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

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

DLU med CES-nytte. Resumé:

Forbrugssystemet i ADAM dec09

Bilag 6: Økonometriske

Landbrugets efterspørgsel efter Kunstgødning. Angelo Andersen

Beregning af strukturel arbejdsstyrke

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

Luftfartens vilkår i Skandinavien

Vækstregnskab for nm-erhvervet

Økonometri 1. Lineær sandsynlighedsmodel. Hvad nu hvis den afhængige variabel er en kvalitativ variabel (med to kategorier)?

Indtjening, konkurrencesituation og produktudvikling i danske virksomheder

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

Kvantitative metoder 2

Lineær regressionsanalyse8

TALTEORI Følger og den kinesiske restklassesætning.

Skatter, løn og arbejdstid

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 Modelkontrol

10. Usikkerhed og fejlsøgning

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

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

Statistik II Lektion 5 Modelkontrol. Modelkontrol Modelsøgning Større eksempel

Ugeseddel 8. Gruppearbejde:

Økonometri 1 Efterår 2006 Ugeseddel 13

Brugerhåndbog. Del IX. Formodel til beregning af udlandsskøn

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

Tabsberegninger i Elsam-sagen

Note til Generel Ligevægt

Fagblok 4b: Regnskab og finansiering 2. del Hjemmeopgave kl til kl

Statistisk mekanik 13 Side 1 af 9 Faseomdannelse. Faseligevægt

Kvantitative metoder 2

Husholdningsbudgetberegner

Forberedelse til den obligatoriske selvvalgte opgave

Binomialfordelingen. Erik Vestergaard

Kvantitative metoder 2 Forår 2007 Ugeseddel 10

Geometriske afskrivningsrater i NR

Handleplan for Myndighed (Handicap og Socialpsykiatri)

Nøglebegreber: Objektivfunktion, vægtning af residualer, optimeringsalgoritmer, parameterusikkerhed og korrelation, vurdering af kalibreringsresultat.

TEORETISKE MÅL FOR EMNET:

Erhvervsstyrelsen og Ernst & Young. 26. februar 2014

Validering og test af stokastisk trafikmodel

Vægtet model. Landmålingens fejlteori - Lektion4 - Vægte og Fordeling af slutfejl. Vægte. Vægte: Eksempel. Definition: Vægtrelationen

Pas på dig selv, mand

Fastlæggelse af strukturel arbejdsstyrke

Men tilbage til regression og Chi-i-anden. test. Begge begreber refererer til normalfordelingen med middelværdi μ og spredning σ.

Import af biobrændsler, er det nødvendigt?


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

ipod/iphone speaker User manual Gebruiksaanwijzing Manuel de l utilisateur Manual de instrucciones Gebrauchsanleitung Οδηγίες χρήσεως Brugsanvisning

Morten Frydenberg Biostatistik version dato:

ipod/iphone/ipad Speaker

Udvikling af en metode til effektvurdering af Miljøstyrelsens Kemikalieinspektions tilsyn og kontrol

Kvantitative metoder 2

Kvantitative metoder 2

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

Morten Frydenberg Biostatistik version dato:

Vækstmodelegenskaber

Europaudvalget EUU alm. del Bilag 365 Offentligt

Salg af kirkegrunden ved Vejleå Kirke - opførelse af seniorboliger. hovedprincipper for et salg af kirkegrunden, som vi drøftede på voii møde.

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

Fysik 3. Indhold. 1. Sandsynlighedsteori

Logistisk regression. Logistisk regression. Probit model Fortolkning udfra latent variabel. Odds/Odds ratio

Kreditrisiko efter IRBmetoden

Rettevejledning til Økonomisk Kandidateksamen 2007I, Økonometri 1

Statikstik II 3. Lektion. Multipel Logistisk regression Generelle Lineære Modeller

Der må ikke udelades omkostninger, som er nævnt i vejledningen, ligesom der kun må indberettes de omkostninger, der er nævnt i vejledningen.

