Akaike Information Criteria. Best Linear Unbiased Estimator. Census and Economic Information Centre. Durbin Watson statistics
|
|
- Μαρία Μαλαξός
- 7 χρόνια πριν
- Προβολές:
Transcript
1 DAFTAR ISTILAH ADF AIC BLUE BOP CAD CEIC CF DW EO FDI FEDV FPE GDP HQ IED IFS IHSG IOR IRF IRP IRU LM LR NFDI Augmented Dicky Fuller Statistic Akaike Information Criteria Best Linear Unbiased Estimator Balance of Payment Current Account Deficit Census and Economic Information Centre Capital Flight Durbin Watson statistics Error and Omissions Foreign Direct Investment Forecast Error Decomposition of Variance Final Prediction Error Gross Domestic Product Hannan Quinn Increase in External Debt International Financial Statistic Indeks Harga Saham Gabungan Increase in Official Reserves Impulse Response Function Interest Rate Parity Investor Relation Unit Langrange Multiplier Likelihood Ratio Net Foreign Direct Investment
2 OLS OSC PDB PPP RAC REER SBI SEKI SIC VAR VD VECM Ordinary Least Squares Other Short term Capital Produk Domestik Bruto Purchasing Power Parity Reserves Asset Change Real Effective Exchange Rate Sertifikat Bank Indonesia Statistik Ekonomi Keuangan Indonesia Schwartz Information Criteria Vector Auto Regression Variance Decomposition Vector Error Correction Model
3 LAMPIRAN 1 H al
4 Periode Debt change LAMPIRAN 1. PERHITUNGAN CAPITAL FLIGHT Foreign Direct Investment Current Account Deficit Reserves Assets Change Sources of funds Uses of Funds Capital Flight DEBT FDI CAD RAC SoF UoF CF 1996 Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Sumber : Statistik Moneter dan Statistik Eksternal Bank Indonesia, Neraca Pembayaran (diolah) 2 H al
5 Lampiran 2.1. Data Penelitian Periode Capital Flight GDP Nominal Rasio Capital Flight thd GDPNominal LAMPIRAN 2. ANALISIS MODEL OLS Hutang Pemerintah CF GDPNOM CFRATIO GOVDEBT Rasio GovDebt thd GDPNominal GOVDEBT RATIO Nilai Tukar Efektif Riil Rp thd $ Foreign Disparitas Pertumbuh Dummy Sovereign Fed Fund Direct SBI 1 bln Suku an Rating Indonesia Rate Investment, Bunga (2000=100) (S&P) Net REER SBI FED RATE DINT GROWTH FDI RATING_ NAME DRATING Dummy Krisis Ekonomi dan Kondisi 1996 Q BBB Q BBB Q BBB Q BBB Q BBB Q BBB Q BBB Q BB Q B Q B Q CCC Q CCC Q SD Q SD Q CCC Q CCC Q CCC Q CCC Q CCC Q B Q CCC Q CCC Q CCC Q CCC Q SD Q SD Q SD Q CCC Q B Q B Q B Q B Q B Q B Q B Q B Q B Q B Q B Q B Q BB Q BB Q BB Q BB Q BB Q BB Q BB Q BB Q BB Q BB Q BB Q BB Q BB- 0 0 Sumber : Statistik Moneter dan Statistik Eksternal Bank Indonesia, IRU, CEIC, IFS (diolah) Politik DKPE 3 H al
6 Lampiran 2.2. Uji akar-akar unit Null Hypothesis: CFRATIO has a unit root Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10) t-statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level % level % level Null Hypothesis: CFRATIO(-1) has a unit root Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10) t-statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level % level % level Null Hypothesis: DINT has a unit root Lag Length: 10 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10) t-statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level % level % level H al
7 Null Hypothesis: FDI has a unit root Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10) t-statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level % level % level Null Hypothesis: GOVDEBTRATIO has a unit root Lag Length: 4 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10) t-statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level % level % level Null Hypothesis: D(GOVDEBTRATIO) has a unit root Lag Length: 4 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10) t-statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level % level % level H al
8 Null Hypothesis: GROWTH has a unit root Lag Length: 3 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10) t-statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level % level % level Null Hypothesis: D(GROWTH) has a unit root Lag Length: 2 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10) t-statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level % level % level H al
9 Null Hypothesis: REER has a unit root Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10) t-statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level % level % level Null Hypothesis: D(REER) has a unit root Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10) t-statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level % level % level H al
10 Lampiran 2.3. Hasil Estimasi Model OLS Dependent Variable: CFRATIO Method: Least Squares Date: 07/08/10 Time: 16:44 Sample (adjusted): 1996:2 2009:1 Included observations: 52 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-statistic Prob. C CFRATIO(-1) DINT FDI 6.90E E D(GOVDEBTRATIO) D(GROWTH) D(REER) DRATING DKPE R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) Estimation Command: ===================== LS CFRATIO C CFRATIO(-1) DINT FDI D(GOVDEBTRATIO) D(GROWTH) D(REER) DRATING DKPE Estimation Equation: ===================== CFRATIO = C(1) + C(2)*CFRATIO(-1) + C(3)*DINT + C(4)*FDI + C(5)*D(GOVDEBTRATIO) + C(6)*D(GROWTH) + C(7)*D(REER) + C(8)*DRATING + C(9)*DKPE Substituted Coefficients: ===================== CFRATIO = *CFRATIO(-1) *DINT e-006*FDI *D(GOVDEBTRATIO) *D(GROWTH) *D(REER) *DRATING *DKPE 8 H al
11 Lampiran 2.4. Uji Asumsi Multikolinearitas Correlation Matrix CFRATIO DINT FDI D(GOVDEBT RATIO) D(GROWTH) D(REER) DRATING DKPE CFRATIO DINT FDI D(GOVDEBT RATIO) D(GROWTH) D(REER) DRATING DKPE Lampiran 2.5. Uji Asumsi Autokorelasi Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic Prob. F(2,41) Obs*R-squared Prob. Chi-Square(2) Lampiran 2.6. Uji Asumsi Heteroskedastisitas White Heteroskedasticity Test: F-statistic Prob. F(40,11) Obs*R-squared Prob. Chi-Square(40) H al
12 Lampiran 3.1. Data Penelitian Periode LAMPIRAN 3. ANALISIS MODEL VAR/VECM Rasio Capital Flight thd GDPNominal Nilai Tukar Efektif Riil Rp thd $ SBI 1 bln Pertumbuhan (2000=100) CFRATIO REER SBI GROWTH 1996 Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Sumber : Statistik Moneter dan Statistik Eksternal Bank Indonesia, CEIC, IFS (diolah) 10 H al
