Přílohy. Spotřeba elektřiny. Model závislosti spotřeby elektřiny

Transkript

1 Přílohy Spotřeba elektřiny Model závislosti spotřeby elektřiny Model 24: OLS, za použití pozorování (T = 12) Závisle proměnná: C_ele_domkWH koeficient směr. chyba t-podíl p-hodnota const 1,7472e+1 1,24339e+9 14,5 6,39e-7 *** T 4,742e+8 1,54378e+8 2,637,299 ** C ,119,67 * PEleKwh 8,1876e+9 5,24121e+9 1,562,1569 Střední hodnota závisle proměnné 1,47e+1 Sm. odchylka závisle proměnné 3,8e+8 Součet čtverců reziduí 5,15e+17 Sm. chyba regrese 2,54e+8 Koeficient determinace,56929 Adjustovaný koeficient determinace,32227 F(3, 8) 2, P-hodnota(F), Logaritmus věrohodnosti 246,8149 Akaikovo kritérium 51,6297 Schwarzovo kritérium 53,5693 Hannan-Quinnovo kritétium 5,9116 rho (koeficient autokorelace), Durbin-Watsonova statistika 1,67876 zde je poznámka o zkratkách statistik modelu Pomine-li se konstanta, p-hodnota byla nejvyšší pro proměnnou 16 (PEleKwh) Whiteův test heteroskedasticity - Nulová hypotéza: není zde heteroskedasticita Testovací statistika: LM = 8,8299 s p-hodnotou = P(Chí-kvadrát(9) > 8,8299) =, Test RESET pro specifikaci - Nulová hypotéza: specifikace je adekvátní Testovací statistika: F(2, 6) = 1,2851 s p-hodnotou = P(F(2, 6) > 1,2851) =, Test normality reziduí - Nulová hypotéza: chyby jsou normálně rozdělené Testovací statistika: Chí-kvadrát(2) =,68416 s p-hodnotou =,71343 LM test pro autokorelaci až do řádu 1 - Nulová hypotéza: žádná autokorelace Testovací statistika: LMF =, s p-hodnotou = P(F(1,7) >,179964) =, Test pro ARCH řádu 1 - Nulová hypotéza: není zde žádný efekt ARCH Testovací statistika: LM =,51787 s p-hodnotou = P(Chí-kvadrát(1) >,51787) =,47287 QLR test pro strukturální zlom - Nulová hypotéza: žádný strukturální zlom Testovací statistika: chi-square(3) = inf at observation 22 with asymptotic p-value = nan Analýza rozptylu: Součet čtverců df Střední kvadrát Regrese 5,29419e ,76473e+17 Reziduum 5,14946e ,43682e+16

2 Úplné 1,4436e ,49422e+16 R^2 = 5,29419e+17 / 1,4436e+18 =,56929 F(3, 8) = 1,76473e+17 / 6,43682e+16 = 2,74161 [p-hodnota,113] Model závislosti spotřeby elektřiny Model 6: OLS, za použití pozorování (T = 12) Závisle proměnná: C_ele_os koeficient směr. chyba t-podíl p-hodnota const 1748,81 115,318 15,17 1,3e-7 *** C,2618,6541 3,431,75 *** T 38,28 13,7144 2,785,212 ** Střední hodnota závisle proměnné 1415,426 Sm. odchylka závisle proměnné 34,74873 Součet čtverců reziduí 4993,298 Sm. chyba regrese 23,55442 Koeficient determinace,62461 Adjustovaný koeficient determinace,54519 F(2, 9) 7,4738 P-hodnota(F),12247 Logaritmus věrohodnosti 53,21293 Akaikovo kritérium 112,4259 Schwarzovo kritérium 113,886 Hannan-Quinnovo kritétium 111,8873 rho (koeficient autokorelace), zde je poznámka o zkratkách statistik modelu Test nelinearity (druhé mocniny) - Nulová hypotéza: vztah je lineární Testovací statistika: LM =, s p-hodnotou = P(Chí-kvadrát(2) >,768713) =,68889 Test RESET pro specifikaci - Nulová hypotéza: specifikace je adekvátní Testovací statistika: F(2, 7) =, s p-hodnotou = P(F(2, 7) >,624396) =, Test normality reziduí - Nulová hypotéza: chyby jsou normálně rozdělené Testovací statistika: Chí-kvadrát(2) = 1,74452 s p-hodnotou =,4186 LM test pro autokorelaci až do řádu 3 - Nulová hypotéza: žádná autokorelace Testovací statistika: LMF =,61541 s p-hodnotou = P(F(3,7) >,61541) =, LM test pro autokorelaci až do řádu 1 - Nulová hypotéza: žádná autokorelace Testovací statistika: LMF =, s p-hodnotou = P(F(1,9) >,481223) =,55377 QLR test pro strukturální zlom - Nulová hypotéza: žádný strukturální zlom Testovací statistika: chi-square(3) = inf at observation 22 with asymptotic p-value = nan Whiteův test heteroskedasticity - Nulová hypotéza: není zde heteroskedasticita