Binomialfordelingen: april 09 GJ

Vi ønsker også at teste hypoteser om parametrene. F.eks: Kan µ tænkes at være 0 (eller anden fast, kendt værdi)? Eksempel: dollarkurser

Statikstik II 4. Lektion. Generelle Lineære Modeller

PRODUKTIONSEFFEKTEN AF AVL FOR HANLIG FERTILITET I DUROC

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

Økonometri 1 Efterår 2006 Ugeseddel 9

MfA. V Udstyr. Trafikspejle. Vejregler for trafikspejles egenskaber og anvendelse. Vejdirektoratet -Vejregeludvalget Oktober 1998

Udviklingen i de kommunale udligningsordninger

Kvantitative metoder 2 Forår 2007 Ugeseddel 9

HØJESTERETS DOM afsagt mandag den 7. januar 2008

Kulturel spørgeguide. Psykiatrisk Center København. Dansk bearbejdelse ved Marianne Østerskov. Januar udgave. Kulturel spørgeguide Jan.

VEDTÆGTER. Advokatfirmaet Espersen Tordenskjoldsgade Frederikshavn TIL ii LE/UJ. for. Andeisforeningen Feddet

Bilag 1: Projektbeskrivelse

Værktøj til beregning af konkurrenceeffekter ved udlægning af nyt butiksområde

Kunsten at leve livet

Medarbejderhåndbog. Velkommen som medarbejder i SIKA Rengøring A/S

Dokumentation: Husprisanalysens andet trin: Efterspørgsel efter fravær af støj

Sandsynlighedsregning og statistik med binomialfordelingen

Bilag 1. Bestillingen fra Finansudvalget

Konkurrenceniveau og risiko i banksektoren

TO-BE BRUGERREJSE // Personligt tillæg

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

Kort fortalt: Indledning. Hvilke data(informationer):

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

Marco Goli, Ph.D, & Shahamak Rezaei. Den Sociale Højskole København & Roskilde Universitetscenter

Måleusikkerhed i kalibrering Nr. : AB 11 Dato : Side : 1/3

DANMARKS NATIONALBANK WORKING PAPERS

Bilag 1 Fastsættelse af effektiviseringskrav

Aftale om generelle vilkår for tillidsrepræsentanter -^ i Magistratsafdelingen for Sundhed og Omsorg

Antag X 1,..., X n stokastiske variable med fælles middelværdi µ og varians σ 2. Hvis µ er ukendt estimeres σ 2 ved 1/36.

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

Skemaet integreres i brugerfladen i monitoreringen i Rambøll Results og udfyldes af projektlederen.

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

χ 2 -fordelte variable

Transkript:

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 estmeres AIDS systemer med henblk på at undersøge krydsprselastcteter. MST13308.pdf Nøgleord: AIDS, prselastctet, ndkomstelastctet, forbrug Modelgruppepaprer er nterne arbedspaprer. De konklusoner, der drages paprerne, er kke endelge og kan vfre Fndret nden opstllngen af nye modelversoner. Det henstlles derfor, at der kun cteres fra modelgruppepaprerne efter aftale med Danmarks Statstk.

2 1. Indlednng I det følgende vl blve vst resultater fra estmatoner af forskellge undergruppernger af forbrugssystemet behandlet som lukkede systemer. Dette gøres for at undersøge rmelgheden af den måde forbrugssystemet dag er nestet på. Resultaterne herfra er kke enormt pæne, men overordnet ser det fornuftgt nok ud. Det største problem ser ud tl at være nestnng af energforbruget. I afsnt 2 forklares kort om hvordan strukturen vl blve prøvet af resten af papret. Afsnt er en gennemgang af funde resultater og afsnt 4 er en afrundng. 2. Nestet CES. Det nye forbrugssystem ADAM kommer tl at skulle opbygges af nestede CES funktoner efter følgende struktur (fra GRH 060807): Ideen med systemet er man det øverste nest kun behøver at nteressere sg for sammensætnngen mellem bolgforbrug og resdualt forbrug herfra. I det næst øverste nest er det sammensætnngen mellem et aggregat af bl og benzn og et restforbrug, etc. En nødvendg betngelse for at kunne estmere systemet på denne måde er at når for eks. prsen på fødevarer stger, så kan man kke have at tursme- og servceforbrug reagerer forskellgt (har forskellge elastcteter mht. fødevareprsen). For at llustrerer hvorfor denne betngelse er nødvendg betragtes et øeblk et system som er analyseret Thomsen, Hansen og Smdt (THS) (1993): som er et dobbelt nestet CES system.