13 Lampiran 3.2. Uji Akar-Akar Unit A. Uji akar unit pada level Null Hypothesis: CFRATIO has a unit root Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10) t-statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level % level % level Null Hypothesis: REER has a unit root Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10) t-statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level % level % level Null Hypothesis: SBI has a unit root Lag Length: 10 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10) t-statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level % level % level H al
14 Null Hypothesis: GROWTH has a unit root Lag Length: 3 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10) t-statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level % level % level B. Uji akar unit pada first difference Null Hypothesis: D(CFRATIO) has a unit root Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10) t-statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level % level % level Null Hypothesis: D(REER) has a unit root Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10) t-statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level % level % level H al
15 Null Hypothesis: D(SBI) has a unit root Lag Length: 4 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10) t-statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level % level % level Null Hypothesis: D(GROWTH) has a unit root Lag Length: 2 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10) t-statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level % level % level H al
16 Lampiran 3.3. Uji Kausalitas Granger Pairwise Granger Causality Tests Date: 07/10/10 Time: 22:24 Sample: 1996:1 2009:1 Lags: 4 Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probability REER does not Granger Cause CFRATIO CFRATIO does not Granger Cause REER SBI does not Granger Cause CFRATIO CFRATIO does not Granger Cause SBI E-06 GROWTH does not Granger Cause CFRATIO CFRATIO does not Granger Cause GROWTH E-08 SBI does not Granger Cause REER REER does not Granger Cause SBI GROWTH does not Granger Cause REER REER does not Granger Cause GROWTH E-07 GROWTH does not Granger Cause SBI SBI does not Granger Cause GROWTH E-08 Keterkaitan Antar Variabel (Uji Kausalitas Granger) CFRatio α 0.01 α 0.01 α 0.05 REER Growth α 0.01 SBI 14 H al
17 Lampiran 3.4. Stabilitas Sistem VAR Roots of Characteristic Polynomial Endogenous variables: D(CFRATIO) D(REER) D(SBI) D(GROWTH) Exogenous variables: C Lag specification: 1 4 Date: 07/10/10 Time: 08:00 Root Modulus i i i i i i i i i i i i No root lies outside the unit circle. VAR satisfies the stability condition. 15 H al
18 Lampiran 3.5. Penentuan Selang (Lag) Optimal VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: D(CFRATIO) D(REER) D(SBI) D(GROWTH) Exogenous variables: C Date: 07/10/10 Time: 07:56 Sample: 1996:1 2009:1 Included observations: 48 Lag LogL LR FPE AIC SC HQ NA * * * * * * indicates lag order selected by the criterion LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level) FPE: Final prediction error AIC: Akaike information criterion SC: Schwarz information criterion HQ: Hannan-Quinn information criterion 16 H al
19 Lampiran 3.6. Uji Kointegrasi Johansen Date: 07/10/10 Time: 22:00 Sample (adjusted): 1997:3 2009:1 Included observations: 47 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend Series: D(CFRATIO) D(REER) D(SBI) D(GROWTH) Lags interval (in first differences): 1 to 4 Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace) Hypothesized Trace 0.05 No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.** None * At most 1 * At most At most 3 * Trace test indicates 2 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue) Hypothesized Max-Eigen 0.05 No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.** None * At most 1 * At most At most 3 * Max-eigenvalue test indicates 2 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values Unrestricted Cointegrating Coefficients (normalized by b'*s11*b=i): D(CFRATIO) D(REER) D(SBI) D(GROWTH) H al
20 Lanjutan Unrestricted Adjustment Coefficients (alpha): D(CFRATIO,2) D(REER,2) D(SBI,2) D(GROWTH,2) Cointegrating Equation(s): Log likelihood Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses) D(CFRATIO) D(REER) D(SBI) D(GROWTH) ( ) ( ) ( ) Adjustment coefficients (standard error in parentheses) D(CFRATIO,2) ( ) D(REER,2) ( ) D(SBI,2) ( ) D(GROWTH,2) ( ) 2 Cointegrating Equation(s): Log likelihood Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses) D(CFRATIO) D(REER) D(SBI) D(GROWTH) ( ) ( ) ( ) ( ) Adjustment coefficients (standard error in parentheses) D(CFRATIO,2) ( ) ( ) D(REER,2) ( ) ( ) D(SBI,2) ( ) ( ) D(GROWTH,2) ( ) ( ) 3 Cointegrating Equation(s): Log likelihood Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses) 18 H al
21 Lanjutan D(CFRATIO) D(REER) D(SBI) D(GROWTH) ( ) ( ) ( ) Adjustment coefficients (standard error in parentheses) D(CFRATIO,2) ( ) ( ) ( ) D(REER,2) ( ) ( ) ( ) D(SBI,2) ( ) ( ) ( ) D(GROWTH,2) ( ) ( ) ( ) Lampiran 3.7. Bentuk Urutan Variabel (Ordering) Residual Correlation Matrix CFRATIO REER SBI GROWTH CFRATIO REER SBI GROWTH H al
22 Lampiran 3.8. Hasil Estimasi VAR/VECM Vector Error Correction Estimates Date: 07/11/10 Time: 04:41 Sample (adjusted): 1997:2 2009:1 Included observations: 48 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ] Cointegrating Eq: CointEq1 CointEq2 CointEq3 CFRATIO(-1) REER(-1) SBI(-1) GROWTH(-1) ( ) ( ) ( ) [ ] [ ] [ ] C Error Correction: D(CFRATIO) D(REER) D(SBI) D(GROWTH) CointEq ( ) ( ) ( ) ( ) [ ] [ ] [ ] [ ] CointEq ( ) ( ) ( ) ( ) [ ] [ ] [ ] [ ] CointEq ( ) ( ) ( ) ( ) [ ] [ ] [ ] [ ] D(CFRATIO(-1)) ( ) ( ) ( ) ( ) [ ] [ ] [ ] [ ] D(CFRATIO(-2)) ( ) ( ) ( ) ( ) [ ] [ ] [ ] [ ] D(CFRATIO(-3)) ( ) ( ) ( ) ( ) [ ] [ ] [ ] [ ] 20 H al
23 Lanjutan D(CFRATIO(-4)) ( ) ( ) ( ) ( ) [ ] [ ] [ ] [ ] D(REER(-1)) ( ) ( ) ( ) ( ) [ ] [ ] [ ] [ ] D(REER(-2)) ( ) ( ) ( ) ( ) [ ] [ ] [ ] [ ] D(REER(-3)) ( ) ( ) ( ) ( ) [ ] [ ] [ ] [ ] D(REER(-4)) ( ) ( ) ( ) ( ) [ ] [ ] [ ] [ ] D(SBI(-1)) -8.03E ( ) ( ) ( ) ( ) [ ] [ ] [ ] [ ] D(SBI(-2)) ( ) ( ) ( ) ( ) [ ] [ ] [ ] [ ] D(SBI(-3)) ( ) ( ) ( ) ( ) [ ] [ ] [ ] [ ] D(SBI(-4)) ( ) ( ) ( ) ( ) [ ] [ ] [ ] [ ] D(GROWTH(-1)) 4.19E ( ) ( ) ( ) ( ) [ ] [ ] [ ] [ ] D(GROWTH(-2)) ( ) ( ) ( ) ( ) [ ] [ ] [ ] [ ] D(GROWTH(-3)) ( ) ( ) ( ) ( ) [ ] [ ] [ ] [ ] 21 H al