3 Testovací statistika: LM = 3,19133 s p-hodnotou = P(Chí-kvadrát(5) > 3,19133) =,67515 ACF reziduí ,96/T^,5,5 -, zpoľděná proměnná PACF reziduí ,96/T^,5,5 -, zpoľděná proměnná Test normality uhat11 Doornik-Hansenův test = 1,74452, s p-hodnotou,4186 Shapiro-Wilkův W test =,947559, s p-hodnotou,61614 Lillieforsův test =,113846, s p-hodnotou ~=,97 Test Jarque-Bery =,71975, s p-hodnotou,73993 Regrese KPSS OLS, za použití pozorování (T = 12) Závisle proměnná: uhat11 koeficient směr. chyba t-podíl p-hodnota const 4, ,3421,346,7669 time, ,85822,3353,7443 AIC: 11,292 BIC: 111,262 HQC: 19,933

4 Robustní odhad rozptylu: 481,579 Součet čtverců kumulovaných reziduí: 638,98 test KPSS pro uhat11(včetně trendu) T = 12 Parametr řádu zpoždění = 2 Testovací statistika =, % 5% 1% Kritické hodnoty:,128,151,198 P-hodnota >.1 Předpověď spotřeby elektřiny se zahrnutým vlivem dotačního programu Pro 95% konfidenční intervaly, t(9,,25) = 2,262 C_ele_os předpověď směr. chyba 95% konfidenční interval Rok Skutečná spotřeba elektřiny/osobu Předpokládaná spotřeba elektřiny/osobu Předpověď spotřeba elektřiny/osobu , , , , , , , , , , , , , , , , , ,7821 Předpověď spotřeby elektřiny bez vlivu dotace, zahrnut vliv vývoje průměrné teploty vzduchu Pro 95% konfidenční intervaly, t(1,,25) = 2,228 Pro 95% konfidenční intervaly, t(1,,25) = 2,228

5 C_ele_os předpověď směr. chyba 95% konfidenční interval , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,74156 Dekompozice-elektřina Pro 95% konfidenční intervaly, t(23,,25) = 2,69 C_ele_GWh předpověď směr. chyba 95% interval Pozorov ání 212:1 6752,7 6719,1 15,545 (647,59, 73,44) 212:2 6839,5 6448,55 152,611 (6132,85, 6764,25) 212:3 6273,5 6298,24 145,284 (5997,7, 6598,78) 212:4 5739, 5561,56 145,9 (5261,42, 5861,7) 212:5 5465,1 5274,69 144,812 (4975,12, 5574,26) 212:6 528,5 599,52 142,969 (483,77, 5395,27) 212:7 5154,6 512,65 142,496 (4825,88, 5415,42) 212:8 5239,4 5189,9 142,624 (4894,86, 5484,94) 212:9 5277,4 5347,78 142,539 (552,92, 5642,65) 212:1 5965,8 5991,85 142,63 (5696,85, 6286,85) 212: ,8 6181,6 142,671 (5886,47, 6476,74) 212:12 639,9 661,37 142,498 (6315,59, 695,15) 213:1 6784,9 6814,21 144,549 (6515,18, 7113,23) 213:2 6122,2 6222,47 142,527 (5927,63, 6517,31) 213:3 6582,7 6643,32 154,495 (6323,72, 6962,92) 213:4 5729,9 5579,41 146,16 (5277,35, 5881,47) 213:5 5478,3 5417,48 142,89 (5121,89, 5713,7) 213:6 51,8 5159,2 142,539 (4864,15, 5453,88)