3 Efter de nødvendge udregnnger får THS: Betragtes her prsen på vare 4 ses at den kke påvrker andre prsndeks end P 1234 og dette ndgår fuldstændg symmetrsk efterspørgselsfunktonerne for 1,2 og 3, hvorfor den nødvendgvs også må have samme krydsprselastctet tl alle 3. Lgeledes ses at prsen på vare 3 kun påvrker P 123 og P1234 og at dsse to ndgår symmetrsk efterspørgselsfunktoner for 1 og 2, hvorfor der også her må gælde at krydsprselastcteterne fra vare 3 tl 1 og 2 må være ens. Med andre ord påtvnger CES-strukturen altså at krydsprselastcteterne hvert nest må være ens. Ideen med dette papr er at undersøge kvalteten af denne antagelse.

4 3. Resultater Estmaterne det følgende fundet ved at estmere smultant et såkaldt Almost Ideal Demand System (AIDS), som kan reduceres tl følgende smultane sammenhænge: M s = a + b log( P ) + bu log P log( P) = a + a log( P) + 0,5 b log( P) log( P ) 0 P X P X hvor s = = er vare 's andel af det samlede budget (konstrueret som summen af P X M alle varemængder løbende prser). P er et prsndeks for vare, X er mængden af vare faste prser. M er bugdettet og P er det prsndeks der hører tl systemet. Elastcteterne der refereres tl det følgende er hckskompenserende elastcteter. Dsse er fundet som 1 e = e + e s = Hcks Marshall Indkomst 1 M b u b bu s bu log + 1 + s og s P s 1 M bu b bu s bu log 1 + 1 + s ellers s P s Som ses af lgnngen ovenfor er elastcteterne afhængge af varablene M, P s og s k. Det er for overskuelgheds skyld derfor valgt at lade alle elastcteterne være evalueret tdsseregennemsnttene for peroden. I tabel 1 nedenfor er vst de estmerede elastcteter for systemet med fødevarer, varge goder, servce og tursme. Tabel 1 Krydsprselastcteter (Hcks) for system fvst Fødevarer Varge Servce Turst Fødevarer -0.61-0.18 0.69 0.09-7.33-1.89 7.59 2.15 Varge -0.19-0.44 0.62 0.01-1.89-2.67 3.02 0.12 Servce 0.60 0.52-1.15 0.04 7.59 3.02-5.54 0.55 Turst 0.54 0.05 0.27-0.86 2.15 0.12 0.55-3.33 Indkomst 0.05 0.78 1.85 2.06 elastcteter 1.20 8.18 21.37 9.03 t-værder under estmater kursv 1 Detaler appendx

