til Konjunktur teori Carl-Johan Dalgaard Økonomisk Institut Københavns Universitet
2 1 Introduktion Formål: Forstå hvad der driver afvigelserne ibnpfratrend Politik anbefalinger Kræver konstruktion af modeller... krav skal vi stille til modellerne? Hvilke SV: Konsistent med virkeligheden, som den tager sig ud i data Business cycle facts (Konjunktur Facts ) har typisk karakter af systematiske samvariationer mellem nøglestørrelser BNPpå den ene side, og Forbrug, Investeringer, Priser, Ledighed og (real) løn, på den anden.
3 2 Lidt Metodik 2.1 Detrending I vækstteori var vi interesserede i trend udviklingen. I Konjunktur teori er fokus på afvigelserne fra trenden. Inden vi kikker på data er vi dermed interesseret i at isolere den cykliske komponent (så vidt muligt) dvs. vi søger at fjerne trend udviklingen I Solow modellen fandt vi, at på langt sigt ( i steady state) vil BNP udvikle sig ifølge: Y t =(1+g) Y t 1, g vil vi fra nu af opfatte som trend væksten.
4 Forsimplende antog vi, at der var fuld kapacitetsudnyttelse (ignorerede fx ledighed). Alternativ: Y t = α t (1 + g) Y t 1, hvor α måler afstanden mellem potentiel output i et givent år t, (1+g) Y t 1, og faktisk output, Y t : den cykliske komponent. α > 1-> højkonjunktur, α < 1-> lavkonjunktur. Tag log ln Y t = lnα t +ln(1+g)+lny t 1... Den procentvise afvigelse fra trend afspejler dermed den cykliske komponent.
5 Transformation af output...
6 2.2 Samvariation Vi vil være meget optaget af om forskellige variable bevæger sig på samme måde som produktionen Grundlæggende sondring: Positiv vs. negativ korrelation. Grafisk kan kan analysere dette på tomåder... Metode 1: Sammenligning af år-til-år observationer af procentvise afvigelser fra trend.
7 Metode 2: Sammenligning af udviklingen i procentvise afvigelser fra trend over tid
8 Mål for karakteren af samvariation. Korrelations koefficienten for variablene x og y Cov (x, y) ρ x,y = σ x σ y hvor Cov (x, y) erkovariansen mellem x og y, mens σ x,σ y er standard afvigelserne på deto variable. Kovariansen: hvor µ x =middelværdien for x,µ y =middelvæ for y. Cov (x, y) = X x X y (x µ x ) ³ y µ y, σ 2 x = X x (x µ x ) 2 Bemærk: Cov (x, x) = P x (x µ x ) 2 = σ 2 x ; ergo Generelt vil ρ x,x =... ρ x,y (...,...) Procyklisk vs. Kontracyklisk
9 2.3 Ledende vs. Laggene samvariation Hvis en variabel er nyttig i relation til at forudsige fremtidig udvikling i BNP, siger man at variablen er ledende. Omvendt siger man at variablen er laggene.... hvis ingen af disse situationer synes rimelig, har de to variable sammenfaldende cyklisk variation.
10 3 Konjunktur Facts 0,150 0,100 Procentvis afvigelse fra trend: BNP 0,050 0,000-0,050-0, ,150-0,200 Procentvis afvigelse fra trend, BNP i Danmark, Afvigelserne fra trend er ganske persistente. Meget lidt systematik i størrelsen på afvigelserne... eller i hyppigheden
11 3.1 Forbrug Procentvise afvigelser i forbruget vs. procentvise afvigelser fra trend i BNP Procentvis afvigelse fra Trend, BNP 0,1 0,08 0,06 0,04 0,02 0-0,1-0,05 0 0,05 0,1-0,02-0,04-0,06-0,08 Procentvis afvigelse fra Trend, forbrug Danmark, Forbruget er...idet det er... korreleret med BNP.
12 Tidsserie 0,1 0,08 BNP Forbrug Procentvis afvigelse fra trend 0,06 0,04 0,02 0-0,02-0,04-0,06-0, Forbruget og output har sammenfaldende cykliske egenskaber (hverken ledende eller laggene) Udsvigene er gennemgående mindre i forbruget end i BNP.
13 3.2 Investeringer Investeringerne er ligeledes positivt korreleret med BNP Altså er de... Investeringerne og output har sammenfaldende cykliske egenskaber (hverken ledende eller laggene) I modsætning til forbruget er investeringerne imidlertid (gennemgående) mere volatile end output
14 3.3 Arbejdsmarked Okun's Lov: Danmark ,2 BNP vækst (pct) , , ,04-0,02 0 0,02 0,04 0,06 0, ,15-0,05-0, , ,2 Ændring i ledigheden (pct. Point) Ledigheden er... idet den er... korreleret med BNP Ledigheden lagger BNP
15 0,5 0,4 Vækst i real lønnen (pct) 0,3 0,2 0,1 0-0,04-0,02 0 0,02 0,04 0,06 0,08-0,1-0,2 Ændring i ledigheden (pct. point) Meget lidt systematisk sammenhæng mellem år-til-år variation i real løn og BNP (el. ledighed) Vanskeligt at undersøge sammenhæng mellem real løn og BNP - sammensætning af beskæftigelse ændrer sig. Hvis man tager højde herfor synes reallønnen at være procyklisk (om noget).