6 213:7 5148,9 549,25 143,719 (4751,95, 5346,56) 213:8 5286,6 5219,65 142,53 (4924,86, 5514,44) 213:9 539,5 5437,3 144,93 (5137,27, 5736,78) 213:1 62,8 5896,66 145,588 (5595,49, 6197,83) 213: ,3 6223,25 142,539 (5928,39, 6518,11) 213:12 635,4 6455,68 147,591 (615,36, 676,99) 214:1 521,9 6677,36 154,3 (6358,17, 6996,56) 214:2 4758,7 614,23 153,161 (5697,39, 6331,7) 214:3 4949, ,74 148,989 (593,54, 6546,95) 214:4 4591,46 552,6 143,11 (526,22, 5797,9) 214:5 4458, ,38 143,148 (5133,26, 5725,5) 214:6 4232,7 517,92 142,646 (4875,83, 5466,) Spotřeba plynu Model závislosti spotřeby plynu v domácnostech Model 1: OLS, za použití pozorování (T = 9) Závisle proměnná: CgasDomkWh koeficient směr. chyba t-podíl p-hodnota const 5,33291e+1 4,58383e+9 11,63 2,43e-5 *** T 3,1873e+9 5,4423e+8 5,547,15 *** Dotacekumul,112933, ,456,135 ** Střední hodnota závisle proměnné 2,75e+1 Sm. odchylka závisle proměnné 1,93e+9 Součet čtverců reziduí 4,45e+18 Sm. chyba regrese 8,62e+8 Koeficient determinace,85776 Adjustovaný koeficient determinace,8134 F(2, 6) 17,1396 P-hodnota(F),3323 Logaritmus věrohodnosti 196,114 Akaikovo kritérium 398,2279 Schwarzovo kritérium 398,8196 Hannan-Quinnovo kritétium 396,9511 rho (koeficient autokorelace),9795 Durbin-Watsonova statistika 1, zde je poznámka o zkratkách statistik modelu Test nelinearity (logaritmy) - Nulová hypotéza: vztah je lineární Testovací statistika: LM = 1,33197 s p-hodnotou = P(Chí-kvadrát(1) > 1,33197) =, Test nelinearity (druhé mocniny) - Nulová hypotéza: vztah je lineární Testovací statistika: LM = 1,36958 s p-hodnotou = P(Chí-kvadrát(2) > 1,36958) =,54197 Test RESET pro specifikaci - Nulová hypotéza: specifikace je adekvátní Testovací statistika: F(2, 4) = 1,22532

7 s p-hodnotou = P(F(2, 4) > 1,22532) =, Test normality reziduí - Nulová hypotéza: chyby jsou normálně rozdělené Testovací statistika: Chí-kvadrát(2) = 1,43247 s p-hodnotou =, LM test pro autokorelaci až do řádu 3 - Nulová hypotéza: žádná autokorelace Testovací statistika: LMF = 4,82965 s p-hodnotou = P(F(3,7) > 4,82965) =, Test pro ARCH řádu 1 - Nulová hypotéza: není zde žádný efekt ARCH Testovací statistika: LM =,84241 s p-hodnotou = P(Chí-kvadrát(1) >,84241) =, Whiteův test heteroskedasticity - Nulová hypotéza: není zde heteroskedasticita Testovací statistika: LM = 6,4389 s p-hodnotou = P(Chí-kvadrát(5) > 6,4389) =, Chowův test pro strukturální zlom při pozorování 26 - Nulová hypotéza: žádný strukturální zlom Testovací statistika: F(2, 4) =,7489 s p-hodnotou = P(F(2, 4) >,7489) =,9337 QLR test pro strukturální zlom - Nulová hypotéza: žádný strukturální zlom Testovací statistika: chi-square(3) = 12,6215 at observation 21 with asymptotic p-value =, ,5 Chowův F-test pro zlom 4 3,5 3 2,5 2 1,5 1, Analýza rozptylu: Součet čtverců df Střední kvadrát Regrese 2,5399e ,26955e+19 Reziduum 4,45352e ,42253e+17 Úplné 2,98444e ,7356e+18

8 R^2 = 2,5399e+19 / 2,98444e+19 =,85776 F(2, 6) = 1,26955e+19 / 7,42253e+17 = 17,14 [p-hodnota,33] Test normality uhat1 Doornik-Hansenův test = 1,43247, s p-hodnotou, Shapiro-Wilkův W test =,93184, s p-hodnotou,49877 Lillieforsův test =,16655, s p-hodnotou ~=,67 Test Jarque-Bery =,85195, s p-hodnotou, ,1e+1 3,5e+1 3e+1 2,95e+1 2,9e+1 CgasDomkWh 2,85e+1 2,8e+1 2,75e+1 2,7e+1 2,65e+1 2,6e+1 2,55e

