Příloha č.1 Vypočtené hodnoty jednotlivých proměnných indexu OCA pro MUBS za období

Podobné dokumenty
4EK211 Základy ekonometrie

Teorie časových řad Test 2 Varianta A HODNOCENÍ (max. 45 bodů z 50 možných)

PŘÍLOHA A. METODA NEJMENŠÍCH ČTVERCŮ PRODEJ BYTŮ. Příloha A. Metoda nejmenších čtverců Prodej bytů

Zpracování studie týkající se průzkumu vlastností statistických proměnných a vztahů mezi nimi.

Zadání Máme data hdp.wf1, která najdete zde: Bodová předpověď: Intervalová předpověď:

SEMINÁRNÍ PRÁCE Z 4ST432 Tereza Michlíková (xmict05) ZS 06/07

4EK211 Základy ekonometrie

Jste aktivní sportovec?(pravidelně sportuji alespoň 2x týdně) Jakým sportovním činnostem se pravidelně věnujete? (alespoň 1 x za dva týdny v sezóně)

Úvod do ekonometrie Minitesty

AVDAT Klasický lineární model, metoda nejmenších

Seminář 6 statistické testy

STAVEBNÍ OBZOR ROČNÍK 16 ČÍSLO 06/2007

Ekonomické listy. Odborný vědecký časopis Vysoké školy ekonomie a managementu. 3 Kreditní riziko a jeho dynamika v bankách v České republice

Univerzita Pardubice Chemicko-technologická fakulta Katedra analytické chemie

Karta předmětu prezenční studium

ODHAD NÁKLADŮ NEZAMĚSTNANOSTI Z POHLEDU VEŘEJNÝCH ROZPOČTŮ

UNIVERZITA KARLOVA V PRAZE. Flexicurita na českém trhu práce: aplikace v evropském kontextu

Fisherův exaktní test

STATISTIKA MIGRANTŮ PRO REGIONY V MORAVSKOSLEZSKÉM KRAJI A PRO KRAJ V OBDOBÍ

AVDAT Geometrie metody nejmenších čtverců

6. Lineární regresní modely

Vztah mezi počtem květů a celkovou biomasou rostliny

4ST201 STATISTIKA CVIČENÍ Č. 10

18AEK Aplikovaná ekonometrie a teorie časových řad. Řešení domácích úkolů č. 1 a 2 příklad 1

tématické články Analýza vnitřní migrace ČR studie kauzality regionální studia Migration Analysis of the Czech Republic Causality Problem Úvod

Cvičení 9. Posudek únosnosti ohýbaného prutu metodou LHS v programu FREET. Software FREET Simulace metodou LHS

Cvičení 3. Posudek únosnosti ohýbaného prutu. Software FREET Simulace metodou Monte Carlo Simulace metodou LHS

1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004.

Moderní regresní metody. Petr Šmilauer Biologická fakulta JU České Budějovice (c)

Jednorozměrná lineární regrese

PŘÍLOHA 2. Těším se na spolupráci, Olga Kučerová (studentka psychologie, PedF Cuni)

Politicko ekonomický cyklus obcí v ČR i bez skutečné fiskální autonomie 1

C V I Č E N Í ZE STATISTIKY PRO BIOLOGY:

Korelační a regresní analýza. 1. Pearsonův korelační koeficient 2. jednoduchá regresní analýza 3. vícenásobná regresní analýza

6. Lineární regresní modely

Seminář 6 statistické testy

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ Fakulta strojního inženýrství Ústav strojírenské technologie odbor slévárenství. Ing. Martin Svadbík

Opravená data Úloha (A) + (E) Úloha (C) Úloha (B) Úloha (D) Lineární regrese

LEKCE09 MĚŘENÍ (SÍLY) ASOCIACE MEZI DVĚMA SPOJITÝMI PROMĚNNÝMI: KORELAČNÍ KOEFICIENTY A GRAFY vzorový výsledek cvičení

Statistická analýza dat

odpovídá jedna a jen jedna hodnota jiných

Testy nezávislosti kardinálních veličin

Uni- and multi-dimensional parametric tests for comparison of sample results

(motto: An unsophisticated forecaster uses statistics as a drunken man uses lamp-posts - for support rather than for illumination.