24 Lanjutan D(GROWTH(-4)) ( ) ( ) ( ) ( ) [ ] [ ] [ ] [ ] C ( ) ( ) ( ) ( ) [ ] [ ] [ ] [ ] R-squared Adj. R-squared Sum sq. resids S.E. equation F-statistic Log likelihood Akaike AIC Schwarz SC Mean dependent S.D. dependent Determinant resid covariance (dof adj.) Determinant resid covariance Log likelihood Akaike information criterion Schwarz criterion H al
25 Lampiran 3.9. Uji Heteroskedastisitas Sistem VAR VAR Residual Heteroskedasticity Tests: No Cross Terms (only levels and squares) Date: 07/10/11 Time: 04:50 Sample: 1996:1 2009:1 Included observations: 49 Joint test: Chi-sq df Prob Individual components: Dependent R-squared F(32,16) Prob. Chi-sq(32) Prob. res1*res res2*res res3*res res4*res res2*res res3*res res3*res res4*res res4*res res4*res H al
26 Lampiran Uji Autokorelasi Sistem VAR VAR Residual Serial Correlation LM Tests H0: no serial correlation at lag order h Date: 07/10/11 Time: 04:52 Sample: 1996:1 2009:1 Included observations: 49 Lags LM-Stat Prob Probs from chi-square with 16 df. 24 H al
27 Lampiran Impulse Response Function A. Respon Variabel Makroekonomi Indonesia terhadap Shock CFRatio Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E. Response of CFRATIO to CFRATIO (a) Response of REER to CFRATIO (b) Response of SBI to CFRATIO 3 Response of GROWTH to CFRATIO (c) (d) B. Respon CFRatio terhadap Shock Variabel Makroekonomi Indonesia Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E. Response of CFRATIO to CFRATIO (a) Response of CFRATIO to REER (b) Response of CFRATIO to SBI (c) Response of CFRATIO to GROWTH (d) 25 H al
28 Response of Response of Response of CFRATIO: REER : SBI : Period CFRATIO REER SBI GROWTH CFRATIO Response of Growth : E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E Cholesky Ordering: CFRATIO REER SBI GROWTH 26 H al
29 Lampiran Variance Decomposition 100 Variance Decomposition of CFRATIO *) 90 Variance Decomposition of REER CFRATIO REER SBI GROWTH CFRATIO REER SBI GROWTH 70 Variance Decomposition of SBI 70 Variance Decomposition of GROWTH CFRATIO REER SBI GROWTH CFRATIO REER SBI GROWTH 27 H al
30 Variance Decomposition of CFRATIO *) Period S.E. CFRATIO REER SBI GROWTH Cholesky Ordering: CFRATIO REER SBI GROWTH 28 H al
Ερωτήσεις κατανόησης στην Οικονομετρία (Με έντονα μαύρα γράμματα είναι οι σωστές απαντήσεις)
Ερωτήσεις κατανόησης στην Οικονομετρία (Με έντονα μαύρα γράμματα είναι οι σωστές απαντήσεις) 1. Έχοντας στη διάθεσή μας ένα δείγμα, προκύπτει ότι το 95% διάστημα εμπιστοσύνης για το μέσο μ ενός κανονικού
The role of Monetary and Financial policy in economic growth. Abstract
The role of Monetary and Financial policy in economic growth / /. 2010-1966. Abstract The current research aims to effect the activity of financial and montary policy on the real factors in economy. Throughout
Προβλέψεις ισοτιμιών στο EViews
Προβλέψεις ισοτιμιών στο EViews Θεωρητικό πλαίσιο προβλέψεων σημείου Σημαντικές επιλογές πλαισίου: Τί θα κάνουμε με την πρόβλεψη; Θα την μοιραστούμε με πολλούς πελάτες, που θα την χρησιμοποιήσουν με διαφορετικό
ΧΡΟΝΟΣΕΙΡΕΣ TUTORIAL 3 ΣΤΑΣΘΜΟΤΗΤΑ ΔΘΑΔΘΚΑΣΘΕΣ ΜΟΝΑΔΘΑΣ ΡΘΖΑΣ ΣΥΝΟΛΟΚΛΗΡΩΣΗ
ΦΡΟΝΤΙΣΤΗΡΙΟ ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑΣ ΙΙ 7-6-1012 Landis Conrad ΧΡΟΝΟΣΕΙΡΕΣ TUTORIAL 3 ΣΤΑΣΘΜΟΤΗΤΑ ΔΘΑΔΘΚΑΣΘΕΣ ΜΟΝΑΔΘΑΣ ΡΘΖΑΣ ΣΥΝΟΛΟΚΛΗΡΩΣΗ Για τθν άςκθςθ χρθςιμοποιοφμε τισ παρακάτω μεταβλθτζσ, ςε θμεριςια κλίμακα,
SECTION II: PROBABILITY MODELS
SECTION II: PROBABILITY MODELS 1 SECTION II: Aggregate Data. Fraction of births with low birth weight per province. Model A: OLS, using observations 1 260 Heteroskedasticity-robust standard errors, variant
ΜΑΘΗΜΑ 3ο. Υποδείγματα μιας εξίσωσης
ΜΑΘΗΜΑ 3ο Υποδείγματα μιας εξίσωσης Οι βασικές υποθέσεις 1. Ο διαταρακτικός όρος u t είναι μια τυχαία μεταβλητή με μέσο το μηδέν. Eu t = 0 για t = 1,2,3..n 2. Η διακύμανση της τυχαίας μεταβλητής u t είναι
ΜΑΘΗΜΑ 4 ο. Μοναδιαία ρίζα
ΜΑΘΗΜΑ 4 ο Μοναδιαία ρίζα Είδαμε προηγουμένως πως ο έλεγχος της στασιμότητας μιας χρονικής σειράς μπορεί να γίνει με τη συνάρτηση αυτοσυσχέτισης. Ένας άλλος τρόπος που χρησιμοποιείται ευρύτατα στην ανάλυση
Table 1: Military Service: Models. Model 1 Model 2 Model 3 Model 4 Model 5 Model 6 Model 7 Model 8 Model 9 num unemployed mili mili num unemployed
Tables: Military Service Table 1: Military Service: Models Model 1 Model 2 Model 3 Model 4 Model 5 Model 6 Model 7 Model 8 Model 9 num unemployed mili mili num unemployed mili 0.489-0.014-0.044-0.044-1.469-2.026-2.026
Καμπύλη Phillips (10.1, 11.5, 12.1, 12.5, 18.3, 18.8, 18.10)
Καμπύλη Phillips (10.1, 11.5, 12.1, 12.5, 18.3, 18.8, 18.10) 1 2 y t = β 0 + β 1 x t + u t y t = Πληθωρισμός x t = Ανεργία 3 Dependent Variable: INFLATION Method: Least Squares Sample: 1948-1996 (49) C
ΧΡΟΝΟΣΕΙΡΕΣ & ΠΡΟΒΛΕΨΕΙΣ-ΜΕΡΟΣ 7 ΕΛΕΓΧΟΙ. (TEST: Unit Root-Cointegration )
ΧΡΟΝΟΣΕΙΡΕΣ & ΠΡΟΒΛΕΨΕΙΣ-ΜΕΡΟΣ 7 ΕΛΕΓΧΟΙ (TEST: Unit Root-Cointegration ) ΦΑΙΝΟΜΕΝΙΚΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ Η στασιμότητα των δεδομένων (χρονοσειρών) είναι θεωρητική προϋπόθεση για την παλινδρόμηση, δηλ. την εκτίμηση
Σηµαντικές µεταβλητές για την άσκηση οικονοµικής ολιτικής µίας χώρας. Καθοριστικοί αράγοντες για την οικονοµική ανά τυξη.
ΑΜΕΣΕΣ ΞΕΝΕΣ ΕΠΕΝΔΥΣΕΙΣ, ΑΕΠ, ΕΞΑΓΩΓΕΣ: ΜΙΑ ΕΜΠΕΙΡΙΚΗ ΕΡΕΥΝΑ ΓΙΑ ΕΛΛΑΔΑ- ΙΣΠΑΝΙΑ-ΠΟΡΤΟΓΑΛΙΑΠΟΡΤΟΓΑΛΙΑ Επιβλέπων καθηγητής: Δριτσάκης Νικόλαος Εκπονήθηκε από: Τέμπου Αικατερίνη (11/37) ΕΙΣΑΓΩΓΙΚΑ Μελέτη
Μοντελοποίηση των αποδόσεων των κρατικών ομολόγων των χωρών της Ευρωζώνης
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΙΡΑΙΑ ΤΜΗΜΑ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ & ΑΣΦΑΛΙΣΤΙΚΗΣ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΑΝΑΛΟΓΙΣΤΙΚΗ ΕΠΙΣΤΗΜΗ & ΔΙΟΙΚΗΤΙΚΗ ΚΙΝΔΥΝΟΥ ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ Μοντελοποίηση των αποδόσεων των κρατικών
( ) 2011 :, :, - 2 -
: : : 2011 : : : ( ) 2011 :, :, - 2 - - 3 - ... 6. 6.. 8.. 9...10 1 1.1... 12 1.2... 13 1.3.. 13 2 2.1. 15 2.2... 15 2.3...... 19 2.4. 24 2.5... 25 3 3.1 28 3.2 28 3.3.. 31 3.4... 32 3.5 39 3.6. 40 3.7.