9 Model 32: OLS, za použití pozorování (T = 8) Závisle proměnná: d_cgasdomkwh koeficient směr. chyba t-podíl p-hodnota d_t 3,13818e+9 4,32748e+8 7,252,2 *** Střední hodnota závisle proměnné 4,48e+8 Sm. odchylka závisle proměnné 2,69e+9 Součet čtverců reziduí 6,13e+18 Sm. chyba regrese 9,36e+8 Koeficient determinace, Adjustovaný koeficient determinace, F(1, 7) 52,58785 P-hodnota(F),17 Logaritmus věrohodnosti 176,759 Akaikovo kritérium 354,1518 Schwarzovo kritérium 354,2313 Hannan-Quinnovo kritétium 353,616 rho (koeficient autokorelace),56328 Durbin-Watsonova statistika 1, zde je poznámka o zkratkách statistik modelu Test RESET pro specifikaci - Nulová hypotéza: specifikace je adekvátní Testovací statistika: F(2, 5) = 7,1181 s p-hodnotou = P(F(2, 5) > 7,1181) =, Test nelinearity (druhé mocniny) - Nulová hypotéza: vztah je lineární Testovací statistika: LM =,3715 s p-hodnotou = P(Chí-kvadrát(1) >,3715) =, Whiteův test heteroskedasticity - Nulová hypotéza: není zde heteroskedasticita Testovací statistika: LM =, s p-hodnotou = P(Chí-kvadrát(2) >,733592) =, LM test pro autokorelaci až do řádu 5 - Nulová hypotéza: žádná autokorelace Testovací statistika: LMF = 1,39358 s p-hodnotou = P(F(5,6) > 1,39358) =, Test pro ARCH řádu 3 - Nulová hypotéza: není zde žádný efekt ARCH Testovací statistika: LM = 3,857 s p-hodnotou = P(Chí-kvadrát(3) > 3,857) =,378694

10 Model závislosti spotřeby plynu na osobu v domácnostech na osobu 4,5 Chowův F-test pro zlom 4 3,5 3 2,5 2 1,5 1, Model 43: OLS, za použití pozorování (T = 9) Závisle proměnná: C_g_os koeficient směr. chyba t-podíl p-hodnota const 522,27 52,455 1,35 4,75e-5 *** T 298,43 59,6556 5,3,24 *** Dotacekumul 1,28565e-8 3,58176e-9 3,589,115 ** Střední hodnota závisle proměnné 2637,315 Sm. odchylka závisle proměnné 199,5792 Součet čtverců reziduí 5351,62 Sm. chyba regrese 94,43747 Koeficient determinace,83273 Adjustovaný koeficient determinace,77698 F(2, 6) 14,86495 P-hodnota(F),4735 Logaritmus věrohodnosti 51,8773 Akaikovo kritérium 19,7546 Schwarzovo kritérium 11,3463 Hannan-Quinnovo kritétium 18,4778 rho (koeficient autokorelace),11131 Durbin-Watsonova statistika 1, zde je poznámka o zkratkách statistik modelu Test nelinearity (druhé mocniny) - Nulová hypotéza: vztah je lineární Testovací statistika: LM =, s p-hodnotou = P(Chí-kvadrát(2) >,519112) =, Whiteův test heteroskedasticity - Nulová hypotéza: není zde heteroskedasticita Testovací statistika: LM = 7,652 s p-hodnotou = P(Chí-kvadrát(5) > 7,652) =,22156 LM test pro autokorelaci až do řádu 3 - Nulová hypotéza: žádná autokorelace Testovací statistika: LMF = 3,32 s p-hodnotou = P(F(3,7) > 3,32) =,12675 Test normality reziduí - Nulová hypotéza: chyby jsou normálně rozdělené Testovací statistika: Chí-kvadrát(2) = 2,984 s p-hodnotou =,35217

11 Test pro ARCH řádu 2 - Nulová hypotéza: není zde žádný efekt ARCH Testovací statistika: LM = 1,67189 s p-hodnotou = P(Chí-kvadrát(2) > 1,67189) =, QLR test pro strukturální zlom - Nulová hypotéza: žádný strukturální zlom Testovací statistika: chi-square(3) = 12,44 at observation 21 with asymptotic p-value =,1626 Testovací statistika: LMF =,241514, s p-hodnotou = P(F(1,9) >,241514) =,635 Alternativní statistika: TR^2 =,339737, s p-hodnotou = P(Chí-kvadrát(1) >,339737) =,56 Ljung-Box Q' =,114224, s p-hodnotou = P(Chí-kvadrát(1) >,114224) =,735 Regrese KPSS OLS, za použití pozorování (T = 9) Závisle proměnná: uhat43 koeficient směr. chyba t-podíl p-hodnota const 89, ,6828,8957,42 time 9,9277 1,6464,9318,3824 AIC: 16,72 BIC: 17,97 HQC: 15,851 Robustní odhad rozptylu: 3878,63 Součet čtverců kumulovaných reziduí: 33463,6 test KPSS pro uhat43(včetně trendu) T = 9 Parametr řádu zpoždění = 2 Testovací statistika =, % 5% 1% Kritické hodnoty:,13,152,192 P-hodnota >.1 Test normality uhat43 Doornik-Hansenův test = 2,984, s p-hodnotou,35217 Shapiro-Wilkův W test =,93172, s p-hodnotou,49162 Lillieforsův test =,2888, s p-hodnotou ~=,31 Test Jarque-Bery =,96177, s p-hodnotou, Předpověď pro období do roku 219 Předpověď je počítána na základě predikce průměrné teploty vzduchu a oznámené a předpokládá velikosti poskytnutých dotací pro následující období programu. Pro 95% konfidenční intervaly, t(6,,25) = 2,447

