Praktické využití regresní analýzy Struktura národního hospodářství a znečištění ovzduší v tranzitivních ekonomikách: Případ České republiky Gabriela Jandová.

Prezentace na téma: "Praktické využití regresní analýzy Struktura národního hospodářství a znečištění ovzduší v tranzitivních ekonomikách: Případ České republiky Gabriela Jandová."— Transkript prezentace:

1 Praktické využití regresní analýzy Struktura národního hospodářství a znečištění ovzduší v tranzitivních ekonomikách: Případ České republiky Gabriela Jandová Michaela Krčílková

2 Obsah prezentace I.Představení regresních modelů II.Sestavení regresního modelu III.Výsledky a jejich analýza

3 snaží se o zachycení skutečnosti s využitím systémů rovnic. vysvětlují vztahy mezi proměnnými. umožňují kvantifikaci těchto vztahů. I. Regresní modely

4 II. Sestavení regresního modelu Konceptuální model Hypotézy Rovnice Sběr dat Výpočet Ověření Chyby modelu

5 je grafické vyobrazení skutečnosti. slouží pro specifikaci hledaných vazeb. je nástrojem pro konkretizování podstatných faktorů a pro zpřesnění hledaného problému. měl by ujasnit naše předpoklady a pomoci při volbě metod dalšího šetření. Sestavení regresního modelu Konceptuální model

6 Náš konceptuální model Agriculture IndustryServices Individual people Economic system Air Soil Water Organisms Ecological system Political system INPUTS: production resources OUTPUTS: products, waste

7 Hypotézy vyjadřují předpoklady a očekávání o zkoumaných jevech. Jejich potvrzení či zamítnutí je cílem regresní analýzy. Sestavení regresního modelu

8 Naše hypotézy Znečištění ovzduší je závislé na struktuře národního hospodářství. Průmysl je největším znečišťovatelem ovzduší. V průběhu 90. let došlo v České republice k výraznému zlepšení kvality ovzduší. Tohoto zlepšení nebylo dosaženo díky poklesu výkonnosti hospodářství.

9 Rovnice musí zahrnovat podstatné a stálé vazby mezi zkoumanými jevy. obsahují vysvětlované a vysvětlující proměnné. Vypočtené regresní koeficienty měří vliv dané vysvětlující proměnné na proměnnou vysvětlovanou. Sestavení regresního modelu 1.

10 Požadavky na proměnné: Měřitelnost Dostupnost Přesvědčivost Testovatelnost Jednotné metody měření Rovnice 2. Srovnatelnost Časové řady Vzájemná nezávislost Jedinečnost Vhodnost Sestavení regresního modelu

11 Naše rovnice Kde: Y n = závislé (vysvětlované) proměnné (NOx, CO, Prach) X 1 = Hrubá přidaná hodnota dosažená v sektoru zemědělství X 2 = Hrubá přidaná hodnota dosažená v sektoru průmyslu X 3 = Hrubá přidaná hodnota dosažená v sektoru služeb  = Náhodná proměnná  1  2  3 = regresní koeficienty Y n =  n1 X 1 +  n2 X 2 +  n3 X 3 +  n

12 Sběr dat Zprávy statistického úřadu Knižní publikace Internet Žurnály a odborné publikace Interview Zdroje: Sestavení regresního modelu

13 Naše data Podkladové údaje nutné pro sestavení matic umožňujících výpočet jsme získaly od regionálních poboček Českého statistického úřadu a Hydrometeorologického úřadu. 1. Ukázka formuláře získaného od ČSÚ

14 Pro získání dat bylo nutné e-mailem oslovit všech 14 regionů. V některých případech bylo nutné žádost několikrát opakovat. Naše data 2.

15 Pro získání matic bylo nutné obdržená data dále upravit. Naše data 3. Příklad matic pro výpočet NO x

16 Výpočet Metoda nejmenších čtverců (MNČ) Dvoustupňová metoda nejmenších čtverců (2MNČ) Instrumentální proměnné Maximum likelihood method General least square Non-linear least square Sestavení regresního modelu

17 Naše výpočty Použitá metoda: MNČ Výsledky:

18 Ověření statistické ověření  Koeficient korelace – R 2 Hodnota R 2 by měla být vyšší než 0,66.  T-test Vypočtené hodnoty pro t-test musí být v absolutní hodnotě větší než kritické hodnoty pro danou hladinu významnosti uvedené ve statistických tabulkách.  F-test Získané hodnoty musí být vyšší než hodnoty tabulkové.  Interval spolehlivosti Vypočtené intervaly nesmí obsahovat nulu. logické posouzení Sestavení regresního modelu

19 Ověření našeho modelu Statistické ověření 1.

20 Ověření našeho modelu Statistické ověření 2. Intervaly spolehlivosti:

21 Ověření našeho modelu Logické posouzení Koeficienty pro průmysl jsou kladné. Koeficienty pro služby a zemědělství jsou záporné.

22 Chyby v modelech Indikátory chyb  Nízká hodnota koeficientu korelace  Regresní koeficienty nejsou významné  Nula leží v intervalu spolehlivosti Příčiny chyb:  Špatná volba proměnných  Zanedbání důležitých faktorů  Rovnice nejsou identifikované  Chyby při sběru a zpracování dat  Krátké časové řady, málo napozorovaných hodnot Sestavení regresního modelu

23 Experimentování s modelem Výpočet s aditivní konstantou

24 III. ANALÝZA VÝSLEDKŮ je důležitým krokem pro správnou interpretaci modelu. je zakončena potvrzením či zamítnutím hypotéz.

25 Analýza našich výsledků Statistická významnost koeficientů dokazuje platnost první hypotézy. První hypotéza 1. Znečištění ovzduší je závislé na struktuře národního hospodářství.

26 Druhou hypotézu dokazuje fakt, že koeficienty průmyslu mají nejvyšší hodnotu a jsou kladné. Analýza našich výsledků Druhá hypotéza 2. Průmysl je největším znečišťovatelem ovzduší.

27 Pokles všech koeficientů v čase dokazuje platnost třetí hypotézy. Analýza našich výsledků Třetí hypotéza 3. V průběhu 90. let došlo v České republice k výraznému zlepšení kvality ovzduší. Tohoto zlepšení nebylo dosaženo díky poklesu výkonnosti hospodářství.

28 Shrnutí Všechny hypotézy byly potvrzeny. Návrh na další využití modelu: Vyzkoušet platnost modelu v netranzitivních ekonomikách. Použít model v zemích s větším počtem regionů.

29 KONEC