Konjunktur teori 1: Regulariteter og den statiske makromodel Ugeseddel 3: Økonomi 1, forår 2004 Matematik-Økonomi
Konjunktur teori 1: Regulariteter og den statiske makromodel Ugeseddel 3: Økonomi 1, forår 2004 Matematik-Økonomi Carl-Johan Dalgaard Københavns Universitets Økonomiske Institut Webside for økonomi 1:
Læs mereENLYNOVERSIGT ØKONOMI 1 (MAKRO DELEN)
ØKONOMI 1 (MAKRO DELEN) ENLYNOVERSIGT Carl-Johan Dalgaard Økonomisk Institut, Københavns Universitet KURSETSFORMÅLIENFIGUR 10,5 10 9,5 9 lngdp 8,5 8 7,5 7 1901 1911 1921 1931 1941 1951 1961 1971 1981 1991
Læs mereKonjunkturcykler: Gode tider kommer og går Målemetoder og cykliske fakta for DK
Makroøkonomi 1, 4/11 2003 Henrik Jensen Konjunkturcykler: Gode tider kommer og går Målemetoder og cykliske fakta for DK I Jones så vi på de langsigtede / gennemsnitlige egenskaber ved landes BNP pr. capita
Læs mereOversigt. Kursus Introduktion til Statistik. Forelæsning 3: Kapitel 5: Kontinuerte fordelinger. Per Bruun Brockhoff.
Kursus 242 Introduktion til Statistik Forelæsning 3: Kapitel 5: Kontinuerte fordelinger Per Bruun Brockhoff DTU Compute, Statistik Bygning 35/324 Danmarks Tekniske Universitet 28 Lyngby Danmark e-mail:
Læs mereForelæsning 3: Kapitel 5: Kontinuerte fordelinger
Kursus 02402 Introduktion til Statistik Forelæsning 3: Kapitel 5: Kontinuerte fordelinger Per Bruun Brockhoff DTU Compute, Statistik og Dataanalyse Bygning 324, Rum 220 Danmarks Tekniske Universitet 2800
Læs mereKvantitative Metoder 1 - Forår Dagens program
Dagens program Afsnit 6.1 Den standardiserede normalfordeling Normalfordelingen Beskrivelse af normalfordelinger: - Tæthed og fordelingsfunktion - Middelværdi, varians og fraktiler Lineære transformationer
Læs mereN O T A T. Bankernes udlån er ikke udpræget koncentreret på enkelte erhverv.
N O T A T Kapital Nyt Baggrund Virksomhedernes optagelse af banklån sker, når opsvinget er vedvarende men er forskelligt fra branche til branche Konklusioner 2. februar 21 Bankernes udlån er ikke udpræget
Læs mereKvantitative Metoder 1 - Efterår Dagens program
Dagens program Afsnit 6.1. Ligefordelinger, fra sidst Den standardiserede normalfordeling Normalfordelingen Beskrivelse af normalfordelinger: - Tæthed og fordelingsfunktion - Middelværdi, varians og fraktiler
Læs mereForelæsning 11: Kapitel 11: Regressionsanalyse
Kursus 02402 Introduktion til Statistik Forelæsning 11: Kapitel 11: Regressionsanalyse Per Bruun Brockhoff DTU Compute, Statistik og Dataanalyse Bygning 324, Rum 220 Danmarks Tekniske Universitet 2800
Læs mereStokastiske stød til ADAMs adfærdsrelationer
Danmarks Statistik MODELGRUPPEN Arbejdspapir Jacob Nørregård Rasmussen 29. september 2011 Stokastiske stød til ADAMs adfærdsrelationer Resumé: I dette papir aftrendes visse af de store makrovariable og
Læs mereINTRODUKTION TIL MAKROTEORI. Carl-Johan Dalgaard. Økonomisk Institut, Københavns Universitet
INTRODUKTION TIL MAKROTEORI Carl-Johan Dalgaard Økonomisk Institut, Københavns Universitet Marts 2004 FORMALIA Forelæsninger: Mandag 13-15 og onsdag 14-16: begge dage i Aud. 6 Øvelser: Hold 1 mandag fra
Læs mereInstitut for Matematiske Fag Aalborg Universitet Specielt: Var(aX) = a 2 VarX 1/40. Lad X α, X β og X γ være stokastiske variable (vinkelmålinger) med
Repetition: Varians af linear kombination Landmålingens fejlteori Lektion 5 Fejlforplantning - rw@math.aau.dk Antag X 1, X,..., X n er uafhængige stokastiske variable, og Y er en linearkombination af X
Læs mereOversigt. 1 Gennemgående eksempel: Højde og vægt. 2 Korrelation. 3 Regressionsanalyse (kap 11) 4 Mindste kvadraters metode
Kursus 02402 Introduktion til Statistik Forelæsning 11: Kapitel 11: Regressionsanalyse Oversigt 1 Gennemgående eksempel: Højde og vægt 2 Korrelation 3 Per Bruun Brockhoff DTU Compute, Statistik og Dataanalyse
Læs mereMAKROØKONOMI DEN KLASSISKE MODEL OG ØKONOMIEN PÅ LANGT SIGT. Grundlæggende antagelse om, at priserne er fuldt fleksible. 1. årsprøve, 2.