12 C_g_os předpověď směr. chyba 95% konfidenční interval , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , C_g_os předpověď 95 procentní interval Předpověď bez vlivu dotace (zahrnut vliv průměrné teploty) Pro 95% konfidenční intervaly, t(4,,25) = 2,776

13 C_g_os předpověď směr. chyba 95% konfidenční interval , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , C_g_os předpověď 95 procentní interval Model závislosti spotřeby plynu v rámci ČR na vybraných faktorech Model 9: OLS, za použití pozorování (T = 12) Závisle proměnná: d_cgascelkemkwh

14 koeficient směr. chyba t-podíl p-hodnota d_t 5,2543e+9 1,25913e+9 4,134,17 *** Střední hodnota závisle proměnné 1,22e+9 Sm. odchylka závisle proměnné 4,77e+9 Součet čtverců reziduí 1,5e+2 Sm. chyba regrese 3,9e+9 Koeficient determinace,68419 Adjustovaný koeficient determinace,68419 F(1, 11) 17,9127 P-hodnota(F),166 Logaritmus věrohodnosti 278,7199 Akaikovo kritérium 559,4399 Schwarzovo kritérium 559,9248 Hannan-Quinnovo kritétium 559,263 rho (koeficient autokorelace),12718 Durbin-Watsonova statistika 2,22943 zde je poznámka o zkratkách statistik modelu Test nelinearity (druhé mocniny) - Nulová hypotéza: vztah je lineární Testovací statistika: LM =, s p-hodnotou = P(Chí-kvadrát(1) >,276747) =, Test normality reziduí - Nulová hypotéza: chyby jsou normálně rozdělené Testovací statistika: Chí-kvadrát(2) = 5,4486 s p-hodnotou =,82642 Whiteův test heteroskedasticity - Nulová hypotéza: není zde heteroskedasticita Testovací statistika: LM =, s p-hodnotou = P(Chí-kvadrát(2) >,591935) =,743812

15 Skutečná a vyrovnaná d_cgascelkemkwh 1e+1 8e+9 vyrovnané skutečné 6e+9 4e+9 d_cgascelkemkwh 2e+9-2e+9-4e+9-6e+9-8e+9-1e Dekompozice-plyn Pro 95% konfidenční intervaly, t(18,,25) = 2,11 C_plyn_GWh předpověď směr. chyba 95% interval Pozorov ání 212: , , 43,264 (11764,, 13571,9) 212: ,9 1355,8 435,683 (12635,5, 14466,2) 212:3 8642,7 9279,12 419,155 (8398,51, 1159,7) 212:4 6634,1 644,84 413,217 (5572,7, 738,97) 212:5 371,3 3734,67 42,457 (2851,32, 4618,2) 212:6 324,6 317,9 389,263 (22,9, 3835,71) 212:7 2958,5 2968,57 387,835 (2153,75, 3783,38) 212:8 296,9 2841,35 388,222 (225,73, 3656,98) 212:9 367,7 3856,18 387,965 (341,9, 4671,26) 212:1 7162,2 7373,39 388,16 (6557,89, 8188,88) 212: ,5 934,48 388,363 (8488,56, 112,4) 212: , ,3 387,843 (119,4, 1353,1) 213:1 129, ,6 415,227 (1251,3, 14246,) 213:2 1126, ,9 411,933 (119,4, 1274,3)