V tabulce jsou uvedeny roční náklady na údržbu (v dolarech) a cena domu (v tis. dolarů).

TOURISM PAPERS číslo 16/2012

8 ANALÝZA ČASOVÝCH ŘAD SEZÓNNÍ SLOŽKA

VEKTOROVÉ AUTOREGRESE. APLIKACE V PROGNÓZOVÁNÍ.

Dostupnost bydlení a demografické chování analýza regionálních rozdílů a jejich vývoje v čase

Cvičení 9 dekompozice časových řad a ARMA procesy

ANALÝZA KATEGORIZOVANÝCH DAT V SOCIOLOGII

Vhodnost přijetí jednotné měny euro v nových členských státech Evropské unie: aplikace teorie optimálních měnových oblastí

5. PŘEDNÁŠKA EKONOMETRICKÝ MODEL REGRESNÍ ANALÝZA DUMMIES VÍCENÁSOBNÁ REGRESE

Faktorová analýza příklad. Obrázek 1 Ukázka části vstupních dat

Shluková analýza dat a stanovení počtu shluků

Liquidity risk of banks in the Visegrad countries

Vývoj sledovaného ukazatele v letech v ČR (NZ_C) a v SR (NZ_S) uvádí obrázek 1, pro srovnání je uveden i vývoj v celé EU-28 (NZ_EU).

Vliv odlehlých hodnot, korelační koeficient, mnohonásobná regrese

M cvičení : GLM04b (Vztah mezi Poissonovým a

LEKCE 6 ZÁKLADY TESTOVÁNÍ HYPOTÉZ

Modelování objemu hypotečních úvěrů poskytnutých Českou spořitelnou

P íloha č. 1: Dotazník Volnočasové aktivity

Stav Svobodný Rozvedený Vdovec. Svobodná Rozvedená Vdova 5 8 6

Department of Mathematical Analysis and Applications of Mathematics Faculty of Science, Palacký University Olomouc Czech Republic

Statgraphics v. 5.0 STATISTICKÁ INDUKCE PRO JEDNOROZMĚRNÁ DATA. Martina Litschmannová 1. Typ proměnné. Požadovaný typ analýzy

Lubomír Pavliska. Datový sklad pro vědu a výzkum s návazností na datové analýzy klinických dat FNO

Statistické metody vyhodnocení vlivu škodlivin na denní úmrtnost, hospitalizaci a příznaky kardiovaskulárních a respiračních onemocnění

Komparace vlivu vybraných aspektů na nabídku, poptávku a cenu cukru v rozvojových a rozvinutých zemích, ve světě a v zemích OECD a EU

Semestrální práce. 3.3 Tvorba nelineárních regresních modelů v analýze dat

Analýza rozptylu. Ekonometrie. Jiří Neubauer. Katedra kvantitativních metod FVL UO Brno kancelář 69a, tel

05/29/08 cvic5.r. cv5.dat <- read.csv("cvic5.csv")

Aplikovaná ekonometrie 7. Lukáš Frýd

4EK211 Základy ekonometrie

Pokud data zadáme přes "Commands" okno: SDF1$X1<-c(1:15) //vytvoření řady čísel od 1 do 15 SDF1$Y1<-c(1.5,3,4.5,5,6,8,9,11,13,14,15,16,18.

Univerzita Pardubice Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie Licenční studium Management systému jakosti

Uspořádaný seznam nula nebo více elementů, každý je typem ASN.1 (heterogenní seznam) uspořádaný seznam stejných elementů

Modely pro nestacionární časové řady

Statistické metody v marketingu. Ing. Michael Rost, Ph.D.

Statistické metody v marketingu. Ing. Michael Rost, Ph.D.

LEKCE 5 STATISTICKÁ INFERENCE ANEB ZOBECŇOVÁNÍ VÝSLEDKŮ Z VÝBĚROVÉHO NA ZÁKLADNÍ SOUBOR

Prostorová variabilita

AVDAT Výběr regresorů v mnohorozměrné regresi

PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii. Zobrazení dvojrozměrných dat Bodový graf - Scatterplot Korelační koeficient

Statistické metody v marketingu. Ing. Michael Rost, Ph.D.