MAKROØKONOMI 1. årsprøve, 2. semester Forelæsning 7 Introduktion til kort sigt og økonomiske fluktuationer Pensum: Mankiw kapitel 9 Claus Thustrup Kreiner www.econ.ku.dk/cth/makro.htm DEN KLASSISKE MODEL
Læs mereRepetition. Diskrete stokastiske variable. Kontinuerte stokastiske variable
Normal fordelingen Normal fordelingen Egenskaber ved normalfordelingen Standard normal fordelingen Find sandsynligheder ud fra tabel Transformation af normal fordelte variable Invers transformation Repetition
Læs mereStatistik Lektion 3. Simultan fordelte stokastiske variable Kontinuerte stokastiske variable Normalfordelingen
Statistik Lektion 3 Simultan fordelte stokastiske variable Kontinuerte stokastiske variable Normalfordelingen Repetition En stokastisk variabel er en funktion defineret på S (udfaldsrummet, der antager
Læs mereEksempel Multipel regressions model Den generelle model Estimation Multipel R-i-anden F-test for effekt af prædiktorer Test for vekselvirkning
1 Multipel regressions model Eksempel Multipel regressions model Den generelle model Estimation Multipel R-i-anden F-test for effekt af prædiktorer Test for vekselvirkning PSE (I17) ASTA - 11. lektion
Læs mereKvantitative Metoder 1 - Forår Dagens program
Dagens program Kontinuerte fordelinger Simultane fordelinger Kovarians og korrelation Uafhængighed Betingede fordelinger - Middelværdi og varians - Sammenhæng med uafhængighed 1 Figur 1: En tæthedsfunktion
Læs mereUddybende beregninger til Produktivitetskommissionen
David Tønners Uddybende beregninger til Produktivitetskommissionen I forlængelse af mødet i Produktivitetskommissionen og i anledning af e-mail fra Produktivitetskommissionen med ønske om ekstra analyser
Læs mereMAKROØKONOMI AS-AD ANALYSEN. Fra Kapitel 9: hvad angav hhv. SRAS, LRAS og AD? 1. årsprøve, 2. semester. Forelæsning 11.
AS-AD ANALYSEN MAKROØKONOMI Fra Kapitel 9: hvad angav hhv. SRAS, LRAS og AD? 1. årsprøve, 2. semester Forelæsning 11 Aggregeret udbud Pensum: Mankiw kapitel 13 Claus Thustrup Kreiner www.econ.ku.dk/cth/makro.htm
Læs merePerspektiver i Matematik-Økonomi: Linær regression
Perspektiver i Matematik-Økonomi: Linær regression Jens Ledet Jensen H2.21, email: jlj@imf.au.dk Perspektiver i Matematik-Økonomi: Linær regression p. 1/34 Program for i dag 1. Indledning: sammenhæng mellem
Læs mereEpidemiologi og biostatistik. Uge 3, torsdag. Erik Parner, Institut for Biostatistik. Regressionsanalyse
Epidemiologi og biostatistik. Uge, torsdag. Erik Parner, Institut for Biostatistik. Lineær regressionsanalyse - Simpel lineær regression - Multipel lineær regression Regressionsanalyse Regressionsanalyser
Læs mereProduktivitetsudviklingen og arbejdsmarkedet
d. 15.10.2010 Jesper Gregers Linaa Produktivitetsudviklingen og arbejdsmarkedet Det undersøges, hvorvidt arbejdsmarkedets tilstand (konjunkturelt og strukturelt) kan bidrage til at forstå udviklingen i
Læs mereKapitel 11 Lineær regression
Kapitel 11 Lineær regression Peter Tibert Stoltze stat@peterstoltze.dk Elementær statistik F2011 1 / 1 Indledning Vi modellerer en afhængig variabel (responset) på baggrund af en uafhængig variabel (stimulus),
Læs mereKvantitative Metoder 1 - Efterår Dagens program
Dagens program Afsnit 3.1-3.2 Middelværdi -Definition - Regneregler Betinget middelværdi Middelværdier af funktioner af stokastiske variable Loven om den itererede middelværdi Eksempler 1 Beskrivelse af
Læs mereProgression for udsatte ledige. Henrik Lindegaard Andersen Forsker hos KORA, cand. oecon., ph.d.