16 213: , ,2 445,798 (19,6, 12773,7) 213:4 6893, 6573,15 414,657 (571,99, 7444,31) 213:5 4319,7 4793,17 411,726 (3928,16, 5658,17) 213:6 3529,6 3458,94 387,965 (2643,86, 4274,3) 213:7 359,2 2439,32 391,525 (1616,75, 3261,88) 213:8 376,3 361,87 387,857 (2247,1, 3876,73) 213:9 4244,9 4517,74 395,93 (3687,68, 5347,8) 213:1 6815,8 6667,72 397,155 (5833,33, 752,11) 213: ,4 9613,21 387,965 (8798,12, 1428,3) 213: , ,6 43,183 (1721,5, 12415,6) 214: , ,3 44,155 (11434,5, 13284,) 214:2 9518, ,2 446,64 (9392,88, 11269,6) 214:3 795, ,8 429,632 (7935,46, 974,71) 214:4 5679, ,8 411,381 (5135,52, 6864,8) 214:5 4628,7 4881,37 412,185 (415,4, 5747,34) 214:6 3288,3 3547,15 388,29 (2731,38, 4362,92) Emise Model 7: OLS, za použití pozorování (T = 12) Závisle proměnná: EmisecelkemTg koeficient směr. chyba t-podíl p-hodnota const 144,483 1, ,5 5,8e-17 *** C_zadosti, ,22399e-5 4,87,22 *** Střední hodnota závisle proměnné 141,8872 Sm. odchylka závisle proměnné 5, Součet čtverců reziduí 139,3456 Sm. chyba regrese 3,73292 Koeficient determinace, Adjustovaný koeficient determinace,58816 F(1, 1) 16,75 P-hodnota(F),2191 Logaritmus věrohodnosti 31,73956 Akaikovo kritérium 67,47913 Schwarzovo kritérium 68,44894 Hannan-Quinnovo kritétium 67,127 rho (koeficient autokorelace), Durbin-Watsonova statistika 1,71246 zde je poznámka o zkratkách statistik modelu LM test pro autokorelaci až do řádu 1 - Nulová hypotéza: žádná autokorelace Testovací statistika: LMF =, s p-hodnotou = P(F(1,9) >,137759) =,71915 Whiteův test heteroskedasticity - Nulová hypotéza: není zde heteroskedasticita Testovací statistika: LM = 1,29211 s p-hodnotou = P(Chí-kvadrát(2) > 1,29211) =,52419 Test nelinearity (druhé mocniny) - Nulová hypotéza: vztah je lineární Testovací statistika: LM =,6556 s p-hodnotou = P(Chí-kvadrát(1) >,6556) =,436485

17 ACF reziduí ,96/T^,5,5 -, zpoľděná proměnná PACF reziduí ,96/T^,5,5 -, zpoľděná proměnná

18 Emisepublicheatandelectrici ,5e+1 Dotacekumul 2e+1 1,5e+1 1e+1 5e EmisecelkemTg Zadosti_celkem

19 Zaměstnanost ve stavebnictví Model 14: OLS, za použití pozorování (T = 5) Závisle proměnná: l_zamstavebnictva koeficient směr. chyba t-podíl p-hodnota const 12,7967, ,6 2,21e-8 *** l_zadostijednotl~,1892, ,322,45 ** Střední hodnota závisle proměnné 12,88535 Sm. odchylka závisle proměnné,29765 Součet čtverců reziduí,757 Sm. chyba regrese,1589 Koeficient determinace, Adjustovaný koeficient determinace,7159 F(1, 3) 11,3553 P-hodnota(F),44988 Logaritmus věrohodnosti 14,89266 Akaikovo kritérium 25,78533 Schwarzovo kritérium 26,56645 Hannan-Quinnovo kritétium 27,88179 rho (koeficient autokorelace), Durbin-Watsonova statistika 1,7668 zde je poznámka o zkratkách statistik modelu Test pro ARCH řádu 1 - Nulová hypotéza: není zde žádný efekt ARCH Testovací statistika: LM = 3,21212 s p-hodnotou = P(Chí-kvadrát(1) > 3,21212) =,73946 Test pro ARCH řádu 2 - Nulová hypotéza: není zde žádný efekt ARCH Testovací statistika: LM = 3 s p-hodnotou = P(Chí-kvadrát(2) > 3) =,22313 Test normality uhat14 Shapiro-Wilkův W test =,955119, s p-hodnotou,77365 Lillieforsův test =,173978, s p-hodnotou ~=,89 Test Jarque-Bery =,424621, s p-hodnotou,88714 Regrese KPSS OLS, za použití pozorování (T = 5) Závisle proměnná: uhat14 koeficient směr. chyba t-podíl p-hodnota

20 const,58928, ,311,281 time,528116, ,322,2779 AIC: -28,812 BIC: -28,8624 HQC: -3,1777 Robustní odhad rozptylu: 6,95788e-5 Součet čtverců kumulovaných reziduí:, test KPSS pro uhat14(včetně trendu) T = 5 Parametr řádu zpoždění = 1 Testovací statistika =, % 5% 1% Kritické hodnoty:,139,155,171 P-hodnota >.1 ZamstavebnictvA Dotace 1,4e+1 1,2e+1 1e+1 8e+9 6e+9 4e+9 2e Výroba z OZE Model 14: OLS, za použití pozorování (T = 1) Závisle proměnná: Celkem_pop koeficient směr. chyba t-podíl p-hodnota const,329417, ,47 6,3e-6 *** C1pop 4811,51 594,38 8,96 4,1e-5 ***

