Přílohy Spotřeba elektřiny Model závislosti spotřeby elektřiny Model 24: OLS, za použití pozorování 22-213 (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 23148 19219 2,119,67 * 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) 2,741614 P-hodnota(F),112954 Logaritmus věrohodnosti 246,8149 Akaikovo kritérium 51,6297 Schwarzovo kritérium 53,5693 Hannan-Quinnovo kritétium 5,9116 rho (koeficient autokorelace),116653 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) =,455656 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) =,343147 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 =,179964 s p-hodnotou = P(F(1,7) >,179964) =,684137 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+17 3 1,76473e+17 Reziduum 5,14946e+17 8 6,43682e+16
Úplné 1,4436e+18 11 9,49422e+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 22-213 (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),181187 zde je poznámka o zkratkách statistik modelu Test nelinearity (druhé mocniny) - Nulová hypotéza: vztah je lineární Testovací statistika: LM =,768713 s p-hodnotou = P(Chí-kvadrát(2) >,768713) =,68889 Test RESET pro specifikaci - Nulová hypotéza: specifikace je adekvátní Testovací statistika: F(2, 7) =,624396 s p-hodnotou = P(F(2, 7) >,624396) =,939987 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) =,629282 LM test pro autokorelaci až do řádu 1 - Nulová hypotéza: žádná autokorelace Testovací statistika: LMF =,481223 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
Testovací statistika: LM = 3,19133 s p-hodnotou = P(Chí-kvadrát(5) > 3,19133) =,67515 ACF reziduí 1 +- 1,96/T^,5,5 -,5-1 2 4 6 8 1 12 zpoľděná proměnná PACF reziduí 1 +- 1,96/T^,5,5 -,5-1 2 4 6 8 1 12 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 22-213 (T = 12) Závisle proměnná: uhat11 koeficient směr. chyba t-podíl p-hodnota --------------------------------------------------------- const 4,67331 15,3421,346,7669 time,62319 1,85822,3353,7443 AIC: 11,292 BIC: 111,262 HQC: 19,933
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 =,92147 1% 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 28 144,59993 148,823515 29 1397,788273 1425,9747 21 1426,595283 1431,8863 211 1351,59434 1368,83399 212 1389,1891 1376,139721 213 141,3918 1392,348163 214 1382,92935 215 1372,523835 216 1366,32838 217 1372,14797 218 1374,132181 219 1368,7821 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
C_ele_os předpověď směr. chyba 95% konfidenční interval 28 144,59993 14,771875 29 1397,788273 1412,3481 21 1426,595283 144,16252 211 1351,59434 141,2723 212 1389,1891 1414,654597 213 141,3918 1423,99744 214 1419,28217 35,468677 134,25334-1498,31137 215 1414,654597 35,336638 1335,91966-1493,389534 216 1412,3481 35,41922 1333,421869-1491,25975 217 1416,968384 35,35317 1338,196611-1495,74156 218 1419,28217 35,468677 134,25334-1498,31137 219 1416,968384 35,35317 1338,196611-1495,74156 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) 212:11 6146,8 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)
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) 213:11 6244,3 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 4949,92 6238,74 148,989 (593,54, 6546,95) 214:4 4591,46 552,6 143,11 (526,22, 5797,9) 214:5 4458,51 5429,38 143,148 (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 25-213 (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,112933,32676 3,456,135 ** 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 1,955134 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) =,248455 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
s p-hodnotou = P(F(2, 4) > 1,22532) =,384516 Test normality reziduí - Nulová hypotéza: chyby jsou normálně rozdělené Testovací statistika: Chí-kvadrát(2) = 1,43247 s p-hodnotou =,488588 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) =,396599 Test pro ARCH řádu 1 - Nulová hypotéza: není zde žádný efekt ARCH Testovací statistika: LM =,84241 s p-hodnotou = P(Chí-kvadrát(1) >,84241) =,358814 Whiteův test heteroskedasticity - Nulová hypotéza: není zde heteroskedasticita Testovací statistika: LM = 6,4389 s p-hodnotou = P(Chí-kvadrát(5) > 6,4389) =,265823 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 =,796555 4,5 Chowův F-test pro zlom 4 3,5 3 2,5 2 1,5 1,5 25 26 27 28 29 21 211 Analýza rozptylu: Součet čtverců df Střední kvadrát Regrese 2,5399e+19 2 1,26955e+19 Reziduum 4,45352e+18 6 7,42253e+17 Úplné 2,98444e+19 8 3,7356e+18