Progression for udsatte ledige Henrik Lindegaard Andersen Forsker hos KORA, cand. oecon., ph.d. Motivation Ledige med problemer udover ledighed har en lav afgangsrate til job eller uddannelse Vores viden
Læs mereKvantitative Metoder 1 - Forår Dagens program
Dagens program Afsnit 3.1-3.2 Middelværdi -Definition - Regneregler Betinget middelværdi Middelværdier af funktioner af stokastiske variabler Loven om den itererede middelværdi Eksempler 1 Beskrivelse
Læs mereLandmålingens fejlteori - Lektion 2. Sandsynlighedsintervaller Estimation af µ Konfidensinterval for µ. Definition: Normalfordelingen
Landmålingens fejlteori Lektion Sandsynlighedsintervaller Estimation af µ Konfidensinterval for µ - rw@math.aau.dk Institut for Matematiske Fag Aalborg Universitet En stokastisk variabel er en variabel,
Læs mereProgram: 1. Repetition: p-værdi 2. Simpel lineær regression. 1/19
Program: 1. Repetition: p-værdi 2. Simpel lineær regression. 1/19 For test med signifikansniveau α: p < α forkast H 0 2/19 p-værdi Betragt tilfældet med test for H 0 : µ = µ 0 (σ kendt). Idé: jo større
Læs mereTillidsindikator metodebeskrivelse og analyse
ESL / 9. juni 017 Tillidsindikator metodebeskrivelse og analyse Danmarks Statistik publicerer i det månedlige nyhedsbrev Konjunkturbarometer for erhvervene en fælles tillidsindikator, som korrelerer med
Læs merePrivate investeringer og eksport er altafgørende
Private investeringer og eksport er altafgørende for presset på arbejdsmarkedet Af, JSKI@kl.dk Side 1 af 22 Formålet med dette notat er at undersøge, hvilke dele af efterspørgslen i økonomien, der har
Læs mereElementær sandsynlighedsregning
Elementær sandsynlighedsregning Sandsynlighedsbegrebet Et udfaldsrum S er mængden af alle de mulige udfald af et eksperiment. En hændelse A er en delmængde af udfaldsrummet S. Den hændelse, der ikke indeholder
Læs mereLandmålingens fejlteori - Lektion 5 - Fejlforplantning
Landmålingens fejlteori Lektion 5 Fejlforplantning - kkb@math.aau.dk Institut for Matematiske Fag Aalborg Universitet 1/30 Fejlforplantning Landmåling involverer ofte bestemmelse af størrelser som ikke
Læs mereSlides til Makro 2, Forelæsning september 2006 Chapter 3
DEN BASALE SOLOW-MODEL Y t = BKt α L 1 α t Slides til Makro 2, Forelæsning 3 21. september 2006 Chapter 3 r t = αb Ã! α 1 Kt L t w t =(1 α) B S t = sy t K t+1 K t = S t δk t, Ã! α Kt L t K 0 givet L t+1
Læs mereElementær sandsynlighedsregning
Elementær sandsynlighedsregning Sandsynlighedsbegrebet Et udfaldsrum S er mængden af alle de mulige udfald af et eksperiment. En hændelse A er en delmængde af udfaldsrummet S. Et sandsynlighedsmål er en
Læs mereFejlforplantning. Landmålingens fejlteori - Lektion 5 - Fejlforplantning. Repetition: Varians af linear kombination. Eksempel: Vinkelberegning
Fejlforplantning Landmålingens fejlteori Lektion 5 Fejlforplantning - kkb@math.aau.dk http://people.math.aau.dk/ kkb/undervisning/lf13 Landmåling involverer ofte bestemmelse af størrelser som ikke kan
Læs merePhillipskurven: Inflation og arbejdsløshed
Phillipskurven: Inflation og arbejdsløshed Vores udgangspunkt er AS-kurven, dvs. relationen mellem prisniveau og output så der er ligevægt på arbejdsmarkedet, og der har følgende form P = ( + µ) P e F
Læs mereAntag X 1, X 2,..., X n er n uafhængige stokastiske variable, hvor Var(X 1 )=σ 2 1,..., Var(X n )=σ 2 n.
Simple fejlforplantningslov Landmålingens fejlteori Lektion 6 Den generelle fejlforplantningslov Antag X, X,, X n er n uafhængige stokastiske variable, hvor Var(X )σ,, Var(X n )σ n Lad Y g(x, X,, X n ),
Læs mereFaktor- og konjunkturanalyse af efterspørgselskomponenter
Danmarks Statistik MODELGRUPPEN Arbejdspapir* Peter Agger Troelsen 05.02.2015 Faktor- og konjunkturanalyse af efterspørgselskomponenter og store brancher i ADAM Resumé: I papiret sammenholdes konjunkturgab
Læs mereKeynesiansk Konjunkturteori. Carl-Johan Dalgaard Økonomisk Institut Københavns Universitet
Keynesiansk Konjunkturteori Carl-Johan Dalgaard Økonomisk Institut Københavns Universitet 1 Agenda Hvordan adskiller keynesiansk makroteori sig fra konjunkturmodellen drøftet i kapitel 7? Konstruktion
Læs mereAnvendt Statistik Lektion 8. Multipel Lineær Regression
Anvendt Statistik Lektion 8 Multipel Lineær Regression 1 Simpel Lineær Regression (SLR) y Sammenhængen mellem den afhængige variabel (y) og den forklarende variabel (x) beskrives vha. en SLR: ligger ikke
Læs mereenote 2: Kontinuerte fordelinger Introduktion til Statistik Forelæsning 3: Kontinuerte fordelinger Peder Bacher enote 2: Continuous Distributions
Introduktion til Statistik Forelæsning 3: Kontinuerte fordelinger Peder Bacher DTU Compute, Dynamiske Systemer Bygning 33B, Rum 9 Danmarks Tekniske Universitet 28 Lyngby Danmark e-mail: pbac@dtu.dk Efterår
Læs mereØkonomisk Kandidateksamen Makro 1, 2. årsprøve, efterårssemestret 2006
Økonomisk Kandidateksamen Makro 1, 2. årsprøve, efterårssemestret 2006 (Tre-timers prøve uden hjælpemidler) Alle spørgsmål ønskes besvaret. Ved vurderingen vægter alle delspørgsmål lige meget. Opgave 1
Læs mereKvantitative metoder 2
Kvantitative metoder 2 Specifikation og dataproblemer 2. maj 2007 KM2: F22 1 Program Specifikation og dataproblemer, fortsat (Wooldridge kap. 9): Betydning af målefejl Dataudvælgelse: Manglende observationer
Læs mereSOLOW MODELLEN Carl-Johan Dalgaard. Økonomisk Institut, Københavns Universitet. September 2003
SOLOW MODELLEN Carl-Johan Dalgaard Økonomisk Institut, Københavns Universitet September 2003 1. DISPOSITION 1. Den økonomiske ramme (a) Ramme antagelser og modellens ligninger (b) Modellens løsning 2 1.