Επιτόκια, Πληθωρισμός και Έλλειμμα (10.2, 12.6, 18.2, 18.6, 18.7)
Επιτόκια, Πληθωρισμός και Έλλειμμα (10.2, 12.6, 18.2, 18.6, 18.7) 1 Dependent Variable: T_BILLS3 Method: Least Squares Sample: 1948-2003 C 1.25 0.44 2.83 0.01 INFLATION 0.61 0.08 8.09 0.00 DEFICIT 0.70
/
: 2014 2010 2015/2014 : 2014 2010 2015/2014 I II الملخص The aim of this study is to know the effect of the number of the financial indicators on the prices of organizations shares in Dubai s stock exchange,
ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ. Παπάνα Αγγελική
ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ Ενότητα 13: Επανάληψη Παπάνα Αγγελική Μεταδιδακτορική ερευνήτρια, ΑΠΘ E-mail: angeliki.papana@gmail.com, agpapana@auth.gr Webpage: http://users.auth.gr/agpapana 1 Γιατί μελετούμε την Οικονομετρία;
Supplementary Appendix
Supplementary Appendix Measuring crisis risk using conditional copulas: An empirical analysis of the 2008 shipping crisis Sebastian Opitz, Henry Seidel and Alexander Szimayer Model specification Table
ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ ΤΜΗΜΑ ΙΕΘΝΩΝ ΚΑΙ ΕΥΡΩΠΑΪΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΣΠΟΥ ΩΝ
ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ ΤΜΗΜΑ ΙΕΘΝΩΝ ΚΑΙ ΕΥΡΩΠΑΪΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΣΠΟΥ ΩΝ Μάθηµα: Εφαρµοσµένη Οικονοµετρία (Aκαδηµαϊκό έτος: 2008-2009) Σπύρος Σκούρας Ονοµατεπώνυµο: ΘΕΜΑΤΑ ΕΞΕΤΑΣΕΩΝ ΙΟΥΛΙΟΥ 2009
ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑΣ LAB 2
Landis Conrad conrad@aueb.gr AΣΥΜΠΤΩΤΙΚΕΣ ΙΔΙΟΤΗΤΕΣ ΤΩΝ ΕΚΤΙΜΗΤΩΝ ΕΛΑΧΙΣΤΩΝ ΤΕΤΡΑΓΩΝΩΝ ΣΤΑΣΙΜΕΣ- ΑΣΘΕΝΩΣ ΕΞΑΡΤΩΜΕΝΕΣ ΧΡΟΝΟΣΕΙΡEΣ ΔΙΑΔΙΚΑΣΙΕΣ ΜΟΝΑΔΙΑΙΑΣ ΡΙΖΑΣ Οι παρατηρήσεις που θα χρησιµοποιήσουµε σε
LAMPIRAN. Fixed-effects (within) regression Number of obs = 364 Group variable (i): kode Number of groups = 26
LAMPIRAN Lampiran 1 Uji Chow Test Model Pertama Hipotesis: Ho: Pooled Least Square Ha: Fixed Effect Method Decision Rule: Tolak Ho apabila P-value < α Fixed-effects (within) regression Number of obs =
PENGARUHKEPEMIMPINANINSTRUKSIONAL KEPALASEKOLAHDAN MOTIVASI BERPRESTASI GURU TERHADAP KINERJA MENGAJAR GURU SD NEGERI DI KOTA SUKABUMI
155 Lampiran 6 Yayan Sumaryana, 2014 PENGARUHKEPEMIMPINANINSTRUKSIONAL KEPALASEKOLAHDAN MOTIVASI BERPRESTASI GURU TERHADAP KINERJA MENGAJAR GURU SD NEGERI DI KOTA SUKABUMI Universitas Pendidikan Indonesia
LAMPIRAN. Lampiran I Daftar sampel Perusahaan No. Kode Nama Perusahaan. 1. AGRO PT Bank Rakyat Indonesia AgroniagaTbk.
LAMPIRAN Lampiran I Daftar sampel Perusahaan No. Kode Nama Perusahaan 1. AGRO PT Bank Rakyat Indonesia AgroniagaTbk. 2. BACA PT Bank Capital Indonesia Tbk. 3. BABP PT Bank MNC Internasional Tbk. 4. BBCA
Queensland University of Technology Transport Data Analysis and Modeling Methodologies
Queensland University of Technology Transport Data Analysis and Modeling Methodologies Lab Session #7 Example 5.2 (with 3SLS Extensions) Seemingly Unrelated Regression Estimation and 3SLS A survey of 206
ΔPersediaan = Persediaan t+1 - Persediaan t
Lampiran 4 Data Perhitungan Perubahan Persediaan ΔPersediaan = Persediaan t+1 - Persediaan t No Kode Perusahaan 2011 Persediaan t+1 (2012) Persediaan t (2011) ΔPersediaan a b a-b 1 ADES 74.592.000.000
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΙΡΑΙΑ ΤΜΗΜΑ ΧΡΗΜΑΤΟΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗΣ ΚΑΙ ΤΡΑΠΕΖΙΚΗΣ ΙΟΙΚΗΤΙΚΗΣ ΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΑΣΥΜΜΕΤΡΙΑ ΣΤΙΣ ΤΙΜΕΣ ΤΩΝ ΑΚΙΝΗΤΩΝ
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΙΡΑΙΑ ΤΜΗΜΑ ΧΡΗΜΑΤΟΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗΣ ΚΑΙ ΤΡΑΠΕΖΙΚΗΣ ΙΟΙΚΗΤΙΚΗΣ ΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΑΣΥΜΜΕΤΡΙΑ ΣΤΙΣ ΤΙΜΕΣ ΤΩΝ ΑΚΙΝΗΤΩΝ ΕΥΕΛΥΝ ΣΑΚΚΑ ΕΠΙΒΛΕΠΩΝ ΚΑΘΗΓΗΤΗΣ : ΝΙΚΟΛΑΟΣ ΑΠΕΡΓΗΣ ΕΠΙΤΡΟΠΗ: ΛΕΚΤΟΡΑΣ Ν. ΚΟΥΡΟΓΕΝΗΣ
Μελέτη των spreads των ελληνικών ομολόγων.
Master in Business Administration Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων, Πανεπιστημίου Πατρών Μελέτη των spreads των ελληνικών ομολόγων. Διπλωματική Εργασία Χριστόφορος Κωνσταντάτος ΑΜ. 323 Μελέτη των spreads των
«ΦΟΡΟΛΟΓΙΑ ΕΙΣΟΔΗΜΑΤΟΣ-ΜΙΑ ΜΕΛΕΤΗ ΠΕΡΙΠΤΩΣΗΣ ΤΟΥ Ν. ΠΙΕΡΙΑΣ»
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΛΟΓΙΣΤΙΚΗΣ ΚΑΙ ΧΡΗΜΑΤΟΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΣΤΗΝ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗ ΛΟΓΙΣΤΙΚΗ ΚΑΙ ΕΛΕΓΚΤΙΚΗ «ΦΟΡΟΛΟΓΙΑ ΕΙΣΟΔΗΜΑΤΟΣ-ΜΙΑ ΜΕΛΕΤΗ ΠΕΡΙΠΤΩΣΗΣ ΤΟΥ Ν. ΠΙΕΡΙΑΣ» ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ
ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ Πρόγραμμα Σπουδών: ΤΡΑΠΕΖΙΚΗ Θεματική Ενότητα: ΤΡΑ-61 Στρατηγική Τραπεζών Ακαδημαϊκό Έτος: 2013-2014
ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ Πρόγραμμα Σπουδών: ΤΡΑΠΕΖΙΚΗ Θεματική Ενότητα: ΤΡΑ-61 Στρατηγική Τραπεζών Ακαδημαϊκό Έτος: 2013-2014 Γενικές οδηγίες για την εργασία Τέταρτη Γραπτή Εργασία Όλες οι ερωτήσεις
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΩΝ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΩΝ ΚΑΙ ΦΥΣΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ Διατμηματικό Πρόγραμμα Μεταπτυχιακών Σπουδών «Μαθηματική Προτυποποίηση στις Σύγχρονες Τεχνολογίες και την Οικονομία» ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ
Κρίση και Κατάρρευση στην Ελλάδα του Μεσοπολέµου: Πεπρωµένο ή ολέθρια σφάλµατα? Νίκος Χριστοδουλάκης
Κρίση και Κατάρρευση στην Ελλάδα του Μεσοπολέµου: Πεπρωµένο ή ολέθρια σφάλµατα? Νίκος Χριστοδουλάκης Μάϊος 212 Γιατί θεωρούν µοιραία την έξοδο από το Ευρώ? Roubini (211): «Με την σηµερινή λιτότητα και
OLS. University of New South Wales, Australia
1997 2007 5 OLS Abstract An understanding of the macro-level relationship between fertility and female employment is relevant and important to current policy-making. The objective of this study is to empirically
1 1 1 2 1 2 2 1 43 123 5 122 3 1 312 1 1 122 1 1 1 1 6 1 7 1 6 1 7 1 3 4 2 312 43 4 3 3 1 1 4 1 1 52 122 54 124 8 1 3 1 1 1 1 1 152 1 1 1 1 1 1 152 1 5 1 152 152 1 1 3 9 1 159 9 13 4 5 1 122 1 4 122 5
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ. ΜΑΘΗΜΑ 3ο
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΜΑΘΗΜΑ 3ο Κίβδηλες παλινδρομήσεις Μια από τις υποθέσεις που χρησιμοποιούμε στην ανάλυση της παλινδρόμησης είναι ότι οι χρονικές σειρές που χρησιμοποιούμε
Lampiran 1 Output SPSS MODEL I
67 Variables Entered/Removed(b) Lampiran 1 Output SPSS MODEL I Model Variables Entered Variables Removed Method 1 CFO, ACCOTHER, ACCPAID, ACCDEPAMOR,. Enter ACCREC, ACCINV(a) a All requested variables
Βήματα για την επίλυση ενός προβλήματος
ΜΑΘΗΜΑ 2ο Βήματα για την επίλυση ενός προβλήματος 1. Κατανόηση του προβλήματος με τη σχετική επιστήμη (όπως οικονομία, διοίκηση, γενικές επιστήμες) π.χ το πρόβλημα της κατανάλωσης κάποιας περιοχής σε σχέση
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΤΜΗΜΑ ΝΑΥΤΙΛΙΑΣ ΚΑΙ ΕΠΙΧΕΙΡΗΜΑΤΙΚΩΝ ΥΠΗΡΕΣΙΩΝ «Μακροχρόνιες διακυμάνσεις στις τιμές αργού πετρελαίου και ναύλων και διαχείριση χαρτοφυλακίου» Διπλωματική
Πανεπιστήμιο Μακεδονίας Οικονομικών και Κοινωνικών Επιστημών Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής Τίτλος Εργασίας:
: : : ( ) 2010 : : : ( ) :, :,, 2 3 ... 6... 6... 7... 8... 9 ABSTRACT... 10 1... 11 1.1.... 11 1.2.... 13 1.3.... 13 1.4.... 14 2... 15 2.1.... 15 2.2.... 16 2.2.1.... 17 2.2.2.... 22 2.2.3.... 23 2.2.4.