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,488588 Shapiro-Wilkův W test =,93184, s p-hodnotou,49877 Lillieforsův test =,16655, s p-hodnotou ~=,67 Test Jarque-Bery =,85195, s p-hodnotou,653147 3,1e+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+1 25 26 27 28 29 21 211 212 213
Model 32: OLS, za použití pozorování 26-213 (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,882526 Adjustovaný koeficient determinace,882526 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 1,473252 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) =,344451 Test nelinearity (druhé mocniny) - Nulová hypotéza: vztah je lineární Testovací statistika: LM =,3715 s p-hodnotou = P(Chí-kvadrát(1) >,3715) =,542188 Whiteův test heteroskedasticity - Nulová hypotéza: není zde heteroskedasticita Testovací statistika: LM =,733592 s p-hodnotou = P(Chí-kvadrát(2) >,733592) =,692951 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) =,345365 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
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 1,5 25 26 27 28 29 21 211 Model 43: OLS, za použití pozorování 25-213 (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 1,669571 zde je poznámka o zkratkách statistik modelu Test nelinearity (druhé mocniny) - Nulová hypotéza: vztah je lineární Testovací statistika: LM =,519112 s p-hodnotou = P(Chí-kvadrát(2) >,519112) =,771394 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
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) =,433464 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 25-213 (T = 9) Závisle proměnná: uhat43 koeficient směr. chyba t-podíl p-hodnota --------------------------------------------------------- const 89,2869 99,6828,8957,42 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 =,16515 1% 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,635662 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
C_g_os předpověď směr. chyba 95% konfidenční interval 28 252,6249 2546,243833 29 2526,836634 2689,8671 21 2922,849355 289,54824 211 2464,341111 2412,964696 212 2484,85646 2466,26857 213 2499,814743 2585,39723 214 251,28384 11,59637 223,876463-2771,691146 215 2421,27344 114,578438 214,6646-271,39681 216 233,758574 125,129121 224,578646-2636,93853 217 233,1878 133,22798 24,39231-2655,99833 218 2299,435994 143,848366 1947,451722-2651,42267 219 229,167225 157,6932 1823,511816-2594,822634 3 C_g_os předpověď 95 procentní interval 28 26 24 22 2 18 28 21 212 214 216 218 Předpověď bez vlivu dotace (zahrnut vliv průměrné teploty) Pro 95% konfidenční intervaly, t(4,,25) = 2,776
C_g_os předpověď směr. chyba 95% konfidenční interval 23 24 25 2913,29936 2851,481719 26 2867,4427 2726,927126 27 2536,53397 252,728859 28 252,6249 2552,55696 29 2526,836634 2677,15289 21 2922,849355 2976,36311 211 2652,19437 123,311874 239,825722-2994,56319 212 272,1628 122,9963 2363,13362-341,1953 213 281,659882 124,512342 2455,958199-3147,361564 214 2751,83845 122,5526 2411,79564-391,966525 215 272,1628 122,9963 2363,13362-341,1953 216 2677,15289 122,5526 2336,97689-317,233769 217 2726,927126 122,9963 2387,924281-365,929971 218 2751,83845 122,5526 2411,79564-391,966525 219 2726,927126 122,9963 2387,924281-365,929971 32 31 C_g_os předpověď 95 procentní interval 3 29 28 27 26 25 24 23 24 26 28 21 212 214 216 218 Model závislosti spotřeby plynu v rámci ČR na vybraných faktorech Model 9: OLS, za použití pozorování 22-213 (T = 12) Závisle proměnná: d_cgascelkemkwh
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 =,276747 s p-hodnotou = P(Chí-kvadrát(1) >,276747) =,598841 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 =,591935 s p-hodnotou = P(Chí-kvadrát(2) >,591935) =,743812