{ } ( 2) Příklad: Test nezávislosti kategoriálních znaků

Vznik a vývoj DDI. Struktura DDI. NESSTAR Systém pro publikování, prezentaci a analýzu dat. PhDr. Martin Vávra, Mgr. Tomáš Čížek

Příloha 1 Úvodní text k dotazníku

Stochastické signály (opáčko)

4EK211 Základy ekonometrie

7.1. Podstata testu statistické hypotézy

Měření závislosti statistických dat

Aplikace T -prostorů při modelování kompozičních časových řad

Politicko ekonomický cyklus obcí v ČR i bez skutečné fiskální autonomie 1

PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii Přednáška 5 ZOBRAZENÍ DVOUROZMĚRNÝCH DAT KORELAČNÍ KOEFICIENT. Všichni žijeme v matrixu.

MINIMÁLNÍ MZDA V ČESKÝCH PODNICÍCH

Kapitola IV. DESATERO PRO POROVNÁVÁNÍ VÝSLEDKŮ DVOU METOD. Luděk Dohnal. Desatero pro porovnávání výsledků dvou metod 21

Testování hypotéz. Testování hypotéz o rozdílu průměrů t-test pro nezávislé výběry t-test pro závislé výběry

Beáta Stehlíková Časové rady, FMFI UK, 2013/2014. CvičenievR-kuI.:ARIMAmodely p.1/15

SEMESTRÁLNÍ PRÁCE Z X37SAS Zadání č. 7

CZ.1.07/1.2.08/ Vyhledávání talentů pro konkurenceschopnost a práce s nimi. Závislost úspěšnosti v testu TP2 na známce z matematiky

Transkript:

Příloha č.1 Vypočtené hodnoty jednotlivých proměnných indexu OCA pro MUBS za období 1971-2012 Rok SD (e ij ) SD (Y i -Y j ) DISSIM ij TRADE ij SIZE ij 1971 0,00000 0,03250 0,0000000254 0,02443 40,64456 1972 0,00020 0,06173 0,0000000268 0,06691 41,22212 1973 0,00030 0,02807 0,0000000000 0,03356 42,05135 1974 0,00035 0,28970 0,0000000161 0,01527 43,17780 1975 0,00010 0,34996 0,0000000170 0,02345 43,35767 1976 0,00060 0,08042 0,0000000412 0,03005 43,60210 1977 0,00075 0,02583 0,0000000250 0,05545 43,89743 1978 0,00005 0,08440 0,0000000506 0,06489 44,19544 1979 0,00045 0,12543 0,0000000000 0,07833 44,74987 1980 0,00010 0,08365 0,0000000000 0,08301 45,53035 1981 0,00025 0,32106 0,0000000000 0,08829 45,58229 1982 0,00050 0,08589 0,0000000000 0,07607 45,65759 1983 0,00165 0,05348 0,0000000142 0,07466 45,67997 1984 0,00040 0,06613 0,0000000340 0,07592 45,74460 1985 0,00045 0,03912 0,0000000207 0,08919 45,62181 1986 0,00105 0,19843 0,0000000319 0,06772 45,23483 1987 0,00105 0,21540 0,0000000297 0,06203 45,53022 1988 0,00105 0,12211 0,0000000338 0,05153 45,71267 1989 0,00055 0,08129 0,0000000043 0,04494 45,98726 1990 0,00100 0,00959 0,0000000554 0,05840 46,36448 1991 0,00040 0,02688 0,0000000090 0,06071 46,56608 1992 0,00035 0,04147 0,0000000271 0,06998 46,82915 1993 0,00115 0,07560 0,0000000237 0,05321 46,96111 1994 0,00015 0,01322 0,0000000000 0,06052 47,14810 1995 0,00314 0,08494 0,0000000109 0,06408 47,46793 1996 0,00707 0,00722 0,0000000000 0,05818 47,63460 1997 0,00663 0,00743 0,0000000000 0,04793 47,69278 1998 0,00843 0,03368 0,0000000602 0,05198 47,28834 1999 0,00770 0,11123 0,0000000000 0,03922 47,41383 2000 0,00235 0,01597 0,0000000000 0,04919 47,78505 2001 0,00329 0,07846 0,0000000024 0,05745 47,64343 2002 0,00728 0,00287 0,0000000000 0,03013 47,71873 2003 0,00399 0,02446 0,0000000043 0,03306 47,89101 2004 0,00100 0,01816 0,0000000020 0,02117 48,23459 2005 0,00105 0,03112 0,0000000020 0,01943 48,53286 2006 0,00050 0,02419 0,0000000017 0,02059 48,86744 2007 0,00055 0,08510 0,0000000014 0,01523 49,13289 2008 0,00005 0,11335 0,0000000000 0,01761 49,36340 2009 0,00005 0,18826 0,0000000012 0,01310 49,06065 2010 0,00025 0,11080 0,0000000011 0,01447 49,40721 2011 0,00010 0,10277 0,0000000006 0,01804 49,82343 2012 0,00010 0,07374 0,0000000000 0,01933 49,89932 1