Læs mereEr der mismatch-problemer på det danske arbejdsmarked?
Er der mismatch-problemer på det danske arbejdsmarked? Analyseret med brug af et nyt datasæt Formålet med denne artikel er at analysere sammenhængen mellem konjunktursvingninger i hhv. ledigheden og antallet
Læs mereTeoretisk Statistik, 9 marts nb. Det forventes ikke, at alt materialet dækkes d. 9. marts.
Teoretisk Statistik, 9 marts 2005 Empiriske analoger (Kap. 3.7) Normalfordelingen (Kap. 3.12) Opsamling på Kap. 3 nb. Det forventes ikke, at alt materialet dækkes d. 9. marts. 1 Empiriske analoger Betragt
Læs mereINSTITUT FOR MATEMATISKE FAG c
INSTITUT FOR MATEMATISKE FAG c AALBORG UNIVERSITET FREDRIK BAJERS VEJ 7 G 9220 AALBORG ØST Tlf.: 96 35 89 27 URL: www.math.aau.dk Fax: 98 15 81 29 E-mail: bjh@math.aau.dk Dataanalyse Sandsynlighed og stokastiske
Læs mereFigur 1. Udviklingen i boligpriserne ifølge AEs prognose, oktober 2008. Danmarks Statistik enfamilieshuse
6. oktober 2008 Jeppe Druedahl, Martin Madsen og Frederik I. Pedersen (33 55 77 12) Resumé: AERÅDETS PROGNOSE FOR BOLIGMARKEDET, OKTOBER 2008: BOLIGPRISFALD VIL PRESSE VÆKST OG BESKÆFIGELSE Priserne på
Læs mereInvestering og den intertemporale konjunkturmodel. Økonomisk Institut, Københavns Universitet. Konjunkturteori II: Carl-Johan Dalgaard
Konjunkturteori II: Investering og den intertemporale konjunkturmodel Carl-Johan Dalgaard Økonomisk Institut, Københavns Universitet OVERBLIK OVER GENNEMGANGEN 1. Den repræsentative virksomheds problem
Læs mereAnvendt Statistik Lektion 7. Simpel Lineær Regression
Anvendt Statistik Lektion 7 Simpel Lineær Regression 1 Er der en sammenhæng? Plot af mordraten () mod fattigdomsraten (): Scatterplot Afhænger mordraten af fattigdomsraten? 2 Scatterplot Et scatterplot
Læs mereKonjunkturteori I: Den statiske model. Carl-Johan Dalgaard Økonomisk Institut Københavns Universitet
Konjunkturteori I: Den statiske model Carl-Johan Dalgaard Økonomisk Institut Københavns Universitet 1 Agenda Lidt rammeantagelser Husholdningerne (den repræsentative husholdning) Nyttemax. valg af fritid
Læs mereAnvendt Statistik Lektion 5. Sammenligning af to grupper * Sammenligning af middelværdier * Sammenligning af andele
Anvendt Statistik Lektion 5 Sammenligning af to grupper * Sammenligning af middelværdier * Sammenligning af andele Motiverende eksempel Antal minutter brugt på rengøring/madlavning: Rengøring/Madlavning
Læs mereØKONOMISKE PRINCIPPER II
ØKONOMISKE PRINCIPPER II 1. årsprøve, 2. semester Forelæsning 12 Pensum: Mankiw & Taylor kapitel 33 Claus Thustrup Kreiner www.econ.ku.dk/ctk/principperii Recap: Økonomien på langt sigt Kapitel 25: Vækst
Læs mereUge 43 I Teoretisk Statistik, 21. oktober Forudsigelser
Uge 43 I Teoretisk Statistik,. oktober 3 Simpel lineær regressionsanalyse Forudsigelser Fortolkning af regressionsmodellen Ekstreme observationer Transformationer Sammenligning af to regressionslinier
Læs mereDen todimensionale normalfordeling
Den todimensionale normalfordeling Definition En todimensional stokastisk variabel X Y siges at være todimensional normalfordelt med parametrene µ µ og når den simultane tæthedsfunktion for X Y kan skrives
Læs mereEt eksempel på en todimensional normalfordeling Anders Milhøj September 2006
Et eksempel på en todimensional normalfordeling Anders Milhøj September 006 I dette notat gennemgås et eksempel, der illustrerer den todimensionale normalfordelings egenskaber. Notatet lægger sig op af
Læs mereUge 10 Teoretisk Statistik 1. marts 2004
1 Uge 10 Teoretisk Statistik 1. marts 004 1. u-fordelingen. Normalfordelingen 3. Middelværdi og varians 4. Mere normalfordelingsteori 5. Grafisk kontrol af normalfordelingsantagelse 6. Eksempler 7. Oversigt
Læs mere1 Ensidet variansanalyse(kvantitativt outcome) - sammenligning af flere grupper(kvalitativ