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+1 22 24 26 28 21 212 Dekompozice-plyn Pro 95% konfidenční intervaly, t(18,,25) = 2,11 C_plyn_GWh předpověď směr. chyba 95% interval Pozorov ání 212:1 12184,1 12668, 43,264 (11764,, 13571,9) 212:2 14288,9 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) 212:11 8922,5 934,48 388,363 (8488,56, 112,4) 212:12 1258,2 12715,3 387,843 (119,4, 1353,1) 213:1 129,7 13373,6 415,227 (1251,3, 14246,) 213:2 1126,6 11874,9 411,933 (119,4, 1274,3)
213:3 11519,9 11837,2 445,798 (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) 213:11 9446,4 9613,21 387,965 (8798,12, 1428,3) 213:12 1956,4 11568,6 43,183 (1721,5, 12415,6) 214:1 11367,9 12359,3 44,155 (11434,5, 13284,) 214:2 9518,25 1331,2 446,64 (9392,88, 11269,6) 214:3 795,66 8838,8 429,632 (7935,46, 974,71) 214:4 5679,18 5999,8 411,381 (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 21-212 (T = 12) Závisle proměnná: EmisecelkemTg koeficient směr. chyba t-podíl p-hodnota ------------------------------------------------------------- const 144,483 1,2585 115,5 5,8e-17 *** C_zadosti,33679 8,22399e-5 4,87,22 *** Střední hodnota závisle proměnné 141,8872 Sm. odchylka závisle proměnné 5,815757 Součet čtverců reziduí 139,3456 Sm. chyba regrese 3,73292 Koeficient determinace,625469 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),117969 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 =,137759 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
ACF reziduí 1 +- 1,96/T^,5,5 -,5-1 2 4 6 8 1 12 zpoľděná proměnná PACF reziduí 1 +- 1,96/T^,5,5 -,5-1 2 4 6 8 1 12 zpoľděná proměnná
Emisepublicheatandelectrici 6 59 58 57 56 55 54 53 52 51 21 23 25 27 29 211 213 2,5e+1 Dotacekumul 2e+1 1,5e+1 1e+1 5e+9 21 23 25 27 29 211 213 EmisecelkemTg 148 146 144 142 14 138 136 134 132 13 21 23 25 27 29 211 213 Zadosti_celkem 8 7 6 5 4 3 2 1 21 23 25 27 29 211 213
Zaměstnanost ve stavebnictví Model 14: OLS, za použití pozorování 29-213 (T = 5) Závisle proměnná: l_zamstavebnictva koeficient směr. chyba t-podíl p-hodnota --------------------------------------------------------------- const 12,7967,2768 463,6 2,21e-8 *** l_zadostijednotl~,1892,327823 3,322,45 ** Střední hodnota závisle proměnné 12,88535 Sm. odchylka závisle proměnné,29765 Součet čtverců reziduí,757 Sm. chyba regrese,1589 Koeficient determinace,786257 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),254328 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 29-213 (T = 5) Závisle proměnná: uhat14 koeficient směr. chyba t-podíl p-hodnota ----------------------------------------------------------
const,58928,442965 1,311,281 time,528116,39948 1,322,2779 AIC: -28,812 BIC: -28,8624 HQC: -3,1777 Robustní odhad rozptylu: 6,95788e-5 Součet čtverců kumulovaných reziduí:,235681 test KPSS pro uhat14(včetně trendu) T = 5 Parametr řádu zpoždění = 1 Testovací statistika =,13549 1% 5% 1% Kritické hodnoty:,139,155,171 P-hodnota >.1 ZamstavebnictvA 415 41 45 4 395 39 385 38 375 21 23 25 27 29 211 213 Dotace 1,4e+1 1,2e+1 1e+1 8e+9 6e+9 4e+9 2e+9 21 23 25 27 29 211 213 Výroba z OZE Model 14: OLS, za použití pozorování 24-213 (T = 1) Závisle proměnná: Celkem_pop koeficient směr. chyba t-podíl p-hodnota ---------------------------------------------------------- const,329417,314685 1,47 6,3e-6 *** C1pop 4811,51 594,38 8,96 4,1e-5 ***
Střední hodnota závisle proměnné,491672 Sm. odchylka závisle proměnné,219316 Součet čtverců reziduí,4789 Sm. chyba regrese,76721 Koeficient determinace,891223 Adjustovaný koeficient determinace,877626 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) =,464841 s p-hodnotou =,792613 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 =,136361 s p-hodnotou = P(Chí-kvadrát(1) >,136361) =,9739
2,8 Chowův F-test pro zlom 2,6 2,4 2,2 2 1,8 1,6 1,4 1,2 1 24 25 26 27 28 29 21 211,15,1,5 uhat14 -,5 -,1 -,15 24 25 26 27 28 29 21 211 212 213
1,9 Celkem_pop předpověď 95 procentní interval,8,7,6,5,4,3,2,1 24 25 26 27 28 29 21 211 212 213 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