Příloha č.2 Výsledek testu jednotkového kořene proměnné SD (e ij ) Null Hypothesis: SD EIJ_ has a unit root Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=9) Augmented Dickey-Fuller test statistic -2.224182 0.2012 Test critical values: 1% level -3.600987 5% level -2.935001 10% level -2.605836 Dependent Variable: D(SD EIJ_) Sample (adjusted): 1972 2012 Included observations: 41 after adjustments Variable Coefficient Std. Error Prob. SD EIJ_(-1) -0.224438 0.100908-2.224182 0.0320 C 0.000366 0.000288 1.270626 0.2114 R-squared 0.112567 Mean dependent var 2.44E-06 Adjusted R-squared 0.089812 S.D. dependent var 0.001590 S.E. of regression 0.001517 Akaike info criterion -10.09708 Sum squared resid 8.97E-05 Schwarz criterion -10.01349 Log likelihood 208.9901 Hannan-Quinn criter. -10.06664 F-statistic 4.946987 Durbin-Watson stat 1.788274 Prob(F-statistic) 0.031995 2

Příloha č.3 Výsledek testu jednotkového kořene proměnné SD (Y i -Y j ) Null Hypothesis: SD YI_YJ_ has a unit root Lag Length: 5 (Automatic - based on SIC, maxlag=9) Augmented Dickey-Fuller test statistic -1.454861 0.5446 Test critical values: 1% level -3.626784 5% level -2.945842 10% level -2.611531 Dependent Variable: D(SD YI_YJ_) Sample (adjusted): 1977 2012 Included observations: 36 after adjustments Variable Coefficient Std. Error Prob. SD YI_YJ_(-1) -0.369070 0.253680-1.454861 0.1564 D(SD YI_YJ_(-1)) -0.412536 0.231424-1.782598 0.0851 D(SD YI_YJ_(-2)) -0.323373 0.202395-1.597726 0.1209 D(SD YI_YJ_(-3)) -0.388271 0.175088-2.217568 0.0346 D(SD YI_YJ_(-4)) -0.390040 0.148814-2.620998 0.0138 D(SD YI_YJ_(-5)) -0.386741 0.127850-3.024964 0.0052 C 0.026824 0.023261 1.153182 0.2583 R-squared 0.525969 Mean dependent var -0.000186 Adjusted R-squared 0.427894 S.D. dependent var 0.080095 S.E. of regression 0.060582 Akaike info criterion -2.596975 Sum squared resid 0.106435 Schwarz criterion -2.289068 Log likelihood 53.74554 Hannan-Quinn criter. -2.489507 F-statistic 5.362911 Durbin-Watson stat 2.057046 Prob(F-statistic) 0.000791 3

Příloha č.4 Výsledek testu jednotkového kořene proměnné DISSIM ij Null Hypothesis: DISSIMIJ has a unit root Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=9) Augmented Dickey-Fuller test statistic -5.318362 0.0001 Test critical values: 1% level -3.600987 5% level -2.935001 10% level -2.605836 Dependent Variable: D(DISSIMIJ) Sample (adjusted): 1972 2012 Included observations: 41 after adjustments Variable Coefficient Std. Error Prob. DISSIMIJ(-1) -0.842847 0.158479-5.318362 0.0000 C 1.12E-08 3.49E-09 3.203483 0.0027 R-squared 0.420376 Mean dependent var -6.20E-10 Adjusted R-squared 0.405514 S.D. dependent var 2.24E-08 S.E. of regression 1.72E-08 Akaike info criterion -32.86641 Sum squared resid 1.16E-14 Schwarz criterion -32.78282 Log likelihood 675.7615 Hannan-Quinn criter. -32.83597 F-statistic 28.28497 Durbin-Watson stat 2.082168 Prob(F-statistic) 0.000005 4