Indhold 1 Ensidet variansanalyse(kvantitativt outcome) - sammenligning af flere grupper(kvalitativ exposure) 2 1.1 Variation indenfor og mellem grupper.......................... 2 1.2 F-test for ingen
Læs mere1 Regressionsproblemet 2
Indhold 1 Regressionsproblemet 2 2 Simpel lineær regression 3 2.1 Mindste kvadraters tilpasning.............................. 3 2.2 Prædiktion og residualer................................. 5 2.3 Estimation
Læs mereKvantitative Metoder 1 - Forår 2007
Dagens program Afsnit 3.3-3.5 Varians Eksempel: Forventet nytte Kovarians og korrelation Middelværdi og varians af summer af stokastiske variabler Eksempel: Porteføljevalg 1 Beskrivelse af fordelinger
Læs mereLandmålingens fejlteori - Repetition - Fordeling af slutfejl - Lektion 8
Landmålingens fejlteori Repetition - Fordeling af slutfejl Lektion 8 - tvede@math.aau.dk http://www.math.aau.dk/ tvede/teaching/l4 Institut for Matematiske Fag Aalborg Universitet 15. maj 2008 1/13 Fordeling
Læs meregrupper(kvalitativ exposure) Variation indenfor og mellem grupper F-test for ingen effekt AnovaTabel Beregning af p-værdi i F-fordelingen
1 Ensidet variansanalyse(kvantitativt outcome) - sammenligning af flere grupper(kvalitativ exposure) Variation indenfor og mellem grupper F-test for ingen effekt AnovaTabel Beregning af p-værdi i F-fordelingen
Læs mereMindste kvadraters tilpasning Prædiktion og residualer Estimation af betinget standardafvigelse Test for uafhængighed Konfidensinterval for hældning
1 Regressionsproblemet 2 Simpel lineær regression Mindste kvadraters tilpasning Prædiktion og residualer Estimation af betinget standardafvigelse Test for uafhængighed Konfidensinterval for hældning 3
Læs mereMAKRO 2 DEN BASALE SOLOW-MODEL. Y t = BK α t L 1 α. K t+1 K t = sy t δk t, L 0 givet. L t+1 =(1+n) L t, 2. årsprøve. r t = αb L t.
DEN BASALE SOLOW-MODEL Y t = BK α t L 1 α t MAKRO 2 K t+1 K t = sy t δk t, L t+1 =(1+n) L t, K 0 givet L 0 givet 2. årsprøve Forelæsning 4 Kapitel 3 og 4 Hans Jørgen Whitta-Jacobsen econ.ku.dk/okojacob/makro-2-f07/makro
Læs mereAnvendt Statistik Lektion 5. Sammenligning af to grupper * Sammenligning af middelværdier * Sammenligning af andele
Anvendt Statistik Lektion 5 Sammenligning af to grupper * Sammenligning af middelværdier * Sammenligning af andele Motiverende eksempel Antal minutter brugt på rengøring/madlavning: Rengøring/Madlavning
Læs mereProdukt og marked - matematiske og statistiske metoder
Produkt og marked - matematiske og statistiske metoder Rasmus Waagepetersen Institut for Matematiske Fag Aalborg Universitet February 19, 2016 1/26 Kursusindhold: Sandsynlighedsregning og lagerstyring
Læs mereLandmålingens fejlteori - Lektion4 - Vægte og Fordeling af slutfejl
Landmålingens fejlteori Lektion 4 Vægtet gennemsnit Fordeling af slutfejl - rw@math.aau.dk Institut for Matematiske Fag Aalborg Universitet 1/36 Estimation af varians/spredning Antag X 1,...,X n stokastiske
Læs mereMarkante sæsonudsving på boligmarkedet
N O T A T Markante sæsonudsving på boligmarkedet 9. marts 0 Denne analyse estimerer effekten af de sæsonudsving, der præger prisudviklingen på boligmarkedet. Disse priseffekter kan være hensigtsmæssige
Læs mereEt kig på løn-, forbrug-, boligpris- og boligmængde relationernes historiske forklaringsevne
Danmarks Statistik MODELGRUPPEN Arbejdspapir* Ralph Bøge Jensen 10. juli 2012 Et kig på løn-, forbrug-, boligpris- og boligmængde relationernes historiske forklaringsevne Resumé: I dette papir gennemgås
Læs mereFlere marginaliserede efter markant nedgang
Flere marginaliserede efter markant nedgang Antallet af personer med ringe tilknytning til arbejdsmarkedet er begyndt at stige igen efter et meget markant fald i forbindelse med den seneste højkonjunktur.