ΕΙΣΑΓΩΓΕΣ-ΕΞΑΓΩΓΕΣ-ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗ ΑΝΑΠΤΥΞΗ Έλεγχος οικονομετρικού υποδείγματος για την Πολωνία την περίοδο 1980-2016 και αξιολόγηση αποτελεσμάτων
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ Τίτλος Εργασίας ΕΙΣΑΓΩΓΕΣ-ΕΞΑΓΩΓΕΣ-ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗ ΑΝΑΠΤΥΞΗ Έλεγχος οικονομετρικού υποδείγματος για την Πολωνία την
β) (βαζκνί: 2) Έζησ όηη ε ρξνλνινγηθή ζεηξά έρεη κέζε ηηκή 0 θαη είλαη αληηζηξέςηκε. Δίλεηαη ην αθόινπζν απνηέιεζκα από ην EViews γηα ηε :
1 ΝΑ ΑΠΑΝΤΗΘΟΥΝ 2 ΑΠΟ ΤΑ 3 ΘΕΜΑΤΑ ΘΕΜΑ 1 α) (βαζκνί: 3) Έζησ όηη ε ρξνλνινγηθή ζεηξά είλαη ζηάζηκε, αληηζηξέςηκε θαη αθνινπζεί ην ΑR(1) ππόδεηγκα. Να βξεζνύλ ε κέζε ηηκή, ε δηαζπνξά θαη ε απηνζπζρέηηζε
Statistics 104: Quantitative Methods for Economics Formula and Theorem Review
Harvard College Statistics 104: Quantitative Methods for Economics Formula and Theorem Review Tommy MacWilliam, 13 tmacwilliam@college.harvard.edu March 10, 2011 Contents 1 Introduction to Data 5 1.1 Sample
Επιστηµονική Επιµέλεια ρ. Γεώργιος Μενεξές. Εργαστήριο Γεωργίας. Viola adorata
One-way ANOVA µε το SPSS Επιστηµονική Επιµέλεια ρ. Γεώργιος Μενεξές Τοµέας Φυτών Μεγάλης Καλλιέργειας και Οικολογίας, Εργαστήριο Γεωργίας Viola adorata To call in a statistician after the experiment is
NOB= Dickey=Fuller Engle-Granger., P. ( ). NVAR=Engle-Granger/Dickey-Fuller. 1( ), 6. CONSTANT/NOCONST (C) Dickey-Fuller. NOCONST NVAR=1. TREND/NOTREN
CDF(BIVNORM or CHISQ or DICKEYF or F or NORMAL or T or WTDCHI, DF=CHISQ T, DF1=F, DF2=F, NLAGS= Dickey-Fuller, NOB=, NVAR=, RHO=BIVNORM, EIGVAL=WTDCHI, LOWTAIL or UPTAIL or TWOTAIL, CONSTANT, TREND, TSQ,
ΔΗΜΗΤΡΗΣ- ΘΕΟΔΩΡΟΣ ΦΙΛΙΠΠΑΚΟΣ
ΠΑΝΤΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΠΟΛΙΤΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ Τμήμα Δημόσιας Διοίκησης Μεταπτυχιακό Πρόγραμμα Σπουδών:Οικονομικά της Παραγωγής και των Διακλαδικών Σχέσεων ΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΔΙΕΡΕΥΝΗΣΗ ΚΙΝΔΥΝΟΥ
Άσκηση 11. Δίνονται οι παρακάτω παρατηρήσεις:
Άσκηση. Δίνονται οι παρακάτω παρατηρήσεις: X X X X Y 7 50 6 7 6 6 96 7 0 5 55 9 5 59 6 8 8 5 0 59 7 7 8 8 5 5 0 7 69 9 6 6 7 6 9 5 7 6 8 5 6 69 8 0 50 66 0 0 50 8 59 76 8 7 60 7 87 6 5 7 88 9 8 50 0 5
1. Hasil Pengukuran Kadar TNF-α. DATA PENGAMATAN ABSORBANSI STANDAR TNF α PADA PANJANG GELOMBANG 450 nm
HASIL PENELITIAN 1. Hasil Pengukuran Kadar TNF-α DATA PENGAMATAN ABSORBANSI STANDAR TNF α PADA PANJANG GELOMBANG 450 nm NO KADAR ( pg/ml) ABSORBANSI 1. 0 0.055 2. 15.6 0.207 3. 31.5 0.368 4. 62.5 0.624
519.22(07.07) 78 : ( ) /.. ; c (07.07) , , 2008
.. ( ) 2008 519.22(07.07) 78 : ( ) /.. ;. : -, 2008. 38 c. ( ) STATISTICA.,. STATISTICA.,. 519.22(07.07),.., 2008.., 2008., 2008 2 ... 4 1...5...5 2...14...14 3...27...27 3 ,, -. " ", :,,,... STATISTICA.,,,.
Biostatistics for Health Sciences Review Sheet
Biostatistics for Health Sciences Review Sheet http://mathvault.ca June 1, 2017 Contents 1 Descriptive Statistics 2 1.1 Variables.............................................. 2 1.1.1 Qualitative........................................
1 (forward modeling) 2 (data-driven modeling) e- Quest EnergyPlus DeST 1.1. {X t } ARMA. S.Sp. Pappas [4]
212 2 ( 4 252 ) No.2 in 212 (Total No.252 Vol.4) doi 1.3969/j.issn.1673-7237.212.2.16 STANDARD & TESTING 1 2 2 (1. 2184 2. 2184) CensusX12 ARMA ARMA TU111.19 A 1673-7237(212)2-55-5 Time Series Analysis
Υπολογιστική πολυπλοκότητα του πρωτεύοντος αλγόριθμου εξωτερικών σημείων
Υπολογιστική πολυπλοκότητα του πρωτεύοντος αλγόριθμου εξωτερικών σημείων Γεώργιος Παπανίκος Τμ. Εφ. Πληροφορικής, Πανεπιστήμιο Μακεδονίας Εγνατία 156, 54006 Θεσσαλονίκη it0837@uom.gr Νικόλαος Σαμαράς Τμ.