Model 4: Cochrane-Orcutt, za použití pozorování 25-212 (T = 8) Závisle proměnná: EmisecelkemTg rho =,122623 koeficient směr. chyba t-podíl p-hodnota ------------------------------------------------------------ const 156,359 3,37137 46,38 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 6,322243 Součet čtverců reziduí 42,2244 Sm. chyba regrese 2,652685 Koeficient determinace,849133 Adjustovaný koeficient determinace,823988 F(1, 6) 26,91689 P-hodnota(F),238 rho (koeficient autokorelace),6141 Durbin-Watsonova statistika 1,874742 zde je poznámka o zkratkách statistik modelu Model 23: OLS, za použití pozorování 24-213 (T = 1) Závisle proměnná: Celkem koeficient směr. chyba t-podíl p-hodnota ------------------------------------------------------------- const 3,4936e+6 32942 1,36 6,51e-6 *** C3 399,23 375,344 8,257 3,48e-5 *** Střední hodnota závisle proměnné 514546 Sm. odchylka závisle proměnné 2333115 Součet čtverců reziduí 5,14e+12 Sm. chyba regrese 81937,8 Koeficient determinace,894984 Adjustovaný koeficient determinace,881857 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),137217 zde je poznámka o zkratkách statistik modelu LM test pro autokorelaci až do řádu 1 - Nulová hypotéza: žádná autokorelace
Testovací statistika: LMF =,927483 s p-hodnotou = P(F(1,7) >,927483) =,769567 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) =,261483 Test nelinearity (druhé mocniny) - Nulová hypotéza: vztah je lineární Testovací statistika: LM =,335241 s p-hodnotou = P(Chí-kvadrát(1) >,335241) =,562589 Whiteův test heteroskedasticity - Nulová hypotéza: není zde heteroskedasticita Testovací statistika: LM = 2,43993 s p-hodnotou = P(Chí-kvadrát(2) > 2,43993) =,295241 Test normality reziduí - Nulová hypotéza: chyby jsou normálně rozdělené Testovací statistika: Chí-kvadrát(2) =,72315 s p-hodnotou =,697567 Test pro ARCH řádu 1 - Nulová hypotéza: není zde žádný efekt ARCH Testovací statistika: LM =,759748 s p-hodnotou = P(Chí-kvadrát(1) >,759748) =,782828 QLR test pro strukturální zlom - Nulová hypotéza: žádný strukturální zlom Testovací statistika: chi-square(2) = 9,23328 at observation 211 with asymptotic p-value =,13283 5 Chowův F-test pro zlom 4,5 4 3,5 3 2,5 2 1,5 1 24 25 26 27 28 29 21 211
Skutečná a vyrovnaná Celkem 1e+7 vyrovnané skutečné 9e+6 8e+6 7e+6 Celkem 6e+6 5e+6 4e+6 3e+6 2e+6 24 25 26 27 28 29 21 211 212 213
Fotovoltaika 2,5e+6 2e+6 1,5e+6 1e+6 5 24 25 26 27 28 29 21 211 212 213 C3 16 14 12 1 8 6 4 2 24 25 26 27 28 29 21 211 212 213 1,5e+6 1e+6 5 uhat23-5 -1e+6 24 25 26 27 28 29 21 211 212 213
Model 5: OLS, za použití pozorování 23-212 (T = 1) Závisle proměnná: tepcerpkwh koeficient směr. chyba t-podíl p-hodnota --------------------------------------------------------------- const 2,9182e+8 3,8243e+7 5,475,6 *** C 16281 27828,9 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,786868 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),437151 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) =,728578 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) =,357951 Test normality reziduí - Nulová hypotéza: chyby jsou normálně rozdělené Testovací statistika: Chí-kvadrát(2) = 1,43178 s p-hodnotou =,488758 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
Náklady na energie v domácnostech Model 9: OLS, za použití pozorování 22-213 (T = 12) Závisle proměnná: N_energy_dom koeficient směr. chyba t-podíl p-hodnota ----------------------------------------------------------------- const 94,4384,747175 126,4 6,17e-16 *** A_zadosti 9,78838e-5 3,63729e-5 2,691,248 ** Zadosti_celkem,163349 4,64545e-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,612242 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) =,838442 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
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 = 8,2711956e+9 Determinant = 9,97199e+19 Převrácená hodnota = 9,5727948e-1 ACF reziduí 1 +- 1,96/T^,5,5 -,5-1 2 4 6 8 1 12 zpoľděná proměnná PACF reziduí 1 +- 1,96/T^,5,5 -,5-1 2 4 6 8 1 12 zpoľděná proměnná
1 N_energy_dom 2,5e+1 Dotacekumul 98 96 94 92 9 2e+1 1,5e+1 1e+1 5e+9 88 21 23 25 27 29 211 213 21 23 25 27 29 211 213 A 18 16 14 12 1 8 6 4 2 21 23 25 27 29 211 213 N_energy_dom 1 98 96 94 92 9 88 21 23 25 27 29 211 213 A 18 16 14 12 1 8 6 4 2 21 23 25 27 29 211 213