21 Střední hodnota závisle proměnné, Sm. odchylka závisle proměnné, Součet čtverců reziduí,4789 Sm. chyba regrese,76721 Koeficient determinace, Adjustovaný koeficient determinace, F(1, 8) 65,5451 P-hodnota(F),4 Logaritmus věrohodnosti 12,6214 Akaikovo kritérium 21,2428 Schwarzovo kritérium 2,59911 Hannan-Quinnovo kritétium 21,86815 rho (koeficient autokorelace),6327 zde je poznámka o zkratkách statistik modelu Test normality reziduí - Nulová hypotéza: chyby jsou normálně rozdělené Testovací statistika: Chí-kvadrát(2) =, s p-hodnotou =, LM test pro autokorelaci až do řádu 3 - Nulová hypotéza: žádná autokorelace Testovací statistika: LMF = 1,1718 s p-hodnotou = P(F(3,5) > 1,1718) =,484 Whiteův test heteroskedasticity - Nulová hypotéza: není zde heteroskedasticita Testovací statistika: LM = 3,19386 s p-hodnotou = P(Chí-kvadrát(2) > 3,19386) =,22518 QLR test pro strukturální zlom - Nulová hypotéza: žádný strukturální zlom Testovací statistika: chi-square(2) = inf at observation 24 with asymptotic p-value = nan Test pro ARCH řádu 1 - Nulová hypotéza: není zde žádný efekt ARCH Testovací statistika: LM =, s p-hodnotou = P(Chí-kvadrát(1) >,136361) =,9739

22 2,8 Chowův F-test pro zlom 2,6 2,4 2,2 2 1,8 1,6 1,4 1, ,15,1,5 uhat14 -,5 -,1 -,

23 1,9 Celkem_pop předpověď 95 procentní interval,8,7,6,5,4,3,2, Skutečná a vyrovnaná Celkem_pop versus C1pop,9 skutečné vyrovnané,8,7 Celkem_pop,6,5,4,3,2 1e-5 2e-5 3e-5 4e-5 5e-5 6e-5 7e-5 8e-5 9e-5 C1pop

24 Model 4: Cochrane-Orcutt, za použití pozorování (T = 8) Závisle proměnná: EmisecelkemTg rho =, koeficient směr. chyba t-podíl p-hodnota const 156,359 3, ,38 6,73e-9 *** Biomasa 1,31179e-5 2,52843e-6 5,188,2 *** Statistika založená na rho-diferencovaných datech: Střední hodnota závisle proměnné 14,468 Sm. odchylka závisle proměnné 6, Součet čtverců reziduí 42,2244 Sm. chyba regrese 2, Koeficient determinace, Adjustovaný koeficient determinace, F(1, 6) 26,91689 P-hodnota(F),238 rho (koeficient autokorelace),6141 Durbin-Watsonova statistika 1, zde je poznámka o zkratkách statistik modelu Model 23: OLS, za použití pozorování (T = 1) Závisle proměnná: Celkem koeficient směr. chyba t-podíl p-hodnota const 3,4936e ,36 6,51e-6 *** C3 399,23 375,344 8,257 3,48e-5 *** Střední hodnota závisle proměnné Sm. odchylka závisle proměnné Součet čtverců reziduí 5,14e+12 Sm. chyba regrese 81937,8 Koeficient determinace, Adjustovaný koeficient determinace, F(1, 8) 68,17868 P-hodnota(F),35 Logaritmus věrohodnosti 149,215 Akaikovo kritérium 32,431 Schwarzovo kritérium 32,6482 Hannan-Quinnovo kritétium 31,3792 rho (koeficient autokorelace), zde je poznámka o zkratkách statistik modelu LM test pro autokorelaci až do řádu 1 - Nulová hypotéza: žádná autokorelace

25 Testovací statistika: LMF =, s p-hodnotou = P(F(1,7) >,927483) =, LM test pro autokorelaci až do řádu 2 - Nulová hypotéza: žádná autokorelace Testovací statistika: LMF = 1,69145 s p-hodnotou = P(F(2,6) > 1,69145) =, Test nelinearity (druhé mocniny) - Nulová hypotéza: vztah je lineární Testovací statistika: LM =, s p-hodnotou = P(Chí-kvadrát(1) >,335241) =, Whiteův test heteroskedasticity - Nulová hypotéza: není zde heteroskedasticita Testovací statistika: LM = 2,43993 s p-hodnotou = P(Chí-kvadrát(2) > 2,43993) =, Test normality reziduí - Nulová hypotéza: chyby jsou normálně rozdělené Testovací statistika: Chí-kvadrát(2) =,72315 s p-hodnotou =, Test pro ARCH řádu 1 - Nulová hypotéza: není zde žádný efekt ARCH Testovací statistika: LM =, s p-hodnotou = P(Chí-kvadrát(1) >,759748) =, QLR test pro strukturální zlom - Nulová hypotéza: žádný strukturální zlom Testovací statistika: chi-square(2) = 9,23328 at observation 211 with asymptotic p-value =, Chowův F-test pro zlom 4,5 4 3,5 3 2,5 2 1,