Άσκηση 10, σελ. 119. Για τη μεταβλητή x (άτυπος όγκος) έχουμε: x censored_x 1 F 3 F 3 F 4 F 10 F 13 F 13 F 16 F 16 F 24 F 26 F 27 F 28 F
Άσκηση 0, σελ. 9 από το βιβλίο «Μοντέλα Αξιοπιστίας και Επιβίωσης» της Χ. Καρώνη (i) Αρχικά, εισάγουμε τα δεδομένα στο minitab δημιουργώντας δύο μεταβλητές: τη x για τον άτυπο όγκο και την y για τον τυπικό
HW 3 Solutions 1. a) I use the auto.arima R function to search over models using AIC and decide on an ARMA(3,1)
HW 3 Solutions a) I use the autoarima R function to search over models using AIC and decide on an ARMA3,) b) I compare the ARMA3,) to ARMA,0) ARMA3,) does better in all three criteria c) The plot of the
Summary of the model specified
Program: HLM 7 Hierarchical Linear and Nonlinear Modeling Authors: Stephen Raudenbush, Tony Bryk, & Richard Congdon Publisher: Scientific Software International, Inc. (c) 2010 techsupport@ssicentral.com
22 .5 Real consumption.5 Real residential investment.5.5.5 965 975 985 995 25.5 965 975 985 995 25.5 Real house prices.5 Real fixed investment.5.5.5 965 975 985 995 25.5 965 975 985 995 25.3 Inflation
2. ΧΡΗΣΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΩΝ ΠΑΚΕΤΩΝ ΣΤΗ ΓΡΑΜΜΙΚΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ
2. ΧΡΗΣΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΩΝ ΠΑΚΕΤΩΝ ΣΤΗ ΓΡΑΜΜΙΚΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ Η χρησιμοποίηση των τεχνικών της παλινδρόμησης για την επίλυση πρακτικών προβλημάτων έχει διευκολύνει εξαιρετικά από την χρήση διαφόρων στατιστικών
Λογαριθμικά Γραμμικά Μοντέλα Poisson Παλινδρόμηση Παράδειγμα στο SPSS
Λογαριθμικά Γραμμικά Μοντέλα Poisson Παλινδρόμηση Παράδειγμα στο SPSS Ο παρακάτω πίνακας παρουσιάζει θανάτους από καρδιακή ανεπάρκεια ανάμεσα σε άνδρες γιατρούς οι οποίοι έχουν κατηγοριοποιηθεί κατά ηλικία
FORMULAS FOR STATISTICS 1
FORMULAS FOR STATISTICS 1 X = 1 n Sample statistics X i or x = 1 n x i (sample mean) S 2 = 1 n 1 s 2 = 1 n 1 (X i X) 2 = 1 n 1 (x i x) 2 = 1 n 1 Xi 2 n n 1 X 2 x 2 i n n 1 x 2 or (sample variance) E(X)
ΔΙΕΡΕΥΝΗΣΗ ΤΗΣ ΣΧΕΣΗΣ ΜΕΤΑΞΥ ΤΟΥ ΑΚΑΘΑΡΙΣΤΟΥ ΕΘΝΙΚΟΥ ΠΡΟΪΟΝΤΟΣ ΚΑΙ ΤΩΝ ΕΚΠΟΜΠΩΝ CO 2 ΣΤΗΝ ΕΛΛΑΔΑ: Σαχτούρη 11, Πάτρα
ΔΙΕΡΕΥΝΗΣΗ ΤΗΣ ΣΧΕΣΗΣ ΜΕΤΑΞΥ ΤΟΥ ΑΚΑΘΑΡΙΣΤΟΥ ΕΘΝΙΚΟΥ ΠΡΟΪΟΝΤΟΣ ΚΑΙ ΤΩΝ ΕΚΠΟΜΠΩΝ CO 2 ΣΤΗΝ ΕΛΛΑΔΑ: 1960-2010 Δ. Καΐκα 1, Δ. Αστερίου 2, Ε. Ζέρβας 1 1 Σχολή Θετικών Επιστημών και Τεχνολογίας, Ελληνικό Ανοικτό
ΧΩΡΙΚΑ ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΚΑ ΥΠΟΔΕΙΓΜΑΤΑ ΣΤΗΝ ΕΚΤΙΜΗΣΗ ΤΩΝ ΤΙΜΩΝ ΤΩΝ ΑΚΙΝΗΤΩΝ SPATIAL ECONOMETRIC MODELS FOR VALUATION OF THE PROPERTY PRICES
1 ο Συνέδριο Χωρικής Ανάλυσης: Πρακτικά, Αθήνα, 013, Σ. Καλογήρου (Επ.) ISBN: 978-960-86818-6-6 ΧΩΡΙΚΑ ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΚΑ ΥΠΟΔΕΙΓΜΑΤΑ ΣΤΗΝ ΕΚΤΙΜΗΣΗ ΤΩΝ ΤΙΜΩΝ ΤΩΝ ΑΚΙΝΗΤΩΝ Μαριάνθη Στάμου 1*, Άγγελος Μιμής και
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΙΑΣ. ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΤΜΗΜΑΤΟΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ.
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΙΑΣ. ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΤΜΗΜΑΤΟΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ. ΕΓΚΛΗΜΑ ΚΑΙ ΤΙΜΩΡΙΑ: ΚΑΤΑ ΠΟΣΟ ΕΠΗΡΕΑΖΕΙ ΤΟ ΠΟΛΙΤΙΚΟ ΧΡΩΜΑ ΜΙΑΣ ΚΥΒΕΡΝΗΣΗΣ ΤΟΝ ΔΕΙΚΤΗ ΕΓΚΛΗΜΑΤΙΚΟΤΗΤΑΣ ΤΗΣ ΧΩΡΑΣ.
MATHACHij = γ00 + u0j + rij
Stata output for Hierarchical Linear Models. ***************************************. * Unconditional Random Intercept Model. *************************************** MATHACHij = γ00 + u0j + rij. mixed
(Noise Trading Behavior in SET)
Capital Market Research Institute CMRI Working Paper 03/2011 ก Noise trader ก (Noise Trading Behavior in SET).. ก ก ก ก ก ก ก 2554 Abstract This research explores noise trading behavior in the Stock Exchange
ΕΝΑ ΜΟΝΤΕΛΟ ΓΙΑ ΤΗΝ ΕΚΤΙΜΗΣΗ ΤΗΣ ΑΝΕΡΓΙΑΣ, ΤΩΝ ΜΙΣΘΩΝ ΚΑΙ ΤΟΥ ΠΛΗΘΩΡΙΣΜΟΥ ΣΕ ΧΩΡΕΣ ΤΗΣ Ε.Ε.
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥ ΩΝ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗ ΕΠΙΧΕΙΡΗΜΑΤΙΚΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΕΝΑ ΜΟΝΤΕΛΟ ΓΙΑ ΤΗΝ ΕΚΤΙΜΗΣΗ ΤΗΣ ΑΝΕΡΓΙΑΣ,
Ειδικά Θέματα Οικονομετρίας-Χρονολογικές Σειρές Ι (εκδ. 1.1)
Ειδικά Θέματα Οικονομετρίας-Χρονολογικές Σειρές Ι (εκδ. 1.1) Γεώργιος Τσιώτας Τμήμα Οικονομικών Επιστημών Σχολή Κοινωνικών Επιστημών Πανεπιστήμιο Κρήτης Περιγραφή 1 Εισαγωγή στις Χρονολογικές Σειρές Οι
ΔΙΕΡΕΥΝΗΣΗ ΤΗΣ ΣΧΕΣΗΣ ΜΕΤΑΞΥ ΤΙΜΗΣ ΦΥΣΙΚΟΥ ΑΕΡΙΟΥ ΚΑΙ ΠΕΤΡΕΛΑΙΟΥ ΣΤΙΣ Η.Π.Α. ΝΤΟΥΝΑ ΑΝΘΟΥΛΑ Α.Μ. : ΜΕ020/14 ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ
ΔΙΕΡΕΥΝΗΣΗ ΤΗΣ ΣΧΕΣΗΣ ΜΕΤΑΞΥ ΤΙΜΗΣ ΦΥΣΙΚΟΥ ΑΕΡΙΟΥ ΚΑΙ ΠΕΤΡΕΛΑΙΟΥ ΣΤΙΣ Η.Π.Α. ΝΤΟΥΝΑ ΑΝΘΟΥΛΑ Α.Μ. : ΜΕ020/14 ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ Επιβλέπων Καθηγητής: κ. Παναγιωτίδης Θεόδωρός Υποβλήθηκε ως απαιτούμενο για
ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ
ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΤΜΗΜΑ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΣΠΟΥΔΩΝ ΣΤΗ ΔΙΟΙΚΗΣΗ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΤΙΤΛΟΣ ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗΣ ΕΡΓΑΣΙΑΣ: «ΜΕΛΕΤΗ ΓΙΑ ΤΗΝ ΕΠΙΔΡΑΣΗ ΤΗΣ ΕΛΛΗΝΙΚΗΣ ΚΡΙΣΗΣ ΣΤΑ
Aquinas College. Edexcel Mathematical formulae and statistics tables DO NOT WRITE ON THIS BOOKLET
Aquinas College Edexcel Mathematical formulae and statistics tables DO NOT WRITE ON THIS BOOKLET Pearson Edexcel Level 3 Advanced Subsidiary and Advanced GCE in Mathematics and Further Mathematics Mathematical
.5 Real consumption.5 Real residential investment.5.5.5 965 975 985 995 25.5 965 975 985 995 25.5 Real house prices.5 Real fixed investment.5.5.5 965 975 985 995 25.5 965 975 985 995 25.3 Inflation rate.3
!"!"!!#" $ "# % #" & #" '##' #!( #")*(+&#!', & - #% '##' #( &2(!%#(345#" 6##7