Příloha č.5 Výsledek testu jednotkového kořene proměnné TRADE ij Null Hypothesis: TRADE has a unit root Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=9) Augmented Dickey-Fuller test statistic -1.844237 0.3546 Test critical values: 1% level -3.600987 5% level -2.935001 10% level -2.605836 Dependent Variable: D(TRADE) Sample (adjusted): 1972 2012 Included observations: 41 after adjustments Variable Coefficient Std. Error Prob. TRADE(-1) -0.166485 0.090273-1.844237 0.0728 C 0.007913 0.004821 1.641532 0.1087 R-squared 0.080215 Mean dependent var -0.000124 Adjusted R-squared 0.056631 S.D. dependent var 0.013582 S.E. of regression 0.013192 Akaike info criterion -5.770821 Sum squared resid 0.006787 Schwarz criterion -5.687232 Log likelihood 120.3018 Hannan-Quinn criter. -5.740382 F-statistic 3.401211 Durbin-Watson stat 1.842261 Prob(F-statistic) 0.072755 5

Příloha č.6 Výsledek testu jednotkového kořene proměnné SIZE ij Null Hypothesis: SIZE has a unit root Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=9) Augmented Dickey-Fuller test statistic -3.315250 0.0206 Test critical values: 1% level -3.600987 5% level -2.935001 10% level -2.605836 Dependent Variable: D(SIZE) Sample (adjusted): 1972 2012 Included observations: 41 after adjustments Variable Coefficient Std. Error Prob. SIZE(-1) -0.061360 0.018508-3.315250 0.0020 C 3.066257 0.857776 3.574659 0.0010 R-squared 0.219858 Mean dependent var 0.225726 Adjusted R-squared 0.199854 S.D. dependent var 0.291692 S.E. of regression 0.260921 Akaike info criterion 0.198355 Sum squared resid 2.655117 Schwarz criterion 0.281943 Log likelihood -2.066267 Hannan-Quinn criter. 0.228793 F-statistic 10.99088 Durbin-Watson stat 1.469913 Prob(F-statistic) 0.001986 6

Příloha č.7 Odhad rovnice indexu OCA pro Brunej vůči Singapuru (1971-2012) Dependent Variable: SD EIJ_ Sample: 1971 2012 Included observations: 42 Variable Coefficient Std. Error Prob. SD YI_YJ_ -0.006712 0.004473-1.500799 0.1419 DISSIMIJ 10497.97 23603.33 0.444766 0.6591 TRADE 0.006306 0.016680 0.378038 0.7076 SIZE 0.000268 0.000187 1.435260 0.1596 C -0.010716 0.009134-1.173272 0.2482 R-squared 0.134353 Mean dependent var 0.001582 Adjusted R-squared 0.040770 S.D. dependent var 0.002359 S.E. of regression 0.002310 Akaike info criterion -9.191482 Sum squared resid 0.000197 Schwarz criterion -8.984616 Log likelihood 198.0211 Hannan-Quinn criter. -9.115658 F-statistic 1.435651 Durbin-Watson stat 0.613762 Prob(F-statistic) 0.241587 Příloha č.8 Korelační tabulka odhadnuté rovnice indexu OCA pro Brunej vůči Singapuru (1971-2012) Covariance Correlation SD EIJ_ SD_YI_YJ_ DISSIMIJ TRADE SIZE SD EIJ_ 5.43E-06 1.000000 SD YI_YJ_ -5.62E-05 0.006777-0.293046 1.000000 DISSIMIJ -7.42E-13 9.60E-12 2.86E-16-0.018811 0.006890 1.000000 TRADE 4.28E-07-7.69E-05 1.03E-10 0.000528 0.007991-0.040637 0.264024 1.000000 SIZE 0.001334-0.038618-1.62E-08-0.016766 5.034156 0.255007-0.209082-0.425493-0.325210 1.000000 7