26 Skutečná a vyrovnaná Celkem 1e+7 vyrovnané skutečné 9e+6 8e+6 7e+6 Celkem 6e+6 5e+6 4e+6 3e+6 2e

27 Fotovoltaika 2,5e+6 2e+6 1,5e+6 1e C ,5e+6 1e+6 5 uhat e

28 Model 5: OLS, za použití pozorování (T = 1) Závisle proměnná: tepcerpkwh koeficient směr. chyba t-podíl p-hodnota const 2,9182e+8 3,8243e+7 5,475,6 *** C ,9 5,85,4 *** Střední hodnota závisle proměnné 3,33e+8 Sm. odchylka závisle proměnné 2,18e+8 Součet čtverců reziduí 8,1e+16 Sm. chyba regrese 1,1e+8 Koeficient determinace,81549 Adjustovaný koeficient determinace, F(1, 8) 34,22727 P-hodnota(F),383 Logaritmus věrohodnosti 197,3456 Akaikovo kritérium 398,6912 Schwarzovo kritérium 399,2964 Hannan-Quinnovo kritétium 398,273 rho (koeficient autokorelace), Durbin-Watsonova statistika,95447 zde je poznámka o zkratkách statistik modelu Test pro ARCH řádu 1 - Nulová hypotéza: není zde žádný efekt ARCH Testovací statistika: LM =,12421 s p-hodnotou = P(Chí-kvadrát(1) >,12421) =, Test pro ARCH řádu 2 - Nulová hypotéza: není zde žádný efekt ARCH Testovací statistika: LM = 2,5472 s p-hodnotou = P(Chí-kvadrát(2) > 2,5472) =, Test normality reziduí - Nulová hypotéza: chyby jsou normálně rozdělené Testovací statistika: Chí-kvadrát(2) = 1,43178 s p-hodnotou =, QLR test pro strukturální zlom - Nulová hypotéza: žádný strukturální zlom Testovací statistika: chi-square(2) = 28,8961 at observation 27 with asymptotic p-value = 1,84363e-5

29 Náklady na energie v domácnostech Model 9: OLS, za použití pozorování (T = 12) Závisle proměnná: N_energy_dom koeficient směr. chyba t-podíl p-hodnota const 94,4384, ,4 6,17e-16 *** A_zadosti 9,78838e-5 3,63729e-5 2,691,248 ** Zadosti_celkem, ,64545e-5 3,516,66 *** Střední hodnota závisle proměnné 94,2 Sm. odchylka závisle proměnné 3,5458 Součet čtverců reziduí 39,78392 Sm. chyba regrese 2,12483 Koeficient determinace, Adjustovaný koeficient determinace,52674 F(2, 9) 7,15191 P-hodnota(F),1477 Logaritmus věrohodnosti 24,2186 Akaikovo kritérium 54,4372 Schwarzovo kritérium 55,89192 Hannan-Quinnovo kritétium 53,89861 rho (koeficient autokorelace),42649 Durbin-Watsonova statistika 1,32291 zde je poznámka o zkratkách statistik modelu LM test pro autokorelaci až do řádu 4 - Nulová hypotéza: žádná autokorelace Testovací statistika: LMF =,94237 s p-hodnotou = P(F(4,6) >,94237) =,98244 Test normality reziduí - Nulová hypotéza: chyby jsou normálně rozdělené Testovací statistika: Chí-kvadrát(2) = 7,7969 s p-hodnotou =,22733 Whiteův test heteroskedasticity - Nulová hypotéza: není zde heteroskedasticita Testovací statistika: LM = 2,7664 s p-hodnotou = P(Chí-kvadrát(5) > 2,7664) =, Breusch-Paganův test heteroskedasticity - Nulová hypotéza: není zde heteroskedasticita Testovací statistika: LM = 2,9226 s p-hodnotou = P(Chí-kvadrát(2) > 2,9226) =,23227 Faktory zvyšující rozptyl (VIF) Minimální možná hodnota = 1. Hodnoty > 1. mohou indikovat problém kolinearity A_zadosti 1,26

30 Zadosti_celkem 1,26 VIF(j) = 1/(1 - R(j)^2), kde R(j) je vícečetný korelační koeficient mezi proměnnou j a ostatními nezávisle proměnnými Vlastnosti matice X'X: 1-norma = 8, e+9 Determinant = 9,97199e+19 Převrácená hodnota = 9, e-1 ACF reziduí ,96/T^,5,5 -, zpoľděná proměnná PACF reziduí ,96/T^,5,5 -, zpoľděná proměnná

31 1 N_energy_dom 2,5e+1 Dotacekumul e+1 1,5e+1 1e+1 5e A N_energy_dom A