!"!"!!#" $ "# % #" & #" '##' #!( #")*(+&#!', '##' '# '## & - #% '##'.//0 #( 111111111111111111111111111111111111111111111111111 &2(!%#(345#" 6##7 11111111111111111111111111111111111111111111111111 11111111111111111111111111111111111111111111111111
ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΤΜΗΜΑ ΛΟΓΙΣΤΙΚΗΣ ΚΑΙ ΧΡΗΜΑΤΟΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΣΤΗ ΛΟΓΙΣΤΙΚΗ ΚΑΙ ΧΡΗΜΑΤΟΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗ
ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΤΜΗΜΑ ΛΟΓΙΣΤΙΚΗΣ ΚΑΙ ΧΡΗΜΑΤΟΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΣΤΗ ΛΟΓΙΣΤΙΚΗ ΚΑΙ ΧΡΗΜΑΤΟΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗ Διπλωματική Εργασία Η ΑΞΙΟΛOΓΗΣΗ ΤΟΥ ΚΕΦΑΛΑΙΟΥ ΚΙΝΗΣΗΣ
ΑΝΑΛΥΣΗ ΧΡΗΜΑΤΟΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΤΑΣΤΑΣΕΩΝ
ΑΝΑΛΥΣΗ ΧΡΗΜΑΤΟΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΤΑΣΤΑΣΕΩΝ Ενότητα 5: ΠΡΟΥΠΟΛΟΓΙΣΜΟΙ ΚΑΙ ΠΡΟΒΛΕΨΕΙΣ ΠΩΛΗΣΕΩΝ ΚΥΡΙΑΖΟΠΟΥΛΟΣ ΓΕΩΡΓΙΟΣ Τμήμα ΛΟΓΙΣΤΙΚΗΣ ΚΑΙ ΧΡΗΜΑΤΟΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗΣ Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται
Asymptotic distribution of MLE
Asymptotic distribution of MLE Theorem Let {X t } be a causal and invertible ARMA(p,q) process satisfying Φ(B)X = Θ(B)Z, {Z t } IID(0, σ 2 ). Let ( ˆφ, ˆϑ) the values that minimize LL n (φ, ϑ) among those
A Finite Precision of Private Information Precision of Private Information Approaching Infinity 0 θ1 * θ Session Cost of Action A First 20 Last 20 Rounds Rounds Information in Stage 2 First 20 Last
APPENDICES APPENDIX A. STATISTICAL TABLES AND CHARTS 651 APPENDIX B. BIBLIOGRAPHY 677 APPENDIX C. ANSWERS TO SELECTED EXERCISES 679
APPENDICES APPENDIX A. STATISTICAL TABLES AND CHARTS 1 Table I Summary of Common Probability Distributions 2 Table II Cumulative Standard Normal Distribution Table III Percentage Points, 2 of the Chi-Squared
Η ΖΗΤΗΣΗ ΧΡΗΜΑΤΟΣ ΣΤΗΝ ΕΛΛΑ Α 1960-2008
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ιατµηµατικό πρόγραµµα µεταπτυχιακών σπουδών στην Οικονοµική Επιστήµη Η ΖΗΤΗΣΗ ΧΡΗΜΑΤΟΣ ΣΤΗΝ ΕΛΛΑ Α 1960-2008 ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΗ
ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΤΜΗΜΑΤΟΣ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ. ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗ: ΕΠΙΧΕΙΡΗΜΑΤΙΚΗ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ
ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΤΜΗΜΑΤΟΣ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ. ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗ: ΕΠΙΧΕΙΡΗΜΑΤΙΚΗ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ ΦΟΡΟΙ ΠΑΡΑΓΩΓΗΣ- ΕΙΣΑΓΩΓΩΝ ΚΑΙ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗ ΑΝΑΠΤΥΞΗ: ΜΙΑ ΕΜΠΕΙΡΙΚΗ ΕΡΕΥΝΑ ΓΙΑ ΤΗΝ ΕΛΛΑΔΑ ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ
Introduction to the ML Estimation of ARMA processes
Introduction to the ML Estimation of ARMA processes Eduardo Rossi University of Pavia October 2013 Rossi ARMA Estimation Financial Econometrics - 2013 1 / 1 We consider the AR(p) model: Y t = c + φ 1 Y
Παράδειγμα: Γούργουλης Βασίλειος, Επίκουρος Καθηγητής Τ.Ε.Φ.Α.Α.-Δ.Π.Θ.
Έλεγχος ύπαρξης στατιστικά σημαντικών διαφορών μεταξύ δειγμάτων, που διαχωρίζονται βάσει ενός επαναλαμβανόμενου και ενός ανεξάρτητου παράγοντα (Ανάλυση διακύμανσης για εξαρτημένα δείγματα ως προς δύο παράγοντες,
5. Partial Autocorrelation Function of MA(1) Process:
54 5. Partial Autocorrelation Function of MA() Process: φ, = ρ() = θ + θ 2 0 ( ρ() ) ( φ2, ) ( φ() ) = ρ() φ 2,2 φ(2) ρ() ρ() ρ(2) = φ 2,2 = ρ() = ρ() ρ() ρ() 0 ρ() ρ() = ρ()2 ρ() 2 = θ 2 + θ 2 + θ4 0
Wan Nor Arifin under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License. 1 Introduction 1
Poisson Regression A Short Course on Data Analysis Using R Software (2017) Wan Nor Arifin (wnarifin@usm.my), Universiti Sains Malaysia Website: sites.google.com/site/wnarifin Wan Nor Arifin under the Creative
ΑΙΤΙΑΚΕΣ ΣΧΕΣΕΙΣ ΜΕΤΑΞΥ ΤΟΥ ΕΛΛΕΙΜΜΑΤΟΣ ΙΣΟΖΥΓΙΟΥ ΤΡΕΧΟΥΣΩΝ ΣΥΝΑΛΛΑΓΩΝ ΚΑΙ ΤΩΝ ΗΜΟΣΙΟΝΟΜΙΚΩΝ ΕΛΛΕΙΜΜΑΤΩΝ: Μια Εµπειρική Έρευνα για την Ελλάδα
ΑΙΤΙΑΚΕΣ ΣΧΕΣΕΙΣ ΜΕΤΑΞΥ ΤΟΥ ΕΛΛΕΙΜΜΑΤΟΣ ΙΣΟΖΥΓΙΟΥ ΤΡΕΧΟΥΣΩΝ ΣΥΝΑΛΛΑΓΩΝ ΚΑΙ ΤΩΝ ΗΜΟΣΙΟΝΟΜΙΚΩΝ ΕΛΛΕΙΜΜΑΤΩΝ: Μια Εµπειρική Έρευνα για την Ελλάδα Νίκος ριτσάκης 1 1 Τµήµα Εφαρµοσµένης Πληροφορικής, Πανεπιστήµιο
ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΑΣΥΜΜΕΤΡΙΑ ΣΤΙΣ ΤΙΜΕΣ ΤΩΝ ΑΚΙΝΗΤΩΝ
ΤΜΗΜΑ ΧΡΗΜΑΤΟΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗΣ ΚΑΙ ΤΡΑΠΕΖΙΚΗΣ ΔΙΟΙΚΗΤΙΚΗΣ ΠΜΣ ΣΤΗ ΧΡΗΜΑΤΟΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΓΙΑ ΣΤΕΛΕΧΗ ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΑΣΥΜΜΕΤΡΙΑ ΣΤΙΣ ΤΙΜΕΣ ΤΩΝ ΑΚΙΝΗΤΩΝ ΓΕΩΡΓΕΑ ΚΥΡΙΑΚΗ Επιβλέπων Καθηγητής: ΑΠΕΡΓΗΣ ΝΙΚΟΛΑΟΣ
KRITERIA PENGAMBILAN SAMPEL PENELITIAN
LAMPIRAN 103 104 LAMPIRAN 1 No Kode Saham Nama Perusahaan KRITERIA PENGAMBILAN SAMPEL PENELITIAN Tanggal IPO Kriteria Sampel 2012 2013 2014 2015 a b c a b c A b c a b c 1 AGRO Bank Rakyat Indonesia Agro
Απλή Ευθύγραµµη Συµµεταβολή
Απλή Ευθύγραµµη Συµµεταβολή Επιστηµονική Επιµέλεια ρ. Γεώργιος Μενεξές Τοµέας Φυτών Μεγάλης Καλλιέργειας και Οικολογίας, Εργαστήριο Γεωργίας Viola adorata Εισαγωγή Ανάλυση Παλινδρόµησης και Συσχέτιση Απλή
Optimizing Microwave-assisted Extraction Process for Paprika Red Pigments Using Response Surface Methodology
2012 34 2 382-387 http / /xuebao. jxau. edu. cn Acta Agriculturae Universitatis Jiangxiensis E - mail ndxb7775@ sina. com 212018 105 W 42 2 min 0. 631 TS202. 3 A 1000-2286 2012 02-0382 - 06 Optimizing
ΓΕΩΠΟΝΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ Τμήμα Αγροτικής Οικονομίας και Ανάπτυξης. Σημειώσεις EViews. Παναγιώτης Λαζαρίδης Αναπληρωτής Καθηγητής. Y j.
ΓΕΩΠΟΝΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ Τμήμα Αγροτικής Οικονομίας και Ανάπτυξης Σημειώσεις EViews Παναγιώτης Λαζαρίδης Αναπληρωτής Καθηγητής Υ Y j u j û j ( Y X j ) = β + β X j E 1 ˆ ˆ ˆ Yj = β X j Χ j Χ Το EViews
Αν οι προϋποθέσεις αυτές δεν ισχύουν, τότε ανατρέχουµε σε µη παραµετρικό τεστ.
ΣΤ. ΑΝΑΛΥΣΗ ΙΑΣΠΟΡΑΣ (ANALYSIS OF VARIANCE - ANOVA) ΣΤ 1. Ανάλυση ιασποράς κατά µία κατεύθυνση. Όπως έχουµε δει στη παράγραφο Β 2, όταν θέλουµε να ελέγξουµε, αν η µέση τιµή µιας ποσοτικής µεταβλητής διαφέρει
Does anemia contribute to end-organ dysfunction in ICU patients Statistical Analysis
Does anemia contribute to end-organ dysfunction in ICU patients Statistical Analysis Xue Han, MPH and Matt Shotwell, PhD Department of Biostatistics Vanderbilt University School of Medicine March 14, 2014
Statistical Inference I Locally most powerful tests
Statistical Inference I Locally most powerful tests Shirsendu Mukherjee Department of Statistics, Asutosh College, Kolkata, India. shirsendu st@yahoo.co.in So far we have treated the testing of one-sided
Suppose Mr. Bump observes the selling price and sales volume of milk gallons for 10 randomly selected weeks as follows
Albert Ludwgs Unverst Freburg Department of Emprcal Research and Econometrcs Appled Econometrcs Dr Kestel ummer 9 EXAMPLE IMPLE LINEAR REGREION ANALYI uppose Mr Bump observes the sellng prce and sales
ΤΡΟΠΟΣ ΓΡΑΦΗΣ ΤΗΣ ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗΣ. Πανεπιστήμιο Μακεδονίας Οικονομικών και Κοινωνικών Επιστημών Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής
ΤΡΟΠΟΣ ΓΡΑΦΗΣ ΤΗΣ ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗΣ Πανεπιστήμιο Μακεδονίας Οικονομικών και Κοινωνικών Επιστημών Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής Τίτλος Εργασίας Άνοιγμα της αγοράς και οικονομική ανάπτυξη: μια εμπειρική έρευνα
Bayesian statistics. DS GA 1002 Probability and Statistics for Data Science.
Bayesian statistics DS GA 1002 Probability and Statistics for Data Science http://www.cims.nyu.edu/~cfgranda/pages/dsga1002_fall17 Carlos Fernandez-Granda Frequentist vs Bayesian statistics In frequentist
Other Test Constructions: Likelihood Ratio & Bayes Tests
Other Test Constructions: Likelihood Ratio & Bayes Tests Side-Note: So far we have seen a few approaches for creating tests such as Neyman-Pearson Lemma ( most powerful tests of H 0 : θ = θ 0 vs H 1 :
τατιστική στην Εκπαίδευση II
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΣΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΗΜΙΟ ΚΡΗΣΗ τατιστική στην Εκπαίδευση II Λφση επαναληπτικής άσκησης Διδάσκων: Μιχάλης Λιναρδάκης ΠΑΙΔΑΓΩΓΙΚΟ ΤΜΗΜΑ ΔΗΜΟΤΙΚΗΣ ΕΚΠΑΙΔΕΥΣΗΣ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΑΓΩΓΗΣ Άδειες Χρήσης Το
Μαντζούνη, Πιπερίγκου, Χατζή. ΒΙΟΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Εργαστήριο 5 ο
Κατανομές Στατιστικών Συναρτήσεων Δύο δείγματα από κανονική κατανομή Έστω Χ= ( Χ, Χ,..., Χ ) τ.δ. από Ν( µ, σ ) μεγέθους n και 1 n 1 1 Y = (Y, Y,...,Y ) τ.δ. από Ν( µ, σ ) 1 n 1 Χ Y ( µ µ ) S σ Τ ( Χ,Y)
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΤΜΗΜΑΤΟΣ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΤΜΗΜΑΤΟΣ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΕΞΑΓΩΓΕΣ, ΕΠΕΝΔΥΣΕΙΣ ΚΑΙ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗ ΑΝΑΠΤΥΞΗ: ΜΙΑ ΕΜΠΕΙΡΙΚΗ ΕΡΕΥΝΑ ΓΙΑ ΤΗΝ ΙΣΠΑΝΙΑ ΜΕ ΤΗΝ ΑΝΑΛΥΣΗ ΤΗΣ ΑΙΤΙΟΤΗΤΑΣ
Μενύχτα, Πιπερίγκου, Σαββάτης. ΒΙΟΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Εργαστήριο 5 ο
Κατανομές Στατιστικών Συναρτήσεων Δύο ανεξάρτητα δείγματα από κανονική κατανομή Έστω Χ= ( Χ, Χ,..., Χ ) τ.δ. από Ν( µ, σ ) μεγέθους n και 1 n 1 1 Y = (Y, Y,..., Y ) τ.δ. από Ν( µ, σ ) 1 n 1 Χ Y ( µ µ )
+ ε βελτιώνει ουσιαστικά το προηγούμενο (β 3 = 0;) 2. Εξετάστε ποιο από τα παρακάτω τρία μοντέλα:
ΑΝΑΛΥΣΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗΣ, 6-5-0 Άσκηση 8. Δίνονται οι παρακάτω 0 παρατηρήσεις (πίνακας Α) με βάση τις οποίες θέλουμε να δημιουργήσουμε ένα γραμμικό μοντέλο για την πρόβλεψη της Υ μέσω των ανεξάρτητων μεταβλητών
Το πρόβλημα της διαχείρισης των μεταβλητών δαπανών αποτελεί αντικείμενο που χρήζει
ΔIOIKHTIKH ENHMEPΩΣH 95 ΔΙΟΙΚΗΣΗ ΔΗΜΟΣΙΩΝ ΝΟΣΟΚΟΜΕΙΑΚΩΝ ΜΟΝΑΔΩΝ- ΕΦΑΡΜΟΓΗ ΜΕΘΟΔΩΝ ΠΟΣΟΤΙΚΗΣ ΑΝΑΛΥΣΗΣ ΣΤΟΝ ΕΛΕΓΧΟ ΤΩΝ ΔΑΠΑΝΩΝ Tου Μάριου Τσάκα 1. ΕΙΣΑΓΩΓΗ Το πρόβλημα της διαχείρισης των μεταβλητών δαπανών
ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ. Βιολέττα Δάλλα. Εθνικό και Καποδιστριακό Πανεπιστήµιο Αθηνών
ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ Βιολέττα Δάλλα Τµήµα Οικονοµικών Επιστηµών Εθνικό και Καποδιστριακό Πανεπιστήµιο Αθηνών 1 Εισαγωγή Οικονοµετρία (Econometrics) είναι ο τοµέας της Οικονοµικής επιστήµης που περιγράφει και αναλύει
NI it (dalam jutaan rupiah)
NI it (dalam jutaan rupiah) No Kode Emiten 2009 2010 1 AISA 34.763 75.235 2 ARNA 63.888 79.039 3 ASII 10.040 14.366 4 AUTO 768.265 1.141.179 5 BATA 52.980 60.975 6 BRNA 20.260 34.760 7 BTON 9.388 8.393