Příloha č.9 Vypočtené hodnoty jednotlivých proměnných pro odhad upravené rovnice indexu OCA pro Brunej vůči Singapuru (2001-2012) Rok SD (FER i ) SD (Y i -Y j ) DISSIM ij TRADE ij SIZE ij 2001 0,082 0,078 0,0000000024 0,057 47,643 2002 0,115 0,003 0,0000000000 0,030 47,719 2003 0,053 0,024 0,0000000043 0,033 47,891 2004 0,013 0,018 0,0000000020 0,021 48,235 2005 0,012 0,031 0,0000000020 0,019 48,533 2006 0,019 0,024 0,0000000017 0,021 48,867 2007 0,109 0,085 0,0000000014 0,015 49,133 2008 0,072 0,113 0,0000000000 0,018 49,363 2009 0,237 0,188 0,0000000012 0,013 49,061 2010 0,225 0,111 0,0000000011 0,014 49,407 2011 0,181 0,103 0,0000000006 0,018 49,823 2012 0,107 0,074 0,0000000000 0,019 49,899 Zdroj: IMF (2015), WB (2015), vlastní výpočty. 8

Příloha č.10 Výsledek testu jednotkového kořene proměnné SD (FER i ) Null Hypothesis: SD_FER has a unit root Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=2) Augmented Dickey-Fuller test statistic -1.472835 0.5089 Test critical values: 1% level -4.200056 5% level -3.175352 10% level -2.728985 Warning: Probabilities and critical values calculated for 20 observations and may not be accurate for a sample size of 11 Dependent Variable: D(SD_FER) Sample (adjusted): 2002 2012 Included observations: 11 after adjustments Variable Coefficient Std. Error Prob. SD_FER(-1) -0.385402 0.261674-1.472835 0.1749 C 0.041379 0.033469 1.236338 0.2476 R-squared 0.194216 Mean dependent var 0.002226 Adjusted R-squared 0.104684 S.D. dependent var 0.071276 S.E. of regression 0.067442 Akaike info criterion -2.392123 Sum squared resid 0.040936 Schwarz criterion -2.319778 Log likelihood 15.15667 Hannan-Quinn criter. -2.437726 F-statistic 2.169244 Durbin-Watson stat 1.832072 Prob(F-statistic) 0.174885 Zdroj: IMF (2015), WB (2015), vlastní výpočty. 9

Příloha č.11 Odhad upravené rovnice indexu OCA pro Brunej vůči Singapuru za období 2001-2012 Dependent Variable: SD_FER Sample: 2001 2012 Included observations: 12 Variable Coefficient Std. Error Prob. SD YI_YJ_ 1.114856 0.408245 2.730847 0.0293 DISSIM -12846102 17471306-0.735269 0.4861 TRADE -0.410974 2.145317-0.191568 0.8535 SIZE -0.014892 0.041211-0.361354 0.7285 C 0.777051 2.039029 0.381089 0.7144 R-squared 0.628788 Mean dependent var 0.102025 Adjusted R-squared 0.416666 S.D. dependent var 0.077724 S.E. of regression 0.059363 Akaike info criterion -2.515956 Sum squared resid 0.024668 Schwarz criterion -2.313911 Log likelihood 20.09573 Hannan-Quinn criter. -2.590760 F-statistic 2.964284 Durbin-Watson stat 1.446656 Prob(F-statistic) 0.099754 Zdroj: IMF (2015), WB (2015), vlastní výpočty. 10

Příloha č.12 Korelační tabulka odhadnuté upravené rovnice indexu OCA pro Brunej vůči Singapuru (2001-2012) Covariance Correlation SD_FER SD_YI_YJ_ DISSIM TRADE SIZE SD_FER 0.005538 1.000000 SD YI_YJ_ 0.002960 0.002648 0.773015 1.000000 DISSIM -3.52E-11-1.98E-11 1.43E-18-0.395513-0.321152 1.000000 TRADE -0.000257-0.000196 6.04E-12 0.000138-0.293716-0.323998 0.429380 1.000000 SIZE 0.025296 0.021961-5.19E-10-0.006447 0.570784 0.449941 0.564835-0.573344-0.725969 1.000000 Zdroj: IMF (2015), WB (2015), vlastní výpočty. 11