Læs mereEffekten af indvandring på indfødte danskeres løn og beskæftigelse
d. 22.05.2017 Brian Krogh Graversen (DØRS) Effekten af indvandring på indfødte danskeres løn og beskæftigelse I kapitlet Udenlandsk arbejdskraft i Dansk Økonomi, forår 2017 analyseres det, hvordan indvandringen
Læs merehvor a og b er konstanter. Ved middelværdidannelse fås videre
Uge 3 Teoretisk Statistik. marts 004. Korrelation og uafhængighed, repetition. Eksempel fra sidste gang (uge ) 3. Middelværdivektor, kovarians- og korrelationsmatrix 4. Summer af stokastiske variable 5.Den
Læs mereMere dokumentation til Kapitel 13 i ADAM bogen
Danmarks Statistik MODELGRUPPEN Arbejdspapir* Henrik Christian Olesen 22/9-1996 Mere dokumentation til Kapitel 1 i ADAM bogen Resumé: Sammenligning af multiplikatorer i ADAM Okt91 og ADAM Mar95, på ens
Læs mereBetingede sandsynligheder Aase D. Madsen
1 Uge 12 Teoretisk Statistik 15. marts 2004 1. Betingede sandsynligheder Definition Loven om den totale sandsynlighed Bayes formel 2. Betinget middelværdi og varians 3. Kovarians og korrelationskoefficient
Læs mereKvantitative metoder 2
Kvantitative metoder Heteroskedasticitet 11. april 007 KM: F18 1 Oversigt: Heteroskedasticitet OLS estimation under heteroskedasticitet (W.8.1-): Konsekvenser af heteroskedasticitet for OLS Gyldige test
Læs mereVægte motiverende eksempel. Landmålingens fejlteori - Lektion4 - Vægte og Fordeling af slutfejl. Vægtet model. Vægtrelationen
Vægte motiverende eksempel Landmålingens fejlteori Lektion 4 Vægtet gennemsnit Fordeling af slutfejl - kkb@mathaaudk Institut for Matematiske Fag Aalborg Universitet Højdeforskellen mellem punkterne P
Læs mereEpidemiologi og biostatistik. Uge 3, torsdag. Erik Parner, Afdeling for Biostatistik. Eksempel: Systolisk blodtryk
Eksempel: Systolisk blodtryk Udgangspunkt: Vi ønsker at prædiktere det systoliske blodtryk hos en gruppe af personer. Epidemiologi og biostatistik. Uge, torsdag. Erik Parner, Afdeling for Biostatistik.
Læs mereØkonomisk kvartalsoversigt. 1. kvartal 2018 Udgivet: juni 2018
Økonomisk kvartalsoversigt 1. kvartal 2018 Udgivet: juni 2018 Introduktion Økonomisk kvartalsoversigt fra Danske Byggecentre giver et kort og koncentreret overblik over økonomiske forhold af betydning
Læs mereProjekt 8.6 Linearisering af data fra radioaktivt henfald
Projekt 8.6 Linearisering af data fra radioaktivt henfald Bemærk, at i det følgende er værktøjet TINspire anvendt. Det kan lige så godt laves i et andet værktøj. En vigtig metode til at få overblik over
Læs mereØKONOMISKE PRINCIPPER II
ØKONOMISKE PRINCIPPER II 1. årsprøve, 2. semester Forelæsning 9 Pensum: Mankiw & Taylor kapitel 30 Claus Thustrup Kreiner www.econ.ku.dk/ctk/principperii Introduktion Hvorfor har vi ikke enøre mønter mere?
Læs mereLøsning til eksaminen d. 14. december 2009
DTU Informatik 02402 Introduktion til Statistik 200-2-0 LFF/lff Løsning til eksaminen d. 4. december 2009 Referencer til Probability and Statistics for Engineers er angivet i rækkefølgen [8th edition,
Læs mereSimpel Lineær Regression: Model
Simpel Lineær Regression: Model Sidst så vi på simpel lineære regression. Det er en statisisk model på formen y = β 0 + β 1 x + u, hvor fejlledet u, har egenskaben E[u x] = 0. Dette betyder bl.a. E[y x]
Læs mereDefinition. Definitioner
Definition Landmålingens fejlteori Lektion Diskrete stokastiske variable En reel funktion defineret på et udfaldsrum (med sandsynlighedsfordeling) kaldes en stokastisk variabel. - kkb@math.aau.dk http://people.math.aau.dk/
Læs mereBetydningen af konjunktur og regelændringer for udviklingen i sygedagpengemodtagere
DET ØKONOMISKE RÅD S E K R E T A R I A T E T d. 20. maj 2005 SG Betydningen af konjunktur og regelændringer for udviklingen i sygedagpengemodtagere Baggrundsnotat vedr. Dansk Økonomi, forår 2005, kapitel
Læs mereBilag 1. Costdriversammensætning. November 2016 VERSION 3
Bilag 1 Costdriversammensætning November 2016 VERSION 3 Bilag 1 Konkurrence- og Forbrugerstyrelsen Forsyningssekretariatet Carl Jacobsens Vej 35 2500 Valby Tlf.: +45 41 71 50 00 E-mail: kfst@kfst.dk Online