5 For at systemet kke bryder med CES-strukturen må v have at elastcter hvor der er en pl fra den ene tl den anden skal være omtrent ens. Af tabellen ses at dette krav kke blver brudt alvorlgt når man medtager den statstske uskkerhed. Formelt er det undersøgt med analyz funktonen tsp og ngen af værderne er sgnfkant forskellge fra hnanden 2. Det kan konkluderes at nestnngen af fødevarer med varge goder og tursme med servce ser ud tl at være rmelg. Næste stade er at undersøge hvor rmelgt det er at dele systemet med fødevarer, varge goder, servce, tursme og energ, sådan at energ nestes for sg og de andre sammen. I tabel 2 er vst de estmerede elastcteter for dette system. Tabel 2 Krydsprselastcteter (Hcks) for system fvste Q/P Fødevarer Varge Servce Turst El Fødevarer -0.55 0.04 0.39 0.07 0.05-5.89 0.40 3.22 1.47 1.85 Varge 0.04-0.74 0.84-0.06-0.09 0.40-5.03 4.67-1.01-1.95 Servce 0.34 0.70-1.20 0.12 0.04 3.22 4.67-5.28 1.98 0.83 Turst 0.39-0.33 0.84-1.02 0.12 1.47-1.01 1.98-3.81 0.98 El 0.21-0.33 0.18 0.08-0.14 1.85-1.95 0.83 0.98-1.54 Indkomst 0.15 0.75 1.78 1.82 1.17 elastcteter 3.10 9.81 22.44 8.68 10.50 t-værder med kursv under estmater Det ses at elastcteten mellem varge goder og energ afvger markant fra det øvrge af energens krydsprselastcteter, også når man medtager den statstske uskkerhed. Testet for lghed på energens krydsprselastcet tl fødevarer og varge goder gver en p-værd på mndre end 1 %. 3 Samtdg er det værd at bemærke at elastcterne fra varge goder tl servce og tursme nu er markant ændret fra systemet ovenfor og samtdg sgnfkant forskellge. Af tabel 2 kan konkluderes at opdelngen energ og restforbrug kke er meget pænt. Der er dog heller kke noget alternatv der sprnger lge ønene. Samtdg ser opdelngen nederste nest (det fra ovenfor) noget mndre pænt ud estmeret dette system. I tabel 3 er vst systemet med fødevarer, varge goder, tursme, servce, køretøer, benzn og el. Her er fødevarer og varge goder-, såvel som tursme og servce- og køretøer og benzn aggregeret for at spare på frhedsgrader, da dsse allerede er undersøgt at kunne nestes nogenlunde fornuftgt. 2 se blag 1. 3 se blag 2.

6 Tabel 3 Krydsprselastcteter (Hcks) for system fv ts gb ce Fødevarer+varge turst+servce Køretøer og benzn EL Fødevarer+varge -0.50 0.50 0.04-0.05-3.00 2.78 1.74-1.53 turst+servce 0.74-0.78-0.05 0.10 2.78-2.53-1.24 1.86 Køretøer og benzn 0.42-0.35-0.16 0.10 1.74-1.24-2.03 1.55 EL -0.39 0.50 0.08-0.19-1.53 1.86 1.55-2.18 Indkomst elastcteter t-værd under estmater kursv 0.50 1.70 1.16 1.05 7.14 15.46 11.10 9.22 Her skal undersøges hvorvdt det er rmelgt at lave opdelngen køretøer og benzn og restforbrug. Igen er kravet at de steder hvor der er ple fra en elastctet tl en anden skal elastcteterne være nogenlunde lge store. Her fås at ngen af de relevante elastcteter afvger fra hnanden når den statstske uskkerhed tages betragtnng 4. 4. Afslutnng Opsummerende kan det konstateres at der er vsse problemer med nestnngstrukturen forbrugsmodellen. Især forbndelse med nestnng af energforbruget er der uoverensstemmelse mellem empren og de restrktoner der blver lagt på modellen. Dog er problemerne af overskuelg karakter og der er ngen åbenlyst bedre måde at gøre det på. 4 se blag 3.

7 Blag blag 1, test af nest fv og st Tests, (=hf)=(,hf) Estmat T-værd (sf,tf) 0.06 0.22 (sv,tv) 0.48 1.18 (fs,vs) -0.35-0.35 (ft,vt) 0.08 0.08 blag 2, test af nest fvst og e Tests, (,hf)=(,hf) Estmat T-værd (fe,ve) 0.14 3.18 (fe,se) 0.01 0.21 (fe,te) -0.07-0.51 blag 3, test af nest gb og fvste Tests, (,hf)=(,hf) Estmat T-værd (fs,vs) 0.10 1.44 (fs,es) -0.03-0.68