Læs mereSandsynlighedsregning 12. forelæsning Bo Friis Nielsen
Sandsynlighedsregning 2. forelæsning Bo Friis Nielsen Matematik og Computer Science Danmarks Tekniske Universitet 2800 Kgs. Lyngby Danmark Email: bfni@imm.dtu.dk Dagens nye emner afsnit 6.5 Den bivariate
Læs merePersonalesammensætning gør det offentlige løngab større. Af Jossi Steen-Knudsen, Niels Storm Knigge og Bjørn Tølbøll
Analyse 29. marts 2018 Personalesammensætning gør det offentlige løngab større Af Jossi Steen-Knudsen, Niels Storm Knigge og Bjørn Tølbøll Moderniseringsstyrelsen annoncerede i december 2017, at man kunne
Læs mereLøsning eksamen d. 15. december 2008
Informatik - DTU 02402 Introduktion til Statistik 2010-2-01 LFF/lff Løsning eksamen d. 15. december 2008 Referencer til Probability and Statistics for Engineers er angivet i rækkefølgen [8th edition, 7th
Læs mereØkonometri 1. Dagens program. Den simple regressionsmodel 15. september 2006
Dagens program Økonometri Den simple regressionsmodel 5. september 006 Den simple lineære regressionsmodel (Wooldridge kap.4-.6) Eksemplet fortsat: Løn og uddannelse på danske data Funktionel form Statistiske
Læs mere! Proxy variable. ! Målefejl. ! Manglende observationer. ! Dataudvælgelse. ! Ekstreme observationer. ! Eksempel: Lønrelation (på US data)
Dagens program Økonometri 1 Specifikation, og dataproblemer 10. april 003 Emnet for denne forelæsning er specifikation (Wooldridge kap. 9.-9.4)! Proxy variable! Målefejl! Manglende observationer! Dataudvælgelse!
Læs mereUGESEDDEL 2 MAKROØKONOMI 1, Henrik Jensen Københavns Universitets Økonomiske Institut Hjemmeside:
UGESEDDEL 2 MAKROØKONOMI 1, 2003 M-Ø Henrik Jensen Københavns Universitets Økonomiske Institut Hjemmeside: www.econ.ku.dk/personal/henrikj/makro1-e2003/ I uge 37 (9/9 og 12/9) har vi gennemgået: I.a. Fakta
Læs mereDANMARKS NATIONALBANK
DANMARKS NATIONALBANK ØKONOMISK UDVIKLING I DANMARK OG UDLANDET Nationalbankdirektør Per Callesen, Vækst og Ledelse 219 Kan vi undgå, at højkonjunkturen følges af et markant tilbageslag? Dybe lavkonjunkturer
Læs mereReeksamen 2014/2015 Mål- og integralteori
Reeksamen 4/5 Mål- og integralteori Københavns Universitet Institut for Matematiske Fag Formalia Eksamensopgaven består af 4 opgaver med ialt spørgsmål. Ved bedømmelsen indgår de spørgsmål med samme vægt.
Læs merePersoner i arbejdsmarkedsordninger (II)
Danmarks Statistik MODELGRUPPEN *Arbejdspapir Sofie Andersen 13. september 13 Personer i arbejdsmarkedsordninger (II) Resumé: Formuleringen af personer i arbejdsmarkedsordninger ændres for at stabilisere
Læs mere12. september Epidemiologi og biostatistik. Forelæsning 4 Uge 3, torsdag. Niels Trolle Andersen, Afdelingen for Biostatistik. Regressionsanalyse
. september 5 Epidemiologi og biostatistik. Forelæsning Uge, torsdag. Niels Trolle Andersen, Afdelingen for Biostatistik. Lineær regressionsanalyse - Simpel lineær regression - Multipel lineær regression
Læs mereØkonomiske vanskeligheder:
Økonomiske vanskeligheder: Tilfældigheder eller uhensigtsmæssig adfærd? Claus Thustrup Kreiner Søren Leth-Petersen Louise Willerslev-Olsen Københavns Universitet EPRN 28 June, 2015 Spørgsmål Hvorfor kommer
Læs mereDANMARKS NATIONALBANK
DANMARKS NATIONALBANK LOKALE PENGEINSTITUTTER 24. MAJ 218 Nationalbankdirektør Per Callesen Dagsorden 1. Risikoudsigter international økonomi 2. Risikoudsigter dansk økonomi 3. Kreditudvikling årsager
Læs mereBilag 1 Costdriversammensætning
Bilag 1 Costdriversammensætning August 2017 Bilag 1 Konkurrence- og Forbrugerstyrelsen Forsyningssekretariatet Carl Jacobsens Vej 35 2500 Valby Tlf.: +45 41 71 50 00 E-mail: kfst@kfst.dk Bilag 1 er udarbejdet
Læs mereTema. Dagens tema: Indfør centrale statistiske begreber.
Tema Dagens tema: Indfør centrale statistiske begreber. Model og modelkontrol Estimation af parametre. Fordeling. Hypotese og test. Teststørrelse. konfidensintervaller Vi tager udgangspunkt i Ex. 3.1 i
Læs mere