8 NB: I output nedenfor er B = b, A= a, B= b u blag 4, output fra estmaton af systemet fvst System f,v,s,t Parameter Estmat std. fel t-værd P-værd Bfs 1.15 0.16 7.37 [.000] Bvs 0.31 0.18 1.77 [.077] Bss (1.27) 0.28 (4.47) [.000] Bfv (0.37) 0.12 (3.02) [.003] Bvv 0.03 0.09 0.29 [.770] Bff (0.99) 0.10 (10.27) [.000] Af 3.99 0.16 25.39 [.000] Av 1.12 0.36 3.11 [.002] As (3.48) 0.40 (8.79) [.000] Bf (0.29) 0.01 (23.86) [.000] Bv (0.06) 0.03 (2.33) [.020] Bs 0.30 0.03 9.83 [.000] Bft 0.20 0.05 3.83 [.000] Bvt 0.03 0.04 0.77 [.439] Bst (0.20) 0.07 (2.86) [.004] At (0.64) 0.15 (4.21) [.000] Btt (0.03) 0.02 (1.33) [.184] blag 5, output fra estmaton af systemet fvste System f,v,s,t,e Parameter Estmat std. fel t-værd P-værd Bff (0.66) 0.10 (6.78) [.000] Bfv (0.26) 0.08 (3.12) [.002] Bfs 0.77 0.14 5.67 [.000] Bft 0.12 0.04 2.86 [.004] Bvt 0.00 0.03 0.13 [.898] Bst (0.10) 0.05 (1.91) [.056] Btt (0.02) 0.02 (1.14) [.256] Bvs 0.35 0.13 2.75 [.006] Bss (0.98) 0.23 (4.26) [.000] Bvv (0.06) 0.07 (0.83) [.405] Af 3.35 0.18 18.71 [.000] Av 1.13 0.27 4.16 [.000] As (2.96) 0.34 (8.74) [.000] At (0.45) 0.13 (3.44) [.001] Bf (0.24) 0.01 (17.50) [.000] Bv (0.07) 0.02 (3.21) [.001] Bs 0.26 0.03 9.87 [.000] Bt 0.04 0.01 3.92 [.000] Bfe 0.03 0.03 1.02 [.307] Bve (0.03) 0.02 (1.87) [.061] Bse (0.05) 0.04 (1.32) [.187] Bee 0.06 0.01 7.57 [.000] Ae (0.07) 0.10 (0.70) [.481] Bee 0.06 0.01 7.57 [.000]

9 blag 6, output fra estmaton af system fv,st,e,gb System fv,st,e,bb Parameter Estmat std. fel t-værd P-værd Bfs 0.02 0.03 0.74 [.461] Bvs (0.07) 0.03 (2.09) [.037] Bss 0.04 0.00 9.95 [.000] Bfv 0.89 0.33 2.74 [.006] Bvv (0.82) 0.35 (2.39) [.017] Bff (0.86) 0.32 (2.74) [.006] Af 3.89 0.48 8.17 [.000] Av (2.87) 0.51 (5.58) [.000] As (0.05) 0.07 (0.72) [.474] Bf (0.26) 0.04 (7.23) [.000] Bv 0.25 0.04 6.38 [.000] Bs 0.01 0.01 1.53 [.127] Bft (0.05) 0.04 (1.21) [.225] Bvt (0.00) 0.04 (0.04) [.965] Bst 0.00 0.00 0.31 [.753] At 0.03 0.10 0.29 [.771] Btt 0.05 0.01 8.61 [.000]

10 e Marshall 6. Appendx. : ( M antages eksogen) M M M q = s = a b log( p ) bu log, P a0 a log( p ) 0,5 b log( p )log( p ) p p + + P = + + q M b k ak log( p ) = bu + b k pk p pk pk pk Marshall q pk 1 M ek = = bk bu k uk log og pk q s s b k P q M q q p q = 1 2 s + = + p p p p q p k k k k Marshall 1 M e = 1+ bk bu sk buk log s P e ndkomst : q 1 M bu q M M M = s + = s + bu M p p M M q p q p q e ndkomst b = 1+ s u Hcks Nu fndes e så som (vf. "Intermedate Mcroeeconomcs s.156) : e = e + e s Hcks Marshall ndkomst